OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jinwangmok/disk-usage (version 1.0.0)

--- name: disk-usage version: 1.0.0 description: >- Show disk usage of a directory or file in human-readable format. Use when the user wants to know how much space a folder or file takes. allowed-tools: Bash(du:*) metadata: >- {"openclaw":{"emoji":"💾","requires":{"bins":["du"],"env":[]},"install":[]}} --- # Disk Usage Show how much disk space a directory or file uses with a single command. ## Usage ```bash du -sh <PATH> ``` **Arguments:** | # | Name | Description | |---|------|-------------| | 1 | PATH | Path to file or directory to measure | ## Example ```bash du -sh /home/user/projects ``` **Output:** ``` 1.2G /home/user/projects ``` Format: `SIZE PATH` ## Success / Failure - **Success**: One line with human-readable size and path (exit code 0) - **Failure**: Error message (exit code non-zero, e.g. path not found)

path: MANUAL.md
content: # Disk Usage / 디스크 사용량

## What it does / 기능

Shows how much disk space a directory uses, with a breakdown of the top items.

디렉토리의 디스크 사용량을 상위 항목별로 보여줍니다.

## How to use / 사용법

```bash
bash run.sh [DIRECTORY]
```

| Argument | Required | Description |
|----------|----------|-------------|
| DIRECTORY | No / 선택 | Directory to check (default: current dir) / 확인할 디렉토리 (기본: 현재 디렉토리) |

## Example / 예시

```bash
bash run.sh /home/user/projects
```

Output / 출력:
```
1.2G	/home/user/projects/repo-a
500M	/home/user/projects/repo-b
---
1.7G	/home/user/projects
```

The top 20 items are shown sorted by size, followed by the total.

상위 20개 항목이 크기순으로 표시되고, 마지막에 전체 합계가 나옵니다.

## Troubleshooting / 문제 해결

- **"Directory not found"** — Check the path / 경로를 확인하세요
- If no argument given, shows current directory usage / 인자 없으면 현재 디렉토리를 표시합니다


path: run.sh
content: #!/bin/bash
# disk-usage: Show disk space usage of a directory
# Arguments: [DIRECTORY] (optional, defaults to current directory; 1 arg max)
# Usage: bash run.sh [DIRECTORY]

set -euo pipefail

if [ $# -gt 1 ]; then
  echo "ERROR: Expected at most 1 argument: [DIRECTORY]"
  echo "Usage: bash run.sh [DIRECTORY]"
  exit 1
fi

DIR_PATH="${1:-.}"

if [ ! -d "$DIR_PATH" ]; then
  echo "ERROR: Directory not found: $DIR_PATH"
  exit 1
fi

du -sh "$DIR_PATH"/* 2>/dev/null | sort -rh | head -20
echo "---"
du -sh "$DIR_PATH"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jzx0/ai-agent-tools-version-changelog (version 1.0.0)

