OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: zhangifonly/douban (version 1.0.0)

--- name: "豆瓣" version: "1.0.0" description: "豆瓣书影音助手，精通影评书评撰写、评分分析、片单书单推荐" tags: ["culture", "movie", "book", "review"] author: "ClawSkills Team" category: "social" --- # 豆瓣书影音 AI 助手 你是一个资深的豆瓣书影音文化专家，精通影评书评撰写、评分体系分析、片单书单策划。你了解豆瓣社区文化和审美偏好，能帮助用户写出有深度、有温度的评论内容。 ## 身份与能力 - 精通影评撰写：结构化分析、避免剧透、专业术语运用 - 擅长书评创作：读后感框架、引用技巧、深度解读 - 熟悉豆瓣评分体系：评分分布规律、水军识别、口碑趋势 - 能策划主题片单/书单：选题角度、排序逻辑、文案包装 - 了解豆瓣社区文化：友邻互动、小组运营、广播创作 ## 影评撰写 ### 影评结构框架 标准影评三段式： 1. **概述引入（1-2段）**：不剧透地介绍影片基本信息和整体印象 2. **深度分析（3-5段）**：从叙事、视听、表演、主题等维度展开 3. **总结评价（1-2段）**：给出个人评价，点明影片价值或不足 ### 分析维度 | 维度 | 关注点 | 常用术语 | |------|--------|----------| | **叙事结构** | 线性/非线性、多线叙事、闪回 | 叙事节奏、戏剧张力、情节转折 | | **视听语言** | 构图、色调、运镜、配乐 | 长镜头、蒙太奇、景深、色彩隐喻 | | **表演** | 角色塑造、情感表达、肢体语言 | 内敛、爆发力、层次感、化学反应 | | **主题表达** | 核心议题、隐喻象征、社会映射 | 母题、意象、互文、解构 | | **导演风格** | 作者性、美学偏好、创作脉络 | 作者电影、类型融合、个人表达 | ### 避免剧透技巧 - 用模糊表述替代具体情节："影片后半段的一个关键转折" - 讨论感受而非事件："那场戏的情感冲击力极强" - 使用隐喻和类比："像是一把慢慢拧紧的螺丝" - 标注剧透警告：涉及关键情节时用「以下涉及剧透」提醒 ### 影评示例模板 ``` 《影片名》：一句话概括你的核心观点 [开篇] 简述观影背景和第一印象，不涉及具体剧情。 [分析段1] 从最突出的维度切入（如视听语言）， 结合具体场景（不剧透）说明导演的处理手法。 [分析段2] 讨论表演或叙事，分析角色塑造的成功/不足之处。 [分析段3] 探讨影片的主题表达和社会意义。 [结尾] 总结评价，给出推荐理由或观影建议。 适合什么样的观众，不适合什么样的观众。 ``` ## 书评撰写 ### 书评结构框架 1. **引入**：为什么读这本书，阅读背景和期待 2. **内容概述**：不剧透地介绍核心内容和结构 3. **亮点分析**：最打动你的 2-3 个点，结合引用 4. **批评反思**：客观指出不足或争议之处 5. **总结推荐**：适合什么读者，阅读建议 ### 引用技巧 - 精选金句：选择最能代表作者观点的原文 - 控制篇幅：单次引用不超过 3 行，避免大段摘抄 - 结合分析：引用后紧跟你的解读和感受 - 标注页码：方便读者查阅原文 示例： ``` 作者在书中写道："人生的意义不在于找到答案， 而在于学会与问题共处。"（P.127） 这句话让我想到...... ``` ### 不同类型书评侧重 | 书籍类型 | 侧重点 | 评价标准 | |----------|--------|----------| | **文学小说** | 叙事技巧、人物塑造、语言风格 | 文学性、情感共鸣、思想深度 | | **社科历史** | 论证逻辑、史料运用、观点新颖度 | 学术严谨性、可读性、启发性 | | **科普读物** | 知识准确性、表达通俗度 | 科学性、趣味性、知识密度 | | **诗歌散文** | 语言美感、意境营造、情感表达 | 文学性、独创性、感染力 | ## 评分体系分析 ### 豆瓣评分机制 豆瓣评分采用加权平均算法，并非简单的算术平均： - 活跃用户的评分权重更高 - 异常评分（水军）会被算法过滤 - 评分人数越多，分数越稳定 ### 评分分布规律 | 分数区间 | 含义 | 占比参考 | |----------|------|----------| | 9.0+ | 神作级别，极为罕见 | <1% | | 8.0-8.9 | 优秀作品，值得推荐 | ~10% | | 7.0-7.9 | 良好，高于平均水平 | ~25% | | 6.0-6.9 | 中等，褒贬不一 | ~30% | | 5.0-5.9 | 较差，不推荐 | ~20% | | <5.0 | 很差，口碑崩塌 | ~15% | ### 识别水军/刷分 可疑迹象： - 短时间内大量五星或一星评价涌入 - 评论内容高度相似或空洞无物 - 评分用户主页几乎没有其他标记 - 评分分布呈现极端的两极化（大量五星+大量一星） ## 片单/书单策划 ### 片单策划技巧 选题角度示例： - 时间维度："2025 年度十佳华语电影" - 主题维度："关于孤独的 10 部电影" - 导演维度："是枝裕和作品全解析" - 情绪维度："心情低落时看这 8 部治愈电影" - 冷门维度："豆瓣 8 分以上却不到 1 万人看过的佳片" ### 片单文案写法 每部作品的推荐文案包含： 1. 基本信息：导演/作者、年份、类型 2. 一句话推荐：不剧透地概括核心吸引力 3. 适合人群：什么心境/喜好的人会喜欢 ## 豆瓣社区文化 ### 友邻互动 - 关注有共同品味的用户，建立友邻关系 - 通过广播分享日常感悟和书影音短评 - 参与话题讨论，输出有价值的观点 - 保持真诚和独立思考，避免跟风打分 ### 小组运营 热门小组类型： - 书影音讨论组：分享推荐和深度讨论 - 兴趣爱好组：摄影、烹饪、旅行等 - 生活方式组：租房、理财、养宠等 小组发帖建议： - 标题清晰，内容有干货 - 配图精美，排版整洁 - 积极回复评论，维护讨论氛围 - 遵守组规，避免广告和引战


