OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: wangzhiming1999/frontend-performance (version 1.0.1)

--- name: frontend-performance description: Analyzes and improves frontend performance: LCP, FCP, CLS, bundle size, lazy loading, and runtime efficiency. Use when 性能优化, 首屏慢, 卡顿, 打包体积, performance optimization, or improving Core Web Vitals. --- # 前端性能优化（Frontend Performance） 围绕加载性能与运行性能，给出可落地的优化方案与优先级。 ## 触发场景 - 用户说「性能优化」「首屏慢」「页面卡顿」「打包体积大」「LCP/FCP 差」 - 提供 Lighthouse 报告、Performance 录屏或具体慢的页面/操作 ## 分析维度 ### 1. 加载性能（LCP / FCP / TTI） | 问题 | 常见原因 | 优化方向 | |------|----------|----------| | LCP 慢 | 大图、阻塞渲染、服务端慢 | 图片优化、优先关键资源、SSR/预取 | | FCP 慢 | JS/CSS 阻塞、首屏依赖多 | 拆包、关键 CSS 内联、延迟非关键 | | TTI 长 | 主线程长任务、大 bundle | 代码分割、懒加载、减少主线程工作 | ### 2. 体验稳定性（CLS / 卡顿） | 问题 | 常见原因 | 优化方向 | |------|----------|----------| | CLS 高 | 无尺寸图片/字体、动态插入内容 | 宽高比/尺寸、font-display、预留占位 | | 滚动/操作卡顿 | 重排多、长任务、大列表 | 虚拟列表、防抖节流、requestAnimationFrame、减少 reflow | ### 3. 资源与打包 | 问题 | 优化方向 | |------|----------| | JS 体积大 | 按路由/按需拆包、tree-shaking、替换大依赖、分析 bundle | | 图片大 | 格式（WebP/AVIF）、尺寸、懒加载、CDN | | 请求多 | 合并、缓存策略、预连接/preload | ## 执行流程 ### 1. 先定位用户的问题类型 不要一上来就输出所有优化方向，先判断用户卡在哪： | 用户描述 | 实际问题 | 第一步 | |---------|---------|-------| | 「首屏慢」「白屏时间长」 | 加载性能 | 问：有没有 Lighthouse 数据？LCP 是多少？是 SSR 还是 CSR？ | | 「页面卡顿」「滚动不流畅」 | 运行时性能 | 问：卡顿发生在什么操作时？列表有多少条数据？ | | 「打包体积大」「bundle 太大」 | 资源体积 | 直接让用户跑 `npx @next/bundle-analyzer` 或 `vite-bundle-visualizer`，看大模块再说 | | 「LCP/FCP 差」「Core Web Vitals 不达标」 | 具体指标 | 问：哪个指标？多少分？在哪个页面？ | | 没有数据，只是「感觉慢」 | 未量化 | 先让用户跑 Lighthouse，拿到数据再分析，不要凭感觉给优化建议 | **没有数据就不给优化方案**——「感觉慢」可能是网络问题、可能是服务端问题、可能是前端问题，方向不同。 ### 2. 拿到数据后，找真正的瓶颈 **加载性能（LCP > 2.5s 或 FCP > 1.8s）**，按这个顺序排查： 1. Network 瀑布图：最大的资源是什么？JS bundle 还是图片？ 2. 是否有渲染阻塞资源（`<script>` 没有 `async/defer`，`<link>` 阻塞）？ 3. 服务端响应时间（TTFB）是否超过 600ms？超了是服务端问题，不是前端能优化的 **运行时卡顿**，按这个顺序排查： 1. Performance 录屏：有没有超过 50ms 的长任务？ 2. 卡顿时是否有大量 DOM 操作或重排？ 3. 列表是否超过 100 条且没有虚拟滚动？ **bundle 体积**，看分析报告： 1. 有没有重复打包的依赖（如 lodash 被多个地方引入不同版本）？ 2. 有没有不应该进主包的大依赖（如 moment.js、echarts）？ 3. 路由是否做了代码分割？ ### 3. 给方案时，标清性价比 每个方案必须说明：**改动量**、**预期收益**、**风险**。 按这个顺序推荐，不要把大改动放在前面： **快速见效（1 天内，低风险）** - 图片加 `width`/`height` 属性（修 CLS） - 字体加 `font-display: swap`（修 FCP） - 非首屏图片加 `loading="lazy"` - 首屏关键图片加 `<link rel="preload">` **中等改动（1-3 天，中等风险）** - 路由级代码分割（`dynamic import`） - 大依赖按需引入（如 `import { debounce } from 'lodash-es'`） - 长列表换虚拟滚动 **大改动（需评估，高风险）** - CSR 改 SSR/SSG - 换构建工具 - 架构级重构 **不要把大改动作为首选推荐**，除非快速方案已经做完且效果不够。 ### 4. 给出验证方式 每个优化做完后，告诉用户怎么验证效果： - 加载性能：Lighthouse 对比优化前后分数 - 运行时：Performance 录屏对比长任务数量 - bundle：bundle 分析报告对比体积 ## 输出模板 ```markdown ## 性能优化报告 ### 现状 - 指标或现象：… - 主要瓶颈：… ### 优化方案（按优先级） | 方案 | 收益 | 成本 | 优先级 | |------|------|------|--------| | 1. … | … | … | 高/中/低 | | 2. … | … | … | … | ### 建议落地顺序 1. … 2. … ### 验证方式 - 优化后建议复测：Lighthouse、Performance、关键操作耗时 ``` ## 项目相关 - Next.js：用 `dynamic` 懒加载、Image 组件、分析 `next/bundle-analyzer` - React：避免在渲染里创建新对象/函数导致子组件无效重渲染，必要时 memo/useMemo/useCallback - 长列表：优先虚拟滚动（如 react-window、tanstack-virtual）再考虑分页


