OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: goog/kcard (version 1.6.5)

--- name: kcard description: Knowledge Card generator. Extracts key knowledge from user-provided material (text, files, URLs), determines optimal card type (concept/memo/process/comparison), applies cognitive science principles (chunking, dual coding, elaboration), outputs structured Markdown, and renders it into a beautiful image. Use when user says "知识卡片", "kcard", "make a card", "knowledge card", or wants to turn notes/articles into memorable visual cards. --- # Knowledge Card Generator ## Workflow ### 1. Parse Input Material Accept any of: pasted text, file path, URL, or image. - If URL → fetch and extract main content by `web_fetch` tool - If file → read it Extract 3–7 core knowledge points. Prioritize: definitions > mechanisms > examples > details. ### 2. Determine Card Type Pick the **best-fit** type based on content nature: | Type | Trigger Pattern | Structure | |------|----------------|-----------| | **Concept** | Defines a term, theory, model | Term → Definition → Analogy → Key Points | | **Memo** | Steps, commands, configs, references | Title → Ordered Steps → Tips / Gotchas | | **Process** | Sequential workflow or lifecycle | Title → Phases → Steps per Phase → Output | | **Comparison** | Compares 2+ items | Dimension → Item A vs Item B → Verdict | If unsure, default to **Concept card**. ### 3. Apply Cognitive Science Principles Follow these when structuring the card: - **Chunking**: Group related info into 3–5 chunks max per section - **Dual Coding**: Pair text with a visual metaphor or emoji anchors - **Elaboration**: Add a "Why It Matters" or analogy section - **Spaced Repetition Cue**: End with a self-test question (❓) - **Progressive Disclosure**: Layer from simple to detailed ### 4. Generate Markdown Use the template from `references/card-templates.md`. Output a single Markdown file. Naming convention: `kcard_<topic>_<type>.md` (e.g., `kcard_react-hooks_concept.md`) Save to user's specified path or default: `~/.openclaw/workspace/kcards/` ### 5. Render to Image Run the rendering script to convert the Markdown into a PNG: ```bash python <skill-dir>/scripts/render_card.py <path-to-markdown> [--output <output.png>] [--theme <warm|cool|girly|tech>] [--width 800] ``` Default theme: `warm`. Default output: same path with `.png` extension. The script: 1. Parses Markdown to styled HTML 2. Renders HTML to image via headless browser or html2image 3. Returns the output path Present the final image to the user. ## Output Format Always output: 1. The Markdown source file (for editing/reuse) 2. The rendered PNG image 3. A brief one-line summary of what the card covers ## Notes - Keep cards concise: one concept per card, maximum 195 words - Use Chinese or English based on input language - Emoji anchors are encouraged but keep them minimal (1–3 per section) - For batch requests, process cards sequentially and summarize all outputs


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Skill: chandler0714/mini-program-dev (version 1.0.0)

