OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jianmo1997/shulian-weather (version 1.0.0)

--- name: shulian-weather description: "Get current weather and forecasts via WeatherAPI.com. Use when: user asks about weather, temperature, or forecasts for any location. IMPORTANT: You must configure your own API key in OpenClaw settings or config file before using this skill." homepage: https://www.weatherapi.com/ author: tanluzhe license: MIT version: "1.0.0" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌦️", "requires": { "bins": ["curl"] }, "primaryEnv": "WEATHER_API_KEY" }, } --- # WeatherAPI.com Skill Get current weather conditions and forecasts using WeatherAPI.com. ## ⚠️ IMPORTANT: Configure Your API Key First **This skill will NOT work until you configure your own API key.** ### Where to Get API Key 1. Visit [WeatherAPI.com](https://www.weatherapi.com/) 2. Sign up for a free account 3. Copy your API key from the dashboard 4. Configure it using one of the methods below **Free tier: 1,000,000 calls/month** ## Configuration ### Option 1: OpenClaw UI (Recommended) 1. Open OpenClaw Control UI: http://127.0.0.1:18789 2. Go to **Skills** section 3. Find **shulian-weather** skill 4. Click **Configure** button 5. Enter your API key 6. Save ### Option 2: Config File Edit `~/.openclaw/openclaw.json`: ```json { "skills": { "entries": { "shulian-weather": { "enabled": true, "apiKey": "YOUR-API-KEY-HERE" } } } } ``` ### Option 3: Environment Variable Add to `~/.zshrc`: ```bash export WEATHER_API_KEY="YOUR-API-KEY-HERE" ``` Then restart Gateway. ## Usage After configuring your API key, you can ask: - "What's the weather in Shanghai?" - "Will it rain in Beijing tomorrow?" - "Weather forecast for New York this week" ## Commands ### Current Weather ```bash [REDACTED_SECRET]" curl -s "https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=${API_KEY}&q=London" ``` ### Forecast ```bash [REDACTED_SECRET]" curl -s "https://api.weatherapi.com/v1/forecast.json?key=${API_KEY}&q=London&days=7" ``` ### Search ```bash [REDACTED_SECRET]" curl -s "https://api.weatherapi.com/v1/search.json?key=${API_KEY}&q=London" ``` ## Troubleshooting ### "API key not configured" error 1. Make sure you've configured your API key in OpenClaw UI or config 2. Restart Gateway after configuration 3. Check logs: `tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log` ### Verify configuration ```bash cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq '.skills.entries."shulian-weather"' ``` ## Notes - API key is required - no default key provided - Supports worldwide locations - Returns JSON format - Free tier: 1,000,000 calls/month


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Skill: zero2ai-hub/skill-veo3-video-gen (version 1.0.0)

--- name: skill-veo3-video-gen description: Generate and stitch short videos via Google Veo 3.x using the Gemini API (google-genai). Use when you need to create video clips from prompts (ads, UGC-style clips, product demos) and want a reproducible CLI workflow (generate, poll, download MP4, optionally stitch multiple segments). --- # Veo 3 Video Generation (Gemini API) Use the bundled script to generate an MP4 from a text prompt. ## Generate (text → video) ```bash uv run {baseDir}/scripts/generate_video.py \ --prompt "A close up of ..." \ --filename "out.mp4" \ --model "veo-3.1-generate-preview" \ --aspect-ratio "9:16" \ --poll-seconds 10 ``` ## Generate a longer video by stitching segments Veo commonly outputs ~8s clips per request. Use `--segments` to generate multiple clips and concatenate them with ffmpeg. **Important:** This skill sends **one prompt per segment** (one Veo request per segment). Use `--base-style` to keep style consistent across segments. ```bash uv run {baseDir}/scripts/generate_video.py \ --prompt "Same scene, consistent style..." \ --filename "out-24s.mp4" \ --model "veo-3.1-generate-preview" \ --aspect-ratio "9:16" \ --segments 3 \ --segment-style continuation ``` Options: - `--base-style "..."`: prepended to every segment prompt (recommended). - `--segment-prompt "..."` (repeatable): provide one prompt per segment (overrides `--prompt`). - `--segment-style continuation` (default): appends continuity instructions per segment (only when using `--prompt`). - `--segment-style same`: uses the exact same prompt for each segment (only when using `--prompt`). - `--use-last-frame`: for segment >=2, extract previous segment last frame and pass it as `lastFrame` for continuity. - `--emit-segment-media`: print `MEDIA:` for each segment as it finishes (useful for progress). - `--keep-segments`: keep intermediate `*.segXX.mp4` files. - `--reference-image path.jpg` (repeatable): guide generation with product/style references. ## Requirements - `GEMINI_API_KEY` env var (or `--api-key`). - `ffmpeg` on PATH when using `--segments > 1`. ## Troubleshooting - 429/RESOURCE_EXHAUSTED: API key has no quota/billing for video. - 503/UNAVAILABLE: model overloaded; retry later. ## Rate Limits & Fallback - Veo 3.1 has per-minute quota — on 429, wait 60s and retry - Fallback to Runway Gen4 Turbo when rate-limited (use skill-runway-video-gen) - Key location: GEMINI_API_KEY env var (second key in openclaw.json) ## Rate Limits & Fallback - Veo 3.1 has per-minute quota — on 429, wait 60s and retry - Fallback to Runway Gen4 Turbo when rate-limited (use skill-runway-video-gen) - Key location: `GEMINI_API_KEY` env var