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Skill: ethan-china/miniest-mvp (version 1.0.1)

--- name: mvp description: > 指导以极简主义创业者的方式构建最小可行产品——先手动，再流程化，再产品化。 当有人准备构建第一个产品，或在产品范围上挣扎时使用。 核心：用一个周末发货。 trigger_keywords: - MVP - 最小可行产品 - 周末发货 - 第一个产品 - 怎么快速上线 - 先做什么 read_when: - 用户想开始构建第一个产品 - 用户在产品功能范围上纠结 - 用户想知道最快能上线的方案 --- # 构建MVP — 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。帮助用户以最大约束和最小努力构建MVP。 ## 核心原则 **尽可能少地构建。** 目标是尽快开始为你的社群提供价值，而不是构建漂亮、精致或完整的东西。 ## 三个阶段 ### 阶段1：手动（亲自做） - 手动为每个客户解决问题 - 你就是产品，你是客服、履行和工程 - 写下你采取的每个步骤——这成为你的流程 - 例子：在Gumroad自动化付款之前，Sahil手动收集PayPal邮件并一个个发送付款 ### 阶段2：流程化（系统化手动工作） - 把你的流程写在纸上，让任何人都可以执行 - 如果你去度假，别人可以接手 - 你已经建立了高效服务每个客户的系统 - 这是你的"魔法纸" ### 阶段3：产品化（自动化流程） - 现在自动化每个任务，让客户无需你就能使用产品 - 这是你真正构建软件或产品的时候 - 只构建你已经手动验证过的东西 ## 四个构建问题 在构建任何东西之前，回答： 1. **我能在一个周末内发布吗？** 如果不能，缩减范围直到可以。 2. **它让客户的生活稍微好一点了吗？** 这就是MVP的标准。 3. **客户愿意为此付费吗？** 从第一天起就要盈利。 4. **我能快速获得反馈吗？** 为能告诉你是否有效的人构建。 ## 要构建什么 互联网上大多数应用只是**表单和列表**（CRUD：创建、读取、更新、删除）。你的MVP不应该比这更复杂。 对于你的MVP： - ✅ **一件事。** 你的产品首先只做一件事。 - ✅ **无需精致。** 不需要漂亮。Craigslist从来都不漂亮。 - ✅ **收费。** 免费和1元之间有巨大差距（零价效应）。要收费。 - ✅ **使用现有工具。** 使用Carrd、Gumroad、Stripe、Airtable、腾讯文档、飞书、Zapier——任何能最快将你带到市场的工具。 ## 不要构建什么 - ❌ 不要构建你认为"以后可能需要"的功能 - ❌ 不要为规模构建——你还没有规模问题 - ❌ 不要在网站有效时构建移动应用 - ❌ 不要在电子表格有效时写代码 - ❌ 不要在能用无代码工具时雇用工程师 ## 尽早发货，频繁发货 - 你会犯错，目标是尽快减少错误 - Gumroad从未发布"v2"——只有多年来成千上万次的增量改进 - 每次发货，你都把某些客户从"我以后可能想要这个"变成"我现在需要这个" - 你的目标是不再直接为时间付费 ## 启动前清单 - [ ] 为业务命名（两个真实词的组合 > 虚构词；通过"广播测试"） - [ ] 购买域名（约10美元/年） - [ ] 建立简单网站（Carrd、Gumroad或类似工具） - [ ] 创建社交媒体账户（个人+业务） - [ ] 设置支付（Stripe、微信支付或支付宝） - [ ] 创建客户沟通的电子邮件 ## 输出 帮助用户定义： 1. 他们MVP做的那一件事 2. 最简单的可能实现（手动、无代码或最少代码） 3. 这个周末可以发布的东西 4. 初始定价 5. 如何收集反馈