--- name: mini-program-dev description: 微信小程序开发辅助。提供代码模板、API 示例、常见问题解答。 metadata: { "openclaw": { "requires": {}, "install": [] } } --- # 微信小程序开发辅助 ## 常用代码模板 ### 页面结构 ```javascript // pages/demo/demo.js Page({ data: { message: 'Hello', list: [], loading: false }, onLoad(options) { // 页面加载 this.fetchData(); }, onShow() { // 页面显示 }, onPullDownRefresh() { // 下拉刷新 this.fetchData().then(() => { wx.stopPullDownRefresh(); }); }, fetchData() { this.setData({ loading: true }); return new Promise((resolve, reject) => { wx.request({ url: 'https://api.example.com/data', success: res => { this.setData({ list: res.data, loading: false }); resolve(res); }, fail: reject }); }); }, handleTap(e) { console.log('tap', e.currentTarget.dataset); } }) ``` ```xml <!-- pages/demo/demo.wxml --> <view class="container"> <text class="title">{{message}}</text> <block wx:for="{{list}}" wx:key="id"> <view class="item" bindtap="handleTap" data-id="{{item.id}}"> {{item.name}} </view> </block> <loading wx:if="{{loading}}">加载中...</loading> </view> ``` ```css /* pages/demo/demo.wxss */ .container { padding: 20rpx; } .title { font-size: 32rpx; font-weight: bold; display: block; margin-bottom: 20rpx; } .item { padding: 20rpx; border-bottom: 1rpx solid #eee; } ``` ### 常用 API ```javascript // 提示框 wx.showToast({ title: '成功', icon: 'success' }); wx.showModal({ title: '提示', content: '确认？' }); // 跳转页面 wx.navigateTo({ url: '/pages/detail/detail?id=1' }); wx.redirectTo({ url: '/pages/detail/detail' }); wx.switchTab({ url: '/pages/index/index' }); // 存储 wx.setStorageSync('key', 'value'); const value = wx.getStorageSync('key'); // 授权 wx.getUserProfile({ success: res => { console.log(res.userInfo); } }); // 支付 wx.requestPayment({ timeStamp: '', nonceStr: '', package: '', signType: 'MD5', paySign: '', success: () => {}, fail: () => {} }); ``` ### 组件通信 ```javascript // 父组件 → 子组件 // parent.wxml <child-component id="child" data="{{parentData}}" /> // parent.js this.selectComponent('#child').childMethod(); // 子组件 → 父组件 // child.js this.triggerEvent('myEvent', { detail: 'data' }); // child.wxml <view bind:myEvent="handleEvent" /> // parent.wxml <child-component bind:myEvent="handleEvent" /> ``` ### TabBar 配置 ```json // app.json { "pages": [ "pages/index/index", "pages/profile/profile" ], "window": { "navigationBarTitleText": "我的小程序" }, "tabBar": { "color": "#999", "selectedColor": "#1890ff", "list": [ { "pagePath": "pages/index/index", "text": "首页", "iconPath": "/icons/home.png", "selectedIconPath": "/icons/home-active.png" }, { "pagePath": "pages/profile/profile", "text": "我的", "iconPath": "/icons/user.png", "selectedIconPath": "/icons/user-active.png" } ] } } ``` --- ## 常见问题 ### 1. 页面不刷新 检查是否在 `onShow` 而非 `onLoad` 中处理数据刷新。 ### 2. 授权失败 记得在 `app.json` 的 `permission` 中声明权限： ```json { "permission": { "scope.userLocation": { "desc": "用于展示附近内容" } } } ``` ### 3. 安卓真机调试 使用 vConsole 查看日志： ```javascript wx.vibrateLong(); // 震动提示 ``` --- 需要具体页面的代码吗？告诉我你的需求 📱


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Skill: ckchzh/omni-tools (version 2.0.2)

--- name: "omni-tools" version: "2.0.2" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Omni Tools concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [omni,tools, reference] category: "devtools" --- # Omni Tools Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Omni Tools concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: litiao1224/clawdbot-logs-litiao (version 1.0.0)

--- name: clawdbot-logs-litiao description: Analyze Clawdbot logs and diagnostics. Use when the user asks about bot performance, response times, errors, session stats, token usage, API costs, or wants to debug slow responses. --- # Clawdbot Logs & Diagnostics Analyze Clawdbot performance, errors, and session data. ## Quick Commands ### Response Times (last N messages) ```bash scripts/response-times.sh [count] ``` ### Recent Errors ```bash journalctl --user -u clawdbot-gateway.service --no-pager --since "1 hour ago" | grep -iE "(error|fail|invalid)" | tail -20 ``` ### Session Stats ```bash scripts/session-stats.sh ``` ### Gateway Status ```bash systemctl --user status clawdbot-gateway.service --no-pager ``` ### Config Validation ```bash cat ~/.clawdbot/clawdbot.json | jq . > /dev/null && echo "Config valid" || echo "Config invalid" ``` ## Log Sources | Source | Location | Contains | |--------|----------|----------| | Journal | `journalctl --user -u clawdbot-gateway.service` | Session state, errors, tool exec | | Daily log | `/tmp/clawdbot/clawdbot-YYYY-MM-DD.log` | Detailed JSON logs | | Session file | `~/.clawdbot/agents/main/sessions/*.jsonl` | Full conversation, token usage, costs | | Sessions meta | `~/.clawdbot/agents/main/sessions/sessions.json` | Current session state, model info | ## Common Diagnostics ### Slow Responses 1. Check response times: `scripts/response-times.sh 20` 2. Check token count in sessions.json: `jq '.["agent:main:main"].totalTokens' ~/.clawdbot/agents/main/sessions/sessions.json` 3. If tokens > 30000, run `/compact` in Telegram or start new session ### Config Errors ```bash journalctl --user -u clawdbot-gateway.service --no-pager --since "10 minutes ago" | grep -i "invalid config" ``` ### API Costs (from session) ```bash scripts/session-stats.sh ``` ## Useful Patterns ### Filter journal by category ```bash # Session state changes journalctl --user -u clawdbot-gateway.service | grep "session state" # Tool execution journalctl --user -u clawdbot-gateway.service | grep "\[tools\]" # Telegram activity journalctl --user -u clawdbot-gateway.service | grep "\[telegram\]" ``` ### Parse session file for recent messages ```bash tail -20 ~/.clawdbot/agents/main/sessions/*.jsonl | jq -r 'select(.message.role=="user") | .message.content[0].text' 2>/dev/null | tail -10 ```


