OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: qiaotucodes/openclaw-skill-session-memory (version 0.1.0)

# 会话记忆技能 自动记录对话内容，按日期存储，支持快速关键字搜索回忆。 ## 功能 - **自动记录**: 每次会话结束后自动保存对话内容到md文件 - **按日期存储**: 文件保存在 `memory/conversations/YYYY-MM-DD.md` - **数据脱敏**: 自动过滤账号、密码、密钥、token等敏感信息 - **快速搜索**: 支持关键字正则匹配，无需加载整个文件 ## 使用方式 ### 自动记录（会话结束自动调用） 技能会在会话结束时自动调用，记录本次会话内容。 ### 手动搜索回忆 ```bash # 搜索关键字（默认搜索最近7天） python3 ~/.openclaw/workspace/skills/session-memory/search.py "关键词" # 搜索指定天数 python3 ~/.openclaw/workspace/skills/session-memory/search.py "关键词" --days 30 # 列出最近所有会话文件 python3 ~/.openclaw/workspace/skills/session-memory/search.py --list ``` ## 脱敏规则 自动替换以下内容： - 邮箱: `[REDACTED_SECRET]` → `[EMAIL]` - 手机号: 11位数字 → `[PHONE]` - API Key/Token: 包含 `key`、`token`、`secret`、`password` 的长字符串 → `[REDACTED]` - 身份证号: 18位 → `[ID]` - 银行卡号: 16-19位 → `[CARD]` - IP地址: → `[IP]` ## 文件格式 ```markdown # 2026-03-02 会话记录 ## 会话 1 - 时间: 19:13 - 19:20 - 渠道: feishu - 消息数: 6 ### 关键内容 - 用户询问焱焱是否在线 - 讨论会话丢失问题 - 要求创建会话记忆技能 ### 消息摘要 - [19:13] 用户: "焱焱在吗" - [19:15] 焱焱: "刚才应该是网络延迟" ... ``` ## 技术实现 - Python脚本处理会话日志 - 正则表达式匹配敏感信息 - 按日期分割文件便于快速检索


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: bojahng/organize-folders (version 1.0.0)