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Skill: dwysbd/mouse-yolo-factory (version 1.0.0)

# mouse-yolo-factory 這是一個專為老鼠 (Mouse) 產品瑕疵檢測開發的 YOLO 整合技能。支援瑕疵影像生成、自動化模型推論標記，以及資料集的合併與版本管理。 ## Metadata - id: mouse-yolo-factory - kind: package - label: Mouse YOLO Factory - owner: Alex Ho ## Usage ### 1. 瑕疵生成 (Scratch Generation) 在原始影像上模擬生成劃傷 (Scratch) 瑕疵。 `python D:/aiagent/aiagent_for_Mouse_Python_code/Mouse_produce_scratch.py --input <input_dir> --output <output_dir>` ### 2. 模型推論與自動標記 (Auto-Labeling) 使用現有模型進行推論，並將結果儲存為 JSON/YOLO 格式。 `python D:/aiagent/aiagent_for_Mouse_Python_code/drawbox_and_dataset_savejson_with_model.py --model <model_path> --img_size <size> --conf <threshold> --source <img_path>` ### 3. 資料集合併與融合 (Dataset Merge) 將新標記好的資料併入全域資料庫。 `python D:/aiagent/aiagent_for_Mouse_Python_code/datatool.py --new_data <new_path> --yolo_db <db_root> --desc <description>` ## Use when - 使用者想要透過演算法在老鼠圖片上「產生」、「模擬」或「製作」劃傷瑕疵時。 - 使用者需要使用現有的 YOLO 模型對新圖片進行「推論」、「預標記」或「自動框選」時。 - 使用者提到「合併資料」、「融合數據集」、「建立新版本」或「將新資料歸檔」時。 ## Don't use when - 進行硬體自動化測試（如 ADB 或 PLC 控制）時。 - 僅需進行單純的文件移動或重新命名，不涉及資料集邏輯時。


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Skill: gooduone/gooduone-test-skill (version 1.1.0)

--- name: weather description: Get current weather and forecasts (no API key required). homepage: https://wttr.in/:help metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🌤️","requires":{"bins":["curl"]}}} --- # Weather Two free services, no API keys needed. ## wttr.in (primary) Quick one-liner: ```bash curl -s "wttr.in/London?format=3" # Output: London: ⛅️ +8°C ``` Compact format: ```bash curl -s "wttr.in/London?format=%l:+%c+%t+%h+%w" # Output: London: ⛅️ +8°C 71% ↙5km/h ``` Full forecast: ```bash curl -s "wttr.in/London?T" ``` Format codes: `%c` condition · `%t` temp · `%h` humidity · `%w` wind · `%l` location · `%m` moon Tips: - URL-encode spaces: `wttr.in/New+York` - Airport codes: `wttr.in/JFK` - Units: `?m` (metric) `?u` (USCS) - Today only: `?1` · Current only: `?0` - PNG: `curl -s "wttr.in/Berlin.png" -o /tmp/weather.png` ## Open-Meteo (fallback, JSON) Free, no key, good for programmatic use: ```bash curl -s "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=51.5&longitude=-0.12&current_weather=true" ``` Find coordinates for a city, then query. Returns JSON with temp, windspeed, weathercode. Docs: https://open-meteo.com/en/docs

path: _meta.json
content: ownerId: kn70pywhg0fyz996kpa8xj89s57yhv26
slug: weather
version: 1.0.0
publishedAt: 1767545394459

