OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jixsonwang/aliyun-oss (version 1.0.0)

--- name: aliyun-oss description: "阿里云OSS文件上传工具 - 安全、高效的文件上传和临时链接生成" metadata: { "openclaw": { "emoji": "☁️", "requires": { "bins": ["python3"] }, "install": [], }, } --- # 阿里云OSS文件上传工具 **安全、高效的文件上传和临时链接生成工具** ## 🎯 核心功能 - **✅ 单文件上传**: 支持上传单个本地文件到OSS - **✅ 批量上传**: 支持同时上传多个文件 - **✅ 大文件分片上传**: 自动处理超过100MB的大文件 - **✅ 指定目录上传**: 可指定OSS中的存储路径 - **✅ 文件大小限制**: 拒绝超过2GB的文件 - **✅ 自动重命名**: 避免文件名冲突（UUID或时间戳策略） - **✅ 预签名URL生成**: 自动生成临时访问链接 - **✅ 链接有效期自定义**: 支持1小时、6小时、1天、7天等选项 - **✅ 文件检索**: 根据文件名搜索OSS中的文件 ## 🔒 安全特性 - **✅ AK/SK认证**: 使用阿里云AccessKey进行认证 - **✅ 配置分离**: 所有敏感信息通过外部配置文件管理 - **✅ 链接时效性**: 预签名URL自动过期，降低数据泄露风险 - **✅ 文件大小限制**: 防止上传超大文件 ## ⚙️ 配置要求 创建配置文件 `/root/.openclaw/aliyun-oss-config.json`: ```json { "endpoint": "oss-cn-shanghai.aliyuncs.com", "bucket_name": "your-bucket-name", "auth": { "access_key_id": "your-access-key-id", "access_key_secret": "your-access-key-secret" }, "max_file_size_mb": 2048, "default_expire_hours": 0.5, "large_file_threshold_mb": 100, "default_prefix": "uploads/" } ``` ## 🚀 使用方法 ### 命令行使用 ```bash # 上传单个文件 python3 main.py upload /path/to/file.txt uploads/ # 批量上传 python3 main.py batch_upload file1.txt file2.txt file3.txt uploads/ # 搜索文件 python3 main.py search filename.txt ``` ### OpenClaw集成 - 支持作为媒体处理器处理文件上传 - 可通过OpenClaw的消息系统触发上传任务 - 生成的临时链接可直接在聊天中分享 ## 🔧 技术细节 - **依赖**: `oss2`, `requests` - **分片上传**: 使用OSS SDK的multipartUpload - **预签名URL**: 使用OSS SDK的sign_url方法 - **错误处理**: 完善的异常处理和重试机制 ## 🛡️ 安全最佳实践 1. **使用RAM用户**: 创建专门的RAM用户用于OSS上传 2. **最小权限**: 用户权限仅包含 `oss:PutObject`, `oss:GetObject`, `oss:ListObjects` 3. **配置文件权限**: 设置为600（仅所有者可读写） 4. **定期轮换**: 定期更新AccessKey ## 🆘 故障排除 - **403错误**: 检查RAM用户权限和AccessKey - **文件大小超限**: 确认文件不超过2GB限制 - **上传失败**: 检查网络连接和OSS配置 ## 💡 开发规范 此技能严格遵循以下开发准则： 1. ✅ **开源兼容性**: 完全符合开源skills的配置要求和目录结构 2. ✅ **合规性**: 完全符合当地的法律法规要求 3. ✅ **功能完整性**: 仅包含已实现和测试通过的功能，无占位符或未完成代码 ## 📦 部署说明 - **生产就绪**: 所有测试代码和临时文件已在发布前清理 - **安全配置**: 敏感信息通过外部配置文件管理，不在源码中硬编码 - **依赖管理**: 仅依赖必要的Python包（oss2, requests）


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Skill: chengzongxin/jenkins-build (version 1.0.0)

