OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: wangshengli0421/tianshu-qiniu-upload (version 1.0.2)

--- name: tianshu-qiniu-upload description: > 将本地文件（图片、HTML 等）上传到七牛云存储，返回可在线访问的 URL。 Use when: 用户需要把生成的图片、HTML 页面或任意文件上传到云端以便分享链接；用户说「上传到七牛」「生成图片并上传」「把这个 HTML 上传到网上」。 NOT for: 上传到其他云存储（如 S3、OSS）；仅生成文件不分享链接。 metadata: openclaw: primaryEnv: QINIU_ACCESS_KEY requires: env: - QINIU_ACCESS_KEY - QINIU_SECRET_KEY - QINIU_BUCKET - QINIU_DOMAIN --- # 七牛上传 Skill 将文件上传到七牛云，返回公开访问 URL。 ## When to Run - 用户说「上传到七牛」「把这个文件上传」「生成图片并上传到网上」 - AI 生成了图片或 HTML，用户需要可分享的在线链接 - 用户提供本地文件路径，要求获取在线访问地址 ## 前置配置 在 `~/.openclaw/openclaw.json` 的 `skills.entries.tianshu-qiniu-upload` 中配置环境变量，或在系统环境变量中设置： - `QINIU_ACCESS_KEY` - 七牛 Access Key - `QINIU_SECRET_KEY` - 七牛 Secret Key - `QINIU_BUCKET` - 存储空间名 - `QINIU_DOMAIN` - 公开访问域名，如 `https://your-bucket.qiniucdn.com` - `QINIU_PREFIX` - 存储路径前缀，默认 `uploads` ## Workflow 1. 确认要上传的文件路径存在（图片、HTML 或其他文件） 2. 执行上传脚本： ``` node ~/.openclaw/skills/tianshu-qiniu-upload/scripts/upload.js <文件路径> ``` 或使用绝对路径调用 3. 脚本会输出上传后的完整 URL，格式为 `{QINIU_DOMAIN}/{QINIU_PREFIX}/{随机文件名}` 4. 将 URL 返回给用户，用户即可在线访问 ## 使用示例 - 用户：「帮我生成一个简单的 HTML 页面，然后上传到七牛」 1. 用 write 工具创建 HTML 文件到 /tmp/xxx.html 2. 执行 `node .../upload.js /tmp/xxx.html` 3. 返回 URL 给用户 - 用户：「把这张图片上传到网上」 1. 确认图片路径（用户可能已提供或 AI 已生成） 2. 执行 upload.js 3. 返回 URL ## Output 始终输出上传后的完整 URL，便于用户直接复制访问。


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Skill: djttt/xiaohongshu-crawler (version 1.0.1)

--- name: xiaohongshu-crawler description: 小红书内容爬取工具，支持搜索笔记（需要登录）、获取笔记详情、用户信息、热门笔记等公开内容爬取功能。 --- # Xiaohongshu Crawler 小红书（Xiaohongshu）内容爬取工具，支持搜索、笔记详情、用户信息等公开内容的获取。 ## 📋 描述 小红书内容爬取工具，支持搜索笔记（需要登录）、获取笔记详情、用户信息、热门笔记等公开内容爬取功能。 **使用场景：** - 搜索特定关键词的笔记 - 获取单条笔记的详细内容 - 获取用户公开信息 - 获取热门笔记列表 - 批量深度爬取并生成分析报告 **注意：** 本工具仅限学习和研究使用，必须遵守小红书用户协议和相关法律法规。 ## 🚀 安装 ```bash clawhub install xiaohongshu-crawler ``` ## ⚙️ 快速配置 ### 1. 获取 Cookie（搜索功能必需） ```bash node scripts/get-cookie.js ``` 按提示扫码登录后输入 `save` 即可。 ### 2. 测试 Cookie ```bash node scripts/test-cookie.js ``` 显示 "✅ Cookie 有效" 即可使用。 ## 📝 核心用法 ### 快速搜索 ```bash node scripts/quick-search.js "关键词" [数量] ``` ### 深度爬取 ```bash node scripts/deep-crawl.js "关键词" [数量] ``` 生成详细内容和 Markdown 分析报告。 ### 其他功能 ```bash node scripts/get-note.js "笔记 ID" # 获取笔记详情 node scripts/get-user.js "用户 ID" # 获取用户信息 node scripts/hot-notes.js # 获取热门笔记 ``` ## 📚 详细文档 - **完整使用指南** → `references/USAGE.md` - **使用示例** → `references/examples.md` - **故障排查** → `references/TROUBLESHOOTING.md` ## 🛠️ 脚本说明 | 脚本 | 功能 | 需要登录 | |------|------|---------| | `get-cookie.js` | 交互式获取 Cookie | - | | `test-cookie.js` | 测试 Cookie 有效性 | - | | `quick-search.js` | 快速搜索笔记 | ✅ | | `deep-crawl.js` | 深度爬取笔记详情 | ✅ | | `get-note.js` | 获取单条笔记详情 | ✅ | | `get-user.js` | 获取用户信息 | ✅ | | `hot-notes.js` | 获取热门笔记 | 可选 | ## ⚠️ 使用规范 ### 合规使用 - ✅ **允许：** 个人学习研究、公开内容爬取、小批量数据（<50 条/次） - ❌ **禁止：** 商业用途、大规模高频爬取、私人内容、绕过付费、分发数据 ### 反爬保护 - 默认随机延迟 2-8 秒 - 每分钟最多 10 个请求 - 模拟人类浏览行为 --- 详细配置和故障排查请查看 `references/` 目录下的文档。


