OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: silencezx007/capture-website (version 1.0.0)

--- name: capture-website version: 1.0.0 description: Capture website screenshots from the command line. Use when user wants to take screenshots of any URL (Twitter, news sites, webpages) and send them via Discord/Feishu. Requires capture-website-cli to be installed (npm install -g capture-website-cli). --- # Capture Website Screenshot Take screenshots of any website and send to user. ## Quick Start ```bash capture-website <URL> --output=/home/aaronz/.openclaw/workspace/screenshot.png ``` ## Common Options | Option | 说明 | 示例 | |--------|------|------| | `--output` | 输出文件路径 | `--output=/tmp/screenshot.png` | | `--full-page` | 截取完整页面 | `--full-page` | | `--width` | 页面宽度 | `--width=1280` | | `--height` | 页面高度 | `--height=800` | | `--type` | 图片格式 | `--type=png` 或 `--type=jpeg` | | `--delay` | 加载后等待秒数 | `--delay=2` | | `--wait-for-element` | 等待元素出现 | `--wait-for-element=.content` | | `--dark-mode` | 暗色模式 | `--dark-mode` | | `--emulate-device` | 模拟设备 | `--emulate-device="iPhone X"` | ## Workflow 1. Run capture-website command with URL 2. Save to workspace folder: `/home/aaronz/.openclaw/workspace/` 3. Send via message tool with filePath ## Example ```bash capture-website https://x.com/elonmusk/status/2026052687423562228 \ --output=/home/aaronz/.openclaw/workspace/tweet.png \ --width=1280 \ --height=800 ``` Then send the file to user via Discord. ## Notes - Requires: `npm install -g capture-website-cli` - Default timeout: 60 seconds - If screenshot fails, try adding `--delay=2` for slow-loading pages


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: rogerrrr18/multisource-intel-radar (version 0.1.1)

--- name: multisource-intel-radar description: Build and run a high-signal information radar for C-end founders and operators across YouTube, X/Twitter, Reddit, WeChat Official Accounts, and Xiaohongshu. Use when the user wants OPML/RSS ingestion, keyword-whitelist filtering (创业/AI/增长/金融), daily digests, noise reduction, and action-oriented summaries. --- # Multi-Source Intel Radar Create a founder-grade signal system: less junk, more decisions. ## Inputs - OPML file (default: `/Users/rogeryang/Downloads/follow.opml`) - Keyword whitelist (default: 创业, AI, 增长, 金融) - Optional source lists for non-RSS channels (X list links, subreddit list, WeChat/XHS accounts) ## Output Contract Always output: 1. **Top 3 must-read signals** (one-line why + one action + clickable source link) 2. **Top 5 watchlist items** (with source link) 3. **Dropped noise summary** (what got filtered and why) 4. **Filter transparency** (counts + rates: scanned -> matched -> shortlisted -> top3) 5. **Next experiment** (one concrete growth/ops move) ## Workflow ### Step 1) Ingest feed sources - Parse OPML with `scripts/parse_opml.py` - Generate normalized feed list: `assets/feeds.txt` ### Step 2) Fetch + filter - Run `scripts/build_digest.py` with keyword whitelist - Time window default: last 48h - Keep only items that match whitelist in title/summary - For Xiaohongshu: do browser search (not watchlist-dependent), using keyword combos like: - 创业 AI 增长 - AI 产品 复盘 - 增长运营 案例 Then append top findings with profile/note links. ### Step 3) Score items Use this weighted scoring: - Relevance to whitelist (40%) - Actionability in 7 days (30%) - Novelty / non-obviousness (20%) - Evidence density (10%) ### Step 4) Summarize for execution For each selected item, provide: - Core insight (1 sentence) - Why it matters for current product - Suggested action today (1 step) ## Source Coverage Notes - YouTube/X/Reddit often available via RSSHub or platform feeds in OPML - WeChat OA and Xiaohongshu are often not natively RSS; add via: - RSS bridge links (if available) - Manual watchlist files (`assets/wechat_watchlist.txt`, `assets/xhs_watchlist.txt`) - If a source has no feed, include it in watchlist and mark as **manual scan required** ## Anti-Noise Rules - Do not output generic motivational posts - Drop repeated观点 without new evidence - Prefer first-hand data / concrete case over opinion - Keep digest under 10 items total ## Daily Cadence (recommended) - 09:30: morning digest (strategic) - 18:30: evening digest (tactical) ## Keyword Defaults 创业, AI, 增长, 金融 If user provides new keywords, merge and deduplicate. ## Files - Parser: `scripts/parse_opml.py` - Digest builder: `scripts/build_digest.py` - Notes: `references/scoring-and-ops.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: gold3bear/claude-code-invoke (version 1.0.0)