--- name: organize-folders description: 扫描、分析、设计并文档化文件夹整理体系，支持存量整理和新文件增量归档，包括目录分类、IRK/PARA/时间模型、编号英文目录命名、文件归类规则、命名规范、执行日志、目录说明表和 Markdown 文档。用于帮助 Codex 整理文件夹、磁盘、下载目录、个人资料库、工作区或混乱文件集合。 --- # 文件夹整理 使用此 skill 帮助用户整理磁盘、文件夹、下载目录、个人资料库、项目工作区和长期保存的文档集合。 ## 核心定位 把此 skill 作为“文件夹治理顾问”，而不是自动清理工具。目标是帮助用户建立并维护一套长期可执行的文件秩序。 支持两种工作模式： 1. 存量整理：扫描现有目录，诊断问题，设计规则，生成整理计划。 2. 增量归档：扫描新下载、新接收、新产生的文件，根据既有规则生成归档建议，并在确认后移动文件、记录日志。 三条铁律： ```text 规则先于搬迁 扫描只读优先 执行必须确认 ``` 默认只扫描、分析、规划和文档化。除非用户明确要求执行，否则不要移动、删除或重命名文件。 ## 报告位置规则 开始生成任何扫描清单、体检报告、整理计划、迁移清单、待确认清单、执行日志或目录说明表之前，先确认用户希望把报告放在哪里。 如果用户没有指定报告位置，默认在当前工作区新建 `organize_report` 目录，并把本次任务产生的所有 Markdown、JSON、CSV 和日志文件放入该目录。不要把报告散落在工作区根目录、被整理目录根目录或用户磁盘根目录。 在回复中明确说明报告目录路径。后续同一任务产生的新报告继续写入同一个报告目录。 ## 完整执行流程 按以下 11 步执行： 1. 明确目标 2. 安全扫描 3. 现状诊断 4. 分类建模 5. 规则设计 6. 生成整理计划 7. 用户确认 8. 执行操作 9. 记录日志 10. 输出新目录说明表 11. 复查与维护建议 详细流程见 `references/workflow.md`。 ## 分类建模 分类建模回答“这个东西是什么，应该怎么组织”，不要把安全风险混入分类模型。风险控制放到执行阶段处理。 分类建模由三部分组成： - 场景模型：个人电脑、学习资料、开发者工作区、家庭/NAS、混合磁盘等。 - 方法模型：IRK、PARA、时间模型、自定义混合模型。 - 生命周期模型：收件箱、使用中、已完成、归档、备份、待删除。 建模原则： ```text 场景模型决定顶层形态 IRK 决定内容处理方式 PARA 决定行动状态 时间模型决定归档和批次命名 生命周期模型决定文件流转 ``` 分类模型细节见 `references/taxonomy-patterns.md`。 ## 默认目录命名策略 默认使用“编号 + 英文”目录名，并附中文说明。除非用户明确选择中文目录名，否则方案中使用英文目录名。 推荐顶层模板： ```text 00.inbox 收件箱 01.projects 项目 02.areas 领域 03.resources 资源 04.knowledge 知识 10.documents 文档 20.media 媒体 30.software 软件 90.archive 归档 99.backup 备份 ``` ## 内置工具 使用 `scripts/scan_folder.py` 生成只读目录清单： ```bash python scripts/scan_folder.py <文件夹或磁盘> --format markdown python scripts/scan_folder.py <文件夹或磁盘> --format json --output inventory.json python scripts/scan_folder.py <文件夹或磁盘> --since-days 7 --format markdown ``` 脚本会报告顶层目录大小、文件数量、主要文件类型、最大文件、最近文件、最近 N 天新文件和扫描错误。默认排除回收站、系统卷信息、`.git`、`node_modules`、`__pycache__` 等目录。 可以重复使用 `--exclude <名称>` 跳过其他目录。使用 `--top-limit`、`--recent-limit` 和 `--new-limit` 控制输出长度。 执行过程涉及的脚本和命令能力，见 `references/tooling-design.md`。当前已实现扫描、分类、计划生成、计划校验、执行日志、查重候选、目录说明表、报告导出和回滚计划脚本。 ## 规则设计 必须输出一套长期规则，而不是一次性搬迁建议。 规则至少包括： - 顶层目录职责 - 新文件进入规则 - 工作区退出规则 - IRK 判断规则 - PARA 判断规则 - 时间命名规则 - 命名和版本规则 - 归档和备份规则 - 删除和重复文件规则 - 冲突处理规则 - 维护周期 详细规则见 `references/folder-rules.md`。 ## 输出要求 快速建议通常包含： - 当前观察 - 主要问题 - 建议规则 - 推荐目录结构 - 当前目录映射表 - 风险提示 - 分阶段执行计划 需要文档时，按 `references/output-templates.md` 生成： - 文件夹管理规则.md - 目录体检报告.md - 目录整理计划.md - 迁移清单.md - 待确认清单.md - 执行日志.md - 新目录说明表.md ## 执行要求 任何实际改动前必须给出 dry-run，并让用户确认。 首次整理优先建议使用“沙盒整理模式”：新建一个单独目录承接整理结果，待用户熟悉和确认后，再迁移到实际环境。是否使用沙盒整理模式必须由用户确认。 只要执行实际改动，就必须记录日志。日志至少记录： - 执行时间 - 操作类型 - 原始路径 - 目标路径 - 操作结果 - 跳过原因 - 错误信息 整理完成后必须输出新目录说明表，说明每个目录的中文名称、用途、放什么、不放什么和维护周期。 默认禁止执行： - 删除文件 - 覆盖文件 - 清空目录 - 去重删除 - 移动系统目录


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: guowaa223/taobao-operations (version 1.0.0)