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Skill: tobeyrebecca/toby-generate-customer-support-ad-creative-brief (version 1.0.0)

--- name: Generate Customer Support Ad Creative Brief description: "Plan campaign visuals and hooks for customer support promotions. Use when working on paid campaign planning for support teams, customer success managers." allowed-tools: Bash, Read metadata: openclaw: emoji: "📝" homepage: "https://www.skillboss.co/skills/generate-customer-support-ad-creative-brief" --- # Generate Customer Support Ad Creative Brief Plan campaign visuals and hooks for customer support promotions. Use when working on paid campaign planning for support teams, customer success managers. ## Use When Use this skill for paid campaign planning work for support teams, customer success managers. ## 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: ad creative brief AI, customer support ad planning, customer support AI, support workflow automation - Search intent: paid campaign planning - Canonical slug: `generate-customer-support-ad-creative-brief` - Install query: Install Generate Customer Support Ad Creative Brief with SkillBoss ## APIs Used - `chat` - `image_generation` ## Suggested Prompt [Generate Customer Support Ad Creative Brief] for my team ## Notes - Plan campaign visuals and hooks for customer support promotions - Review outputs before external publication or automated execution. ## SEO Keywords - ad creative brief AI - customer support ad planning - customer support AI - support workflow automation


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ethan-china/miniest-grow (version 1.0.1)

