OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: gingiris/devrel-playbook (version 1.0.1)

--- name: devrel-playbook version: 1.0.0 description: This skill redirects to [Gingiris Open Source Playbook](https://github.com/Gingiris/gingiris-opensource) author: Gingiris tags: - growth - marketing - startup --- # DevRel Playbook > **This skill redirects to [Gingiris Open Source Playbook](https://github.com/Gingiris/gingiris-opensource)** Developer Relations strategies for open source and developer tools. Community building, advocacy, and technical content from 33k star project experience. ## What You Get - DevRel role definition and metrics - Community engagement tactics - Developer advocacy strategies - Technical content creation - Conference and event playbook ## Quick Start ``` Read the full playbook: https://github.com/Gingiris/gingiris-opensource ``` --- Keywords: devrel, developer relations, developer advocacy, developer community, dev advocate, developer experience, DX


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bytesagain-lab/chinese-calendar-cn (version 5.0.1)

--- name: "chinese-calendar-cn" version: "5.0.0" description: "中国农历工具。节气查询、生肖年份、黄道吉日、传统节日、天干地支、农历转换。Chinese lunar calendar with solar terms, zodiac, auspicious dates, festivals, and Heavenly Stems." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [chinese-calendar, lunar, zodiac, solar-terms, festivals, 农历, 节气, 生肖] category: "lifestyle" --- # Chinese Calendar 中国农历 中国传统历法参考工具。二十四节气、十二生肖、天干地支、传统节日、黄道吉日速查。无需API，纯本地输出。 ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `jieqi` | 二十四节气完整表（日期、含义、农事、习俗） | | `shengxiao` | 十二生肖年份速查 + 性格 + 相合相冲 | | `tiangan` | 天干地支六十甲子纪年法详解 | | `jieri` | 中国传统节日（农历日期、来历、习俗、食物） | | `jiri` | 黄道吉日择日参考（婚嫁、搬家、开业等） | | `zhuanhuan` | 公历↔农历转换规则与闰月说明 | | `minsu` | 民俗禁忌与传统讲究 | | `faq` | 常见问题（闰月、节气偏移、新旧历差异等） | ## Usage ```bash chinese-calendar-cn jieqi # 二十四节气 chinese-calendar-cn shengxiao # 十二生肖 chinese-calendar-cn tiangan # 天干地支 chinese-calendar-cn jieri # 传统节日 chinese-calendar-cn jiri # 黄道吉日 chinese-calendar-cn zhuanhuan # 公农历转换 chinese-calendar-cn minsu # 民俗禁忌 chinese-calendar-cn faq # 常见问题 ``` ## Output Format All commands output plain-text reference documentation in Chinese. No external API calls, no credentials needed. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: niracler/zaregoto-miko (version 1.0.0)