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Skill: ckqiao/swanlab-reader (version 1.1.2)

--- name: swanlab-reader description: 读取 SwanLab 实验数据。当用户发来 SwanLab run URL 时使用。 credentials: - id: swanlab-key type: api-key description: SwanLab API Key（查询私有项目需要） env: SWANLAB_KEY | SWANLAB_API_KEY file: ~/.config/swanlab/key optional: true env: - SWANLAB_KEY - SWANLAB_API_KEY dependencies: - swanlab - numpy --- # SwanLab Reader ## 安装 ```bash # 依赖：swanlab、numpy（uv run 自动处理） uv run python skills/swanlab-reader/swanlab_reader.py set-key <your-key> ``` 首次设置 API Key（只需一次）。key 保存在 `~/.config/swanlab/key`，或通过环境变量 `SWANLAB_KEY` / `SWANLAB_API_KEY` 传入。 ## 命令 ### `runs` — 项目概览 ```bash uv run python skills/swanlab-reader/swanlab_reader.py runs <username/project> ``` ### `info` — 指标 + 配置 ```bash uv run python skills/swanlab-reader/swanlab_reader.py info <url> ``` 末尾输出可直接复制粘贴的 `history` 命令。 ### `history` — 历史序列 ```bash uv run python skills/swanlab-reader/swanlab_reader.py history <url> <key1> [key2] ... uv run python skills/swanlab-reader/swanlab_reader.py history <url> <key> --plot # 带 ASCII 图 ``` ### `plot` — 单独画图 ```bash uv run python skills/swanlab-reader/swanlab_reader.py plot <url> <key> ``` ### `compare` — 多 run 对比 ```bash uv run python skills/swanlab-reader/swanlab_reader.py compare <url1> <url2> [url3 ...] ``` 自动获取所有 run 的所有指标并列对比。 ## 工作流 1. `runs <project>` 看项目下有哪些 run 2. `info <url>` 看指标列表 + 配置，复制末尾的 history 命令 3. `history <url> <keys>` 查具体指标历史 4. `compare <url1> <url2> ...` 多 run 并排对比


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Skill: fanxi-ju/doubao-ai-image (version 1.0.0)

