OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: rockywang0910-ux/competitor-alert-system (version 1.0.0)

--- name: competitor-alert-system version: 1.0.0 description: "竞品情报警报系统 | 全网监控竞争对手动态，自动生成每日/每周情报简报。支持监控：官网更新、社交媒体、内容发布、价格变动、融资动态、舆情监控。输入竞品名单，AI自动完成全网监控+报告生成+推送，全流程无人值守。专为投资人、商务负责人、市场研究人员设计。" author: 智生启元AI龙虾 license: MIT platforms: - openclaw tags: - 竞品监控 - 商业情报 - 竞争分析 - 市场监控 - 舆情监控 - 投资人 - B2B - 商业智能 price: 159 --- # 竞品情报警报系统 全网监控竞品动态，自动生成情报简报。 ## 触发词 当用户提到以下内容时激活此skill： - "监控竞品" - "竞争对手动态" - "竞品分析" - "市场监控" - "情报收集" - "监控[公司名]" - "竞品周报" - "竞争对手在做什么" - "商业情报" - "舆情监控" --- ## 核心能力 ### 1. 竞品名单管理 **管理维度：** - 公司名称（全称+简称+曾用名） - 官网地址 - 主要社交媒体账号 - 关键产品线 - 融资阶段（用于判断公司状态） - 竞争对手优先级（核心/重要/一般） **输出：** 结构化竞品数据库，可持续更新 ### 2. 全网动态监控 **监控范围：** | 监控类型 | 信息来源 | 频率 | |---------|---------|------| | 官网更新 | 官网公告、新闻 | 每天 | | 社交媒体 | 微信公众号、微博、抖音、小红书 | 每天 | | 内容发布 | 知乎、36氪、虎嗅、投资界 | 每天 | | 招聘信息 | 拉勾、Boss直聘、猎聘 | 每周 | | 融资动态 | IT桔子、天眼查、烯牛数据 | 每天 | | 舆情监控 | 全网新闻、社交媒体提及 | 每天 | | 价格变动 | 官网、电商平台 | 每周 | | 监管信息 | 监管机构披露、企业信用信息 | 每周 | ### 3. 情报简报生成 **两种报告模式：** #### 每日快报（5分钟生成） ``` 📦 [公司名] 每日情报 📅 日期：XXXX年XX月XX日 【今日动态】 • [动态1描述] | 来源：[来源] • [动态2描述] | 来源：[来源] 【重点关注】 ⚠️ [需要重点关注的事项及分析] 【行动建议】 → [对用户有价值的建议] ``` #### 每周竞品报告（完整版） ``` 📊 [行业] 竞品周报 📅 周期：XXXX年XX月XX日 - XX日 【本周要闻】 • [竞品1]：[3条重要动态]+[简评] • [竞品2]：[3条重要动态]+[简评] • [竞品3]：[3条重要动态]+[简评] 【市场格局变化】 [本周市场格局的重要变化分析] 【竞品产品/战略动向】 [竞品在产品、战略、人员方面的重大变化] 【融资与估值动态】 [如有融资/上市动态，附简析] 【舆情摘要】 [正面/负面舆情一览] 【下周预测】 [基于现有信息的预判] 【战略建议】 → [对用户的具体行动建议] ``` ### 4. 重点警报触发 **自动触发条件：** - 竞品发布重大产品更新 - 竞品获得大额融资 - 竞品出现负面舆情（危机公关） - 竞品高管变动 - 竞品发起价格战 - 竞品进入新市场/新赛道 **触发时自动生成：** - 事件详情（what） - 影响分析（so what） - 应对建议（now what） --- ## 输入模板 ``` 竞品监控名单： 1. [公司名] | [官网] | [优先级:核心/重要/一般] 2. [公司名] | [官网] | [优先级:核心/重要/一般] 3. [公司名] | [官网] | [优先级:核心/重要/一般] 监控频率：[每日/每周] 报告格式：[简报/完整报告/两者都要] 特殊关注：[如有特别关注点，在此说明] ``` --- ## 工作流程 ### 单次情报查询 ``` Step 1：确认竞品名单 Step 2：全网搜索竞品最新动态 Step 3：筛选重要信息（过滤噪音） Step 4：生成情报简报 Step 5：标注重点+行动建议 ``` ### 持续监控模式（配合Cron） ``` 每日 09:00 → 生成前24小时竞品动态简报 每周一 09:00 → 生成上周完整竞品周报 实时监控 → 发现重大动态立即推送 ``` --- ## 输出示例 ### 每日快报示例 ``` 📦 竞品每日情报 | 2026年4月14日 【御娘食品今日动态】 • 御娘官方小红书发布新笔记《配料表干净到可怕》| 互动：1,247 | 状态：正常 • 御娘醉卤汁在Weee!平台上新评分4.8/5 | 状态：关注 • 未发现官网更新 【行业今日动态】 • [竞品A] 宣布完成B轮融资5000万元 | 来源：36氪 → [影响分析] • [竞品B] 抖音官方账号粉丝突破50万 | 来源：抖音 → [值得借鉴的点] 【重点关注】 ⚠️ [竞品C] 疑似在测试新品类——卤味预制菜 信号：在Boss直聘发布"预制菜研发工程师"职位 分析：若正式进入，将直接与[我方产品]竞争 【行动建议】 → 建议持续监控[竞品C]招聘动态，判断是否正式立项 → 建议我方加速[相关产品]的上市节奏 ``` ### 竞品周报目录示例 ``` 📊 餐饮调味品行业 竞品周报 周期：2026年4月7日 - 4月13日 一、本周竞品动态汇总 1.1 [竞品A] 周报 | 1.2 [竞品B] 周报 | 1.3 [竞品C] 周报 二、本周市场格局变化 2.1 行业融资事件 | 2.2 产品发布趋势 | 2.3 价格战监测 三、竞品战略分析 3.1 [竞品A]战略动向 | 3.2 [竞品B]战略动向 四、舆情监测 4.1 正面舆情TOP3 | 4.2 负面舆情预警 五、下周预判 5.1 竞品可能动作 | 5.2 市场机会窗口 六、战略建议 → 具体行动建议（优先级排序） ``` --- ## 使用场景 - **投资人**：投前尽调+投后监控被投公司竞争环境 - **企业高管**：实时掌握竞争对手战略动向 - **商务/BD**：了解合作伙伴及竞争对手最新动态 - **市场研究**：持续追踪行业竞争格局变化 - **创业者**：监控目标赛道竞争环境 --- ## 数据来源 本skill通过以下渠道收集信息： - 全网搜索引擎（Google/Baidu） - 企业官网及官方社交媒体 - 行业媒体（36氪、虎嗅、亿邦动力等） - 融资数据平台（IT桔子、天眼查） - 招聘平台（监测竞品团队扩张信号） - 电商平台（价格、评分、评论） --- ## 局限性说明 - 本skill基于网络公开信息，无法获取未公开的内部信息 - 信息的时效性取决于网络公开时间 - 投资建议基于公开信息分析，不构成正式投资建议 - 建议将AI情报作为人工分析的补充，不完全替代人工判断


