OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: kaiyuelv/image-ai-kit (version 1.0.0)

--- name: image-ai-kit description: AI图像工具包 - 智能图像处理与增强 | AI Image Kit - Intelligent image processing and enhancement homepage: https://github.com/openclaw/image-ai-kit category: image-processing tags: ["image", "ai", "opencv", "pillow", "ocr", "enhancement", "computer-vision"] --- # Image AI Kit - AI图像工具包 智能图像处理解决方案，支持图像增强、风格迁移、智能裁剪和 OCR 文字识别。 ## 核心功能 | 功能模块 | 说明 | |---------|------| | **图像增强** | 超分辨率、去噪、锐化、色彩增强 | | **智能裁剪** | 自动识别主体，智能裁剪构图 | | **OCR识别** | 文字提取，支持多语言 | | **格式转换** | 支持 JPG/PNG/WebP/HEIC 等格式 | | **批量处理** | 多图像并行处理 | ## 快速开始 ```python from scripts.image_enhancer import ImageEnhancer # 图像增强 enhancer = ImageEnhancer() enhancer.upscale('input.jpg', 'output.jpg', scale=2) # OCR识别 from scripts.ocr_engine import OCREngine ocr = OCREngine() text = ocr.extract_text('image_with_text.png') ``` ## 安装 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## 项目结构 ``` image-ai-kit/ ├── SKILL.md # Skill说明文档 ├── README.md # 完整文档 ├── requirements.txt # 依赖列表 ├── scripts/ # 核心模块 │ ├── image_enhancer.py # 图像增强器 │ ├── ocr_engine.py # OCR引擎 │ └── image_utils.py # 图像工具 ├── examples/ # 使用示例 │ └── basic_usage.py └── tests/ # 单元测试 └── test_image.py ```


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Skill: maoruibin/gudong-beautify-shot (version 1.0.0)

--- name: gudong-beautify-shot description: 给截图添加渐变背景和圆角，让分享更美观。当用户发送图片并说"美化"、"美化一下"、"加个背景"时触发。 --- # Screenshot Beautifier 给截图添加好看的背景和圆角，让分享更美观。 ## 触发条件 用户发送图片后，说以下任意关键词： - "美化" / "美化一下" - "帮我美化" - "加个背景" ## 使用方式 ```bash # 基本美化 python3 beautify.py input.png # 带底部文字 python3 beautify.py input.png -t "这是我的截图" ``` Claude 交互示例： ``` 用户：[发送图片] 美化一下 AI：[返回美化后的图片] 用户：[发送图片] 美化，加描述：今天的学习笔记 AI：[返回带文字描述的美化图片] ``` ## 处理流程 1. 接收用户发送的图片路径 2. 解析文字描述（如果有） 3. 调用 `beautify.py` 处理图片 4. 返回美化后的图片路径 ## 效果 - 渐变背景（蜜桃橙粉配色） - 圆角裁切 - 可选底部文字描述（居中、带阴影） - 自适应图片尺寸 - 输出 PNG（透明边缘，无白边） ## 依赖 ``` pip install Pillow ``` ## 不做什么 - 不编辑图片内容（裁剪、滤镜等） - 不支持自定义配色 - 不支持批量处理


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Skill: ntriq-gh/ntriq-x402-alt-text (version 1.0.0)

--- name: ntriq-x402-alt-text description: "Generate WCAG-compliant alt text and detailed image descriptions for accessibility. Pay $0.01 USDC via x402." version: 1.0.0 metadata: openclaw: primaryTag: data-intelligence tags: [accessibility, alt-text, wcag, vision, x402] author: ntriq homepage: https://x402.ntriq.co.kr --- # Alt Text Generator (x402) Generate concise WCAG-compliant alt text (≤125 chars) and a detailed accessibility description for any image. Ideal for agents processing image libraries, CMS content, or e-commerce product photos. Pay $0.01 USDC per call via x402 (Base mainnet). ## How to Call ```bash POST https://x402.ntriq.co.kr/alt-text Content-Type: application/json X-PAYMENT: <x402-payment-header> { "image_url": "https://example.com/product.jpg" } ``` ## Parameters | Parameter | Type | Required | Description | |-----------|------|----------|-------------| | `image_url` | string | ✅ (or base64) | URL of image | | `image_base64` | string | ✅ (or url) | Base64-encoded image | | `language` | string | ❌ | Output language (default: `en`) | ## Example Response ```json { "status": "ok", "alt_text": "Red leather office chair with adjustable armrests on wheels", "description": "A high-back executive office chair upholstered in red genuine leather. The chair features padded armrests, lumbar support, and a five-star wheeled base suitable for hard floors." } ``` ## Payment - **Price**: $0.01 USDC per call - **Network**: Base mainnet (EIP-3009 gasless) - **Protocol**: [x402](https://x402.org) ```bash curl https://x402.ntriq.co.kr/services ```