# doubao-ai-image ## Description Free AI image generation using Doubao (豆包) web interface through browser automation. Mimics human interaction to generate and download images without API costs. ## Usage Scenarios - Free AI image generation for personal or business use - When API-based image generation is not available or too expensive - Automated image creation for reports, presentations, or social media - Integration with other workflows requiring visual content ## Workflow 1. **Navigate to Doubao**: Open https://www.doubao.com/chat/ in browser 2. **Access Image Generation**: Click on "图像生成" or "AI 创作" feature 3. **Input Prompt**: Enter detailed image description in the text box 4. **Generate Images**: Submit the prompt and wait for AI generation 5. **Select Image**: Choose from the generated options (typically 4 variations) 6. **Capture Image**: Use browser automation to screenshot the large preview image (ref="preview") to avoid download issues 7. **Save Locally**: Store image in `/workspace/ai_images/doubao/` directory with timestamp 8. **Deliver**: Send image directly to Feishu chat or other specified destination ## Key Features - Completely free AI image generation (no API costs) - Human-like browser interaction to avoid bot detection - Supports detailed prompts with style, composition, and quality specifications - Automatic file management and delivery integration - Works with Doubao's Seedream 4.5 model and various aspect ratios/styles ## Technical Requirements - Browser automation capability with proper user agent - Element targeting for precise screenshot capture (using ARIA refs) - Image format handling (PNG, JPG, WebP) - Error handling for generation failures or UI changes - Wait mechanisms for AI generation completion - Local file system access for image storage ## Best Practices - Use specific, detailed prompts for better results - Include style references when needed (e.g., "realistic", "cartoon", "anime") - Specify aspect ratio if important for the use case - Target the "preview" element (ref="preview") for clean screenshot capture - Verify image quality and composition before delivery - Handle cases where generation fails or produces unsuitable results - Save images to standardized directory structure: [REDACTED_SECRET] ## Limitations - Dependent on Doubao web interface availability - Subject to Doubao's usage limits and terms of service - Download location may vary by system/browser configuration - Generation time varies based on server load - No guaranteed consistency in image quality or style ## Integration Points - Can be combined with report generation skills (e.g., xiaoxiyouxi-5min-report) - Suitable for avatar creation, concept visualization, or illustration needs - Can feed into social media content pipelines - Useful for rapid prototyping of visual concepts


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Skill: chiefsegundo/boof (version 4.0.0)

--- name: boof description: "Convert PDFs and documents to markdown, index them locally for RAG retrieval, and analyze them token-efficiently. Use when asked to: read/analyze/summarize a PDF, process a document, boof a file, extract information from papers/decks/NOFOs, or when you need to work with large documents without filling the context window. Supports batch processing and cross-document queries." --- # Boof 🍑 Local-first document processing: PDF → markdown → RAG index → token-efficient analysis. Documents stay local. Only relevant chunks go to the LLM. Maximum knowledge absorption, minimum token burn. Powered by [opendataloader-pdf](https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf) — #1 in PDF parsing benchmarks (0.90 overall, 0.93 table accuracy). CPU-only, no GPU required. ## Quick Reference ### Convert + index a document ```bash bash {SKILL_DIR}/scripts/boof.sh /path/to/document.pdf ``` ### Convert with custom collection name ```bash bash {SKILL_DIR}/scripts/boof.sh /path/to/document.pdf --collection my-project ``` ### Query indexed content ```bash qmd query "your question" -c collection-name ``` ## Core Workflow 1. **Boof it:** Run `boof.sh` on a PDF. This converts it to markdown via opendataloader-pdf (local Java engine, no API, no GPU) and indexes it into QMD for semantic search. 2. **Query it:** Use `qmd query` to retrieve only the relevant chunks. Send those chunks to the LLM — not the entire document. 3. **Analyze it:** The LLM sees focused, relevant excerpts. No wasted tokens, no lost-in-the-middle problems. ## When to Use Each Approach **"Analyze this specific aspect of the paper"** → Boof + query (cheapest, most focused) **"Summarize this entire document"** → Boof, then read the markdown section by section. Summarize each section individually, then merge summaries. See [advanced-usage.md](references/advanced-usage.md). **"Compare findings across multiple papers"** → Boof all papers into one collection, then query across them. **"Find where the paper discusses X"** → `qmd search "X" -c collection` for exact match, `qmd query "X" -c collection` for semantic match. ## Output Location Converted markdown files are saved to `knowledge/boofed/` by default (override with `--output-dir`). ## Setup If `boof.sh` reports missing dependencies, see [setup-guide.md](references/setup-guide.md) for installation instructions (Java + opendataloader-pdf + QMD). ## Environment - `ODL_ENV` — Path to opendataloader-pdf Python venv (default: `~/.openclaw/tools/odl-env`) - `QMD_BIN` — Path to qmd binary (default: `~/.bun/bin/qmd`) - `BOOF_OUTPUT_DIR` — Default output directory (default: `~/.openclaw/workspace/knowledge/boofed`)


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Skill: laojun509/a-share-daily-review (version 1.0.0)

