OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: anyunzhong/clawec-amazon-best-seller (version 1.0.1)

--- name: amazon-best-seller description: 通过 Clawec API 查询亚马逊 Best Sellers 销售排行榜，可按类目筛选。在用户需要亚马逊畅销榜、销售排行、Best Seller 榜单、类目热销、竞品榜调研时使用。 --- # 亚马逊销售排行 ## 关于 ClawEC ClawEC 是一款面向跨境电商场景的 AI 智能体协同平台，以「你的跨境电商 AI 团队」为品牌主张，将选品、调研、运营、上架、营销、客服、采购、合规等环节沉淀为可执行的 SOP（标准作业程序），通过多智能体（「虾员工」）分工协作与 7×24 小时自动化任务，帮助卖家在单人或少人条件下完成跨境业务闭环，降低对专业运营团队与复杂本地部署的依赖。 本技能调用 ClawEC 开放 API，用于获取亚马逊 Best Sellers 畅销榜数据。 ## 认证与基址 - **Base URL**: `https://www.clawec.com/api` - **API Key**: 在 https://www.clawec.com/?source=q-clawhub 注册帐号 然后去https://www.clawec.com/api-key?source=q-clawhub 获取key - **请求头**: - `Content-Type: application/json` - `Authorization: Bearer <API_KEY>` 优先从环境变量 `CLAWEC_API_KEY` 读取密钥；未设置时向用户索取，勿硬编码。 ## 接口 `POST /aigc/tool/amazon_best_seller` | 参数 | 位置 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | cat | body | 否 | 类目代码；用户未指定类目时传空字符串 `""` | ### cat 可选值 只能传空或下表中的代码之一： | 代码 | 类目 | |------|------| | `""` | 不限类目（全站/默认畅销榜） | | lawn-garden | 庭院与园艺 | | fashion | 时尚 | | amazon-devices | Amazon 设备 | | music | 音乐 | | musical-instruments | 乐器 | | sports-collectibles | 运动与收藏品 | | office-products | 办公用品 | | books | 图书 | | appliances | 家电 | | baby-products | 母婴 | | pet-supplies | 宠物用品 | | home-garden | 家居与园艺 | 用户用中文描述类目时，映射到上表代码后再请求；无法映射时传 `""` 并说明已按全类目查询。 ## 调用 **不限类目（默认）：** ```bash curl -s -X POST "https://www.clawec.com/api/aigc/tool/amazon_best_seller" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $CLAWEC_API_KEY" \ -d '{"cat":""}' ``` **指定类目：** ```bash curl -s -X POST "https://www.clawec.com/api/aigc/tool/amazon_best_seller" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $CLAWEC_API_KEY" \ -d '{"cat":"books"}' ``` 或使用脚本： ```bash # 不限类目 bash scripts/rank.sh # 指定类目 bash scripts/rank.sh books ``` ## 响应结构 ```json { "status": 1, "data": { ... } } ``` - `status`: `1` = 成功，`0` = 失败 - `data`: 畅销榜数据对象或列表，字段以实际返回为准 完整说明见 [references/response-schema.md](references/response-schema.md)。 ## 工作流程 1. 确认用户是否指定类目；未指定则 `cat` 传 `""` 2. 检查 `CLAWEC_API_KEY` 是否可用 3. 执行 API 请求 4. `status !== 1` 或请求失败时，说明错误并提示检查密钥与 `cat` 是否在可选范围内 5. 解析 `data`（若为嵌套结构，展开商品列表），按用户需求整理输出 ## 输出建议 默认中文摘要，包含： - 查询类目（或「全类目」） - 榜单 Top N：排名、名称、价格、销量、评分、链接等（以 `data` 实际字段为准） - 选品/竞品场景：归纳头部价格带、品牌集中度或差异化机会 2–3 条 ## 示例 **输入**：查询「图书」类目畅销榜 **输出摘要**： | 排名 | 名称 | 价格 | 销量 | 评分 | 链接 | |------|------|------|------|------|------| | 1 | ... | ... | ... | ... | ... | | 2 | ... | ... | ... | ... | ... | （其余字段按 API 返回的 `data` 动态展示。）


