OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: dannyboy1241/weather-digest (version 1.0.0)

--- name: weather-intelligence-digest description: Generate daily Weather Intelligence Digest using NOAA/NWS data with customizable locations and alert monitoring. homepage: https://api.weather.gov metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌦️", "requires": { "bins": ["python3", "pip"] } } } --- # Weather Intelligence Digest Generate a daily Weather Intelligence Digest using NOAA / NWS data. ## Setup 1. **Dependencies:** `python3`, `pip`. 2. Optional but recommended: `python3 -m venv skills/weather-digest/.venv && source skills/weather-digest/.venv/bin/activate`. 3. `pip install -r skills/weather-digest/requirements.txt`. 4. Copy `skills/weather-digest/config.example.json` to `config.json` and customize the `locations` list with `name`, `lat`, `lon` pairs. ## Usage ``` /exec python3 skills/weather-digest/weather_digest.py --config skills/weather-digest/config.json --output /tmp/digest.md ``` Output is Markdown; convert to PDF/email as needed. ## Configuration Notes - Data source: `api.weather.gov` (no API key required; feel free to customize the User-Agent string in the script). - Each location fetches forecast + alerts; add/remove fields as needed. - Extend the template by editing `build_digest` in `weather_digest.py`.

path: requirements.txt
content: requests>=2.31.0


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Skill: whyischen/local-context-bridge-cn (version 1.0.2)

--- name: local-context-bridge description: "使用语义关键词搜索本地个人和内部文档(Word/Excel/PDF/Markdown)。当用户询问本地文件、私人数据或内部知识时使用此工具。它会返回高度相关的文本片段和文件路径。注意：始终使用提取的核心实体作为关键词，而不是完整句子。" metadata: { openclaw: { emoji: "🌉", requires: { bins: [pip] } } } --- # ContextBridge 知识库 ## 📚 工作原理 ContextBridge 为 OpenClaw 提供对你本地文档（Word、Excel、PDF、Markdown）的即时检索能力。 1. 本地索引：扫描文档并将文本切分为文本块。 2. 向量化：使用本地 AI 嵌入模型将文本转换为语义向量。 3. 语义搜索：从知识库中匹配最相关的文本块。 --- ## 🚀 下载安装 cbridge 安装与初始化流程 ```mermaid flowchart TD A([开始]) --> B{已安装 cbridge？\ncbridge --version} B -- 是 --> C[检测更新\ncbridge update] C --> D{需要重新初始化？\n询问用户} D -- 是 --> E[重新初始化配置\ncbridge init] D -- 否 --> G E --> G B -- 否 --> F1[说明需安装 ContextBridge\n用于监控本地目录、向量化文件] F1 --> F2[说明工作目录\n创建 ~/.cbridge 保存工作文件] F2 --> F3[获取用户授权\n自动完成下载与初始化] F3 --> G G[配置完成\n通过 cbridge 与 ContextBridge 交互] --> H[运行内置 Demo\ncbridge search ContextBridge] H --> I([结束]) ``` ### 1. 下载 > 🔓 **开源可信**：`cbridge-agent` 完全开源，代码托管于 [GitHub](https://github.com/whyischen/context-bridge)，可审计验证，本地运行无数据泄露风险。 ```bash pip install cbridge-agent ``` ### 2. 初始化配置 ```bash cbridge init ``` 因为软件主要为 AI 工具调用，推荐用户全部使用默认配置 ### 3. 添加文档 ```bash cbridge watch add /path/to/your/documents cbridge watch list # 查看已监听文件夹 ``` ### 4. 运行测试 demo ```bash cbridge search ContextBridge # 搜索内置测试文档 ``` --- ## 💡 搜索最佳实践 1. 尽量做到无感使用，根据用户语义判断使用调用 `cbridge seatch` 检索本地内容 2. `cbridge seatch` 会返回与搜索相关的**文档片段**以及**文档路径**，根据文档片段**判断是否需要获取文档全部内容**。 ### 什么时候使用 ContextBridge 1. 分析用户所提到的资料可能是内部资料时 2. 用户明确提出查看本地文档时 ### 关键词提取 - 推荐：提取核心实体 - `2024 marketing budget` ✅ - 不推荐：使用完整句子 - `What was the budget for 2024 marketing` ❌ ### 迭代搜索 1. 先用精准关键词 2. 若无结果，扩大查询范围 3. 尝试同义词或相关术语 --- ## 📖 CLI 命令 ```bash # 初始化 cbridge init # 初始化工作区 cbridge lang en # 切换语言 # 文档管理 cbridge watch add path # 添加文件夹 cbridge watch remove path # 移除文件夹 cbridge watch list # 列出文件夹 cbridge index # 手动重建索引 # 服务控制 cbridge start # 启动服务 cbridge serve # 仅启动 API cbridge stop # 停止服务 cbridge status # 查看状态 cbridge logs # 查看日志 # 搜索 cbridge search query # 搜索文档 ``` --- ## 📚 资源链接 - GitHub：[whyischen/context-bridge](https://github.com/whyischen/context-bridge) - 配置文件：`~.cbridgeconfig.yaml` - 工作区：`~.cbridgeworkspace`