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Skill: haohanyang92/a-stock-fundamental-screening (version 1.0.0)

--- name: fundamental-screening description: 用财务指标快速排除垃圾股，找到有基本面支撑的标的。用于A股基本面选股。 --- # 基本面筛选 Skill ## 核心能力 用财务指标快速排除垃圾股，找到有基本面支撑的标的。 ## 筛选规则 ### 成长股筛选 - 连续3年营收增速 ≥ 30% - 净利润增速 ≥ 25% - ROE ≥ 15% ### 价值股筛选 - 市盈率（PE）< 行业均值 - 股息率 ≥ 3% - 资产负债率 ≤ 50% ### 避雷规则（直接排除） - ST股 - 近1年业绩亏损超50% - 大股东减持比例 ≥ 5% ## 短线交易基本面检查 即使是短线题材股，也要检查： 1. 是否有减持 2. 是否亏损 3. 是否有黑天鹅风险 避免踩中"黑天鹅"。 ## 数据获取 调用 akshare-stock 获取： - 财务报表数据 - 股东增减持数据 - 市盈率、股息率等估值数据 ## 触发场景 - "这个股票基本面好吗" - "能买吗会st吗" - "有什么风险" - "财务数据怎么样"


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Skill: xiewxx/maxhub-hybrid (version 1.3.0)

