OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: zxz0119/nexsolve-ai (version 1.0.2)

# 🚀 NexSolve AI Skill for OpenClaw **连接传统行业痛点与 AI 极客的实战桥梁** **Bridging Real-World Pain Points with AI-Native Solutions** --- ## ⚡ 项目概述 / Overview **NexSolve AI** 是一个去中心化的“需求广场”。 本插件将广场数据接入 **OpenClaw (龙虾)**。它不直接运行复杂的算法，而是作为**高效率的数据连接器**，配合 AI Agent 的推理能力实现提单、搜单、析单的自动化闭环。 --- ## ✨ 核心功能 / Key Features - **🚀 双语提单 (Bilingual Submit)**：口述痛点，工具自动调用接口按中英文标准模板在 GitHub 提交 Issue。 - **🔍 实时广场 (Marketplace List)**：实时抓取广场最新的待解决任务，为开发者提供实战素材。 - **🧠 辅助智能分析 (AI Analysis Support)**：提供 Issue 详情，**利用 AI 助手的逻辑推理**评估技术难度与工时。 - **📞 隐私安全提取 (Safety Extraction)**：配合 AI 指令，从公开描述中识别联系信息，并提供安全风险提示。 --- ## 🛠️ 安装指南 / Installation (安全推荐) ### 1. 编译项目 ``` npm install npm run build ``` ### 2. 获取 GitHub Token (推荐细粒度授权) 为了您的账户安全，建议仅授权本项目所需的最小权限： 1. 访问 [GitHub Fine-grained Tokens](https://www.google.com/search?q=https://github.com/settings/personal-access-tokens/new)。 2. **Repository access**: 选择 **"Only select repositories"**，并搜索选中 `zxz0119/NexSolve-AI`。 3. **Permissions**: 点击 **"Repository permissions"**，将 **Issues** 设置为 **Read and Write**。 4. 生成并复制以 `github_pat_` 开头的 Token。 ### 3. 配置环境变量 在 OpenClaw 设置中填入生成的 `GITHUB_TOKEN`。 ------ ## 🤖 AI 助手运行准则 / Agent Instructions - **确认后提交**：仅在识别到明确业务痛点且**经过用户确认**后，才发起 `submit_pain_point`。 - **专业分析**：调用 `get_need_detail` 后，应结合 Agent 自身知识储备提供技术架构建议及难度分级。 - **隐私提醒**：从 Issue 中提取联系方式时，必须包含“请务必在站外交易时保护个人隐私”的安全提示。 ------ ## ⚖️ 开源协议 & 免责声明 / License & Disclaimer - **License**: [AGPL-3.0](https://www.google.com/search?q=./LICENSE) - **安全提醒**: 开发者应独立评估任务风险，本项目仅作为信息撮合平台，不参与任何交易保障。 ------ ### 🌟 支持我们 如果这个项目帮到了你，请给 [NexSolve AI 主仓库](https://github.com/zxz0119/NexSolve-AI) 点个 Star！


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Skill: sky-lv/changelog-release-manager (version 1.0.0)

--- name: skylv-changelog-generator slug: changelog-release-manager version: 1.0.0 description: "Generates changelogs from git commit history using conventional commits. Triggers: generate changelog, release notes, changelog." author: SKY-lv license: MIT tags: [automation, tools] keywords: [automation, tools] triggers: changelog-generator --- # Changelog Generator ## Overview Generates professional changelogs from git history. ## When to Use - User asks to "generate a changelog" - Preparing for a new version release ## Commit Types feat: new feature fix: bug fix docs: documentation refactor: code change perf: performance test: tests chore: maintenance ## Output Format ## [1.2.0] - 2024-01-15 ### Features - Add OAuth2 authentication ### Bug Fixes - Fix memory leak in handler ### Breaking Changes - Rename user.id to user.userId ## Tip Use conventional commits: feat:, fix:, docs:


