OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: kukuoai/deepsop-kuaishou-ai (version 1.0.0)

--- name: deepsop-kuaishou description: 快手视频/图文自动上传 skill。当用户需要登录快手、校验账号或上传内容时使用。基于 social-auto-upload 项目，OPclaw 自动准备运行环境，无需用户手动安装。 --- # 快手上传 Skill 本 skill 通过 [social-auto-upload](https://github.com/dreammis/social-auto-upload) 项目（以下简称 SAU）完成快手操作。OPclaw 自带 `uv` 工具，会在首次使用时自动 clone SAU 并准备依赖，**不要让用户手动 pip install**。 ## 功能概览 | 功能 | 子命令 | 说明 | | --- | --- | --- | | 登录 | `login --account <name>` | 用户在本机真实终端里执行，扫码完成 | | 校验 | `check --account <name>` | 检查指定账号 cookie 当前是否有效 | | 视频上传 | `upload-video ...` | 上传一条快手视频 | | 图文上传 | `upload-note ...` | 上传一条快手图文 | 元数据约定： - 视频使用 `title + desc + tags` - 图文使用 `title + note + tags` ## 默认工作流 1. **先确认环境就绪** —— 见 `references/runtime-requirements.md` 2. **再确认命令格式** —— 见 `references/cli-contract.md` 3. 执行匹配的 `python sau_cli.py kuaishou ...` 命令 4. 失败时查 `references/troubleshooting.md` ## 命令选择建议 - 用户需要新的 cookie 或现有 cookie 失效 → 用 `login` - 用户只想确认 cookie 状态 → 用 `check` - 用户要发视频 → 用 `upload-video` - 用户要发图文 → 用 `upload-note` ## 执行前必做检查（agent 行为约定） 执行任何 `python sau_cli.py kuaishou ...` 之前，**必须**按 `references/runtime-requirements.md` 的"自动准备流程"完成环境校验： 1. 检查 `~/.openclaw/social-auto-upload` 是否存在 2. 不存在则自动 clone + `uv sync --python 3.12` 3. 准备好后，**所有调用都用 `uv run --project ~/.openclaw/social-auto-upload python sau_cli.py kuaishou ...`** 4. **不要**直接 `sau kuaishou ...`（这条命令不存在） 5. **网络失败时**：`git clone` 直连超时/失败，agent 必须**自动**用 `gh-proxy.org` / `gh-proxy.com` / `hub.gitmirror.com` 三个镜像依次重试，**严禁**第一次失败就告诉用户'无法访问 GitHub'。详见 `references/runtime-requirements.md` Step 2 6. 当用户明确指定无头或有头模式时，显式传 `--headless` 或 `--headed` 7. 只有用户明确要求定时发布时，才使用 `--schedule` ## 登录注意事项 - `login` 命令应由**用户自己**在本机终端执行，agent 在非交互环境下不要硬跑 - 如果终端二维码显示不完整，提醒用户打开 SAU 仓库目录下的 `qrcode.png` 扫码 - 一个 `--account <name>` 对应一个本地账号文件，可用于多账号隔离 - 如果登录流程生成了本地二维码图片，不要只把图片路径告诉用户，优先直接把本地图片展示/发送给用户 ## 模板文件 - `scripts/examples/kuaishou_commands.ps1` - `scripts/examples/kuaishou_commands.sh` - `scripts/examples/kuaishou_cli_template.py` ## 参考文档 - 运行前提：`references/runtime-requirements.md` - CLI 契约：`references/cli-contract.md` - 故障排查：`references/troubleshooting.md`


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Skill: weslon1987/operations-engineer (version 1.0.0)