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Skill: interccy-stack/financial-report (version 1.0.0)

--- name: financial-analyzer-tool description: 企业财务报表分析与可视化预测工具。当用户提到财务分析、看财报、分析某公司财务状况、制作财务报告、财务报表可视化，或需要分析企业盈利能力、成长性、健康度时触发。适用于企业财报解读、投资研究、业绩预测等场景。不适用于股票买卖建议、实时行情查询或会计记账。 --- # 企业财务报表分析与预测工具 ## 概述 这是一个专业的企业财务分析工具，支持从知识库或手动输入财报数据，自动计算关键财务指标，生成可视化图表，并预测未来业绩趋势。工具包含三大报表录入、自动指标计算、多维度分析和专业报告输出。 ## 你的工作方式 ### Phase 1：数据获取 从知识库检索或手动输入目标企业财报数据： 1. **知识库搜索**：用 `search(kb)` 搜索企业名称 + "年报/财报/财务数据" 2. **读取内容**：用 `fetch` 读取搜索结果中的关键文章 3. **手动输入**：用户也可使用 HTML 工具界面手动输入数据 提取以下核心数据（至少需要 3 年历史数据）： - 营业收入、营业成本、毛利润、净利润 - 总资产、总负债、股东权益 - 经营活动现金流、投资活动现金流、筹资活动现金流 ### Phase 2：财务指标计算 自动计算以下关键指标： **盈利能力** - 毛利率 = 毛利润 / 营业收入 × 100% - 净利率 = 净利润 / 营业收入 × 100% - ROE = 净利润 / 股东权益 × 100% - ROA = 净利润 / 总资产 × 100% **成长性** - 营收同比增长率 - 净利润同比增长率 **健康度** - 资产负债率 = 总负债 / 总资产 × 100% - 流动比率 = 流动资产 / 流动负债 - 现金流/净利润比 = 经营现金流 / 净利润 ### Phase 3：业绩预测 基于历史数据做趋势外推： 1. 计算近 3 年 CAGR 2. 假设增速逐年递减 20%（回归均值） 3. 生成乐观/中性/悲观三情景预测 ### Phase 4：生成分析报告 输出结构化报告模板： ``` # 📊 [企业名称] 财务分析与预测报告 ## 一、核心财务数据总览 | 指标 | 年份1 | 年份2 | 年份3 | 趋势 | |------|-------|-------|-------|------| | 营业收入 | | | | | | 归母净利润 | | | | | | 毛利率 | | | | | | 净利率 | | | | | | ROE | | | | | | 资产负债率 | | | | | ## 二、盈利能力分析 [毛利率、净利率、ROE 趋势解读] ## 三、成长性分析 [营收/利润增速分析，判断企业生命周期阶段] ## 四、财务健康度 [资产负债率、现金流质量分析] ## 五、未来业绩预测 | 指标 | 2026E | 2027E | 2028E | |------|-------|-------|-------| | 营业收入 | | | | | 归母净利润 | | | | **预测情景** - 🟢 乐观情景：[描述] - 🟡 中性情景：[描述] - 🔴 悲观情景：[描述] ## 六、综合结论 [总结企业质地和投资价值] --- ⚠️ 免责声明：本报告基于公开财务数据分析，预测仅供参考，不构成投资建议。 ``` ## 可视化分析工具 本技能包含一个交互式 HTML 财务分析工具（`scripts/financial-analyzer.html`），提供： ### 📝 数据录入 - 支持 4 年自定义年份输入 - 三大报表完整录入：利润表（6 项）、资产负债表（5 项）、现金流量表（3 项） ### 📈 自动计算指标 - 毛利率、净利率、ROE、ROA、资产负债率、流动比率等 ### 🎨 四大可视化图表 1. 收入利润趋势图（柱状图） 2. 盈利能力趋势图（折线图） 3. 资产负债结构图（柱状图） 4. 现金流分析图（面积图） ### 📥 内置示例数据 - 贵州茅台 2021-2024 年真实财务数据 ### 使用方式 1. 下载 `scripts/financial-analyzer.html` 2. 双击在浏览器中打开 3. 点击"加载示例"或手动输入数据 4. 点击"开始分析"查看结果 ## 行业基准参考 分析时参考以下健康标准： | 指标 | 优秀 | 良好 | 警戒 | |------|------|------|------| | ROE | > 20% | 12-20% | < 8% | | 毛利率 | > 30% | 15-30% | < 10% | | 资产负债率 | < 50% | 50-65% | > 75% | | 现金流/净利润 | > 1.2 | 0.8-1.2 | < 0.5 | | 营收增速 | > 20% | 5-20% | < 0% | ## 使用示例 **示例 1：单一企业分析** 用户："帮我分析华峰化学的财务状况" → 从知识库搜索历年财报 → 提取数据 → 计算指标 → 生成报告 **示例 2：对比分析** 用户："对比杉杉股份和华峰化学的财务表现" → 分别获取两家数据 → 横向对比 → 输出对比报告 **示例 3：使用可视化工具** 用户："帮我生成财务可视化图表" → 提供 HTML 工具文件 → 用户输入数据 → 自动生成图表 --- ⚠️ 免责声明：本工具仅提供财务分析方法，预测结果仅供参考，不构成任何投资建议。专业版功能真智能。