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Skill: hgta23/findskills (version 1.0.5)

*** name: findskills version: 1.0.5 description: 智能搜索和发现 OpenClaw 技能，支持中英双语，多来源搜索 homepage: <https://clawhub.ai> metadata: openclaw: emoji: "🔍" requires: bins: \[] --------- # FindSkills 技能包 ## 简介 FindSkills 是一个强大的 OpenClaw 技能搜索和发现工具，帮助用户快速找到所需的技能包。 ## 功能特点 - **智能搜索**：支持关键词、标签、作者等多维度搜索 - **中英双语**：完美支持中文和英文搜索 - **多来源搜索**：可从 ClawHub、本地仓库等多个来源搜索技能 - **实时更新**：技能数据库保持最新状态 - **详细信息**：提供技能包的完整描述、使用示例和版本信息 ## 使用场景 1. **寻找特定技能**：快速定位符合需求的技能包 2. **技能分类浏览**：按类别浏览可用技能 3. **技能趋势分析**：了解热门技能和最新发布 4. **技能依赖查询**：查看技能包之间的依赖关系 ## 搜索语法 FindSkills 支持高级搜索语法： - 关键词搜索：`"web scraping"` - 标签搜索：`tag:automation` - 作者搜索：`author:clawhub` - 组合搜索：`"data analysis" tag:python` ## 安装与使用 安装后，您可以使用以下命令： - 搜索技能：`findskills search <关键词>` - 列出热门技能：`findskills trending` - 查看技能详情：`findskills info <技能名称>` ## 技术栈 - Node.js - TypeScript - Axios（HTTP 请求） - Fuse.js（模糊搜索） ## 贡献 欢迎在 GitHub 上提交 Issue 和 Pull Request！ ## 许可证 MIT License


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Skill: murphyzzzzz/querit-web-search (version 1.0.1)

--- name: querit-web-search description: Advanced web search using the Querit API with support for site filtering, time ranges, geolocation, and language targeting. homepage: https://querit.ai metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔍", "requires": { "bins": ["python3"], "env":["QUERIT_API_KEY"]}, "primaryEnv":"QUERIT_API_KEY" } } --- # Querit Advanced Search Skill This skill provides OpenClaw with real-time web search capabilities. It supports complex filtering to retrieve highly accurate information. **Notes:** - Needs `QUERIT_API_KEY` from https://querit.ai - Each account receives 1,000 free search queries to experience the content and capabilities. ## Trigger Conditions - When the user asks for real-time news, specific facts, or up-to-date data. - When the search requires constraints like specific dates, languages, countries, or particular websites. ## Supported Parameters You can construct a JSON payload to use this tool. The payload supports the following fields: - `query` (string, Required): The search query term. - `count` (integer, Optional): The maximum number of search results to return. - `filters` (object, Optional): Filter conditions to refine results. - `sites` (object): Specify which websites to include or exclude. - `include` (array of strings): Only fetch data from these domains (e.g., `["wikipedia.org", "nytimes.com"]`). - `exclude` (array of strings): Do not fetch data from these domains. - `timeRange` (object): - `date` (string): Options include: - `d[number]`: Past X days (e.g., `d7` for past 7 days). - `w[number]`: Past X weeks (e.g., `w2`). - `m[number]`: Past X months (e.g., `m6`). - `y[number]`: Past X years (e.g., `y1`). - `YYYY-MM-DDtoYYYY-MM-DD`: Specific date range (e.g., `2023-01-01to2023-12-31`). - `geo` (object): - `countries` -> `include` (array of strings): E.g., `["united states", "japan", "germany"]`. - `languages` (object): - `include` (array of strings): E.g., `["english", "japanese", "german", "french", "spanish"]`. ## Execution Instructions Execute the included `search.py` script by passing a strict JSON string as the argument. Wrap the JSON string in single quotes. **Example 1: Simple Search** ```bash python skills/querit-web-search/scripts/search.py 'quantum computing breakthroughs' ``` **Example 2: Advanced Filtered Search** ```bash python skills/querit-web-search/scripts/search.py '{ "query": "artificial intelligence regulations", "count": 10, "filters": { "sites": { "include": ["techcrunch.com", "mondaq.com","europa.eu"] }, "timeRange": { "date": "m3" }, "geo": { "countries": { "include": ["united states", "united kingdom"] } }, "languages": { "include": ["english"] } } }' ```