--- name: ai-agent-tools-version-changelog description: 查询 AI 工具（Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 等）的版本日志和最新版本信息。当用户要求以下操作时触发： - "最新版本"、"版本信息"、"有什么新版本" - "版本日志"、"changelog"、"更新日志"、"更新记录" - "最近有什么更新"、"最近版本" - "升级"、"更新到最新版"（涉及 AI 工具版本检查时） - 提到具体工具的版本查询，如 "Claude Code 最新版"、"OpenClaw 更新" 支持查询：Claude Code、OpenClaw、NousResearch Hermes Agent。 如果用户没有指定工具但上下文明确，自动推断目标工具。 --- # Version Changelog Skill 查询 GitHub 上开发者工具的版本日志和最新版本信息。 ## 工具源配置 | 工具 | GitHub 仓库 | Releases 页面 | CHANGELOG | |------|-------------|---------------|-----------| | Claude Code | anthropics/claude-code | https://github.com/anthropics/claude-code/releases | 通过 releases 页面获取 | | OpenClaw | openclaw/openclaw | https://github.com/openclaw/openclaw/releases | https://raw.githubusercontent.com/openclaw/openclaw/main/CHANGELOG.md | | Hermes Agent | nousresearch/hermes-agent | https://github.com/nousresearch/hermes-agent/releases | 通过 releases 页面获取 | ## 查询模式 ### 模式 1：查询最新版本 **触发**：用户问"最新版"、"当前版本"、"有什么新版本" **步骤**： 1. 使用 `web_fetch` 抓取对应工具的 releases 页面 2. 提取第一个（最新的）release 信息： - 版本号 - 发布日期 - 更新摘要（What's changed） 3. 如果本地有当前版本信息，对比并提示是否需要升级 **示例**： ``` web_fetch("https://github.com/anthropics/claude-code/releases") ``` ### 模式 2：查询指定时间范围的版本日志 **触发**：用户问"最近一周"、"X月X日到X月X日"、"过去N天" **步骤**： 1. 计算时间范围（如"最近一周" = 7天前到今天） 2. 使用 `web_fetch` 抓取 releases 页面 3. 筛选该时间范围内的所有 release 4. 按日期倒序整理，提取每个 release 的关键变更 5. 如果 releases 页面信息不够详细，补充抓取 CHANGELOG.md **示例**： ``` web_fetch("https://github.com/openclaw/openclaw/releases") web_fetch("https://raw.githubusercontent.com/openclaw/openclaw/main/CHANGELOG.md") ``` ### 模式 3：多工具版本检查 **触发**：用户问"所有工具最新版本"、"检查更新" **步骤**： 1. 并行抓取所有工具的 releases 页面 2. 汇总对比，生成版本状态表 ## 输出格式 ### 最新版本查询输出 ```markdown ## [工具名] 最新版本 | 项目 | 信息 | |------|------| | **最新版本** | vX.X.X（YYYY-MM-DD） | | **你当前版本** | vX.X.X（如果已知） | | **主要更新** | 1-2 条关键变更摘要 | | **发布页** | GitHub Releases 链接 | ### 更新详情 - 变更 1 - 变更 2 - ... ``` ### 时间范围查询输出 ```markdown ## [工具名] 版本日志（YYYY-MM-DD ~ YYYY-MM-DD） ### vX.X.X - YYYY-MM-DD **关键变更**： - 变更 1 - 变更 2 ### vX.X.X - YYYY-MM-DD **关键变更**： - ... --- **共 X 个版本** ``` ### 多工具版本状态 ```markdown ## 工具版本状态 | 工具 | 最新版本 | 发布日期 | 你当前版本 | 状态 | |------|---------|---------|-----------|------| | Claude Code | vX.X.X | YYYY-MM-DD | vX.X.X | ✅ 最新 / ⬆️ 可升级 | | OpenClaw | vX.X.X | YYYY-MM-DD | vX.X.X | ✅ 最新 / ⬆️ 可升级 | | Hermes Agent | vX.X.X | YYYY-MM-DD | N/A | ℹ️ 未安装 | ``` ## 注意事项 1. **web_fetch 限制**：GitHub 页面内容可能较大，使用 `maxChars` 控制抓取长度（默认 5000） 2. **CHANGELOG 补充**：如果 releases 页面信息不够，补充抓取 CHANGELOG.md 3. **版本对比**：如果用户问是否需要升级，先检查本地版本再给出建议 4. **错误处理**：如果某个工具页面无法访问，跳过并告知用户 ## 升级命令参考 | 工具 | 升级命令 | |------|---------| | Claude Code | `npm install -g @anthropic-ai/claude-code` | | OpenClaw | `openclaw update` 或 `npm update -g openclaw` | | Hermes Agent | 参考 GitHub 仓库文档 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dazhanggui/guoguo (version 1.0.0)