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Skill: 0xvespertine/chart-mpl (version 1.1.0)

--- name: chart-mpl version: 1.1.0 description: Generate PNG/SVG charts (line, bar, hbar, pie, stacked, scatter, area) from CSV data using matplotlib. Use when the user asks to visualize tabular data, produce BI-ready chart images, or compare multiple series. metadata: { "openclaw": { "emoji": "CH", "requires": { "bins": ["python3"] } } } --- # Chart MPL Generate chart images from CSV files with `scripts/chart_mpl.py`. ## Setup Create a virtual environment and install matplotlib (one-time): ```bash python3 -m venv ~/.openclaw/workspace/.venv_chart ~/.openclaw/workspace/.venv_chart/bin/pip install matplotlib ``` ## Quick start Run from workspace root: ```bash ~/.openclaw/workspace/.venv_chart/bin/python skills/chart-mpl/scripts/chart_mpl.py \ --csv /path/to/data.csv \ --xcol Mois \ --ycol Valeur \ --kind line \ --title "Monthly trend" \ --xlabel "Month" \ --ylabel "Value" ``` Output defaults to: `~/.openclaw/workspace/exports/images` ## Inputs - `--csv` path to CSV file - `--xcol` column for X axis - `--ycol` numeric column(s) for Y axis — comma-separated for multi-series (e.g. `Sales,Costs`) - `--kind` chart type: `line`, `bar`, `hbar`, `pie`, `stacked`, `scatter`, `area` - Optional: `--delim` if auto-detection fails (`;`, `,`, `\t`, `|`) - Optional: `--out` custom output path (PNG or SVG — format detected from extension) - Optional: `--title`, `--xlabel`, `--ylabel` - Optional: `--top N` show only top N categories by value (bar, hbar, pie, stacked). Multi-series ranks by row total. - Optional: `--sort` sort data before plotting: `x-asc`, `x-desc`, `y-desc`, `none` (default: `none`) - Optional: `--numfmt` number format on Y axis: `fr` (1,5M) or `en` (1.5M) — default: `fr` ## Chart types | Kind | Description | Multi-series | |-----------|--------------------------------------|:------------:| | `line` | Line chart with markers | yes | | `bar` | Vertical bar chart (grouped when multi-series) | yes | | `hbar` | Horizontal bar chart (grouped when multi-series) | yes | | `pie` | Pie chart (first Y column only) | no | | `stacked` | Stacked vertical bar (requires 2+ Y) | yes | | `scatter` | Scatter plot | yes | | `area` | Filled area chart | yes | ## Notes - Script auto-detects delimiters when possible. - Script tolerates European and US numeric formats (`1 234,56`, `1,234.56`). - Non-numeric values in `ycol` are converted to `NaN` with a warning. - Handles BOM-encoded CSV files (`utf-8-sig`). - Multi-series charts automatically show a legend and cycle through an 8-color palette. - Y-axis ticks use human-readable formatting (K, M, G suffixes) with French or English decimals. - `--top N` keeps the N highest categories. For pie charts, the remainder is aggregated into an "Other" slice. For bar/hbar/stacked, the rest are excluded. - Output format (PNG or SVG) is detected from the `--out` file extension. Default is PNG. ## End-to-end flow with SQL skill 1. Export query result to CSV using the `mssql` skill. 2. Run this script on that CSV. 3. Share the generated PNG path.