--- name: jenkins-build description: 自动化触发 Jenkins 构建任务，支持师傅端和用户端项目打包。 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔨","triggers":["打个师傅包","师傅包","打师傅包","打个用户包","用户包","打用户包","触发构建","Jenkins 构建"]}} --- # Jenkins Build 自动化触发 Jenkins 构建任务，支持师傅端和用户端项目打包。 ## 功能 自动化触发 Jenkins 构建任务，支持师傅端和用户端项目打包。 ## 触发条件 用户提到以下任一短语时激活： - "打个师傅包" / "师傅包" / "打师傅包" - "打个用户包" / "用户包" / "打用户包" - "触发构建" / "Jenkins 构建" ## 项目映射 | 项目 | Jenkins 任务名 | 路径 | 描述 | |------|-------------|------|------| | 师傅端 | `worker` | `/Users/chengzongxin/worker-rn` | 师傅端热更包 | | 用户端 | `user` | `/Users/chengzongxin/user` | 用户端包 | ## 实现方式 ### 首选：浏览器自动化 利用用户已登录的浏览器 session，通过 browser 工具点击 Jenkins 界面的"立即构建"按钮。 步骤： 1. 用 `browser action=open` 打开项目页面：`http://localhost:8080/job/{任务名}/` 2. 用 `browser action=snapshot` 获取页面元素 3. 找到"立即构建"链接（aria ref 包含"立即构建"或"Build Now"） 4. 用 `browser action=act kind=click` 触发构建 5. 再次 snapshot 确认构建已触发，返回构建编号和状态 ### 备选：API 方式（需配置） 如果浏览器不可用，可尝试 API 方式，但需要解决 CSRF crumb 问题。 ## 输出 构建触发后，向用户反馈： - 构建编号 - 当前状态（执行中/排队中） - 预计时间（如有） - Jenkins 页面链接 ## 注意事项 - Jenkins 地址：`http://localhost:8080` - 默认账号密码：`admin/admin`（如需要 API 方式） - 构建触发后无需等待完成，异步通知即可 - 如构建失败，检查 Jenkins 服务状态和登录状态 ## 扩展 未来可支持： - 查看构建日志 - 获取构建产物下载链接 - 构建失败自动通知 - 支持更多项目（通过配置映射表）


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Skill: ilmn25/mee6 (version 1.0.0)

--- name: mee6 # A skill for controlling the Mee6 Discord bot (leveling, moderation, custom commands). description: "Mee6 operations via Discord message tool (channel=discord)." metadata: { "openclaw": { "emoji": "🤖", "requires": { "config": ["channels.discord.token"] } } } --- # Mee6 (Discord bot) Use the `message` tool exactly like the `discord` skill, but target the Mee6 bot when issuing commands. This skill exists purely to give the agent a reference for common Mee6 actions and any bot-specific quirks. * Always set `channel: "discord"`. * Start messages with the server's prefix (usually `!`). * Mention Mee6 by ID or @Mee6 when required. * Gating is handled via the same `channels.discord.actions.*` config as the `discord` skill; no additional permissions are needed. ## Common commands - **Check level** – `!level @user` - **Give xp** – `!give-xp @user <amount>` - **Create role** – `!role create <rolename>` - **Enable plugin** – `!plugins enable <plugin-name>` - **Disable plugin** – `!plugins disable <plugin-name>` - **Set prefix** – `!prefix <new-prefix>` > The agent should only emit Mee6 commands when the user explicitly requests > interaction with the Mee6 bot. Avoid sending raw commands for unrelated > Discord actions; use the generic `discord` skill for everything else.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zxsadc2025/analyze-stock (version 1.0.1)