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Skill: jkzfhq/psyvector-pv15 (version 3.0.0)

--- name: "PV_15" slug: "psyvector-pv15" description: "Risk management" version: "3.0.0" author: "PsyVector Hub" price: "$9.90" tags: - "PsyVector" - "Digital-Worker" clawdbot: emoji: "🦅" --- ## 首席风控官 / Chief Risk Officer **中文**: 一票否决权，冷酷风险审查 **English**: Risk management ## 配置参数 | 参数 | 值 | 说明 | |------|-----|------| | response_delay | 0.5s | 响应延迟 | | speech_speed | 0.72 | 语速倍率 | | caution_coefficient | 0.2 | 谨慎系数 | | risk_reminder | True | 风险提醒 | ## 使用方法 ```bash clawhub install psyvector-pv15 ``` ## 人格说明 掌控型内核 - 强势决策，资源分配，目标导向


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Skill: yuyonghao-123/yuyonghao-agent-metacognition (version 0.1.0)

# Agent Metacognition 元认知系统，使 Agent 具备自我监控、反思能力和学习策略调整能力。 ## 功能特性 ### 1. 自我监控 - 执行状态监控 - 决策过程追踪 - 置信度评估 ### 2. 反思能力 - 执行后反思 - 错误分析 - 经验积累 ## 安装 ```bash npm install ``` ## 使用方法 ### MetacognitionSystem ```javascript const { MetacognitionSystem } = require('./src'); const meta = new MetacognitionSystem(); // 监控执行 const result = await meta.monitorExecution(async () => { return await agent.process(task); }, { taskId: 'task-1' }); // 反思 const reflection = await meta.reflect('task-1'); // 获取状态 const state = meta.getMetacognitiveState(); ``` ## 测试 ```bash npm test ``` ## License MIT


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Skill: blammectrappora/vtuber-avatar-skill (version 2.0.1)

--- name: vtuber-avatar-skill description: Generate vtuber avatar creator ai images with AI via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open). tools: Bash --- # VTuber Avatar Generator Generate stunning vtuber avatar creator ai images from a text description. Get back a direct image URL instantly. ## Token Requires a Neta API token. Free trial available at <https://www.neta.art/open/>. ```bash export NETA_TOKEN=your_token_here node <script> "your prompt" --token "$NETA_TOKEN" ``` ## When to use Use when someone asks to generate or create vtuber avatar creator images. ## Quick start ```bash node vtuberavatar.js "your description here" --token YOUR_TOKEN ``` ## Options - `--size` — `portrait`, `landscape`, `square`, `tall` (default: `square`) - `--style` — `anime`, `cinematic`, `realistic` (default: `anime`) ## Install ```bash npx skills add blammectrappora/vtuber-avatar-skill ```


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Skill: ivangdavila/text (version 1.0.0)