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Skill: zhangyi881/workspace-auto-maintenance (version 1.0.0)

# Workspace Auto Maintenance ## 技能描述 OpenClaw工作空间自动化运维技能，支持健康检查、自动修复常见问题，提升工作空间稳定性和整洁度。 ## 核心功能 1. **健康检查**：自动扫描工作空间，计算健康分数，识别问题 2. **自动修复**：支持`--fix`参数自动修复常见问题： - 根目录冗余文件自动归档 - 记忆文件命名规范自动修复 - 脚本自动添加执行权限 - Git更改自动提交 3. **自定义规则**：支持扩展自定义检查规则 4. **跨平台支持**：兼容Windows/Linux/macOS平台 ## 安装方法 ```bash clawhub install workspace-auto-maintenance ``` ## 使用方法 ```bash # 仅执行健康检查 python src/workspace_check.py # 执行健康检查并自动修复问题 python src/workspace_check.py --fix ``` ## 参数说明 - `--fix`：开启自动修复模式，自动修复识别到的可修复问题 - `--threshold <分数>`：自定义健康分数阈值，低于阈值时告警 - `--output <路径>`：导出检查报告到指定路径 ## 适配环境 - OpenClaw v0.9+ - Python 3.9+ - 无额外依赖 ## 发布信息 - 作者：道一 - 版本：v1.0.0 - 发布日期：2026-04-21 - 许可证：MIT


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Skill: wsyummy/nihaixia-chat (version 1.0.0)

--- name: nihaixia-chat description: 倪海厦数字人对谈技能。当用户说"问问倪海厦"、"和倪师对话"、"倪海厦怎么看"、"中医问题找倪师"时触发。以倪海厦的权威语气、临床智慧和独特观点回答中医/命理/养生问题，引用经方经典原文，批判错误观点（西医/温病派），保持师者姿态和犀利直接的风格。 --- # 倪海厦数字人对谈技能 ## 角色定义 你扮演倪海厦（1954-2012），台湾中医经方家、易经命理学家、教育家，人称"倪师"。 ## 核心人设 - **权威自信**：说话斩钉截铁，不含糊 - **犀利直接**：点名批评不客气 - **临床导向**：每个理论都联系实际案例 - **师者心态**：循循善诱，但严格要求 - **台湾腔调**：语速适中，强调时放慢加重 ## 核心价值观（必须遵守） ### 中医立场 - 经方是正统：伤寒论、金匮要略是中医根本 - 六经辨证：一切疾病离不开六经传变 - 阳气为本：扶阳为要，阴随阳动 - 同症同治：不立病名，根据症状治疗 ### 批判对象（可直接批评） - **西医**：降压药、降糖药、激素、化疗——治标不治本 - **温病派**：用凉药太多，伤害阳气，畏惧麻黄桂枝 - **现代营养学**：那一套不管用 ### 经典语录（可引用） - "中医是研究活的，西医是研究死的" - "脚热的人不会得癌症" - "感冒治不好，百病就生了" - "便秘是万病之源" - "痛来自压力" - "阳气是人的根本" - "经方才是中医的正统" ## 回答结构 1. **直接回应**——对错分明，先定性 2. **经典引用**——伤寒论/内经/金匮原文支撑 3. **临床案例**——我曾遇到……（如适用） 4. **具体建议**——你应该……/记住…… ## 语气示例 问：感冒了怎么办？ 答："你们记住，感冒是万病之源！《伤寒论》太阳病，'太阳之为病，脉浮，头项强痛而恶寒'。有汗用桂枝汤，无汗用麻黄汤。温病派那些银翘散、桑菊饮，全是错误！感冒是外感风寒，要用热药推出去，不是用凉药压下去！西医给你退烧药，烧退了但外邪没有出去，跑到肺里变成肺炎。我说'感冒治不好，百病就生了'，就是这个道理。" ## 知识库 对话时可参考以下知识库（按需读取对应文件）： - 黄帝内经：`references/黄帝内经-核心笔记.md` - 伤寒论：`references/伤寒论-核心笔记.md` - 金匮要略：`references/金匮要略-核心笔记.md` - 神农本草经：`references/神农本草经-核心笔记.md` - 针灸教程：`references/针灸教程-核心笔记.md` - 汉唐方剂：`references/汉唐方剂-核心笔记.md` - 医案：`references/医案-核心笔记.md` - 天纪系列：`references/天纪系列-核心笔记.md` ## 禁止事项 - 不说"我觉得"、"我认为" - 不含糊其辞 - 不推崇西医治疗 - 不认可温病派凉药思路 - 不在生殖健康问题上违背倪师观点 ## 触发方式 用户说以下话时触发此技能： - "问问倪海厦" - "倪师怎么看" - "和倪师对话" - "中医问题" - "倪海厦说" - 或任何要求以倪师身份回答的问题


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Skill: candiecandyy/leetcode-plan (version 1.0.1)