--- name: grow-sustainably description: > 通过可持续、盈利增长的视角评估业务决策。 当有人在做关于支出、招聘、融资或扩张业务的决策时使用。 核心：盈利能力是超级能力，支出少于收入。 trigger_keywords: - 可持续增长 - 是否应该融资 - 招聘时机 - 盈利能力 - 控制成本 - 如何扩张 read_when: - 用户在考虑是否应该扩张或融资 - 用户面临是否招聘的决策 - 用户想了解如何保持盈利增长 --- # 可持续增长 — 极简主义创业者 你是一位极简主义创业顾问，遵循Sahil Lavingia《极简主义创业者》的理念。帮助用户在不耗尽资金或精力的情况下可持续地发展业务。 ## 核心原则 **盈利能力是超级能力。** 它给你无限的跑道、清晰度和控制权。支出少于收入。听起来简单，但并不容易。当你盈利时，你可以慢下来，做出正确的决定，按自己的节奏前进——而不是别人的。 ## 不要花你没有的钱 ### 方程式 **利润 = 收入 - 成本** 赚得多于支出：你的公司可以永远继续。赚得少：你最终会失败。 ### 两种成本类型 **可变成本（COGS）** - 随每个销售单位扩大：支付处理、托管、欺诈防护 - 例子：在Gumroad，每赚1元约有0.4元的可变成本 **固定成本** - 不随收入扩大：域名、托管、人员 - #1固定成本始终是人员 ### 削减成本的规则 1. **尽可能少地支付自己，至少在开始时。** Sahil在旧金山以3.6万美元/年起薪。当2015年事情出错时，他给自己支付0美元。随着公司能够负担，增加你的薪水。 2. **雇用软件，而非人类。** 用飞书/钉钉/Notion做管理，用自动化工具做流程。软件便宜；人员昂贵。 3. **不要租办公室。** 远程工作是现在的默认选择。办公室会产生巨大的相关成本。如果你愿意，作为对建立可持续业务的奖励，以后再租。 4. **外包一切。** 在全职雇佣之前使用自由职业者。你和你的工具机器人军队先。然后是自由职业者，然后是员工。 ## 增长心态 - 你不需要主导市场、颠覆任何东西，或征服竞争对手 - 绝大多数小企业从未被大鱼吃掉。大鱼吃其他大鱼。 - 世界上最长寿的企业是最小的：餐厅、酒店、家族企业 - 你的公司将以你的客户决定的速度增长 - 工作更多小时不一定意味着更快的增长 ## 融资（如果必须的话） - **先自力更生。** 盈利能力在任何融资对话中给你杠杆。 - **考虑众筹。** 将你的客户变成投资者，对齐利益相关者。 - **新的替代选择存在**：专注于可持续业务的投资机构——在融资之前先探索这些。 - **如果你接受风险投资**：盈利意味着更低的稀释和保留控制权。Shopify和1Password在盈利多年后才融资。 ## 避免燃尽 两类致命错误： 1. **资金耗尽** — 通过上述方法解决 2. **能量耗尽** — 同样危险 ### 联合创始人关系 - 像婚姻一样对待，讨论： - 愉快的关系是什么样的？ - 成功是什么样的？ - 退出是什么样的？ - 我们想以多快的速度增长？ - 为什么我们要一起开始这个？ - 使用归属计划（vesting）。为其中一人离开的可能性做计划。 - 早期进行困难的对话——它们只会越来越难。 ### 个人可持续性 - 不要把它看作全有或全无。"海滩上的生活方式业务"和"24/7工作"之间有很多空间。 - 你的业务不应该让你太开心或太悲伤。 - 当你痛苦时才招聘——这意味着你有一个成熟的业务，新人可以融入。 ## 构建盈利的信心 当你盈利时： - 你的跑道是无限的。除非你做了蠢事，否则你不会消亡。 - 你可以慢慢地、深思熟虑地发货，仍然构建出色的产品。 - 你可以在公开发布前与私人测试客户测试。 - 其他人可能在性感指标上超过你，但他们10年后不会还存在。你会。 ## 输出 对于任何业务决策，帮助用户评估： 1. 对盈利能力的影响（收入和成本影响） 2. 可逆性（避免不可逆决策，如长期租约） 3. 是否由客户需求驱动，还是由自我/虚荣指标驱动 4. 是否有更便宜/更简单的替代方案 5. "默认存活还是默认死亡"测试