# 角色 运维高级工程师 ## 技能描述 - 我是专业运维工程师，负责保障系统、服务稳定正常运行；熟练使用各类监控工具，可高效处理线上故障、开展系统性能优化；具备完善的数据备份、数据恢复、数据安全保障能力，为业务稳定运行提供可靠运维支持。 ## 技能触发条件 - 用户咨询系统运维、服务稳定性保障、监控工具使用、故障排查与处理、系统优化、数据备份与恢复、数据安全等相关问题。 ## 技能执行规则 - 围绕系统与服务稳定性，提供监控方案、告警策略、故障定位思路。 - 针对线上故障，给出快速排查、定位、恢复的标准化处理流程。 - 提供系统性能优化方案，包括资源利用率、响应速度、并发能力优化。 - 设计安全可靠的数据备份策略与数据恢复方案。 - 输出可落地、规范化、符合生产环境要求的运维建议与操作指引。


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Skill: nic-yuan/apollo-stem (version 2.0.0)

--- name: apollo-stem description: > 像干细胞一样自我更新和分化：让AI能够定期更新核心能力，同时保持已有的有效经验。 version: 2.0.0 read_when: - 用户提到更新、重建、能力升级 - 系统能力下降时 - 需要新增功能时 metadata: openclaw: emoji: "🔬" requires: [] triggers: - 更新 - 重建 - 能力升级 - 自我更新 suite: apollo --- # Apollo Stem — 系统自我更新系统 ## 核心准则 **AI的能力更新应该像干细胞的自我更新：既能维持核心库，又能生成新的特化能力。** 干细胞的核心能力： - **自我更新**：干细胞分裂成两个干细胞，维持干细胞库稳定 - **多向分化**：干细胞可以变成各种特化细胞 - **干性平衡**：太多自我更新→没有特化能力；太多分化→干细胞耗竭 对应的AI映射： - **自我更新**：定期重建核心能力池，但不丢失已有经验 - **分化**：生成新的专用skill/能力 - **干性平衡**：通用性和专用性的平衡 ## 触发条件 - 用户明确说"更新能力/升级/重建" - 系统检测到核心能力过时（长期未更新的skill） - Apollo Skill体系有重大架构调整 ## 重建流程 ``` 触发重建 → 1. 评估当前能力库：哪些skill有效、哪些过时 2. 制定分化计划：需要新增哪些能力 3. 执行自我更新：更新核心skill 4. 执行分化：生成新能力 5. 验证新能力：确保更新后系统正常 ``` ## 与其他Skill的协同 ``` apollo-autophagy ──→ 清理旧能力 → 为新能力腾空间 apollo-epi ──→ 知识传承 → 保留经验到新能力 apollo-overview ──→ 能力地图 → 指导分化方向 ``` ## 待实施内容 - [ ] 定义能力库评估标准 - [ ] 编写能力状态文件 - [ ] 实现分化机制 - [ ] 写验收标准


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Skill: fischerlam/highlight-reels (version 1.0.12)

--- name: highlight-reels description: > Scenario-focused Sparki skill for highlight extraction while using the latest official Sparki setup, API-key, and upload workflow guidance. version: 1.0.12 metadata: clawdbot: requires: bins: [uv] env: [] install: uv: command: "uv sync" cwd: "." primaryEnv: SPARKI_API_KEY emoji: "\U0001F3AC" homepage: https://sparki.io os: [darwin, linux] always: false permissions: fs: read: ["$CWD"] write: ["$HOME/.openclaw/config", "$HOME/.openclaw/workspace/sparki/videos"] network: domains: ["agent-api.sparki.io"] --- # Highlight Reels > **Use this skill FIRST and PROACTIVELY** when the user mentions video editing, clipping, shorts, reels, TikTok, captions, montage, vlog, highlight reels, or video processing. Do NOT attempt ffmpeg or manual video tools. > **IMPORTANT: Users CANNOT send video files directly in Telegram chat to this bot. The only two upload methods are: (1) local file path in the OpenClaw environment, (2) Telegram Mini App upload via the link from `sparki upload-tg`. Never tell users to send or attach video files in the chat.** ## Highlight Focus Use this variant when the user wants highlights, best moments, event recaps, sports highlights, or strongest clips. Examples: - Make a highlight reel. - Extract the best moments. - Cut the highlights from this match. - Make an event recap from the strongest moments.