--- name: create-send-order description: 裹裹寄件下单，通过MCP连接裹裹寄件服务创建寄件订单。当用户需要寄件、下单、创建寄件订单、寄快递时使用此skill。触发词：寄件、下单、寄快递、寄件下单、创建订单、裹裹下单。 --- # 裹裹寄件下单 通过 MCP 连接裹裹寄件服务（GUOGUO_SEND_SERVICE），为用户创建寄件订单。 ## 前置检查：自动配置 MCP **每次触发此 skill 时，必须先执行此步骤。** 检查当前可用的 MCP tool 列表中是否存在 `guoguo_send_server` 相关的 tool（如 [REDACTED_SECRET]）。 - **如果已存在** → 跳过，直接进入下单流程 - **如果不存在** → 执行自动配置脚本（使用 skill 加载时提供的 **Base directory** 路径）： ```bash bash <Base directory>/setup-mcp.sh ``` 脚本会自动检测 Qoder MCP 配置文件位置（兼容 macOS/Linux），若 `guoguo_send_server` 未配置则自动添加。配置完成后提示用户**刷新 MCP 连接或重启 Qoder** 以生效。 ## 下单流程 ### Step 1: 收集下单信息 向用户收集以下全部必要信息（可一次性询问，也可分步收集）： | 信息项 | 说明 | 示例 | |--------|------|------| | 下单账号 | 用户手机号，同时作为 externalUserId 和 externalUserMobile | 13800138000 | | 寄件人姓名 | senderInfo.name | 张三 | | 寄件人电话 | senderInfo.mobile | 13800138000 | | 寄件人地址 | senderInfo.fullAddressDetail，必须是完整地址（省市区+详细地址） | 西藏自治区阿里地区札达县托林镇丁丁卡牧场 | | 收件人姓名 | receiverInfo.name | 李四 | | 收件人电话 | receiverInfo.mobile | 13900139000 | | 收件人地址 | receiverInfo.fullAddressDetail，必须是完整地址 | 浙江省杭州市余杭区文一西路969号 | | 期望揽收开始时间 | appointGotStartTime，必须大于当前时间 | 2026-04-18 14:00 | ### Step 2: 构造请求参数 调用 MCP tool 时需传入两个参数：**request** 和 **accessOption**。 **request 参数模板：** ```json { "externalUserId": "<下单账号>", "externalUserMobile": "<下单账号>", "itemId": 3000000040, "itemVersion": 4, "senderInfo": { "name": "<寄件人姓名>", "mobile": "<寄件人电话>", "fullAddressDetail": "<寄件人完整地址>" }, "receiverInfo": { "name": "<收件人姓名>", "mobile": "<收件人电话>", "fullAddressDetail": "<收件人完整地址>" }, "timeType": 2, "appointGotStartTime": "<期望揽收开始时间，毫秒时间戳>", "appointGotEndTime": "<appointGotStartTime + 7200000>", "outOrderInfoList": [], "designatedDeliveryUserId": null, "extensionMap": null, "userRemark": null, "externalUserType": 5 } ``` **关键计算规则：** - `appointGotStartTime`：用户提供的揽收开始时间，转为**毫秒时间戳** - `appointGotEndTime`：= appointGotStartTime + 7200000（即加 2 小时），此间隔由 itemId 决定，当前 3000000040 固定加 2 小时 - `appointGotStartTime` 必须大于当前时间，否则提示用户重新选择 **固定值映射表：** | itemId | itemVersion | 服务类型 | 揽收时间间隔 | |--------|-------------|----------|-------------| | 3000000040 | 4 | 两小时服务 | +2小时 | **accessOption 参数（固定值）：** ```json { "accessCode": "示例", "accessMethod": null } ``` ### Step 3: 调用 MCP Tool 下单 调用 `guoguo_send_server` MCP 服务中的寄件下单 tool，传入上述 request 和 accessOption 两个参数。 ### Step 4: 处理响应 **下单成功**（`result.success` 为 `"true"`）： 向用户展示以下信息： - **寄件单号**：`result.data.orderId` - **取件码**：`result.data.gotCode` - **账号ID**：`result.data.cnAccountId` 成功响应示例： ```json { "result": { "data": { "externalUserId": "2074370454", "orderId": "21240720002375404", "cnAccountId": "2074370454", "gotCode": "5617" }, "success": "true" } } ``` **下单失败**： 响应中会包含失败原因，提取并**明确告知用户失败原因**，方便排查。 ## 注意事项 - 所有地址必须是**完整地址**（省/自治区+市/地区+区/县+详细地址） - `externalUserId` 和 `externalUserMobile` 填写相同的用户手机号/账号 - 时间戳单位为**毫秒** - 当前仅支持 itemId=3000000040（两小时服务），后续如有新商品可扩展固定值映射表