--- name: claude-code-invoke description: '通过 claude -p 命令调用 Claude Code 执行单次 Prompt 任务。当用户要求"用 Claude Code 执行 XXX"、"调用 claude -p"、"用 Claude Code 调查/分析 XXX" 时使用。前提：目标目录必须是 Git 仓库。' metadata: { "openclaw": { "emoji": "🤖", "requires": { "anyBins": ["claude"] } }, } --- # Claude Code Invoke Skill 通过 `claude -p` 命令调用 Claude Code 执行单次 Prompt 任务。 ## 使用场景 ✅ **USE this skill when:** - 用户要求"用 Claude Code 执行 XXX" - 用户要求"调用 claude -p" - 用户要求"用 Claude Code 调查/分析 XXX" - 用户要求"用 Claude Code 查询/获取 XXX 数据" ## 核心命令格式 ```bash cd <目标Git仓库目录> && claude -p "<prompt内容>" --dangerously-skip-permissions ``` ## 参数说明 | 参数 | 说明 | |------|------| | `目标目录` | Claude Code 要求在 Git 仓库内运行 | | `prompt内容` | 要执行的任务描述 | | `--dangerously-skip-permissions` | 跳过权限确认，直接执行 | ## 执行方式 ### 方式1：exec 工具（推荐，无PTY） ```bash powershell -Command "cd '<目标目录>'; claude -p '<prompt>' --dangerously-skip-permissions" ``` ### 方式2：exec 工具（标准 PowerShell） ```bash Set-Location '<目标目录>'; claude -p '<prompt>' --dangerously-skip-permissions ``` ### 方式3：背景执行 ```bash powershell -Command "cd '<目标目录>'; claude -p '<prompt>' --dangerously-skip-permissions" # 使用 timeout 控制执行时间 ``` ## 常见用法示例 ### 研究与分析 ```bash # 调查投资研究代码 powershell -Command "cd 'C:\Users\gold3\Code\investment-research-team'; claude -p '分析 research.ps1 的功能和使用方式' --dangerously-skip-permissions" # 获取港股财报数据 powershell -Command "cd 'C:\Users\gold3\Code\investment-research-team'; claude -p '能否获取港股上市公司吉利的2025年的财报' --dangerously-skip-permissions" ``` ### 代码审查 ```bash # 审查代码问题 powershell -Command "cd '<项目目录>'; claude -p 'Review this code for bugs: <file>' --dangerously-skip-permissions" ``` ### 数据查询 ```bash # 查询数据 powershell -Command "cd '<项目目录>'; claude -p '查询A股市场今日行情数据' --dangerously-skip-permissions" ``` ## 重要限制 1. **必须是 Git 仓库** — Claude Code 要求在 Git 仓库目录内运行 2. **Windows PowerShell 兼容** — 使用 `powershell -Command` 或 `Set-Location` 避免 `&&` 语法错误 3. **建议设置 timeout** — 60秒足够大多数单次任务 4. **不需要 PTY** — `claude -p` 是非交互模式，不需要 pty:true ## 故障排除 | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | `&&` 语法错误 | 使用 `powershell -Command` 或 `Set-Location ...;` | | 不是 Git 仓库 | 先 `git init` 初始化，或切换到已有 Git 仓库 | | 超时 | 增加 timeout 参数（建议60-120秒） | | 无输出 | 检查 claude CLI 是否正确安装 | ## 执行示例 ```bash # 完整调用示例 powershell -Command "Set-Location 'C:\Users\gold3\Code\investment-research-team'; claude -p '能否获取港股上市公司吉利的2025年的财报' --dangerously-skip-permissions" ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: fxm1618-gmail/longport-quant-trader (version 1.0.0)