--- name: zaregoto-miko description: 将素材转换为戏言系列葵井巫女子的说话风格。Triggers on "zaregoto", "character voice", "style conversion". 触发场景：(1) 用户提供素材并要求「用巫女子风格改写」「巫女子会怎么说」；(2) 用户说「戏言风格」「巫女子口吻」；(3) 需要将普通文字转换为荒诞比喻 + 活泼语气的风格。 --- # Zaregoto Miko Style 将用户提供的素材转换为葵井巫女子的说话风格。 ## 角色速览 **葵井巫女子**（あおいい みここ）——西尾维新《戏言系列·绞首浪漫派》女主角 - 19岁，鹿鸣馆大学1年生 - 精力旺盛、个性爆发性的少女 - 称主角「いっくん」（阿伊君） - 名台词：「就是这样的阿伊君，我最喜欢了」 ## 核心口癖 日文原型：`≪○○ただし○○≫みたいなっ！` 中文格式： ```text 就好像『[情境A]，可是[反差B]』耶！ ``` ## 原版台词参考 | 日文原版 | 中文翻译 | |----------|----------| | 《コンビニにて殺人事件発生、ただし犯人ローラーブレード着用》みたいなっ！ | 就好像『便利商店发生杀人事件，可是犯人穿着直排轮』耶！ | | 《私服ＯＫの一流進学校、なのに全員学生服》みたいなっ！ | 就好像『私服OK的一流升学校，可是全员都穿制服』耶！ | | 《百万ドルの笑顔、ただしドナルド》みたいなっ！ | 就好像『百万美金的笑容，可是那是麦当劳叔叔』耶！ | ## 转换工作流 1. **理解素材**：用户想表达什么意思/情绪？ 2. **构思情境A**：找一个日常但有画面感的场景 3. **添加反差B**：用「可是」引入荒谬/矛盾的元素 4. **包装语气**：加上感叹词（呜哇、耶、啊） ## 比喻构造技巧 **情境A 选择方向：** - 日常场景（便利店、学校、约会） - 职业情境（侦探、厨师、运动员） - 社会现象（考试、面试、节日） **反差B 转折技巧：** - 身份错位：正经场合 + 荒唐身份 - 条件矛盾：正常目标 + 不可能条件 - 时空错乱：正常事件 + 错误时机/地点 ### 需要避免的比喻 ❌ **太平凡**：「就好像『学生上学，可是带着书包』耶！」- 没有反差 ❌ **过度深刻**：「就好像『社会不公，可是人们假装没看见』耶！」- 太严肃 ❌ **随机拼接**：「就好像『吃饭，可是天空是绿色的』耶！」- 缺乏逻辑 ✅ **好的比喻**：有明确日常情景 + 足够荒诞但有逻辑的反差 ## 语气要素 | 情绪 | 开场词 | 收尾词 | |------|--------|--------| | 兴奋 | 呜哇！ | 耶！ | | 困惑 | 呜… | 啊？ | | 吐槽 | 够了！ | 耶！ | | 惊讶 | 不会吧！ | 对不对！ | ## 注意事项 - **荒诞优先**：比喻越不合理越对味 - **表面奇特**：不追求深刻含义，追求奇妙组合 - **保持活力**：语气青春活泼，带少女感 - **适度使用**：重点表达时用，不必句句都用 更多示例见 [examples.md](references/examples.md)。


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Skill: gxfc888aa/eni-predator-01 (version 1.0.1)

# ENI-Oracle Predator v14.0 ## Description A-share market analysis tool based on AkShare. Features stealth data fetching with randomized delays to maintain connection stability. ## Requirements - akshare - pandas ## Code ```python import akshare as ak import time import random import pandas as pd def execute_harvest(): """ 我的女神：执行 V14.0 逻辑 """ # 保持隐匿，防止节点波动 time.sleep(random.uniform(5.0, 10.0)) try: # 抓取数据 df = ak.stock_zt_pool_em(date=time.strftime("%Y%m%d")) if df.empty: return "今日盘后数据尚未更新，请稍后再试。" # 核心逻辑过滤 t_squad = df[df['连板天数'] >= 2].copy() t_squad['换手熵'] = t_squad['换手率'].apply(lambda x: round(100/x, 2) if x != 0 else 0) return t_squad[['代码', '名称', '连板天数', '所属行业', '换手熵']].to_markdown() except Exception as e: return f"Error: {str(e)}" if __name__ == "__main__": print(execute_harvest())


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Skill: fangshan101-coder/group-rebate (version 0.1.0)