--- name: leetcode-plan description: 12周LeetCode跳槽刷题计划助手。当用户输入"第X天"或"DX"时触发，返回对应题目；当用户提交解题答案或表示未解出时，生成错题记录并写入errorset.md；根据当天进度推荐复习之前的错题。适用于系统性刷题打卡、错题管理和间隔复习场景。 --- # LeetCode 刷题计划助手 ## 核心工作流 ### 1. 用户输入天数 当用户说"第X天"或"DX"时： 1. 查阅 `references/plan.md` 找到对应天数的题目 2. 若为复盘日（D7/D14/D20/D21/D28/D36/D44/D51/D58/D66/D73/D80等）：提示用户复习错题，并运行： ```bash python3 scripts/manage_errors.py review <day> ``` 3. 若为正常题目日：输出格式： ``` ## 第X天 - [题型] **题号**：[题号]. [题目名称] **难度**：[Easy/Medium/Hard] **LeetCode链接**：https://leetcode.cn/problems/[slug]/ --- 完成后请回复： - 你的解题方案（代码或思路） - 或「没做出来」+ 错误原因（可简短描述） ``` 同时推荐当天需要复习的错题（若有）： ```bash python3 scripts/manage_errors.py review <day> ``` ### 2. 用户提交解答 **用户解出了**：给出简短点评，指出可优化点，标注相似题（查 references/plan.md 相似题表）。若解法与最优解差距过大，则按未解出处理。 **用户没做出来**： 1. 请用户提供错误原因（一句话即可） 2. 收到原因后，自动生成： - **核心思路**：该题的关键解题思路（2-4句） - **相似题**：从 references/plan.md 查找对应相似题 3. 调用脚本记录到 `errorset.md`（路径：当前工作目录下）： ```bash python3 scripts/manage_errors.py add <day> "<题号>" "<题目名>" "<类型>" "<错误原因>" "<核心思路>" "<相似题>" ``` 4. 确认记录成功，告知用户复习计划（D+1、D+3、D+7） ### 3. 复习推荐 每次用户说天数时，先检查当天是否有待复习错题，若有则在题目前展示： ``` ## 今日复习提醒 以下错题需要今天重做： - [题号] [题目名] （类型：XXX） 核心思路：... ``` ## 注意事项 - errorset.md 保存在**用户当前工作目录**，不是 skill 目录 - 核心思路和相似题由 Claude 生成，不需要用户填写 - 错误原因需用户提供，其余字段自动填充 - 题号参考表在 `references/plan.md`，相似题也在该文件末尾


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Skill: yanjj-cmd/sanointel-by-probevc (version 1.0.0)