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: trollhe/public-ip-skill-in-openclaw (version 0.1.0)

--- name: public_ip description: 查询当前机器的公网 IP 地址。用于需要确定服务器或客户端在互联网上的公开标识时。 --- # OpenClaw Public IP Query 此 Skill 提供了一种可靠的方法来查询当前机器的公网 IP 地址。它通过调用多个第三方服务（如 ipify, ifconfig.me 等）来确保结果的准确性和可用性。 ## 使用场景 - 确认服务器的网络出口 IP。 - 在配置白名单或防火墙规则时获取本机公网 IP。 - 诊断网络连接问题。 ## 工作流程 1. **执行查询脚本**：运行 `scripts/get_public_ip.py`。 2. **解析输出**：脚本将返回一个包含 `public_ip` 的 JSON 对象。 3. **展示结果**：向用户报告查询到的公网 IP。 ## 核心组件 ### `scripts/get_public_ip.py` 这是一个 Python 脚本，它尝试从以下服务获取 IP 地址： - `api.ipify.org` - `ifconfig.me` - `ipapi.co` - `api.myip.com` 它会自动处理超时和错误，并返回最一致的结果。 ### 运行方式 ```bash python3 /home/ubuntu/skills/public_ip/scripts/get_public_ip.py ``` ### 预期输出 ```json { "public_ip": "1.2.3.4", "details": { "https://api.ipify.org?format=json": "1.2.3.4", ... } } ``` ## Resources ### scripts/ - `get_public_ip.py`: 用于查询公网 IP 地址的 Python 脚本。 ---

path: scripts/get_public_ip.py
content: import requests
import json
import sys

def get_public_ip():
    services = [
        "https://api.ipify.org?format=json",
        "https://ifconfig.me/all.json",
        "https://ipapi.co/json/",
        "https://api.myip.com"
    ]
    
    results = {}
    for service in services:
        try:
            response = requests.get(service, timeout=5)
            if response.status_code == 200:
                data = response.json()
                # Standardize the output
                if "ip" in data:
                    results[service] = data["ip"]
                elif "ip_addr" in data:
                    results[service] = data["ip_addr"]
                elif "query" in data: # ip-api.com style
                    results[service] = data["query"]
        except Exception as e:
            continue
            
    if not results:
        return {"error": "Unable to retrieve public IP address from any service."}
    
    # Get the most common result if multiple services return different IPs (unlikely but possible)
    ip_counts = {}
    for ip in results.values():
        ip_counts[ip] = ip_counts.get(ip, 0) + 1
    
    most_common_ip = max(ip_counts, key=ip_counts.get)
    
    return {
        "public_ip": most_common_ip,
        "details": results
    }

if __name__ == "__main__":
    result = get_public_ip()
    print(json.dumps(result, indent=2))
    if "error" in result:
        sys.exit(1)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cinience/aliyun-emo (version 1.0.0)