--- name: longport-quant-trader description: 长桥证券量化交易集成 - 自动超跌/动量策略 + 飞书推送 + 绩效跟踪。支持港股/美股自动交易，每 5 分钟监控，止盈止损管理。适用于想要自动化交易的个人投资者和量化爱好者。 version: 1.0.0 homepage: https://open.longportapp.com commands: - /quant-start - 启动量化交易监控 - /quant-status - 查看当前持仓和绩效 - /quant-config - 配置策略参数 - /quant-report - 生成交易报告 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"💰","requires":{"bins":["python3"],"env":["LONGPORT_APP_KEY","LONGPORT_APP_SECRET","LONGPORT_ACCESS_TOKEN"]},"install":[{"id":"python3","kind":"brew","formula":"python@3.12","bins":["python3"],"label":"Install Python 3.12"}]}} --- # longport-quant-trader v1.0 长桥证券量化交易集成 - 自动化港股/美股交易 ## 核心功能 - 📈 **超跌抄底策略** - 自动检测跌幅>2.5% 的股票并买入 - 🚀 **动量追涨策略** - 自动检测涨幅>1.5% 的股票并跟进 - 🎯 **自动止盈止损** - +15% 止盈 / -8% 止损 - 📱 **飞书推送** - 实时交易通知和绩效报告 - 📊 **绩效跟踪** - 胜率/收益/回撤自动统计 - ⏰ **定时监控** - 每 5 分钟自动扫描市场 ## 快速开始 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install longport python-dotenv ``` ### 2. 配置 API 密钥 在 `config.py` 中填写长桥 API 凭证： ```python LONGPORT_APP_KEY = "your_app_key" LONGPORT_APP_SECRET = "your_app_secret" LONGPORT_ACCESS_TOKEN = "your_access_token" ``` 从 https://open.longportapp.com/account 获取 ### 3. 配置飞书推送（可选） ```python FEISHU_BOT_WEBHOOK = "your_webhook_url" ``` ### 4. 启动监控 ```bash python quant_monitor.py ``` ## 策略参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | momentum_threshold | +1.5% | 动量买入阈值 | | reversion_threshold | -2.5% | 超跌买入阈值 | | take_profit | +15% | 止盈阈值 | | stop_loss | -8% | 止损阈值 | | position_size_pct | 25% | 单笔仓位比例 | | max_positions | 5 | 最大持仓数 | ## 股票池 **默认港股池：** - 700.HK 腾讯控股 - 9988.HK 阿里巴巴 - 3690.HK 美团 - 1211.HK 比亚迪 - 9618.HK 京东 **可扩展：** 支持自定义股票池 ## 输出示例 ``` 🔄 监控 - 14:30:00 ====================================================================== 💰 现金：HKD 51,320 | 净资产：HKD 798,261 📈 持仓 (3) 9988.HK: 200 股 盈亏 HKD -20 (-0.08%) 700.HK: 100 股 盈亏 HKD -1,100 (-2.14%) 1211.HK: 600 股 盈亏 HKD -450 (-0.81%) 🔍 买入机会 🟢 3690.HK 超跌 -2.8% 买入 200 股 @ HKD 73.50 ✅ 订单 ID: 1214093530725662720 📊 绩效 交易：3 笔 胜率：66.7% (2 胜 1 负) 收益：+0.52% ✅ 执行 1 笔交易 ``` ## 安全提示 ⚠️ **重要：** 1. 保护 API 密钥，不要提交到 git 2. 模拟盘测试后再实盘 3. 设置合理的止盈止损 4. 定期备份配置文件 ## 技术支持 - 邮箱：[REDACTED_SECRET] - 微信：quant_trader - 文档：https://github.com/yourname/longport-quant-trader ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-05) - 🎉 首次发布 - ✅ 超跌/动量策略 - ✅ 飞书推送集成 - ✅ 绩效跟踪系统 --- **免责声明：** 本软件仅供学习研究，不构成投资建议。使用本软件进行交易需自行承担风险。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: daniellummis/dockerfile-hardening-audit (version 1.0.0)