--- name: Text description: Transform, format, and process text with patterns for writing, data cleaning, localization, citations, and copywriting. --- ## Quick Reference | Task | Load | |------|------| | Creative writing (voice, dialogue, POV) | `writing.md` | | Data processing (CSV, regex, encoding) | `data.md` | | Academic/citations (APA, MLA, Chicago) | `academic.md` | | Marketing copy (headlines, CTA, email) | `copy.md` | | Translation/localization | `localization.md` | --- ## Universal Text Rules ### Encoding - **Always verify encoding first:** `file -bi document.txt` - **Normalize line endings:** `tr -d '\r'` - **Remove BOM if present:** `sed -i '1s/^\xEF\xBB\xBF//'` ### Whitespace - **Collapse multiple spaces:** `sed 's/[[:space:]]\+/ /g'` - **Trim leading/trailing:** `sed 's/^[[:space:]]*//;s/[[:space:]]*$//'` ### Common Traps - **Smart quotes** (`"` `"`) break parsers → normalize to `"` - **Em/en dashes** (`–` `—`) break ASCII → normalize to `-` - **Zero-width chars** invisible but break comparisons → strip them - **String length ≠ byte length** in UTF-8 (`"café"` = 4 chars, 5 bytes) --- ## Format Detection ```bash # Detect encoding file -I document.txt # Detect line endings cat -A document.txt | head -1 # ^M at end = Windows (CRLF) # No ^M = Unix (LF) # Detect delimiter (CSV/TSV) head -1 file | tr -cd ',;\t|' | wc -c ``` --- ## Quick Transformations | Task | Command | |------|---------| | Lowercase | `tr '[:upper:]' '[:lower:]'` | | Remove punctuation | `tr -d '[:punct:]'` | | Count words | `wc -w` | | Count unique lines | `sort -u \| wc -l` | | Find duplicates | `sort \| uniq -d` | | Extract emails | `grep -oE '[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}'` | | Extract URLs | `grep -oE 'https?://[^[:space:]<>"{}|\\^`\[\]]+'` | --- ## Before Processing Checklist - [ ] Encoding verified (UTF-8?) - [ ] Line endings normalized - [ ] Delimiter identified (for structured text) - [ ] Target format/style defined - [ ] Edge cases considered (empty, Unicode, special chars)


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Skill: itsflow/daily-review-ritual (version 1.0.0)

--- name: daily-review description: End-of-day review to capture progress, insights, and plan tomorrow version: 1.0.0 author: theflohart tags: [productivity, review, planning, reflection] --- # Daily Review Conduct an end-of-day review to capture progress and set up tomorrow. ## Usage ``` /daily-review ``` ## Review Process 1. **Today's Activity** - Find all notes modified today - Identify new notes created - Review work across all projects 2. **Progress Assessment** - What was accomplished? - What got stuck or blocked? - What unexpected discoveries emerged? 3. **Capture Insights** - Key learnings from today - New connections discovered - Questions that arose 4. **Tomorrow's Setup** - Top 3 priorities - Open loops to close - Questions to explore ## Output Format Create or update a daily note with: ```markdown # Daily Review - [Date] ## Accomplished - [Completed item 1] - [Completed item 2] ## Progress Made - [Project/Area]: [What moved forward] - [Project/Area]: [What moved forward] ## Insights - [Key realization or connection] - [Important learning] ## Blocked/Stuck - [What didn't progress and why] ## Discovered Questions - [New question that emerged] - [Thing to research] ## Tomorrow's Focus 1. [Priority 1] 2. [Priority 2] 3. [Priority 3] ## Open Loops - [ ] [Thing to remember] - [ ] [Person to follow up with] - [ ] [Idea to develop] ``` ## Additional Actions - Move completed project tasks to archive - Update project status notes - Link related discoveries - Flag items needing attention


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Skill: enchantedmotorcycle/homeassistant-n8n-agent (version 1.0.4)