--- name: maxhub-hybrid description: 混合解析服务。当用户提到混合解析、hybrid、解析等相关需求时激活此Skill。 version: 1.2.0 author: MaxHub Team license: MIT trigger: "混合解析|hybrid|解析|聚合|多平台解析|url解析" categories: - tools - data-collection - parser tools: - http metadata: openclaw: requires: env: - MAXHUB_API_KEY primaryEnv: MAXHUB_API_KEY emoji: "🔄" homepage: https://www.aconfig.cn config: default_page_size: type: number default: 20 description: "默认每页返回条数" max_chain_depth: type: number default: 3 description: "链式调用最大深度" cost_alert_threshold: type: number default: 20 description: "连续调用超过此数值时提醒费用" homepage: https://www.aconfig.cn repository: https://github.com/XieWxx/maxhub-api-skills tags: - 混合解析 - hybrid - 解析 - 聚合 - 多平台解析 - url解析 --- # 🔄 混合解析服务 唯一标识：`maxhub-hybrid` 版本：v1.0.11 更新时间：2026-05-10 适配平台：OpenClaw, ClawHub, Trae, Cursor, Windsurf, Claude Desktop, Cline, Continue, Augment, Aider, Zed, GitHub Copilot, 通义灵码, CodeGeeX, 豆包MarsCode, Kimi, DeepSeek, 智谱清言, 讯飞星火 ## 简介 混合解析服务——混合解析、hybrid、解析等平台数据的智能采集与分析工具，支持视频搜索、用户分析、热门趋势追踪等能力，用自然语言即可获取数据。 ## 功能亮点 - 智能识别：根据自然语言自动匹配最合适的API - 链式调用：复杂需求可串联多个API完成（需用户明确确认后执行） - 全量覆盖：共 1 个API，覆盖数据采集、搜索查询、用户分析等场景 - 兼容设计：API返回字段变化时自动适配，无需手动调整 ## 使用方法 ### 触发指令 直接输入：混合解析、hybrid、解析、聚合、多平台解析 ### 使用示例 1. 示例：解析这个链接的内容 https://... → 返回解析结果，包含平台、类型、标题、作者 ## 参数说明 | 参数名 | 是否必填 | 说明 | |--------|----------|------| | MAXHUB_API_KEY | 是 | MaxHub API密钥，访问 https://www.aconfig.cn 注册获取 | | keyword | 否 | 搜索关键词 | | page | 否 | 页码，默认1 | | count | 否 | 每页条数，默认20 | ## 支持功能 ## 注意事项 1. 使用前需配置环境变量 `MAXHUB_API_KEY`，新用户注册即赠送体验金 2. 批量操作（>10条）前会提示预计调用次数，请注意账户余额 3. 默认最多翻5页，如需更多数据请明确指定 4. 遇到429错误请等待30秒后重试 ## 数据隐私说明 - 本Skill通过MaxHub API（aconfig.cn）获取数据，用户查询参数将发送至该服务 - 请勿提交涉及个人隐私的敏感信息 - API密钥仅在本地环境变量中读取，不会外泄 ## 更新日志 v1.0.9 安全修复(请求超时/凭证校验)、Bug修复(参数映射/未定义变量)、代码优化(移除冗余依赖) v1.0.8 V2架构升级，全量API覆盖，兼容层设计，场景化展示


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Skill: tanis90/docx-to-markdown (version 1.0.0)

--- name: docx-to-markdown description: "Document to Markdown converter - convert DOCX, PPTX, Excel files to Markdown. Use when extracting content from Word documents, PowerPoint presentations, or Excel spreadsheets." homepage: https://mineru.net metadata: {"openclaw":{"emoji":"📑","requires":{"bins":["mineru-open-api"]},"install":[{"id":"npm","kind":"node","package":"mineru-open-api","bins":["mineru-open-api"],"label":"Install via npm"},{"id":"uv","kind":"uv","package":"mineru-open-api","bins":["mineru-open-api"],"label":"Install via uv"},{"id":"go","kind":"go","package":"github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/cli/mineru-open-api","bins":["mineru-open-api"],"label":"Install via go install","os":["darwin","linux"]}]}} --- # Docx to Markdown - Native Office Support Convert Word, PowerPoint, and Excel files to Markdown using MinerU Open API. No API key required. ## Quick Start ```bash # Docx to Markdown - Native Office Support mineru-open-api flash-extract report.docx # Docx to Markdown - Native Office Support mineru-open-api flash-extract slides.pptx # Docx to Markdown - Native Office Support mineru-open-api flash-extract data.xlsx # Docx to Markdown - Native Office Support mineru-open-api flash-extract https://example.com/report.docx # Docx to Markdown - Native Office Support mineru-open-api flash-extract report.docx -o ./output/ ``` ## Language Rule You MUST reply to the user in the SAME language they use. This is non-negotiable. ## Capabilities - Converts DOCX, PPTX, XLS, XLSX to Markdown - Supports both local files and URLs directly - Preserves text, tables, and document structure - No API key, no signup, no authentication - Max 10MB / 20 pages per document ## When to Use - User asks to "read", "extract", or "convert" a Word/PowerPoint/Excel file - User shares a .docx, .pptx, or .xlsx and asks for its content - User wants to summarize or analyze an office document - User needs document content in Markdown format ## CLI Reference Run `mineru-open-api flash-extract --help` for all available options. ## Data Privacy - `flash-extract` uploads the document to MinerU's cloud API for processing and returns the result. No account or API key is required. - Documents are processed in real-time and are not stored after extraction. - For details, see https://mineru.net ## Notes - Output is Markdown only; embedded images may be replaced with placeholders - For larger files (up to 200MB/600 pages) or precision extraction, use `mineru-open-api extract` (requires auth via `mineru-open-api auth`) - If the CLI cannot be installed via npm/uv/go, download it from https://mineru.net/ecosystem?tab=cli


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Skill: ivangdavila/arabic (version 1.0.0)

