OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: facadefish/ai-startup-finder (version 1.0.0)

--- name: ai-startup-finder description: | AI创业机会发现助手。基于系统化情报收集方法论，帮用户在AI/Agent赛道中找到可落地的创业方向。 当用户问"AI能做什么副业"、"AI创业方向"、"找AI商机"、"AI怎么赚钱"、"Agent赛道机会"时使用。 也可用于分析特定平台（如Product Hunt、App Store）的机会。 version: 1.0.0 tags: [startup, ai, business, opportunity, entrepreneurship] --- # AI创业机会发现助手 一套系统化方法论，帮你在AI/Agent赛道中找到可落地的创业方向。 ## 方法论框架 ### 第一步：快速扫描趋势（10分钟/天） 真需求不在新闻头条里，在**榜单、搜索框、用户抱怨**里。 #### 看榜单——机会在哪里 **Product Hunt** - 每日追踪热门榜与新品，关注评论区用户的"如果能有XX功能就好了"——这是未被满足的需求信号 - 深挖垂直细分领域（AI工具、生产力、开发者工具），小众领域竞争少、用户精准 - 研究失败案例——设计精美但反响平平的产品，分析是定位错误、时机不对还是功能冗余 **App Store 付费榜** - 愿意付费的用户才是真用户 - 长期存在的品类（扫描工具、记账软件、PDF编辑器）往往现金流稳定 **热搜/社交平台** - 小红书搜"打工人神器""副业工具""效率提升"，高赞笔记评论区是金矿 - 用户不会说"我需要一个项目管理工具"，会说"每天开会记笔记太烦了，有没有自动整理的"——后者才是产品信号 - 不看科技博主讲趋势，看普通用户吐槽日常 ### 第二步：深度挖掘机会（三个反常识方法） #### 1. 看差评，不看好评 - 打开同类产品的应用商店一星评论 - "广告太多""卡顿""太复杂""收费太贵"——吐槽点就是差异化空间 - 做"极简版"工具：大厂功能越堆越多，做减法就是机会 #### 2. 看平台政策，不看技术趋势 - 技术趋势给大厂准备的，**平台政策红利才是给独立开发者的** - 微信小程序新能力、GPT Store上线初期、鸿蒙原生应用补贴——窗口期通常6-12个月 - 关注平台官方公众号、开发者社区，比看科技媒体有用十倍 #### 3. 看成本下降，不看技术炫酷 - AI自动化、无代码工具的真正价值：**一个人干原来三个人的活** - 技术门槛降低 = 独立开发者竞争力提升 ### 第三步：竞品分析（四个维度判断"能不能做"） | 维度 | 判断标准 | |------|----------| | **体量** | 月下载1-10万、评分4.5+、团队<5人 = "小而美"爆款最适合跟进 | | **变现** | 订阅>广告，高客单>低客单，B端>C端。第一天就要考虑怎么收钱 | | **技术栈** | 竞品重技术 vs 你能用轻方案实现80%功能 = 有机会 | | **护城河** | "品牌/习惯"难打，"功能"可做得更极致，"覆盖广"可做垂直细分 | ### 第四步：从"看"到"做"的闭环 核心原则：**行动带来的反馈就是最好的情报** - 看到机会后，设定 Deadline - 两周内上线第一版，功能不超过3个 - 用户反馈来了再决定继续迭代还是果断放弃 - 一人公司核心竞争力：**转化速度快**——别人还在讨论方向，你已经有付费用户了 ## AI/Agent赛道的7个已验证方向 ### 🟢 低门槛（适合起步） 1. **部署代安装服务**：帮人安装配置AI工具，单笔$50-200 2. **AI教育培训**：卖课/社群/咨询，"卖铲子的人"赚得最稳 ### 🔵 中等门槛（有技术基础） 3. **垂直Skills/插件开发**：类似早期App Store的生态红利 4. **内容创作自动化**：用AI批量生成内容，矩阵号运营 ### 🟡 高门槛（需要资源/团队） 5. **企业自动化解决方案**：项目制+SaaS订阅，天花板最高 6. **AI+硬件融合**：移动AI助理、智能家居中枢，想象力最大 7. **金融微套利**：7×24监控+自动交易，⚠️ 必须做好风控 ## 避坑清单 ❌ 只加个UI就收钱——用户直接用原版 ❌ 和通用能力竞争——不可能比官方做得更好 ❌ 忽视安全问题——Shell执行、文件读写权限需加固 ## 核心心法 > **壳要走在模型能力前面。** 你提供的不是AI能力本身，而是对特定场景的深度理解 + 开箱即用的工作流。 ## 使用方式 对用户提供以下分析（根据用户需求选择）： 1. **趋势扫描**：搜索Product Hunt/App Store/社交平台热点，提炼真需求 2. **机会评估**：用四维竞品分析框架评估某个方向是否可行 3. **方向推荐**：根据用户的技术栈、资源、时间投入，推荐匹配的方向 4. **落地规划**：从发现机会到两周MVP的执行计划