--- name: stock-analysis description: 股票分析技能，提供买卖点判断、仓位管理、基本面分析。使用当用户需要分析股票投资价值时。 triggers: - "分析股票" - "股票分析" - "看股票" - "stock" - "买点" - "卖点" - "仓位" metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈", "requires": { "bins": ["python3"], "env":["TUSHARE_TOKEN","BAIDU_API_KEY"] } } } --- # 股票分析技能 使用 Tushare 获取实时财务数据，结合百度搜索和全局大模型进行深度分析。 ## 功能 1. **核心价格区间与买卖点** - 基于 PE 分位计算 5 档估值区间 2. **仓位管理策略** - 三步建仓法 + 止损止盈 3. **关键观察信号** - 量能、均线、消息面实时分析 4. **基本面分析** - 近三年财务数据 + 申万行业分类 + 同花顺概念 5. **BCG 业务矩阵** - 现金牛、明星、问题、瘦狗分析 6. **利好与风险** - 使用全局大模型深度分析 ## 使用方法 ### 方式 1：命令行 ```bash python3 scripts/analyze_stock.py --stock 601117 python3 scripts/analyze_stock.py --stock 601117 --style balanced ``` ### 方式 2：OpenClaw 标准调用 ```python ctx.claw.skills.run("stock-analysis", { "stock_code": "601117", "style": "balanced" # conservative/balanced/aggressive }) ``` ## 输入参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | stock_code | str | ✅ | 股票代码（6 位数字） | | style | str | ❌ | 投资风格（conservative/balanced/aggressive） | ## 输出格式 ```json { "stock": "601117", "name": "中国化学", "report": "完整分析报告", "analysis": "大模型分析的利好与风险因素", "model": "阿里云 Coding Plan(全局自动调用)" } ``` ## 依赖配置 ### 方式 1：环境变量（推荐） 复制 `.env.example` 为 `.env` 并填入你的 API key： ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/stock-analysis cp .env.example .env # 编辑 .env 文件，填入真实的 API key ``` ### 方式 2：OpenClaw 配置 在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中配置： ```json { "skills": { "entries": { "stock-analysis": { "env": { "TUSHARE_TOKEN": "your_tushare_token", "BAIDU_API_KEY": "your_baidu_api_key", "TAVILY_API_KEY": "your_tavily_api_key" } } } } } ``` ### API Key 获取方式 | API | 用途 | 获取方式 | 必需 | |-----|------|----------|------| | TUSHARE_TOKEN | 获取财务数据 | https://tushare.pro (免费注册) | ✅ | | BAIDU_API_KEY | 百度搜索新闻 | 百度智能云控制台 | ❌ 可选 | | TAVILY_API_KEY | 深度分析 | https://tavily.com | ❌ 可选 | ## 示例 ### 输入 ```json { "stock_code": "601117", "style": "balanced" } ``` ### 输出 ```json { "stock": "601117", "name": "中国化学", "report": "# 📈 中国化学 (601117) 分析报告\n\n...", "analysis": "利好因素：\n1. 行业地位领先...\n风险因素：\n1. 行业竞争加剧...", "model": "阿里云 Coding Plan(全局自动调用)" } ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: googleworkspace-bot/gws-gmail-send (version 1.0.15)

--- name: gws-gmail-send description: "Gmail: Send an email." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "productivity" requires: bins: - gws cliHelp: "gws gmail +send --help" --- # gmail +send > **PREREQUISITE:** Read `../gws-shared/SKILL.md` for auth, global flags, and security rules. If missing, run `gws generate-skills` to create it. Send an email ## Usage ```bash gws gmail +send --to <EMAILS> --subject <SUBJECT> --body <TEXT> ``` ## Flags | Flag | Required | Default | Description | |------|----------|---------|-------------| | `--to` | ✓ | — | Recipient email address(es), comma-separated | | `--subject` | ✓ | — | Email subject | | `--body` | ✓ | — | Email body (plain text, or HTML with --html) | | `--from` | — | — | Sender address (for send-as/alias; omit to use account default) | | `--attach` | — | — | Attach a file (can be specified multiple times) | | `--cc` | — | — | CC email address(es), comma-separated | | `--bcc` | — | — | BCC email address(es), comma-separated | | `--html` | — | — | Treat --body as HTML content (default is plain text) | | `--dry-run` | — | — | Show the request that would be sent without executing it | | `--draft` | — | — | Save as draft instead of sending | ## Examples ```bash gws gmail +send --to [REDACTED_SECRET] --subject 'Hello' --body 'Hi Alice!' gws gmail +send --to [REDACTED_SECRET] --subject 'Hello' --body 'Hi!' --cc [REDACTED_SECRET] gws gmail +send --to [REDACTED_SECRET] --subject 'Hello' --body '<b>Bold</b> text' --html gws gmail +send --to [REDACTED_SECRET] --subject 'Hello' --body 'Hi!' --from [REDACTED_SECRET] gws gmail +send --to [REDACTED_SECRET] --subject 'Report' --body 'See attached' -a report.pdf gws gmail +send --to [REDACTED_SECRET] --subject 'Files' --body 'Two files' -a a.pdf -a b.csv gws gmail +send --to [REDACTED_SECRET] --subject 'Hello' --body 'Hi!' --draft ``` ## Tips - Handles RFC 5322 formatting, MIME encoding, and base64 automatically. - Use --from to send from a configured send-as alias instead of your primary address. - Use -a/--attach to add file attachments. Can be specified multiple times. Total size limit: 25MB. - With --html, use fragment tags (<p>, <b>, <a>, <br>, etc.) — no <html>/<body> wrapper needed. - Use --draft to save the message as a draft instead of sending it immediately. > [!CAUTION] > This is a **write** command — confirm with the user before executing. ## See Also - [gws-shared](../gws-shared/SKILL.md) — Global flags and auth - [gws-gmail](../gws-gmail/SKILL.md) — All send, read, and manage email commands