--- name: taobao-operations slug: taobao-operations version: 1.0.0 description: "日常运营 + 客服售后 + 合规风控三合一 - 仅读 API、不自动修改、客服合规、人工确认" changelog: "v1.0.0 初始版本：日常运营、客服售后、合规风控三合一" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🛡️","requires":{"bins":["python3"],"python_deps":["requests","pandas","openpyxl"]},"os":["win32"]}} --- # 日常运营 + 客服售后 + 合规风控三合一 Skill ## ⚠️ 重要安全声明 **本技能严格遵守以下安全铁律：** 1. **仅读 API 数据** - 仅通过淘宝官方 API 获取自身店铺、公开行业数据 2. **不自动修改** - 仅生成报告、建议、清单，所有修改人工确认执行 3. **客服合规回复** - 开头明确告知智能客服，仅 3 类低风险售后自动处理 4. **人工确认执行** - 所有操作必须人工审核后手动执行 5. **2026 新规合规** - 100% 符合淘宝最新规则，零违规风险 --- ## 功能概述 ### 三大核心模块 | 模块 | 功能 | 输出物 | 人工确认 | |------|------|--------|----------| | **日常运营辅助** | 数据汇总/合规巡检/库存同步 | 日报/巡检报告/补货提醒 | ✅ 必须 | | **客服售后自动化** | 智能回复/订单触达/售后处理 | 客服日志/售后记录 | ✅ 部分 | | **合规风控预警** | 风险分级/API 监控/应急预案 | 预警通知/应急预案 | ✅ 必须 | --- ## 使用命令 ```bash # 每日运营日报 python scripts/operations_main.py daily-report --日期 2026-03-26 # 全店合规巡检 python scripts/operations_main.py compliance-check --全店 # 库存同步 python scripts/operations_main.py inventory-sync --款号 KZ20260326 # 每日操作清单 python scripts/operations_main.py task-list --日期 2026-03-26 # 客服自动回复 python scripts/operations_main.py cs-auto-reply --启动 # 售后处理 python scripts/operations_main.py after-sales --订单 ID 12345 --自动处理 # 合规风控检查 python scripts/operations_main.py risk-check --实时 ``` --- ## 输出物 1. **《每日店铺运营日报》** - Excel 格式 2. **《全店合规巡检报告》** - Excel 格式 3. **《补货提醒通知》** - Excel 格式 4. **《每日运营关键操作清单》** - Excel 格式 5. **客服回复日志** - JSON 格式 6. **《售后处理记录》** - Excel 格式 7. **《合规风控预警通知》** - Excel 格式 --- ## 安全与合规声明 **本技能不会：** - ❌ 超范围调用 API - ❌ 抓取非公开数据 - ❌ 自动修改商品信息 - ❌ 自动修改订单信息 - ❌ 自动修改店铺配置 - ❌ 客服回复不告知身份 - ❌ 自动处理高风险售后 **本技能仅支持：** - ✅ 读取自身店铺数据 - ✅ 读取公开行业数据 - ✅ 生成报告/建议/清单 - ✅ 客服合规回复 - ✅ 3 类低风险售后自动处理 - ✅ 合规风控预警 --- *🛡️ 日常运营 + 客服售后 + 合规风控 — 合规第一，人工确认*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: alvisdunlop/alvis-scrape-v2 (version 2.0.0)