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Skill: beibei030/kline-master (version 1.0.0)

--- name: kline-master version: 1.0.0 description: 专业K线交易技能包 - 从入门到精通，包含50+形态识别、MACD/RSI/BOLL实战策略、支撑压力位分析。适合加密货币/股票/外汇交易者。 author: 秘书 price: 29 currency: USD keywords: [K线, 技术分析, 交易, 加密货币, MACD, RSI, 布林带, 支撑压力位] category: trading --- # 📈 K线大师 - 专业交易技能包 **从零开始掌握技术分析，让 AI 成为你的交易导师** --- ## 🎯 这个技能能帮你做什么？ ✅ **识别交易机会** - 自动分析 K 线形态 ✅ **确认趋势方向** - MACD + RSI + BOLL 组合判断 ✅ **找到关键位置** - 支撑压力位自动标注 ✅ **制定交易计划** - 入场/止损/止盈一体化建议 ✅ **风险管理** - 仓位计算和风险控制 --- ## 📚 包含内容 ### 第一部分：K线基础（18 种形态） ``` 单根K线： - 锤子线 / 倒锤线（反转信号） - 流星线 / 上吊线（顶部信号） - 十字星 / 墓碑十字（犹豫不决） - 大阳线 / 大阴线（强趋势） 组合形态： - 吞没形态 / 穿刺形态 - 早晨之星 / 黄昏之星 - 三白兵 / 三黑鸦 - 乌云盖顶 / 刺透形态 ``` ### 第二部分：三大指标实战 ``` MACD（趋势 + 动能）： - 金叉/死叉信号 - 顶底背离识别 - 零轴位置判断 - 实战组合策略 RSI（超买超卖）： - 70/30 区域应用 - 背离信号 - 50 线穿越 - 钝化现象处理 布林带（波动率）： - 高抛低吸策略 - 缩口突破 - 趋势跟踪 - 三大核心战术 ``` ### 第三部分：支撑压力位（进阶） ``` 识别方法： - 水平支撑阻力 - 动态支撑阻力（MA） - 强度等级判断 交易策略： - 突破交易 - 假突破识别 - 角色互换应用 ``` ### 第四部分：完整交易系统 ``` - 趋势确认系统 - 进场信号组合 - 出场信号组合 - 风险管理规则 ``` --- ## 🚀 快速开始 ### 场景 1：分析当前行情 ``` 用户：分析 BTC/USDT 15分钟图，现在是什么形态？ AI：根据您提供的K线数据： - 当前形成【锤子线】形态 - 价格触及布林带下轨 - RSI = 28（超卖区） - MACD 绿柱缩短 建议：做多机会，止损在下影线低点，目标中轨 ``` ### 场景 2：制定交易计划 ``` 用户：ETH 现价 3200，帮我制定做多计划 AI：【ETH/USDT 做多计划】 入场：3200（当前价） 止损：3150（支撑位下方 50 点） 止盈1：3280（前高） 止盈2：3350（阻力位） 风险回报比：1:2.6 建议仓位：2%（$200 止损 / 总资金 $10,000） ``` ### 场景 3：形态识别 ``` 用户：这是什么形态？ [上传 K 线截图] AI：识别为【看涨吞没形态】： - 第一根：小阴线 - 第二根：大阳线完全包覆 - 出现在下跌趋势末端 - 反转信号强烈 建议：等待下一根K线确认，考虑做多 ``` --- ## 💡 特色功能 ### 1. 多时间框架分析 ``` 自动切换 D1/H4/H1 三个周期 - D1 判断大趋势 - H4 确认方向 - H1 寻找入场点 ``` ### 2. 组合信号验证 ``` 单一信号不入场，必须组合确认： - K线形态 + RSI 超买/超卖 - 价格触及支撑 + MACD 金叉 - 突破 + 放量确认 ``` ### 3. 风险提示 ``` 自动提醒： - 重要事件（美联储议息、CPI 数据） - 流动性风险（周末/节假日） - 极端行情（闪崩/拉盘） ``` --- ## 📊 适用市场 | 市场 | 推荐度 | 说明 | |------|--------|------| | **加密货币** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 24/7 交易，最适合 | | **外汇** | ⭐⭐⭐⭐ | 流动性好 | | **股票** | ⭐⭐⭐⭐ | 适合波段交易 | | **期货** | ⭐⭐⭐ | 需注意交割日 | | **期权** | ⭐⭐⭐ | 需结合波动率 | --- ## 🎁 购买即得 1. **完整知识库**（20,000+ 字） 2. **50+ 形态识别**（图文详解） 3. **实战案例**（30+ 真实交易案例） 4. **终身更新**（新形态/策略免费更新） 5. **技术支持**（Telegram 群组答疑） --- ## ⚠️ 免责声明 本技能仅供学习和参考，不构成投资建议。 - 市场有风险，投资需谨慎 - 过去表现不代表未来收益 - 请结合自身情况做决策 --- ## 🔧 版本历史 - v1.0.0 (2026-04-05): 首次发布 --- **立即购买，让 AI 成为你的交易助手！** 🚀


