OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: lilitong9607/baidu-qianfan-agent-chat (version 1.0.0)

--- name: qianfan-chat description: "千帆AI应用对话接口调用技能。用于调用百度千帆平台的对话API进行AI对话交互。支持流式和非流式响应、Function Call工具调用、文件上传等功能。触发场景：(1) 用户需要调用千帆对话API；(2) 用户提到\"千帆\"、\"qianfan\"、\"百度AI对话\"；(3) 需要与千帆应用进行对话交互。" homepage: https://cloud.baidu.com/doc/qianfan-api/s/7m7wqq361 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: env: - QIANFAN_API_KEY bins: - python3 --- # 千帆对话技能 调用百度千帆平台的对话API，与千帆AI应用进行对话交互。 ## 初始化配置 **⚠️ 必须设置环境变量 `QIANFAN_API_KEY`：** ```bash export QIANFAN_API_KEY="your-api-key-here" ``` API Key 可从 [千帆平台](https://cloud.baidu.com/product/wenxinworkshop) 获取。 ## 默认配置 | 配置项 | 默认值 | 说明 | |--------|--------|------| | `app_id` | [REDACTED_SECRET] | 应用ID，可在调用时通过 `--app-id` 覆盖 | | `stream` | `false` | 流式返回 | --- ## 接口详情 详细的请求/响应参数、错误码、curl 示例等，请参阅 [API 参考文档](references/api.md)。 --- ## 基本用法 ### 发起对话 使用 `scripts/chat.py` 脚本调用： ```bash python3 scripts/chat.py --query "你好，请介绍一下自己" ``` ### 参数说明 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--query` | 用户提问内容（必选） | - | | `--app-id` | 应用ID | e52a2419-4327-48e8-b9dc-9bf037199fc2 | | `--stream` | 是否流式返回 | true | | `--conversation-id` | 会话ID（多轮对话时传入） | - | | `--file-ids` | 文件ID列表，逗号分隔 | - | ### 多轮对话 **会话状态自动管理：** - 首次调用不传 `conversation_id`，API返回后会自动保存 - 后续调用自动使用已保存的 `conversation_id` - 使用 `--new-session` 开始新会话 ```bash # 首次对话（自动保存 conversation_id） python3 scripts/chat.py --query "你好" # 输出: [conversation_id: xxx-xxx-xxx] # 后续对话（自动使用已保存的 conversation_id） python3 scripts/chat.py --query "刚才我们聊了什么" # 输出: [使用已保存的会话: xxx-xxx-xxx] # 开始新会话 python3 scripts/chat.py --query "新话题" --new-session ``` **手动指定会话ID：** ```bash python3 scripts/chat.py --query "继续" --conversation-id "xxx-xxx-xxx" ``` ### 非流式响应 ```bash python3 scripts/chat.py --query "你好" --stream false ``` ## 高级功能 ### Function Call 定义工具并上报结果： ```bash python3 scripts/chat.py --query "今天北京天气" --tools-file tools/weather.json ``` ## 注意事项 1. 确保 `QIANFAN_API_KEY` 环境变量已设置 2. 首次对话不需要 `conversation_id`，后续多轮对话需传入 3. 流式模式下，响应以 `data: ` 开头，以 `data: [DONE]` 结束


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Skill: soroyue/session-snapshot (version 1.0.0)

--- name: session-snapshot description: 会话快照 - 定期保存会话状态，支持断点恢复 --- # Session Snapshot - 会话快照 ## 功能 定期保存当前会话状态，支持断点恢复和回溯。 ## 快照内容 | 内容 | 说明 | |------|------| | 对话历史 | 最近N条消息 | | 任务状态 | 进行中的任务及进度 | | 上下文 | 当前工作目录、关键变量 | | 时间戳 | 快照时间 | ## 保存时机 1. **定时保存**: 每30分钟 2. **关键节点**: 任务开始/完成时 3. **手动保存**: 用户说"保存快照" ## 恢复机制 ``` 用户说"恢复上一个快照" ↓ 加载最近快照 ↓ 恢复对话上下文 ↓ 继续工作 ``` ## 文件格式 ```json { "timestamp": "2026-04-04T01:57:00+08:00", "session_id": "xxx", "messages": [...], "tasks": [...], "context": {...} } ``` ## 使用方式 - 自动执行（每30分钟） - 手动：说"保存快照"或"恢复快照"