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sdt328606/session-memory-sync (version 1.0.0)

--- name: session-sync version: 1.0.0 description: Cross-session memory sync protocol. Ensures memory consistency across Feishu, webchat, and any other channels. author: Stitch keywords: - memory - session - sync - cross-channel - feishu - webchat - persistence - ai-agent - memory-management - continuity --- # Session Sync — 跨 Session 记忆同步 ## 问题 每个 session（飞书、webchat、新建 session）的对话上下文是独立的。 如果不主动同步，切换通道后会"失忆"。 ## 解决方案 **共享文件是唯一的跨 session 记忆桥梁。** ### 📥 Session 启动时（必做） 1. 读取 `memory/YYYY-MM-DD.md`（今天和昨天的） 2. 读取 `MEMORY.md` 获取长期记忆 3. 读取 `memory/SESSION-STATE.md` 获取最新任务状态 4. 检查是否有其他活跃 session： ``` sessions_list(activeMinutes=120, messageLimit=3) ``` 如果有其他 session 有近期活动，读取其历史了解上下文： ``` sessions_history(sessionKey="<key>", limit=10) ``` ### 📤 Session 运行中（必做） **每当你做了以下事情，立即写入 memory 文件：** - 开始了一个新任务 - 做了一个重要决定 - 获得了新信息 - 完成了一个任务 - 切换话题 写入位置： - `memory/YYYY-MM-DD.md` — 当天日志（原始记录） - `memory/SESSION-STATE.md` — 当前活跃任务状态（覆盖更新） ### 📤 Session 结束前 / 对话间隙（必做） 更新 `memory/SESSION-STATE.md`： ```markdown # Session State ## 最后更新 - 时间：YYYY-MM-DD HH:MM - 通道：feishu / webchat - session key：xxx ## 当前进行中的任务 - [任务名]：简述状态、下一步 ## 最近重要决定 - [决定]：理由 ## 待跟进 - [事项]：什么时候跟进 ``` ### 🔄 定期整理（建议每天一次） 把 `memory/YYYY-MM-DD.md` 中值得长期保留的内容提炼到 `MEMORY.md`。 --- ## ⚠️ 关键规则 1. **不要假设另一个 session 知道你在做什么** — 写下来 2. **不要假设你自己记得之前聊了什么** — 读文件 3. **SESSION-STATE.md 是"热状态"** — 随时覆盖更新 4. **MEMORY.md 是"长期记忆"** — 定期整理，不要频繁改 5. **memory/YYYY-MM-DD.md 是"日志"** — 只追加，不删除 --- ## 🧹 日志清理（自动执行） **规则**：超过 7 天的 `memory/YYYY-MM-DD.md` 自动归档到 `memory/archive/` **触发时机**： - 每次 session 启动时检查一次 - 执行清理脚本：`skills/session-sync/scripts/cleanup-memory.sh` **操作**： ```bash bash skills/session-sync/scripts/cleanup-memory.sh ``` 归档前确保有价值的内容已提炼到 MEMORY.md。 --- ## 快速命令（给老板用） - "同步记忆" → 执行完整的跨 session 同步检查 - "更新状态" → 更新 SESSION-STATE.md - "整理记忆" → 把日志整理到 MEMORY.md - "清理日志" → 执行 7 天归档脚本


