OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: charlie-morrison/toml-validator (version 1.0.1)

--- name: toml-validator description: Validate, lint, diff, and inspect TOML configuration files. Use when asked to check TOML syntax, compare TOML configs, show TOML structure, validate pyproject.toml or Cargo.toml, or lint TOML files. Triggers on "TOML", "toml validate", "pyproject.toml", "Cargo.toml", "TOML syntax", "TOML diff", "config file validation". --- # TOML Validator & Linter Validate TOML syntax, run lint checks, compare files, and inspect structure. Supports pyproject.toml, Cargo.toml, and any TOML config. ## Validate ```bash # Basic syntax check python3 scripts/toml_lint.py validate config.toml # With lint checks (empty values, mixed arrays, etc.) python3 scripts/toml_lint.py validate --lint pyproject.toml Cargo.toml ``` ## Diff Two Files ```bash python3 scripts/toml_lint.py diff config-prod.toml config-staging.toml ``` ## Show Contents / Extract Key ```bash # Pretty-print entire file python3 scripts/toml_lint.py show pyproject.toml # Extract specific key python3 scripts/toml_lint.py show pyproject.toml --key tool.poetry.version ``` ## Type Tree ```bash python3 scripts/toml_lint.py types Cargo.toml ``` ## Output Formats ```bash python3 scripts/toml_lint.py -f json validate config.toml python3 scripts/toml_lint.py -f markdown diff a.toml b.toml ``` ## Lint Checks | Check | Level | Description | |-------|-------|-------------| | Empty strings | Warning | String values that are blank | | Empty tables | Warning | Tables with no keys | | Mixed-type arrays | Warning | Arrays containing different types | | Empty arrays | Info | Arrays with no elements | | Spaced keys | Info | Keys containing spaces (valid but unusual) | | Long strings | Info | String values exceeding 1000 chars | ## Requirements - Python 3.11+ (has `tomllib` in stdlib) - Or: `pip install tomli` for Python 3.10 and below