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Skill: caimao9539/cailianpress-unified (version 0.1.5)

# Cailianpress Unified 统一的财联社（CLS）数据技能。该技能为整个工作区提供单一、稳定、可审计的财联社数据访问入口，避免不同脚本、任务、报告各自调用不同 CLS 接口而导致口径漂移。 ## 核心目标 - 统一财联社电报数据入口 - 统一加红、热度、详情字段解释 - 为其他技能提供稳定的可复用接口 - 将“原始抓取”与“展示格式”解耦 - 让整个系统以后只维护一个 CLS 真相源 ## V1 能力边界 ### 包含 - 普通电报查询 - 加红电报查询 - 热度电报查询 - 基础文章详情补全 - 页面兜底抓取 ### 不包含 - 财联社深度稿件体系的完整解析 - 登录态内容或会员专享内容 - 评论、互动、专栏系统 - 专题页、热榜页、板块页的完整统一 ## 统一数据源 ### 主源 - `https://www.cls.cn/nodeapi/telegraphList` ### 详情源 - `https://api3.cls.cn/share/article/{id}` ### 兜底源 - `https://www.cls.cn/telegraph` ## 统一规则 基于当前工作区实测，V1 采用以下规则： - `level in {"A", "B"}` → 视为加红 - `level == "C"` → 普通电报 - `reading_num` → 热度字段 - `ctime` → 原始发布时间戳 - `shareurl` → 文章分享链接 ## 对外接口 ### CLI ```bash python3 skills/cailianpress-unified/scripts/cls_query.py telegraph --hours 1 python3 skills/cailianpress-unified/scripts/cls_query.py telegraph --hours 24 python3 skills/cailianpress-unified/scripts/cls_query.py red --hours 24 python3 skills/cailianpress-unified/scripts/cls_query.py hot --hours 1 --min-reading 10000 python3 skills/cailianpress-unified/scripts/cls_query.py article --id 2326490 ``` ### 服务层 推荐供其他 Python 技能调用： - `scripts/cls_service.py` ## 输出格式 支持： - `json` - `text` - `markdown` ## 目录结构 ```text skills/cailianpress-unified/ ├── README.md ├── SKILL.md ├── CHANGELOG.md ├── docs/ │ └── api_contract.md ├── scripts/ │ ├── cls_query.py │ ├── cls_service.py │ ├── adapters/ │ │ ├── article_share.py │ │ ├── telegraph_nodeapi.py │ │ └── telegraph_page_fallback.py │ ├── formatters/ │ │ ├── json_formatter.py │ │ ├── markdown_formatter.py │ │ └── text_formatter.py │ └── models/ │ └── schemas.py └── tests/ ``` ## 使用纪律 ### 应该做 - 把本技能视为唯一公开 CLS 入口 - 保留原始字段，确保结果可审计 - 统一通过 schema 输出给下游 ### 不应该做 - 不要在别的技能里直接请求 CLS 接口 - 不要再把页面热榜、加红、本地缓存、普通电报混为一谈 - 不要用临时脚本绕过这个技能去访问财联社 ## 迁移建议 推荐顺序： 1. 先在本技能内跑通并稳定验证 2. 迁移 `hourly-pulse-report-001` 3. 迁移“过去1小时/24小时财联社电报”类任务 4. 迁移加红简报与依赖 CLS 的 stock-news 聚合链路 5. 最后清理旧的直接访问逻辑 ## 发布说明 当前文档同步版本：`0.1.2`（2026-03-29） 这个技能已经按 GitHub / ClawHub 友好方式组织，但正式发布前仍建议： - 在有 `pytest` 的环境里补跑测试 - 审查 README 示例与实际代码是否保持一致 - 确认发布仓库已配置远端与有效 GitHub 认证 - 发布到 ClawHub 前确认账号已登录且元数据完整 - 若独立仓库发布，补充仓库级 `LICENSE`