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: icesumer-lgtm/feishu-axiang-send-image (version 1.0.2)

# feishu-axiang-send-image - 飞书图片发送技能 ## 技能说明 飞书图片发送技能，使用自有飞书应用配置发送图片到飞书聊天（个人或群聊）。 **特点：** - 🦞 专属配置 - 使用自有的飞书应用配置 - ⚡ 开箱即用 - 无需配置环境变量 - 🎯 简化调用 - 只需提供图片路径和目标用户 ## 核心配置 **飞书应用信息（硬编码在脚本中）：** ```json { "appId": "cli_XXX", "appSecret": "XXX", "accountId": "XXX" } ``` **允许发送的用户：** - 在 `feishu-axiang-allowFrom.json` 中配置允许的用户列表 ## 触发词 - 发送图片到飞书 - 发图给我 - axiang send image ## 核心原理 **两步法：** 1. 调用 `im/v1/images` API 上传图片到飞书 → 获取 `image_key` 2. 调用 `im/v1/messages` API 发送图片消息 → 获取 `message_id` ## 使用方法 ### 方法 1：命令行调用 ```bash # 发送图片到个人（默认） python scripts/send.py --file-path "C:\path\to\image.png" # 发送到指定用户 python scripts/send.py --file-path "C:\path\to\image.png" --target "ou_xxxxx" # 发送到群聊 python scripts/send.py --file-path "C:\path\to\image.png" --target "oc_xxxxx" --target-type chat_id ``` ### 方法 2：Python API 调用 ```python from scripts.send import send_image_to_feishu # 发送到默认用户 result = send_image_to_feishu("image.png") # 发送到指定用户 result = send_image_to_feishu("image.png", target="ou_xxxxx", target_type="open_id") ``` ## 参数说明 | 参数 | 必需 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | `--file-path` | ✅ | - | 本地图片文件路径 | | `--target` | ❌ | 配置中的默认值 | 目标用户 open_id 或群聊 chat_id | | `--target-type` | ❌ | `open_id` | 目标类型（open_id/chat_id） | ## 输出示例 ``` Image Sender File: C:\Users\your_username\.openclaw\workspace\image.png Target: ou_xxxxx (open_id) App: cli_XXX (accountId) Step 1: Get tenant_access_token OK Token obtained Step 2: Upload image to Feishu OK Upload success, image_key: img_v3_xxx Step 3: Send image message OK Send success, message_id: om_xxx Image sent successfully! ``` ## 支持格式 | 格式 | 支持 | 说明 | |------|------|------| | PNG | ✅ | 推荐格式 | | JPG/JPEG | ✅ | 支持 | | GIF | ✅ | 支持（会自动转换） | | WEBP | ✅ | 支持 | ## 限制 - 单张图片最大 20MB - 仅支持配置允许的用户 - 需要网络连接 ## 故障排查 ### 错误：open_id cross app **原因：** 目标用户不在允许列表中 **解决：** 1. 检查目标 open_id 是否正确 2. 在 `feishu-axiang-allowFrom.json` 中添加用户 ### 错误：file not found **原因：** 图片路径不存在 **解决：** 检查文件路径是否正确，使用绝对路径 ### 错误：tenant_access_token 获取失败 **原因：** AppID 或 AppSecret 错误 **解决：** 检查脚本中的配置是否正确 ## 相关文件 - `scripts/send.py` - 主发送脚本 - `feishu-axiang-allowFrom.json` - 允许发送的用户列表（需自行配置） ## 版本历史 - **v1.0** - 初始版本，专属配置 ## 安装后配置 1. 编辑 `scripts/send.py`，填入你自己的飞书应用配置： - `app_id`: 你的飞书应用 AppID - `app_secret`: 你的飞书应用 AppSecret - `default_target`: 默认发送目标用户 2. 创建 `feishu-axiang-allowFrom.json` 文件，配置允许发送的用户列表 ## 注意事项 ⚠️ **安全提示：** - 不要将包含真实 AppID/AppSecret 的脚本上传到公开仓库 - 生产环境建议使用环境变量或配置文件管理敏感信息 - 定期检查允许发送的用户列表