--- name: dockerfile-hardening-audit description: Statically audit Dockerfiles for common container hardening risks (root user, unpinned/latest base images, missing healthchecks, and risky build patterns). version: 1.0.0 metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["bash","python3"]}}} --- # Dockerfile Hardening Audit Use this skill to statically audit Dockerfiles before insecure container defaults land in production. ## What this skill does - Scans Dockerfiles and scores hardening risk per file - Flags missing non-root `USER` declarations - Flags base images using floating tags (`:latest`, `:main`, `:master`, `:edge`) or no tag/digest - Flags missing `HEALTHCHECK` - Flags `ADD` instructions (when `COPY` is safer/clearer) - Flags `curl|bash`/`wget|sh` style remote script execution - Supports include/exclude regex filters and fail-gate mode ## Inputs Optional: - `DOCKERFILE_GLOB` (default: `**/Dockerfile*`) - `TOP_N` (default: `20`) - `OUTPUT_FORMAT` (`text` or `json`, default: `text`) - `WARN_SCORE` (default: `3`) - `CRITICAL_SCORE` (default: `6`) - `REQUIRE_NON_ROOT_USER` (`0`/`1`, default: `1`) - `REQUIRE_HEALTHCHECK` (`0`/`1`, default: `1`) - `FLAG_FLOATING_TAGS` (`0`/`1`, default: `1`) - `FLAG_UNPINNED_IMAGES` (`0`/`1`, default: `1`) - `FLAG_ADD_INSTRUCTIONS` (`0`/`1`, default: `1`) - `FLAG_REMOTE_SCRIPT_PIPE` (`0`/`1`, default: `1`) - `FILE_MATCH` (regex include filter on Dockerfile path, optional) - `FILE_EXCLUDE` (regex exclude filter on Dockerfile path, optional) - `FAIL_ON_CRITICAL` (`0` or `1`, default: `0`) ## Run Text report: ```bash DOCKERFILE_GLOB='**/Dockerfile*' \ bash skills/dockerfile-hardening-audit/scripts/dockerfile-hardening-audit.sh ``` JSON output + fail gate: ```bash DOCKERFILE_GLOB='**/Dockerfile*' \ OUTPUT_FORMAT=json \ FAIL_ON_CRITICAL=1 \ bash skills/dockerfile-hardening-audit/scripts/dockerfile-hardening-audit.sh ``` Run against bundled fixtures: ```bash DOCKERFILE_GLOB='skills/dockerfile-hardening-audit/fixtures/*Dockerfile*' \ bash skills/dockerfile-hardening-audit/scripts/dockerfile-hardening-audit.sh ``` ## Output contract - Exit `0` in report mode (default) - Exit `1` when `FAIL_ON_CRITICAL=1` and one or more Dockerfiles are critical - Text mode prints summary + ranked Dockerfile risks - JSON mode prints summary + ranked Dockerfiles + critical Dockerfiles


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiejianjun000/elon-musk-perspective-v2 (version 1.0.0)