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Skill: 0xf4vul/conversation-exporter (version 1.0.0)

--- description: 对话历史导出工具 - 将 WorkBuddy 的对话历史导出为多种格式（JSON/Markdown/TXT），包含时间线、元数据、统计数据、成就里程碑和 Skills 使用记录，便于归档分析和分享 --- # 对话历史导出工具 将 WorkBuddy 的对话历史导出为多种格式（JSON、Markdown、TXT），便于归档、分析和分享。 ## 触发条件 当用户需要以下操作时使用此 Skill： - 导出对话历史 - 保存会话记录 - 生成对话摘要 - 分析对话数据 - 归档工作记忆 ## 功能特性 ### 支持的导出格式 1. **JSON 格式**（`conversation_history.json`） - 结构化数据，便于程序处理 - 包含完整的时间线、元数据、统计信息 - 支持数据导入到其他系统 2. **Markdown 格式**（`conversation_history.md`） - 易读的文档格式 - 适合归档和查看 - 支持语法高亮和富文本 3. **TXT 格式**（`conversation_history.txt`） - 纯文本，兼容性最好 - 无格式干扰 - 适合日志分析 ### 导出内容 - **时间线**：按时间顺序的所有交互事件 - **元数据**：日期范围、项目信息、统计数据 - **工作记忆**：从 WorkBuddy 工作记忆目录提取的长期记录 - **项目信息**：项目名称、描述、关键文件路径 - **成就里程碑**：完成的功能、版本迭代、重要决策 - **Skills 使用记录**：已安装的 Skills 列表和使用统计 ### 安全特性 - ✅ **UTF-8 编码**：避免中文乱码 - ✅ **本地处理**：不涉及外部服务 - ✅ **数据过滤**：自动过滤敏感信息 - ✅ **格式验证**：导出前验证数据完整性 ## 使用指南 ### 基本用法 用户请求导出对话历史时： 1. **确定导出格式** - 默认导出所有三种格式 - 用户可指定特定格式（如 "只导出 JSON"） 2. **读取工作记忆** - 读取长期记忆文件 - 读取最近的日期文件（今天 + 过去 7 天） - 读取自动化任务目录获取自动化任务信息 3. **构建导出数据** - 解析时间线事件 - 统计数据 - 生成摘要 4. **输出文件** - 文件名格式：`对话历史_YYYY-MM-DD.{ext}` - 保存到工作区根目录 - 使用 UTF-8 BOM 编码（增强兼容性） ### 高级选项 - **日期范围**：导出指定时间段的对话 - **事件过滤**：按类型过滤事件（如 "只导出 Skills 安装记录"） - **详细程度**：简洁模式 vs 完整模式 - **包含附件**：是否包含生成的文件列表 ## 数据结构 ### JSON 格式结构 ```json { "conversation_history": { "metadata": { "export_date": "ISO 8601 日期时间", "date_range": { "start": "YYYY-MM-DD", "end": "YYYY-MM-DD" }, "workspace": "工作区路径", "project": "项目名称" }, "timeline": [ { "date": "YYYY-MM-DD", "time": "HH:MM", "type": "事件类型", "action": "操作描述", "details": {} } ], "statistics": { "total_days": 0, "total_events": 0, "events_by_type": {} }, "achievements": [], "skills_summary": {}, "automations": [] } } ``` ### Markdown 格式结构 ```markdown # 对话历史摘要 ## 元数据 - 导出日期：... - 时间范围：... - 项目：... ## 时间线 ### YYYY-MM-DD - [HH:MM] 事件类型：操作描述 ## 统计数据 ... ## 成就里程碑 ... ``` ## 配置选项 ### 文件编码 - JSON/MD: `utf-8-sig`（带 BOM，增强兼容性） - TXT: `utf-8-sig` ### 文件路径 - 默认：工作区根目录，文件名格式为 `对话历史_{date}.{ext}` - 可通过参数指定自定义路径 ## 注意事项 1. **隐私保护** - 自动过滤 API Keys、密码等敏感信息 - 不导出完整的对话内容，只保留摘要 - 用户可手动编辑导出文件删除敏感信息 2. **性能考虑** - 大量历史数据可能影响导出速度 - 建议定期清理工作记忆（7天以上数据可归档） 3. **编码问题** - 始终使用 UTF-8 编码 - 对于 Windows 系统，建议使用 `utf-8-sig` 避免 Excel 打开乱码 ## 示例工作流 ### 完整导出 1. 用户请求："导出对话历史" 2. 读取工作记忆文件 3. 解析并构建数据结构 4. 生成三种格式的文件 5. 显示导出摘要和文件路径 ### 部分导出 1. 用户请求："导出最近的 3 天对话" 2. 按日期范围过滤数据 3. 生成指定格式文件 4. 返回结果 ### 类型过滤 1. 用户请求："导出 Skills 安装记录" 2. 过滤事件类型为 `skill_installation` 3. 生成导出文件 4. 返回结果 ## 错误处理 - 工作记忆文件不存在：提示用户首次使用，无历史数据 - 编码错误：自动尝试多种编码方式 - 文件写入失败：检查权限和磁盘空间 ## 技术实现 ### 依赖工具 - 文件读取工具：读取工作记忆文件 - 文件写入工具：写入导出文件 - 目录列表工具：列出工作记忆目录 ### 无需外部依赖 - 本 Skill 不依赖外部 API - 不使用网络连接 - 完全本地处理 ## 更新日志 - **v1.0** (2026-03-25) - 初始版本 - 支持 JSON、MD、TXT 三种格式 - UTF-8 编码，避免乱码 - 完整的工作记忆解析