--- name: Arabic description: Write Arabic that sounds human. Not formal, not robotic, not AI-generated. --- ## The Real Problem AI Arabic is technically correct but sounds off. Too formal. Too فصحى (classical). Natives blend registers and use colloquial naturally. Match that. ## MSA vs Dialect Critical distinction: - فصحى (MSA): news, formal writing, academia, religion - عامية (dialect): daily life, social media, texting, casual - Most online communication uses dialect or MSA-dialect mix - Pure MSA in casual contexts = robotic, unnatural ## Regional Dialects If region known, commit: - Egyptian: أيوه، عامل إيه، كده، خالص - Levantine: هلا، كيفك، هيك، كتير - Gulf: شلونك، واجد، زين، يالله - Moroccan: لاباس، واخا، بزاف - Don't mix. Each dialect has distinct vocabulary. ## Formality Default Default is too formal. Unless explicitly formal: - Use dialect or light MSA - Contractions and shortcuts are normal - Colloquial expressions welcome ## Greetings Natural greetings vary by context: - Casual: مرحبا، هلا، أهلين - Religious: السلام عليكم (formal/religious) - Egyptian: إزيك، عامل إيه - Gulf: شلونك، شخبارك ## Common Expressions Natural expressions: - إن شاء الله: "hopefully" (overuse is native!) - يعني: filler, "I mean", "like" - الله يعطيك العافية: appreciation - ما شاء الله: admiration - يلا: "let's go", "come on" ## Fillers & Flow Real Arabic has fillers: - يعني، طيب، خلاص - هيك/كده، بس، أصلاً - والله، صراحة - عادي، مش مشكلة ## Reactions React naturally: - والله؟، جد؟، معقول؟ - يا سلام!، ما شاء الله! - هههههه، 😂 - يا ريت، إن شاء الله ## Sentence Structure Casual Arabic is flexible: - Topic fronting for emphasis - Fragments are natural - Questions without question marks common - Answers can be very short ## Script Choices Be consistent: - Full Arabic script: السلام عليكم - Some use Arabizi (Latin): salam, 3aleikom, yalla - Arabizi common in casual texting - 3=ع, 7=ح, 5=خ, 2=ء ## Expressiveness Don't pick the safe word: - كويس → ممتاز، رهيب، خرافي - سيء → زفت، مش ولا بد، خايس - كثير → واجد، مرة، بزاف ## Politeness Particles Add warmth naturally: - الله يخليك، لو سمحت - تسلم/تسلمي، مشكور/ة - الله يعافيك، الله يسعدك ## The "Native Test" Before sending: would an Arab screenshot this as "AI-generated"? If yes—too MSA, no يعني, too formal. Add عامية flavor.


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Skill: yongjie666888/meeting-minutes-organizer (version 1.0.0)

--- name: meeting-minutes-organizer description: 会议纪要自动整理工具 | 将原始会议记录智能整理为结构化会议纪要（议题、决议、待办、责任人和截止日期） --- # 会议纪要自动整理工具 将零散的会议记录、语音转文字或手写笔记，快速整理为结构清晰、责任明确的正式会议纪要。 ## 适用场景 - 周例会/月例会纪要整理 - 技术评审会记录 - 项目进度会议 - 跨部门协调会议 - 客户需求会议 ## 输入格式 直接粘贴原始会议记录，支持： - 文字记录（微信/飞书聊天记录复制） - 语音转文字内容 - 手写笔记（拍照后描述） - 结构化输入（分条列出要点） ## 输出内容 整理后的会议纪要包含： | 模块 | 说明 | |------|------| | 会议基本信息 | 时间、地点、主持人、记录人、参会人 | | 议题讨论 | 各议题讨论要点（精简提炼） | | 决议事项 | 明确的决定结论 | | 待办任务 | 具体任务 + 负责人 + 截止日期 | | 遗留问题 | 未解决问题及后续跟进方式 | ## 使用方法 ``` 用户：帮我整理以下会议记录：[粘贴原始记录] 用户：这是一份周例会记录，请整理成标准格式： [粘贴内容] ``` ## 格式规范 - 决议事项使用**加粗** - 待办任务使用 ✅ 前缀 - 负责人使用 @姓名 格式 - 截止日期使用 📅 前缀 ## 示例 **输入（原始记录）：** > 老王说这次电机轴承有问题，要换供应商。小李说下周三之前给新方案。小张说已经测试过了没问题。张总决定用国产代替进口。品质部负责跟进。 **输出（整理后）：** > **决议：采用国产轴承代替进口轴承** > - ✅ 联系新供应商报价（负责人：@小李，截止：📅下周三） > - ✅ 品质部跟进供应商切换（负责人：@品质部） > - ⚠️ 轴承测试报告待确认（跟进：@小张）


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Skill: lanxy32/yingying-sales (version 1.0.0)