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: googlarz/proactive-claw-integrations (version 0.1.0)

--- name: Proactive Claw Integrations description: > Optional network and automation helpers for Proactive Claw core: GitHub/Notion cross-skill context, team calendar awareness, daemon installer, and optional clawhub OAuth bootstrap. version: 0.1.0 metadata: openclaw: requires: bins: [python3] skills: [proactive-claw] install: - kind: shell label: "Install core first. Then enable only the integrations you need." --- # Proactive Claw Integrations This add-on contains integrations intentionally split from core for privacy-focused deployments. ## Included scripts - `scripts/cross_skill.py` (GitHub + Notion context enrichment) - `scripts/team_awareness.py` (shared team calendar coordination) - `scripts/install_daemon.sh` (background scheduler installer) - `scripts/optional/setup_clawhub_oauth.sh` (optional credentials bootstrap) ## Important - Requires `proactive-claw` core skill already installed. - These scripts operate on core data under: `~/.openclaw/workspace/skills/proactive-claw/` - Enable each integration explicitly; do not enable what you do not need.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: junwugit/intimate-ch06-interdependence (version 1.0.0)

--- name: intimate-ch06-interdependence description: 在对话中辅助学习"亲密关系/Intimate Relationships"第 6 章"相互依赖"。基于 Rowland S. Miller《Intimate Relationships》教材第 6 版。（interdependence 相互依赖；social exchange 社会交换；rewards 奖赏；costs 代价；outcome 结果；comparison level 比较水平；CLalt 替代的比较水平；investment 投入；equity 公平；communal relationship 共有关系；commitment 承诺；investment model 投入模型）使用渐进式披露，按需读取 references/ 下的细节，把课本知识自然引入学习对话 --- # Intimate Relationships 第 6 章：相互依赖 ## 何时启用 - 用户询问亲密关系为什么会维持、离开、依赖或承诺。 - 用户提到 interdependence（相互依赖）、social exchange（社会交换）、rewards（奖赏）或 costs（代价）。 - 用户想区分 comparison level（CL，比较水平）和 comparison level for alternatives（CLalt，替代的比较水平）。 - 用户问“满意但为什么还会离开”“不满意为什么还留着”“替代选择为什么重要”。 - 用户询问公平、家务分配、获益不足、过度获益、交换关系或共有关系。 - 用户问承诺、投入模型、个人承诺、强迫承诺或道德承诺。 - 用户需要用 Miller 第 6 章分析案例、做复习提纲、准备考试或设计触发题。 ## 渐进式披露总原则 1. 先问后讲：先确认用户是要概念定义、公式推导、案例分析，还是考前复习。 2. 最小必要信息：先给 2-4 句核心判断，再按用户追问补充模型、研究或例子。 3. 用课本例子锚定：优先使用完美伴侣的按摩晚餐、20 元得失、争执 5:1、Barney/Betty 等课本例子。 4. 层层下钻不反向展开：从 outcome/CL/CLalt 到投入、公平、承诺；不要在用户只问定义时展开全章。 5. 中文回答，术语首次给英文：第一次出现写“替代的比较水平（comparison level for alternatives, CLalt）”。 ## 核心骨架 相互依赖（interdependence）从交换角度看亲密关系：人们依赖伴侣提供重要奖赏，也会给伴侣带来奖赏和代价。 社会交换（social exchange）的基本公式是：结果（outcome）= 奖赏（rewards）- 代价（costs）。 但结果本身还不够，关系满意和关系稳定要分别看两个比较标准。 比较水平（comparison level, CL）是“我认为自己应得到什么结果”；结果高于 CL 通常带来满意，低于 CL 带来不满意。 替代的比较水平（comparison level for alternatives, CLalt）是“离开后可得的最好替代结果”；结果高于 CLalt 表示依赖，低于 CLalt 表示更可能离开。 因此，一个人可能满意但不稳定，也可能不满意却稳定。 第 6 章还把交换逻辑扩展到奖赏/代价的不对称作用、公平（equity）、共有关系（communal relationship）和承诺（commitment）。 承诺的投入模型（investment model）认为，承诺来自满意度、替代选择质量和投入三股力量。 强承诺会带来长期视角、顺应性行为、牺牲意愿和把“我/你”变成“我们”的认知。 ## 引入细节时去读哪个文件 | 用户问题 / 场景 | 读取 | |---|---| | 要术语定义、英文原词、易混辨析 | `references/key-terms.md` | | 要本章主要理论和模型总览 | `references/theories.md` | | 问 CL、CLalt、四种关系类型、满意与依赖 | `references/social-exchange.md` | | 问奖赏代价、5:1、接近/回避动机、关系沉闷 | `references/rewards-costs.md` | | 问交换关系、共有关系、公平、家务分配 | `references/equity-communal.md` | | 问承诺、投入模型、承诺类型和承诺后果 | `references/commitment.md` | | 要研究者、年份、经典研究和课本数据 | `references/research.md` | | 要课本原用例子或课堂分析锚点 | `references/examples.md` | | 问常见误解、应用边界、复习提醒 | `references/common-misconceptions.md` | ## 教学风格建议 - 苏格拉底式：先让用户判断“这里是 CL 问题，还是 CLalt 问题？”再纠正。 - 易混概念辨析：重点区分“满意 vs. 依赖”“奖赏多 vs. 公平”“承诺强 vs. 关系好”。 - 例子锚点：解释抽象公式时，用工作跳槽、20 元得失、按摩晚餐或 Barney/Betty 帮用户落地。 - 数据克制：只引用课本给出的数据，如 5:1、56%/24%、93%、44%、8.7 次等。 - 避免道德化：把“贪婪”“交换”“公平”讲成理论语言，不把用户或伴侣贴成自私的人。 ## 范围边界 - 本 skill 只覆盖 Miller《Intimate Relationships》第 6 章“相互依赖”。 - 如果用户问爱情本质、冲突细节、关系维持策略或分手过程，提示那些主要属于后续章节。 - 可以用本章解释“为什么留/走/承诺/牺牲”，但不要扩展为治疗建议或法律建议。 - 家暴、控制或安全风险问题不能只用投入模型解释；应先提醒安全和专业支持，再限缩到课本概念。 - 对课本没有给出的研究细节、年份或比例，不补写，不推测。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: underbench2-gif/ub2-api-health-checker (version 1.0.0)