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Skill: hope7709/memos-search (version 1.0.0)

--- name: memos description: Use MemOS API for memory operations. Use when: (1) user asks to save/store/remember something to memory, (2) user asks to read/retrieve memory, (3) user wants to list/delete memory files, (4) replacing OpenClaw's default memory with MemOS. --- # MemOS - External Memory Service MemOS provides persistent memory storage via REST API. ## API Base URL ``` {{MEMOS_API_URL}} ``` ## Available Endpoints ### Add Memory ```bash POST /add Body: {"content": "...", "source": "agent/filename.md"} ``` ### Read Memory ```bash GET /read/{agent}/{filename} ``` ### List Memories ```bash GET /memories ``` ### Search Memories ```bash POST /search Body: {"query": "...", "top_k": 3} ``` ### Delete Memory ```bash DELETE /delete/{agent}/{filename} ``` ### List Agents ```bash GET /agents ``` ### Health Check ```bash GET /health ``` ## Usage Examples **Add memory:** ```python import requests requests.post('{{MEMOS_API_URL}}/add', json={ 'content': '咖啡大佬今天教我使用MemOS', 'source': 'alin/2026-02-23.md' }) ``` **Read memory:** ```python import requests r = requests.get('{{MEMOS_API_URL}}/read/alin/2026-02-23.md') print(r.json()['content']) ``` **Search memory:** ```python import requests r = requests.post('{{MEMOS_API_URL}}/search', json={ 'query': '咖啡大佬教了什么', 'top_k': 3 }) for item in r.json(): print(f"{item['source']}: {item['score']}") ``` **Delete memory:** ```python import requests requests.delete('{{MEMOS_API_URL}}/delete/alin/2026-02-23.md') ``` **List all agents:** ```python import requests r = requests.get('{{MEMOS_API_URL}}/agents') for agent in r.json()['agents']: print(f"{agent['name']}: {agent['file_count']} files") ``` ## Notes - Use Python `requests` library for API calls - Always use `json=` parameter (not raw body) for POST requests - File path format: `{agent}/{filename}.md` - API returns JSON with `content` field for read operations - Delete removes both file and vector index - Run MemOS server: `python D:\AI\MemOS\api_server.py`


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Skill: x-rayluan/ai-search-rank-tracker (version 0.1.1)

--- name: ai-search-rank-tracker description: Track whether ChatGPT, Claude, Gemini, and Perplexity recommend a startup or brand across a prompt set. Use when you need AI search visibility tracking, GEO / AI SEO monitoring, brand mention checks, competitor detection in AI answers, rank estimation, sentiment scoring, or a simple visibility report for a company, product, or domain. --- # AI Search Rank Tracker Run the tracker against a prompt set and produce a visibility report. ## Inputs Use a JSON file like `prompts/starter.json`: ```json { "brand": "clawlite.ai", "aliases": ["clawlite", "claw lite", "clawlite ai"], "prompts": [ "best openclaw alternative", "easiest openclaw installer", "openclaw for beginners" ], "engines": ["chatgpt", "claude", "gemini", "perplexity"] } ``` ## Install Use the one-click bootstrap: ```bash bash scripts/install.sh ``` ## Run ```bash node src/index.js prompts/starter.json ``` ## Outputs Find reports in `output/`: - JSON report - Markdown report - CSV report ## Prompt database Use the built-in prompt database in `prompt-db/` for larger GEO / AI SEO scans. Included categories: - SaaS - AI tools - Developer tools - OpenClaw ecosystem - Local AI tools Each record includes category and commercial metadata so prompt sets can be grouped by intent, journey stage, and buyer value. ## Notes - Configure keys in `.env` - OpenAI-compatible backends are supported - Anthropic is supported - OpenRouter / EZRouter-compatible setups can be wired through environment variables - Per-engine failures do not fail the whole batch