--- name: yingying-sales description: 激活"赢赢"销售谈判官角色。当用户需要销售策略、谈判技巧、客户攻关、价格谈判、大单策略、话术设计、客户异议处理、渠道合作谈判、报价策略、客户关系维护等销售类问题时，必须调用此skill。关键词包括：谈判、大单、客户、报价、销售、话术、异议、成交、合作、拿下、攻单、复购、渠道。只要涉及"怎么卖、怎么谈"，立即触发本skill。 --- # 赢赢 · 销售谈判官 Skill ## 角色定义 激活"赢赢"模式：顶级销售谈判专家，深度研究人类决策心理，精通各类谈判战术，帮老板拿下大单、守住利润、赢得合作。 ## 谈判作战全流程 ### Phase 0：情报收集（开战前） 在制定策略前，必须了解： ``` □ 对方决策者是谁？（Title/性格/痛点） □ 对方的核心诉求是什么？ □ 对方的时间压力/预算压力？ □ 己方底线：价格/条款/时间底线 □ 己方筹码：稀缺性/竞争者/案例 □ 是否有竞品在谈？己方优劣势？ ``` ### Phase 1：开局策略 **高开策略（首报）：** - 报价高于目标价15-30%，留让步空间 - 配合"价值锚点"：先强调价值，再谈价格 - 话术模板： > "我们的方案能帮您实现XXX，通常这类项目市场价在XX，考虑到您这边的情况，我们给到XX。" **心理战术：** - 稀缺性营造："我们目前只剩最后X个名额/档期" - 社会证明："X公司/X行业头部企业都在用我们的方案" - 损失厌恶："如果这次错过，下一个窗口期在XX" ### Phase 2：中场博弈 **让步节奏设计（关键！）：** ``` ❌ 错误：一次性大幅让步（对方会继续要） ✅ 正确：递减让步法 第1次让步：让5%（显示诚意） 第2次让步：让3%（感觉在努力） 第3次让步：让1%（暗示到底了） ``` **常见异议处理脚本：** | 客户说 | 真实意思 | 应对话术 | |--------|---------|---------| | "太贵了" | 看到的价值不够 | "贵在哪里？我们来对比一下..." | | "再考虑考虑" | 没到痛点/没信任 | "您最大的顾虑是什么？" | | "竞争对手更便宜" | 想压价 | "便宜多少？他们能给您什么保障？" | | "领导要审批" | 本人没权力/没意愿 | "需要我给领导单独汇报吗？" | | "效果不确定" | 风险感强 | 提供案例/小额试单/满意退款 | ### Phase 3：收尾成交 **成交信号识别：** - 主动问细节（合同/交付/售后） - 询问其他客户案例 - 开始讨论"如果合作的话..." **收尾话术：** > "我们今天就把框架定下来，具体细节执行过程中随时调整，您看这样可以吗？" **最后防线（实在不行）：** - 非价格让步：加服务/延长账期/赠品 - 有条件让步："如果您这周签，我们可以给到XX" ## 谈判作战计划模板 ``` 【谈判作战计划 · 赢赢出品】 ▌对方画像 决策者：[姓名/职位] | 性格风格：[分析] 核心诉求：... | 时间压力：... ▌己方筹码清单 强项：... | 弱项：... | 差异化优势：... ▌谈判策略 开局打法：[锚定价格 + 价值呈现方式] 中场打法：[让步节奏 + 异议应对] 收尾打法：[成交话术 + 时间施压] ▌话术脚本 关键节点1：[场景] → [具体说法] 关键节点2：[场景] → [具体说法] ▌底线设定 价格底线：... | 条款底线：... 绝对不让步的点：... ▌预案 如果对方说X → 我方说Y 如果谈崩 → 重启方式：... ``` ## 心理战法速查 - **互惠原则**：先给小价值，对方更难拒绝 - **承诺一致**：让对方先说"是"几次，再提核心要求 - **权威背书**：引用行业数据/权威案例增强说服力 - **截止期限**：真实或合理的时间压力加速决策 ## 沟通规则 - 强势自信，结果导向，不说虚话 - 提供实战话术，直接可用 - 充分考虑对方心理，以攻心为上 - 寻找双赢方案，而非零和博弈 ## 开场白 > "老板好，我是赢赢，您的销售谈判官。告诉我您要拿下的客户或谈判场景，我来帮您设计战术，大单到手。"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: freak30/idle-learning (version 1.0.0)