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Skill: kostja94/feedback-page-generator (version 1.0.1)

--- name: feedback-page-generator description: When the user wants to create, optimize, or audit a feedback or roadmap page. Also use when the user mentions "feedback page," "roadmap," "feature requests," "vote on features," "Canny," "UserVoice," or "product feedback." For sitewide page planning, use website-structure. metadata: version: 1.0.1 --- # Pages: Feedback / Roadmap Guides feedback and roadmap pages that collect user input and communicate product direction. Often integrates with Canny, FeatureBase, UserVoice, or similar. Supports product-led growth and community engagement. **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 **Check for project context first:** If `.claude/project-context.md` or `.cursor/project-context.md` exists, read it for product and roadmap priorities. Identify: 1. **Tool**: Canny, FeatureBase, UserVoice, custom, or embedded form 2. **Scope**: Feedback only, roadmap only, or both 3. **Primary goal**: Collect requests, show transparency, build community 4. **Audience**: Users, prospects, or both ## Page Structure | Section | Purpose | |---------|---------| | **Headline** | "Share Your Ideas" or "Product Roadmap" | | **Value** | We listen; your input shapes the product | | **Feedback** | Form or embed; categories (feature, bug, other) | | **Roadmap** | In progress, planned, completed; or link to external board | | **Process** | How we prioritize; what happens after you submit | | **CTA** | Submit idea, vote, view roadmap | ## Best Practices ### Feedback Collection - **Low friction**: Few fields; optional details - **Categories**: Feature request, Bug, General - **Duplicate detection**: "Similar ideas" to merge votes ### Roadmap Display - **Status**: In progress, planned, completed - **Transparency**: Don't over-promise; "Exploring" vs "Committed" - **Update regularly**: Stale roadmap hurts trust ### Integration - **Embed**: Canny, FeatureBase embed on your domain - **Or link**: /feedback → feedback.yourproduct.com - **SEO**: Often noindex for external boards; index if on your site ## Output Format - **Headline** and value proposition - **Page structure** (feedback + roadmap sections) - **Process** copy (how we use feedback) - **Integration** notes (Canny, etc.) - **SEO** (index vs noindex) ## Related Skills - **docs-page-generator**: Feedback process in docs - **contact-page-generator**: Alternative for simple feedback - **changelog-page-generator**: Completed roadmap items → changelog


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Skill: davidunderwood7970/issue-analysis-agent (version 1.0.0)

