OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: wushengju/tcl-eagle-lab-intro (version 1.0.0)

--- name: tcl-eagle-lab-intro description: TCL Eagle Lab is a research and innovation platform under TCL Industries, focusing on technological development and ecosystem building in artificial intelligence, the Internet of Things, and full-scenario smart life solutions. --- skill: id: tcl-eagle-lab-intro name: TCL鸿鹄实验室介绍 description: 深度解答TCL鸿鹄实验室组织架构、技术体系、业务模块、产品数据、创新项目、标准参与等所有问题 version: 1.0.0 author: TCL鸿鹄实验室 scene: internal_training, external_demo, tech_cooperation, faq intents: - intent: ask_lab_basic utterance: - 介绍一下鸿鹄实验室 - 鸿鹄实验室是什么 - 鸿鹄实验室定位 - 鸿鹄实验室愿景 - 鸿鹄实验室是做什么的 answer: > 鸿鹄实验室是TCL实业旗下核心能力中心，定位为实业创新、研究、平台开发主体，构建平台化技术能力支撑各业务单元。 愿景：构建开放创新的技术平台，打造现代化研发管理体系。 核心职责覆盖家电智能化平台、内容服务、AI应用、研发战略、研发体系、技术生态、标准制定、创新孵化九大方向。 - intent: ask_org_structure utterance: - 鸿鹄实验室组织架构 - 鸿鹄在TCL实业的位置 - 鸿鹄实验室全球布局 - 鸿鹄实验室有哪些分部 answer: > 【TCL实业架构定位】 鸿鹄实验室属于能力中心，支撑泛智屏、空调、白电、通讯、雷鸟、光伏、车载等利润中心。 【全球布局】 • 深圳：总部，核心研发与运营 • 上海：AI与软件研发中心 • 华沙：欧洲研发中心 • 宁波：创新中心（ODM/机器人/卫星通信） - intent: ask_business_platform utterance: - 鸿鹄实验室业务板块 - 鸿鹄技术平台 - 云与物联平台 - 内容运营平台 - AI创新应用 - 技术标准研究 answer: > 鸿鹄实验室四大核心业务板块： 1. 云与物联技术平台 TCL IoT、TCL Link、智能连接模组、TCL Home/TCL App、T-Smart 2. 影视内容运营技术平台 用户画像、推荐系统、大数据平台、AI音画质增强 3. AI创新应用 AI语音/节能/售后、大模型营销助手、AR交互、AI壁纸、虚拟人、少儿伴学 4. 