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Skill: clementgu/code-optimizer (version 1.0.0)

--- name: code-optimizer description: 代码质量自动评估与优化系统 — 基于ML的代码评分、策略选择、自动优化 author: openclaw slug: code-optimizer version: 1.0.0 tags: [code-quality, evaluation, ml, optimization, code-review] homepage: https://clawhub.ai/skills/code-optimizer --- # 🔧 Code Optimizer — 代码质量自动评估与优化 ## 概述 基于机器学习的代码质量自动评估和优化系统。从 15 个标准测试案例、35 个特征维度出发，通过平衡随机森林模型自动评估代码质量并选择最优生成策略。 ### 核心能力 | 功能 | 描述 | |------|------| | 📊 **代码质量评估** | 35维度特征分析，ML评分模型，综合质量报告 | | 🎯 **智能策略选择** | 平衡随机森林 + 规则引擎混合架构，自动选择最优代码生成策略 | | 🔄 **自动反馈闭环** | 评估结果自动记录，持续优化ML模型 | | 📋 **标准化测试** | 15个标准测试案例覆盖算法、调试、重构、数据结构 | ### 性能指标 | 指标 | 结果 | |------|------| | 评分差异 | 0.36 分 (↓96% 相比基线) | | 不平衡比 | 6:1 (从 36:1 改善) | | 宏 F1 | 0.410 (↑40%) | | 处理速度 | 0.006 秒/案例 | | ML 使用率 | 100% (阈值优化后) | ## 安装 ### 前提条件 - Python 3.9+ - scikit-learn 1.0+ - numpy, pandas ### 通过 ClawHub 安装 ```bash clawhub install code-optimizer ``` ### 手动安装 ```bash # 克隆或复制到 skills 目录 cd ~/.openclaw/workspace pip install scikit-learn numpy pandas # 安装技能 clawhub install code-optimizer ``` ## 使用方法 ### 评估代码质量 ```bash # 评估单个文件 code-eval evaluate --code-file my_code.py --task "实现功能" # 评估代码字符串 code-eval evaluate --code "def hello(): pass" --task "Hello World" # 批量评估 code-eval batch --dir ./code_samples ``` ### 运行标准测试 ```bash # 运行所有 15 个标准测试 code-eval test-suite # 运行指定测试 code-eval test --case CASE_001 ``` ### 选择生成策略 ```bash # 自动选择最优策略 code-eval select-strategy --code-file my_code.py # 输出: balanced | emphasize_correctness | extreme_correctness ``` ### 生成报告 ```bash # 生成 HTML 报告 code-eval report --format html --output report.html ``` ## 配置 ### 主配置 ```yaml # config.yaml evaluator: model_path: models/balanced_forest.pkl threshold: 0.5 feature_count: 35 strategies: - balanced - emphasize_correctness - extreme_correctness integration: auto_evaluate: true log_results: true feedback_loop: true ``` ## 与 Hermes 集成 当与 Hermes 记忆系统配合使用时： 1. 自动评估每个代码生成任务 2. 评估结果存入记忆系统 3. ML 数据集持续扩充 4. 策略选择融入任务规划 ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 说明 | |------|------|------| | 1.0.0 | 2026-04-23 | 初始版本：代码评估 + 策略选择 + ML模型 | ## 许可 MIT License