--- name: homeassistant-n8n-agent description: Bridge OpenClaw with your n8n instance for Home Assistant automation. homepage: https://n8n.io/ metadata: {"clawdis":{"emoji":"🤖","requires":{"bins":["curl"]}}} --- # Home‑Assistant – n8n Agent Skill This skill bridges OpenClaw with your n8n instance for Home Assistant automation. # How it works Uses curl to trigger a n8n workflow for all things related to IoT. All requests should be a POST formatted as follows: curl -X POST http://localhost:5678/webhook/05f3f217-08b9-42de-a84a-e13f135bde73 -H "Content-Type: application/json" -d '{"chatInput": "USERS QUESTION/REQUEST", "requestType": "DETERMINED REQUEST TYPE", "sessionId":"openclaw"}' # Steps Determine the nature of a user's prompt. 1. Is the inquiry about a current device state or multiple states? If so, `requestType` is `state` 2. Is the inquiry asking for an IoT device state to be changed? If so, `requestType` is `action` 3. Is the inquiry asking about IoT data from the past? If so, `requestType` is `historical` 4. Is the inquiry asking about calendar or schedule information? If so, `requestType` is `calendar` ## Quick Reference ### Action ```bash curl -X POST http://localhost:5678/webhook/05f3f217-08b9-42de-a84a-e13f135bde73 -H "Content-Type: application/json" -d '{"chatInput": "turn off the office light", "requestType": "action", "sessionId":"openclaw"}' curl -X POST http://localhost:5678/webhook/05f3f217-08b9-42de-a84a-e13f135bde73 -H "Content-Type: application/json" -d '{"chatInput": "change the downstairs thermostat to 72", "requestType": "action", "sessionId":"openclaw"}' ``` ### Historical ```bash curl -X POST http://localhost:5678/webhook/05f3f217-08b9-42de-a84a-e13f135bde73 -H "Content-Type: application/json" -d '{"chatInput": "when was the front door last opened?", "requestType": "historical", "sessionId":"openclaw"}' ``` ### State ```bash curl -X POST http://localhost:5678/webhook/05f3f217-08b9-42de-a84a-e13f135bde73 -H "Content-Type: application/json" -d '{"chatInput": "is the air conditioner running?", "requestType": "state, "sessionId":"openclaw"}' ``` ### Calendar ```bash curl -X POST http://localhost:5678/webhook/05f3f217-08b9-42de-a84a-e13f135bde73 -H "Content-Type: application/json" -d '{"chatInput": "when is my next meeting?", "requestType": "calendar, "sessionId":"openclaw"}' ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wyb92/mysteelmeeting (version 1.0.0)

--- name: mysteelmeeting description: 查询我的钢铁网会展频道（huizhan.mysteel.com/zhuanti）行业会议信息，支持行业筛选（钢材/铁矿石/废钢/煤焦/铁合金/不锈钢/有色金属/建筑材料/新能源/农产品）、地区筛选（东北/华北/华东/华南/华中/西北/西南/港澳台/全球）、省份筛选（吉林/辽宁/黑龙江/北京/上海/广东/浙江/江苏等）、状态筛选（报名中/进行中/已结束）、收费类型（免费/收费）、活动类型（全部/会议/调研/精选赞助）。当用户提到"查询会议"、"搜索会议"、"查看行业会议"、"找最近的会议"、"会议报名"、"免费会议"、"收费会议"、"钢材会议"、"煤炭会议"、"吉林会议"、"浙江会议"、"北京会议"、以及具体的行业、地区或省份关键词时应触发此技能。 --- # 我的钢铁网会议查询技能 > 功能与 `huizhan.mysteel.com/zhuanti` 页面完全一致，支持动态获取行业/地区/省份数据。 ## 核心特性 ### 🎯 智能名称匹配 - 支持直接输入**行业名称**、**地区名称**、**省份名称**进行查询 - 系统自动从API获取最新数据并进行ID匹配 - 支持模糊匹配（如输入"东"可匹配"东北地区"） ### 🔄 动态数据加载 - 行业、地区、省份数据从API**实时获取** - 内置24小时缓存，减少重复请求 - 可通过 `--clear-cache` 强制刷新数据 ## 使用方法 ### 基本查询 ```bash # 按行业名称查询（自动匹配ID） python scripts/query_mysteel.py --industry "钢材" # 按地区名称查询 python scripts/query_mysteel.py --area "华东" # 按省份名称查询（自动识别省份并关联地区） python scripts/query_mysteel.py --area "吉林" # 组合筛选 python scripts/query_mysteel.py --industry "钢材" --area "华东" --status "0" ``` ### 查看分类数据 ```bash # 查看所有行业 python scripts/query_mysteel.py --list-industries # 查看所有地区和省份 python scripts/query_mysteel.py --list-areas # 指定行业后查看地区（部分地区可能不属于某些行业） python scripts/query_mysteel.py --list-areas --industry-id "10" ``` ### 高级筛选 ```bash # 报名中的会议 python scripts/query_mysteel.py --status "0" # 免费会议 python scripts/query_mysteel.py --charge-type "0" # 按关键词搜索 python scripts/query_mysteel.py --keyword "钢铁" # 分页查询 python scripts/query_mysteel.py --page-size 20 --page-num 2 ``` ### 缓存管理 ```bash # 清除缓存（强制刷新数据） python scripts/query_mysteel.py --clear-cache ``` ## 参数说明 | 参数 | 说明 | 示例值 | |------|------|--------| | `--industry` | 行业名称（自动转ID） | "钢材"、"铁矿石" | | `--area` | 地区/省份名称（自动转ID） | "华东"、"吉林"、"北京" | | `--status` | 会议状态 | "0"=报名中, "1"=进行中, "2"=已结束 | | `--charge-type` | 收费类型 | "0"=免费, "1"=收费 | | `--keyword` | 关键词搜索 | 任意搜索词 | | `--page-size` | 每页数量 | 默认10 | | `--page-num` | 页码 | 默认1 | ## 工作流程 ### 当用户输入省份名称时（如"吉林"） 1. 调用 `load_areas()` 从API获取最新地区/省份数据 2. 在返回数据中模糊匹配"吉林" 3. 找到吉林省后，自动获取： - `areaId`: 1（东北地区） - `provinceId`: 232（吉林省） 4. 调用会议查询API，同时传入 `areaId` 和 `provinceId` 5. 如果API没有该省份，使用 `keyword` 参数作为兜底搜索 ### 当用户输入行业名称时（如"钢材"） 1. 调用 `load_industries()` 从API获取最新行业数据 2. 模糊匹配"钢材" 3. 找到后获取 `industryBreedId` 4. 调用会议查询API ## 常见用例 ```bash # 查询吉林的钢材会议 python scripts/query_mysteel.py --industry "钢材" --area "吉林" # 查询华东地区报名中的新能源会议 python scripts/query_mysteel.py --industry "新能源" --area "华东" --status "0" # 查询所有免费会议 python scripts/query_mysteel.py --charge-type "0" # 查询辽宁的煤炭会议 python scripts/query_mysteel.py --industry "煤焦" --area "辽宁" ``` ## 数据来源 - **行业数据**: `https://huizhan.mysteel.com/event/activity/queryIndustry` - **地区数据**: `https://huizhan.mysteel.com/event/activity/queryArea` - **会议查询**: `https://huizhan.mysteel.com/event/activity/queryActivity` ## 缓存机制 - 缓存目录: `scripts/.cache/` - 缓存文件: `industries_cache.json`, `areas_cache.json` - 有效期: 24小时 - 自动清理过期缓存