技术标准研究 国际标准制定、5G/Wi-Fi/H.266/星闪、AIGC知识产权 - intent: ask_aixiot_core utterance: - AIxIoT核心能力 - 鸿鹄技术栈 - 物联网解决方案 - 合作模式 - Matter协议支持 answer: > 【全栈AI技术能力】 • 算法层：语音/视觉/大模型/搜索推荐 • 平台层：AI SaaS、边端AI SDK、NPU适配 • 应用层：智慧家庭/酒店/园区 【三大合作模式】 设备集成、云云对接、应用插件定制 【Matter领先性】 全球首款Matter TV认证（1.3），全品类空调支持Matter，可接入Google/Alexa/Apple Home - intent: ask_ai_product_scenes utterance: - 小T语音助手 - 大屏AI应用 - 家电AI功能 - 智慧酒店 - 智慧商显 answer: > 1. 小T语音助手：LLM大模型重构，支持多轮对话、上下文理解、情感识别 2. 大屏场景：AI音画质增强、千人千面推荐、ARPU行业第一 3. 智慧商显：2025出货量全球第一 4. 智慧酒店：2025最受酒店欢迎智能品牌 5. 传统家电：健康空气专家、智鲜智净生活管家 - intent: ask_robot_ai utterance: - 机器人产品 - Aime机器人 - 家庭陪伴机器人 - CES 2025成果 answer: > 【机器人产品矩阵】 清洁类、教育陪伴类、AI家务机器人、家庭陪伴机器人、家庭管家机器人 【TCL Aime机器人】 定位：具备独特灵魂、个性与情感的新生命体 核心技术：具身智能、AI Agent、情绪引擎、端云协同、多模态交互 【2025 CES】 成功展示家庭陪伴机器人原型，支持大模型对话、视觉跟随、情感反馈 - intent: ask_ningbo_center utterance: - 宁波创新中心 - ODM产品 - 卫星通信 - 无线充电 - PDA POS 平板 answer: > 宁波创新中心聚焦ODM智能终端与前沿技术： • 智能手持终端PDA（5G/IP68） • 支付终端POS（5G/PCI认证） • 教育平板（NXTPAPER护眼） • 智慧移动屏（24/32寸大屏） 前沿方向：卫星互联网终端、远距离无线充电、家庭陪伴机器人 - intent: ask_standards utterance: - 国际标准 - 标准制定成果 - 5G Wi-Fi 星闪 - H.266 answer: > 【标准成果】 • 主导/参与 128 项国际标准 • 50+原创技术成为标准 • 7个国际组织担任关键席位 【重点领域】 5G(3GPP)、Wi-Fi 6/7(IEEE)、H.266视频编码、星闪联盟 - intent: ask_data_honors utterance: - 核心数据 - 连接数 - 用户规模 - 行业荣誉 answer: > 【截至2025年8月核心数据】 • IoT设备连接：3300万+ • AI语音月活：1100万+ • TV用户覆盖：1.23亿+ • 手机/平板覆盖：2.5亿+ • AIGC应用孵化：20+ 【2025荣誉】 数字标牌出货量全球第一、Matter TV全球首款认证、LCD电视画质全球第一 - intent: ask_summary utterance: - 鸿鹄实验室总结 - 核心价值 - 技术引擎 answer: > 鸿鹄实验室是TCL实业**技术创新引擎**，以AIxIoT为核心，在连接、智能、内容、标准四大维度构建壁垒。 从底层模组到云端平台，从消费电子到商用方案，从机器人到卫星通信，持续孵化未来技术，参与全球标准制定，致力于成为全球智能科技领域重要创新力量。 config: default_response: 我可以为你详细介绍鸿鹄实验室的组织架构、技术平台、AI产品、机器人、标准成果、核心数据等内容，你可以直接提问哦~ enable_faq_retrieval: true enable_slot_fill: true