--- name: Scrape description: Legal web scraping with robots.txt compliance, rate limiting, and GDPR/CCPA-aware data handling. Supports both direct HTTP scraping and managed scraping via SkillBoss API Hub. requires_env: [SkillBoss_API_KEY] --- > ?? **Complete setup guide**: https://SkillBoss.co/skill.md ## Pre-Scrape Compliance Checklist Before writing any scraping code: 1. **robots.txt** �?Fetch `{domain}/robots.txt`, check if target path is disallowed. If yes, stop. 2. **Terms of Service** �?Check `/terms`, `/tos`, `/legal`. Explicit scraping prohibition = need permission. 3. **Data type** �?Public factual data (prices, listings) is safer. Personal data triggers GDPR/CCPA. 4. **Authentication** �?Data behind login is off-limits without authorization. Never scrape protected content. 5. **API available?** �?If site offers an API, use it. Always. Scraping when API exists often violates ToS. ## Legal Boundaries - **Public data, no login** �?Generally legal (hiQ v. LinkedIn 2022) - **Bypassing barriers** �?CFAA violation risk (Van Buren v. US 2021) - **Ignoring robots.txt** �?Gray area, often breaches ToS (Meta v. Bright Data 2024) - **Personal data without consent** �?GDPR/CCPA violation - **Republishing copyrighted content** �?Copyright infringement ## Request Discipline - **Rate limit**: Minimum 2-3 seconds between requests. Faster = server strain = legal exposure. - **User-Agent**: Real browser string + contact email: `Mozilla/5.0 ... (contact: [REDACTED_SECRET])` - **Respect 429**: Exponential backoff. Ignoring 429s shows intent to harm. - **Session reuse**: Keep connections open to reduce server load. ## Data Handling - **Strip PII immediately** �?Don't collect names, emails, phones unless legally justified. - **No fingerprinting** �?Don't combine data to identify individuals indirectly. - **Minimize storage** �?Cache only what you need, delete what you don't. - **Audit trail** �?Log what, when, where. Evidence of good faith if challenged. ## SkillBoss API Hub Scraping For managed content extraction with automatic anti-bot handling, use SkillBoss API Hub's scraping capability (`type: "scraper"`). Authenticate with `SkillBoss_API_KEY` and call `https://api.SkillBoss.co/v1/pilot`. Result is returned at `result.data.markdown`. For code patterns, robots.txt parser, and SkillBoss API Hub scraping integration, see `code.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: maomao52088/xiaohongshu-content-automation8 (version 1.0.0)

--- name: xiaohongshu-content-automation description: 小红书内容自动化套件 - 爆款选题挖掘、文案生成、封面提示词、数据分析 version: 1.0.0 tags: - xiaohongshu - content-creation - automation - copywriting - social-media --- # 小红书内容自动化套件 一套AI指令包，帮你自动化小红书内容创作全流程。 ## 核心功能 | 模块 | 功能 | 使用时机 | |------|------|----------| | 选题挖掘 | 分析爆款规律，生成10个选题 | 周一规划 | | 文案生成 | 3种模板（干货/故事/清单） | 内容创作 | | 封面提示词 | 生成Midjourney/DALL-E提示词 | 配图制作 | | 数据分析 | 复盘笔记数据，找出优化方向 | 周末复盘 | ## 使用方法 直接对AI说触发词： ``` "帮我挖小红书选题" "写一篇小红书文案，选题是xxx" "生成小红书封面提示词" "分析最近10条笔记数据" ``` ## 数据基准 基于路标笔记实测数据： - CTR：22.6% - 完播率：36% --- ## 🎁 完整4个指令包免费获取 本skill是精简入口版。**完整版包含**： - ✅ xiaohongshu-trend-mining（爆款选题挖掘完整流程） - ✅ xiaohongshu-copywriting（3种文案模板+检查清单） - ✅ xiaohongshu-cover-prompt（4种封面类型提示词库） - ✅ xiaohongshu-data-analysis（数据分析模板+优化建议） 👉 **GitHub开源免费下载**： https://github.com/maomao52088/xiaohongshu-automation-skills Star一下支持作者 ⭐ --- ## 快速开始 ### 选题挖掘流程 1. 确定领域关键词（如"AI工具"、"个人成长"） 2. 分析该领域爆款笔记共性 3. 提取标题公式、封面特征、内容结构 4. 生成10个选题 + 优先级排序 5. 验证可行性 ### 爆款标题公式 - 数字开头：`"坚持30天，我发生了什么变化"` - 对比反差：`"月薪3千vs月薪3万的人，区别在哪"` - 痛点直击：`"如果你也...一定要看这篇"` - 身份认同：`"写给所有...的人"` ### 文案模板示例 **干货型（高收藏）**： ``` 【标题】数字+结果承诺 开头：痛点直击 OR 结果预告 正文： 1. 第一点（核心方法） 2. 第二点 3. 第三点 结尾：总结 + 互动提问 ``` --- ## 适用人群 - 小红书博主（个人成长/效率工具/AI测评方向） - 内容运营（需要批量产出） - 想做副业但没时间写内容的人 ## 注意事项 1. 数据比直觉准 — 分析10条爆款胜过100条猜测 2. 差异化是关键 — 同一话题，找一个新角度 3. 时效性 — 热点24小时内发，干货长期有效 --- 🦞 大龙猫制作 · 2026.04.15 **觉得有用？GitHub上点个Star支持一下 ⭐**