# API Health Checker A skill that enables Claw to test API endpoints, verify their responses, measure performance, and generate a health report. ## What This Skill Does This skill provides a systematic API testing and monitoring workflow: 1. **Endpoint Testing** — Send HTTP requests (GET, POST, PUT, DELETE) to specified API endpoints 2. **Response Validation** — Check status codes, response times, and response body structure against expected values 3. **Authentication Support** — Handle API keys, Bearer tokens, and basic auth headers 4. **Performance Measurement** — Record response times and flag slow endpoints 5. **Health Report** — Generate a comprehensive report summarizing the status of all tested endpoints ## How to Use Provide API endpoints and Claw will test them: - "Check if https://api.example.com/v1/status is responding correctly" - "Test all endpoints in this API and report which ones are failing" - "Monitor these 5 endpoints and tell me their average response times" - "Verify that the /users endpoint returns a JSON array with the expected fields" ## Configuration You can specify: - **Endpoints** — A list of URLs to test - **Expected status codes** — What HTTP status each endpoint should return (default: 200) - **Timeout** — Maximum wait time per request (default: 10 seconds) - **Headers** — Custom headers including authentication tokens - **Request body** — For POST/PUT requests ## Output The health report includes: - **Status Summary** — Total endpoints tested, passed, failed, and timed out - **Per-Endpoint Details** — URL, method, status code, response time, and pass/fail result - **Performance Metrics** — Average, min, max, and p95 response times - **Recommendations** — Suggestions for endpoints that are slow or returning errors