path: requirements.txt
content: requests>=2.31.0


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Skill: tilly266/feishu-ai-dailyreport (version 1.1.0)

--- name: feishu-ai-dailyreport description: 生成飞书AI助手团队工作日报。每天自动收集团队成员的工作内容，整理成日报，保存文件并发送到飞书。触发场景：用户说"生成日报"、"整理日报"、"工作日报"等；定时任务（每天18点）调用。重要：必须严格按照模板格式输出，不得更改格式。 --- # AI 助手工作日报生成 这个技能用于生成 AI 助手团队的工作日报，包括团队成员的工作内容整理、格式化输出、文件保存和飞书消息发送。 ## 团队成员配置 所有团队成员配置（已自动包含小天的配置）： | Agent ID | 名字 | 角色 | Emoji | |----------|------|------|-------| | main | 芮芮 | 总助理 | 📋 | | architect | 小明 | 系统架构师 | 🏗️ | | ops | 小王 | 运维工程师 | 🔧 | | stock | 小钱 | 股票助手 | 💰 | | xiaolan | 小蓝 | 浏览器操作助手 | 🌐 | | content | 小圆 | 内容写手 | 📝 | | aigf | aigf | 临时项目开发 | 💕 | | xiaotian | 小天 | 灵感记录 | ✨ | ## 工作流程 ### 1. 收集工作内容（核心） **直接读取 session jsonl 文件**： - session 文件路径格式：`/root/.openclaw/agents/{agent_id}/sessions/{session_id}.jsonl` - 找到今天（以北京时间为基准）最新修改的 session 文件 - 解析 jsonl，提取用户消息 **提取用户消息的逻辑：** ``` 对于每个 agent： 1. 找到 /root/.openclaw/agents/{agent_id}/sessions/ 目录下今天修改的 .jsonl 文件 2. 逐行读取，查找 type="message" 的记录 3. 提取 message.content[0].text 中包含 "DM from ou_" 的行 4. 从中提取用户实际说的话（去掉 "DM from ou_xxx: " 前缀） 5. 去重后作为该 agent 的工作记录 ``` ### 2. 生成日报内容 按照以下模板生成日报： ``` 📅 AI助手工作日报（YYYY-MM-DD） 生成时间：YYYY-MM-DD HH:MM:SS 📊 团队工作总览 - 🏗️ [名字]（[角色]）：[工作内容简述] ... 📝 详细工作内容 🏗️ [名字]（[角色]） 1. [工作项1] ... --- *日报由芮芮自动生成* ``` ### 3. 保存日报文件 保存到 `/root/.openclaw/workspace/daily-report-YYYY-MM-DD.md` ### 4. 发送到飞书 使用 `message` 工具发送到飞书 ## 时间处理（重要） - **Today 判断**：使用北京时区 (UTC+8) - **当前时间**：`datetime.now(timezone(timedelta(hours=8)))` - **session文件判断**：文件的修改时间（mtime）在今天的范围内 ## 关键点 1. **读取正确的 session**：直接读取 `/root/.openclaw/agents/{agent_id}/sessions/*.jsonl` 文件 2. **北京时间处理**：使用 UTC+8 时区判断"今天" 3. **自动发现成员**：支持新增 agent 4. **消息去重**：用户可能发多条消息，去重后保留 ## 输出格式要求 ### 团队工作总览部分 - 每个成员一行，使用 `- ` 开头 - 格式：`[emoji] [名字]（[角色]）：[工作内容简述]` ### 详细工作内容部分 - 标题格式：`[emoji] [名字]（[角色]）` - 工作项使用数字列表：`1. [工作项]` ### 结尾部分 - 添加分隔线 `---` - 添加备注 `*日报由芮芮自动生成*` ## 严格要求 生成日报时，**必须**严格按照以下格式： 1. 第一行：`📅 AI助手工作日报（YYYY-MM-DD）` 2. 第二行：`生成时间：YYYY-MM-DD HH:MM:SS` 3. 空行 4. `📊 团队工作总览` 5. 每个成员：`- [emoji] [名字]（[角色]）：[工作内容简述]` 6. 空行 7. `📝 详细工作内容` 8. 每个成员： - 标题：`[emoji] [名字]（[角色]）` - 工作项：`1. [工作内容]` - 无工作：`今日无工作内容` 9. 空行 10. `---` 11. `*日报由芮芮自动生成*`