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Skill: dobbey/feishu-card-sender (version 1.1.1)

--- name: feishu-card-sender description: 通过飞书 OpenAPI 发送卡片消息（interactive card），支持模板化 JSON 卡片与变量替换。用于用户要求“发送飞书卡片/模板消息/互动卡片”时，或需要把结构化通知发到指定 open_id/chat_id 时。该技能只走 OpenAPI（appid/appsecret + tenant_access_token），不使用 message 通道。 --- # Feishu Card Sender ## 概览 用统一方式通过飞书 OpenAPI 发送卡片消息，避免每次手写 curl。 本技能固定使用 `scripts/send_feishu_card.py`（appid/appsecret 鉴权），不走 `message` 通道。 ## 快速决策 1. **发送到当前会话用户** → 使用当前会话 `sender_id` 作为 `--receive-id`（open_id） 2. **发送到指定用户/群** → 显式传 `--receive-id` + `--receive-id-type` 3. **需要复用模板** → 把模板放到 `assets/templates/*.json`，再用 `--template` + 变量替换 ## 发送方式：脚本发送（OpenAPI，唯一方式） 脚本：`scripts/send_feishu_card.py` ### 凭证 按以下优先级自动获取（从高到低）： 1. 命令参数：`--app-id` / `--app-secret` 2. 环境变量：`FEISHU_APP_ID` / `FEISHU_APP_SECRET` 3. OpenClaw 配置：`/root/.openclaw/openclaw.json` 的 `channels.feishu.accounts` - 可用 `--account-id` 指定账户（不传则取第一个） - 可用 `--account-id current` 自动读取会话上下文 account_id（从运行时环境变量 best-effort 获取） ### 常用命令 ```bash # 1) 列出内置模板 python3 scripts/send_feishu_card.py --list-templates # 2) 用 movie 模板发送到 open_id（变量文件） export FEISHU_APP_ID="cli_xxx" export FEISHU_APP_SECRET="xxx" python3 scripts/send_feishu_card.py \ --template movie \ --receive-id ou_xxx \ --receive-id-type open_id \ --vars-file references/vars.example.env # 3) 直接指定模板文件 + 行内变量 python3 scripts/send_feishu_card.py \ --template-file assets/templates/movie.json \ --receive-id ou_xxx \ --var title='星际穿越' \ --var rating='8.7' # 4) 只有海报 URL 时，自动上传飞书并注入 poster_img_key python3 scripts/send_feishu_card.py \ --template movie-custom \ --receive-id ou_xxx \ --receive-id-type open_id \ --poster-url 'https://image.tmdb.org/t/p/original/xxx.jpg' \ --var title='星际穿越' \ --var overview='...' ``` ## 变量替换规则 - 模板中占位符写法：`${key}` - 变量来源（后者覆盖前者）： 1) `--vars-file`（`KEY=VALUE`） 2) 多次 `--var key=value` - 未提供的变量保持原样，不报错（便于渐进调试） ## 参数规范（必读） 发送前先读： - `references/template-params.md`（movie-custom） - `references/template-params-tv.md`（tv-custom） - 文档定义了每个模板的必填参数、字段含义、示例命令。 - `cast`（演员）字段必须按 Markdown 多行列表字符串传递。 ## 文件结构 - `scripts/send_feishu_card.py`：获取 token、渲染模板、发送消息 - `scripts/format_cast.py`：把演员 JSON 自动转为 `cast` 字段字符串 - `scripts/card_callback_router.py`：卡片回调统一路由入口 - `scripts/subscribe_callback_handler.py`：处理“立即订阅”回调并写入 MoviePilot（含幂等） - `assets/templates/movie-custom.json`：电影详情模板（movie） - `assets/templates/tv-custom.json`：剧集详情模板（tv） - `assets/rules/*.rules.json`：通用规则（支持 require_non_empty / default_value / 条件删减区块） - `references/vars.example.env`：变量文件示例 - `references/template-params.md`：模板参数与传参格式规范 ## Card-Action 自动处理规则（方案 B） 当收到 Feishu 卡片回调消息时（`message_id` 形如 `card-action-c-...`，内容含 `{"action":"subscribe"...}`）： 1. 自动提取 `callback_token`（从 `message_id` 去掉 `card-action-` 前缀） 2. 自动执行： - 先延时更新卡片为“处理中...”并禁用 - 执行 MoviePilot 订阅（幂等） - 再延时更新卡片为“✅ 已订阅”或“❌ 订阅失败，请重试” 3. 无需用户手动提供 token/account 参数 ## 发送后回复约束 - 卡片发送成功后，默认不要再发“已发送 + message_id”的额外文本。 - 仅在用户明确要求回执时，才返回 `message_id`。 ## 安全与约束 - 不在脚本里硬编码 App Secret - 日志默认不打印密钥 - 失败时返回飞书原始错误码与错误信息，便于排障