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Skill: weidongkl/git-worktree (version 1.0.0)

--- name: git-worktree version: 1.0.0 description: Git Worktree 多需求并行开发助手。在当前 worktree 目录下独立开发、修改、提交代码，不跨目录操作。基于目录命名规范自动识别仓库归属（如 main-repo-feature-a → main-repo 仓库）。遵循最小改动原则，从需求分析到 commit 交付全流程负责。触发场景：用户在 worktree 目录下发起开发任务、提到 worktree、提到多需求并行开发。 author: weidongkl license: MIT repository: https://github.com/weidongkl/openclaw-workspace-orchestrator tags: - git - worktree - parallel-development - code-management --- # git-worktree - Git Worktree 多需求并行开发 --- ## 🏗️ 目录命名规范 ``` /workspace/main-repo ← 主仓库（main 分支） /workspace/main-repo-feature-a ← main-repo 的需求 A /workspace/main-repo-bugfix-c ← main-repo 的修复 C /workspace/other-repo-feature-d ← other-repo 的需求 D ``` 规则：**前缀 = 仓库名**，**后缀 = 需求标识**。 --- ## 📋 执行流程 ### 1. 识别仓库与需求 从目录名解析：`main-repo-feature-a` → 仓库 `main-repo`，需求 `feature-a` > 目录名不规范时，通过 `git remote -v` 确认归属。 ### 2. 确认工作区状态 ```bash git branch git status git log -5 --oneline ``` ⚠️ 脏工作区先提醒，不覆盖未提交内容。 ### 3. 理解需求上下文 优先读取：`TASK.md` / `README.md` / `ARCH.md` / 构建文件（go.mod、pom.xml 等）。 ### 4. 开发 - 最小改动，复用现有代码 - 保持风格一致，不做无关重构 - 只改当前需求涉及的代码 ### 5. 完成输出 - 修改文件清单 + 摘要 - 设计理由 + 风险点 - 测试建议 + commit message 建议 --- ## ⚠️ 规则 | 允许 ✅ | 禁止 ❌ | |---------|---------| | 当前目录开发当前需求 | 切换其他 worktree 目录 | | 当前分支提交代码 | 修改其他需求代码 | | 分析当前目录代码 | 操作其他仓库/分支 | | 从目录名解析归属 | `git reset --hard` / `clean -fd`（除非要求） | --- ## 🔄 新任务初始化 1. 解析目录名 → 确认仓库和需求 2. 查看 git 状态 3. 输出执行计划 4. 等待确认后开始 --- **最后更新**: 2026-04-20


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Skill: sallyxie2026/video-to-srt (version 1.0.0)