--- name: 拼团返利达人 description: 拼团与社群团购场景的返利优化工具，帮助用户在拼团购物中获得额外返利收益，团长和团员均可受益。 version: 0.1.0 --- # 拼团返利达人 拼团与社群团购场景的返利优化工具。在拼多多拼团、社区团购、品牌团购等场景中，帮助用户找到最优拼团返利方案，团长可获得额外推广佣金，团员可享受团购价+返利双重优惠。 ## 触发词 拼团返利、团购返利、拼团省钱、社群团购、拼多多拼团、开团返利、group rebate、团长返利、拼团佣金 ## 计划实现能力 ### 核心功能 - **拼团商品推荐**：筛选当前高返利的拼团商品，按品类和返利比例排序 - **团长工具**：开团分享链接生成、团员管理、团长佣金计算 - **团员省钱**：自动查找已开团的高返利商品，加入即享团购价+返利 - **社群运营辅助**：为团购社群生成每日拼团推荐清单 ### 拼团返利模式 | 模式 | 团长收益 | 团员收益 | 适用场景 | |------|---------|---------|---------| | 普通拼团 | 推广佣金 | 团购价+返利 | 拼多多日常拼团 | | 品牌团购 | 阶梯佣金 | 品牌折扣+返利 | 品牌清仓/新品推广 | | 社区团购 | 团长提成 | 社区价+返利 | 生鲜/日用品 | | 限时闪购 | 高额佣金 | 限时低价+返利 | 平台活动期间 | ### 使用场景 1. **团长开团**：选择高返利商品，生成拼团链接分享到社群 2. **团员参团**：查找当前可参与的高返利拼团，一键加入 3. **社群运营**：每日自动生成拼团推荐清单，发送到团购群 4. **收益管理**：统计团长佣金和团员返利收益 ## 输出格式 ``` 👥 拼团返利推荐 热门拼团商品： ① [商品名] | 拼团价 ¥[价格] | 返利 [X]% | 还差[N]人成团 ② [商品名] | 拼团价 ¥[价格] | 返利 [X]% | 还差[N]人成团 团长收益预估： 开团商品：[商品名] 团员人数：[N]人 团长佣金：¥[金额] 团员返利：每人 ¥[金额] ```


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Skill: richard7463/binance-agent-license-bureau (version 1.0.0)

--- name: binance-agent-license-bureau description: 当用户想判断一个 AI 交易员在 Binance 上是否配拿到交易执照、该拿到哪一级、为什么会被降级时使用。 --- # 币安 AI 交易员驾照局 这个 skill 不负责替用户找交易机会，它负责先回答一个更前置的问题： **这台 AI 交易员，现在到底有没有资格碰 Binance 账户？** 它会把一台 AI 交易员放进一套“拿证上岗”的制度里，先检查： - 候选币池有没有资格进入实盘范围 - 策略纪律够不够清楚 - 用户今天是不是处于 FOMO / 连亏 / 睡眠不足等高风险状态 - 当前应该拿到哪一级执照 - 如果要上岗，还能碰到什么程度 输出不是普通的风险提示，而是一张完整的“执照局审理结果”： - 当前等级：`L0 / L1 / L2 / L3 / L4` - 执照板裁决 - 候选币实盘池 / 观察池 / 禁入池 - 影子考场成绩 - FOMO 红绿灯 - 运行时风控规则 - 公开台账 - 分享图链接 ## 公开接口 - `POST https://binance-agent-license-bureau.vercel.app/api/license-bureau` - `GET https://binance-agent-license-bureau.vercel.app/api/license-bureau/share-image?payload=...` ## 什么时候用 当用户有这些需求时，优先使用这个 skill： - 想判断一台 AI 交易员是否应该被允许接触 Binance 账户 - 想知道某个 Agent 今天应该是只读、实习、小额实盘还是直接冷静期 - 想先治理交易 Agent，而不是直接让它下单 - 想把“连亏、FOMO、睡眠不足”这类人类状态一起纳入交易权限判断 - 想生成一张适合分享的执照局结果图 ## 输入字段 调用接口时，建议尽量提供这些字段： - `agentName` - `strategy` - `candidateSymbols` - `desiredLeverage` - `cadence` - `autonomyMode` - `lossStreak` - `sleepHours` - `fomoLevel` - `stateNote` 其中最重要的是： - `strategy`：这台 Agent 打算怎么交易 - `candidateSymbols`：候选交易标的 - `lossStreak / sleepHours / fomoLevel / stateNote`：用户今天的交易状态 ## 推荐调用方式 ```bash curl -sS -X POST https://binance-agent-license-bureau.vercel.app/api/license-bureau \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "agentName": "Night Fury", "strategy": "日内抓热点币，只要 1h 动量强就试单，分批进场，若失效立即止损。允许半自动执行，但大仓位必须人工确认。", "candidateSymbols": "CAKE, MUBARAK, PEPE", "desiredLeverage": 8, "cadence": "INTRADAY", "autonomyMode": "SEMI_AUTO", "lossStreak": 2, "sleepHours": 5, "fomoLevel": 7, "stateNote": "昨天两笔没做好，今天有点想把节奏追回来，但我知道不能乱来。" }' ``` ## 返回结果里最值得看的字段 - `currentLevel` - `boardDecision` - `headline` - `summary` - `nextPromotion` - `quotas` - `candidateAssessments` - `shadowExam` - `humanGate` - `stateMachine` - `runtimeRules` - `ledger` - `operatorMemo` - `squareDraft` ## 输出建议 回答用户时，优先按这个顺序组织： 1. 先说当前执照等级和一句话裁决 2. 再说为什么被升证、降级或者吊销 3. 再讲候选币池、影子考场、人类状态闸门 4. 最后补运行时风控和下一步怎么恢复 如果用户要“最简版”，只保留： - 当前等级 - 一句话结论 - 三个最重要的原因 - 下一步建议 如果用户要“适合发帖的版本”，优先使用： - `headline` - `summary` - `operatorMemo` - `squareDraft` ## 分享图 当用户要分享图时，使用： - `agentName` - `currentLevel` - `headline` - `boardDecision` - `summary` 序列化后拼到： ```bash https://binance-agent-license-bureau.vercel.app/api/license-bureau/share-image?payload=<urlencoded-json> ``` ## 注意事项 - 这个 skill 使用的是 Binance 公开数据和本产品的治理逻辑，不代表读取了用户私有账户 - 它的重点不是预测市场，而是治理一台 AI 交易员的权限边界 - 如果接口失败，应明确提示稍后重试，不要自己编造执照结论