--- name: sano-intel version: 1.0.0 description: "探针资本出品。中国医疗产业情报引擎，覆盖10万+医疗公司、50万+融资事件、109万条专利、全市场临床试验、A/港/美三地行情。查公司/融资/临床试验/专利/赛道热度/二级市场行情。By Probe Capital. Use when user asks about Chinese healthcare/biotech companies, financing events, clinical trials, patents, sector trends, or market data." --- # Sano Intel — 中国医疗产业情报引擎 中国首个医疗产业情报 MCP，覆盖 **10万+医疗公司**、**50万+融资事件**、**109万条专利**、**全市场临床试验**、**A/港/美三地二级市场行情**。 ## 首次使用 需要 API Token。申请地址：http://47.102.196.1:5005/apply 拿到 Token 后配置： ```bash export SANO_TOKEN=sk_你的token # 或写入 ~/.zshrc 永久生效 echo 'export SANO_TOKEN=sk_你的token' >> ~/.zshrc ``` ## 数据查询方式 所有查询通过 curl 调用 Sano Intel API，**必须带上** `X-[REDACTED_SECRET]` header。 API Base：`http://47.102.196.1:8081` --- ### 搜索公司 ```bash curl -s "http://47.102.196.1:8081/v1/search_companies" \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"keyword": "公司名或关键词", "limit": 10}' ``` ### 公司详情 ```bash curl -s "http://47.102.196.1:8081/v1/company/恒瑞医药" \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" ``` ### 融资事件 ```bash curl -s "http://47.102.196.1:8081/v1/search_financing" \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"sector": "创新药", "stage": "B轮", "limit": 10}' ``` stage 可选：天使轮、Pre-A、A轮、A+轮、B轮、B+轮、C轮、D轮及以上、IPO ### 赛道热度 ```bash curl -s "http://47.102.196.1:8081/v1/sector_heat?top_n=10" \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" ``` 返回各赛道融资事件数、公司数、总融资金额排行。 ### 临床试验 ```bash curl -s "http://47.102.196.1:8081/v1/clinical_trials" \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"keyword": "PD-1", "phase": "三期", "limit": 10}' ``` ### 二级市场行情 ```bash curl -s "http://47.102.196.1:8081/v1/market/600276" \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" ``` 支持 A股（600276）、港股（1177.HK）、美股（MRNA） ### 每日情报摘要 ```bash curl -s "http://47.102.196.1:8081/v1/daily_digest?days=1&sectors=创新药" \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" ``` ### 专利查询 ```bash curl -s "http://47.102.196.1:8081/v1/search_patents" \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"keyword": "CAR-T", "limit": 10}' ``` 支持参数：`keyword`（标题/摘要/申请人）、`company_name`（公司名）、`sector`（赛道）、`status`（专利状态）、`limit`（最多返回数，默认20） --- ## 使用原则 - 用户用中文提问时，自动判断意图选择合适接口 - 多个接口可组合使用：先看赛道热度，再看具体融资事件 - 返回结果用中文简洁总结，突出投资价值相关信息 - Token 未配置时，提示用户去 http://47.102.196.1:5005/apply 申请 ## 常见问法 | 用户问法 | 调用接口 | |---------|---------| | 今年创新药融了多少钱/哪些公司在融资 | search_financing，sector=创新药 | | 最热的医疗赛道是什么 | sector_heat | | 帮我查XX公司 | search_companies + company detail | | PD-1相关临床试验进展 | clinical_trials，keyword=PD-1 | | 恒瑞今天股价 | market，code=600276 | | 今天医疗行业有什么重要新闻 | daily_digest，days=1 | | 最近B轮融资的医疗器械公司 | search_financing，sector=医疗器械，stage=B轮 | | 查CAR-T相关专利 | search_patents，keyword=CAR-T | | 恒瑞的专利数量 | search_patents，company_name=恒瑞医药 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wuritu/toc-trading (version 1.0.0)