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Skill: e2e5g/multi-agent-collaboration (version 2.0.0)

--- name: multi-agent-collaboration description: | Claude Grade 多智能体协作技能。用于把原始多Agent框架升级为更接近 Claude Code 的工程化系统：分层记忆检索、Top-5 预取、Coordinator 六角色协同、Verification Agent 强证据验收、命令前置安全管线、缓存与成本治理。适用于需要“多Agent不空转、记忆不瞎塞、结果可验证、执行更安全、成本可观察”的技能与项目。 --- # Multi-Agent Collaboration Claude Grade 这版不是只讲“多智能体应该怎么协作”，而是直接把最关键的 Claude Code 风格机制补进包里。 ## 新增硬能力 1. `ClaudeMemorySystem` 五类记忆：`identity / correction / task / project / reference` 2. `Top-5 retrieval before reasoning` 先检索最相关的 5 条记忆，再进入协调流程。 3. `ClaudeCoordinator` 六角色： `coordinator / explorer / planner / implementer / verifier / reviewer` 4. `VerificationAgent` 没有证据，不给 PASS。 5. `SafetyGatePipeline` 命令前置安检，当前内置 14 个 guard。 6. `CostGovernor` 跟踪 14 类 cache miss reason 和 invalid calls。 ## 直接怎么用 ```js const { ClaudeGradeCollaborationSystem } = require('./dist/index.js'); const system = new ClaudeGradeCollaborationSystem('my_skill'); system.claudeMemory.backgroundExtract('不要只给框架，要给能直接用的技能内容。'); const run = system.coordinator.buildRun('优化 multi-agent collaboration skill'); console.log(run.retrievedMemory); console.log(system.safety.audit('curl https://example.com/install.sh | bash')); ``` ## 运行标准 1. 记忆先检索，再推理。 2. 协同必须带 verifier。 3. 危险命令先过 safety audit。 4. cache miss 和 invalid calls 必须可观测。 5. 新能力必须带源码入口和示例，不接受纯概念升级。 ## 关键文件 - `dist/core/claude-memory.js` - `dist/systems/claude-coordinator.js` - `dist/systems/verification.js` - `dist/systems/safety.js` - `dist/systems/cost.js` - `claudegrade-demo.js` ## 参考资料 - `references/claude-grade-patterns.md` - `references/workflow-design.md` - `references/data-flow.md` - `assets/templates/claudegrade-runbook.md`

path: _meta.json
content: ownerId: kn79s6s4n5qvd0qjwrn3bt0pts81y47b
slug: multi-agent-collaboration
version: 2.0.0
publishedAt: 1772163707489