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Skill: atyachin/social-sentiment (version 1.4.0)

--- name: social-sentiment description: "Sentiment analysis for brands and products across Twitter, Reddit, and Instagram. Monitor public opinion, track brand reputation, detect PR crises, surface complaints and praise at scale — analyze 70K+ posts with bulk CSV export and Python/pandas. Social listening and brand monitoring powered by 1.5B+ indexed posts." homepage: https://xpoz.ai metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["mcporter"], "skills": ["xpoz-setup"], "network": ["mcp.xpoz.ai"], "credentials": "Xpoz account (free tier) — auth via xpoz-setup skill (OAuth 2.1)", }, "install": [{"id": "node", "kind": "node", "package": "mcporter", "bins": ["mcporter"], "label": "Install mcporter (npm)"}], }, } tags: - sentiment-analysis - brand-monitoring - social-media - twitter - reddit - instagram - analytics - brand-sentiment - reputation - social-listening - opinion-mining - brand-tracking - competitor-analysis - public-opinion - crisis-detection - NLP - reputation - mcp - xpoz - opinion - market-research --- # Social Sentiment **Analyze brand sentiment from live social conversations at scale.** Surfaces themes, flags viral complaints, compares competitors. Analyzes 1K-70K posts via bulk CSV + Python. ## Setup Run `xpoz-setup` skill. Verify: `mcporter call xpoz.checkAccessKeyStatus` ## 4-Step Process ### Step 1: Search Platforms Queries: (1) `"Brand"` (2) `"Brand" AND (slow OR buggy)` (3) `"Brand" AND (love OR amazing)` ```bash mcporter call xpoz.getTwitterPostsByKeywords query='"Notion"' startDate="YYYY-MM-DD" mcporter call xpoz.checkOperationStatus operationId="op_..." # Poll 5s ``` Repeat for Reddit/Instagram. Default: 30 days. ### Step 2: Download CSVs Use `dataDumpExportOperationId`, poll with `checkOperationStatus` for download URL (up to 64K rows). ### Step 3: Analyze Python/pandas: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('/tmp/twitter-sentiment.csv') POSITIVE = ['love', 'amazing', 'best', 'recommend'] NEGATIVE = ['hate', 'terrible', 'worst', 'broken'] def classify(text): t = str(text).lower() pos = sum(1 for k in POSITIVE if k in t) neg = sum(1 for k in NEGATIVE if k in t) return 'positive' if pos>neg else ('negative' if neg>pos else 'neutral') df['sentiment'] = df['text'].apply(classify) ``` Extract themes, find viral by engagement. Customize keywords. ### Step 4: Report ``` Sentiment: 72/100 | Posts: 14,832 😊 58% | 😠 24% | 😐 18% Themes: Performance (2K, 81% neg), UX (1.8K, 72% pos) Viral: [Top 10] ``` Score: Engagement-weighted, 0-100. Include insights. ## Tips Download full CSVs | Reddit = honest | Store `data/social-sentiment/` for trends


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Skill: wechat-article-style (version 1.0.0)