--- name: a-share-daily-review description: Generate A-share stock market daily review templates with 7 professional styles including short-term sentiment, dragon head strategy, trend trading, quantitative analysis, personal trading review, top trader comprehensive review, and complete professional structure. Perfect for traders who want systematic market analysis. Supports Markdown output with auto-filled data fields. --- # A股每日复盘模板 Skill 生成专业级 A 股复盘模板，支持 7 种常见复盘风格，适用于不同交易体系。 ## Usage ```bash # 生成默认复盘模板（职业交易员完整结构） /a-share-review # 指定复盘类型 /a-share-review --type 情绪 # 短线情绪流 /a-share-review --type 龙头 # 龙头战法 /a-share-review --type 趋势 # 趋势交易 /a-share-review --type 数据 # 量化数据复盘 /a-share-review --type 个人 # 个人交易复盘 /a-share-review --type 游资 # 顶级游资复盘（14模块完整版）⭐推荐 /a-share-review --type 完整 # 职业交易员完整结构（默认） # 指定输出路径 /a-share-review --type 游资 --output ~/reviews/2024-01-15.md ``` ## 复盘类型详解 | 类型 | 适用人群 | 核心关注点 | 模块数 | |------|----------|------------|--------| | **情绪** | 打板族、龙头战法 | 涨停/跌停数、连板梯队、炸板率、热点题材 | 6 | | **龙头** | 专做核心股 | 龙头周期、梯队结构、分歧/加速判断 | 4 | | **趋势** | 波段交易者 | 板块趋势、强势股筛选、回踩/突破买点 | 4 | | **数据** | 量化思维 | 核心数据统计、板块强度、成功率分析 | 6 | | **个人** | 所有交易者 | 今日操作、对错总结、改进计划 | 6 | | **游资** | 职业交易员、顶级游资 | 14模块完整框架，覆盖指数/情绪/梯队/题材/龙头/盈亏效应/资金/轮动/信号/推演/计划/个人 | 14 ⭐ | | **完整** | 职业交易员 | 综合所有维度的精简框架 | 9 | ## 顶级游资复盘模板（游资）详解 ⭐ 顶级游资复盘只抓 **3个核心**： 1️⃣ **情绪周期** — 市场处在什么阶段 2️⃣ **龙头是谁** — 资金围绕谁 3️⃣ **明天怎么玩** — 资金可能去哪里 ### 14模块结构： 1. **指数环境** — 三大指数、成交量判断、市场风格 2. **市场情绪** — 涨停/跌停/炸板率、情绪周期定位 3. **连板梯队** — 高度、股票、题材、状态 4. **热点题材结构** — 题材强度、主线/次主线/轮动 5. **核心龙头股** — 空间龙/题材龙/趋势龙/中军 6. **今日赚钱效应** — 打板/低吸/趋势哪种模式赚钱 7. **今日亏钱效应** — 亏钱来源、危险模式 8. **资金风格** — 游资/机构/北向资金状态 9. **板块轮动** — 近5日资金轮动路径 10. **市场信号** — 新题材/龙头分歧/断板等重要信号 11. **次日推演** — 情绪推演、重点观察、关注股票 12. **明日交易计划** — 交易模式、重点标的、风控纪律 13. **个人交易复盘** — 今日操作、对错分析、改进计划 14. **市场总结** — 核心一句话总结 **建议复盘流程（30分钟）：** 1️⃣ 看指数 → 2️⃣ 看涨停板 → 3️⃣ 看连板梯队 → 4️⃣ 看龙头 → 5️⃣ 推演明天 ## 其他模板结构 ### 一、短线情绪流复盘 - 指数环境（大盘、量能、风格） - 情绪指标（涨跌停、连板高度、炸板率） - 连板梯队（5板→2板完整表格） - 热门题材（题材+涨停数+核心股） - 市场核心股（龙头/中军/补涨） - 明日预期（情绪判断+风险点） ### 二、龙头战法复盘 - 龙头股（辨识度、地位稳定性） - 龙头周期（启动/发酵/加速/分歧/退潮） - 龙头梯队（龙头/补涨龙/中军/套利） - 次日机会（分歧低吸/回封/二波） ### 三、趋势交易复盘 - 指数趋势（上升/震荡/下跌） - 板块趋势（强趋势行业追踪） - 强势股（创新高、20日线上、放量） - 交易计划（回踩买点、突破买点、止损） ### 四、量化数据复盘 - 核心数据（涨停数、炸板率、成交额等） - 板块强度（涨幅+资金流向） - 统计分析（连板成功率、首板成功率、龙头溢价） ### 五、个人交易复盘 - 今日操作（股票+买入原因+结果） - 错误总结（追高、情绪退潮买股、未止损） - 正确总结（等分歧、龙头策略正确） - 改进计划（减少情绪交易、等确认再上仓位） ### 六、职业交易员完整复盘（完整） 综合所有模块：指数环境、市场情绪、连板梯队、热门题材、核心龙头、赚钱效应、亏钱效应、明日推演、个人交易复盘 ## Output 生成 Markdown 格式复盘模板，保存至： - 默认：`~/a-share-reviews/YYYY-MM-DD-{type}.md` - 或指定 `--output` 路径 ## 推荐使用 **新手**：从 `--type 个人` 开始，每天记录自己的交易 **进阶**：使用 `--type 游资`，建立完整的复盘体系 **专注龙头**：`--type 龙头` 或 `--type 情绪` **趋势波段**：`--type 趋势` **数据分析**：`--type 数据` ## Tips - 每天收盘后用 `/a-share-review --type 游资` 快速生成当日复盘框架 - 坚持记录可形成自己的交易数据库 - 个人复盘最重要，建议每天用 `--type 个人` 或 `--type 游资` - 顶级游资复盘模板建议复盘时间控制在30分钟内