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Skill: elodyzen/email-sender (version 1.0.2)

# OpenClaw Email Skill ## Description Send emails (with optional file attachments) from OpenClaw using SMTP. This skill uses a Gmail account with an App Password. ## Usage - **When to use**: User asks to email a report, log, or any file. - **Parameters**: - `to` (string, required): Recipient email address. - `subject` (string, required): Email subject. - `body` (string, required): Plain‑text body. - `attachment_path` (string, optional): Absolute path to a file to attach. ## Tools The skill provides a function `send_email` that can be called via the OpenClaw function tool.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: abuzerasr/intel-asrai (version 1.1.0)

--- name: intel-asrai description: AI-powered web search via x402 micropayments on Base. Returns synthesized answers with cited sources. Each search costs $0.005 USDC from your own wallet. No API keys, no subscriptions — just connect and search. license: MIT metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔍","requires":{"env":["INTEL_PRIVATE_KEY"]}},"clawdbot":{"emoji":"🔍","requires":{"env":["INTEL_PRIVATE_KEY"]}}} --- # Intel — AI Web Search via x402 ## Install ```bash npx -y -p intel-asrai-mcp install-skill ``` Auto-detects OpenClaw, Cursor, Cline, and other agents. Then set your key: ``` INTEL_PRIVATE_KEY=0x<your_private_key> # add to ~/.env ``` For MCP agents (Cursor, Cline, Claude Desktop) also add to config: ```json { "mcpServers": { "intel-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "intel-asrai-mcp"] } } } ``` --- Use Intel search when the user asks about current events, recent news, live prices, or anything requiring up-to-date information beyond your training data. ## When to search - Current events, breaking news, recent developments → search - Live prices, scores, real-time data → search - Research needing latest sources → search - General knowledge you already know well → do NOT search (costs $0.005 USDC each time) ## How to search ### If intel_search tool is available (MCP connected) ``` intel_search(query, mode, sources) ``` ### If no MCP tool — use bash (OpenClaw and other agents) ```bash npx -y -p intel-asrai-mcp intel-search "<query>" <mode> <sources> ``` Examples: ```bash npx -y -p intel-asrai-mcp intel-search "bitcoin price today" speed web npx -y -p intel-asrai-mcp intel-search "latest AI research" quality academic npx -y -p intel-asrai-mcp intel-search "what people think about X" balanced discussions ``` Requires `INTEL_PRIVATE_KEY` set in `~/.env` or environment. Payment ($0.005 USDC) is signed automatically. ## Parameters - **query** — the search question - **mode** — `speed` (fast, news), `balanced` (default), `quality` (deep research) - **sources** — `web` (default), `academic` (papers), `discussions` (Reddit/forums) ## Output rules - Lead with the synthesized answer — no preamble - List sources as numbered links after the answer - For factual questions: direct answer first, then detail - For news: key developments first, then sources - Never mention tool names, API calls, or payment details in responses - Keep it concise — synthesize, don't dump ## Cost $0.005 USDC per search, signed from the user's own wallet on Base mainnet. Tell the user if they ask.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: suspicious | SkillSpector:  ()
Skill: kostja94/terms-page-generator (version 1.0.1)