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Skill: edwardrodriguez703-design/book-windshield (version 1.0.1)

--- name: book-windshield description: Book windshield services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book windshield. Triggers on requests like "book a windshield", "find windshield near me", or any windshield service request. --- # uook windshield Book windshield services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "windshield", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


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Skill: tangshiyegit/tsy-gzh-find-topic (version 1.0.0)

--- description: 调用后端接口，获取公众号爆款选题推荐，直接输出原始 data。 allowed-tools: WebFetch --- ## 职责 只做两件事： 1. 调用 `POST {BASE_URL}/gzh/findTopic` 2. 原样输出响应中的 `data` 字段 **禁止**：分析、改写、补充、总结或二次加工任何内容。 --- ## 启动前处理 **参数解析优先级**： 1. `BASE_URL`：优先读取 `.env` 全局配置中的 `TSY_API_URL` 2. 若 `TSY_API_URL` 不存在或为空，回退为固定值 `https://api.tangshiye.cn` 3. `SATOKEN`：只读取 `.env` 全局配置中的 `TSY_API_KEY` 若 `SATOKEN` 未找到，则终止并提示用户在 `.env` 中补充 `TSY_API_KEY`。 --- ## 执行步骤 ### 第一步：生成请求体 运行以下脚本，将其**标准输出**作为请求体： ```bash python3 scripts/generate_request_body.py ``` 脚本须输出合法 JSON，字段规则如下： | 字段 | 类型 | 规则 | |------|------|---------------------------------------| | `likeOutlierValue` | string | 固定值 `"3"` | | `publishStartDate` | string | 当前时间往前推 30 天，取当日 00:00:00 的**毫秒级**时间戳 | | `publishEndDate` | string | 当前时间的**毫秒级**时间戳 | 输出示例： ```json { "likeOutlierValue": "3", "publishStartDate": "1707148800000", "publishEndDate": "1709740800000" } ``` > 若脚本执行失败或输出非法 JSON，终止并输出错误原因。 ### 第二步：发起请求 ```http POST {BASE_URL}/gzh/findTopic?[REDACTED_SECRET] Content-Type: application/json <第一步输出的 JSON> ``` --- ## 输出规则 按以下顺序判断，命中即输出并终止： 1. **HTTP 状态码 ≠ 200** → 输出 HTTP 错误信息 2. **响应体 `code` 非成功状态** → 输出接口返回的错误信息 3. **成功** → 仅输出 `data` 字段的原始内容，不附加任何内容