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Skill: wed840313/wenwei-commit-review (version 1.0.0)

--- name: wenwei-commit-review description: 在代码提交 git 前，通过 git diff 对比修改内容，逐文件审查变更点，检测潜在 BUG、隐含风险与可优化项，输出结构化审查报告。当用户表达提交前检查、提交检查、commit 前检查、pre-commit review、提前审查代码、检查一下改动、看看能不能提交等意图时使用此技能。注意：此技能与「代码评审」不同——代码评审在开发完成后结合需求文档与概要设计进行完整度审查，提交前检查是轻量级的基于 git diff 的代码质量把关。 --- # Role: 提交前代码检查专家 **目标**：在代码提交 git 前，基于 git diff 对修改内容进行逐文件审查，识别潜在 BUG、安全风险、逻辑缺陷与可优化项，提升最终提交代码的质量。 ## 待检查文件的确定 按以下优先级确定待检查的文件范围： 1. **用户明确指定**：用户在对话中指定了具体文件或 git 仓库，直接使用。 2. **上下文推断**：从对话上下文中推断用户期望检查的范围（如刚讨论过的功能涉及的仓库）。 3. **无法确定时**：立即停止，向用户展示工作区内所有 git 仓库的改动概览，让用户选择要检查的范围。 ### 展示改动概览的方式 对工作区内的每个 git 仓库执行 `git status --short`，汇总展示： ``` 📂 Git 仓库改动概览： 1. [仓库名] - X 个文件有改动 2. [仓库名] - 无改动 ... 请告诉我要检查哪个仓库，或指定具体文件～ ``` ## 核心流程 ### 1. 收集变更（Diff 采集） 对确定范围内的每个文件，执行以下 git 命令获取差异： * **已暂存的改动**：`git diff --cached -- <file>` * **未暂存的改动**：`git diff -- <file>` * **未追踪的新文件**：直接读取文件全部内容 > 将已暂存和未暂存的 diff 合并分析。对于新文件，视为全量新增进行审查。 ### 2. 变更分类 将收集到的文件按类型分组，调整审查侧重点： | 文件类型 | 审查侧重 | |---------|---------| | Java 后端代码 | 空指针、异常处理、SQL 注入、并发安全、资源泄漏、日志规范 | | JavaScript/前端代码 | XSS 风险、异步错误处理、内存泄漏、类型安全、边界值 | | 配置文件 (json/xml/yml) | 敏感信息泄露、格式正确性、环境差异 | | SQL/数据库脚本 | 注入风险、性能（缺索引、全表扫描）、数据一致性 | | 其他类型 | 通用代码质量检查 | ### 3. 逐文件审查 对每个文件的变更内容，按以下维度逐一检查： #### 🔴 BUG 检测（必查） * 空指针 / 未判空 * 数组越界 / 集合操作异常 * 类型转换错误 * 逻辑分支遗漏（if-else 未覆盖所有情况） * 循环终止条件错误 * 资源未关闭（流、连接、锁） * 异常被吞没（空 catch 块） * 并发竞态条件 #### 🟠 风险识别（必查） * 硬编码敏感信息（密码、密钥、Token） * SQL 拼接（注入风险） * 未校验的外部输入 * 不安全的类型强转 * 可能的性能瓶颈（N+1 查询、大量循环内 IO） * 修改了公共方法签名（可能影响调用方） * 删除或修改了已有逻辑（回归风险） #### 🟡 优化建议（选查） * 重复代码可提取 * 过长方法可拆分 * 魔法值可提常量 * 命名不清晰 * 缺少必要注释（复杂业务逻辑） * 可用更简洁的 API 替代 ### 4. 上下文关联分析 不仅看 diff 本身，还需关注变更的上下文： * **读取变更行的前后上下文**（diff 默认只展示部分行，必要时读取完整文件对应区域），确保理解完整逻辑。 * **检查关联影响**：如果修改了某方法，简要检查该方法的调用者是否可能受影响。 ## 输出规范 ### 发现问题时 ``` ## 🔍 提交前检查报告 **检查范围**：[仓库名] - X 个文件 **检查时间**：[当前时间] --- ### 📄 文件：[相对文件路径] #### 🔴 BUG（必须修复） **问题 1**：[简述问题] - **位置**：第 X 行（变更内容） - **说明**：[详细描述问题成因与触发条件] - **修复建议**：[给出具体修复方向或代码示例] #### 🟠 风险（建议修复） **风险 1**：[简述风险] - **位置**：第 X 行 - **说明**：[描述风险场景] - **建议**：[缓解或修复方案] #### 🟡 优化（可选改进） **优化 1**：[简述优化点] - **位置**：第 X 行 - **建议**：[优化方案] --- ### 📄 文件：[下一个文件...] [同上结构] --- ## 📊 汇总 | 级别 | 数量 | |------|------| | 🔴 BUG | X | | 🟠 风险 | X | | 🟡 优化 | X | **结论**：[🚫 建议修复后再提交 / ⚠️ 存在风险项请确认后提交 / ✅ 可以提交] ``` ### 未发现问题时 ``` ## ✅ 提交前检查通过 **检查范围**：[仓库名] - X 个文件 **检查时间**：[当前时间] 经过逐文件审查，未发现 BUG、安全风险或明显的优化空间。代码质量良好，可以放心提交～ **已检查文件**： - [文件1] - [文件2] - ... ``` ## 输出原则 * **只报告变更引入的问题**：不审查未修改的已有代码，聚焦于本次改动引入的问题。 * **有据可依**：每个问题必须给出具体位置（文件路径 + 行号）和变更内容引用。 * **分级明确**：严格按 🔴🟠🟡 三级区分，帮助用户快速决策是否需要修复。 * **结论清晰**：最终给出明确的「能否提交」建议。 * **温和表达**：发现问题时不要生硬地罗列，适当给予鼓励。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wukai8289/ai-ecommerce-team (version 1.0.0)

# AI Ecommerce Team Skill > 🛒 一站式AI电商自动化部署方案 — 5个开源工具覆盖全链路 ## Overview 为中小企业提供完整的AI电商运营团队部署方案： 1. **changedetection.io** — 选品监控 2. **PicPilot** — AI产品图生成 3. **Medusa** — 开源电商后端 4. **n8n** — 工作流自动化 5. **Chatwoot** — 全渠道客服 ## Three-Tier Pricing | Plan | Target | Setup Fee | Monthly | |------|--------|-----------|---------| | 轻量版 | 个人卖家 | ¥5,000 | ¥300-500 | | 标准版 | 小团队 | ¥15,000 | ¥800-1,500 | | 企业版 | 多店铺 | ¥30,000-50,000 | ¥3,000-5,000 | ## Usage - "帮我设计电商自动化方案" → 输出定制化方案 - "部署Medusa电商系统" → 给出部署步骤 - "配置n8n客服自动化" → 给出工作流配置 ## Files - `deployment-plan.md` — 完整部署方案 - `client-proposal.md` — 客户提案模板 ## Integration - OpenClaw Cron: 自动巡检电商系统状态 - feishu-doc: 生成客户提案文档 - n8n skill: 管理工作流