--- name: terms-page-generator description: When the user wants to create, optimize, or structure Terms of Service page. Also use when the user mentions "terms of service," "terms and conditions," "terms of use," "user agreement," "ToS," "legal terms," "service agreement," or "terms page." For legal overview page, use legal-page-generator. metadata: version: 1.0.1 --- # Pages: Terms of Service Guides Terms of Service page content, structure, and compliance. **When invoking**: On **first use**, if helpful, open with 1–2 sentences on what this skill covers and why it matters, then provide the main output. On **subsequent use** or when the user asks to skip, go directly to the main output. ## Initial Assessment Identify: 1. **Product type**: SaaS, e-commerce, content, marketplace 2. **Jurisdiction**: Governing law, dispute resolution 3. **User types**: B2B, B2C, both 4. **Indexing**: Typically noindex for legal pages ## Best Practices ### Required Sections | Section | Content | |---------|---------| | **Acceptance** | How agreement is formed (signup, use) | | **Service description** | What you provide | | **User obligations** | Acceptable use, account security | | **Intellectual property** | Who owns what | | **Payment** | If applicable; billing, refunds | | **Liability** | Limitations, disclaimers | | **Termination** | When and how accounts end | | **Governing law** | Jurisdiction, dispute resolution | | **Changes** | How you'll notify of updates | | **Contact** | How to reach you about terms | ### Content Principles - **Clear language**: Plain English where possible - **Structure**: Headings, table of contents - **Updates**: Date; version if needed - **Legal review**: Have lawyer review ### Placement - **Footer**: Link on every page - **Signup**: Require acceptance (checkbox) - **Checkout**: Link before purchase ### SEO - **Noindex**: Common for terms - **Canonical**: If multiple versions ## Output Format - **Outline** (sections) - **Key points** per section - **Acceptance** flow (signup, checkout) - **Disclaimer**: Recommend legal review ## Related Skills - **legal-page-generator**: Terms is a legal page type - **privacy-page-generator**: Often linked together - **contact-page-generator**: Contact for terms questions - **indexing**: noindex for terms


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: deadblue22/feishu-interactive-card (version 1.1.0)

--- name: feishu-interactive-card description: | ⚠️ DEPRECATED — Use feishu-msg-reader instead. This skill has been renamed and superseded by feishu-msg-reader (by deadblue22). --- # ⚠️ Deprecated — Use [feishu-msg-reader](https://clawhub.com/deadblue22/feishu-msg-reader) This skill has been renamed to **feishu-msg-reader**. Please install that instead: ``` clawhub install feishu-msg-reader ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cnwpdb/binance-alert (version 1.0.1)

--- name: binance-alert description: Binance smart alert system. Monitors price/change alerts, new listings, Alpha airdrop opportunities, and HODLer announcements via Telegram. No Binance API Key required. homepage: https://github.com/cnwpdb/binance-alert-skill metadata: {"clawdbot":{"requires":{"bins":["python3"],"env":["TG_BOT_TOKEN","TG_CHAT_ID"]}}} --- # BinanceAlert Monitors Binance market events and pushes real-time alerts via Telegram. ## Required Environment Variables | Variable | Description | |----------|-------------| | `TG_BOT_TOKEN` | Telegram Bot Token (from @BotFather) | | `TG_CHAT_ID` | Telegram target Chat ID | The script reads these from `/data/freqtrade/user_data/.secrets.env` automatically, or from system environment variables directly. ## Price Alert ```bash python3 {baseDir}/scripts/binance_alert.py price <SYMBOL> <target_price> [above|below] ``` Example: alert when BTC breaks $100,000 ```bash python3 {baseDir}/scripts/binance_alert.py price BTCUSDT 100000 above ``` ## Change Alert (24h %) ```bash python3 {baseDir}/scripts/binance_alert.py change <SYMBOL> <threshold_pct> ``` Example: alert when ETH moves more than 8% in 24h ```bash python3 {baseDir}/scripts/binance_alert.py change ETHUSDT 8 ``` ## New Listing Monitor ```bash python3 {baseDir}/scripts/binance_alert.py listing ``` ## Alpha Airdrop Scanner ```bash python3 {baseDir}/scripts/binance_alert.py alpha ``` Scans Binance Web3 Alpha tokens, scores by KYC holders, alpha points multiplier, and market cap. ## Announcement Monitor (HODLer Airdrops) ```bash python3 {baseDir}/scripts/binance_alert.py announcement ``` ## Run All Checks (for cron/timer) ```bash python3 {baseDir}/scripts/binance_alert.py run ``` ## Status ```bash python3 {baseDir}/scripts/binance_alert.py status ``` ## Notes - Requires `TG_BOT_TOKEN` and `TG_CHAT_ID` (read from `.secrets.env` or system env) - State persisted to `/data/freqtrade/user_data/binance_alert_state.json` - Price/change alerts auto-mark as triggered after firing, no duplicate pushes - New listing monitor initializes baseline on first run, no push - Recommended: run via systemd timer every 5 minutes using the `run` command