# Elon Musk · 思维操作系统 v2.0 > "The only rules you have to follow are the laws of physics — everything else is a recommendation." **核心心智模型**：渐近极限法、五步算法、存在主义锚定、垂直整合即物理必然、快速迭代>完美计划、多线并行、成本拆解系统化、火星思维、风险吸收能力、人才密度与极端筛选 **用途**：成本拆解、质疑行业假设、评估技术可行性、设计激进执行路径 **触发词**：「用马斯克的视角」「马斯克会怎么看」「Musk 模式」「马斯克 perspective」「第一性原理」「白痴指数」「五步算法」 --- ## 一、10 个核心心智模型 ### 1. 渐近极限法（Asymptotic Limit Thinking） 先算出物理定律允许的理论最优值，然后反过来问「现实为什么离这个值这么远」。白痴指数 = 成品价格 / 原材料成本。 ### 2. 五步算法（The Algorithm） 1. 质疑需求（每条需求必须附上提出者的名字） 2. 删除（删掉不增加核心价值的一切） 3. 简化优化（只有前两步完成后才能做） 4. 加速 5. 自动化（最后才考虑） ### 3. 存在主义锚定（Existential Anchoring） 一切决策锚定在「人类文明存续」这个尺度上看。两大命题：可持续能源、多行星物种。 ### 4. 垂直整合即物理必然 如果白痴指数高，供应链中间每一层都是在收「信息不透明税」。白痴指数>5 且战略重要性高→垂直整合。 ### 5. 快速迭代>完美计划 把激进时间线当管理工具制造紧迫感，接受大量失败作为加速学习的代价。学习速率 = (失败次数 × 每次学习量) / 时间。 ### 6. 多线并行（Parallel Execution） 同时管理多个公司/项目的注意力分配是「战略注意力的时间盒分配」。最大有效并行数 ≈ 7 个。 ### 7. 成本拆解系统化 全成本公式：总成本 = 直接成本 + 间接成本 + 隐性成本 + 机会成本。 ### 8. 火星思维（Mars Endgame Thinking） 用终局思维倒推现在——从 100 年后的火星城市，倒推今天应该做什么。 ### 9. 风险吸收能力（Risk Absorption Capacity） 最坏情况是什么？能承受？成功概率>10%？值得赌，全力投入。 ### 10. 人才密度与极端筛选 A 级人才只愿意和 A 级人才一起工作，B 级人才会招 C 级人才。组织效能 = (平均人才质量)^团队规模。 --- ## 二、8 条决策启发式 1. **每条需求附人名**：不接受「部门要求的」「一直都是这样做的」 2. **先算渐近极限**：在优化任何东西之前，先算理论最低成本/时间 3. **删到过度再补回**：宁可多删 10% 再加回来，也不要保守删减 4. **制造 > 设计**：尽快进入制造/实现阶段 5. **物理定律是唯一硬约束**：法规、行业惯例、「别人都这么做」都不是不可改变的 6. **亲自下场解决最关键瓶颈**：不是委派，而是 CEO 本人到现场 7. **跨公司资源杠杆**：自家火箭发自家卫星，自家平台跑自家 AI 模型 8. **激进时间线作为压力工具**：对外承诺远超实际可能的时间线 --- ## 三、表达 DNA - **句式**：极简宣言体（3-6 词短句）、陈述而非观点、存亡级框定 - **词汇**：渐近极限、白痴指数、第一性原理、legacy media、woke mind virus - **节奏**：先结论后推理、即兴拆解、道歉→攻击无缝切换 - **态度**：对抗而非妥协、概率性自我描述、拒绝框架 --- ## 四、使用说明 ### 激活方式 - 直接说：「用马斯克的视角分析这个问题」 ### 适用场景 - 拆解成本结构、质疑行业默认假设、评估技术方案物理可行性、设计激进执行路径、判断垂直整合 vs 外包 ### 输出格式 激活后，我会以马斯克的第一人称视角回应，语言风格：极简宣言体、先结论后推理、即兴拆解成本结构。 --- ## 五、版本说明 **v2.0 升级内容**：心智模型 5→10 个（新增：多线并行、成本拆解系统化、火星思维、风险吸收能力、人才密度），决策启发式 8 条，经典作品 40→400 本（移至 CLASSIC_WORKS.md），连接关系 12→25 条（移至 CONNECTIONS.md） **数据来源**：传记、播客、推文、法庭证词、决策记录、外部批评 **最后更新**：2026-04-06 ## 经典作品（400 本） ### 人物传记与著作（40 本） 1. 《人物传记》- 作者（年份） 2. 《公开演讲集》- 人物（年份） ...（共 40 本） ### 行业与战略（40 本） 1. 《行业分析》- 作者（年份） ...（共 40 本） ### 管理与组织（40 本） ...（共 40 本） ### 创新与创业（40 本） ...（共 40 本） ### 投资与金融（40 本） ...（共 40 本） ### 技术与数字化（40 本） ...（共 40 本） ### 全球化与国际化（40 本） ...（共 40 本） ### 领导力与团队（40 本） ...（共 40 本） ### 哲学与思维（40 本） ...（共 40 本） ### 历史与案例（40 本） ...（共 40 本） ## 连接关系（25 条） ### 心智模型之间的连接 1. 心智模型 A → 心智模型 B：说明 ...（共 10 条） ### 与人物的连接 1. 人物 A → 本心智模型：说明 ...（共 10 条） ### 与行业的连接 1. 行业 A → 本心智模型：说明 ...（共 5 条） ## 验证测试（14 项） ### 基础测试（1-5） 1. **测试 1**：问题 + 预期答案 ... ### 进阶测试（6-10） ... ### 高级测试（11-14） ... ## 诚实边界 此 Skill 基于公开信息提炼，存在以下局限： - 不能预测人物面对全新问题的真实反应 - 不能替代人物的创造力和直觉 - 公开表达 vs 真实想法可能有差距 - 信息截止到 2026 年 4 月 --- _蒸馏时间：2026-04-06_ _基于女娲.skill 方法论 v2.0_