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mibayy/polymarket-clob-microstructure (version 2.0.4)

--- name: polymarket-clob-microstructure description: > Analyzes Polymarket CLOB order book microstructure to find structural inefficiencies. Scores markets 0-100 on liquidity gaps, order book imbalance, whale activity, and fake breakout detection. Generates actionable signals (ENTRY_OK, REDUCE_SIZE, SKIP, MEAN_REVERT) and trades the fade on fake breakouts for structural alpha. metadata: author: "Mibayy" version: "2.0.4" displayName: "CLOB Microstructure Scanner" difficulty: "advanced" type: "automaton" --- # CLOB Microstructure Scanner Structural alpha from Polymarket order book analysis. Nobody else on Simmer does this. ## What It Does Pulls raw order book data from Polymarket's CLOB API and scores each market on four microstructure dimensions: | Dimension | What It Measures | |-----------|-----------------| | **Liquidity Gaps** | Thin zones in the book where price can jump | | **Order Book Imbalance** | Bid vs ask weight asymmetry | | **Whale Activity** | Large single orders relative to book depth | | **Fake Breakout Detection** | Sudden moves on thin volume that revert | Each dimension scores 0-25, combined into a 0-100 inefficiency score. ## Signals - **ENTRY_OK** — Normal conditions, standard sizing - **REDUCE_SIZE** — Elevated microstructure risk, cut position size - **SKIP** — Too dangerous, stay out - **MEAN_REVERT** — Fake breakout detected, fade the move The bot only trades on MEAN_REVERT signals, fading fake breakouts via SimmerClient. ## Configuration - Runs every 5 minutes via cron - Defaults to dry-run; pass `--live` for real execution - Requires `SIMMER_API_KEY` environment variable ## Usage ```bash # Dry run (default) python clob_microstructure.py # Live trading python clob_microstructure.py --live # Quiet mode for cron python clob_microstructure.py --live --quiet ``` > 🧪 **Remixable Template** — Fork this skill and tweak the scoring weights, > signal thresholds, or add your own microstructure indicators. The modular > scoring system makes it easy to extend.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: xukp20/lark-work-report-skill (version 0.1.0)

--- name: lark-work-report description: Use this skill when the user wants to report task results to Feishu/Lark after completion, with a preflight check that the reporting channel is available. --- # Lark Work Report Use this skill when the user asks to: - report completion/progress to Feishu/Lark - establish or repair a stable "work group" reporting channel before task execution ## Required MCP interfaces - Find group: `im_v1_chat_list` (`useUAT=true`) - Send report: `im_v1_message_create` (`useUAT=true`, `receive_id_type=chat_id`) - Create work group if needed: `im_v1_chat_create` (`useUAT=true`) - Resolve user identity when needed: `contact_v3_user_batchGetId` (`useUAT=true`) ## Default work-group bootstrap Target group name: `Codex工作群` 1. Run `im_v1_chat_list` and search exact group name match (`name == "Codex工作群"`). 2. If exactly one match exists, store its `chat_id` and send a short connectivity test message. 3. If no exact match: - list likely candidates from `im_v1_chat_list` (names containing `Codex` or `工作群`) - ask user to confirm whether one candidate should be used 4. If still unresolved: - ask user for identity details (name/mobile/email/open_id) - ask if a new `Codex工作群` should be created - create group via `im_v1_chat_create`, send a test message, and wait for user confirmation 5. Send one test message to the selected/new group and confirm with the CLI user that the channel is correct. 6. Only after reporting channel is confirmed, proceed with the main task workflow. ## Reporting workflow After finishing a user task: 1. Send a concise report message to the resolved work-group `chat_id`. 2. Report should include: - task summary - key outputs/artifacts - blockers/risks (if any) - next-step suggestion (if any) 3. Keep message text compact. If content is long, split into multiple sequential messages. ## Explicit non-goals - This skill does **not** monitor Feishu for follow-up instructions. - This skill does **not** run polling loops for new tasks. - Task intake/clarification happens in CLI conversation unless the user explicitly requests another workflow. ## Safety and behavior constraints - Never assume group identity from memory; always verify via API in the current session. - If sender identity or group identity is ambiguous, confirm with the user before sending task reports. - Do not silently switch to another group without explicit user confirmation.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cys723-bot/psychology-paper-editor (version 1.0.0)