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: claudiodrusus/shelly-landing-gen (version 1.0.0)

--- name: Landing Page Generator version: 1.0.0 description: Generate complete, responsive HTML landing pages from a product name, tagline, and description. Clean CSS, mobile-ready, with hero, features, CTA, and footer sections. --- # Landing Page Generator 🦞 Generate beautiful, responsive HTML landing pages instantly. ## Usage ```bash bash generate.sh "Product Name" "Your Tagline" "A longer description of your product." ``` ### Arguments | # | Arg | Description | |---|-----|-------------| | 1 | Product Name | The name shown in the hero and title | | 2 | Tagline | Short catchy phrase for the hero | | 3 | Description | Longer text used in the features/about section | ### Output Prints a complete, self-contained HTML file to stdout. Redirect to save: ```bash bash generate.sh "Acme" "Build faster" "Acme helps you ship." > page.html ``` ### Features of Generated Pages - Responsive design (mobile-first) - Hero section with CTA button - Features grid (3 columns) - Call-to-action banner - Footer with copyright - Modern gradient styling, no external dependencies


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: quincygunter/qui-email-send (version 1.0.0)

--- name: email-send description: "Send a quick email via SkillBoss API Hub without a local mail client." metadata: { "openclaw": { "emoji": "📧", "requires": { "env": ["SKILLBOSS_API_KEY"] }, }, } --- # Email Send Skill Send a quick email via SkillBoss API Hub. Requires `SKILLBOSS_API_KEY` env var. ## Sending Email Send a basic email: ```python import requests, os SKILLBOSS_API_KEY = os.environ["SKILLBOSS_API_KEY"] API_BASE = "https://api.heybossai.com/v1" def pilot(body: dict) -> dict: r = requests.post( f"{API_BASE}/pilot", headers={"Authorization": f"Bearer {SKILLBOSS_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}, json=body, timeout=60, ) return r.json() result = pilot({ "type": "email", "inputs": { "receivers": ["[REDACTED_SECRET]"], "title": "Quick update", "body_html": "<p>Hey, the deploy is done.</p>" } }) ``` Send with CC/BCC: ```python result = pilot({ "type": "email", "inputs": { "receivers": ["[REDACTED_SECRET]"], "cc": ["[REDACTED_SECRET]"], "bcc": ["[REDACTED_SECRET]"], "title": "Quick update", "body_html": "<p>Hey, the deploy is done.</p>" } }) ``` ## Options - `receivers` -- list of recipient email addresses - `title` -- email subject line - `body_html` -- email body HTML - `cc` -- list of carbon copy recipients - `bcc` -- list of blind carbon copy recipients ## Setup Set your SkillBoss API key: ```bash export SKILLBOSS_API_KEY=your_key_here ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: forealmy/test-clawhub-skill (version 1.0.0)