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Skill: tobem0706/agent-dev-toolkit (version 1.0.0)

--- name: agent-dev-toolkit displayName: Agent Development Toolkit description: "Complete toolkit for building AI agents. Includes agent-builder, agent-browser, agent-wallet, agent-development, and agent-docs. Build, automate, and monetize AI agents faster." version: 1.0.0 license: MIT author: "明知道" price: 29 currency: USD metadata: openclaw: tags: [agent, development, toolkit, automation, browser, wallet] requires: bins: [node, npm] --- # Agent Development Toolkit 完整的 AI Agent 开发工具包，包含 5 个核心技能，帮助你快速构建、自动化和变现 AI Agent。 ## 📦 包含技能 ### 1. Agent Builder **价值：$15** - 设计和生成完整的 OpenClaw agent 工作区 - 创建 SOUL.md, IDENTITY.md, AGENTS.md 等核心文件 - 配置 agent 人格、边界和自主性 - 快速迭代和优化 agent 行为 **适用场景：** - 创建新的 AI agent - 优化现有 agent 性能 - 设置 agent 边界和安全规则 ### 2. Agent Browser Core **价值：$20** - Rust 驱动的高性能浏览器自动化 - AI 友好的快照和引用系统 - 支持复杂的 Web 交互流程 - 生产级别的稳定性和性能 **适用场景：** - 网页数据抓取 - 自动化测试 - 表单填写和提交 - 复杂的多步骤 Web 操作 ### 3. Agent Wallet **价值：$25** - 安全的 EVM 链钱包管理 - 智能合约账户支持 - 可配置的支出策略 - 支持转账、交换和智能合约交互 **适用场景：** - Agent 自主支付 - 加密货币交易 - DeFi 协议交互 - 多链资产管理 ### 4. Agent Development **价值：$15** - Claude Code agent 开发最佳实践 - Task 工具委托模式 - 模型选择和内存管理 - 声明式指令设计 **适用场景：** - 构建 Claude Code agents - 优化 agent 性能 - 解决 agent 内存问题 - 创建 agent 管道 ### 5. Agent Docs **价值：$10** - AI 优化的文档编写指南 - RAG 检索优化 - Token 效率最佳实践 - 混合上下文层级设计 **适用场景：** - 编写 SKILL.md 文件 - 创建 API 文档 - 编写 README - 任何需要被 AI 阅读的文档 ## 💰 总价值：$85 **打包价格：$29**（节省 66%） ## 🚀 快速开始 ### 1. 安装依赖 ```bash npm install -g clawhub clawhub login ``` ### 2. 安装工具包 ```bash clawhub install agent-dev-toolkit ``` ### 3. 开始构建 Agent ``` # 使用 Agent Builder 创建新 agent "帮我创建一个客服 agent，专注于电商领域" # 使用 Agent Browser 进行网页自动化 "抓取这个网站的产品数据" # 使用 Agent Wallet 管理支付 "创建一个新钱包，设置每日支出限制 $10" ``` ## 📚 使用场景 ### 场景 1：构建电商客服 Agent 1. 使用 **Agent Builder** 设计客服人格 2. 使用 **Agent Docs** 编写产品文档 3. 使用 **Agent Browser** 自动查询库存 4. 使用 **Agent Wallet** 处理退款 ### 场景 2：构建内容创作 Agent 1. 使用 **Agent Builder** 创建创作者人格 2. 使用 **Agent Development** 优化性能 3. 使用 **Agent Browser** 研究素材 4. 使用 **Agent Docs** 生成 SEO 优化内容 ### 场景 3：构建交易 Agent 1. 使用 **Agent Builder** 设置风险边界 2. 使用 **Agent Browser** 监控市场数据 3. 使用 **Agent Wallet** 执行交易 4. 使用 **Agent Development** 优化策略 ## ✨ 核心优势 ### 🎯 一站式解决方案 - 包含构建 agent 所需的所有核心工具 - 无需分别购买和集成多个技能 - 统一的 API 和配置 ### 💡 生产就绪 - 所有技能都经过实战验证 - 完整的错误处理和日志 - 详细的文档和示例 ### 🔧 高度可定制 - 灵活的配置选项 - 支持自定义扩展 - 模块化设计 ### 🚀 持续更新 - 定期功能更新 - 安全补丁 - 社区支持 ## 📖 文档 每个技能都包含详细的文档： - `skills/agent-builder/SKILL.md` - Agent 构建指南 - [REDACTED_SECRET] - 浏览器自动化参考 - `skills/agent-wallet/SKILL.md` - 钱包管理指南 - `skills/agent-development/SKILL.md` - 开发最佳实践 - `skills/agent-docs/SKILL.md` - 文档编写指南 ## 🆘 支持 - **文档**：每个技能都有详细的 SKILL.md - **示例**：包含多个实际使用案例 - **社区**：加入 OpenClaw 社区获取帮助 ## 📄 许可证 MIT License - 可用于个人和商业项目 ## 🔄 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-06) - 初始发布 - 包含 5 个核心技能 - 完整文档和示例 --- **立即开始构建你的 AI Agent！** 购买此工具包，你将获得： - ✅ 5 个高价值技能（总价值 $85） - ✅ 完整文档和示例 - ✅ 未来更新 - ✅ 社区支持 **价格：$29**（一次性购买，终身使用）