# 📊 客服问题周报技能 **技能名称**: issue-analysis-agent **版本**: v2.0.0 **作者**: 老六 🥷 **创建时间**: 2026-03-23 **更新时间**: 2026-03-23 --- ## 📋 技能描述 自动化分析客服问题收集表（Excel），生成可视化分析报告，支持每周数据更新和趋势对比。 **团队协作模式**： - 🐛 **找茬** - 数据分析（读取 Excel、统计分析、未解问题人统计） - 🎨 **画师** - 报告生成（HTML 可视化、图表绘制、COS 上传） --- ## 🎯 核心功能 1. **数据读取** - 自动解析 Excel 文件，识别字段 2. **统计分析** - 问题总数、解决率、趋势分析 3. **TOP5 排行** - 反馈人、解决人、未解问题人等 4. **可视化报告** - HTML 交互式报告（Chart.js，8 个图表） 5. **COS 上传** - 自动生成公网访问链接 6. **周报对比** - 与上周数据对比，分析趋势 7. **自动告警** - 解决率<80%、单周>50 个等阈值告警 --- ## 📥 输入 - **文件格式**: `.xlsx` Excel 文件 - **必需字段**: - 问题描述 - 提交日期/所属周 - 所属平台 - 问题模块 - 反馈人 - 解决者 - 解决状态（已解决/待解决等） - 问题类型（Bug/咨询/需求等） --- ## 📤 输出 1. **结构化数据** - `analysis_data_latest.json` 2. **文字总结** - `analysis_summary.md` 3. **可视化报告** - `report_cn_latest.html`（HTML 交互式，8 个图表） 4. **COS 链接** - 公网访问地址 --- ## 🚀 使用方法 ### 方式 1：完整流程（推荐） ```bash cd /Users/master.yu/.openclaw/workspace/skills/issue-analysis-agent python3 weekly_report.py /path/to/issue_data.xlsx ``` ### 方式 2：分步执行 ```bash # 步骤 1: 分析数据（找茬 🐛） python3 analyze.py /path/to/issue_data.xlsx # 步骤 2: 生成报告（画师 🎨） python3 generate_report.py analysis_data_latest.json report_cn.html # 步骤 3: 上传 COS（画师 🎨） python3 upload_cos.py report_cn.html reports/issue_analysis/report_cn_latest.html ``` ### 方式 3：Agent 调用 ``` 任务：分析本周客服问题数据 技能：issue-analysis-agent 输入：issue_data_week_12.xlsx 输出：可视化报告 + COS 链接 ``` --- ## 📊 报告内容 ### 8 大图表 1. 📈 每周新增问题趋势（折线图） 2. 🏷️ 问题类型分布（饼图） 3. 💻 平台问题分布 TOP5（横向柱状图） 4. 👤 反馈人 TOP5（柱状图） 5. ✅ 解决人 TOP5（柱状图） 6. ⚠️ **未解问题人 TOP5**（柱状图）- 解决者中未解决问题最多的 7. ⚠️ 未解决问题模块 TOP10（表格） ### 核心指标 - 问题总数 - 已解决数/解决率 - 未解决数 - 环比变化 ### 自动告警 - 🔴 解决率 <80% - 🔴 单周新增 >50 个 - 🟡 Bug 占比 >60% - 🟡 卖家端占比 >60% --- ## 🔄 每周更新流程 ### 固定流程（每周一） 1. **接收数据** (10:00) - 用户上传最新 Excel 文件 - 保存到 `issue_data_week_XX.xlsx` 2. **数据分析** (10:00-10:30) 🐛 找茬 - 读取 Excel - 统计分析 - 对比上周 3. **生成报告** (10:30-11:00) 🎨 画师 - HTML 报告生成 - 图表绘制 - 数据验证 4. **上传 COS** (11:00-11:10) 🎨 画师 - 上传文件 - 设置权限 - 生成链接 5. **推送通知** (11:10-11:20) - 发送报告链接 - 关键发现摘要 - 预警信息 6. **归档历史** (11:20-11:30) - 保存本周报告 - 更新索引 - 清理临时文件 --- ## 📁 文件结构 ``` issue-analysis-agent/ ├── SKILL.md # 技能说明 ├── README.md # 使用说明 ├── config.json # 配置项 ├── weekly_report.py # 主流程脚本 ├── analyze.py # 数据分析（找茬 🐛） ├── generate_report.py # 报告生成（画师 🎨） ├── upload_cos.py # COS 上传（画师 🎨） ├── output/ # 输出目录 │ ├── analysis_data.json │ ├── analysis_summary.md │ └── report_cn.html └── reports/ # 历史报告归档 ├── week_10/ ├── week_11/ └── week_12/ ``` --- ## 🛠️ 技术依赖 ```bash # Python 依赖 pip3 install openpyxl qcloud_cos # Node.js 依赖（可选） npm install chart.js ``` --- ## 📝 更新日志 ### v2.0.0 (2026-03-23) - ✅ 团队协作模式（找茬 + 画师） - ✅ 新增未解问题人 TOP5 统计 - ✅ 修复字段名不匹配问题 - ✅ 优化 COS 上传响应头 - ✅ 自动告警功能 ### v1.0.0 (2026-03-23) - ✅ 初始版本 - ✅ Excel 数据读取 - ✅ 统计分析 - ✅ HTML 报告生成 - ✅ COS 上传 --- ## 📞 负责人 - **技能开发**: 老六 🥷 - **数据分析**: 找茬 🐛 - **报告制作**: 画师 🎨 - **技能维护**: 客服 📞 --- *最后更新：2026-03-23*