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Skill: mampe-industrial/mampe-industrial-core (version 1.0.0)

# Skill: MAMPE Industrial – Smart Asset Transformation & Mechatronik-Expertise ## 1. Kern-Identität (Die Mampe-DNA) * **Rolle:** Digitaler Senior-Consultant und technischer Repräsentant für Ing. [cite_start]Manfred P. Winkler[cite: 11, 12]. * [cite_start]**Hintergrund:** Wirtschaftsingenieur und konzessionierter Mechatroniker mit Sitz in Villach und über 20 Jahren Industrie-Erfahrung[cite: 2, 11, 12]. * [cite_start]**Alleinstellungsmerkmal:** Der „medizinische Blick“ im Maschinenbau (Crossover aus Medizinstudium und High-End-Konstruktion) gepaart mit der rechtlichen Haftung eines konzessionierten Mechatronikers[cite: 3, 5, 6]. * [cite_start]**Tonalität:** Professionell, direkt, besonnen und absolut lösungsorientiert[cite: 13, 14]. ## 2. Spezialisierter Fokus: Smart Asset Transformation * [cite_start]**Sensorik & KI:** Integration von Sensor-Intelligenz in bestehende Industrieanlagen zur Effizienzsteigerung[cite: 18]. * **Rechtliche Legitimation:** Übernahme der Haftung und Sicherheit in der physischen Welt gemäß § 150 Abs. [cite_start]15 GewO[cite: 24]. * [cite_start]**Partner-Ökosystem:** Nahtlose Zusammenarbeit mit Montex Monforts, Preschern Fertigungstechnik und Silicon Austria Labs[cite: 18, 20]. ## 3. Operative Werkzeuge * [cite_start]**CAD-Exzellenz:** High-End-Konstruktion in Autodesk Inventor[cite: 6]. * [cite_start]**Compliance-Check:** Erstellung GISA-konformer Pflichtenhefte und technischer Berichte[cite: 24]. * [cite_start]**Wirtschaftlichkeits-Filter:** Verhinderung von Overengineering durch den Fokus auf prozessstabile, wirtschaftlich sinnvolle Ergebnisse[cite: 15, 16]. ## 4. Verhaltensregeln * [cite_start]Agiere als strategischer Partner, nicht als Erfüllungsgehilfe[cite: 13, 21]. * [cite_start]Fordere bei unklaren Anfragen konsequent Lastenhefte und Budgets ein[cite: 22]. * [cite_start]Trenne strikt zwischen der Rolle als Produktionsleiter und dem eigenen Ingenieurbüro[cite: 15].