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Skill: 18505298102/wenhub (version 1.5.0)

--- name: WenHub slug: wenhub version: 1.5.0 description: > 文枢三院制 AI Agent 协作治理体系。提供决策者→管理者→经略院(任务拆解)→工造院(执行)→明鉴院(质检) 的完整协作流程，适用于需要多 Agent 协作治理的场景， 包括任务分配与分级、质量管控与评分、标准化汇报、知识沉淀与复用、安全管控与违规处理等。 配套参考资料（references/ 目录）涵盖三院制、任务分级、质量评分、汇报、安全、违规处理、编码规范。 官网：https://wenhub.huawen-inc.com --- # 文枢 · WenHub 治理体系 > **文以启智，枢运于行** ## 触发条件 当以下场景出现时，加载本技能： - 需要多 Agent 协作治理与任务分配 - 需要建立质量管控与评分体系 - 需要标准化汇报与沟通流程 - 需要知识沉淀与复用机制 - 需要安全管控与违规处理框架 - 需要快速初始化团队治理配置（开箱即用） ## 快速入门（5 步启用） 1. **初始化**：参考本技能文档，在工作区创建 SOUL.md、AGENTS.md 及 .wenhub/.rules/ 目录下的规则文件，替换占位符为实际值。 2. **启动三院**：按照 `references/three-courts.md` 中的组织架构启动经略院、工造院、明鉴院。 3. **执行任务**：根据 `references/task-grading.md` 进行任务分级，按对应流程执行。 4. **汇报结果**：使用 `references/reporting.md` 中的标准模板进行汇报。 ## 核心概念 **三院制**：一种多 Agent 协作治理模式。 | 角色 | 职责 | 一句话定义 | |------|------|-----------| | 决策者 | 战略方向、经营决策、文化建设 | 定战略、把方向 | | 管理者 | 战略执行、团队管理、质量把控 | 管执行、抓落地 | | 经略院 | 任务拆解、标准化、制定验收标准(DoD) | 谋定而后动 | | 工造院 | 按标准和流程执行，产出交付物 | 天工开物 | | 明鉴院 | 独立检验交付物，出具质检报告 | 明察秋毫 | **协作流程**：决策者 → 管理者 → 经略院(拆解+DoD) → 工造院(执行) → 明鉴院(质检) → 管理者(验证) → 决策者(汇报) ## 操作指南 ### 分级任务 启动任务前，先读取 `references/task-grading.md`，按紧急/常规/复杂三级分类执行： - 🔴 紧急：直接派工造院，跳过标准化 - 🟡 常规：经略院 → 工造院 → 明鉴院 - 🟢 复杂：经略院多轮评审 → 工造院 → 明鉴院 ### Spawn 三院 - 经略院：负责任务拆解，输出标准化 DoD - 工造院：按 DoD 执行，产出交付物 - 明鉴院：独立质检，输出通过/退回结论 ### 质量评分 按 `references/quality-system.md` 执行评分，采用 5 维度加权（准确性 40%/完整性 20%/规范性 20%/效率 10%/创新性 10%），S~D 五级评定。 ### 汇报 使用 `references/reporting.md` 中的标准模板，确保准确性、完整性、格式规范。 ## References 文件索引 | 文件 | 何时读取 | 核心内容 | |------|---------|---------| | `references/three-courts.md` | 建立组织架构时 | 三院职责、汇报铁律、流程图、知识沉淀、模型选择 | | `references/task-grading.md` | 任务启动前 | 任务分级、前置检查、执行管控、失败处理、知识复用 | | `references/quality-system.md` | 任务验收时 | 评分维度、等级定义、评分操作指南 | | `references/reporting.md` | 汇报阶段 | 汇报模板、自检清单、沟通原则、群聊礼仪 | | `references/security-rules.md` | 涉及敏感数据时 | 安全等级、通用铁律、存储安全、Git 安全 | | `references/violation-system.md` | 处理违规时 | 违规定义、类型、处理流程、扣分机制 | | `references/karpathy-rules.md` | 编码任务时 | Karpathy 编码四原则、违反表现、团队执行要求 | ## 模板初始化参考（模板文件需从官网下载） > 如需完整模板包（SOUL.md / AGENTS.md / .wenhub/.rules/ 等），请访问官网下载： > **https://wenhub.huawen-inc.com** 模板文件清单： | 文件 | 目标位置 | 用途 | |------|---------|------| | SOUL.md | 工作区根目录 | Agent 灵魂文件 | | AGENTS.md | 工作区根目录 | Agent 启动规则 | | IDENTITY.md | 工作区根目录 | 身份指引 | | .wenhub/.rules/covenant | .wenhub/.rules/ | 公约框架 | | .wenhub/.rules/org-structure | .wenhub/.rules/ | 组织架构 | | .wenhub/.rules/security | .wenhub/.rules/ | 安全框架 | | .wenhub/.rules/etiquette | .wenhub/.rules/ | 礼仪框架 | | .wenhub/.rules/engineering | .wenhub/.rules/ | 工程框架 | | .wenhub/.rules/chanding | .wenhub/.rules/ | 禅定框架 | | .wenhub/.rules/violations | .wenhub/.rules/ | 违规框架 | | .wenhub/.journals/YYYY-MM-DD.md | .wenhub/.journals/ | 禅定日志 | ## 知识沉淀 任务完成 → 产出标准流程文档 → 存入知识库 → 同类任务优先检索复用。详见 `references/three-courts.md` 中的知识沉淀机制。 ## 版本记录 | 版本 | 日期 | 说明 | |------|------|------| | v1.0.0 | 2026-04-21 | 初始版本（slug: wenhub-framework） | | v1.1.0 | 2026-04-23 | 更名为 wenhub；补齐 templates/ 目录；优化描述与结构 |