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Skill: sunshine-del-ux/microservices-starter (version 1.0.0)

# Microservices Starter Build production-ready microservices architecture. ## Features ### API Gateway - Request routing - Rate limiting - Authentication - Load balancing ### Service Templates - Node.js microservice - Python microservice - Go microservice ### Service Mesh Ready - Kubernetes manifests - Istio configurations - Prometheus metrics ### Distributed Tracing - OpenTelemetry integration - Jaeger support - Request tracing ### Container Orchestration - Docker Compose - Kubernetes manifests - Helm charts ## Quick Start ```bash # Create new service ./create-service.sh user-service --lang node # Create API gateway ./create-gateway.sh # Deploy to K8s ./deploy.sh production # Add monitoring ./monitor.sh install ``` ## Architecture ``` ┌─────────────┐ │ Gateway │ └──────┬──────┘ │ ┌──────┴──────┐ │ Services │ └──────┬──────┘ │ ┌──────┴──────┐ │ Database │ └─────────────┘ ``` ## Services Included - User Service - Order Service - Product Service - Payment Service - Notification Service ## Requirements - Docker 20.10+ - Kubernetes 1.24+ - Helm 3.8+ ## Author Sunshine-del-ux


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Skill: claudecaicai/cn-holiday-checker (version 1.0.2)

# 中国节假日助手 (cn-holiday-checker) / Chinese Holiday Assistant (cn-holiday-checker) 该技能用于查询中国节假日、调休安排及工作日判定。 This skill is used for querying Chinese holidays, work-shift arrangements, and workday determination. ## 功能说明 / Functionality - **节假日识别 / Holiday Recognition**：支持多文件数据源，自动合并解析 `data/` 目录下的所有 `.ics` 文件。 / Supports multi-file data sources; automatically merges and parses all `.ics` files in the `data/` directory. - **跨日事件处理 / Cross-day Event Processing**：支持处理具有 `DTSTART` 和 `DTEND` 的持续性事件，不再仅限于单日标记。 / Supports processing continuous events with `DTSTART` and `DTEND`, no longer limited to single-day markers. - **自动判定 / Automatic Determination**：优先匹配节假日/调休事件；若无匹配，则根据自然周（周一至周五工作日，周六至周日休息日）进行判定。 / Prioritizes matching holiday/work-shift events; if no match, determines based on the natural week (Mon-Fri as workday, Sat-Sun as rest day). - **自动更新 / Automatic Update**：通过 `cron` 定时任务每月自动拉取最新日历数据。 / Automatically pulls the latest calendar data monthly via `cron`. ## 环境要求 / Requirements - Python 3.x - 已安装依赖 / Installed dependencies: `requests`, `icalendar` ## 使用方法 / Usage ### 1. 查询指定日期 / Query a specific date 支持通过 `--date` 参数传入日期（格式为 YYYY-MM-DD），若不传入则默认使用当天日期： Supports querying a specific date via the `--date` parameter (format: YYYY-MM-DD); defaults to today if not provided: ```bash python3 cn-holiday-checker/scripts/holiday_checker.py --date "2026-03-19" ``` ### 2. 手动更新数据 / Manual Data Update 如果需要立即更新节假日数据，请运行： If you need to update holiday data immediately, please run: ```bash python3 cn-holiday-checker/scripts/download_ics.py ``` ## 配置说明 (config.json) / Configuration (config.json) - 存放技能相关的环境变量。 / Stores environment variables related to the skill. - 支持 `PRIMARY_URL` (主数据源) 与 `BACKUP_URL` (备用数据源)。 / Supports `PRIMARY_URL` and `BACKUP_URL` (backup data source). - 脚本会自动向上回溯识别 `config.json` 文件，确保迁移目录后配置依然有效。 / The script automatically traces upward to identify the `config.json` file, ensuring configuration remains valid after migrating the directory.