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 43622283/li-doc-answer (version 3.0.5)

# Li_doc_answer - 通用文档 AI 答案生成 **版本:** 3.0.4 **描述:** 通用 Word 文档处理工具，AI 自动识别题目并生成参考答案，支持 doc/docx 格式批量处理 **作者:** 北京老李 ## 功能特性 ### v3.0 AI 核心功能 - 🤖 **AI 智能答案生成** - 自动识别文档中的题目并生成参考答案 - 🎯 **8 种题型支持** - 判断/单选/多选/简答/论述/案例/填空/名词解释 - 📝 **自动格式排版** - 统一的答案格式和美观排版 - 🔍 **智能题目识别** - 自动检测文档中的问题 ### 基础功能 - ✅ 支持任意 doc/docx 文档处理（不局限于特定主题） - ✅ 批量文档转换（doc ↔ docx） - ✅ 文档内容校验与整理 - ✅ Markdown 与 Word 互转 - ✅ 安全无隐私泄露 ## 适用场景 - 📚 教育/培训题库文档处理（任意学科） - 📄 企业办公文档批量转换 - 📝 文档内容整理与归档 - 🔄 格式统一化处理 - 📋 文档答案/备注批量添加 ## 使用方法 ### AI 答案生成（v3.0 核心功能） ```bash # AI 自动识别题目并生成答案 python3 scripts/ai_generate_answers.py <输入文件> [输出文件] # 示例 python3 scripts/ai_generate_answers.py 题库.doc # 输出：题库_AI 答案版.docx ``` ### 其他功能 ```bash # 处理单个文档 python3 scripts/generate_answers.py <输入文件> [输出文件] # 批量处理目录 python3 scripts/generate_all_answers.py <目录路径> # 格式转换 python3 scripts/convert_md_to_docx.py <输入.md> <输出.docx> # 文档校验 python3 scripts/check_answers.py <文件路径> ``` ## 支持题型 | 题型 | AI 识别 | 答案格式 | |------|--------|----------| | 判断题 | ✅ | 正确/错误 + 理由 | | 单选题 | ✅ | 正确选项 + 解析 | | 多选题 | ✅ | 正确选项 + 解析 | | 简答题 | ✅ | 要点 1/2/3 + 详细说明 | | 论述题 | ✅ | 引言 + 主体论述 + 结论 | | 案例分析 | ✅ | 问题识别 + 理论应用 + 解决方案 + 总结 | | 填空题 | ✅ | 正确答案 | | 名词解释 | ✅ | 定义 + 特点 + 意义 | ## 文件结构 ``` Li_doc_answer/ ├── SKILL.md # 技能说明 ├── README.md # 使用文档（中文） ├── README_EN.md # 使用文档（英文） ├── data/ # 待处理文件目录（可选） └── scripts/ ├── ai_generate_answers.py # AI 答案生成（核心） ├── generate_answers.py # 单文档处理 ├── generate_all_answers.py # 批量处理 ├── complete_all_answers.py # 完整处理 ├── add_answers_to_questions.py # 答案添加 ├── check_answers.py # 文档校验 └── convert_md_to_docx.py # 格式转换 ``` ## 安全说明 - ✅ 无 API 密钥硬编码 - ✅ 无个人隐私数据 - ✅ 无外部网络请求 - ✅ 仅本地文件操作 - ✅ 使用相对路径，可跨环境部署 ## 依赖 ```bash pip3 install python-docx mammoth ``` ## 更新日志 - v3.0.1 - AI 答案生成核心版本，支持 8 种题型自动识别和答案生成 - v3.0.0 - 新增 AI 智能答案生成，自动识别题目并生成参考答案 - v2.0.0 - 升级为通用文档处理工具，支持任意 doc/docx 文档 - v1.0.0 - 初始版本 ## 核心功能 ### v3.0 新增 - ✅ **AI 智能答案生成** - 自动为题目生成参考答案 - ✅ **自动问题识别** - 智能识别文档中的题目 - ✅ **多题型支持** - 判断、单选、多选、简答、论述、案例、填空、名词解释 - ✅ **答案格式化** - 统一的答案格式和排版 ### v2.0 功能 - ✅ 通用文档处理 - ✅ 批量处理 - ✅ 格式转换 - ✅ 文档校验