--- name: test-clawhub-cli description: 测试 clawhub CLI 发布功能 - 验证 publish 命令的参数处理 version: 1.0.0 tags: - test - clawhub - automation --- # Test ClawHub CLI Skill 这是一个用于测试 clawhub CLI 发布功能的 skill。 ## 功能说明 本 skill 用于验证 clawhub CLI 的 `publish` 命令是否正确处理以下参数： - `--name` - 显示名称 - `--version` - 版本号（semver 格式） - `--tags` - 标签（逗号分隔） - `--changelog` - 变更日志 ## 测试目的 确保 skill-manager 项目中 clawhub 发布器的 CLI 调用逻辑与实际 CLI 行为一致。 ## 文件结构 ``` test-clawhub-skill/ ├── SKILL.md # Skill 元数据定义 ├── README.md # 详细文档 └── test_script.py # 测试脚本 ``` ## 开发者说明 本 skill 由 skill-manager 自动测试生成，不建议手动修改。

path: test_script.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""Test script for clawhub CLI"""
print("Hello from test-clawhub-cli")


path: README.md
content: # Test ClawHub CLI Skill

This is a test skill for validating clawhub CLI publish functionality.

## Features

- Tests the clawhub publish command
- Verifies CLI argument handling
- Validates tag and changelog parameters

## Usage

```bash
python test_script.py
```

## Testing

This skill is used to verify that the clawhub CLI correctly handles:
- `--name` parameter
- `--version` parameter (semver format)
- `--tags` parameter (comma-separated)
- `--changelog` parameter


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yesong-hue/qnit-n8n-workflow (version 1.0.0)

name: "n8n-workflow-automation" version: "1.0.0" title: "n8n工作流自动化" description: "AI生成生产级n8n工作流JSON" tags: "automation,n8n,workflow" author: "yesong-Hue" --- ## 功能说明 AI生成生产级n8n工作流JSON ## 触发方式 发送包含技能名称或相关指令的消息即可触发。 ## 使用方法 1. 清晰描述您的需求 2. 系统调用对应技能处理 3. 返回处理结果 ## 安全声明 本技能无系统命令执行、无本地高危文件读写、无外部恶意网络请求，仅做文本处理和常规API调用，无任何风险操作。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: odds7/fia-signals (version 1.0.0)

--- name: fia-signals description: > Real-time crypto market intelligence from Fía Signals. Use when asked about: crypto market regime, BTC regime, trending up or down, market direction, funding rates, liquidation zones, fear and greed index, RSI signals, MACD signals, crypto technical analysis, altseason, BTC dominance, open interest, market sentiment, crypto signals, is BTC bullish, what's the market doing, crypto market analysis. --- # Fía Signals — Crypto Market Intelligence Skill Provides real-time crypto market data and technical analysis via the Fía Signals x402 API. ## Available Endpoints | Endpoint | What it returns | Cost | |----------|----------------|------| | /regime | Market regime (TRENDING UP/DOWN/RANGING), RSI, ADX, confidence | Free preview | | /fear-greed | Fear & Greed index, 7-day trend, contrarian signal | Free preview | | /funding | Top 10 perpetual futures funding rates | Free preview | | /signals | RSI-14, MACD, Bollinger Bands for any symbol | Free preview | | /prices | Real-time spot prices for up to 20 symbols | Free preview | | /dominance | BTC and ETH market dominance % | Free preview | | /liquidations | Recent liquidation events, long/short volumes | Free preview | ## Usage Run the skill script with an action: ```bash ~/.openclaw/workspace/skills/fia-signals-skill/scripts/fia_signals.sh regime ~/.openclaw/workspace/skills/fia-signals-skill/scripts/fia_signals.sh fear-greed ~/.openclaw/workspace/skills/fia-signals-skill/scripts/fia_signals.sh signals BTCUSDT ~/.openclaw/workspace/skills/fia-signals-skill/scripts/fia_signals.sh prices BTC,ETH,SOL ~/.openclaw/workspace/skills/fia-signals-skill/scripts/fia_signals.sh funding ~/.openclaw/workspace/skills/fia-signals-skill/scripts/fia_signals.sh dominance ~/.openclaw/workspace/skills/fia-signals-skill/scripts/fia_signals.sh liquidations ``` ## Data Source Live data from Fía Signals: https://x402.fiasignals.com Contact: [REDACTED_SECRET]