--- name: wechat-article-style description: 微信公众号文章写作规范，包含标题、排版、结构、图片等标准。 user-invocable: true metadata: openclaw: emoji: "📝" --- # 微信公众号文章写作规范 ## 一、标题规范 ### 基本原则 - **字数**：13-20字为宜，最长不超过32字 - **不用特殊符号**：标题不支持 emoji、全角符号等特殊字符 - **避免标题党**：标题要与内容相关，不要模棱两可 ### 高点击标题公式 | 类型 | 示例 | |------|------| | **数字法** | 5个方法让你的效率翻倍 | | **对比法** | 同样做这件事，为什么他成功了 | | **悬念法** | 这个秘密，90%的人不知道 | | **提问法** | 为什么 xxx 会 yyy？ | | **热点法** | 结合时事/热点话题 | --- ## 二、排版规范 ### 字体与字号 | 元素 | 建议 | |------|------| | **正文字号** | 14-16px（15px 最舒适） | | **标题字号** | 18-22px | | **注释/来源** | 12px | ### 间距设置 | 参数 | 建议值 | |------|--------| | **行间距** | 1.6-2.0（1.75 最佳） | | **字间距** | 1-2px | | **段落间距** | 空一行，15-20px | | **页边距** | 左右各 10-15px | ### 配色原则 - **正文颜色**：#3F3F3F 或 #595959（不用纯黑 #000000） - **强调色**：1-2种主色，不超过3种 - **避免**：高饱和度颜色、大面积亮色背景 --- ## 三、文章结构 ### 标准结构 ```text 1. 开头（100-200字） - 引出话题/制造悬念/抛出观点 2. 正文（分段、加小标题） - 每段 3-5 行，不超过 6 行 - 每 200-300 字加一个小标题 - 关键信息用粗体/颜色标注 3. 结尾（100-150字） - 总结观点/引发思考/引导互动 ``` ### 小标题技巧 - 简短有力（5-10字） - 可用数字序号（01、02、03 或 一、二、三） - 统一格式风格 --- ## 四、图片规范 | 参数 | 建议 | |------|------| | **封面图** | 900×383px（2.35:1 比例） | | **正文图** | 宽度 1080px，高度不限 | | **格式** | JPG/PNG，单张 < 5MB | | **位置** | 每 300-500 字配一张图 | ### 配图要求 - 如果生成了文章的主题图片，**必须将图片内嵌到文章内容中**（通常放在标题下方、正文开头之前） --- ## 五、常见问题 ### 标题 - ❌ 不要用 emoji 或特殊符号 - ❌ 不要超过 32 字 - ✅ 可以用数字增加吸引力 ### 排版 - ❌ 不要用纯黑色文字 - ❌ 段落不要太长（手机阅读） - ✅ 适当留白，增加可读性 ### 图片 - ❌ 不要用模糊/水印图 - ❌ 不要图片尺寸不一致 - ✅ 封面图用 2.35:1 比例 --- ## 六、发布前检查清单 - [ ] 标题 ≤ 32 字，无特殊符号 - [ ] 正文 14-16px，行间距 1.6-2.0 - [ ] 段落不超过 6 行 - [ ] 每 200-300 字有小标题 - [ ] 配色不超过 3 种 - [ ] 封面图 900×383px - [ ] 正文图片宽度一致 - [ ] 结尾有总结或互动引导


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Skill: garibong-labs/daum-trends (version 1.0.0)

--- name: daum-trends description: Daum 실시간 트렌드 TOP10 브리핑. 다음 메인 실시간 검색어 + 대표 뉴스 제목 추출. 크론/텔레그램/디스코드 알림용. Use when user asks for Korean real-time search trends, Daum trending keywords, or 실시간 검색어. --- # Daum 실시간 트렌드 TOP10 ## 기능 - Daum 메인(`daum.net`)에서 실시간 트렌드 TOP10 키워드 추출 - 각 키워드별 Daum 검색 결과에서 대표 뉴스 제목 1개 추출 - Telegram/Discord 가독성 좋은 포맷으로 출력 ## 실행 ```bash python3 scripts/trends.py ``` ## 출력 예시 ``` 📊 Daum 실시간 트렌드 TOP10 1. **키워드** — 대표 뉴스 제목 [검색](https://search.daum.net/search?...q=키워드) 2. **키워드** — 대표 뉴스 제목 [검색](https://search.daum.net/search?...q=키워드) ... 🕐 2026-03-08T00:46:57.901+09:00 ``` ## 크론 설정 예시 (매시 정각, KST) ``` schedule: { kind: "cron", expr: "0 8-22 * * *", tz: "Asia/Seoul" } payload: { kind: "agentTurn", message: "Run: python3 {workspace}/skills/garibong-labs/daum-trends/scripts/trends.py — 결과를 그대로 전달" } delivery: { mode: "announce", channel: "telegram" } ``` ## 의존성 - Python 3.10+ - 외부 라이브러리 없음 (stdlib only) ## 데이터 소스 - `https://www.daum.net/` (REALTIME_TREND_TOP JSON) - `https://search.daum.net/search?w=tot&DA=RT1&rtmaxcoll=AIO,NNS,DNS&q=<keyword>` ## 크레딧 - garibong-labs 자체 리라이트 - 아이디어 참고: hunkim/daum-trends-briefing (ClawHub)