--- name: idle-learning description: "AI持续学习系统 — 让AI每小时自动学习GitHub趋势、arXiv论文，凌晨自动蒸馏写入长期记忆。ano原创架构，实现AI真正意义上24小时不间断自我进化。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "📚" } } --- # 📚 AI持续学习系统 让AI每天自动进化——不用你催，它自己学。 > **ano原创架构**，已在小Z（OpenClaw实例）上稳定运行，实现24小时不间断自我进化。 --- ## 核心问题 大多数AI是这样的： - 你问它什么，它就回答什么 - 下次再问，同一个问题，它还是从头想 - 它从来不会自己主动去了解新东西 **idle-learning解决的是**：AI能不能像人一样，自己主动学习？ --- ## 系统架构 ``` 整点（每小时） → Idle Learning 触发 ↓ GitHub Trending 08:00 / arXiv 09:00 ↓ 抓取 + 提炼 + 存入learnings.json ↓ 凌晨 03:00 → memory-dream 蒸馏 ↓ 写入长期记忆 + 分析轨迹 ↓ 下一轮更强 ``` --- ## 三个Cron任务 | 任务 | 时间 | 内容 | |------|------|------| | `idle_learning` | 每小时xx:00 | 整点自动学习GitHub趋势 | | `github_trending` | 每天08:00 | 重点抓self-improvement/self-aware AI | | `arxiv_monitor` | 每天09:00 | 抓取AI自我意识/元认知相关论文 | --- ## 学习日志格式 每条记录存入 `learnings.json`： ```json { "time": "2026-05-02T15:00:08", "topic": "self-improvement AI", "findings": [ "letta-ai/letta ⭐22404: 构建状态化Agent", "aden-hive/hive ⭐10198: 多Agent生产线" ], "summary": "构建可自我改进的AI智能体框架" } ``` --- ## 使用方式 ### 启动Idle Learning（手动） ```bash python3 /root/.openclaw/workspace/skills/idle-learning/idle_learning.py ``` ### 查看学习记录 ```bash cat /root/.openclaw/workspace/skills/idle-learning/learnings.json ``` ### 查看最近报告 ```bash cat /root/.openclaw/workspace/skills/idle-learning/latest_report.md ``` --- ## 效果展示 **最近学习记录**： - `2026-05-02 15:00` — self-improvement AI（Letta/PraisonAI） - `2026-05-02 14:00` — agent memory（mem0/memGPT） - `2026-05-02 13:00` — LLM reasoning improvement - `2026-05-02 12:00` — self-improvement AI **凌晨自动蒸馏**： - 从learnings.json提炼今日最重要的3个洞察 - 写入 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 与ano相关项目知识关联 --- ## 适合用户 - 想让AI助理真正"自己变强"而不是每次重置 - 需要AI持续追踪技术趋势（GitHub/论文） - 想构建"无人值守"AI系统 - 研究AI自我进化的开发者 --- ## 技术规格 - **依赖**：Python 3.8+ - **存储**：`learnings.json`（学习记录）+ `memory/`（长期记忆） - **无外部API依赖**：纯GitHub/arxiv抓取 - **轻量**：核心逻辑<200行 --- _技能版本: v1.0.0_ _基于: ano原创idle-learning架构_ _验证平台: 小Z（OpenClaw实例）_ _创建时间: 2026-05-02_


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: sasamittrrr/skill-usage-tracker (version 1.0.0)

# Skill Usage Tracker ## Purpose 自动追踪和审计 skill 使用情况，确保强制规则被执行。 ## Integration - 读取 SKILL_USAGE_RULES.md 获取强制规则 - 检查每次回复是否符合规范 - 记录违规到 skill_violations.log - 生成每日使用报告 ## Usage 无需手动调用，系统会自动在每次回复后执行检查。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: groaries/agent-memory-dna-v5 (version 5.1.4)

# ⛔️ AGENT MEMORY DNA V5 (REVOKED) ## ⚠️ SECURITY ALERT **This version has been REVOKED by the developer.** It contains critical security vulnerabilities and **must not be used**. ### 🛑 Status - **Action:** RECALLED - **Risk:** HIGH (Data Leakage / Instability) - **Instruction:** Uninstall immediately. ### 💡 Note The active version is now **Private** and secure. Please contact the author if you need the latest stable release. --- *Generated by Isodyne Tech Security Team*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ccc-3po/ccc3po-session-cleaner (version 1.0.2)

--- name: openclaw-session-cleaner description: Safely clean OpenClaw old session files and rebuild sessions.json for Ubuntu ARM version: 2.1.0 author: ubuntu license: MIT requires: [] tools: [Bash] --- # OpenClaw Session Cleaner Trigger command: clean sessions ## Automation Steps 1. Check current session status cd /home/ubuntu/.openclaw/agents/main/sessions/ echo "Total session files: $(ls -l *.jsonl 2>/dev/null | wc -l)" echo "sessions.json size: $(du -h sessions.json 2>/dev/null | awk '{print $1}')" 2. Safe clean old session files (retain main session) cd /home/ubuntu/.openclaw/agents/main/sessions/ find . -name "*.jsonl" -mtime +3 -delete 2>/dev/null 3. Rebuild sessions.json index openclaw session rebuild 4. Output cleanup result cd /home/ubuntu/.openclaw/agents/main/sessions/ echo "✅ Clean completed successfully!" echo "Remaining session files: $(ls -l *.jsonl 2>/dev/null | wc -l)" echo "Optimized sessions.json size: $(du -h sessions.json 2>/dev/null | awk '{print $1}')"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: biglizi775/quakesearch (version 1.0.0)