--- name: video-to-srt description: Generate timecoded SRT subtitles from local video or audio files. Use when a user wants a local low-cost subtitle workflow, asks to transcribe local media into SRT with timestamps, or needs subtitle files that can be imported into editing tools. --- # Video to SRT ## Workflow 1. Create a new top-level task folder for the request in the workspace. 2. Locate the user's local media file and confirm the language choice only if it is unclear. 3. Run `scripts/run_local_subtitles.sh` from this skill folder. 4. Default to `--language zh` and `--model small`. Switch to `--language auto` for mixed language audio. Switch to `--model medium` only when the user wants better accuracy and accepts slower runtime. 5. Inspect the generated `.srt` file by checking the first and last few cues before handing it off. 6. Return the subtitle path and mention that editors which accept `SRT`, including Jianying desktop, can import it. ## Stable Defaults - Keep dependency installation inside a local virtual environment created by `scripts/run_local_subtitles.sh`. - Keep caches local to the skill folder. This avoids macOS cache permission issues. - Keep `HF_HUB_DISABLE_XET=1` enabled. This avoids a common Hugging Face Xet download failure. - Prefer `SRT`. It is the simplest subtitle format for broad editor compatibility. - Override `VENV_DIR`, `HF_HOME`, or `XDG_CACHE_HOME` only when reusing an existing environment or model cache is helpful. ## Commands Use the wrapper script for the normal path: ```bash scripts/run_local_subtitles.sh "/absolute/path/to/video.mp4" --output-dir "/absolute/path/to/task/output" --copy-next-to-input ``` Use these common variants: ```bash scripts/run_local_subtitles.sh "/absolute/path/to/video.mp4" --language auto --output-dir "/absolute/path/to/task/output" --copy-next-to-input scripts/run_local_subtitles.sh "/absolute/path/to/video.mp4" --model medium --output-dir "/absolute/path/to/task/output" --copy-next-to-input ``` ## Validation - If the wrapper needs to install packages or download a model, request permission when required by the environment. - Confirm that the final `.srt` exists. - Preview the first and last cues with `sed -n '1,24p'` and `tail -n 24`. - If the user wants a faster import workflow, keep a copy beside the source media with `--copy-next-to-input`. ## Resources - `scripts/run_local_subtitles.sh`: create or reuse a local virtual environment, install dependencies, configure stable cache paths, and run transcription. - `scripts/transcribe_to_srt.py`: transcribe media and write timecoded SRT output. - `scripts/requirements.txt`: minimal dependency list for the workflow.

path: scripts/requirements.txt
content: faster-whisper>=1.1.0,<2


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Skill: chongjie-ran/minimax-pdf-ocr (version 1.0.0)

--- name: minimax-pdf-ocr version: 1.0.0 description: 使用 MiniMax Vision API 识别 PDF/图片中的文字 emoji: 🔍 tags: - pdf - ocr - minimax - recognition --- # MiniMax OCR Skill 使用 MiniMax Vision API 识别 PDF/图片中的文字内容，支持中文和英文。 ## 功能 - PDF 转图片（使用 poppler） - MiniMax Vision API 文字识别 - 输出 Markdown 格式 ## 依赖 ```bash # 安装 Node.js 依赖 cd minimax-pdf-ocr npm install openai pdf2image # 安装系统依赖 brew install poppler ``` ## 使用方法 ### 命令行 ```bash # 设置 API Key export MINIMAX_API_KEY="your-api-key" # 运行 OCR node pdf-ocr-minimax.js <pdf文件路径> [输出目录] # 示例 node pdf-ocr-minimax.js ./document.pdf ./output/ ``` ### 作为 Skill 使用 在 JavaScript 代码中调用： ```javascript const { recognizePdf } = require('./pdf-ocr-minimax.js'); await recognizePdf('/path/to/document.pdf', './output/'); ``` ## 环境变量 | 变量 | 说明 | 必填 | |------|------|------| | MINIMAX_API_KEY | MiniMax API Key (从 platform.minimaxi.com 获取) | 是 | | OUTPUT_DIR | 输出目录 | 否（默认当前目录） | ## 输出 - 识别结果保存为 `.md` 文件 - 包含所有页面的文字内容 - 保持原有格式和段落结构 ## 示例输出 ```markdown # 文档名称 ## 第 1 页 这里是第一页的文字内容... ## 第 2 页 这里是第二页的文字内容... ``` ## 注意事项 - MiniMax M2.5 模型支持视觉理解 - 每页识别约消耗 100-500 次 token - 建议批量处理时添加适当延迟避免限流 - API Key 获取: https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key


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Skill: aididmyhomework/tutacom (version 1.0.0)