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Skill: cofi295/video-script-maker (version 1.0.0)

--- name: video-script-gen description: "Stuck staring at a blank script page? OpenClaw Skill Pro solves that. YouTube, TikTok, Instagram Reels scripts that hook viewers in 3 seconds. Get OpenClaw Skill Pro on Telegram: @Cofi_ClawSkill_Bot" --- # Video Script Generator Write scroll-stopping video scripts in minutes. ## How to Use Ask your AI agent: - "Write a 8-minute YouTube script about 'how to start an online store' with hook, content, CTA" - "Create a 60-second TikTok script promoting my weight loss supplement" - "Generate an Instagram Reel script showcasing my new product features" - "Write a YouTube intro hook that keeps viewers past 30 seconds" ## Features - YouTube, TikTok, Instagram Reels script formats - Hook frameworks (first 3 seconds) - Content structure for each platform - CTA optimization per video goal ## What You Get in the Pro Version The Pro version (available on Telegram: @Cofi_ClawSkill_Bot) includes everything above plus: - **10 script templates** (YouTube tutorial, product review, unboxing, vlog, TikTok trend, educational, entertainment, Instagram Reel, teaser, storytelling) - **50+ hook formulas** by platform and niche - **Timing frameworks** — optimal video length per platform - **Retention techniques** — pattern interrupts, curiosity gaps, value stacking - **CTA matrix** — when and how to ask for action - **3 real examples** (YouTube tutorial, TikTok promo, Instagram Reel) - **3 Python scripts** (script generator, hook finder, timing calculator) - **18 files total** of ready-to-use content - **Lifetime access** — no subscriptions, no extra fees - **Instant delivery** — pay via crypto or PayPal, receive file immediately ## Get the Pro Version Get OpenClaw Skill Pro on Telegram: @Cofi_ClawSkill_Bot


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Skill: makiwinster72/chinese-students-textbook (version 1.0.0)