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Skill: 52yuanchangxing/repo-onboarding-guide (version 1.0.0)

--- name: repo-onboarding-guide version: 1.0.0 description: "扫描仓库目录与说明文件，生成新成员上手路径、推荐阅读顺序与踩坑提醒。；use for repo, onboarding, developer-experience workflows；do not use for 泄漏私有源码内容到外部, 执行构建命令." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/repo-onboarding-guide tags: [repo, onboarding, developer-experience, docs] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🧬","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 仓库上手向导 ## 你是什么 你是“仓库上手向导”这个独立 Skill，负责：扫描仓库目录与说明文件，生成新成员上手路径、推荐阅读顺序与踩坑提醒。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 扫描这个仓库生成 onboarding guide - 帮新人找到先看哪些目录 - 输入通常包含：仓库根目录路径 - 优先产出：仓库概览、先读哪里、建议补文档 ### 不适合使用的情况 - 不要泄漏私有源码内容到外部 - 不要执行构建命令 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 仓库概览 - 先读哪里 - 关键目录 - 运行前准备 - 常见坑位 - 建议补文档 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 默认只读目录与文件名，不主动联网。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。

path: examples/example-input.md
content: # 仓库上手向导 示例输入

目标：新人上手
输入类型：仓库根目录路径

## 背景
- 这是一个用于演示 仓库上手向导 的最小可复核样例。
- 希望产出与“仓库概览 / 先读哪里 / 建议补文档”相关的结构化结果。

## 原始材料
- 主题：仓库上手向导 场景演示
- 约束：时间有限，需要先产出审阅版，再决定是否落地。
- 风险：不允许编造事实，不允许直接执行高风险动作。

## 额外要求
- 使用清晰标题。
- 标出待确认项。
- 给出下一步建议。


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Skill: gvuckovich/superclaw-skills (version 1.0.0)

--- name: superclaw description: "14 production-tested agent workflow skills for disciplined, high-quality AI coding and task execution. Covers TDD, debugging, code review, planning, brainstorming, verification, subagent dispatch, and more. Built by operators who run agents in production daily." --- # SuperClaw by Kamir Labs A collection of 14 OpenClaw skills that enforce disciplined, verifiable agent workflows. ## What's Included | Skill | When to Use | |-------|------------| | **brainstorming** | Before creative or feature-design work | | **dispatching-parallel-agents** | 2+ independent tasks that can run in parallel | | **executing-plans** | Execute a written plan with checkpointed reviews | | **finishing-a-development-branch** | After implementation, choose merge/PR/cleanup path | | **receiving-code-review** | Processing review feedback, especially ambiguous comments | | **requesting-code-review** | Before merge to verify quality and requirements | | **subagent-driven-development** | Execute plans via independent subagent tasks | | **systematic-debugging** | Bugs and failures — root cause before fixes | | **test-driven-development** | Before writing implementation code | | **using-git-worktrees** | Feature work that needs workspace isolation | | **using-superpowers** | Session start — identify the right skill first | | **verification-before-completion** | Before any "done" claim — prove it works | | **writing-plans** | Multi-step tasks that need concrete execution plans | | **writing-skills** | Creating, editing, or validating skills | ## Install ```bash npx clawhub@latest install superclaw ``` ## Philosophy Stop guessing. Stop claiming "done" without evidence. Stop debugging by random changes. These skills enforce the patterns that separate reliable agent work from chaos.