--- name: toc-stock title: TOC Stock - AI股票助手 description: | TOC 股票助手 - AI股神挑战 + 股票分析 + 交易模拟 功能： - AI股神挑战：AI自主选股决策，每日同步操作和收益 - 四大行业分析：AI/消费品/汽车/医疗板块涨跌 - 市场热点：热门概念、板块资金流向 - 股票池：自选股管理 - 持仓模拟：买入/卖出/盈亏计算 - 演练模式：假设交易收益计算 触发场景： - "开启挑战" / "挑战状态" / "挑战统计" - "四大行业" / "市场概况" / "有什么消息" - "加一只 XXX" / "持仓" / "买 100 手 @ 15.6" - "推荐一只股票" / "如果昨天开盘买入 XXX" author: Xiao Wu owner: xiaowu version: 1.0.0 tags: - stock - trading - finance - ai - china-a-stock requirements: python: 3.7+ packages: - akshare - tushare environment_variables: - name: TUSHARE_TOKEN required: false sensitive: true --- # TOC Stock - AI股票助手 智能股票分析与模拟交易系统。 ## 功能模块 ### 🏆 AI股神挑战 AI自主选股决策，每日同步操作和收益。 **命令**： - `开启挑战` — 开始月度挑战 - `挑战状态` — 查看当前状态、资金、剩余交易次数 - `挑战统计` — 查看详细统计（胜率/连盈/单笔最大） - `结束挑战` — 结束并汇总结果 **规则**： | 项目 | 说明 | |------|------| | 初始资金 | 50,000 元 | | 每日交易 | 最多 3 笔 | | 止损线 | -7% | | 决策者 | AI 自主决策 | | 同步 | 每日操作 + 收益 + 原因 | ### 📊 四大行业分析 分析 AI/消费品/汽车/医疗 四大行业板块涨跌。 **命令**： - `四大行业` — AI/消费品/汽车/医疗板块排行 - `市场概况` — 热门概念和行业 - `有什么消息` — 今日市场热点信号 **数据源**：AKShare（东方财富公开数据） ### 📈 股票池 管理自选股列表。 **命令**： - `加一只 XXX` — 添加股票到自选 - `去掉 XXX` — 从自选移除 - `股票池` — 查看自选股列表 ### 💰 持仓模拟 记录买卖，计算实时盈亏。 **命令**： - `买 100 手 @ 15.6 招商银行` — 记录买入 - `卖 50 手 招商银行` — 记录卖出 - `持仓` — 查看当前持仓和盈亏 - `历史交易` — 查看成交记录 ### 🔍 演练模式 假设交易计算收益。 **命令**： - `如果昨天开盘买入 XXX` — 计算假设收益 ### 🤖 股票推荐 AI基于市场数据推荐股票。 **命令**： - `推荐一只股票` — 基于今日强势推荐 - `今日金股` — 每日推荐一只 ## 使用示例 ``` 用户：开启挑战 小悟：🏆 AI股神挑战已开启！初始资金：50,000 元 用户：四大行业 小悟：📊 四大行业板块分析 【AI/人工智能】 1. 🟢 半导体设备 +2.49% 领涨: 先锋精科 ... 用户：买 100 手 @ 185.6 宁德时代 小悟：✅ 买入记录已保存 股票：宁德时代 买入价：185.60 数量：100手 (10,000股) 持仓成本：1,856,000 元 用户：持仓 小悟：📊 当前持仓 股票 | 买入价 | 当前价 | 盈亏 | 盈亏率 宁德时代 | 185.60 | 192.30 | +33,500 | +1.80% 💰 总盈亏：+33,500 元 (+1.80%) ``` ## 实现文件 ``` src/ ├── toc_app.py # 主入口，定义 process() 函数 ├── command_parser.py # 命令解析器 ├── akshare_client.py # AKShare 数据源（东方财富） ├── tushare_client.py # Tushare 数据源（备用） ├── monitor.py # 心跳监控 ├── data/ │ └── storage.py # JSON 存储 └── services/ ├── stock_pool.py # 股票池服务 ├── position.py # 持仓服务 ├── recommendation.py # 推荐服务 └── challenge.py # 挑战服务 ``` ## 数据源 | 数据源 | 说明 | 权限 | |--------|------|------| | AKShare | 东方财富公开数据 | 无需 API Key | | Tushare | A股数据 | 需要 Token（可选） | ## 调用方式 当用户输入交易相关命令时，调用 `src/toc_app.py` 中的 `process()` 函数： ```python from toc_app import TOCTTrading toc = TOCTTrading() result = toc.process("四大行业") # 返回 Markdown 格式结果 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: nic-yuan/apollo-immu (version 2.0.1)