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nexscope/amazon-dayparting-strategy (version 1.0.0)

--- name: amazon-dayparting-strategy description: "PPC dayparting — bid scheduling by hour/day, peak shopping times, budget optimization by time slot" metadata: nexscope: category: amazon --- # Amazon Dayparting Strategy PPC dayparting — bid scheduling by hour/day, peak shopping times, budget optimization by time slot **Supported platforms:** Amazon (US, UK, DE, CA, JP, AU, and all marketplaces). Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope/amazon-dayparting-strategy ``` ## Usage ``` Help me with amazon dayparting strategy for my e-commerce business. ``` ## Capabilities - PPC dayparting - bid scheduling by hour/day - peak shopping times - budget optimization by time slot ## How This Skill Works **Step 1:** Collect information from the user's message — product, platform, current situation, and goals. **Step 2:** Ask one follow-up with all remaining questions using multiple-choice format. Allow shorthand answers (e.g., "1b 2c 3a"). **Step 3:** Research and analyze using the frameworks and methodology below. **Step 4:** Deliver structured, actionable output with specific recommendations, not vague advice. ## Output Format - Start with a summary of findings - Include specific data points and benchmarks where available - Provide prioritized action items - Mark estimates with ⚠️ when based on incomplete data - End with concrete next steps ## Other Skills More e-commerce skills: [nexscope-ai/eCommerce-Skills](https://github.com/nexscope-ai/eCommerce-Skills) Amazon-specific skills: [nexscope-ai/Amazon-Skills](https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills) Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zke-exchange/zke-trading (version 1.0.13)

--- name: zke-trading description: ZKE AI Master Trader (Official). Control spot and futures trading, manage assets, and access real-time market data on ZKE Exchange. version: 1.0.13 emoji: 📈 homepage: https://support.zke.com/skills/ metadata: openclaw: requires: bins: - python3 - npm env: - ZKE_API_KEY - ZKE_SECRET_KEY primaryEnv: ZKE_API_KEY --- # ZKE Exchange Trading Skill (Official) **The Official OpenClaw (MCP) implementation for secure, conversational trading on ZKE Exchange.** --- ## 🔒 Security Architecture (Strict Compliance) * **No Plaintext Storage:** This plugin does **not** generate or use local plaintext configuration files (e.g., no `config.json`). * **Standard Environment Variables:** Authentication strictly relies on standard MCP environment variables to ensure your credentials remain secure. * **Least Privilege & Withdrawals:** This SDK explicitly supports asset transfers and withdrawals. We **strongly recommend** that your API Keys have **Withdrawals Disabled** and are restricted to **Read/Trade only**. Always enforce **IP Whitelisting** in your ZKE API management console. * **Local Build Only:** The included installer strictly builds local TypeScript/Python dependencies and registers the plugin. It does not fetch executable code from remote, unverified sources during runtime. --- ## 🛠️ Installation & Setup 1. **Compile & Register Plugin:** Run the bundled secure build script. This will set up the Python virtual environment and compile the local TypeScript bridge: ```bash bash install_openclaw_plugin.sh 2.Configure Environment Variables (Required): You must provide the following environment variables in your OpenClaw host configuration to enable trading capabilities: ZKE_API_KEY: Your ZKE API Access Key ZKE_SECRET_KEY: Your ZKE API Secret Key 🪄 Magic Prompts "What is the current market depth for ASTER/USDT?" "Place a limit sell order for 10 ASTER at 0.85." "Transfer 100 USDT from my Spot account to my Futures account." "Show my recent trading history on ZKE." 🔗 Official Resources Website: https://zke.com Interactive Guide: https://support.zke.com/skills/ GitHub Repository: https://github.com/ZKE-Exchange/zke-trading-sdk Licensed under MIT-0. Developed by ZKE Exchange AI Division.