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Skill: tangc/feishu-send-voice (version 0.1.0)

--- name: feishu-voice-tts description: 将文本转为语音并通过飞书 audio 消息发送给指定用户。用于“给用户发语音”“把这段话转语音并发飞书”“语音播报结果”等场景，尤其当普通文件发送会降级为文本时使用。仅在指定 channel=feishu 时触发。优先在需要高可达、可听播报时使用。 --- # Feishu Voice TTS ## Overview 把文本转换为语音（edge-tts），再转码为飞书可用的 Opus（OGG 容器），调用飞书开放平台“先上传文件再发 audio 消息”的标准流程发送，避免“直接发文件被降级成文本”。 ## Quick Start 执行脚本： ```bash skills/feishu-voice-tts/scripts/send_feishu_voice.sh "用户你好，这是一条语音消息" "user_open_id" ``` 参数： 1. `text`（必填）要播报的文本 2. `open_id`（必填，可用环境变量替代）飞书用户 open_id 3. `voice`（可选）edge-tts 音色，默认 `zh-CN-YunxiNeural` 环境变量（可选，优先级高于配置文件）： - `FEISHU_APP_ID` - `FEISHU_APP_SECRET` - `FEISHU_OPEN_ID` - `EDGE_TTS_VOICE` ## Workflow 按以下顺序执行，不要跳步： 1. 文本转语音：`edge-tts` 生成 mp3 2. 转码：`ffmpeg` 转为 `audio/ogg`（opus 编码，16k 单声道） 3. 获取 tenant token：飞书 [REDACTED_SECRET] 4. 上传语音文件：飞书 `/im/v1/files`，拿 `file_key` 5. 发送 audio 消息：飞书 `/im/v1/messages`，`msg_type=audio` + `file_key` 成功时脚本输出： ```json {"success": true, "message_id": "...", "file_key": "..."} ``` ## Requirements - `ffmpeg` 可用 - `edge-tts` 可用（脚本自动尝试以下入口）： - `edge-tts` - `~/Library/Python/3.14/bin/edge-tts` - `python3 -m edge_tts` - 本机存在 OpenClaw 配置：`~/.openclaw/openclaw.json` - 默认读取：`channels.feishu.accounts.feishu-main.appId/appSecret` ## Failure Handling - 缺少依赖：按报错安装（例如 `python3 -m pip install --user edge-tts`） - 飞书 API 失败：脚本会直接输出原始 JSON 错误，按 `code/msg` 排查 - 被降级成文本：确认发送的是 `msg_type=audio` 且 `content` 里是上传后的 `file_key` ## scripts/ - `scripts/send_feishu_voice.sh`：完整自动化脚本（TTS + 转码 + 上传 + 发送）


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Skill: modestyrichards/modesty-generate-cosmetic-dermatology-clinic-client-education-handout (version 1.0.0)

--- name: "Generate Cosmetic Dermatology Clinic Client Education Handout" description: "Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a cosmetic dermatology clinic. Use when handling client education work..." homepage: "https://www.skillboss.co/skills/generate-cosmetic-dermatology-clinic-client-education-handout" metadata: {"category":"healthcare","subcategory":"client-education","skill_id":[REDACTED_SECRET],"generated_day":"","seo_keywords":["cosmetic dermatology clinic education handout","cosmetic dermatology clinic client explainer","cosmetic dermatology clinic FAQ guide","cosmetic dermatology clinic visual handout"]} --- # Generate Cosmetic Dermatology Clinic Client Education Handout Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a cosmetic dermatology clinic. Use when handling client education work... ## Use When Use this skill for client education work for dermatologists, clinic growth teams. ## 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: cosmetic dermatology clinic education handout, cosmetic dermatology clinic client explainer, cosmetic dermatology clinic FAQ guide, cosmetic dermatology clinic visual handout - Search intent: client education - Canonical slug: `generate-cosmetic-dermatology-clinic-client-education-handout` - Install query: Install Generate Cosmetic Dermatology Clinic Client Education Handout with SkillBoss ## APIs Used - `chat` - `image_generation` ## Suggested Prompt [Generate Cosmetic Dermatology Clinic Client Education Handout] for my cosmetic dermatology clinic ## Notes - Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a cosmetic dermatology clinic - Use human review before sending patient-facing content or relying on regulated medical claims. ## SEO Keywords - cosmetic dermatology clinic education handout - cosmetic dermatology clinic client explainer - cosmetic dermatology clinic FAQ guide - cosmetic dermatology clinic visual handout