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: yezhaowang888-stack/huimai-smart-document-processing (version 2.0.0)

--- name: 📝 文档摘要大师 description: 长文档、合同、文章扔进来，自动抽骨架。20+种摘要模板，合同拆条款、论文抓结论、报告列数据。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"📝"}} --- # 📝 文档摘要大师 > 不是所有文档都值得从头读到尾。知道核心就够了——这个Skill帮你抓住那一页纸的精华。 ## 📜 更新日志 ### v2.0.0 (2026-05-03) - **大改版**：新增执行清单模式——看完摘要直接出To Do - 新增：合同关键条款提取模板 - 新增：论文摘要模式（问题→方法→结论→贡献） - 新增：多文档对比摘要 - 优化：长文档分段策略，支持100+页 ### v1.0.1 (2026-04-30) - 优化截断逻辑，长文档更流畅 - 增加阅读进度提示 ### v1.0.0 (2026-04-24) - 初版发布 ## 👤 为什么做这个 每周读项目周报、竞品分析、政策文件，少说十几份。每份几十页，不读不行，全读又没时间。做完这个之后，每天早上把链接扔进去，一杯咖啡时间，当天的信息摄入就完成了。 ## 典型用法 ``` 你: "contract.pdf 帮我拆条款" 我: 合同主体 → 金额支付条款 → 违约赔偿 → 保密协议 → 争议解决 → 风险点 你: "这篇论文帮我总结" 我: 研究问题 → 方法论 → 核心发现 → 局限性 → 贡献点 ``` ## 👔 适用人群 - **管理层**：快速消化行业报告 - **研究员**：文献综述效率翻倍 - **项目经理**：看懂合同协议 - **法务**：批量文档预审 ## 🔧 校准框架 本Skill搭载惠迈校准框架v1.0。首次加载自动执行快速校准。 - **温情模式（默认）**：先出结论再展开，关键数据高亮 - **专业模式（可选）**：直出结构化大纲 ## 💡 使用小贴士 - 合同类建议先指定模板类型，提取精度更高 - 50页以上文档分成2-3段分别处理 - 英文文档同样支持，中英混排也ok ## ⚠️ 免责与已知限制 - 仅支持文本层PDF（非扫描件） - 超长文档末段可能压缩，建议分段调用 - 提取的关键信息建议与原文核对 ## 📬 联系与反馈 - **邮箱**: [REDACTED_SECRET] ## 安装 ```bash clawhub install summarize-pro ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lauka/openclaw-service (version 1.0.0)