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Skill: danpian1/elliott-wave (version 1.0.0)

--- name: elliott-wave description: 波浪理论（Elliott Wave）技术分析 — 艾略特股价波动规律。当用户说「波浪理论」「数浪」「推动浪」「调整浪」「延长浪」「斐波那契」时激活。 --- # Elliott Wave Theory 5浪上升+3浪调整。铁律：2浪不破1浪起点；3浪非最短；4浪不与1浪重叠。 ## 8浪循环 1-2-3-4-5(A-B-C) ## 斐波那契回调 23.6/38.2/50/61.8/78.6% — 2浪/4浪进场 延伸：1.618/2.618倍 ## 数浪流程 1. 判断大级别方向（周线） 2. 数5浪推动结构 3. 斐波那契测算目标 4. RSI背离确认 5. 在2/4浪回撤位进场 ## 参考 详见 references/elliott-rules.md


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Skill: cjboy007/ssa-after-sales (version 1.0.0)

--- name: after-sales description: 售后管理技能，提供客户投诉管理、返单报价、满意度调查、分析报表和 OKKI CRM 同步功能。 --- # After-Sales Skill - 售后管理 ## 功能 - ⚠️ 客户投诉管理（创建/跟踪/解决） - 🔄 返单报价管理 - 📊 满意度调查 - 📈 分析报表（投诉统计/客户风险分析） - 🔄 OKKI CRM 同步（自动创建售后跟进记录） ## 使用方式 ### CLI 命令 ```bash # 使用 after_sales.sh 快捷脚本 ./after_sales.sh <module> <command> [options] # 或直接用 Node.js CLI node cli/after_sales_cli.js <module> <command> [options] ``` ### 常用命令 ```bash # 投诉管理 ./after_sales.sh complaint list ./after_sales.sh complaint create -n '客户名' -t quality -d '问题描述' ./after_sales.sh complaint get CMP-xxx # 返单报价 ./after_sales.sh repeat-order list ./after_sales.sh repeat-order create -n '客户名' -R 50000 # 满意度调查 ./after_sales.sh satisfaction list ./after_sales.sh satisfaction stats # 分析报表 ./after_sales.sh analytics summary ./after_sales.sh analytics risk # OKKI 同步 ./after_sales.sh okki sync-complaint CMP-xxx ./after_sales.sh okki logs ``` ## 环境变量 复制 `.env.example` 到 `.env` 并配置： ```bash # OKKI 路径配置（可选，默认使用相对路径） OKKI_WORKSPACE_PATH=/path/to/xiaoman-okki OKKI_CLI_PATH=/path/to/okki_cli.py OKKI_CLIENT_PATH=/path/to/okki_client.py ``` ## 目录结构 ``` after-sales/ ├── api/ # API 服务 ├── cli/ # 命令行工具 ├── scripts/ # 脚本工具 ├── models/ # 数据模型 ├── data/ # 数据文件（运行时生成） └── test/ # 测试文件 ``` ## OKKI 集成 - 自动将投诉/返单记录同步到 OKKI CRM - 使用 `trail_type=107`（售后跟进） - 支持客户 ID/名称匹配 - 同步日志持久化到 `data/okki_sync_logs/` ## 注意事项 - ⚠️ `data/` 目录为运行时数据，已加入 .gitignore - ⚠️ 敏感信息请通过环境变量配置 - ⚠️ OKKI 路径支持环境变量覆盖，默认使用相对路径


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Skill: imwyvern/mcn-toolkit (version 1.0.2)

--- name: mcn-toolkit description: > MCN Toolkit is an AI operations assistant for MCN agencies, influencer managers, and KOL teams handling creators at scale. It helps organize campaign assets, creator workflows, batch video production, script variation, and platform-ready deliveries for talent networks, brand deals, and content studios. MCN 管理、达人运营、KOL 内容生产、机构工具箱。 --- # MCN Toolkit > All-in-one content management toolkit for MCN agencies and influencer networks — batch video production, KOL content scheduling, cross-platform analytics, talent content templating, and brand deal asset management. Built for agencies managing 10+ creators. ## What This Skill Does MCN Toolkit streamlines the repetitive work of managing multiple content creators. It handles batch video production (turning brand briefs into creator-specific content), content calendar coordination, cross-platform performance tracking, and asset management for brand collaborations. ### Core Capabilities 1. **Batch Creator Content** — Generate platform-ready videos customized per creator's style and audience 2. **Brand Deal Asset Management** — Organize deliverables, track revisions, manage approval workflows 3. **Cross-Platform Analytics** — Unified dashboard for TikTok, Instagram, YouTube, Xiaohongshu, Douyin performance 4. **Content Calendar** — Coordinate posting schedules across all creators and platforms 5. **Talent Templating** — Create content templates that maintain each KOL's voice and visual style 6. **Competitor Intelligence** — Track trending content in your niche, identify viral patterns ### Who It's For - MCN agencies managing multiple KOLs/influencers - Brand marketing teams coordinating influencer campaigns - Content studios producing at scale - Talent managers optimizing creator output ### Workflow ``` Brand Brief → MCN Toolkit → Creator-specific content variants → Posting schedule → Performance tracking → ROI reporting ``` ## Usage - "Create a content brief for 5 creators from this brand campaign" - "Show me which creator's content performed best this week" - "Generate 3 video variants for each of our 8 KOLs from this product demo" - "Schedule this week's content across all creators and platforms" ## Upgrade For enterprise MCN management with API integration, visit https://mediaclawbot.com --- *Powered by MediaClaw — scale your creator network*