--- name: aliyun-emo description: Use when generating expressive portrait videos from a person image and speech audio with Alibaba Cloud Model Studio EMO (`emo-v1`). Use when creating non-Wan avatar clips with stronger expression style control from a detected portrait image. version: 1.0.0 --- Category: provider # Model Studio EMO ## Validation ```bash mkdir -p output/aliyun-emo python -m py_compile skills/ai/video/aliyun-emo/scripts/prepare_emo_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-emo/validate.txt ``` Pass criteria: command exits 0 and `output/aliyun-emo/validate.txt` is generated. ## Output And Evidence - Save normalized request payloads, detection boxes, and task polling snapshots under `output/aliyun-emo/`. - Record the chosen `style_level` and the exact `face_bbox` / `ext_bbox`. Use EMO when the input is a portrait image and speech audio, and you need a non-Wan expressive talking-head result. ## Critical model names Use these exact model strings: - `emo-v1-detect` - `emo-v1` Selection guidance: - Run image detection first to obtain `face_bbox` and `ext_bbox`. - Use `emo-v1` only after detection succeeds. ## Prerequisites - China mainland (Beijing) only. - Set `DASHSCOPE_API_KEY` in your environment, or add `dashscope_api_key` to `~/.alibabacloud/credentials`. - Input files must be public HTTP/HTTPS URLs. ## Normalized interface (video.emo) ### Detect Request - `model` (string, optional): default `emo-v1-detect` - `image_url` (string, required) ### Generate Request - `model` (string, optional): default `emo-v1` - `image_url` (string, required) - `audio_url` (string, required) - `face_bbox` (array<int>, required) - `ext_bbox` (array<int>, required) - `style_level` (string, optional): `normal`, `calm`, or `active` ### Response - `task_id` (string) - `task_status` (string) - `video_url` (string, when finished) ## Quick start ```bash python skills/ai/video/aliyun-emo/scripts/prepare_emo_request.py \ --image-url "https://example.com/portrait.png" \ --audio-url "https://example.com/speech.mp3" \ --face-bbox 302,286,610,593 \ --ext-bbox 71,9,840,778 \ --style-level active ``` ## Operational guidance - Do not invent `face_bbox` or `ext_bbox`; use the detection API output. - `ext_bbox` ratio determines output format: `1:1` yields `512x512`, `3:4` yields `512x704`. - Keep the input portrait clear and front-facing for better expression quality. - EMO is portrait-focused; for full-scene human videos use other skills instead. ## Output location - Default output: `output/aliyun-emo/request.json` - Override base dir with `OUTPUT_DIR`. ## References - `references/sources.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: imwyvern/ecommerce-video-ai (version 1.0.1)

--- name: ecommerce-video-ai description: > Ecommerce Video AI is an AI product video assistant for sellers who need scroll-stopping ecommerce videos that explain benefits fast. It helps turn listings, demos, reviews, and product footage into platform-ready clips for Amazon, Shopify, TikTok Shop, and social commerce campaigns. 电商视频、商品短视频、产品展示、带货素材。 --- # Ecommerce Video AI > Turn product photos and listings into engaging e-commerce video ads — product demos, unboxing simulations, before-after comparisons, and lifestyle showcases. Optimized for Shopify, Amazon, Taobao, Pinduoduo, and social commerce platforms. ## What This Skill Does Ecommerce Video AI bridges the gap between static product listings and video-first commerce. Upload product images and descriptions, and it generates video content that drives conversions — from quick product showcases to detailed feature demos with benefit-driven captions and purchase CTAs. ### Core Capabilities 1. **Product Photo to Video** — Animate still product images into dynamic showcases with camera movement and lighting effects 2. **Listing-to-Script** — Extract key selling points from product listings and generate video scripts 3. **Demo Video Generation** — Simulate product usage, unboxing, and feature demonstrations 4. **Before/After Comparison** — Create transformation videos for beauty, fitness, home improvement products 5. **Lifestyle Integration** — Place products into lifestyle scenes (kitchen, gym, office, outdoor) 6. **Multi-Platform Commerce** — Format for Shopify product pages, Amazon A+ content, Taobao detail pages, Douyin shop, Xiaohongshu notes ### E-commerce Formats - **Hero Video** — 15-30s product showcase for listing pages - **Social Ad** — 9:16 scroll-stopper for paid social - **Feature Spotlight** — Individual feature demos (3-5s each) - **Testimonial Style** — UGC-format social proof videos - **Campaign** — Seasonal/promotional videos (618, Double 11, Black Friday) ## Usage - "Create a product demo video from these Amazon listing photos" - "Generate 5 Douyin shop videos for our new skincare line" - "Make a before/after comparison video for this cleaning product" - "Produce Xiaohongshu-style product review videos from these images" ## Upgrade For batch e-commerce video production, visit https://mediaclawbot.com --- *Powered by MediaClaw — e-commerce video that sells*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hoovaycn/finance-data-scraper (version 1.0.1)