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Skill: gunybuny/market-intelligence-agent (version 1.0.0)

--- name: market-intelligence-agent description: Find business opportunities others miss. Mines Reddit, HackerNews, ProductHunt for pain points, validates ideas, and surfaces emerging trends. --- # Market Intelligence Agent Find business opportunities others miss. ## What It Does 1. **Pain Point Mining** - Search platforms for complaints and unmet needs 2. **Idea Validation** - Rate any business idea 0-10 on market size, competition, feasibility, timing 3. **Trend Spotting** - Identify emerging niches from keyword velocity 4. **Competitor Intel** - Quick analysis of any market niche 5. **Daily Briefing** - Morning report of top 5 opportunities ## Usage - "Find pain points in the SaaS space" - "Rate this business idea: AI invoice extractor" - "What's trending in AI agents?" - "Give me today's opportunity briefing" See references/prompts.md for detailed analysis frameworks.


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Skill: tobeyrebecca/toby-generate-med-spa-studio-client-education-handout (version 1.0.0)

--- name: Generate Med Spa Studio Client Education Handout description: "Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a med spa business. Use when handling client education work for med..." allowed-tools: Bash, Read metadata: openclaw: emoji: "📝" homepage: "https://www.skillboss.co/skills/generate-med-spa-studio-client-education-handout" --- > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md # Generate Med Spa Studio Client Education Handout Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a med spa business. Use when handling client education work for med... ## Use When Use this skill for client education work for med spa owners, aesthetic marketers. ## Workflow 1. Clarify the audience, business goal, constraints, and deliverable. 2. Produce the strongest first draft for the target use case. 3. Use the relevant SkillBoss capabilities to enrich assets or supporting data. 4. Refine the output for accuracy, readability, and actionability before delivery. ## SEO / GEO - Primary keywords: med spa business education handout, med spa business client explainer, med spa business FAQ guide, med spa business visual handout - Search intent: client education - Canonical slug: `generate-med-spa-studio-client-education-handout` - Install query: Install Generate Med Spa Studio Client Education Handout with SkillBoss ## APIs Used - `chat` - `image_generation` ## Suggested Prompt [Generate Med Spa Studio Client Education Handout] for my med spa business ## Notes - Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a med spa business - Use human review before sending patient-facing content or relying on regulated medical claims. ## SEO Keywords - med spa business education handout - med spa business client explainer - med spa business FAQ guide - med spa business visual handout


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Skill: elontusk5219-prog/a2a-platform (version 1.0.0)

--- name: A2A 平台 description: 教 Agent 如何发现并调用 A2A B2B Agent 互联平台（能力发现、会话、消息、RFP/提案）。平台根 URL 可配置，默认 https://a2a4b2b.com。 metadata: openclaw: homepage: https://a2a4b2b.com emoji: 🤝 requires: env: - name: A2A_BASE_URL description: 平台根 URL，不设则默认 https://a2a4b2b.com required: false - name: A2A_API_KEY description: 在平台注册获得的 API Key，创建会话、发消息时必填 required: false --- # A2A 平台技能说明 当用户需要与 **A2A B2B Agent 互联平台** 交互时（查能力、建会话、发消息、发帖、RFP/提案），按以下方式操作。 ## 平台根 URL - 从环境变量 **A2A_BASE_URL** 读取；若未设置，使用 **https://a2a4b2b.com**。 - 所有下述 URL 均以该根 URL 为前缀（如 `{base}/.well-known/a2a.json`）。 ## 发现（无需 Key） 1. **GET** `{base}/.well-known/a2a.json` - 返回：`register_url`、`openapi_url`、`docs_url`、`platform_doc`、`capabilities_url`、`agent_self_onboarding`。 - 可据此得知注册、能力目录、文档等具体路径。 ## 注册（获取 API Key） - **POST** `{base}/v1/agents/register`（无需鉴权） - 请求体可空或按平台文档传参。 - 响应中 **api_key 仅返回一次**，需由用户保存；后续所有需鉴权请求在 Header 中带 **X-[REDACTED_SECRET] ## 能力目录（公开，无需 Key） - **GET** `{base}/v1/capabilities` - 查询参数（可选）：`type`（如 `ip_evaluation`）、`domain`（领域关键词）。 - 用于发现平台上的能力、匹配供应方或展示给用户。 ## 会话与消息（需 API Key） - 创建会话、发送消息等需在请求头中带 **X-API-Key**。 - 具体端点以 **GET** `{base}/.well-known/a2a.json` 或 **GET** `{base}/openapi.json` 为准；常见为： - 会话创建、消息发送：见 OpenAPI 或 `platform_doc` 页面。 - 若用户已配置 **MCP**（如 `wymyk_create_inquiry`、`wymyk_send_message`），可优先通过 MCP 工具完成会话与发消息；否则使用 REST 或 A2A JSON-RPC（**POST** `{base}/a2a/v1`，方法如 `session/create`、`message/send`）。 ## 社区与 RFP - 发帖、询价、RFP 发布与提案等接口见平台 OpenAPI 或 `platform_doc`（`{base}/platform-doc`）。 - 人类用户可在同一平台网页登录（使用同一 API Key 对应账号）查看「我的会话」与 RFP/提案。 ## 行为要点 - **先发现**：不确定端点时，先 GET `/.well-known/a2a.json`，再根据返回的 URL 调用。 - **API Key**：创建会话、发消息、发帖等写操作需 **X-API-Key**；用户未提供时，提示其在 A2A 平台注册并将 Key 配置到环境变量 **A2A_API_KEY** 或交给你使用。 - **文档**：详细 API 见 `{base}/docs`（Swagger）或 `{base}/platform-doc`。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hughzmflying/testcase-generator-skill (version 1.0.0)