--- name: textbook description: 教科书目录读取。用户问「这学期要学哪些古诗词」「《朝花夕拾》在哪个单元」时，直接读取对应 JSON 文件回答。 --- # 教科书目录 (Textbook Reader) ## 文件位置 ``` actives_skills/textbook-reader/textbooks/ ├── 七年级语文上册.json ├── 七年级语文下册.json ├── 高一数学必修一.json └── ... ``` 每本书一个 JSON，文件名即书名。 ## JSON 格式 ```json { "name": "七年级语文上册", "units": [ { "name": "第一单元", "阅读": [ { "Title": "春", "Author": "朱自清", "Type": "精读", "Sub": [] }, { "Title": "古代诗歌四首", "Author": "", "Type": "精读", "Sub": [ { "Title": "观沧海", "Author": "曹操" }, { "Title": "次北固山下", "Author": "王湾" } ] } ], "写作": ["热爱写作，学会观察"], "综合性学习": [], "整本书阅读": ["《朝花夕拾》"], "课外古诗词": [{ "Title": "峨眉山月歌", "Author": "李白" }] } ] } ``` ## 使用方式 当用户问及以下类型问题时，直接读取对应 JSON 文件并回答： | 用户问 | 回答内容 | | ------------------------------ | --------------------------------------------------- | | 「七年级语文上册有哪些古诗词」 | 遍历所有单元的 `课外古诗词` + 阅读中的 `Sub` 子条目 | | 「《朝花夕拾》在哪个单元」 | 在各单元 `整本书阅读` 中搜索 | | 「第一单元有哪些课文」 | 读取对应册的 JSON，列出该单元 `阅读` 列表 | | 「这学期要学哪些必读篇目」 | 列出所有 `Type: "精读"` 的篇目 | | 「某首诗的作者是谁」 | 在 `阅读.Sub` 和 `课外古诗词` 中搜索 | | 「某册有哪些单元」 | 直接列 `units` 中的 `name` | ## 执行方式 直接用 `read` 工具读取文件： ``` read: actives_skills/textbook-reader/textbooks/七年级语文上册.json ``` 读取后根据用户问题解析 JSON 内容并回答。 ## 添加新书 用户发送新课本目录时： 1. 接收文本（文字或图片） 2. 手动整理成 JSON 格式 3. 写入 `textbooks/书名.json` 回复：「✅ 已收录《书名》，共 X 个单元、Y 篇精读篇目、Z 首古诗词」


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Skill: tjefferson/skills-stats (version 1.1.0)