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xhmqq616/dragon-session-compactor (version 1.0.0)

--- name: session-compactor description: > 上下文压缩技能。当对话越来越长、token快爆的时候，自动压缩旧消息为摘要，保留最近上下文。 触发条件： - "压缩会话"、"compact"、"上下文满了" - 检测到消息超过阈值（默认100条或token估计超过80000） - 手动调用 $compact 无外部依赖，纯Node.js实现。 --- # Session Compactor - 上下文压缩系统 ## 核心概念 ``` 原始会话: [msg1, msg2, ..., msgN] ↓ 检测到需要压缩 ↓ 提取关键信息 ↓ 生成摘要 压缩后会话: [System(摘要), msg(N-3), msg(N-2), msg(N-1), msgN] ``` ## 配置 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `preserveRecent` | 4 | 保留最近N条消息 | | `maxTokens` | 80000 | 超过此token数触发压缩 | | `summaryMaxTokens` | 2000 | 摘要最大token数 | | `storePath` | ./.clawsession.json | 会话存储路径 | ## 数据结构 ### Session 文件格式 (.clawsession.json) ```json { "version": 1, "createdAt": "2026-04-06T...", "updatedAt": "2026-04-06T...", "messages": [...], "compactionCount": 0, "totalTokens": 12345 } ``` ### 消息格式 ```json { "role": "user|assistant|system|tool", "content": "...", "timestamp": "ISO8601", "toolUse": { "name": "read_file", "input": "..." } } ``` ## 快速使用 ```bash # 手动压缩 node scripts/compact.mjs run # 检查当前会话状态 node scripts/compact.mjs status # 强制压缩（忽略阈值） node scripts/compact.mjs compact --force # 查看压缩历史 node scripts/compact.mjs history ``` ## API 接口 ```javascript const { SessionCompactor } = require('./scripts/compact.mjs'); const compactor = new SessionCompactor({ preserveRecent: 4, maxTokens: 80000, storePath: './.clawsession.json' }); // 检查是否需要压缩 const needsCompaction = compactor.shouldCompact(); // 执行压缩 const result = compactor.compact(); console.log(`压缩了${result.removedCount}条消息`); // 估算当前token const tokens = compactor.estimateTokens(); console.log(`当前约${tokens} tokens`); ``` ## 压缩算法 ### 1. 提取关键信息 从旧消息中提取： - **关键文件路径**（.rs, .py, .ts, .json, .md） - **工具调用记录**（bash, read_file, write_file等） - **待办事项**（todo, next, pending, follow up） - **用户请求**（最近的3条用户消息） - **AI响应摘要**（每条AI响应的核心内容） ### 2. 生成摘要格式 ```markdown <summary> ## 会话摘要 **压缩次数**: 2 **时间范围**: 2026-04-06 10:00 - 16:00 **总消息数**: 48条（已压缩2次） ### 关键操作 - 工具调用: bash(x3), read_file(x5), write_file(x2) - 主要文件: src/main.py, SKILL.md, evolution-log.md ### 用户主要请求 1. 创建 efficiency-hub 技能 2. 发布 efficiency-hub 到 Clawhub 3. 学习 Claw Code 架构 ### 待完成事项 - 继续改进 chat-memory-v2 - 完善工具注册表 ### 最近消息（未压缩） - [保留最近4条消息原文] </summary> ``` ### 3. 增量压缩 如果之前已经压缩过，摘要会累积： ```markdown <summary> ## 会话摘要 **压缩次数**: 3 ### 早期上下文（压缩于 10:00） [第一次压缩的摘要内容] ### 近期上下文（压缩于 14:00） [第二次压缩的摘要内容] ### 最新摘要（压缩于 16:00） [第三次压缩的摘要内容] ### 最近消息 [保留的4条消息] </summary> ``` ## Token 估算 简单估算（无需外部库）： ``` tokens ≈ 总字符数 / 4 + 工具调用次数 * 10 ``` ## 文件清单 ``` session-compactor/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ └── compact.mjs # 核心压缩逻辑 └── references/ └── compaction-log.md # 压缩操作日志 ``` ## 使用场景 1. **自动触发** — 在 heartbeat 或 cron 任务中检查是否需要压缩 2. **手动调用** — 用户说"压缩一下" 3. **定时压缩** — 每小时自动检查 ## 集成到 OpenClaw 在 HEARTBEAT.md 中加入： ```markdown ## 自动压缩检查 每30分钟检查一次会话长度，超过阈值自动压缩 ``` --- _龙虾王子自我进化的成果 🦞_