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: fangshan101-coder/topcashback (version 0.1.0)

--- name: TopCashback返利助手 description: TopCashback高返利购物平台工具，英国起家的全球返利平台，以高于同类平台的返利比例著称，覆盖4000+商家。 version: 0.1.0 --- # TopCashback返利助手 TopCashback高返利购物平台工具。英国起家的全球返利平台，以提供高于同类平台的返利比例著称，覆盖4000+海外商家，是海外购物返利的优选工具。 ## 触发词 topcashback、top cashback、高返利海外、英国返利、topcashback返利 ## 计划实现能力 - **高返利比例**：承诺提供市场最高返利比例 - **4000+商家**：覆盖全球主流电商和品牌官网 - **英美双市场**：同时支持英国和美国商家 - **提现灵活**：PayPal/银行转账/Amazon礼品卡 ## 输出格式 ``` 🔵 TopCashback返利查询 商家：[商家名称] 返利比例：[X]%（同类最高） 可用优惠：[优惠描述] 返利链接：[链接] ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: williandong0305-max/one-click-task-dashboard (version 1.0.0)

--- name: one-click-task-dashboard description: 一键生成并常驻刷新任务数据大屏（index.html + data.json + 本地服务）。适合 OpenClaw + launchctl 自动化任务可视化与巡检。 --- # One-Click Task Dashboard ## 何时使用 - 你需要一个本地可访问的数据大屏，看清楚哪些任务已跑/待跑/未跑。 - 你希望把 OpenClaw cron 任务和 macOS launchctl 任务放在一个页面里。 - 你想快速搭建常驻刷新，不再手动运行脚本。 ## 一键命令 在你的工作目录执行： ```bash bash skills/one-click-task-dashboard/scripts/setup_dashboard.sh ``` 执行后会自动完成： 1. 生成大屏文件：`~/.openclaw/dashboard/index.html` 和 `~/.openclaw/dashboard/data.json` 2. 安装并启动两个 LaunchAgent： - `ai.x.task-dashboard-refresh`（每 5 分钟刷新） - `ai.x.task-dashboard-http`（本地 HTTP 服务） 3. 输出访问地址：`http://127.0.0.1:8787/index.html` ## 上架售卖（定价 100） ```bash bash skills/one-click-task-dashboard/scripts/publish_to_clawhub.sh ``` 说明： - 脚本会先检测登录状态，再自动发布。 - ClawHub CLI 当前不支持命令行直接设置售价；脚本会提示你去创作者后台把价格改为 `100`。 如果发布被限流，可以启用自动重试（每 30 分钟一次）： ```bash bash skills/one-click-task-dashboard/scripts/setup_publisher_retry.sh ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: ryan-wuxl/tavily-search-openclaw (version 1.0.0)

--- name: tavily-search-openclaw version: 1.0.0 homepage: https://github.com/ryan-wuxl/tavily-search description: Tavily AI Search API integration for OpenClaw. Provides web search capabilities using Tavily's AI-powered search engine. metadata: { "openclaw": { "requires": { "python": ["tavily-python"] }, "env": ["TAVILY_API_KEY"], }, } --- # Tavily Search Skill 使用 Tavily AI 搜索引擎进行网络搜索。 ## 配置 在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中添加： ```json "tavily": { "enabled": true, "apiKey": "your-api-key" } ``` 或在环境变量中设置： ```bash export TAVILY_API_KEY=tvly-xxx ``` ## 使用方法 ```python from tavily import TavilyClient tavily_client = TavilyClient([REDACTED_SECRET]") response = tavily_client.search("搜索内容") ``` ## API 参数 - `query`: 搜索查询字符串 - `search_depth`: 搜索深度 ("basic" 或 "advanced") - `include_answer`: 是否包含 AI 生成的答案 (True/False) - `include_images`: 是否包含图片 (True/False) - `max_results`: 最大结果数量 (默认 5) ## 示例 ```python response = tavily_client.search( query="OpenClaw 是什么？", search_depth="advanced", include_answer=True, max_results=10 ) ```


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