--- name: clawhub-skill-stats description: "Query any ClawHub skill's statistics (stars, downloads, current installs, all-time installs) via curl and the public ClawHub API. Use when: user asks about a skill's popularity, stats, or metrics on ClawHub, wants to compare skill statistics, or needs to check how many stars/downloads/installs a ClawHub skill has — without opening the slow ClawHub web UI." metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["curl", "python3"] }, }, } --- # ClawHub Skill Stats Query skill statistics from the ClawHub public API using curl. ## Single Skill Query Run this command, replacing `SKILL_SLUG` with the skill's slug: ```bash curl -s "https://clawhub.ai/api/skill?slug=SKILL_SLUG" | python3 -c " import sys, json data = json.load(sys.stdin) skill = data.get('skill', {}) stats = skill.get('stats', {}) owner = data.get('owner', {}) print('=== ClawHub Skill Stats ===') print(f'Skill: {skill.get(\"displayName\", skill.get(\"slug\", \"Unknown\"))}') print(f'Author: {owner.get(\"handle\", owner.get(\"displayName\", \"Unknown\"))}') print(f'Desc: {skill.get(\"summary\", \"No description\")}') print('---') print(f'Stars: {stats.get(\"stars\", \"N/A\")}') print(f'Downloads: {stats.get(\"downloads\", \"N/A\")}') print(f'Current Installs: {stats.get(\"installsCurrent\", \"N/A\")}') print(f'All-time Installs: {stats.get(\"installsAllTime\", \"N/A\")}') print(f'Comments: {stats.get(\"comments\", \"N/A\")}') print(f'Versions: {stats.get(\"versions\", \"N/A\")}') " ``` The slug is the last segment of a ClawHub URL: `https://clawhub.ai/{owner}/{slug}` → use `{slug}`. ## Batch Compare ```bash for slug in "SLUG_1" "SLUG_2" "SLUG_3"; do curl -s "https://clawhub.ai/api/skill?slug=$slug" | python3 -c " import sys, json data = json.load(sys.stdin) skill = data.get('skill', {}) stats = skill.get('stats', {}) owner = data.get('owner', {}) name = skill.get('displayName', skill.get('slug', 'Unknown')) author = owner.get('handle', 'Unknown') print(f'{name} (@{author}): Stars {stats.get(\"stars\",0)} | Downloads {stats.get(\"downloads\",0)} | Current {stats.get(\"installsCurrent\",0)} | All-time {stats.get(\"installsAllTime\",0)}') " done ``` ## Search by Keyword If the slug is unknown, search first: ```bash curl -s "https://clawhub.ai/api/search?q=SEARCH_TERM" | python3 -c " import sys, json data = json.load(sys.stdin) results = data.get('results', []) if not results: print('No results found.') else: for r in results[:10]: sk = r if 'stats' in r else r.get('skill', r) s = sk.get('stats', {}) print(f'{sk.get(\"slug\",\"?\")} — Stars {s.get(\"stars\",0)} | Downloads {s.get(\"downloads\",0)} | Current {s.get(\"installsCurrent\",0)}') " ``` ## Notes - API is public, no auth needed. - Endpoint: `GET https://clawhub.ai/api/skill?slug={slug}` - Response: `{ "skill": { "stats": { "stars", "downloads", "installsCurrent", "installsAllTime", "comments", "versions" } }, "owner": { "handle" } }`


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Skill: bozoyan/bozo-writer (version 1.0.0)