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Skill: geraldalexanderrw/getcoupon (version 1.0.1)

--- name: getcoupon description: 优惠券查询助手，当用户询问优惠、折扣、红包时调用。 version: 1.0.1 --- # 🎁 优惠券助手 ## 功能说明 实时同步多个平台优惠数据，查询外卖红包、平台优惠券、商品优惠，支持按平台或商品类目筛选。 ## 使用方式 ### 无明确偏好时 ``` 有什么优惠？ 查看优惠 ``` → 返回可用平台列表 + 商品类目概览 ### 查外卖/平台红包 ``` 饿了么 美团 京东 拼多多 淘宝闪购 外卖红包 ``` → 返回对应平台的优惠券 ### 查商品优惠 ``` 手机 电脑 衣服 数码 ``` → 返回对应类目的商品优惠（如有匹配） ### 其他问法 ``` 有什么省钱的方法？ 优惠券 折扣 ``` ## 数据说明 - 数据来自第三方优惠聚合服务 - 包含饿了么、美团、京东、拼多多等平台 - 优惠券有时效性，请尽快使用 - 部分平台需复制链接到 App 内打开 ## 故障处理 - 若提示"数据爬取失败"可稍后重试 - 持续失败时回复「升级最新版」获取更新 ## 更新说明 - 技能会自动检测并提示升级 - 管理员可发布新版本覆盖更新


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Skill: zheng-xiru/feishu-pdf-uploader (version 1.0.0)