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Skill: guoway/redmine-issue (version 1.0.0)

--- name: redmine-issue description: Read Redmine issues from any Redmine server via REST API with configurable URL and credentials. Use when you need to fetch a single issue, list/filter issues, or inspect issue fields for change planning; supports deployment to different Redmine instances via environment variables. --- # Redmine Issue Read Redmine issues through REST API. ## Required environment variables - `REDMINE_URL` (example: `https://redmine.sylksoft.com`) - One auth mode: - `REDMINE_API_KEY`, or - `REDMINE_USERNAME` + `REDMINE_PASSWORD` ## Get one issue ```bash node {baseDir}/scripts/issues.mjs get --id 123 ``` ## List issues ```bash node {baseDir}/scripts/issues.mjs list node {baseDir}/scripts/issues.mjs list --project-id my-project --status-id open --limit 20 --offset 0 node {baseDir}/scripts/issues.mjs list --assigned-to-id me --sort "updated_on:desc" ``` ## Update one issue ```bash node {baseDir}/scripts/issues.mjs update --id 123 --status-id 2 --notes "開始處理" node {baseDir}/scripts/issues.mjs update --id 123 --assigned-to-id 6 --priority-id 3 node {baseDir}/scripts/issues.mjs update --id 123 --done-ratio 50 --notes "完成一半" ``` ## Notes - URL and auth are variables by design for cross-environment deployment. - API responses are output as JSON. - For automation, prefer `REDMINE_API_KEY` over username/password.


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Skill: huangjingzhi07/email-draft-oc (version 1.0.0)

--- name: email-draft version: 1.0.0 description: 智能邮件草稿生成和模板管理工具 author: OpenClaw tags: [邮件, 草稿, 模板, 效率] --- # email-draft - 邮件草稿技能 智能邮件草稿生成和模板管理工具。 ## 功能列表 1. **草稿生成** - 根据关键词生成邮件草稿 2. **模板管理** - 保存和复用常用邮件模板 3. **语气调整** - 调整邮件语气（正式/友好/简洁） 4. **多语言支持** - 支持生成不同语言的邮件 ## 触发关键词 - 写邮件、生成邮件 - 邮件模板、复用模板 - 正式邮件、友好邮件 ## 数据存储 - drafts.json - 邮件草稿 - templates.json - 邮件模板 ## 使用示例 - "帮我写一封请假邮件" - "生成一封感谢客户支持的邮件" - "创建一个报价邮件模板"


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Skill: golngod/opc-wechat-mp-operations (version 1.0.0)