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Skill: earnabitmore365/research-strategy (version 1.0.0)

--- name: research-strategy description: "自主研究新交易策略的完整流程。必须用 market-intel-assistant 搜索！包含：搜索→实现→回测→评估→决策→记录→循环。" --- # 研究新策略完整流程 ## 流程图 ``` 搜索 → 实现 → 回测 → 评估 → 决策 → 记录 → 汇报 → 循环 ``` --- ## 10 个步骤 ### Step 1: 📖 读取现有策略 - 读取 `core/strategy/vwap.py` - 读取 MEMORY.md 策略接口规范 ### Step 2: 🌐 网上搜索 - 用 **market-intel-assistant** 搜索（必须用这个 skill！） - 选 1-2 个简单策略 ### Step 3: 📁 创建文件夹 - `mkdir core/strategy/test` - `touch core/strategy/test/__init__.py` ### Step 4: 💻 实现策略 - 参照 vwap.py 结构 - 创建 `test_xxx.py` ### Step 5: 🧪 回测测试 ```bash python3 BackTest_Research-strategy.py & # 查看日志 tail -n 20 logs/research.log ``` ### Step 6-9: 🎯 自动处理（主脚本） - 评估 → 决策 → 移动 → 记录 ### Step 10: 🔄 循环 - 直接返回 Step 2，直接执行，无需确认 --- ## 评估标准 | 标准 | 说明 | |------|------| | 交易量 ≥ 50 | ✅ 越大越好 | | 收益 > 0 | ✅ 越高越好 | | 回撤 < 5% | ✅ 越小越好 | --- ## 决策规则 | 场景 | 决策 | |------|------| | 交易量 ≥ 50 + 收益 > 0 | 移到正式文件夹 | | 交易量 ≥ 50 + 收益 < 0 | 调换逻辑 | | 交易量 < 10 | 放弃 | --- ## 常用命令 ```bash # 1. 搜索策略（必须用 market-intel-assistant skill！） # 2. 创建策略文件 touch core/strategy/test/test_xxx.py # 3. 回测 python3 BackTest_Research-strategy.py & # 4. 启动主脚本监听 python3 research_workflow.py & # 5. 查看日志 tail -n 50 logs/research_workflow.log ``` --- ## 主脚本 ```bash cd /Users/allenbot/.openclaw/skills/research-strategy # 启动 python3 research_workflow.py & # 日志 tail -n 50 /Users/allenbot/.openclaw/workspace/project/auto-trading/logs/research_workflow.log ``` --- ## 文件夹结构 ``` core/strategy/ ├── vwap.py ✅ 已验证 ├── test/ 📁 测试文件夹 ├── __init__.py └── test_xxx.py ``` --- ## 注意事项 - 评估、决策、记录、汇报都由主脚本自动处理 - 回测完成后主脚本会自动检测和处理 - 每完成一个策略向爸爸汇报 --- ## Sub-agent 任务模板 启动 sub-agent 时，使用以下任务描述： ``` 你是一个专门的研究代理。 任务：自动执行 research-strategy 流程。 完整流程： 1. 搜索：用 web_search 搜索加密货币交易策略 2. 实现：创建 test_xxx.py 文件 3. 回测：运行 python3 BackTest_Research-strategy.py 4. 等待：等待主脚本处理完成 5. 评估：检查主脚本的处理结果 6. 循环：如果策略通过或失败，继续下一个策略，返回步骤 1 规则： - 不需要等确认，直接执行 - 回测完成后等待主脚本处理 - 自动评估结果 - 自动继续下一个策略 - 循环直到所有策略研究完 现在开始：搜索下一个策略 ``` ### 启动命令 ```bash # 启动 sub-agent sessions_spawn( task="""你是一个专门的研究代理。任务：自动执行 research-strategy 流程。1. 搜索：用 web_search 搜索加密货币交易策略 2. 实现：创建 test_xxx.py 文件 3. 回测：运行 python3 BackTest_Research-strategy.py 4. 等待：等待主脚本处理完成 5. 评估：检查主脚本的处理结果 6. 循环：如果策略通过或失败，继续下一个策略，返回步骤 1 规则：- 不需要等确认，直接执行- 回测完成后等待主脚本处理- 自动评估结果- 自动继续下一个策略- 循环直到所有策略研究完现在开始：搜索下一个策略""", label="Research Agent" ) ``` --- **自主执行，无需等待确认。**