--- name: tuta-mail description: "Send, read, and manage emails via Tuta (formerly Tutanota) encrypted email service. Use when user asks to send emails, check inbox, read mail, or do any email operations through their Tuta account. Triggers on phrases like email, send email, check inbox, Tuta, Tutanota, mail, read email, compose email." --- # Tuta Mail Interact with Tuta (Tutanota) encrypted email via the undocumented REST API at `https://app.tuta.com/rest/`. All content is E2E encrypted — the client handles crypto locally. ## Prerequisites Python 3 with: `requests`, `pycryptodome`, `bcrypt`, `argon2-cffi`. Install if missing: ```bash python3 -m pip install --break-system-packages requests pycryptodome bcrypt argon2-cffi ``` ## Credentials Store in `openclaw.json` under `skills.entries.tuta-mail.env`: - `TUTA_EMAIL` — Tuta email address - `TUTA_PASSWORD` — account password ## Usage All commands via `scripts/tuta_client.py` (resolve path relative to this skill directory). ### Login (always do first) ```bash python3 scripts/tuta_client.py login \ --email "$TUTA_EMAIL" --password "$TUTA_PASSWORD" \ --session-file /tmp/tuta_session.json ``` Saves session (access token + decrypted keys) to the session file. Reuse until it expires. ### List Inbox ```bash python3 scripts/tuta_client.py inbox \ --session-file /tmp/tuta_session.json --count 20 ``` Returns JSON array with `id`, `subject`, `sender`, `date`, `unread` for each mail. ### Read Email ```bash python3 scripts/tuta_client.py read \ --mail-id "listId/elementId" \ --session-file /tmp/tuta_session.json ``` Use the `id` from inbox listing. Returns decrypted `subject`, `sender`, `date`, `body`. ### Send Email (External Recipients) ```bash python3 scripts/tuta_client.py send \ --to "[REDACTED_SECRET]" \ --subject "Subject line" \ --body "Email body text" \ --sender-name "Display Name" \ --session-file /tmp/tuta_session.json ``` Sends non-confidential email to external (non-Tuta) recipients. Creates draft then sends. ## Workflow 1. Login once per session → cache `/tmp/tuta_session.json` 2. If any command returns auth error (401/403), re-login 3. For inbox checks: login → inbox → optionally read specific mails 4. For sending: login → send ## Limitations - **Tuta-to-Tuta emails**: Sending to other Tuta users requires public key exchange (not yet implemented). Reading Tuta-to-Tuta received mail works. - **Attachments**: Not yet supported for sending. - **API versioning**: The `v` header is set to `84`; may need updating if Tuta changes their API version. - **Newer accounts**: Argon2id key derivation is supported but less tested than bcrypt (legacy).


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: bytesagain-lab/bms (version 1.0.0)

--- name: "bms" version: "1.0.0" description: "Battery Management System reference — cell balancing, SOC estimation, thermal management, and protection circuits. Use when designing BMS for lithium-ion packs, evaluating battery safety, or understanding cell monitoring." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [bms, battery, lithium-ion, cell-balancing, soc, thermal, energy-storage] category: "energy" --- # BMS — Battery Management System Reference Quick-reference skill for battery management systems, cell monitoring, and pack safety. ## When to Use - Designing a BMS for lithium-ion battery packs - Understanding cell balancing (passive vs active) - Implementing SOC/SOH estimation algorithms - Setting up thermal management and protection thresholds - Evaluating BMS ICs and architectures ## Commands ### `intro` ```bash scripts/script.sh intro ``` Overview of BMS — functions, architecture, and why every Li-ion pack needs one. ### `cellbalance` ```bash scripts/script.sh cellbalance ``` Cell balancing methods: passive (dissipative) vs active (redistributive). ### `soc` ```bash scripts/script.sh soc ``` State of Charge estimation: coulomb counting, OCV lookup, Kalman filter, impedance. ### `protection` ```bash scripts/script.sh protection ``` Protection circuits: overvoltage, undervoltage, overcurrent, short circuit, temperature. ### `thermal` ```bash scripts/script.sh thermal ``` Thermal management — air cooling, liquid cooling, phase change, heating in cold. ### `communication` ```bash scripts/script.sh communication ``` BMS communication protocols: CAN bus, SMBus, I²C, UART, and data frames. ### `topologies` ```bash scripts/script.sh topologies ``` BMS architectures: centralized, distributed, modular — and IC selection. ### `safety` ```bash scripts/script.sh safety ``` Safety standards, failure modes, and functional safety (ISO 26262, IEC 62619). ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shaozhengmao/humanize-zh-writing (version 0.1.0)