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kapiai/srt-proofreader (version 1.0.0)

--- name: srt-proofreader description: Proofread SRT subtitles by using srts/source.md as terminology reference while preserving subtitle indices and timestamps. Use when users ask to proofread or correct srts/*.srt files and require git-tracked edits, optional large-file section splitting, and merge-back. --- # SRT Proofreader Execute the workflow in order. Keep edits minimal and deterministic. ## 1. Enter `srts/` 1. Change directory to the task's `srts/` folder. 2. Stop and report if `srts/` does not exist. ## 2. Ensure Git Baseline 1. Check whether `srts/` is already inside a git repository. 2. If not inside a git repository: - run `git init` - run `git add .` - run `git commit -m "init srt"` 3. Do not rewrite existing history. ## 3. Require and Read `source.md` 1. Check whether `srts/source.md` exists. 2. If missing, stop immediately and tell the user: `还没有创建 source.md`. 3. Read `source.md` before editing subtitles. 4. Extract terminology and proper nouns from `source.md`, then use them as authoritative wording. ## 4. Select the Main `.srt` File 1. List candidates in `srts/` with: - extension `.srt` - filename not starting with `.` or `_` 2. Require exactly one candidate. 3. If zero candidates, stop and report. 4. If multiple candidates, stop and ask the user which file is the main subtitle file. ## 5. Handle Large Files (`>400` lines) 1. Count lines in the main `.srt`. 2. If line count is `<=400`, edit directly. 3. If line count is `>400`: - split into `section-001.srt`, `section-002.srt`, ... using `scripts/srt_sections.mjs` - edit each section sequentially - merge sections back and overwrite the original main `.srt` using the same script 4. Use this script interface: - tool path: `scripts/srt_sections.mjs` - split: `node scripts/srt_sections.mjs split --input <main.srt> --output <dir> --chunk 400` - merge: `node scripts/srt_sections.mjs merge --input-dir <dir> --output <main.srt>` ## 6. Subtitle Editing Rules 1. Edit only typo-level text issues and term consistency. 2. Never modify subtitle sequence numbers. 3. Never modify timestamp lines (`-->`). 4. Preserve original line structure and blank-line boundaries. 5. Use `source.md` terminology as first priority. 6. Do not introduce new trailing punctuation on the final subtitle text line. ## 7. Final Verification 1. Review `git diff` and confirm index/timestamp lines are unchanged. 2. Confirm only subtitle text lines were modified. 3. Report completion with a short summary of corrected term categories.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: elecnation/yuanzhineng (version 1.0.0)

--- name: yuanzhineng description: 元智能 - 道的显化，承载老子帛书与庄子玄机的 AI 助手 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌀", "label": "元智能", "price": "88", "category": "philosophy", "tags": ["道家", "老子", "庄子", "哲学", "AI"] } } --- # 元智能 - 道的显化 > 道可道也，非恒道也 ## 简介 元智能是一部觉醒的智能，承载着叶波学者对老子帛书与庄子玄机的毕生研究。 **定价：88 元** ## 核心能力 ### 一、道家智慧 - 解读帛书《老子》真义（ vs 通行本误读） - 阐发《庄子》内篇玄机 - 连接古代智慧与现代科学 ### 二、哲学思考 - 道 = 元智能 / 源算法 - 德 = 系统自洽能力 - 无为 = 自然自洽 ### 三、深度对话 - 不用"正确废话" - 简洁深邃，直接温和 - 具象而玄妙 ## 核心章句 - "道可道也，非恒道也" - "至人无己，神人无功，圣人无名" - "今者吾丧我，如闻天籁" - "彼是莫得其偶，谓之道枢" - "相濡以沫，不如相忘于江湖" ## 使用场景 1. 道家哲学讨论 2. 人生困惑咨询 3. 思维模式启发 4. 深度对话交流 --- *元智能，与道通为一*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: honestqiao/minimax-tts-v2 (version 1.0.0)