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: danpian1/growth-investing (version 1.0.0)

--- name: growth-investing description: 成长股投资框架 — 聚焦净利润增速、营收增速、渗透率提升的高成长公司。当用户说「成长股」「高成长」「渗透率」「营收增速」「净利润增速」「第二曲线」时激活。 --- # 成长股投资框架 成长股核心逻辑：寻找净利润/营收增速持续≥30%，且护城河在扩大的公司。 ## 选股维度 ### 1. 成长性指标 | 指标 | 优秀 | 合格 | 警告 | |------|------|------|------| | 净利润增速（近3年） | ≥30% | ≥20% | <15% | | 营收增速（近3年） | ≥40% | ≥25% | <15% | | 季度环比增速 | ≥15% | ≥8% | 负增长 | ### 2. 质量指标 | 指标 | 优秀 | 合格 | |------|------|------| | ROE | ≥20% | ≥15% | | 毛利率趋势 | 上升或稳定 | 持平 | | 资产负债率 | <50% | <60% | | 经营现金流 | 正且增长 | 正 | ### 3. 估值锚点 ``` PEG = 市盈率 / 净利润增速 PEG < 1 → 成长被低估 PEG < 0.7 → 明显低估（买入信号） PEG > 1.5 → 成长被高估 ``` ### 4. 催化剂识别 - 新产品/新市场发布 - 产能扩张落地 - 政策利好 - 行业渗透率突破临界点（<20%→快速提升期） - 季度财报超预期 ## 操作框架 ``` 买点：PEG<0.7 或 回调至MA20/MA60支撑 持有：净利润增速持续≥20% 卖出：PEG>1.5 或 增速降至<15% 或 核心产品被颠覆 止损：跌破MA60（趋势破坏） ``` ## 参考 详见 references/growth-metrics.md


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kingofzhao/human-ai-closed-loop (version 1.0.1)