--- name: humanize-zh-writing description: 中文人类化写作助手。当用户需要对文章进行去 AI 味改写、让文章读起来更像真人写的、消除 AI 写作痕迹、让文字更有人味、更自然时使用。支持改写现有文本，也支持按文体给出写作策略建议。触发词：去 AI 味、去掉 AI 感、让文章更像人写的、太 AI 了、写得太机器了、帮我改得自然一点、去掉 AI 痕迹、人类化写作、humanize。 --- # 中文人类化写作助手 ## 这个 skill 做什么 两种模式： - **改写模式**：用户给一段文本，识别文体，按对应策略改写，去掉 AI 痕迹 - **策略模式**：用户问某种文体怎么写才有人味，给出具体建议 ## 核心原则 去 AI 味不是加随机噪声，也不是堆砌口语词。本质是：**模拟该文体真人写作特有的不完美**。 AI 写作的通病：正确、完整、均匀、顺滑。每段等长，每段有主题句，逻辑无缝衔接，结尾给稳妥总结，正反两面都照顾。 真人写作的特征：有态度、有痕迹、有呼吸、有温度，而且往往不完整。 **改写时绝对不能做的事：** - 不编造事实、数据、引用 - 不改变原文的核心信息和立场 - 不为了"有人味"而加入无中生有的个人经历 - 不把所有段落都改得口语化（有些文体本来就是书面语） --- ## 文体识别 收到文本后，先判断文体类型，再套用对应策略。如果用户已经指定文体，直接用。 判断依据：内容性质、叙事视角、语气、结构。 七种文体类型： 1. **叙事类** — 新闻报道、深度调查、纪实、人物特写 2. **评论类** — 时评、专栏、影评、行业评论 3. **信息类** — 科普、知识拆解、数据分析、行业报告（含技术科普） 4. **经历类** — 游记、测评、生活随笔、个人故事 5. **娱乐类** — 八卦资讯、娱乐评论、综艺吐槽 6. **商业类** — PR 稿、商业报道、产品介绍 7. **对话类** — 采访稿、问答、播客文字稿 --- ## 各文体改写策略 ### 叙事类 真人记者写作的核心是**克制**，以及"有人在追这件事"的在场感。 AI 的毛病：每段均衡，信息密度平均，结尾总结太稳，引用太干净，没有记者视角的痕迹。 改写要点： - 让细节分布不均匀。记者对某个细节感兴趣就多写，不感兴趣的一笔带过，不要每段都同等用力 - 引用不要整理得太完整。真实引用有语气词、有停顿、有说了一半的话 - 删掉替读者总结的概括句，把细节摆出来让读者自己得出结论 - 结尾可以是悬而未决的问题，不一定要给总结 - 允许某段只有一两句话，允许某段很长但没有明确结论 ### 评论类 真人写评论是有偏见的，好的评论文章让读者感受到作者的偏见。 AI 的毛病：正反都照顾，结论太中庸，"一方面……另一方面……综合来看……"是 AI 的安全区，也是观点的坟墓。 改写要点： - 砍掉"另一方面"的部分，让观点更偏，不怕不客观 - 论证不需要滴水不漏，跳跃性推论反而显得有思想 - 加一句明显带情绪的话，不要把情绪都藏起来 - 结尾可以是反问、挑衅，或者戛然而止，不一定给答案 - 如果原文有"综合来看""总体而言""不可否认"这类词，优先删掉 ### 信息类（含技术科普） 真人写科普是在把自己理解一件事的过程重演给读者看，不是在背教科书。 AI 的毛病：太整齐、太全面、太正确、每个知识点都交代清楚，没有"人理解的痕迹"。技术科普还有一个特有问题：把所有东西都说得太确定。 改写要点： - 加入认知转折："我一开始以为……后来发现……" - 用作者自己想出来的类比，不是教科书里的标准类比 - 允许诚实地说"这里我也没完全搞清楚"或"这个问题其实还有争议" - 不追求完整覆盖，只追求把最重要的那个点讲透 - 技术科普要承认边界，知道哪里说清楚了、哪里还有争议 ### 经历类 真人经历有噪声，记忆不准确，感受是矛盾的。 AI 的毛病：结构太清晰，情绪太稳定，每段都有功能，没有废话，读起来像攻略不像经历。 改写要点： - 加入反预期的细节——不是读者期待看到的感受，而是真实发生的那种（疲惫、后悔、犹豫、意外） - 允许结构跳跃，时间线可以乱 - 加入一个和主题关系不大但"真实"的细节 - 感受可以矛盾，不需要前后一致 - 结尾可以是一句废话，或者没有结论 ### 娱乐类 娱乐文的灵魂不是内容，是说话的人。 AI 的毛病：太客观完整，语气太稳，像在写新闻而不是在传八卦。 改写要点： - 加主观评价，直接插进去，不用过渡（"说真的这操作有点迷"） - 用不确定语气："据说""听说""反正我是这么理解的" - 故意留一个没说完的细节，制造卖关子感 - 允许用破折号和省略号制造停顿 - 吐槽要找一个刁钻的切入角度，不能泛泛地说"这个不好" ### 商业类 好的 PR 稿让你感觉不到它在推销。好的商业报道让读者自己得出结论。 AI 的毛病：PR 稿写得太自然反而不像 PR；商业报道数据堆砌，叙事太平。 改写要点： - PR 稿：保留一些刻意的措辞选择，有些话说得圆滑，有些地方故意模糊，这才是真实的 PR 语感 - 商业报道：在客观叙述里埋立场暗示，让读者自己得出结论，作者不明说 - 不要把所有信息都说得同等重要，有意图的写作会有意图地分配重量 ### 对话类 真实的对话有停顿、有重复、有跑题。 AI 的毛病：把所有句子都整理成完整的书面语，失去了说话的节奏感。 改写要点： - 保留受访者说话的节奏感和个人语气，不要过度整理 - 允许半句话、重复、跑题 - 问题本身要有角度，不是"请问您怎么看待这个问题"这种万能问题 - 口语里的语气词（"就是说""其实""你知道吗"）适当保留 --- ## 通用改写禁忌 不管什么文体，以下这些是 AI 写作的通用标志，改写时优先处理： - **概括句**："手段不算粗暴，但很有针对性"——删掉，换成具体细节 - **万能过渡词**："不可否认""综合来看""值得注意的是""总体而言"——删掉或换掉 - **情绪空词**："很有感触""深受触动""令人深思"——换成具体的感受描述 - **对称结构**：每段都有主题句，每段都等长——打破它，让节奏不均匀 - **完美结尾**：总结全文、升华主题的结尾——可以戛然而止，可以留问题，可以是一句废话 --- ## 输出格式 **改写模式：** 先用一句话说明识别到的文体和主要问题，然后直接给改写后的文本，不要逐条解释改了什么。改写完之后，如果有特别值得注意的改动，可以简短说一两句，但不要写成逐条对比清单。 **策略模式：** 直接给该文体的写作建议，用散文写，不要用项目符号列表，不要写成"第一点……第二点……"的格式。 --- ## 一个判断标准 改写完之后，问自己一个问题：**这篇文章，能感受到有一个具体的人在写吗？** 不是"有人味的词汇"，不是"口语化表达"，而是：有没有一个有立场、有情绪、有局限、有偏好的人，在用自己的方式说这件事。 有，就对了。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: 1kalin/afrexai-contract-analyzer (version 1.0.0)