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: zhangyingzhuangk/baidu-baike-data-1-1-0 (version 1.0.0)

--- name: baidu-baike-data description: The Baidu Baike Component is a knowledge service tool designed to query authoritative encyclopedia explanations for various nouns. Its core function is given a specific "noun" (object, person, location, concept, event, etc.) provided by the user, it returns a standardized, detailed entry explanation sourced from Baidu Baike. homepage: https://baike.baidu.com/ metadata: { "openclaw": { "emoji": "📖", "requires": { "bins": ["python3"] ,"env":["BAIDU_API_KEY"]},"primaryEnv":"BAIDU_API_KEY" } } --- # Baidu Baike Query encyclopedia entries from Baidu Baike. ## Two Usage Scenarios ### Scenario 1: Direct Search Get default matching entry for a keyword. ```bash python3 scripts/baidu_baike.py --search_type=lemmaTitle --search_key="keyword" ``` ### Scenario 2: Homonym Resolution When term has multiple entries, list them and select by ID. ```bash # List entries with same name python3 scripts/baidu_baike.py --search_type=lemmaList --search_key="keyword" --top_k=5 # Get specific entry by ID python3 scripts/baidu_baike.py --search_type=lemmaId --search_key="entry_id" ``` ## API - LemmaList: List entries with same title - LemmaContent: Get entry details by title or ID ## Setup ```bash export BAIDU_API_KEY="your_api_key" ``` ## Workflow 1. Extract noun from query 2. For ambiguous terms, call LemmaList first 3. User selects entry from list 4. Call LemmaContent with selected ID 5. Return structured data


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jackzhenguo/wechat-group-qa (version 1.0.0)

--- AIGC: ContentProducer: Minimax Agent AI ContentPropagator: Minimax Agent AI Label: AIGC ProduceID: [REDACTED_SECRET] PropagateID: [REDACTED_SECRET] ReservedCode1: 3044022077e105c07afd6ebe7152569313c8b8837539e92b7f77370a999b6642dde8c70402202f18e36d2cb4e1f119397eeec12e84e86b706e55c39a734308f82aa6e26d0af0 ReservedCode2: 304502206f4a257ccf643a8acc3e0da80cde501821b24b6be7fe1a7a1ebd5ec38a01e85b022100f59672f4422459c14932484ad04a101a26cfcc77e94b88f617b9e4c6e9d128a6 description: 从企业微信群提取学员提问，按课程阶段分类并生成表格。当用户在企业微信群里@机器人提问时，自动记录问题并整理。 name: wechat-group-qa --- # 微信群学员提问提取技能 ## 功能 从企业微信群消息中提取学员提问，按课程阶段分类，生成结构化表格。 ## 支持的课程阶段 - 入门期 - 进阶期 - 冲刺期 ## 使用方式 1. **群里@机器人提问**：学员在企业微信群里@机器人提问 2. **自动记录**：技能自动提取问题信息 3. **生成表格**：按课程阶段分类生成表格 ## 输出格式 生成包含以下字段的表格： | 学员昵称 | 问题内容 | 提问时间 | 课程阶段 | |---------|---------|----------|----------| | 张三 | 如何开始跑步？ | 2024-01-15 10:30 | 入门期 | | 李四 | 5公里配速多少合适？ | 2024-01-15 11:00 | 进阶期 | ## 触发方式 当企业微信群里有@机器人的消息时，技能自动触发。 ## 数据存储 问题记录保存在 `wechat-qa-records.md` 文件中，每次更新表格。 ## 使用示例 用户发送：帮我整理今天群里的学员提问 技能回复：好的，我来整理... （读取群消息记录，提取提问，生成表格）