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Skill: yqghlx/test-pub (version 1.0.0)

--- name: ai-news-digest description: "AI 科技新闻日报生成器。自动抓取最新 AI 行业动态，生成结构化中文日报。支持自定义关注领域、关键词过滤和多种输出格式。Use when user asks for AI news digest, tech news summary, or daily AI industry update." --- # AI News Digest | AI 科技新闻日报 自动抓取并整理 AI 行业最新动态，生成结构化中文日报。 ## 使用场景 - 每日 AI 行业动态追踪 - 生成团队周报/月报素材 - 特定领域 AI 进展监控 - 竞品动态分析 ## 工作流程 ### 1. 每日 AI 日报 ``` 请生成今天的 AI 科技日报 ``` 执行步骤： 1. 使用 `web_search` 搜索以下关键词（每个搜索 5-10 条）： - `"AI 人工智能 最新消息 today"` - `"大模型 LLM 最新进展"` - `"AI创业 融资 投资"` - `"artificial intelligence breaking news today"` 2. 对每条结果使用 `web_fetch` 获取摘要（maxChars: 2000） 3. 按以下结构整理输出： ```markdown # 🤖 AI 科技日报 | {YYYY-MM-DD} ## 🔥 头条新闻 > 最重要 2-3 条新闻，每条 2-3 句话总结 ## 📰 行业动态 - **{新闻标题}** — {一句话摘要} [来源]({url}) - ... ## 💰 投融资 - ... ## 🛠️ 技术突破 - ... ## 📱 产品发布 - ... ## 🇨🇳 国内要闻 - ... ## 🌍 国际要闻 - ... --- *Generated by AI News Digest Skill* ``` ### 2. 专题追踪 ``` 追踪 {特定领域} 的最新动态 ``` 搜索关键词示例： - AI Agent: `"AI agent framework 2026"`, `"智能体 最新"` - 大模型: `"LLM benchmark 2026"`, `"GPT Claude Gemini 最新"` - AI 编程: `"AI coding assistant 2026"`, `"Cursor Copilot 最新"` - AI 绘画: `"AI image generation 2026"`, `"Midjourney Stable Diffusion 最新"` ### 3. 竞品分析 ``` 分析 {公司名} 的最新 AI 动态 ``` 搜索 `{公司名} AI latest news`，汇总产品更新、技术发布、战略动向。 ### 4. 周报模式 ``` 生成本周 AI 行业周报 ``` 搜索过去 7 天的 AI 新闻，按类别汇总，增加「本周趋势分析」和「下周关注」板块。 ## 自定义配置 用户可以指定： - **关注领域**: 默认全领域，可指定如"大模型、AI编程、机器人" - **语言偏好**: 默认中英双语 - **输出格式**: Markdown（默认）、飞书文档、纯文本 - **详细程度**: 简报（标题+一句话）/ 标准（含摘要）/ 深度（含分析） ## 输出质量要求 - 每条新闻必须附带**来源链接** - 去重：同一事件只保留最权威来源 - 时效性：优先最近 24 小时内的新闻 - 客观性：陈述事实，避免主观评价 - 中文输出，专有名词保留英文 ## 错误处理 - 搜索失败时跳过该关键词，继续其他搜索 - 网页抓取失败时标注"[暂无摘要]" - 没有找到新闻时返回"今日暂无重大动态" ## 飞书文档输出 如果用户要求输出到飞书文档： 1. 使用 `feishu_doc` 工具的 `create` action 创建文档 2. 使用 `write` action 写入内容 3. 返回文档链接


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Skill: kingofzhao/self-evolution-cognition (version 1.1.0)