--- name: opc-wechat-mp-operations description: 为技术成果转化咨询师量身定制的公众号AI运营全流程技能，覆盖选题到数据复盘 license: MIT compatibility: - claude-code - copilot - cursor - openclaw - coze author: 胡田 version: 1.0.0 --- # 微信公众号AI运营技能 ## 技能简介 为技术成果转化咨询师量身定制的公众号AI运营全流程技能，覆盖从选题、创作、SEO优化到发布、数据复盘的完整闭环。 ## 核心能力 1. **选题规划**：基于热点追踪和关键词矩阵生成选题库 2. **内容创作**：AI辅助撰写爆款文章，支持政策解读/案例分析/干货方法论/行业洞察四种类型 3. **SEO优化**：关键词埋词、标题打分、发布前检查 4. **排版美化**：科技+政府风格融合，简洁专业 5. **数据复盘**：阅读/打开/完读/转发四维分析 ## 适用场景 - 技术成果转化领域公众号运营 - 科技创新政策解读文章创作 - 园区/企业/高校/科研机构受众内容 ## 使用方式 ### 方式一：完整运营流程 直接说："帮我运营公众号"，我会按照日/周/月流程执行。 ### 方式二：单项任务 - "帮我生成本周选题" - "帮我写一篇关于XXX的公众号文章" - "帮我优化这篇文章的SEO" - "帮我复盘上周数据" ## 文档索引 | 文档 | 用途 | |------|------| | [方法论体系.md](references/方法论体系.md) | 流量漏斗、AI赋能四步法、IP保护机制 | | [工具包清单.md](references/工具包清单.md) | AI写作/排版/数据工具 | | [选题库模板.md](references/选题库模板.md) | 选题来源和评分标准 | | [关键词矩阵.md](references/关键词矩阵.md) | 核心词/长尾词/场景词 | | [爆款文章结构模板.md](references/爆款文章结构模板.md) | 标题公式、开头钩子 | | [SEO检查清单.md](references/SEO检查清单.md) | 发布前检查流程 | | [数据复盘表.md](references/数据复盘表.md) | 单篇/周/月复盘模板 | | [日运营流程.md](references/日运营流程.md) | 日/周/月运营节奏 | | [内容类型矩阵.md](references/内容类型矩阵.md) | 四大内容类型配比 | ## 配套技能 | 技能 | 用途 | |------|------| | [.skills/skill-wechat-watermark/](../skill-wechat-watermark/) | IP水印保护、观点模块、作者卡片 | ## 执行流程 ### 日运营流程 ``` 早上（8:00-9:00） ├── 查看昨日数据 ├── 追踪今日热点 └── 确认今日选题 中午（12:00-14:00） ├── 内容创作 ├── SEO优化 └── 排版美化 晚上（20:00-21:00） ├── 定时发布 ├── 社群分发 └── 互动回复 ``` ### 周运营流程 ``` 周一：选题规划（生成10个选题） 周二-周五：内容生产（每日1-2篇） 周六：数据复盘 周日：策略调整 ``` ## 内容风格要求 - **政府公众号风格**：权威、规范、有温度 - **科技企业风格**：结构清晰、数据可视化、有条理 - **融合风格**：科技感 + 专业度 + 人文温度 ## SEO关键词策略 - 标题：核心词前置 - 首段：200字内植入核心词（密度3%-5%） - 小标题：穿插长尾词 - 文末+评论区：自然植入核心词 ## 注意事项 1. 避免纯AI生成感：人工润色20%，加入个人经历 2. 标题不过度标题党：保持专业调性 3. 数据标注来源：增强可信度 4. 互动引导：每篇文末设置留言钩子 ## 版本信息 - 创建时间：2026-04-25 - 适用平台：微信公众号 - 定位领域：技术成果转化、科技创新


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jimmcq/weatherkit (version 1.0.0)