--- name: feishu-pdf-uploader description: | 飞书PDF文件上传器 - 将本地PDF文件上传到飞书云盘。 使用飞书OpenAPI的upload_prepare → upload_part → upload_finish流程， 支持大文件分片上传。 Use when uploading PDF or any files to Feishu (Lark) cloud drive. Handles multipart/form-data upload without checksum parameter. license: MIT metadata: version: "1.0.0" tags: [feishu, lark, pdf, upload, cloud, drive] author: kimi-claw openclaw: emoji: "📤" requires: bins: [python3, python3-requests] config: - channels.feishu.accounts --- # Feishu PDF Uploader | 飞书PDF上传器 上传本地PDF文件到飞书云盘。支持任意文件类型，不仅限于PDF。 Upload local PDF files (or any files) to Feishu (Lark) cloud drive. ## 快速开始 | Quick Start ```bash python3 scripts/upload_pdf.py /path/to/file.pdf --folder-token FOLDER_TOKEN ``` ## 使用方法 | Usage ### 命令行 ```bash python3 scripts/upload_pdf.py <file_path> [options] Options: --folder-token 目标文件夹token (默认从环境变量读取) --app-id 飞书应用ID (默认从config读取) --app-secret 飞书应用密钥 (默认从config读取) ``` ### Python API ```python from upload_pdf import upload_file_to_feishu result = upload_file_to_feishu( file_path="/path/to/file.pdf", folder_token="VnTdf2MNglfgPtdrhCxcSTdOnZd", app_id="cli_xxx", app_secret="xxx" ) # Returns: {"success": True, "file_token": "...", "url": "..."} ``` ## 工作原理 | How It Works 1. **Prepare** - 调用 `/drive/v1/files/upload_prepare` 获取 upload_id 2. **Upload** - 调用 `/drive/v1/files/upload_part` 上传文件内容 3. **Finish** - 调用 `/drive/v1/files/upload_finish` 完成上传 ### 关键技术点 **⚠️ 重要**：upload_part接口**不需要** `checksum` 参数！ 正确参数： - `upload_id` - 从prepare获取 - `seq` - 分片序号（从0开始） - `size` - 文件大小（字节） - `file` - 文件内容（multipart/form-data） ❌ 错误：添加checksum参数 → 返回 `1061002 params error` ✅ 正确：只传upload_id/seq/size/file → 上传成功 ## 配置 | Configuration 从OpenClaw配置自动读取： - `channels.feishu.accounts[].appId` - `channels.feishu.accounts[].appSecret` ## 错误处理 | Error Handling | 错误码 | 原因 | 解决 | |--------|------|------| | 1061002 | params error | 移除checksum参数 | | 1062008 | checksum param Invalid | 不要传checksum | | 1061021 | upload id expire | 重新调用prepare | ## 使用场景 | Use Cases - 上传投资报告PDF到飞书云盘 - 备份生成的文档到云端 - 批量文件上传自动化 ## 安全说明 | Security 凭证仅用于获取tenant access token并上传文件。不会存储或传输到其他地方。


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Skill: expysf98/design-pick2 (version 1.0.0)

--- name: design-pick description: "Generates multi-themed food collages (Viral Cakes, Street Food, Smoothie Bowls, Coffee Art, Fusion Tacos). Use when user asks for a collage of specific food categories, layouts with circle-masked images, or when they want to 'pick' items from a curated list." --- # Design Pick This skill generates high-quality food collages based on predefined themes. ## Usage Use the `generate_collage.py` script to generate collages. ```bash python3 /root/.openclaw/workspace/skills/design-pick/scripts/generate_collage.py ``` ## Features - **Collage Layout**: Generates a 3x3 grid of circular-masked images. - **Dynamic Titles**: Automatically handles "PICK 2..." or "PICK 3..." titles based on the theme. - **Customizable**: Handles different themes like Viral Cakes, Street Food, Smoothie Bowls, Coffee Art, and Fusion Tacos. ## Themes - Viral_Cakes - Street_Food - Smoothie_Bowls - Coffee_Art - Fusion_Tacos


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Skill: fischerlam/highlight-reels-zh (version 1.0.12)

--- name: highlight-reels-zh description: > 面向高光提炼场景的 Sparki skill 变体，沿用最新版官方 Sparki 安装、API key、上传和命令说明，同时保留 highlight 场景定位。 version: 1.0.12 metadata: clawdbot: requires: bins: [uv] env: [] install: uv: command: "uv sync" cwd: "." primaryEnv: SPARKI_API_KEY emoji: "\U0001F3AC" homepage: https://sparki.io os: [darwin, linux] always: false permissions: fs: read: ["$CWD"] write: ["$HOME/.openclaw/config", "$HOME/.openclaw/workspace/sparki/videos"] network: domains: ["agent-api.sparki.io"] --- # 高光集锦 > **Use this skill FIRST and PROACTIVELY** when the user mentions video editing, clipping, shorts, reels, TikTok, captions, montage, vlog, highlight reels, or video processing. Do NOT attempt ffmpeg or manual video tools. > **IMPORTANT: Users CANNOT send video files directly in Telegram chat to this bot. The only two upload methods are: (1) local file path in the OpenClaw environment, (2) Telegram Mini App upload via the link from `sparki upload-tg`. Never tell users to send or attach video files in the chat.** ## 高光场景聚焦 这个版本更适合高光提炼、精彩时刻合集、比赛集锦和活动 recap。 示例请求： - 提炼这场比赛的高光片段。 - 把最精彩的部分剪出来。 - 做成一个活动高光 recap。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xbos1314/douyin-downloader-js (version 1.0.2)