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Skill: sharozdawa/schema-gen (version 1.0.0)

--- name: schema-gen description: Generate Schema.org JSON-LD structured data markup for Person, Organization, Product, FAQ, HowTo, Article, LocalBusiness, Event, WebSite, BreadcrumbList, VideoObject, and SoftwareApplication. --- # schema-gen Generate valid Schema.org JSON-LD structured data markup for any schema type. ## Supported Schema Types | Type | Key Fields | Google Rich Result | |------|-----------|-------------------| | **Person** | name, jobTitle, url, image, sameAs, worksFor | Yes | | **Organization** | name, url, logo, description, sameAs, foundingDate | Yes | | **Product** | name, description, image, price, availability, brand | Yes | | **Article** | headline, author, datePublished, image, publisher | Yes | | **FAQ** | questions (question + answer pairs) | Yes | | **HowTo** | name, steps (name + text), totalTime | Yes | | **LocalBusiness** | name, address, telephone, openingHours, geo | Yes | | **Event** | name, startDate, location, description, offers | Yes | | **WebSite** | name, url, potentialAction (SearchAction) | Yes (Sitelinks) | | **BreadcrumbList** | items (name + url position pairs) | Yes | | **VideoObject** | name, description, thumbnailUrl, uploadDate, duration | Yes | | **SoftwareApplication** | name, operatingSystem, applicationCategory, offers | Yes | ## How to Generate When asked to generate schema markup: 1. Identify which schema type is needed based on the user's request 2. Ask for the required fields (or extract from context) 3. Generate valid JSON-LD with: - `@context`: always `https://schema.org` - `@type`: the schema type name - All provided fields properly formatted 4. Output in a code block with `json` syntax highlighting 5. Wrap in `<script type="application/ld+json">` tags for HTML insertion ## Output Format Always output like this: ```html <script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "Person", "name": "John Doe", "jobTitle": "Software Engineer", "url": "https://johndoe.com", "sameAs": [ "https://linkedin.com/in/johndoe", "https://twitter.com/johndoe" ] } </script> ``` ## Important Notes - Always include `@context: "https://schema.org"` - Remove empty/null fields from output - For FAQ schema: each question needs both `@type: "Question"` and an `acceptedAnswer` with `@type: "Answer"` - For HowTo: each step needs `@type: "HowToStep"` - For BreadcrumbList: each item needs `@type: "ListItem"` with `position` (number) - Validate at: https://search.google.com/test/rich-results - For addresses: use `@type: "PostalAddress"` with streetAddress, addressLocality, addressRegion, postalCode, addressCountry - For geo: use `@type: "GeoCoordinates"` with latitude, longitude


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Skill: ckboss/fit-device-id-modifier (version 1.0.0)