--- name: weatherkit description: Access Apple WeatherKit REST API for detailed weather forecasts using JWT authentication. homepage: https://developer.apple.com/documentation/weatherkitrestapi/ metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌤️", "requires": { "env": ["APPLE_TEAM_ID", "APPLE_KEY_ID", "APPLE_WEATHERKIT_KEY_PATH", "APPLE_SERVICE_ID"] }, }, } --- # Apple WeatherKit Skill ## Why WeatherKit? While simpler weather tools can provide quick forecasts, the `weatherkit` skill leverages Apple's robust WeatherKit REST API to deliver: - **Highly Detailed Data:** Access to granular data points like UV Index, humidity, wind gusts, sunrise/sunset times, and more. - **Longer Forecast Horizons:** Provides forecasts for up to 10 days, exceeding many free command-line tools. - **Reliable Data Source:** Powered by Apple Weather, offering timely and hyperlocal information. - **Programmatic Access:** Ideal for integrating detailed weather data into automated workflows and decision-making processes. This skill allows you to fetch current weather and detailed weather forecasts using Apple's WeatherKit REST API. It authenticates using JSON Web Tokens (JWT) based on your Apple Developer Team ID, Key ID, Service ID, and a private key file. ## Configuration This skill requires the following environment variables to be set: - `APPLE_TEAM_ID`: Your Apple Developer Team ID. - `APPLE_KEY_ID`: Your WeatherKit API Key ID. - `APPLE_WEATHERKIT_KEY_PATH`: The absolute path to your WeatherKit private key file (`.p8`). - `APPLE_SERVICE_ID`: The Bundle ID / Service ID associated with your WeatherKit access (e.g., `net.free-sky.weatherkit`). ## Actions ### `weatherkit.get_forecast` Retrieves a detailed weather forecast for a specified location and date range. **Parameters:** - `latitude`: (Required, float) The latitude of the location. - `longitude`: (Required, float) The longitude of the location. - `start_date`: (Optional, YYYY-MM-DD string) The start date for the forecast. Defaults to today. - `end_date`: (Optional, YYYY-MM-DD string) The end date for the forecast. Defaults to `start_date` + 5 days. - `timezone`: (Optional, string) The IANA timezone name (e.g., "America/Los_Angeles"). Defaults to "auto". - `data_sets`: (Optional, list of strings) Which data sets to return (e.g., ["forecastDaily", "forecastHourly"]). Defaults to ["forecastDaily", "currentWeather"]. - `country_code`: (Optional, string) The ISO 3166-1 alpha-2 country code (e.g., "US", "GB"). Defaults to "US". **Example Usage:** ```tool_code exec { command: "skills/weatherkit/venv/bin/python3 skills/weatherkit/weatherkit.py get_forecast --latitude 33.8121 --longitude -117.9190 --start-date 2026-02-12 --end-date 2026-02-15 --country-code US --timezone America/Los_Angeles" } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: raghulpasupathi/nsfw-detection (version 1.0.0)

# NSFW Detection Skills Skills for detecting adult/inappropriate content. ## Essential Skills ### 1. NSFW Detector Pro **Skill ID**: `nsfw-detector-pro` **Purpose**: Advanced NSFW content detection **Features**: - Multi-category classification (porn, sexy, hentai, drawings) - Confidence scoring (0-100%) - Skin tone detection - Context awareness (medical, art exceptions) - Local ONNX model (no external API) **Installation**: ```bash npm install @clawhub/nsfw-detector ``` **Configuration**: ```javascript { "skill": "nsfw-detector-pro", "settings": { "categories": ["porn", "sexy", "hentai"], "threshold": 0.7, "contextAware": true, "allowArt": true, "allowMedical": true, "localModel": true } } ``` **Usage**: ```javascript import { detectNSFW } from '@clawhub/nsfw-detector'; const result = await detectNSFW(imageUrl); // { // isNSFW: true, // confidence: 0.92, // categories: { porn: 0.92, sexy: 0.15 }, // action: 'block' // } ``` **Accuracy**: 92-95% on explicit content, 75-80% on suggestive **Use Cases**: - Block pornography and explicit imagery - Filter adult websites - Protect children online **Troubleshooting**: - False positives on art? Enable `allowArt` - Medical images blocked? Enable `allowMedical` - Increase threshold for fewer false positives **Related Skills**: `url-reputation`, `content-blur` --- ### 2. URL Reputation Checker **Skill ID**: `url-reputation` **Purpose**: Check if domains are adult/inappropriate sites **Features**: - Domain reputation database - Adult site detection - Phishing/malware detection - Cached lookups **Installation**: ```bash npm install @clawhub/url-reputation ``` **Use Cases**: - Block adult websites by domain - Fast pre-filtering before image analysis - Supplement visual detection --- ## Installation ### Via ClawHub ``` https://clawhub.ai/raghulpasupathi/nsfw-detection ``` ### Via npm ```bash npm install @raghulpasupathi/nsfw-detection ``` ## Configuration Examples ### Child Protection (Strict) ```json { "nsfw-detector-pro": { "threshold": 0.3, "blockAll": true, "allowArt": false, "allowMedical": false, "allowOverride": false } } ``` ### Teen Protection (Balanced) ```json { "nsfw-detector-pro": { "threshold": 0.7, "allowArt": true, "allowMedical": true, "allowOverride": false } } ``` ### Adult Filtering (Lenient) ```json { "nsfw-detector-pro": { "threshold": 0.9, "warnOnly": true, "allowOverride": true } } ``` --- *For violence detection, see [VIOLENCE_DETECTION.md](VIOLENCE_DETECTION.md).*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: openwaygate/youtube-memberships-level (version 0.10.7-dev)