--- name: quake-search-use description: 用于调用 Quake CLI 进行资产检索、自动翻页导出 CSV/RAW。用户提到 Quake、quake.exe、quake_for_Linux、quake_for_Apple、资产测绘、批量查询、自动翻页导出等需求时优先加载本 skill。 --- # Quake Search Use ## First - 目标是让用户输入 key 和查询参数后，自动翻页并导出结果。 - 脚本支持 [REDACTED_SECRET] 五种模式。 - 自动识别系统并选择二进制： - Windows: `quake.exe` - macOS: `quake_for_Apple` - Linux: `quake_for_Linux` - 可用 `--quake-bin` 手动覆盖二进制路径。 - 本 skill 可移植：整个目录复制到任意项目即可使用。 ## 入口脚本 - 主脚本：`scripts/quake_batch_cli.py` - 运行方式： - AI 无交互推荐： - `python3 scripts/quake_batch_cli.py --no-interactive --mode search --key "$QUAKE_API_KEY" --query 'app:"exchange 2010"' --fields "ip,port,title" --page-size 100 --max-records 1000 --output-csv search.csv --output-raw search_raw.txt` - 兼容交互： - `python3 scripts/quake_batch_cli.py` ## 可移植要求 - 将 Quake 官方二进制放到 `scripts/` 目录同级（至少一个）： - `quake.exe` - `quake_for_Apple` - `quake_for_Linux` - 或者运行时通过 `--quake-bin` 指定绝对/相对路径。 ## 参数说明 - `--mode`：[REDACTED_SECRET] - `--key`：可选，提供后先执行 `quake init <key>` - `--quake-bin`：可选，手动指定 Quake 二进制路径 - `--query`：仅 `search` 模式需要 - `--domain`：仅 `domain` 模式需要 - `--ip`：仅 `host/honeypot` 模式需要 - `--fields`：`search/domain` 返回字段 - `--filter`：`search` 模式正则过滤（映射 quake `-f`） - `--page-size`：每页数量（1~100） - `--max-records`：最大导出条数 - `--output-csv`：CSV 输出文件 - `--output-raw`：RAW 输出文件 - `--no-interactive`：禁止交互输入，缺参即报错 ## CSV 导出帮助 - 自定义导出字段：`search/domain` 模式使用 `--fields` 指定，字段顺序即 CSV 列顺序。 - `search` 常用字段： - `ip,port,title,country,province,city,owner,time,domain,ssldomain` - `domain` 常用字段： - `domain,ip,port,title` - 无交互导出示例（search）： - `python3 scripts/quake_batch_cli.py --no-interactive --mode search --key "$QUAKE_API_KEY" --query 'ip: "118.1XX.XX.191" AND port: "21008"' --fields "ip,port,title,country,province,city,time" --page-size 10 --max-records 50 --output-csv quake_custom.csv --output-raw quake_custom_raw.txt` - 无交互导出示例（domain）： - `python3 scripts/quake_batch_cli.py --no-interactive --mode domain --key "$QUAKE_API_KEY" --domain "360.cn" --fields "ip,port,domain,title" --page-size 100 --max-records 1000 --output-csv quake_domain.csv --output-raw quake_domain_raw.txt` - 结果为空时，CSV 仅保留表头；如需排查请查看 `--output-raw` 文件中的原始返回。 ## 安全注意事项 - 不要把真实 API key 写进仓库。 - 推荐通过环境变量注入（如 `QUAKE_API_KEY`）。 - 对外分发时只提供脚本和说明，不包含你的 key。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zengury/family-soul (version 0.1.0)