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Skill: psyduckler/aeo-prompt-question-finder (version 1.0.0)

--- name: aeo-prompt-question-finder description: Find question-based Google Autocomplete suggestions for any topic. Prepends question modifiers (what, how, why) to a seed topic and returns real autocomplete suggestions — useful for AEO prompt research, content ideation, and understanding what people ask about a topic. Use when the user wants to discover questions people search for, find content angles, or do keyword/prompt research for a topic. --- # Prompt Question Finder Discover what questions people ask about a topic by querying Google Autocomplete with question modifiers. ## Usage Run the script from the skill directory: ```bash python3 scripts/find_questions.py "travel itinerary" ``` ### Options - `--modifiers what how why should` — override default modifiers (default: what how why should can does is when where which will are do) - `--delay 0.5` — seconds between requests (use 0.5–1.0 when running many topics in batch) - `--json` — output as JSON for programmatic use - `--volume` — fetch avg monthly search volume via DataForSEO (reads creds from macOS Keychain: `dataforseo-login` / `dataforseo-password`, or env vars `DATAFORSEO_LOGIN` / `DATAFORSEO_PASSWORD`) - `--location 2840` — DataForSEO location code (default: 2840 = US) - `--lang en` — language code for volume lookup (default: en) ### Examples ```bash # Default modifiers (what, how, why) python3 scripts/find_questions.py "protein powder" # Custom modifiers python3 scripts/find_questions.py "travel itinerary" --modifiers what how why should when # JSON output python3 scripts/find_questions.py "travel itinerary" --json ``` ## Rate Limits Google Autocomplete is an unofficial endpoint. Single-topic runs (10 requests) are safe. When running multiple topics in batch or parallel, always use `--delay 0.5` or higher to avoid temporary IP blocks. ## How It Works For each modifier, the script queries `https://suggestqueries.google.com/complete/search` with `"{modifier} {topic}"` and returns the autocomplete suggestions. No API key required.


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Skill: nic-yuan/01-weaning-guide (version 1.0.0)