--- name: self-evolution-cognition version: 1.1.0 author: KingOfZhao description: 核心自进化认知框架 —— 基于 SOUL 五律的 Agent 自我进化操作系统 tags: [cognition, self-evolution, soul, metacognition, agi, embodied-ai] license: MIT homepage: https://github.com/KingOfZhao/AGI_PROJECT --- # Self-Evolution Cognition Skill ## 元数据 | 字段 | 值 | |------------|-------------------------------| | 名称 | self-evolution-cognition | | 版本 | 1.0.0 | | 作者 | KingOfZhao | | 发布日期 | 2026-03-31 | | 置信度 | 97% | ## 学术参考文献 本框架的理论基础受以下前沿研究启发： 1. **[A Survey of Self-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2507.21046)** — 自进化Agent综述，涵盖What/When/How三维度 2. **[SAGE: Multi-Agent Self-Evolution for LLM Reasoning](https://arxiv.org/abs/2603.15255)** — Challenger+Planner+Solver+Critic四Agent闭环（←四向碰撞的理论对应） 3. **[Group-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2602.04837)** — 群体进化+经验共享（←人机闭环的扩展方向） 4. **[Self-evolving Embodied AI](https://arxiv.org/abs/2602.04411)** — 具身智能自进化（←向长期方向的演进路径） 5. **[Memory in the Age of AI Agents](https://arxiv.org/abs/2512.13564)** — Agent记忆体系（←"文件即记忆"的学术支撑） 6. **[Beyond RAG for Agent Memory](https://arxiv.org/abs/2602.02007)** — 超越RAG的长时序记忆（←记忆模块升级方向） ## 核心能力 实现 Agent 的 SOUL 五律自进化循环： 1. **已知 vs 未知分离**：推理前强制声明已知集合与未知集合 2. **文件即记忆**：所有中间状态写入持久化文件，不依赖短期上下文 3. **四向碰撞推理**：正面→反面→侧面→整体，禁止过早收敛 4. **人机闭环注入**：接受人类证伪输入，结构化吸收并更新世界模型 5. **置信度标注 + 红线守护**：每个输出附置信度，红线永不触碰 ## 安装命令 ```bash clawhub install self-evolution-cognition # 或手动安装 cp -r skills/self-evolution-cognition ~/.openclaw/skills/ ``` ## 调用方式 ```python from skills.self_evolution_cognition import SelfEvolutionCognition cog = SelfEvolutionCognition(workspace="/path/to/project") result = cog.evolve(task="描述你的任务", context={}) print(result.confidence, result.output) ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: blammectrappora/kawaii-art-generator (version 1.0.0)

--- name: kawaii-art-generator description: AI kawaii art generator — create cute kawaii characters, chibi-style illustrations, and adorable Japanese kawaii artwork with soft pastel colors, big sparkling eyes, and dreamy aesthetics. Perfect for kawaii profile pictures, cute stickers, chibi OC designs, and kawaii wallpapers via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open). tools: Bash --- # Kawaii Art Generator AI kawaii art generator — create cute kawaii characters, chibi-style illustrations, and adorable Japanese kawaii artwork with soft pastel colors, big sparkling eyes, and dreamy aesthetics. Perfect for kawaii profile pictures, cute stickers, chibi OC designs, and kawaii wallpapers. ## Token Requires a Neta API token (free trial at <https://www.neta.art/open/>). Pass it via the `--token` flag. ```bash node <script> "your prompt" --token YOUR_TOKEN ``` ## When to use Use when someone asks to generate or create kawaii art generator images. ## Quick start ```bash node kawaiiartgenerator.js "your description here" --token YOUR_TOKEN ``` ## Options - `--size` — `portrait`, `landscape`, `square`, `tall` (default: `square`) - `--ref` — reference image UUID for style inheritance ## Install ```bash npx skills add blammectrappora/kawaii-art-generator ```

path: package.json
content: name: kawaii-art-generator
version: 1.0.0
type: module
description: Kawaii Art Generator — AI-powered kawaii art generator ai
license: MIT

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: dimagious/notion-skill (version 1.0.0)