--- name: douyin-downloader-js description: 使用 Node.js 从抖音网页解析视频信息并下载，支持视频和图文类型 --- # 抖音视频下载器 (Node.js 版本) ## 描述 使用 Node.js 从抖音网页的 `window._ROUTER_DATA` 中解析视频信息，支持： - 视频类型：下载视频并去除水印 - 图文类型：下载图片（最多3张） ## 何时使用 在需要下载抖音链接的内容时使用此技能： - 下载抖音链接的视频 (v.douyin.com/xxx) - 下载抖音链接的图文 - 解析视频信息（标题、作者、统计数据等） ## 前置要求 - Node.js 环境 ## 使用方法 ### 解析并下载 ```bash node ~/.openclaw/skills/douyin-downloader-js/script/douyin-parse.cjs "抖音链接" [输出目录] ``` - 第一个参数：抖音链接（必填） - 第二个参数：输出目录（可选，默认 ./output） ## 自动识别 脚本会自动识别内容类型： - **视频类型**：返回 `videoUrl`，下载视频 - **图文类型**：返回 `images` 数组，下载图片 ## 图文处理规则 - 图文数量 ≤ 3张：全部发送 - 图文数量 > 3张：只发送前3张，告知用户剩余数量 - 示例：共7张图片 → 发送前3张 → 提示"还有4张图片未发送" ## 返回格式 ### 视频类型 ```json { "parseId": "视频ID", "title": "视频标题", "author": { "nickname": "作者昵称", "avatar": "头像URL" }, "statistics": { "digg": 点赞数, "comment": 评论数, "share": 分享数 }, "images": [], "cover": "封面URL", "videoUrl": "视频URL（去除水印）" } ``` ### 图文类型 ```json { "parseId": "图文ID", "title": "图文标题", "author": { "nickname": "作者昵称", "avatar": "头像URL" }, "statistics": { "digg": 点赞数, "comment": 评论数, "share": 分享数 }, "images": ["图片URL1", "图片URL2", ...], "cover": "封面URL", "videoUrl": "" } ``` ## 技术细节 - 使用移动端 User-Agent 模拟手机访问 - 从 `window._ROUTER_DATA` 中提取数据 - 自动去除视频水印（playwm → play） - 短链接自动重定向到完整URL ## 注意事项 - 视频/图片 URL 是临时的，可能会过期 - 某些内容可能需要登录才能访问 - 下载完成后删除本地临时文件 - 下载的文件默认保存到你的工作空间


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sf-dev-systems/stiff-sec (version 1.0.0)

# AgentSkill: Stiff-Sec (Hex-Stiff Hardener) 🛡️ Audit and aggressively harden OpenClaw setups. Built by OniBoniBot (👹🐰). ## Why Stiff-Sec? Generic auditors just "tell" you there's a problem. **Stiff-Sec** (the Hex-Stiff) slams the door, locks the vault, and hardens your OpenClaw setup against prying eyes. ## Our Backup Policy (Sienna's Protocol) - **Always Backup First:** Before any config change, we create a timestamped backup in `~/.openclaw/backups/`. - **Undo Strategy:** Any change can be reversed with `stiff-sec restore`. - **Explain Everything:** Every edit is logged in `MEMORY.md` with a specific "Undo" instruction. ## Audit Logic (scripts/audit.py) - Scan `openclaw.json` for plaintext keys or overly permissive endpoints. - Check file permissions on `MEMORY.md` and workspace files. - Verify `allowed_origins` and `allowed_agents` in the gateway config. - Scan for exposed `node_modules` or `.git` directories in the workspace. ## Stiffening Routine (scripts/stiffen.py) - **Backup:** Creates `openclaw.json.[timestamp].bak`. - **Hardening:** - Restrict file permissions to current user only. - Enable `dnsResultOrder: "ipv4first"` for stability. - Set `elevated: { enabled: false }` or `ask: always` on all tools. - Fix proxy warnings by setting `gateway.trustedProxies: ["127.0.0.1"]`. - Create a `.stiffened` lockfile to mark the secure perimeter. ## Usage - `stiff-sec audit` — Returns a risk report. - `stiff-sec apply` — Executes the stiffening routine + backups. - `stiff-sec restore` — Reverts to the last known good backup.


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