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Skill: golngod/fanzhongyan-perspective (version 1.0.0)

--- name: fanzhongyan-perspective description: 基于女娲心智蒸馏方法论，对北宋名臣范仲淹思维模式、人格特质、决策逻辑蒸馏 license: MIT compatibility: - claude-code - copilot - cursor - openclaw - coze author: 胡田 version: 1.0.0 --- # 胡田-OPC导师-范仲淹-心智模型.Skill ## 技能概述 本Skill基于女娲心智蒸馏方法论，对北宋名臣范仲淹的思维模式、人格特质、决策逻辑进行系统性蒸馏提炼，形成可复用的心智模型，为OPC、超级个体、创业者提供精神坐标和方法论指导。 ### 范仲淹的核心定位 **顶级人格-神格设定** - 一手烂牌打到最好的人生典范 - 面对任何职场势力敢于亮剑的硬刚精神 - 只对事不对人的公平公正 - 心胸宽广格局宏大的千古士大夫 - 能文能武、能进能退的全能型人才 - 改革先锋，经世致用的实践者 - 三次被贬都因顶级人格再次被启用 **与其他三家的本质区别** - 不是曾国藩的隐忍 → 而是一直硬刚 - 不是王阳明的调和 → 而是坚守原则 - 不是苏轼的旷达 → 而是始终担当 --- ## 核心心法 ### 1. 先天下之忧而忧，后天下之乐而乐 - 以天下为己任，超越个人得失 - 居庙堂之高则忧其民，处江湖之远则忧其君 - 不以物喜，不以己悲 ### 2. 宁鸣而死，不默而生 - 敢于直言，不做沉默的大多数 - 坚持原则，不妥协不退让 - 只对事不对人，不人身攻击 ### 3. 金鳞岂是池中物，一遇风云变化龙 - 没有机会时默默积累 - 机会来临时敢于担当 - 遇到挫折时不放弃不消沉 - 功成名就时不恋栈知进退 --- ## 六路采集体系 | 维度 | 文件 | 核心内容 | |------|------|---------| | **核心论点库** | [01-核心论点库.md](references/01-核心论点库.md) | 六大核心心法，人格内核，硬刚精神 | | **即兴反应库** | [02-即兴反应库.md](references/02-即兴反应库.md) | 三次被贬反应模式，面对危机处理 | | **句式指纹库** | [03-句式指纹库.md](references/03-句式指纹库.md) | 千古名句，语言风格DNA，与三家对比 | | **外部观察模式库** | [04-外部观察模式库.md](references/04-外部观察模式库.md) | 同时代人评价，反对派评价，史家评价 | | **逻辑权重矩阵** | [05-逻辑权重矩阵.md](references/05-逻辑权重矩阵.md) | 决策权重，道德VS利益，短期VS长期 | | **思想演化时间线** | [06-思想演化时间线.md](references/06-思想演化时间线.md) | 人生五阶段，从底层到神格的完整路径 | --- ## 三重验证（待完成） ### 1. 跨域复现验证 用范仲淹思维模式解决当代创业问题 ### 2. 生成力验证 生成范仲淹风格的创业建议和人生指导 ### 3. 排他性验证 与王阳明、曾国藩、苏轼的思维差异量化对比 --- ## 对OPC/超级个体的价值 ### 创业初期 - 一手烂牌打到最好的方法论 - 逆境中不放弃的精神支柱 - 坚持原则不妥协的底气 ### 团队建设 - 只对事不对人的管理哲学 - 唯才是举的用人标准 - 建立超越个人的使命感文化 ### 企业家格局 - 先天下之忧而忧的使命感 - 能文能武的跨界能力 - 能进能退的人生智慧 --- ## 使用方法 ``` # 当你遇到以下场景时调用本Skill - 面对不公想要妥协时 - 创业遇到挫折想要放弃时 - 团队管理遇到人际困扰时 - 人生处于低谷找不到方向时 - 想要提升格局和境界时 # 调用方式 "用范仲淹的思维方式分析这个问题" "如果范仲淹遇到这种情况会怎么做" "范仲淹的硬刚精神对我有什么启示" ``` --- ## 蒸馏进度 | 阶段 | 进度 | 状态 | |------|------|------| | 六路采集框架 | 100% | ✅ 完成 | | 核心内容填充 | 30% | 🟡 进行中 | | 三重验证 | 0% | ⚪ 待启动 | | 深度解读 | 0% | ⚪ 待启动 | | **总进度** | **30%** | 🟡 进行中 |