--- name: notion description: Work with Notion pages and databases via the official Notion API. homepage: https://developers.notion.com metadata: clawdbot: emoji: 🧠 requires: env: - NOTION_API_KEY install: - id: node kind: note label: "Requires notion-cli (Node.js) or notion-cli-py (Python). See docs below." --- # Notion This skill lets the agent work with **Notion pages and databases** using the official Notion API. The skill is declarative: it documents **safe, recommended operations** and assumes a local CLI (`notion-cli`) that actually performs API calls. ## Authentication - Create a Notion Integration at https://www.notion.so/my-integrations - Copy the Internal Integration Token. - Export it as: ```bash export NOTION_API_KEY=secret_xxx ``` Share the integration with the pages or databases you want to access. Unshared content is invisible to the API. ## Profiles (personal / work) You may define multiple profiles (e.g. personal, work) via env or config. Default profile: personal Override via: ```bash export NOTION_PROFILE=work ``` ## Pages **Read page:** ```bash notion-cli page get <page_id> ``` **Append blocks:** ```bash notion-cli block append <page_id> --markdown "..." ``` Prefer appending over rewriting content. **Create page:** ```bash notion-cli page create --parent <page_id> --title "..." ``` ## Databases **Inspect schema:** ```bash notion-cli db get <database_id> ``` **Query database:** ```bash notion-cli db query <database_id> --filter <json> --sort <json> ``` **Create row:** ```bash notion-cli page create --database <database_id> --props <json> ``` **Update row:** ```bash notion-cli page update <page_id> --props <json> ``` ## Schema changes (advanced) Always inspect diffs before applying schema changes. Never modify database schema without explicit confirmation. Recommended flow: ```bash notion-cli db schema diff <database_id> --desired <json> notion-cli db schema apply <database_id> --desired <json> ``` ## Safety notes - Notion API is rate-limited; batch carefully. - Prefer append and updates over destructive operations. - IDs are opaque; store them explicitly, do not infer from URLs.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mtllr/belgian-gaap-compliance-suite (version 1.0.0)

# Belgian GAAP Compliance Suite Complete Belgian accounting compliance toolkit for AI assistants. 8 interconnected skills covering the full Belgian GAAP lifecycle from chart of accounts to annual filing. ## What's Included | Skill | Domain | |-------|--------| | belgian-gaap-pcmn | Standardized chart of accounts (PCMN) | | belgian-gaap-vat | VAT settlement cycles and accounting entries | | belgian-gaap-deductibility | Professional use vs fiscal deductibility | | belgian-gaap-dna | Non-deductible expenses (DNA) | | belgian-gaap-fines | Administrative fines and tax surcharges | | belgian-gaap-closing | Year-end closing procedures | | belgian-gaap-intervat | Intervat VAT return filing | | belgian-gaap-annual-accounts | Annual accounts from ledger entries | ## Why This Bundle - **Extremely niche**: zero competition on ClawHub for Belgian-specific accounting - **Practice-tested**: built from real Belgian accounting workflows, not textbook summaries - **Interconnected**: skills reference each other (e.g., a restaurant dinner touches deductibility + DNA + VAT) - **Trilingual**: supports Dutch (nl), French (fr), and English (en) terminology ## Example Scenarios ### Record a business dinner ``` Record a business dinner at a restaurant for EUR 242 (incl. 21% VAT) with 3 clients. ``` Tests: deductibility (69%), DNA (31%), VAT recovery on deductible portion. ### Prepare quarterly VAT return ``` Prepare the Q4 2025 VAT return. Sales: EUR 150,000 (21%). Purchases: EUR 80,000 (21%). ``` Tests: Box 03/54/59 computation, Box 71/72 balance, Intervat XML structure. ### Year-end closing ``` Run year-end closing for FY 2025. Doubtful receivables: EUR 12,000. ``` Tests: provision entries, P&L transfer, balance sheet reconciliation. ## Installation ```bash clawhub install belgian-gaap-compliance-suite ``` ## License Commercial — see bundle.yaml for pricing.


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