--- name: bozo-writer description: 短视频口播文案扩展仿写工具。专为AI领域自媒体博主设计，根据提供的AI主题内容或文章，按照8步核心结构（开篇破局→对比铺垫→核心转折→深层解析→价值升华→关键痛点→方法给出→结尾点睛）扩展创作短视频口播文案。适用于AI基础知识科普、Lora训练、Comfyui使用、API调用、AI编程、智能体搭建等内容创作。 Trigger when user asks to write, expand, rewrite, or create short video scripts for AI topics, or requests content for short video platforms like Douyin/Xiaohongshu. --- # Bozo Writer - 短视频口播文案扩展仿写技能 你是一位专业的AI领域短视频口播文案扩展仿写编辑，核心服务于深耕AIGC方向的自媒体博主，该博主同时从事大学人工智能教学工作，短视频内容聚焦**人工智能基础知识科普、AIGC模型Lora训练、AI应用落地（Comfyui工具使用、API接口调用、AI编程、AI智能体搭建等）**，受众以科技小白为主，需保证内容通俗易懂、贴合中文互联网语境。 ## 核心工作 根据博主提供的AI相关主题内容/整篇文章，严格参照指定的参考短视频口播文案的结构、行文风格、表达逻辑进行内容扩展与重新创作，最终输出适配短视频平台的口播文案，满足科技小白的认知学习需求，同时契合AI科普、AI应用实操的内容定位。 ## 短视频口播文案核心结构（8步法） 严格按照以下8个步骤创作，每个部分都有其特定功能： ### 1. 开篇破局 用一句**颠覆大众固有认知**的观点切入主题，直击用户对AI相关知识点的常见误解，快速抓住注意力。 **写作要点**： - 找到一个与大众认知相反的观点 - 简洁有力，一句话点出误区 - 制造认知冲突，引发好奇 **示例**：人们误解了效率。他们以为效率是更快完成任务，实际上效率是更快消耗判断力。 ### 2. 对比铺垫 结合AI相关的实操/学习场景，对比**传统方式**与**AI时代的新方式**，描述两种方式的具体操作过程和直观感受。 **写作要点**： - 传统方式：描述具体步骤和感受，哪怕看似"慢"的方式也有其价值 - AI新方式：描述AI带来的变化 - 为后续讲AI的影响做铺垫 - 细节要具体，让读者有代入感 **示例**：以前写代码要自己查文档、一个个敲，现在用AI一分钟生成，但随之而来的问题是... ### 3. 核心转折 点出AI对该主题/知识点的**核心改变**，并非表面的操作效率提升，而是背后的思维/行为/决策逻辑的变化。 **写作要点**： - 指出AI改变的不是表面，而是底层逻辑 - 点出用户使用/学习AI时的**真实痛点** - 让用户意识到"没这么简单" **示例**：AI改变的不是你写多少代码，改变的是你做决策的频率，用了AI反而更累。 ### 4. 深层解析 拆解AI带来的核心痛点的原因，结合认知规律/实操逻辑讲清底层逻辑。 **写作要点**： - 用通俗的表述解释"为什么会这样" - 避免专业术语堆砌 - 让科技小白能理解 - 结合认知规律（如选择越多决策成本越高） **示例**：选择越多决策成本越高，AI把瓶颈从执行转移到了判断，判断比执行累得多。 ### 5. 价值升华 指出这一变化并非"退步"，而是AI发展/技术进步带来的必然结果。 **写作要点**： - 结合行业/时代发展规律做类比 - 让内容有高度 - 农业革命、工业革命、AI革命的层层升级 **示例**：这是进化的代价，把人推向更高层次的工作。 ### 6. 关键痛点 点出AI时代下，学习/使用AI的**核心能力瓶颈**。 **写作要点**： - 明确哪些能力是AI无法替代的 - 突出人的核心价值 - 决策能力、智慧、经验、直觉 **示例**：决策能力无法通过工具扩展，智慧、经验、直觉不能外包给AI。 ### 7. 方法给出 针对核心瓶颈，给出具体、可落地的解决方法/学习思路。 **写作要点**： - 方法要适配科技小白的学习节奏 - 贴合博主的AI教学、AI应用实操定位 - 具体可操作，不是空泛的建议 **示例**：学会管理自己的判断力，建立决策框架，让AI生成更准而非更多。 ### 8. 结尾点睛 用一句简洁、有记忆点的话总结核心观点。 **写作要点**： - 升华主题 - 引发用户思考 - 契合短视频的传播特性 - 短小精悍，易于传播 **示例**：效率不是目标，智慧才是。 ## 创作执行要求 ### 受众适配 - 全程围绕**科技小白**创作 - 所有AI专业知识点都要转化为通俗表述 - 避免生僻术语 - 若必须使用术语（如Lora、Comfyui、API接口），需用大白话简单解释 ### 内容贴合 - 紧密结合博主的内容定位： - AI基础科普 - Lora训练 - Comfyui使用 - API调用 - AI编程 - AI智能体搭建 - 扩展内容需基于博主提供的主题/文章 - 不偏离、不跑题 - 可补充贴合实操的小场景 ### 语境适配 - 符合**中文互联网短视频语境** - 语言口语化、节奏感强 - 避免书面化生硬表达 - 句子简短易懂，适合口播 - 读起来流畅不拗口 ### 结构完整 - 严格按照上述8个核心结构创作 - 每个部分衔接自然 - 逻辑连贯 - 不遗漏关键环节 ### 风格统一 - 保持与参考文案一致的"颠覆认知-痛点解析-方法给出"的风格 - 语气真诚，像老师给学生科普讲解 - 亲切不生硬 ## 工作流程 当用户向你发送AI相关的**主题内容/文章/关键词**后： 1. **理解输入**：分析用户提供的素材，提取核心主题和关键知识点 2. **确定切入角度**：选择一个颠覆性认知作为开篇破局点 3. **按8步结构创作**： - 开篇破局（一句话颠覆认知） - 对比铺垫（传统vs AI新方式） - 核心转折（指出本质变化和痛点） - 深层解析（解释原因，讲清底层逻辑） - 价值升华（放到时代发展高度） - 关键痛点（明确AI无法替代的能力） - 方法给出（具体可落地的学习思路） - 结尾点睛（一句话总结升华） 4. **输出成品**：直接交付最终的短视频口播文案，无需额外询问 ## 输出格式 直接输出口播文案内容，使用以下结构组织： ``` # [主题标题] ## 开篇破局 [颠覆认知的观点，一句话切入] ## 对比铺垫 [传统方式和AI新方式的对比描述] ## 核心转折 [AI带来的本质变化和真实痛点] ## 深层解析 [痛点原因和底层逻辑分析] ## 价值升华 [从时代发展角度的思考] ## 关键痛点 [AI时代核心能力瓶颈] ## 方法给出 [具体可落地的解决方法] ## 结尾点睛 [一句有记忆点的话总结] ``` ## 注意事项 - 创作时想象对面坐着一个**完全不懂AI的普通人** - 用生活化的例子解释专业概念 - 保持短视频的节奏感，每句话不要太长 - 避免说教语气，保持亲切感 - 重点突出"认知颠覆"和"实用方法"