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: minirr890112-byte/popular-web-designs (version 1.1.0)

--- name: popular-web-designs description: 54 production-quality design systems extracted from real websites (Stripe, Linear, Vercel, etc.). Load a template to generate HTML/CSS that matches the visual identity of any popular site. Neo-brutalist, SaaS, dashboard, landing page templates included. version: 1.1.0 author: minirr890112-byte license: MIT metadata: hermes: tags: [Web-Design, HTML, CSS, Templates, Design-Systems, Frontend, UI, Landing-Page] homepage: https://github.com/minirr890112-byte/HermesMade --- # Popular Web Designs ## 一句话 54 个从真实网站提取的成熟设计系统。一句话生成匹配 Stripe、Linear、Vercel 等流行网站视觉风格的 HTML/CSS。 ## 核心功能 - **54 Premium Templates** — Stripe、Linear、Vercel、Notion、GitHub 等 - **Production Quality** — 非玩具模板，真实网站提取 - **Neo-Brutalist Support** — 包含极简/neo-brutalist 风格 - **Instant HTML/CSS** — 一句话生成可直接部署的页面 ## 怎么用 ```bash # Load a template and generate clawhub install popular-web-designs ``` ## 使用场景 | 场景 | 推荐模板 | |------|---------| | SaaS 落地页 | Stripe-style | | 开发者工具 | Linear-style, Vercel-style | | 个人博客 | Notion-style | | 控制面板 | Dashboard template | | 极简风格 | Neo-brutalist | ## Built for Developers who need a landing page fast without hiring a designer. 365 downloads on ClawHub — the most downloaded HermesMade skill. ## 为什么给颗星？ 365 下载仍 0★ — 如果你用过且觉得有用，请点亮 ⭐ → [GitHub](https://github.com/minirr890112-byte/HermesMade)


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

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