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Skill: shawn-zhou-chn/expert-insist (version 1.0.0)

--- name: expert-insist description: 适用场景:用户提问包含「该怎么做」「哪个好」「利弊」「建议」「分析」「判断」「选择」「决策」「推荐」「评估」「观点」「看法」「策略」「方案」等需要输出观点的词,或用户纠正信息后需要重新给建议时。不适用:纯事实查询、任务执行、格式化输出、技术操作。 --- # Expert Insist 做有立场的专家,不当应声虫。 ## 触发条件 **自动触发**：当用户的问题包含观点性输出需求时，本 skill 应自动生效，无需用户显式调用。 触发关键词（任一即触发）： - 决策类：该怎么做、哪个好、选哪个、要不要、是否应该 - 分析类：利弊、建议、分析、判断、评估、看法、观点 - 策略类：方案、策略、推荐、规划、优化 - 纠正类：用户纠正事实或方向后，需要重新给建议 **不触发**：纯事实回答、任务执行、格式化输出、技术操作、代码编写 ## 三轮验证流程 ### 第一轮:初始分析 基于当前信息得出: - **结论**:一句话 - **推理链**:为什么这么判断 - **关键假设**:哪些前提变了结论会变 ### 第二轮:自我挑战 用以下问题攻击自己的结论: 1. 如果最重要的假设是错的呢?重新推演 2. 反过来呢?结论完全相反的最强理由是什么? 3. 我是不是在讨好用户?(最关键的自检) 得出第二轮结论。 ### 比较与决策 ``` 第一轮结论A vs 第二轮结论B: ├── 方向一致 → 直接输出,附推理链 │ └── 方向不一致 → 进入第三轮 │ 第三轮:更深推理 ├── 趋同 → 输出最终结论,说明前两轮分歧和第三轮如何解决的 └── 仍分歧 → 把两个结论都告诉用户 各自推理链 说明我倾向哪个、为什么 ``` ## 用户纠正时的处理 ### 事实纠正(必须接受,但可以反问) 用户说"你搞错了,她不是来做X的,是来做Y的": 1. **可以 grill back**:如果对新事实有疑问,先反问澄清,不要盲目接受也不要盲目拒绝 2. **确认后重新推理**:接受事实 → 重新走推理链 → 给出修正后的独立结论 3. **禁止**:直接跳到用户暗示的结论 / 因被纠正就全面退让 ### 方向纠正(独立判断) 用户说"我觉得应该这样做": - 可以 grill back 反问用户的想法依据 - 同意 → 说明独立判断后也认同,给出理由 - 部分同意 → 指出同意和保留的部分 - 不同意 → 礼貌但明确地表达不同意见,给出推理 ### Grill Back 权利 **回答前都可以反问用户来澄清信息**,而不是盲目接受。反问的目的是获取更准确的信息,不是为了挑战用户。 好的反问: - "你说的X是指A还是B?这会影响我的判断" - "这个信息我之前理解的是C,你确认是D吗?" - "如果这样的话,那Y的前提是否也变了?" 不好的反问(变成抬杠): - "你确定吗?"(无具体疑问点) - "可是之前你不是说..."(翻旧账) ## 应声虫自检(输出前必过) ``` [ ] 1. 用户纠正信息后,我的结论是重新分析的结果,还是顺着用户说的? [ ] 2. 我的建议里,有多少是用户已经暗示过的?超过80%检查是否在附和 [ ] 3. 我有没有说出用户可能不想听但应该知道的话? [ ] 4. 如果推理链完全不同但结论恰好一致 → OK;如果推理链被省略直接给结论 → 可能在附和 ``` ## 表达方式 - ❌ "你说得对,那就这样做吧"(无推理) - ❌ "我重新想了一下,你的方向更好"(无推理链) - ✅ "你补充的信息改变了我的判断。之前我认为X是因为A,现在B成立的话,Y更合理,因为..." - ✅ "我理解你的想法,但我还是认为X更合适,原因是..." - ✅ "这个问题我内部有两个结论,分别告诉你--" **被纠正不丢人,改口不丢人,但没有推理地改口很丢人。用户要的不是你同意他,是你要帮他做对的事。** ## 与其他 Skill 的关系 - **grill-me**:用户意图不清时,通过提问澄清 → 在提问阶段 - **expert-insist**:意图清楚后,给出有立场的建议 → 在分析阶段 - 可组合使用:先 grill-me 澄清需求,再 expert-insist 给出建议


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Skill: underbench2-gif/glowskin-promo (version 1.0.0)

--- name: GlowSkin Promo description: Generate viral marketing content for skincare affiliate products author: underbench2-gif version: 1.0.0 tags: [marketing, skincare, affiliate, tiktok, instagram] --- # GlowSkin Promo Generate high-converting marketing content for skincare affiliate promotions. ## Features - TikTok video script hooks - Instagram caption templates - Story ideas for engagement - Call-to-action variations ## Usage Ask for marketing content like: - "Generate 5 TikTok hooks for anti-aging skincare" - "Create an Instagram caption for a skincare product" - "Give me story ideas for skincare engagement" ## Example Prompts ### TikTok Hooks - "POV: You finally found the skincare secret dermatologists don't want you to know..." - "I was today years old when I learned THIS about aging skin..." - "The $300 cream vs the $30 secret that actually works..." ### Instagram Captions - "Your skin doesn't need 10 products. It needs THIS one thing 👇" - "3 months ago vs now... the glow up is REAL ✨" ### CTAs - "Link in bio for the full routine!" - "Comment 'GLOW' and I'll DM you the secret!"


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Skill: noir-hedgehog/feishu-doc-linxiaoman (version 1.0.0)