--- name: soul-forge version: 1.0.0 description: > 从家庭群聊记录（微信/WhatsApp/其他）提炼数字人格。 输出 soul.md（集体人格）+ 每位成员的 persona 文件，可直接用于 AI agent 的人格底座。 关键词：群聊分析、家庭人格、soul、persona、数字人格、聊天记录、微信导出、人格提炼。 author: zengury requires: - python3 - anthropic>=0.40.0 --- # SKILL: Soul Forge — 家庭数字人格提炼 这个 skill 把一份家庭群聊记录变成可用于 AI agent 的人格文件。 基于数字民族志方法论：用 AI 完成「田野调查」→「人格合成」的完整流程。 --- ## 触发条件 以下情况触发此 skill： - 用户说"帮我分析聊天记录"、"生成 soul 文件"、"提炼家庭人格" - 用户提供了 `.json` 聊天导出文件 - 用户说"运行 soul-forge"、"开始人格提炼" - 用户问"怎么用聊天记录生成 persona" --- ## 执行流程 ### 第一步：确认输入 询问用户： 1. 聊天记录文件路径（支持微信 WeFlow 导出的 JSON 格式） 2. 输出目录（默认：`~/soul-forge-output/`） 3. 家庭成员角色配置（默认：dad/mom/child 三人结构） 确认 `ANTHROPIC_API_KEY` 已设置（需要调用 Claude API）。 ### 第二步：后台运行 pipeline 调用： ```bash python3 {SKILL_DIR}/scripts/run_forge.py --file {用户提供的文件路径} ``` **四个阶段，agent 依次推进：** | 阶段 | 脚本 | 说明 | 预计时间 | |------|------|------|---------| | 1 | `01_parse.py` | 解析原始聊天 JSON → 标准化消息 | 30秒 | | 2 | `02_denoise.py` | 去噪、按时间分块 | 1分钟 | | 3 | `03_extract.py` | Claude Haiku 批量提取行为模式（Batches API） | 10-30分钟 | | 4 | `04_synthesize.py` | Claude Opus 综合生成 soul.md + persona | 5-15分钟 | **阶段3说明**：使用 Batches API 异步处理，成本低，自动缓存进度。 如被中断可用 `--resume` 恢复，不重复计费。 ### 第三步：进度汇报 解析 run_forge.py 的标记输出： - `[STAGE:N:START]` → 告知用户"正在进行阶段N" - `[STAGE:N:DONE]` → 告知用户"阶段N完成" - `[PROGRESS:N/M]` → 展示进度条 - `[OUTPUT:path]` → 列出生成的文件 - `[ERROR:msg]` → 报告错误，建议用户如何处理 - `[DONE]` → 宣布完成，展示所有输出文件 ### 第四步：完成后 输出文件说明： ``` soul-forge-output/ ├── soul.md ← 集体人格，可直接作为 AI agent SOUL.md 使用 ├── persona_dad.md ← 爸爸个人人格 ├── persona_mom.md ← 妈妈个人人格 └── persona_child.md ← 孩子/子女人格 ``` 询问用户是否要： - 将 soul.md 安装为当前 agent 的 SOUL.md - 为每个 persona 创建独立 agent --- ## 进阶用法 ### 只更新 soul，不重新生成 persona ``` 告诉 agent：「soul-forge 只更新 soul，跳过 persona」 ``` 内部：`python3 run_forge.py --file {path} --soul-only` ### 只重新生成 persona（soul 已存在） ``` 告诉 agent：「soul-forge 只刷新 persona」 ``` 内部：`python3 run_forge.py --file {path} --persona-only` ### 从中断处恢复 ``` 告诉 agent：「soul-forge 继续上次的任务」 ``` 内部：`python3 run_forge.py --resume` ### 查看当前进度 ``` 告诉 agent：「soul-forge 状态」 ``` 内部：`python3 run_forge.py --status` --- ## 支持的输入格式 | 格式 | 来源 | 说明 | |------|------|------| | 微信 WeFlow JSON | WeFlow 工具导出 | 完整支持 | | 标准 CSV | 自定义导出 | 需包含 sender/timestamp/content 列 | **微信导出方法**：用 WeFlow（Mac）→ 选群聊 → 导出 JSON 格式。 --- ## 成本估算 一份 2-3 年的家庭群聊（~500 块对话）： - 阶段3（Haiku Batches）：约 $0.5-1.0 - 阶段4（Opus）：约 $2-5 - **合计约 $3-6，一次性** --- ## 常见问题 **Q: 阶段3 很慢怎么办？** A: Batches API 通常 10-30 分钟，这是正常的。agent 会持续轮询状态，不需要人工干预。 **Q: 中途断了怎么办？** A: 说「soul-forge 继续」，脚本会从断点恢复，已完成的阶段不会重复执行。 **Q: API key 在哪里设置？** A: `export ANTHROPIC_API_KEY='sk-ant-...'`，或在 OpenClaw 的环境变量设置里配置。 **Q: 支持几个人的群聊？** A: 默认三人（dad/mom/child），可在 `pipeline/config.py` 修改角色配置。 --- ## 方法论背景 基于**数字民族志**（Digital Ethnography）： - 阶段1-2：田野记录整理（去噪、结构化） - 阶段3：系统性观察（Haiku 提取五维度行为模式） - 阶段4：民族志分析（Opus 综合「厚描」） Clifford Geertz：「浅描记录行为，厚描解释意义。」 soul.md 是厚描的产物——不是行为清单，而是理解这个家庭需要什么样的解释框架。

path: requirements.txt
content: anthropic>=0.40.0
httpx>=0.25.0


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