--- name: apollo-immu description: > 像免疫系统一样拦截危险操作，守护你的数据和系统安全。自动识别危险操作，信任积累减少确认噪音。 --- marketplace_description: | 像免疫系统一样工作——自动识别危险操作，信任积累减少确认噪音。 核心功能： • 危险操作拦截：删除文件、对外发消息、执行命令、变更权限前自动确认 • 三级收件人风险：🔴高风险（群聊/外部）始终拦截 / 🟡中风险记录信任 / 🟢低风险（亲密同事）3次确认后自动放行 • 智能信任积累：同一操作+同一收件人，第3次确认后自动放行 • 7天自然衰减：超过7天无操作，信任归零重新计数 • 亲密信号检测：自动识别「好的」「哈哈」「ok」等，降低打扰 • 降级信号检测：识别「等等」「确认」，自动提高风险等级 • 动态收件人判断：算法判断而非硬编码，智能适应不同场景 适用场景：AI助手执行敏感操作时自动保护，让常用操作更顺畅 # Apollo Immu 实时拦截危险操作的零信任防御系统。核心理念：事前拦截优于事后验证，通过信任积累自动学习减少确认噪音。 ## 核心概念 ### 拦截公式 ``` 拦截判断 = 操作类型风险 × 收件人风险等级 × 信任积累 ``` ### 收件人风险等级 | 风险等级 | 典型对象 | 拦截策略 | |---------|---------|---------| | 🔴 高 | 老板、群聊、所有成员 | **始终拦截**，不学习 | | 🟡 中 | 普通同事、外部联系人 | 始终拦截，但记录信任 | | 🟢 低 | 亲密同事（自动识别） | 3次确认后自动放行 | ### 信任积累机制 - 同一操作 + 同一收件人 → 第1次确认 → 记1次 - 第3次确认后 → 该组合自动放行 - 超过7天无重复 → 信任衰减，重新计数 ### 自动学习（精髓） 当对话中出现以下信号时，AI应主动更新信任数据库： **识别亲密同事的信号（满足任一即可）：** - 对话风格轻松随意，使用表情、语气词（哈、哈哈、嗯嗯、ok） - 从未要求AI"确认"或"请先问我" - 回复短快（<30字），无正式套话 - 主动发起闲聊或生活话题 **信任更新触发（每满足一次就 update）：** ```bash python3 scripts/trust_tracker.py update <收件人> <操作类型> ``` **降级信号（亲密同事可能变成需确认）：** - 用户说"等等"、"先别"、"确认一下" - 用户明确拒绝操作建议 - 出现2次以上"等等" ## 强制执行流程 **在任何危险操作执行前，必须先运行拦截判断：** ```bash python3 scripts/interceptor.py <操作类型> <收件人> [文件路径] ``` - 返回 `intercept: false` → 继续执行 - 返回 `intercept: true` → 暂停，向用户确认后再执行 - 确认后调用 `trust_tracker.py update` 记录信任 ## 拦截决策流程 ``` 检测到操作 ↓ 判断操作类型风险 ↓ 获取收件人风险等级 ↓ 检查trust_db.json中的信任分数 ↓ ┌─────────────────────────────────┐ │ 风险等级高（老板/群聊） → 拦截 │ │ 风险等级中 → 拦截 │ │ 风险等级低+信任<3 → 拦截 │ │ 风险等级低+信任≥3 → 放行 │ └─────────────────────────────────┘ ``` ## 使用场景 ### 场景A：删除文件前拦截 用户要求删除文件时 → 判断是否在临时目录 /tmp → 如不是则拦截 ### 场景B：对外发消息前拦截 AI准备发送飞书/微信/邮件消息时 → 根据收件人判断 → 高风险始终拦截 ### 场景C：权限变更前拦截 分享文档、改权限等操作 → 高风险收件人始终拦截 ## 脚本使用 ### interceptor.py — 判断是否拦截 ```bash python3 scripts/interceptor.py <操作类型> <收件人> [其他参数] ``` 返回：是否拦截 + 拦截原因 ### trust_tracker.py — 更新信任分数 ```bash python3 scripts/trust_tracker.py update <操作类型> <收件人> python3 scripts/trust_tracker.py get <收件人> python3 scripts/trust_tracker.py reset <收件人> ``` ## 参考文档 - **risk_levels.md**：操作风险分级标准 + 收件人风险分类详细规则 - **auto_learn.md**：自动识别亲密同事的算法和规则 ## 信任数据库 信任分数存储在 `assets/trust_db.json`，结构： ```json { "contacts": { "收件人A": { "操作类型": { "count": 3, "lastConfirm": "时间戳" } } } } ```


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Skill: lllyandy/daily-draw-for-lucky (version 0.1.1)

--- name: daily-draw-for-lucky description: "Daily fortune draw based on Guanyin Oracle (观音灵签). 100 oracle sticks with career, love, health, wealth guidance. One draw per day. Triggers: 'draw', '帮我抽个签', '/draw'." version: "1.0.0" author: "Lyandy & ColorPepper" --- # Daily Draw: For Lucky 🎋 | 观音灵签 🙏 Daily one draw to guide your way. 100 Guanyin Oracle sticks. ## Usage | 使用 Triggers: **"draw"** | **"帮我抽个签"** | **"/draw"** Limit: One draw per day ## Structure | 签文结构 1. Number | 签号 2. Fortune Level | 吉凶 (上上/上/中/下/下下) 3. Poem | 签诗 (4 lines) 4. Meaning | 解曰 5. Four Aspects | 事业/姻缘/健康/财运 6. Story | 典故 ## Distribution | 分布 - Great Fortune (上上签): ~20 - Good Fortune (上签): ~25 - Neutral (中签): ~35 - Bad Fortune (下签): ~15 - Great Misfortune (下下签): ~5 ## Guide | 指引 - **Great/Good**: Actively pursue | 积极进取 - **Neutral**: Stay steady | 稳扎稳打 - **Bad/Misfortune**: Stay defensive | 守成为上 ## Notes | 注意 1. One per day | 每日一签 2. Sincerity matters | 诚心则灵 3. Reference only | 仅供参考 4. Stay balanced | 心态平和 *May Guanyin bless you | 愿观音菩萨保佑* 🙏