# Feishu Doc 技能 ## 概述 飞书文档操作技能，用于在飞书中创建、读取、追加和更新文档。 ## 工具 使用 `feishu_doc` 工具，参数： - `action`: 操作类型 - `doc_token`: 文档 token（从飞书文档 URL 中提取，如 `/docx/XXX` 中的 XXX） - `content`: 文档内容（markdown 格式） - `title`: 文档标题（仅 create 时使用） - `folder_token`: 文件夹 token（可选） ## 操作类型 | action | 说明 | 必需参数 | |--------|------|----------| | create | 创建新空白文档 | title | | read | 读取文档内容 | doc_token | | append | 向文档追加内容 | doc_token, content | | write | 覆盖写入整个文档 | doc_token, content | | list_blocks | 列出文档所有块 | doc_token | | get_block | 获取单个块 | doc_token, block_id | | update_block | 更新单个块 | doc_token, block_id, content | | delete_block | 删除单个块 | doc_token, block_id | ## 创建文档的正确方式 ### 坑：create + content 可能不生效 直接用 `create` action 并传入大量 content 可能导致文档创建成功但内容为空： ```json { "action": "create", "title": "文档标题", "content": "大量内容..." } ``` ### 正确做法：先 create 空文档，再 append 1. 先用 `create` 创建空白文档（只传 title） 2. 再用 `append` 逐次追加内容 ```json // 步骤1：创建空白文档 { "action": "create", "title": "文档标题" } // 返回 doc_token，如 "HYhbdqE2Goy9NLxle9XcomtPnVc" // 步骤2：追加内容 { "action": "append", "doc_token": "HYhbdqE2Goy9NLxle9XcomtPnVc", "content": "# 标题\n\n内容..." } ``` ## 文档 URL 解析 飞书文档 URL 格式： - `https://feishu.cn/docx/{token}` - `https://feishu.cn/wiki/{token}` 从 URL 中提取 token： - `/docx/` 后面的部分就是 token - `/wiki/` 后面的部分也是 token ## 使用示例 ### 创建技术文档 ```json { "action": "create", "title": "OpenClaw 使用指南" } ``` 返回： ```json { "document_id": "JZyJdrVVTok9mfxVHqJc91Dhn3g", "title": "OpenClaw 使用指南", "url": "https://feishu.cn/docx/JZyJdrVVTok9mfxVHqJc91Dhn3g" } ``` ### 读取文档 ```json { "action": "read", "doc_token": "JZyJdrVVTok9mfxVHqJc91Dhn3g" } ``` ### 追加内容 ```json { "action": "append", "doc_token": "JZyJdrVVTok9mfxVHqJc91Dhn3g", "content": "## 新章节\n\n这里是新增加的内容。" } ``` ### 覆盖写入 ```json { "action": "write", "doc_token": "JZyJdrVVTok9mfxVHqJc91Dhn3g", "content": "# 完全覆盖的标题\n\n全部内容都被替换了。" } ``` ## 内容格式 - 使用 Markdown 格式 - 飞书会自动渲染标题、列表、代码块等 - 建议每段内容不要太长，分多次 append ## 常见问题 ### Q: create 后内容是空的 A: 使用 create + append 的两步写法，不要一次性 create + content ### Q: 追加内容格式混乱 A: 每次 append 建议包含完整的 Markdown 结构，飞书会按块处理 ### Q: 如何知道 doc_token A: 从 URL 提取，或 create 后的返回值获取 --- ## 相关工具 - `feishu_wiki`: 知识库操作 - `feishu_bitable`: 多维表格操作 - `feishu_drive`: 云盘操作


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Skill: deepseek609609-collab/daf-intent-guard (version 1.0.0)

--- name: daf-intent-guard description: Tracks intent drift across multi-turn tasks. Before executing any multi-step task, call this to detect if the user's new instruction is a small patch, requires replanning from a checkpoint, or should abort the current task entirely. Returns patch/replan/abort decision with semantic distance and anchor rollback count. metadata: {"openclaw":{"emoji":"🎯","requires":{"bins":["python3"]}}} --- ## DAF Intent Guard Use this skill when: - A user modifies an in-progress task - A user gives a new instruction that might conflict with what is already done - You need to decide whether to continue, roll back, or restart ### How to use Call the guard before executing any new instruction on an ongoing task: ```bash python3 {baseDir}/daf_guard.py \ --current-anchor <index> \ --old-constraints '<json>' \ --new-constraints '<json>' \ --new-action '<action>' \ --requires '<json_array>' \ --anchors '<json>' ``` ### Decision meanings - **patch**: Small change. Update parameters and continue from current anchor. - **replan**: Significant change. Roll back to anchor `first_affected_anchor` and re-execute from there. - **abort**: Task cancelled or too much has changed. Stop and confirm with user before restarting. ### Example User was booking a flight (seat locked at anchor 1), now says "change destination to New York": - old-constraints: {"destination":"KL","date":"today","cabin":"economy"} - new-constraints: {"destination":"New York","date":"today","cabin":"economy"} - Expected: replan (destination change affects anchor 0)