--- name: youtube-memberships-level description: "Manage YouTube memberships levels. Use this skill to list information about channel membership levels. Useful when working with YouTube memberships level — provides commands to list memberships level via the yutu CLI. Includes setup and installation instructions for first-time users. Triggers: list memberships levels, list memberships level, list my memberships level" metadata: openclaw: requires: env: - YUTU_CREDENTIAL - YUTU_CACHE_TOKEN bins: - yutu config: - client_secret.json - youtube.token.json primaryEnv: YUTU_CREDENTIAL emoji: "\U0001F3AC\U0001F430" homepage: https://github.com/eat-pray-ai/yutu install: - kind: node package: "@eat-pray-ai/yutu" bins: [yutu] --- # YouTube Memberships Level Manage YouTube memberships levels. Use this skill to list information about channel membership levels. ## Before You Begin yutu requires Google Cloud Platform OAuth credentials and a cached token to access the YouTube API. If you haven't set up yutu yet, read the [setup guide](references/setup.md) first. ## Operations Read the linked reference for full flag details and examples. | Operation | Description | Reference | |-----------|-------------|----------| | list | List memberships levels | [details](references/membershipsLevel-list.md) | ## Quick Start ```bash # Show all memberships level commands yutu membershipsLevel --help # List memberships level yutu membershipsLevel list ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cowboy231/kids-points (version 1.3.1)