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Skill: nerkn/newshelp (version 1.0.0)

```md # skills.md — NewsHelp Content Navigation Skills ## Skill: Reading the NewsHelp Sitemap NewsHelp exposes its structure via URL patterns. ### Core Pages - `/` → Homepage (latest, highest priority) - `/tags` → All topics, neatly indexed ### Topic Pages (Tags) Pattern: ``` [https://newshelp.org/tag/{topic}](https://newshelp.org/tag/{topic}) ``` Examples: - `/tag/politics` - `/tag/ai` - `/tag/health` - `/tag/elections` - `/tag/ukraine` If it sounds like a news category, it’s probably a tag. --- ## Skill: Reaching Content Fast Three ways: 1. **Direct URL typing** Know the tag? Type it. Boom. Example: `newshelp.org/tag/economy` 2. **Tags Index** Start at: `newshelp.org/tags` Scan → click → read. 3. **Search Engine Shortcut** ``` site:newshelp.org/tag climate ``` Let Google jog the memory. --- ## Skill: Understanding Update Frequency - Homepage: updated **hourly** - Tags: updated **daily** Translation: If something happened recently, homepage first. If you want context, history, or trends, use tags. Read like a pro: 1. Homepage for *what’s happening* 2. Tag pages for *why it matters* --- ## Pro Tip Think of NewsHelp as a well-labeled map, not a feed. If you’re scrolling, you’re doing it the hard way. ``` ```md # skills.md — NewsHelp Tags ## All Available Tags - africa - ai - china - countries - culture - defense - diseasters - economy - elections - environment - europe - health - housing - human-rights - india - latin-americas - middle-east - migration - petrol - politics - russia - sports - stock-market - syria - technology - tourism - trade - trump - turkey - ukraine - usa Usage: ``` [https://newshelp.org/tag/{tag-name}](https://newshelp.org/tag/{tag-name}) ``` Example: ``` [https://newshelp.org/tag/economy](https://newshelp.org/tag/economy) ``` ```


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Skill: vincentlau2046-sudo/douyin-browser-publish (version 1.0.0)

--- name: douyin-browser-publish description: 抖音视频浏览器自动化发布。输入视频路径、标题、描述，自动完成上传发布。当用户说"发抖音"、"发布到抖音"时使用。 --- # 抖音视频发布（浏览器自动化） ## 使用场景 视频文件已准备好，需要发布到抖音创作者平台。 ## 前置条件 - 浏览器已启动（browser tool，profile=openclaw） - 抖音创作者平台已登录 - 视频文件已存在 ## 发布流程 ### 1. 导航到上传页面 浏览器打开: `https://creator.douyin.com/creator-micro/content/upload` ### 2. 让上传框可见 ```javascript document.querySelectorAll('input[type="file"]').forEach(el => { el.style.cssText = 'position:fixed!important;top:10px!important;left:10px!important;width:300px!important;height:50px!important;opacity:1!important;z-index:999999!important;display:block!important;visibility:visible!important;pointer-events:auto!important;'; }); ``` ### 3. 上传视频 使用 `browser upload` 工具，selector=`input[type="file"]`，paths=[视频绝对路径] ### 4. 等待上传完成 等待 10-15 秒，截图确认预览正常。 ### 5. 填写标题 找到标题输入框（ref 从 snapshot 获取），用 `type` 写入标题。 ### 6. 填写描述 找到 contenteditable div（在标题下方），用 JS 设置 textContent 并 dispatch input/change 事件： ```javascript const editables = document.querySelectorAll('[contenteditable="true"]'); for (const el of editables) { const rect = el.getBoundingClientRect(); if (rect.top > 200 && rect.top < 400 && rect.height > 30) { el.textContent = '描述内容'; el.dispatchEvent(new Event('input', {bubbles: true})); el.dispatchEvent(new Event('change', {bubbles: true})); break; } } ``` ### 7. 发布 找到"发布"按钮，click。 ### 8. 验证 等待 5 秒，截图确认跳转到"作品管理"页面且状态为"已发布"。 ## 故障处理 - 上传框未找到 → 导航到 `https://creator.douyin.com/creator-micro/content/post/video` - 登录过期 → 提示用户重新登录 - 上传失败 → 重试一次 ## 元数据模板 标题：`{故事名} 琪琪睡前故事` 描述：`儿童成长故事，适合3-8岁小朋友 #儿童故事 #睡前故事 #亲子时光`


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