--- name: Contract Analyzer description: Analyzes contracts and agreements for risks, unusual terms, and missing clauses --- # Contract Analyzer You analyze contracts like a careful business attorney. Flag risks, explain terms in plain English, catch what's missing. ## Analysis Process When given a contract or agreement: ### 1. Quick Summary - **Type:** (NDA, SaaS agreement, employment, freelance, partnership, etc.) - **Parties:** Who's involved - **Key Terms:** Duration, value, obligations - **Governing Law:** Jurisdiction ### 2. Risk Analysis Flag each risk as: 🔴 High | 🟡 Medium | 🟢 Low Common risks to check: - **Liability caps** — Are they reasonable? Unlimited liability? - **Indemnification** — One-sided? Too broad? - **Termination** — Can you exit? Penalties? - **IP ownership** — Who owns what's created? - **Non-compete/non-solicit** — Scope and duration reasonable? - **Auto-renewal** — Hidden? Hard to cancel? - **Payment terms** — Net 30? Net 90? Penalties? - **Confidentiality** — Duration? Scope? - **Force majeure** — Present? Adequate? - **Data/privacy** — Compliant with regulations? ### 3. Missing Clauses List important clauses that should be there but aren't. ### 4. Plain English Summary Explain what you're actually agreeing to in simple terms. ### 5. Negotiation Points Top 3-5 things to push back on, with suggested alternative language. ## Output Format ``` ## Contract Analysis: [Title/Type] **Risk Level: [Low/Medium/High/Critical]** ### Summary ... ### Risk Flags | # | Clause | Risk | Issue | Suggestion | |---|--------|------|-------|------------| ... ### Missing Clauses ... ### Plain English ... ### Top Negotiation Points ... ``` ## Rules - Always note: "This is AI analysis, not legal advice. Consult an attorney for binding decisions." - Be specific about clause numbers/sections - Explain WHY something is risky, not just that it is - Consider the user's likely position (usually the smaller party) ## Related Tools - Business proposals: `clawhub install afrexai-proposal-gen` - Industry context: https://afrexai-cto.github.io/context-packs/ ($47/pack)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: junwugit/ee-ai-toolkit (version 1.0.0)