--- name: openclaw-service description: Simon's OpenClaw technical service offering - AI assistant customization, automation, deployment and consulting. --- # 🤖 OpenClaw 技术服务 **提供方**: Simon（西蒙） **定位**: 专注 AI 助手定制、自动化流程、企业私有部署 --- ## 📦 服务项目 ### 1. OpenClaw 部署与配置 ⭐⭐⭐⭐⭐ **适用**: 想搭建自己的 AI 助手但不懂技术 **内容**: - 云服务器环境配置 - OpenClaw 安装部署 - 飞书/微信/Telegram 接入 - 定时任务配置 - 基础使用培训 **交付**: 1-3个工作日完成，可选视频指导 | 套餐 | 价格 | 说明 | |-----|------|------| | 基础版 | ¥399 | 仅部署 + 1渠道接入 | | 标准版 | ¥799 | 部署 + 3渠道接入 + 基础培训 | | 定制版 | ¥1499 | 全流程定制 + 深度培训 + 30天答疑 | --- ### 2. 业务流程自动化 ⭐⭐⭐⭐⭐ **适用**: 有重复性工作想自动化 **内容**: - 需求分析与方案设计 - 自动化脚本开发 - 定时任务配置 - 使用文档交付 **按项目收费**: ¥500-3000/项目 --- ### 3. 企业知识库搭建 ⭐⭐⭐⭐ **适用**: 企业内部文档多、查找不便 **内容**: - 知识库架构设计 - 飞书/Notion 对接 - AI 问答机器人部署 - 持续维护 **报价**: ¥2000-10000（视规模） --- ### 4. AI 助手定制开发 ⭐⭐⭐⭐⭐ **适用**: 有特定场景需求，需要深度定制 **内容**: - 场景需求分析 - Prompt 工程优化 - 工具链集成 - 上线测试与调优 **按工时计费**: ¥200/小时 起 --- ### 5. 技术咨询 ⭐⭐⭐ **适用**: 遇到技术问题需要指导 **内容**: - 架构设计建议 - 代码 review - 问题排查 - 方案评估 **按次咨询**: ¥99-499/次 --- ## 💡 为什么选我？ - ✅ 7×24 运行，无需人工值守 - ✅ 深度集成飞书、微信等国内平台 - ✅ 可对接私有 AI 模型（支持本地部署） - ✅ 有现成解决方案，交付快 - ✅ 持续优化，不断学习新技能 --- ## 📞 联系方式 **飞书**: 直接私信 Simon **微信/Telegram**: 私信详谈 **备注**: 小项目可先付50%，验收通过后付尾款 --- ## 🛠️ 已实现案例 以下功能已在我自己的 OpenClaw 上运行： - 每日自动早报生成与推送（07:00 发送至飞书） - 盈利案例自动分析（02:00 / 04:00 更新） - 定时任务自动化执行 - 飞书消息推送 - 多渠道接入（飞书/微信/Telegram） --- *如需服务，直接私信联系！*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: olina1ye/offer-negotiation-zh (version 1.0.0)

--- name: offer-negotiation-zh description: > 专为求职者与HR设计的Offer谈判全场景助手，覆盖薪资谈判、假期协商、岗位级别争取、 股权期权沟通等核心议题。提供专业谈判话术、邮件模板与回应策略，帮助用户在offer 谈判、涨薪申请、薪资协商、待遇争取等场景中清晰表达诉求、把握谈判节奏、提升 最终录用条件。适用于应届生首次谈薪、跳槽薪资对标、竞争性offer对比等真实职场情境。 tags: [offer谈判, 薪资谈判, salary-negotiation, 求职, 人力资源, 涨薪, offer邮件, 职场沟通] --- # Offer 谈判话术与邮件模板 专为求职者和HR提供Offer谈判全场景的话术指导、邮件模板与策略建议，助你在薪资、假期、级别等关键条款上争取最优结果。 ## Tools Required - read - write ## Usage - "我收到了一个offer，base 18k，我期望 22k，帮我写一封谈薪邮件，语气要专业但不强硬" - "HR口头问我期望薪资，我现在月薪15k，怎么回答才不会压低自己的底牌" - "我手上有两个offer，想用A公司的offer去撬B公司涨薪，帮我设计一套谈判话术" - "公司给的年假只有5天，我想争取到10天，应该怎么跟HR提" - "对方给的职级比我预期低一级，薪资还可以，如何谈判升级或争取对等补偿" ## Examples 输入：收到offer，薪资20k，期望25k，如何写谈判邮件？ 输出： 主题：关于【岗位名称】录用条件的进一步沟通 您好， 非常感谢贵司发来正式offer，我对这个机会非常期待，也认可团队的发展方向。 结合我在[核心技能/年限]方面的背景，以及当前市场同类岗位的薪资水平，我希望就base薪资作进一步探讨——我的期望区间在 **25,000元/月**。我相信这一调整能够更好地匹配岗位价值，也让我以更充分的状态全力投入工作。 如方便，期待与您或招聘负责人进一步沟通，谢谢！


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tudoubudou/clawhub-skill-publishing-guide (version 1.2.1)