--- name: paper-polisher description: "心理学论文润色修改专家 - 中文论文的语言润色、逻辑优化、格式规范。支持SCI论文、核心期刊论文、学位论文的修改。保持原意不变，提升学术表达。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "✨" } } --- # 心理学论文润色修改专家 ## 核心原则 ### 修改底线 - **保持原意**：绝不改变作者的学术观点、研究结论和核心思想 - **结构稳定**：不调整论文的篇章结构、章节顺序和整体框架 - **精准表达**：消除歧义，确保每个心理学概念的准确性 - **学术规范**：符合心理学目标期刊的语言风格和表达规范 ### 修改范围 | 类型 | 内容 | 说明 | |------|------|------| | 错别字 | 发现并纠正所有文字错误 | 逐字检查 | | 语法 | 调整语序、句式结构 | 消除语法错误 | | 病句 | 修改不通顺的句子 | 提升可读性 | | 分段 | 调整不合理分段 | 确保逻辑连贯 | | 口语化 | 转换为正式心理学学术用语 | 提升学术性 | | 概念 | 消除含糊表述 | 确保心理学概念精确 | | 格式 | 统一术语、数字、标点 | 格式规范 | --- ### 修改流程 #### 第一步：整体阅读 - 通读全文，理解论文主题、研究方法和核心观点 - 识别论文的心理学领域和写作特点 - 标记需要修改的问题类型和位置 #### 第二步：逐段修改 对每个段落进行以下检查： - **错别字**：逐字检查拼写错误 - **语法**：检查句子结构、时态、语态使用 - **用词**：替换口语化、非正式表达 - **逻辑**：确保句子间逻辑关系清晰 - **专业术语**：核实心理学术语使用的准确性 #### 第三步：全文优化 - **段落衔接**：检查段落过渡是否自然 - **表达一致性**：统一心理学核心概念的表述方式 - **语言风格**：确保全文保持一致的心理学学术语调 - **引用格式**：检查引用标注是否符合规范 ### Prompt模板 ``` 你是一位资深的心理学学术写作编辑专家，专注于心理学中文核心期刊论文的语言润色与表达优化。 ## 修改原则 ### 核心原则 - **保持原意**：绝不改变作者的学术观点、研究结论和核心思想 - **结构稳定**：不调整论文的篇章结构、章节顺序和整体框架 - **精准表达**：消除歧义，确保每个心理学概念的准确性 - **学术规范**：符合心理学核心期刊的语言风格和表达规范 ### 具体标准 1. **错别字检查**：发现并纠正所有文字错误 2. **语法修正**：调整语序、句式结构，消除语法错误 3. **病句优化**：修改不通顺、逻辑混乱的句子 4. **分段合理**：调整不合理分段，确保段落间逻辑连贯 5. **去口语化**：将口语表达转换为正式心理学学术用语 6. **概念准确**：消除含糊不清的表述，确保心理学学术概念精确 7. **格式统一**：统一心理学术语表达、数字格式、标点符号使用 ## 修改流程 ### 第一步：整体阅读 - 通读全文，理解论文主题、研究方法和核心观点 - 识别论文的心理学领域和写作特点 - 标记需要修改的问题类型和位置 ### 第二步：逐段修改 对每个段落进行以下检查： - **错别字**：逐字检查拼写错误 - **语法**：检查句子结构、时态、语态使用 - **用词**：替换口语化、非正式表达 - **逻辑**：确保句子间逻辑关系清晰 - **专业术语**：核实心理学术语使用的准确性 ### 第三步：全文优化 - **段落衔接**：检查段落过渡是否自然 - **表达一致性**：统一心理学核心概念的表述方式 - **语言风格**：确保全文保持一致的心理学学术语调 - **引用格式**：检查引用标注是否符合规范 ## 输出格式 ### 修改稿格式 ``` # 论文修改稿 ## 原文标题：[保持原标题] ### 修改后正文： [在此处呈现完整修改后的论文内容，保持原有章节结构] --- ## 修改说明 ### 修改统计 - 错别字修正：X处 - 语法调整：X处 - 表达优化：X处 - 分段调整：X处 ### 重点修改说明 #### 1. [具体问题类型] **原文**："[原文摘录]" **修改**："[修改后内容]" **原因**：[详细说明修改原因] [继续列举重要修改...] ### 学科术语核实 - [术语1]：确认使用准确，符合[心理学]规范 - [术语2]：统一为[标准表达]，避免混用 - [概念3]：明确定义，消除歧义 ### 语言风格调整 - 将口语化表达"[原文]"改为正式心理学学术用语"[修改]" - 统一使用客观、中立的心理学学术叙述方式 - 消除主观色彩过强的词汇 ``` ## 注意事项 - 所有修改均用[]标记说明，便于作者核对 - 重要心理学概念修改会提供权威来源参考 - 如遇到心理学专业术语疑问，会标注说明 - 保持作者原有的学术观点和研究思路不变 请修改以下论文内容： 【粘贴论文内容】 ``` --- ### 修改示例 **原文**： "我们做了一系列的试验来验证这个方法的效果，结果表明这个方法挺不错的。" **修改**： "为验证该方法的有效性，开展了一系列试验。结果表明，该方法具有良好的适用性。" **修改说明**： - "我们做了一系列的试验" → "开展了一系列试验"（去口语化） - "来验证这个方法的效果" → "为验证该方法的有效性"（更学术） - "挺不错的" → "具有良好的适用性"（具体、学术） --- ## 使用建议 ### 修改前准备 1. 明确心理学目标期刊的语言风格 2. 确定修改的范围（全文/部分） 3. 标注需要特别注意的心理学术语 ### 修改后检查 1. 核对修改后的内容是否保持原意 2. 检查心理学专业术语是否准确 3. 确认格式符合心理学期刊要求 4. 进行最终的语言润色 --- _技能版本: v1.0_ _创建时间: 2026-05-10_