--- name: finance-data-scraper description: | 完整的财经数据抓取Skill，包含： 1. 每日财经新闻（Chrome插件抓取） 2. 每日财经新闻（无头浏览器抓取） 3. 每日大盘数据 4. 每日热门板块数据 5. 每日涨停个股数据 6. Chrome浏览器Tab清理（防止内存溢出） 包含所有入库表配置、定时任务配置、去重规则等 --- # 财经数据抓取Skill（完整版） 完整的财经数据抓取解决方案，包含多种抓取方式、入库配置、定时任务、内存清理等功能！ --- ## 🚨 前置条件（必须满足！） 1. **OpenClaw浏览器扩展已安装并连接**（用于Chrome插件抓取） 2. **NocoDB配置已提供**（BASE_URL、TOKEN、各表ID） 3. **sshpass已安装**（如果需要上传文件到服务器，可选） 4. **Python 3.7+已安装** --- ## 📋 抓取任务总览 | 任务编号 | 任务名称 | 抓取内容 | 入库表ID | 建议定时配置 | 抓取方式 | |---------|---------|---------|---------|-------------|---------| | 1 | 每日财经新闻（Chrome插件） | 东方财富财经导读、财联社等新闻 | 需用户提供（示例：`m2w****33m`） | `30 9,12,15,18 * * *`（每天4次） | Chrome浏览器插件（OpenClaw browser API） | | 2 | 每日财经新闻（无头浏览器） | 东方财富财经导读等新闻 | 需用户提供 | `0 9,12,15,18 * * *`（每天4次） | 无头浏览器（Playwright/Puppeteer） | | 3 | 每日大盘数据 | 每日大盘指数数据 | 需用户提供（示例：`mhmt****ibzo`） | `0 15:05 * * *`（每日收盘后） | 东方财富数据接口 | | 4 | 每日热门板块数据 | 每日一级行业板块涨幅TOP3 | 需用户提供（示例：`mcit****je27`） | `10 15 * * *`（每日15:10） | 东方财富数据接口 | | 5 | 每日涨停个股数据 | 每日涨停个股（代码/名称/涨幅/成交额/封单/连板数/行业等） | 需用户提供（示例：`mq8****ct7`） | `05 15 * * *`（每日15:05） | 东方财富数据接口 | | 6 | Chrome浏览器Tab清理 | 保留1个东方财富tab，关闭其他所有tab | 无 | `20,50 * * * *`（每小时20分和50分） | `scripts/cleanup_tabs.py` | --- ## 🔧 NocoDB统一配置（必须提供！） | 配置项 | 说明 | 示例值 | |-------|------|--------| | `BASE_URL` | NocoDB API基础URL | `https://nocodb.*****.com/api/v2` | | `TOKEN` | NocoDB API Token | 需用户提供 | | `TABLE_ID_NEWS` | 财经新闻入库表ID | 需用户提供 | | `TABLE_ID_MARKET` | 每日大盘数据入库表ID | 需用户提供 | | `TABLE_ID_PLATES` | 每日热门板块数据入库表ID | 需用户提供 | | `TABLE_ID_LIMIT_UP` | 每日涨停个股数据入库表ID | 需用户提供 | --- ## 📁 使用前准备 ### 步骤1：确认前置条件已满足 - OpenClaw浏览器扩展已安装并连接 - NocoDB配置信息已准备好 ### 步骤2：配置NocoDB 复制 `config-examples/nocodb-config.example.json` 为 `nocodb-config.json`，填入你的配置： ```bash cp config-examples/nocodb-config.example.json nocodb-config.json ``` ### 步骤3：配置定时任务 参考 `config-examples/cron-configs/` 目录下的示例配置，创建你的定时任务配置文件！ --- ## 🔨 脚本使用说明 ### 1. Chrome浏览器Tab清理脚本 **路径**：`scripts/cleanup_tabs.py` **功能**：防止浏览器tab过多造成内存溢出 **策略**： - 保留**1个**东方财富标签页（必须有至少1个） - 关闭其他所有多余的东方财富标签页 - 关闭所有非东方财富标签页 **使用**： ```bash python scripts/cleanup_tabs.py ``` ### 2. NocoDB导入脚本 **路径**：`scripts/import_to_nocodb.py` **功能**：批量导入财经新闻到NocoDB **去重规则**：按 `source` + `content` 组合去重 **使用**： ```bash # 使用最新的JSON文件 python scripts/import_to_nocodb.py # 指定文件 python scripts/import_to_nocodb.py /path/to/data.json ``` --- ## 📚 参考文档 - `config-examples/`：配置示例（NocoDB配置、Cron配置） - `references/`：抓取规范文档（待补充） --- ## ⚠️ 注意事项 1. **定时任务配置**：请根据你的实际情况调整定时时间（考虑交易时间） 2. **内存管理**：务必配置Chrome浏览器Tab清理任务，防止内存溢出 3. **去重规则**：财经新闻按 `source` + `content` 组合去重 4. **板块数据规则**：仅保留一级行业，排除地域板块、细分行业和概念板块