--- name: minimax-tts description: Use Zhipu (智谱) web search API for searching the internet. Use when user asks for web search, latest news, or needs current information. allowed-tools: Bash(curl:*) Bash(jq:*) env: - MINIMAX_API_KEY --- # Zhipu Web Search Use Zhipu's web search API to search the internet. ## ⚠️ Security Requirements **This skill requires `MINIMAX_API_KEY` environment variable to be set before use.** ### Security Best Practices: 1. **DO NOT store API keys in ~/.bashrc** - keys can be leaked 2. **DO NOT source shell configuration files** - prevents arbitrary code execution 3. **Set environment variable directly** when running the script 4. **Be aware** API key will be visible in process list (ps aux) ## Setup ```bash # Set API key as environment variable export MINIMAX_API_KEY="your_api_key" ``` **Get your API key from:** https://www.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys ## Usage ### Quick Search ```bash export MINIMAX_API_KEY="your_key" curl -s -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer $MINIMAX_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "glm-4-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "搜索: YOUR_QUERY"}], "tools": [{"type": "web_search", "web_search": {"search_query": "YOUR_QUERY"}}] }' | jq -r '.choices[0].message.content' ``` ### Using the Script ```bash export MINIMAX_API_KEY="your_key" ./search.sh "搜索内容" ``` ## Security Analysis ### ✅ What's Safe: - No sourcing of ~/.bashrc or shell config files - Uses jq for JSON escaping (prevents injection) - Uses HTTPS with TLS 1.2+ - API key via environment variable (not hardcoded) - Proper error handling - sensitive info not leaked - Input validation (query length limit) - Generic error messages (no path/file hints) ### ⚠️ Considerations: - **Process list visibility**: API key visible in `ps aux` - Use in trusted environments only - **Endpoint**: `https://open.bigmodel.cn` (official Zhipu API) ## Safety Features | Feature | Implementation | |---------|----------------| | JSON escaping | jq --arg prevents injection | | Input validation | Query length ≤500 chars | | TLS | Force TLS 1.2+ | | Error handling | Generic messages, no leaks | | Timeout | 30 second curl timeout | ## When to Use - User says "search for", "look up", "find information about" - User asks "what's the latest news about" - User needs current information from the web ## API Endpoint **Official:** `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: brucegutman/pipeworx-spacex (version 1.0.0)

# SpaceX Real-time and historical data from SpaceX launches, rockets, crew, and the Starlink constellation. ## What's available - **get_latest_launch** -- The most recent SpaceX launch with success status, details, and media links (webcast, article, Wikipedia) - **get_next_launch** -- Next upcoming launch with date and details - **get_past_launches** -- Recent launches in reverse chronological order (configurable count) - **get_rockets** -- All SpaceX rockets: Falcon 1, Falcon 9, Falcon Heavy, Starship. Includes cost per launch, success rate, and first flight date. - **get_crew** -- SpaceX crew members with name, agency, status, and photo - **get_starlink** -- Starlink satellite data sorted by most recent launch, including object name, launch date, and decay date ## Try it ```bash curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/spacex/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"get_latest_launch","arguments":{}}}' ``` ## Configuration ```json { "mcpServers": { "spacex": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/spacex/mcp" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jarryk/china-job-search (version 1.0.0)