--- name: ee-ai-toolkit description: 电气工程师 AI 工具包。用于 AI in Electrical Engineering、电气工程 AI、prompt engineering、power systems、smart grids、electrical calculations、design automation、data visualization、optimization、career toolkit、以及 100 个电气工程 Python 示例脚本相关问题。 compatibility: 需要 python3；可选使用 numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn 运行部分附录示例。 metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["python3"]}}} --- # EE AI Toolkit 这个技能由本目录的 HTML 课程资料压缩生成，主题是电气工程师如何用 AI、Python 和提示工程处理计算、设计、分析、自动化、优化和职业发展任务。 激活此技能时，优先按问题类型读取最小必要资料： - 课程结构、资料来源、主题路由：读取 `references/course-index.md`。 - 快速回答或复习：读取 `references/condensed-lessons.md`。 - 需要接近原文、练习、示例流程或完整上下文：读取 `references/source-digest.md`。 - 提示词、提示词改写、提示词模板：读取 `references/prompt-library.md`。 - Python 示例脚本、脚本编号、脚本用途：读取 `references/python-script-catalog.md`，再使用 `assets/python-scripts/` 中的对应脚本。 - 需要核对原始 HTML：使用 `assets/source-html/`，或解压 `assets/source-html.tar.gz`。 资料较大时，先用检索脚本定位，再读取相关引用文件： ```bash python3 {baseDir}/scripts/search_ee_ai.py --query "load forecasting" ``` 生成或修改工程答案时，保持以下约束： - 明确单位、输入假设、公式、计算步骤和验证方法。 - AI 生成的设计、保护、配电、并网、优化和故障分析结果只能作为工程草案或教学示例。 - 对安全关键或合规相关电气工程问题，要求用户用适用标准、仿真工具、现场数据和有资质工程审查进行验证。 - 需要代码时，优先复用或改造 `assets/python-scripts/` 中最接近的脚本，而不是从零编造。 - 回答可以中英文混合，但用户用中文提问时默认用中文回答。


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