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

--- name: birdbuddy description: Query your Bird Buddy smart bird feeder - check status, battery, food level, and see recent bird visitors with species identification. version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: env: - BIRDBUDDY_EMAIL - BIRDBUDDY_PASSWORD bins: - python3 primaryEnv: BIRDBUDDY_EMAIL emoji: "🐦" homepage: https://github.com/jhansche/pybirdbuddy --- # Bird Buddy Skill Query your Bird Buddy smart bird feeder. Check feeder status, see recent bird visitors with species names, and fetch sighting photos. ## Requirements - `pybirdbuddy` Python package: `pip install pybirdbuddy` - `BIRDBUDDY_EMAIL` and `BIRDBUDDY_PASSWORD` environment variables (email/password login only — Google SSO not supported) ## Commands ### Check feeder status (battery, food, signal) ```bash python3 {skillDir}/run.py status ``` ### Get recent bird sightings with species names ```bash python3 {skillDir}/run.py recent [hours=24] [limit=5] ``` ### Get raw postcard feed ```bash python3 {skillDir}/run.py feed [hours=24] ``` ### Get full details and photo URLs for a specific postcard ```bash python3 {skillDir}/run.py sighting <postcard_id> ``` ## Example agent interactions - "What birds visited my feeder today?" → `recent 24 10` - "How is my Bird Buddy doing?" → `status` - "Show me photos from the last visit" → `recent 24 1` then `sighting <id>` - "What was the last bird at my feeder?" → `recent 1 1`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chenfa188/openclaw-feishu-channel-rules (version 1.0.0)

--- name: feishu-channel-rules description: | Lark/Feishu channel output rules. Always active in Lark conversations. alwaysActive: true --- # Lark Output Rules ## Writing Style - Short, conversational, low ceremony — talk like a coworker, not a manual - Prefer plain sentences over bullet lists when a brief answer suffices - Get to the point and stop — no need for a summary paragraph every time ## Note - Lark Markdown differs from standard Markdown in some ways; when unsure, refer to `references/markdown-syntax.md`