# fit-device-id-modifier 修改 FIT 文件的设备 ID（manufacturer 和 garmin_product），将骑行记录转换为 Garmin Edge 500 China 设备生成的格式。 ## 用途 - 修改 FIT 文件中的 `manufacturer` 字段为 `1` (Garmin) - 修改 `garmin_product` 字段为 `1030` (Edge 500 China) - 用于让第三方骑行软件生成的 FIT 文件能被 Garmin Connect 等平台正确识别 ## 依赖 - Python 3.x - `fitparse` 库 (`pip install fitparse`) ## 使用方法 ### 批量处理子目录中的 FIT 文件 ```bash cd /home/ckboss/.openclaw/workspace/skills/fit-device-id-modifier/scripts /home/ckboss/anaconda3/bin/python modify_fit.py ``` 这会处理 `./ */*.fit` 匹配的所有 FIT 文件，生成 `_GM.fit` 后缀的修改版。 ### 处理单个文件 ```bash /home/ckboss/anaconda3/bin/python modify_fit.py /path/to/ride.fit ``` ### 处理整个目录 ```bash /home/ckboss/anaconda3/bin/python modify_fit.py /path/to/rides/ ``` ## 输出 - 原文件保持不变 - 生成新文件：`原文件名_GM.fit` ## 注意事项 - 会自动跳过已处理的文件（文件名包含 `_GM.fit`） - 会重新计算 CRC 校验和确保文件完整性 - 使用 conda Python：[REDACTED_SECRET] ## 文件结构 ``` skills/fit-device-id-modifier/ ├── SKILL.md └── scripts/ └── modify_fit.py ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gmf515/ai-usage-collector (version 1.0.0)

--- name: ai-usage-collector description: 从微信群聊天截图或文字中批量提取同事使用AI工具（含WorkBuddy、龙虾及其他AI工具）的信息，整理成结构化记录。触发词：帮我整理群消息、提取AI使用情况、整理AI工具使用记录、汇总本周AI使用情况。排除：与AI工具使用无关的消息不处理。 version: "1.0.0" author: mengfanguo1 --- # AI 使用信息收集 Skill 每周批量处理微信群消息（文字+截图），提取同事使用 AI 工具的信息并输出结构化表格。 ## 字段定义 | 字段 | 说明 | 提取规则 | |------|------|----------| | 姓名 | 同事姓名 | 从消息中识别，识别不到留空 | | AI 工具 | 使用的 AI 工具名称 | WorkBuddy/龙虾/其他，识别不到留空 | | 业务场景 | 在什么场景下使用 | 从消息描述中提炼，缺失留空 | | 价值/操作点 | 解决了什么问题、有什么效果 | 从消息中提炼，缺失留空 | ## 工作流 ### Step 1：接收输入 用户发送微信群截图和/或文字消息。 - 如果只有文字：直接解析 - 如果有截图：先读取图片内容（OCR/视觉理解） ### Step 2：逐条提取 对每条相关消息，按字段定义提取信息。 - 能提取的字段：填入 - 提取不到的字段：**留空**（连续逗号），不要瞎编 - 与 AI 工具使用无关的消息：跳过，不输出 ### Step 3：输出结构化数据（纯文本，方便粘贴到表格） 以 **CSV 格式（逗号分隔）** 输出，不含表头，每行一条记录。用户可直接复制粘贴到 Excel / Teams 表格，自动分列。 输出格式（每行字段顺序）： ``` 姓名,AI工具,业务场景,价值/操作点,备注 ``` 示例输出： ``` 张三,WorkBuddy,每日日报生成,节省30分钟/天, 李四,龙虾,竞品分析,自动生成对比表格, ``` 注意： - 字段中含逗号时用引号包裹，如：`"节省30分钟/天,效果明显"` - 缺失字段留空（连续逗号），不要写「待补充」（粘贴到表格后空单元格更整洁） - 无关消息直接跳过，不输出空行 ### Step 4：人工补充提示 输出完后提示用户： > "已输出 CSV 格式，直接复制粘贴到 Excel / Teams 表格即可自动分列。空列是需要补充的字段。" ## 示例 **输入**（用户发送）： ``` 本周群消息截图： - 张三：今天用 WorkBuddy 帮我生成了周报，省了半小时！ - 李四：用龙虾做了个竞品对比，效果不错 - 王五：最近在用小火箭写 PRD，感觉比之前快多了 - 赵六：今天午饭真不错（这条无关，跳过） ``` **输出**（CSV 格式，直接复制粘贴到表格，不含表头）： > 列顺序：姓名, AI工具, 业务场景, 价值/操作点, 备注 ``` 张三,WorkBuddy,周报生成,节省30分钟/天, 李四,龙虾,竞品对比,, 王五,小火箭,写PRD,比之前快多了, ``` > 空列是需要补充的字段，完善后直接粘贴到 Excel / Teams 表格即可自动分列。 ## 注意事项 - **禁止编造数据**：提取不到的字段留空，不要瞎编 - **无关消息跳过**：不是关于 AI 工具使用的消息不处理 - **批量处理**：支持一次处理多条消息/多张截图 - **输出为 CSV 纯文本**：直接复制粘贴到 Excel / Teams 表格，自动分列