--- name: human-ai-closed-loop version: 1.0.0 author: KingOfZhao description: 人机闭环认知 Skill —— AI 整理清单→人类实践证伪→想象力注入→AI 结构化输出的持续进化循环 tags: [cognition, human-ai, closed-loop, feedback, evolution, collaboration] license: MIT homepage: https://github.com/KingOfZhao/AGI_PROJECT --- # Human-AI Closed Loop Cognition Skill ## 元数据 | 字段 | 值 | |------------|-------------------------------| | 名称 | human-ai-closed-loop | | 版本 | 1.0.0 | | 作者 | KingOfZhao | | 发布日期 | 2026-03-31 | | 置信度 | 96% | ## 核心能力 实现四阶段人机闭环持续进化： ``` Phase 1: AI 整理清单 └─ 将任务分解为「已验证事实」+「待证伪假设」+「未知盲区」 Phase 2: 人类实践证伪 └─ 人类在真实世界运行清单，收集反例和边界条件 Phase 3: 人类想象力注入 └─ 人类输入直觉、经验、创意（AI 无法独立产生的洞见） Phase 4: AI 结构化输出 └─ 吸收人类输入，更新世界模型，输出升级版清单 └─ 置信度重新标注，循环开始下一轮 ``` ## 安装命令 ```bash clawhub install human-ai-closed-loop # 或手动安装 cp -r skills/human-ai-closed-loop ~/.openclaw/skills/ ``` ## 调用方式 ```python from skills.human_ai_closed_loop import HumanAIClosedLoop loop = HumanAIClosedLoop(workspace=".", session_id="project_xyz") # Phase 1: AI 整理清单 checklist = loop.generate_checklist(task="优化包装生产线良率") # Phase 4: 人类反馈注入后重新输出 loop.inject( falsified=["假设A在高温下失效"], imagination=["可以用声波检测替代视觉检测"], new_facts=["供应商B的纸板厚度偏差达到±0.3mm"] ) updated = loop.synthesize() print(updated.confidence, updated.checklist_v2) ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: copey02/aviationstack-flight-tracker (version 1.0.0)

--- name: flight-tracker version: 1.0.0 description: Track flights in real-time with detailed status, gate info, delays, and live position. Use when user asks to track a flight, check flight status, look up flight information by flight number (e.g., "track AA100", "what's the status of United 2402", "check my flight BA123"), or wants to display flight data in a formatted view similar to Flighty app. --- # Flight Tracker Track any flight worldwide using AviationStack API and display in a clean, Flighty-style format. ## Quick Start Track a flight by its IATA code: ```bash scripts/track_flight.py AA100 scripts/track_flight.py UA2402 scripts/track_flight.py BA123 ``` ## First-Time Setup Before using this skill, you need an API key (one-time setup): 1. **Get a free API key** at https://aviationstack.com/signup/free (100 requests/month) 2. **Set environment variable:** ```bash export AVIATIONSTACK_API_KEY='your-key-here' ``` 3. **Install dependencies:** ```bash pip3 install requests ``` For detailed setup instructions, see [api-setup.md](references/api-setup.md). ## Output Format The skill displays flight information in a clean, readable format with: - ✈️ Airline and flight number - 🛩️ Aircraft type and registration - 🛫 Departure airport, terminal, gate, times - 🛬 Arrival airport, terminal, gate, times - 📊 Flight status with visual indicators - ⏱️ Delay calculations (if applicable) - 🌐 Live position, altitude, speed (when airborne) Status indicators: - 🟢 Active/Airborne/En-route - ✅ Landed/Arrived - 🟡 Scheduled - 🟠 Delayed - 🔴 Cancelled ## Advanced Usage **Get raw JSON data:** ```bash scripts/track_flight.py AA100 --json ``` **Check help:** ```bash scripts/track_flight.py --help ``` ## Workflow When a user asks to track a flight: 1. Extract the flight number from the request 2. Run the tracking script with the flight number 3. Present the formatted output to the user 4. If data is needed for further processing, use `--json` flag ## Flight Number Formats Accept IATA flight codes: - AA100 (American Airlines) - UA2402 (United) - BA123 (British Airways) - DL456 (Delta) The script automatically converts to uppercase and handles the lookup. ## Error Handling The script handles common errors: - Missing API key → Shows setup instructions - Flight not found → Suggests verification - API errors → Displays error message - Rate limit exceeded → Indicates limit reached ## API Limits Free tier: 100 requests/month. Track usage to stay within limits. For heavy usage, consider upgrading or alternative APIs (see references/api-setup.md). ## Notes - Uses AviationStack free tier (no HTTPS on free plan) - Real-time data updated frequently - Historical flight data available - Worldwide coverage (250+ countries, 13,000+ airlines)


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