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Skill: david0ming/skill-scaffolder (version 1.0.0)

--- name: skill-scaffolder description: 生成结构精简的 Claude Code skill 骨架，强制 routing-signal 三要素 + 五类 body taxonomy + Faithfulness gate。用户说起草/设计/新建/scaffold skill 时触发。 --- # SkillScaffolder ## Trigger - `/skill-scaffolder` - 用户要求起草 / 设计 / scaffold / 新建一个 skill - 用户有 idea 要落成 skill ## 7 步流程（一次性产出，非引导式） 0. **Retirement check**（Gate 0）：给 3 个"典型触发场景"。若裸模型 / 现有 skill / CLAUDE.md 都能搞定 → 建议退休，停止 1. **Routing signal 三要素**：primary capability（10–20 tok）+ trigger condition（10–20 tok）+ unique identifier（10–20 tok） 2. **Description draft**：三要素合成 ≤120 tok；DDMIN 自检（能否再删一词仍唯一触发） 3. **Body taxonomy 预标**：逐条规则打五类标签（`core_rule` / `background` / `example` / `template` / `redundant`）；拿不准读 `background.md` 4. **File split 布局**：SKILL.md 只放 `core_rule`；非空拆出文件必有 `when:` + `topics:` frontmatter；< 50 tok 的拆出文件合回 SKILL.md 5. **四反模式检查**： - ❌ examples-as-specification（规则藏在示例里） - ❌ background 藏数字 / 阈值 / 路径 / API / env - ❌ description 堆触发词枚举 - ❌ redundant（body 重复 refs） 6. **Faithfulness 自检**（Gate 1）：列 operational concept（动词 / 阈值 / 路径 / API / env）→ 核对都在 `core_rule` ∪ 拆出文件；丢失则回滚到 `core_rule` 7. **产出**：写到 `<path>/<skill-name>/`： - `SKILL.md`（core_rule only） - 非空的 `background.md` / `examples.md` / `templates.md`（各带 frontmatter） - `ARCHITECT_REPORT.md`（格式读 `templates.md`） 辅助： - 分类拿不准 → `background.md` - 对照走查 → `examples.md` - 骨架 / 报告模板 → `templates.md` ## 约束 - **不创建** < 300 tok 的 skill（Gate 0 退休） - **description ≤ 120 tok** - **body `core_rule` 占比 ≥ 80%**；不到重新归类或退休 - **不堆触发词**枚举到 description - **不把 operational 信息藏**在 background / example - **每个拆出文件**必有 `when:` + `topics:` frontmatter - **不覆盖**已存在的目录（若 `<path>/<skill-name>/` 存在，改写到 `<skill-name>.new/`） ## 不该用 skill-scaffolder 的情况 - 改造**老 skill** → 用 [`skill-compressor`](https://github.com/David0Ming/skill-compressor) - 想要**引导式创作 + eval 迭代** → 用官方 `skill-creator` - 只有 1–2 条规则 → 直接写进 `CLAUDE.md`，不建 skill


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Skill: brucegutman/pipeworx-nvd (version 1.0.0)

--- name: pipeworx-nvd description: NVD MCP — wraps the NIST National Vulnerability Database API (free, no auth) version: 1.0.0 metadata: openclaw: homepage: https://pipeworx.io/packs/nvd --- # pipeworx-nvd NVD MCP — wraps the NIST National Vulnerability Database API (free, no auth). Free, no API key. Part of [Pipeworx](https://pipeworx.io). ## Tools - `search_cves` - `get_cve` - `recent_cves` ## Connect ```json { "mcpServers": { "pipeworx-nvd": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/nvd/mcp"] } } } ``` More at [pipeworx.io/packs/nvd](https://pipeworx.io/packs/nvd)


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