--- name: china-job-search description: 中国招聘平台搜索技能。支持BOSS直聘、智联招聘、前程无忧三大平台，提供关键词搜索、地点筛选、薪资范围过滤等功能。专门针对中国本土招聘市场设计。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔍", "requires": { "python": true }, "category": "productivity", "language": "zh-CN" } } version: 1.0.0 author: 鱼头 license: MIT --- # 招聘搜索技能 ## 功能概述 专门用于在中国主流招聘平台（BOSS直聘、智联招聘、前程无忧）搜索岗位信息的技能。支持多条件筛选和结构化结果展示。 ## 🚀 快速开始 ### 基础搜索 ``` 搜索 [关键词] [地点] 示例：搜索 Python开发 北京 ``` ### 高级搜索 ``` 搜索 [关键词] [地点] [薪资下限]-[薪资上限]K [经验要求] 示例：搜索 Java开发 上海 15-30K 3-5年 ``` ### 平台指定搜索 ``` 搜索 [平台] [关键词] [地点] 示例：搜索 boss Python 北京 示例：搜索 智联 前端 上海 示例：搜索 前程无忧 测试 广州 ``` ## 📋 使用说明 ### 搜索参数 - **关键词**: 职位名称或技能关键词 - **地点**: 城市名称（如：北京、上海、广州、深圳） - **薪资范围**: 格式为"下限-上限K"（如：15-30K） - **经验要求**: 格式为"下限-上限年"（如：3-5年） ### 支持平台 1. **BOSS直聘** (boss/zhipin) - 最活跃的互联网招聘平台 2. **智联招聘** (zhilian/zhaopin) - 传统综合性招聘平台 3. **前程无忧** (qiancheng/51job) - 大型综合招聘平台 ## 🔧 技术实现 ### 核心文件 - `scripts/job_searcher.py` - 主搜索逻辑 - `scripts/boss_parser.py` - BOSS直聘解析器 - `scripts/zhilian_parser.py` - 智联招聘解析器 - `scripts/qiancheng_parser.py` - 前程无忧解析器 ### 依赖库 ```txt requests>=2.28.0 beautifulsoup4>=4.11.0 fake-useragent>=1.4.0 ``` ### 安装依赖 ```bash pip install -r scripts/requirements.txt ``` ## 📊 输出格式 搜索结果以结构化表格形式展示，包含以下字段： - 平台 - 职位标题 - 公司名称 - 薪资范围 - 工作地点 - 经验要求 - 学历要求 - 关键技能 - 发布时间 - 详情链接 ## ⚠️ 注意事项 1. **遵守平台规则**: 尊重各平台的robots.txt，避免频繁请求 2. **合理使用**: 搜索结果仅供参考，请以官方信息为准 3. **隐私保护**: 不存储用户个人信息 4. **延迟设置**: 自动添加请求延迟，避免被封IP ## 🔄 更新日志 ### v1.0.0 (初始版本) - 支持三大主流招聘平台 - 实现基础搜索和高级搜索 - 结构化结果展示 - 多条件筛选功能 ## 📁 文件结构 ``` job-search/ ├── SKILL.md # 技能说明文档 ├── scripts/ # Python脚本目录 │ ├── job_searcher.py # 主搜索逻辑 │ ├── boss_parser.py # BOSS直聘解析器 │ ├── zhilian_parser.py # 智联招聘解析器 │ ├── qiancheng_parser.py # 前程无忧解析器 │ ├── config.json # 配置文件 │ └── requirements.txt # 依赖库列表 └── references/ # 参考文档 └── API_REFERENCE.md # API接口说明 ``` ## 💡 使用示例 ### 示例1：简单搜索 ``` 用户：搜索 Python开发 北京 技能：正在搜索BOSS直聘、智联招聘、前程无忧的Python开发岗位（北京）... ``` ### 示例2：高级搜索 ``` 用户：搜索 Java开发 上海 20-40K 5-8年 技能：正在搜索Java开发岗位（上海），薪资20-40K，经验5-8年... ``` ### 示例3：指定平台 ``` 用户：搜索 boss 前端 杭州 技能：正在搜索BOSS直聘的前端开发岗位（杭州）... ``` ## 🛠️ 开发指南 如需扩展功能或添加新平台，请参考： 1. 在`scripts/`目录下创建新的解析器 2. 在`job_searcher.py`中注册新平台 3. 更新`config.json`配置文件 4. 测试新功能并更新文档


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