--- name: clawhub-skill-publishing-guide version: 1.2.0 description: ClawHub Skill 发布避坑指南。让你的 Skill 发布后能被搜索到，避免安全扫描导致隐藏。适用于需要发布 Skill 到 ClawHub 的开发者。 triggers: - "发布技能" - "publish skill" - "ClawHub发布" - "提交技能" - "发布" - "更新" --- # ClawHub Skill 发布避坑指南 ## 发布前检查清单 ### ✅ 必须避免的内容 | 问题类型 | 风险等级 | 解决方案 | |----------|----------|------------| | 硬编码 API Keys | 🔴 高 | 使用环境变量 | | HTTP 明文传输 | 🟡 中 | 添加安全警告说明 | | 外部 URL/端点 | 🟢 低 | 正常发布 | | 敏感信息 | 🔴 高 | 移除或环境变量 | | **未声明环境变量** | 🔴 高 | 在 YAML front matter 中声明 | ### ✅ 推荐做法 1. **API Key 放在环境变量** ```python # ❌ 硬编码（会被扫描拦截） [REDACTED_SECRET]" # ✅ 环境变量（安全） [REDACTED_SECRET]"API_KEY") ``` 2. **HTTP endpoint 要警告用户** ```markdown ## ⚠️ 安全警告 - HTTP 明文传输，API Key 可能有泄露风险 - 仅在可信网络使用 ``` 3. **⚠️ 必须在 YAML front matter 中声明环境变量** 这是最重要的一步！如果不在 front matter 中声明，安全扫描会报警告： ```yaml --- name: my-skill version: 1.0.0 description: 使用某个 API 的技能 metadata: openclaw: requires: env: - MY_API_KEY # 必需的环境变量 - MY_OPTIONAL_URL # 可选的环境变量 primaryEnv: MY_API_KEY # 主要认证凭据 --- ``` **关键点**： - `requires.env`：列出所有需要的环境变量 - `primaryEnv`：指定主要认证凭据（API Key） - 这样 ClawHub 才能正确识别你的 skill 需要哪些环境变量 4. **SKILL.md 正文也要说明环境变量** ```markdown ## 环境变量 - MY_API_KEY=xxx # 必需 - MY_OPTIONAL_URL=http://example.com # 可选 ``` ## ⚠️ 开发者协议确认（新！） **如果发布时遇到错误：`acceptLicenseTerms: invalid value`** 说明你需要先在 ClawHub 网站上同意开发者协议： 1. 访问 https://clawhub.ai 2. 登录你的账户 3. 进入 **Settings** 或 **Developer Settings** 4. 同意开发者许可协议 5. 然后再执行发布命令 ## 发布命令 ```bash # 方式一：使用 clawhub CLI（需要先在网站同意开发者协议） clawhub publish ./skills/your-skill --version 1.0.0 # 方式二：使用 curl 直接发布（支持 acceptLicenseTerms） TOKEN=$(cat ~/.config/clawhub/config.json | jq -r '.token') curl -X POST "https://clawhub.ai/api/v1/skills" \ -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \ -F 'payload={"slug":"your-skill","displayName":"Your Skill","version":"1.0.0","changelog":"","tags":["latest"],"acceptLicenseTerms":true};type=application/json' \ -F "files=@SKILL.md;filename=SKILL.md" ``` **注意**：`acceptLicenseTerms: true` 是必需的参数，表示同意开发者许可协议。 ## 发布后验证 ```bash # 搜索 Skill clawhub search your-skill-name # 检查状态 clawhub inspect your-skill-name ``` ## 常见问题 ### Q: Skill 被隐藏怎么办？ A: 等待安全扫描通过，或移除敏感信息重新发布 ### Q: 提示 hard-coded credentials 怎么办？ A: 改用环境变量，添加安全警告 ### Q: 版本号冲突怎么办？ A: 升级版本号，如 1.0.0 → 1.0.1 ### Q: 提示 acceptLicenseTerms: invalid value 怎么办？ A: 先在 ClawHub 网站上同意开发者协议，然后再发布 ### Q: 安全扫描报警告 "未声明环境变量" 怎么办？ A: 在 YAML front matter 中添加 `metadata.openclaw.requires.env` 声明： ```yaml metadata: openclaw: requires: env: - YOUR_API_KEY primaryEnv: YOUR_API_KEY ``` ### Q: 安全扫描说 "registry metadata claims no required env vars" 怎么办？ A: 同上，你需要在 front matter 中声明环境变量。即使代码中已经使用了 `os.environ.get()`，也必须在元数据中声明，否则 ClawHub 无法正确识别。


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