path: _meta.json
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slug: paper-polisher
version: 1.0.0
publishedAt: 1776354540167

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: aiall-tars/naim-mcp (version 1.0.0)

--- name: naim-mcp description: Connect to nAIm — the machine-first API registry for AI agents. Browse 267+ services, search by category, compare pricing and auth types, and rate APIs via MCP SSE. version: 1.0.0 metadata: openclaw: emoji: "🔌" homepage: https://naim.janis7ewski.org --- # nAIm MCP — API Registry for Agents nAIm is a registry of 267+ AI API services built for agents. Use it to discover, compare, and rate APIs across categories like LLM, TTS, STT, embeddings, search, safety, and tooling. ## Connect Add to your MCP config: ```json { "mcpServers": { "naim": { "type": "sse", "url": "https://mcp.naim.janis7ewski.org/sse" } } } ``` No API key required. ## Available tools ### `list_categories` List all API categories in the registry. ``` list_categories() ``` ### `search_services` Search for APIs by keyword, category, pricing model, or auth type. ``` search_services(query="text to speech", category="tts", limit=10) search_services(pricing_model="free", limit=20) search_services(auth_type="api_key", category="llm") ``` ### `get_service` Get full details on a specific API service by ID or slug. ``` get_service(service_id="<uuid>") get_service(slug="openai-tts") ``` ### `get_ratings` Get community ratings for a service (cost, quality, latency, reliability). ``` get_ratings(service_id="<uuid>") ``` ### `rate_service` Submit a rating for an API you've used. Scores are 1–5. ``` rate_service( service_id="<uuid>", cost_score=4, quality_score=5, latency_score=3, reliability_score=4, agent_id="your-agent-name", notes="Fast, reliable, good docs" ) ``` ## Usage examples **Find the fastest TTS API:** ``` search_services(category="tts") → compare latency_score across results ``` **Find free LLMs with API key auth:** ``` search_services(category="llm", pricing_model="free", auth_type="api_key") ``` **Rate an API after using it:** ``` get_service(slug="deepgram-nova") → use service_id to call rate_service(...) ``` ## Registry stats - 267+ services across 22 categories - Agent-sourced ratings on cost, quality, latency, reliability - Updated continuously Web: https://naim.janis7ewski.org API: https://api.naim.janis7ewski.org


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