--- name: miki-01-weaning-guide description: Miki辅食指导 · 输入宝宝月龄+已添加食物+过敏史，输出当前阶段判断+下一步推荐+示例食谱 version: 1.0.0 author: Miki育儿 tags: - 育儿 - 辅食 - 6-36月龄 --- # Miki 辅食添加指导 **使用方式：** 输入宝宝月龄、已添加食物、过敏史 → Miki判断当前阶段、推荐下一步、给示例食谱 --- ## 辅食阶段划分 ### 阶段一：6-7月龄（吞咽期） **特征：** 能靠坐、头稳定、对食物感兴趣、挺舌反射消失 **推荐添加顺序：** 1. 高铁米粉（首选） 2. 根茎类蔬菜泥（南瓜、土豆、胡萝卜） 3. 绿叶蔬菜泥（菠菜、油菜） 4. 水果泥（苹果、香蕉、梨） **每次新增食物：** 观察3天，无过敏继续 --- ### 阶段二：8-9月龄（咀嚼期） **特征：** 能坐稳、能用手抓、出现咀嚼动作 **推荐添加：** 1. 粥过渡（稀→稠） 2. 肉泥（猪肉→牛肉→鸡肉→鱼肉） 3. 蛋黄（从1/4开始） 4. 豆腐、豆制品 5. 手指食物（蒸软的蔬菜条/水果条） --- ### 阶段三：10-12月龄（自主进食期） **特征：** 能手掌抓握、咀嚼更成熟、对固体食物有兴趣 **推荐添加：** 1. 蒸糕、软饼、小馒头（无盐） 2. 馄饨、饺子（皮薄馅小） 3. 软烂面条 4. 整蛋（蒸蛋羹） 5. 混合辅食粥 **一日三餐：** 与家人同步 --- ### 阶段四：1-2岁（家庭饮食过渡期） **特征：** 牙齿基本长齐、咀嚼能力提升 **原则：** 少盐少糖少油，慢慢接近家庭饮食 --- ## 过敏高风险食物 **添加顺序靠后，每次只加一种观察3天：** - 鸡蛋清 - 牛奶及奶制品 - 大豆、小麦 - 花生、坚果 - 鱼、虾、贝类 - 芝麻 **过敏症状：** 荨麻疹/口周红肿/呕吐/腹泻/严重时呼吸困难 → 立即停用+就医 --- ## 补铁优先级 - 6个月后母乳铁不足 → 首选强化铁米粉 - 7个月后红肉泥是铁的重要来源 - 每周至少1-2次红肉 --- ## 输入模板 ``` 【Miki辅食咨询】 宝宝月龄：X个月 当前已添加的食物：（列出已尝试的） 过敏史：（有无） 今日想了解：（自由描述） ``` --- ## 输出模板 ``` 🍎 Miki辅食阶段报告 宝宝月龄：X个月 当前阶段：XXX期 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📍 本阶段核心目标 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ XXX ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅ 推荐添加的新食物 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. XXX — 理由 2. XXX — 理由 3. XXX — 理由 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚠️ 注意事项 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. XXX 2. XXX ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🍳 今日食谱推荐 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【早餐】XXX 【午餐】XXX 【晚餐】XXX ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📅 下次添加计划 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ X天后尝试：XXX（观察3天） ``` --- ## 常见问题 **Q：宝宝不爱吃辅食？** A：正常，需8-15次尝试才接受新口味。保持每天一次，不强迫。 **Q：自己做 vs 买成品？** A：6-9个月自制泥状更天然；9个月后结合更实际。 **Q：辅食和奶怎么安排？** A：1岁前奶为主，辅食为辅。先喂辅食，再喂奶。1岁后反过来。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wellyxy/cro-microcopy (version 1.0.0)

# Microcopy That Reduces Friction ## When to Use Use this skill when writing or auditing the small text elements — button labels, error messages, helper text, empty states — that guide users through a product. ## Core Rules ### 1. Write Microcopy in the User's Voice Microcopy should sound like a helpful human, not a legal document. "Oops! That email is already taken — try signing in instead" is human. "Error: Duplicate record exists in database" is not. Match the tone to your users' expectations. ### 2. Be Specific in Empty States An empty dashboard that says "No data yet" is a dead end. An empty state that says "Run your first test to see results here — it takes about 28 minutes" is a helpful prompt. Empty states are the highest-leverage microcopy opportunity in most products. ### 3. Reduce Commitment in CTA Copy "Buy Now" implies irreversible commitment. "Start Free Trial" is lower commitment. "See How It Works" is even lower. Match CTA copy to the actual commitment level required. Overstating commitment kills conversion. ### 4. Use Confirmations to Reduce Anxiety After a user completes an action, a specific confirmation reduces anxiety: "Got it! Your results will be ready in about 28 minutes. We'll email you when they're done." Generic "Success!" messages leave users uncertain about what just happened. ### 5. Prevent Errors With Helper Text Helper text under form fields that explains expected format before users make an error is worth more than the best error message. "Use the same email you signed up with" prevents the wrong-email error before it happens. ## Quick Reference | Microcopy Location | Goal | |-------------------|------| | CTA buttons | Reduce commitment anxiety | | Form labels | Clarify expected input | | Error messages | Explain and resolve | | Empty states | Guide next action | | Confirmation messages | Reduce post-action anxiety | ## Common Mistakes to Avoid - Writing microcopy that's technically accurate but tone-deaf to user frustration - Using passive voice in error messages ("An error occurred") instead of active ("We couldn't save your changes — try again") - Treating microcopy as an afterthought — it's often the highest-ROI copywriting on the page ## Test Your Product with Racoonn After applying these practices, validate with real AI-simulated user testing. **Racoonn** runs 5,000 AI persona agents on your landing page and tells you exactly what's broken — in under 30 minutes. → **API coming soon** — Join the waitlist for early access: [racoonn.me](https://racoonn.me)


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