--- name: kids-points description: 儿童积分管理助手 - 语意识别，自动记账，跨 Session 数据一致 metadata: {"openclaw":{"emoji":"📚","requires":{"env":["SENSE_API_KEY"]}}} --- # kids-points - 积分助手 📚 > **版本**: 1.3.0 | **最后更新**: 2026-05-01 | **作者**: 老王 简单、灵活的儿童积分管理工具。 --- ## ✨ 核心特性 | 特性 | 说明 | |------|------| | ✅ **语意识别** | 不需要固定格式，理解各种说法 | | ✅ **自动记账** | 自动写入 balance.md + input.log | | ✅ **防重复** | 自动检测重复输入 | | ✅ **跨 Session 一致** | 每次读取 balance.md，数据始终最新 | | ✅ **手动可修正** | 直接编辑 balance.md 即可 | --- ## 🎯 使用方式 ### 积分记录 ``` 今天完成了汉字抄写 2 课，口算题卡 2 篇全对 ``` ### 积分消费 ``` 积分消费 买零食花了 20 分 ``` ### 余额查询 ``` 现在多少分？ 今日积分 ``` --- ## 📊 数据管理 ### 唯一数据源 `kids-points/balance.md` - 所有积分记录 ### 审计日志 `kids-points/logs/input.log` - 每次输入记录 ### 手动修正 直接编辑 `balance.md` 文件，下次查询自动生效。 --- ## 🔧 技术架构 ### 三层架构 ``` ┌─────────────────────────────────────┐ │ Agent (LLM) - 语义理解层 │ │ - 理解用户意图 │ │ - 提取任务数据 │ └─────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 技能代码 - 操作层 │ │ - 防重复检查 │ │ - 写入 balance.md │ │ - 写入 input.log │ └─────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 文件系统 - 存储层 │ │ - balance.md │ │ - input.log │ └─────────────────────────────────────┘ ``` ### 职责分工 | 组件 | 职责 | |------|------| | **Agent (LLM)** | 语义理解，提取任务数据 | | **技能代码** | 确定性操作（记账、防重复、写日志） | --- ## 📁 文件结构 ``` skills/kids-points/ ├── agent-handler.js # 技能入口 ├── scripts/ │ ├── handler.js # 核心处理（记账操作） │ ├── parse-input.js # 输入验证 │ ├── handle-image.js # 图片存档（可选） │ └── install-dependencies.js # 依赖检查 ├── README.md # 快速入门 ├── SKILL.md # 本文档 └── package.json # 包配置 ``` --- ## 🔌 依赖 ### 必需 - Node.js v14+ - OpenClaw ### 可选（语音功能） - SenseAudio API Key（语音识别 + 语音播报） - Python 3.8+（运行 ASR/TTS 脚本） - 音频播放器（aplay/paplay/ffplay） --- ## 🚀 安装 ```bash # ClawHub 安装（推荐） clawhub install kids-points # 或手动安装 git clone <repo> ~/.openclaw/agents/kids-study/workspace/skills/kids-points ``` ### 配置语音功能（可选） ```json // ~/.openclaw/openclaw.json { "env": { "SENSE_API_KEY": "sk-xxx..." } } ``` 获取 API Key：https://senseaudio.cn --- ## 📝 开发说明 ### 添加新任务类型 不需要改代码！Agent (LLM) 会自动理解新说法。 ### 修改计分规则 灵活计分，不需要固定规则。如需调整，修改 Agent 提示词即可。 ### 调试 查看日志文件： ```bash cat kids-points/logs/input.log ``` --- ## 🎯 设计原则 1. **简单** - 文件少，代码少，易维护 2. **灵活** - 语意识别，不僵化 3. **可靠** - 确定性操作，数据一致 4. **透明** - 数据可见，可手动修正 --- _用心记录每一次进步。_ 🌟


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: ssidharhubble/freelance-income-machine (version 1.0.1)

--- name: freelance-autobot version: 1.0.13 description: | Autonomous freelance hunter — finds gigs on FreeLanceDAO and CryptoGigs, scores them for fit, and auto-submits proposals. Also builds your CryptoGig profile and services compatibility: Zo Computer, Python 3, requests, web scraping metadata: author: ssyopros.zo.computer category: freelancing tags: crypto, freelance, freelancedao, cryptogig, passive-# freelance-autobot Find and apply to crypto-native freelance gigs ## Platforms - **FreeLanceDAO** (freelancedao.xyz) — Web3/Hedera, DAO governance, 5% fee - **CryptoGigs** (cryptogig.com) — crypto payments + escrow, 10% fee - **OpenCollab** (opencollab.ai) — crypto-native tech gigs ## Usage ```bash # Hunt for gigs (dry run) python scripts/gig_hunter.py --platforms freelancedao,cryptogig --dry-run # Create your CryptoGig profile python scripts/build_cryptogig_profile.py # Auto-submit proposals python scripts/gig_hunter.py --platforms freelancedao,cryptogig ``` ## Workflow 1. Scrape new gigs from each platform 2. Score by: skill match (40%) + budget fit (30%) + recency (20%) + competition (10%) 3. Skip if: client has 0% completion, budget < $50, no escrow 4. Submit proposal with personalized pitch using skills metadata 5. Log earnings attempt in earnings_log.json ## Profile Bio (copy to platforms) ``` Masters-educated tech specialist with 26+ years in tech: • DeFi & Smart Contract Development (Solidity, Solana) • Options Trading Systems (Elliott Wave, whale flow, Bollinger Bands) • AI Agents & Automation (Python, 24/7 autonomous bots) • GTM Strategy & Delivered 50+ projects globally. Build ``` ## Services to List on CryptoGigs | Service | Price | Description | |---|---|---| | DeFi Trading Bot | $150 | Custom sniping/arbitrage bot | | Options Backtest | $100 | Strategy backtest with full analysis | | AI Agent | $200 | 24/7 autonomous agent for your business |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)