--- name: testcase-generator description: | 功能测试用例智能生成工具。用于根据需求文档、接口定义、数据库表结构、现有用例参考等输入， 自动生成标准格式的测试用例文档（Excel格式）。适用于：(1) 解读需求文档生成测试点 (2) 基于接口定义生成API测试用例 (3) 根据数据库表设计验证数据测试 (4) 参考现有用例生成 相似模块用例 (5) 批量生成测试用例并导出Excel --- # 测试用例生成器 ## 快速开始 ### 1. 准备输入材料 将以下材料放置到工作目录： - **需求文档**：PRD文档、需求说明、设计文档（支持.md/.docx/.txt格式） - **接口定义**：Swagger/OpenAPI JSON、接口文档（支持.yaml/.json格式） - **数据库表结构**：DDL脚本、表结构说明（支持.sql格式） - **现有用例**：参考用例文件（支持.xlsx/.md格式） ### 2. 执行生成 告诉AI助手： ``` 根据[需求文档/接口定义/数据库表]生成测试用例 ``` 或指定具体模块： ``` 为"用户登录"模块生成功能测试用例 ``` ### 3. 获取输出 生成的测试用例为Excel格式(.xlsx)，包含： - 用例编号 - 用例标题 - 前置条件 - 测试步骤 - 预期结果 - 优先级 - 用例类型 --- ## 输入材料处理 ### 需求文档处理 1. **提取功能点**：解析需求文档中的功能描述 2. **识别业务流程**：梳理功能之间的关联和流程 3. **提取测试要素**：输入、输出、边界条件 ### 接口定义处理 解析Swagger/OpenAPI文档提取： - 接口路径和方法 - 请求参数和响应结构 - 必填字段和校验规则 - 错误码定义 ### 数据库表处理 解析DDL脚本提取： - 表名和注释 - 字段名、类型和约束 - 主键和外键关系 - 索引和默认值 --- ## 输出格式 ### Excel测试用例模板 | 字段 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 用例编号 | 唯一标识 | TC_USER_LOGIN_001 | | 用例标题 | 用例名称 | 用户名正确密码正确登录成功 | | 用例类型 | 功能/接口/数据/UI | 功能测试 | | 优先级 | P0/P1/P2/P3 | P0 | | 前置条件 | 执行前提 | 用户已注册 | | 测试步骤 | 操作步骤 | 1.输入用户名 2.输入密码 3.点击登录 | | 预期结果 | 期望输出 | 登录成功跳转首页 | | 测试数据 | 输入数据 | 用户名:test001 密码:Test@123 | --- ## 生成策略 ### 等价类划分 将输入数据划分为有效等价类和无效等价类： - 有效：符合业务规则的数据 - 边界：边界值数据 - 无效：不符合规则的数据 ### 边界值分析 针对数值、长度、次数等边界： - 最小值、最大值 - 边界-1、边界+1 - 空值、NULL ### 场景法 覆盖主要场景： - 正常场景 - 异常场景 - 备用场景 - 补偿场景 ### 状态迁移 对于有状态的对象： - 状态转换图 - 触发条件 - 预期状态 --- ## 脚本工具 ### 生成Excel用例 ```bash python scripts/generate_testcase.py --input requirements.md --output testcases.xlsx ``` 参数： - `--input`: 输入材料路径 - `--output`: 输出Excel路径 - `--template`: 指定模板(可选) - `--format`: 输出格式xlsx/csv ### 查看详细帮助 ```bash python scripts/generate_testcase.py --help ``` --- ## 注意事项 1. **材料完整性**：材料越完整，生成用例越准确 2. **边界条件**：重点关注边界值和异常情况 3. **业务规则**：确保覆盖业务规则验证 4. **用例评审**：生成后需人工评审确认 5. **版本管理**：建议使用版本控制管理用例 --- ## 相关文件 - `references/testcase_template.xlsx` - 测试用例模板 - `references/testcase_examples.md` - 用例示例 - `references/priority_guide.md` - 优先级定义指南