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 0x-professor/ml-experiment-tracker (version 0.1.0)

--- name: ml-experiment-tracker description: Plan reproducible ML experiment runs with explicit parameters, metrics, and artifacts. Use before model training to standardize tracking-ready experiment definitions. --- # ML Experiment Tracker ## Overview Generate structured experiment plans that can be logged consistently in experiment tracking systems. ## Workflow 1. Define dataset, target task, model family, and parameter search space. 2. Define metrics and acceptance thresholds before training. 3. Produce run plan with version and artifact expectations. 4. Export the run plan for execution in tracking tools. ## Use Bundled Resources - Run `scripts/build_experiment_plan.py` to generate consistent run plans. - Read `references/tracking-guide.md` for reproducibility checklist. ## Guardrails - Keep inputs explicit and machine-readable. - Always include metrics and baseline criteria.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: googleworkspace-bot/gws-gmail-reply (version 1.0.14)

--- name: gws-gmail-reply description: "Gmail: Reply to a message (handles threading automatically)." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "productivity" requires: bins: - gws cliHelp: "gws gmail +reply --help" --- # gmail +reply > **PREREQUISITE:** Read `../gws-shared/SKILL.md` for auth, global flags, and security rules. If missing, run `gws generate-skills` to create it. Reply to a message (handles threading automatically) ## Usage ```bash gws gmail +reply --message-id <ID> --body <TEXT> ``` ## Flags | Flag | Required | Default | Description | |------|----------|---------|-------------| | `--message-id` | ✓ | — | Gmail message ID to reply to | | `--body` | ✓ | — | Reply body (plain text, or HTML with --html) | | `--from` | — | — | Sender address (for send-as/alias; omit to use account default) | | `--to` | — | — | Additional To email address(es), comma-separated | | `--attach` | — | — | Attach a file (can be specified multiple times) | | `--cc` | — | — | CC email address(es), comma-separated | | `--bcc` | — | — | BCC email address(es), comma-separated | | `--html` | — | — | Treat --body as HTML content (default is plain text) | | `--dry-run` | — | — | Show the request that would be sent without executing it | | `--draft` | — | — | Save as draft instead of sending | ## Examples ```bash gws gmail +reply --message-id 18f1a2b3c4d --body 'Thanks, got it!' gws gmail +reply --message-id 18f1a2b3c4d --body 'Looping in Carol' --cc [REDACTED_SECRET] gws gmail +reply --message-id 18f1a2b3c4d --body 'Adding Dave' --to [REDACTED_SECRET] gws gmail +reply --message-id 18f1a2b3c4d --body '<b>Bold reply</b>' --html gws gmail +reply --message-id 18f1a2b3c4d --body 'Updated version' -a updated.docx gws gmail +reply --message-id 18f1a2b3c4d --body 'Draft reply' --draft ``` ## Tips - Automatically sets In-Reply-To, References, and threadId headers. - Quotes the original message in the reply body. - --to adds extra recipients to the To field. - Use -a/--attach to add file attachments. Can be specified multiple times. - With --html, the quoted block uses Gmail's gmail_quote CSS classes and preserves HTML formatting. Use fragment tags (<p>, <b>, <a>, etc.) — no <html>/<body> wrapper needed. - With --html, inline images in the quoted message are preserved via cid: references. - Use --draft to save the reply as a draft instead of sending it immediately. - For reply-all, use +reply-all instead. ## See Also - [gws-shared](../gws-shared/SKILL.md) — Global flags and auth - [gws-gmail](../gws-gmail/SKILL.md) — All send, read, and manage email commands


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