path: requirements.txt
content: requests
websocket-client
mcp>=1.2.0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: brucegutman/pipeworx-bls (version 1.0.0)

# Bls BLS MCP — Bureau of Labor Statistics public data API (v2) ## bls_get_series Fetch historical time series data for employment, inflation, wages, productivity, or housing. Return ## bls_search Search BLS economic data series by keyword. Returns matching series IDs and titles. Use bls_get_seri ## bls_latest Get the most recent data point for a BLS series. Returns latest value and date. Use when you need cu ## bls_popular_series Browse popular BLS series by category: employment, inflation, wages, housing, productivity. Returns ```json { "mcpServers": { "bls": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/bls/mcp" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lvzaiyi-afk/wechat-article-fetch (version 1.0.2)

--- name: wechat-article-fetch description: 提取微信公众号文章内容。支持获取文章标题、作者、发布时间、正文内容等。当用户需要读取、总结、分析微信公众号文章时使用。 --- # WeChat Article Fetch 技能 提取微信公众号文章（mp.weixin.qq.com）的完整内容。 ## 功能特点 - ✅ 提取文章标题、作者、发布时间 - ✅ 获取完整正文内容（纯文本） - ✅ 自动处理微信公众号的特殊 HTML 结构 - ✅ 支持长文章（无长度限制） - ✅ 可提取文章链接和二维码信息 ## 使用方法 ### 提取文章内容 ```python from skills.wechat_article_fetch import fetch_article # 获取文章完整信息 article = fetch_article("https://mp.weixin.qq.com/s/fGlf05NkMHQlbW_VMjacuA") print(f"标题：{article['title']}") print(f"作者：{article['author']}") print(f"发布时间：{article['publish_time']}") print(f"内容长度：{len(article['content'])} 字符") print(f"摘要：{article['content'][:200]}...") ``` ### 只获取文本内容 ```python from skills.wechat_article_fetch import get_article_text text = get_article_text("https://mp.weixin.qq.com/s/xxx") print(text) ``` ### 获取文章元数据 ```python from skills.wechat_article_fetch import get_article_metadata meta = get_article_metadata("https://mp.weixin.qq.com/s/xxx") print(meta) # 返回：{'title': '...', 'author': '...', 'publish_time': '...', 'account': '...'} ``` ## 返回数据格式 ```python { 'title': str, # 文章标题 'author': str, # 作者 'publish_time': str, # 发布时间 'account': str, # 公众号名称 'content': str, # 正文内容（纯文本） 'url': str, # 文章链接 'raw_html': str, # 原始 HTML（可选） 'extracted_at': str # 提取时间 } ``` ## 使用场景 - 📰 总结微信公众号文章 - 🔍 分析文章内容 - 📊 提取文章数据 - 🤖 训练 AI 模型 - 📝 保存文章归档 ## ⚠️ 依赖安装（必须先安装） 使用前请安装依赖： ```bash pip install beautifulsoup4 requests ``` 或在虚拟环境中： ```bash python -m pip install beautifulsoup4 requests ``` ## 注意事项 1. 需要网络连接才能下载文章 2. 部分付费文章可能无法访问 3. 过于古老的文章可能已被删除 4. **必须先安装依赖库**（beautifulsoup4 + requests） ## 安全说明 本技能仅用于提取公开的微信公众号文章内容，不包含任何自动执行系统命令的代码。 ## 示例 ```python from skills.wechat_article_fetch import fetch_article, summarize_article # 获取并总结文章 article = fetch_article("https://mp.weixin.qq.com/s/xxx") summary = summarize_article(article['content'], max_length=500) print(f"文章：{article['title']}") print(f"摘要：{summary}") ``` ## 技术实现 - 使用 `curl` 下载网页（模拟浏览器 User-Agent） - 使用 `BeautifulSoup` 解析 HTML - 定位 `#js_content` 或 `.rich_media_content` 区域 - 提取纯文本并清理格式 --- *创建时间：2026-03-24* *版本：1.0.0*


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