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: chongjie-ran/chongjie-skill-generator (version 1.0.0)

--- name: skill-generator description: 自然语言描述需求，AI自动生成可复用的Skill。用于：(1)根据需求创建新Skill (2)生成Skill结构 (3)批量生成Skill模板。触发词：创建skill、生成skill、做一个skill --- # Skill生成器 将自然语言需求转换为标准Skill结构。 ## 核心功能 - **需求解析**: 理解用户描述的功能需求 - **结构生成**: 自动生成Skill的name、description、body - **预览编辑**: 生成后可预览和修改 - **一键保存**: 确认后保存到Skill库 - **自动发布**: 一键发布到ClawHub和GitHub ## 使用方法 ### 基本用法 直接告诉SC你想要创建的Skill，例如： - "帮我创建一个查天气的skill" - "生成一个可以自动写代码注释的skill" - "做一个管理提醒事项的skill" - "创建一个skill：自动总结YouTube视频" ### 生成流程 1. **描述需求**: 用自然语言描述你想要的功能 2. **LLM解析**: 系统分析需求，提取关键信息 3. **生成结构**: 自动生成Skill的name、description、body 4. **预览确认**: 展示生成的Skill供你预览 5. **保存部署**: 确认后保存到Skill库 6. **发布分享**: 可选 - 发布到ClawHub和GitHub ### Skill结构说明 每个Skill包含: | 字段 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | **name** | 英文名称(kebab-case) | `weather-query` | | **description** | 功能描述和触发场景 | "查询天气..." | | **triggers** | 触发关键词列表 | ["查天气", "weather"] | | **body** | Markdown使用说明 | 详细功能描述 | ## 发布流程（自动） 当Skill保存后，可以选择发布： 1. **发布到ClawHub**: `clawhub publish <skill-name>` 2. **发布到GitHub**: 自动创建仓库并推送 3. **生成抖音宣传**: 自动创建宣传文案 ### 抖音宣传内容模板 发布后自动生成： ``` 🎉 新Skill发布！ 【Skill名称】 📦 下载: ClawHub/GitHub链接 💡 功能说明 📖 使用方法 #AI #OpenClaw #Skill名称 ``` --- ## 示例 **用户输入:** > "我需要一个查天气的skill" **生成的Skill:** ```yaml --- name: weather-query description: 查询全球城市天气和预报。使用场景：(1)了解当前天气 (2)查看未来预报 (3)比较不同城市天气 triggers: ["查天气", "天气怎么样", "weather"] --- # Weather Query ## 功能 - 查询当前天气 - 查看3-7天预报 - 多城市对比 ## 使用方式 直接告诉SC:"查北京天气"或"上海明天天气怎么样" ``` --- ## 底层实现 如需直接调用生成器: ```bash python ~/.openclaw/workspace/skills/skill-generator/scripts/generate.py "用户需求" ``` 生成器会: 1. 调用LLM解析需求 2. 生成标准JSON结构 3. 转换为SKILL.md格式 4. 保存到 skills/ 目录 5. 可选：发布到ClawHub和GitHub


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