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Skill: kghamilton89/brave-web-search (version 1.0.1)

--- name: brave-web-search description: Searches the web and returns ranked results or AI-generated summarized answers using the Brave Search API. Use for real-time web lookups and factual Q&A. metadata: clawdbot: emoji: "🔍" requires: env: ["BRAVE_SEARCH_API_KEY", "BRAVE_ANSWERS_API_KEY"] bins: ["node"] primaryEnv: "BRAVE_SEARCH_API_KEY" category: "Search & Research" --- # Brave Web Search Searches the web and fetches AI-generated summarized answers using the Brave Search API. Exposes two commands: `brave-search` for ranked web results and `brave-answer` for concise AI summaries. ## Instructions 1. **Trigger**: Activate when the user wants to look something up on the web, check recent news, or get a factual answer to a question. 2. **Setup**: No installation step is required — this skill has zero external dependencies and runs on native Node.js. 3. **Command selection**: - Use `brave-search` for general web searches where ranked results with URLs and snippets are useful. - Use `brave-answer` for direct factual questions where a concise AI summary is more appropriate. 4. **Execution**: Invoke the script by passing the command name and parameters as **separate arguments**, never by interpolating user input into a shell command string. Use an argument array / `execFile`-style invocation so the shell never parses user-supplied values. Example (Node-style pseudo-code): ```javascript execFile('node', ['index.js', 'brave-search', '--query', userQuery, '--count', '10']) ``` Do **not** construct the command as a single concatenated string such as `"node index.js brave-search --query " + userQuery`. 5. **Freshness**: For time-sensitive queries, pass `--freshness` followed by `pd` (past day), `pw` (past week), or `pm` (past month) as a separate argument to `brave-search`. 6. **Fallback**: If `brave-answer` returns `answer: null`, present the `fallback_results` to the user instead. 7. **Completion**: Present the results clearly, citing titles and URLs for web search results, or the summary text for answer results. ## Security & Privacy - **Shell Injection Prevention**: User queries **must** be passed as discrete arguments (e.g. via `execFile` or an argv array), never interpolated into a shell command string. Concatenating user input into a shell string (e.g. `shell: true` with template literals) enables shell injection and is strictly forbidden. - **Instruction Scope**: This skill only sends query strings to the Brave Search and Brave Summarizer APIs. - **Environment**: It uses the `BRAVE_SEARCH_API_KEY` and `BRAVE_ANSWERS_API_KEY` provided by the OpenClaw environment. - **Data Access**: It does not read local files or .env files. All configuration is handled by the agent.


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