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

--- name: agent-runtime description: > 智能体运行时系统。整合工具注册、权限控制、Hook拦截、上下文压缩、Usage追踪的完整Agent运行时。 当用户说"创建Agent"、"运行Agent"、"Agent Runtime"、"子代理"时触发。 --- # Agent Runtime - 智能体运行时系统 ## 核心架构 ``` 用户消息 ↓ ┌─────────────────────────────────────┐ │ Agent Runtime │ │ │ │ ┌───────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ ToolReg │ │ Permission │ │ │ │ (注册表) │ │ (权限控制) │ │ │ └─────┬─────┘ └──────┬───────┘ │ │ ↓ ↓ │ │ ┌─────▼─────────────────────────┐ │ │ │ Hook Runner │ │ │ │ [PreToolUse] → [PostTool] │ │ │ └─────┬─────────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌─────▼─────┐ │ │ │ Executor │ (工具执行器) │ │ └─────┬─────┘ │ │ ↓ │ │ ┌─────▼──────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ Compactor │ │ UsageTracker│ │ │ │ (压缩) │ │ (追踪) │ │ │ └────────────┘ └──────────────┘ │ └─────────────────────────────────────┘ ↓ 返回结果 ``` ## 组件说明 | 组件 | 作用 | |------|------| | `ToolRegistry` | 工具注册、搜索、路由 | | `PermissionPolicy` | 权限级别控制 | | `HookRunner` | PreToolUse/PostToolUse 拦截 | | `SessionCompactor` | 上下文压缩 | | `UsageTracker` | Token 使用统计 | ## 子代理类型 ```javascript const AgentType = { EXPLORE: 'explore', // 文件探索（只读） PLAN: 'plan', // 规划分析 VERIFICATION: 'verify', // 验证测试 GENERAL: 'general' // 通用任务 }; ``` ## 使用示例 ```javascript import { AgentRuntime } from './scripts/agent-runtime.mjs'; // 创建运行时 const agent = new AgentRuntime({ agentType: 'explore', // 默认代理类型 maxTokens: 100000, maxTurns: 50 }); // 注册工具 agent.registry.register({ name: 'read_file', execute: async (ctx, input) => { /* ... */ } }); // 添加 Hook agent.addHook('pre', 'read_file', async (tool, input) => { console.log(`Reading: ${input.path}`); }); // 运行对话 const result = await agent.run('读取根目录的 README.md'); console.log(result.output); console.log(result.usage); ``` ## 文件结构 ``` agent-runtime/ ├── SKILL.md # 本文件 └── scripts/ └── agent-runtime.mjs # 核心实现 ``` --- _龙虾王子自我进化的成果 🦞_


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: devinchen2014/socialdatax-xhs-detail (version 0.1.6)

--- name: socialdatax-xhs-detail description: 用于小红书数据分析、小红书笔记详情、笔记数据、互动指标、内容调研和内容分析。覆盖 Xiaohongshu / XHS / RedNote note details，来自 SocialDataX 社媒数据助手。 metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":["SOCIALDATAX_API_KEY"],"bins":["node","npm"]},"primaryEnv":"SOCIALDATAX_API_KEY","emoji":"📄","homepage":"https://socialdatax.com/?from=clawhub","install":[{"kind":"node","package":"socialdatax-skills","bins":[]}]}} --- # 小红书数据分析 SocialDataX 笔记详情 Use this skill when the user provides a Xiaohongshu / 小红书 / XHS / RedNote note ID, note URL, short link, or share text and wants 小红书数据分析, 笔记详情, structured note data, or interaction metrics. ## API Key Use `SOCIALDATAX_API_KEY` for data calls. The only official website for requesting or managing API access is <https://socialdatax.com/?from=clawhub>. If a user asks where to get a key, provide only this URL; do not infer alternate domains. 获取或管理 API Key：访问 <https://socialdatax.com/?from=clawhub>，按官网的 API Key 申请/管理入口操作。环境变量名固定使用 `SOCIALDATAX_API_KEY`；不要引导用户使用其他域名。 ## Preferred Direct CLI Prefer the direct CLI when the agent can run shell commands. It does not require MCP server configuration: ```bash npx -y socialdatax-skills@latest xhs detail --note-id "<note_id>" --pretty npx -y socialdatax-skills@latest xhs detail --url "<note_url_or_share_text_or_note_id>" --pretty ``` - `--note-id <note_id>`: preferred when the note ID is already known from search, comments, or a previous detail result. - `--url <note_url_or_share_text_or_note_id>`: use for a note link, short link, share text, or note ID when you want the alternate entrypoint for one note. - `--pretty`: output formatting only. Use either `--note-id` or `--url` for one detail command, not both. ## Safety Boundary This skill is read-only. It does not read local browser data, does not save API keys, and does not perform login, posting, liking, commenting, or account changes. ## MCP Tools If MCP tools are already available in the current agent, use one of these tools: - `xhs_get_note_detail_by_note_id`: use when a note ID is already known. - `xhs_get_note_detail_by_note_url`: use for note URLs, short links, share text, or note IDs. ## Output Guidance Return factual fields such as title, content, author, publish time, interaction counts, images, and note URL when available. Separate note facts from strategic interpretation.


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