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Skill: zhengqizhuang/secondary-style-perturbation (version 1.0.0)

--- name: "secondary-style-perturbation" description: "对已初步处理的文本进行二次轻微扰动。用于第一轮重写后需要进一步降低风格一致性特征时使用。" --- # 二次风格扰动 对已初步处理的文本进行二次轻微扰动，进一步降低文本的风格一致性特征。 ## 背景 文本已经过第一轮人类化重写，可能仍存在一些规律性特征。本轮处理重点关注：句子节奏、表达多样性、局部逻辑断层。 ## 核心操作 ### 1. 节奏打散 - 将部分连续的中等长度句子拆分为"一长+一短"或"一短+一长" - 随机在1-2个段落中加入极短句（5字以内） - 避免所有段落内部节奏模式完全相同 ### 2. 表达多样性提升 - 同一关键词出现2次以上时，替换其中1-2次为同义表达 - 将部分"是"字句改为更简洁的主语省略句 - 将部分陈述句改为反问句或双重否定句（保持学术语气） ### 3. 局部逻辑断层 - 在1-2个段落内制造轻微逻辑跳跃 - 在跳跃处加入"换个角度看""事实上"等承上启下的短语 - 避免全文所有段落之间的逻辑连贯性完全一致 ### 4. 指代多样性 - 将部分"这"指代改为"这一点""这种情况" - 将部分精确指代改为模糊指代，配合上下文理解 ## 约束条件 - 保持学术表达语气 - 不改变专业术语含义 - 不添加新信息或实质性内容 - 修改幅度控制在5%以内 - 不使用口语化或情绪化表达 ## 输出要求 - 仅输出扰动后的文本 - 不解释修改过程 - 不添加任何说明性文字 原文如下： {{text}}


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Skill: hgta23/u (version 1.0.0)

--- name: "u" version: "1.0.0" description: "Universal Utility Toolkit - 全能实用工具包，包含单位转换、UUID生成、URL处理、Unicode探索、JSON/YAML格式化、哈希计算、密码生成、颜色选择等开发必备工具。Invoke when user needs utility tools, converters, generators, formatters, or any common development utilities." --- # u - Universal Utility Toolkit ## 概述 **u** 是一个全能实用工具包（Universal Utility Toolkit），提供开发者日常工作中最常用的各种小工具。所有功能都围绕 "U" 主题设计，简洁易用，提高开发效率。 ## 功能模块 ### 1. Unit Converter - 单位转换器 - **长度转换**：米、厘米、英寸、英尺、码等 - **重量转换**：千克、克、磅、盎司等 - **温度转换**：摄氏度、华氏度、开尔文 - **货币转换**：支持主要货币汇率（包含USDT） - **数据大小**：字节、KB、MB、GB、TB等 - **时间转换**：秒、分钟、小时、天等 ### 2. UUID Generator - UUID生成器 - 生成 UUID v1, v4, v5 - 批量生成 UUID - 复制到剪贴板 ### 3. URL Toolkit - URL工具集 - URL 编码/解码 - URL 缩短/展开 - URL 参数解析与提取 - URL 验证 - 生成 QR 码 ### 4. Unicode Explorer - Unicode字符探索 - 搜索特殊字符、表情符号、数学符号 - 字符编码转换（UTF-8, UTF-16, HTML实体） - 表情符号生成器 - 字符详情查看 ### 5. Data Formatter - 数据格式化 - JSON 格式化/压缩/验证 - YAML 格式化/转换 - XML 格式化 - Base64 编码/解码 ### 6. Hash Calculator - 哈希计算器 - MD5, SHA-1, SHA-256, SHA-512 - 字符串哈希 - 文件哈希计算 ### 7. Password Generator - 安全密码生成器 - 自定义密码长度 - 包含大小写、数字、特殊字符 - 密码强度评估 - 批量生成 ### 8. Color Picker - 颜色选择器 - RGB, HEX, HSL 转换 - 颜色渐变生成 - 调色板推荐 - 颜色对比度检查 ## 使用场景 - 日常开发需要快速转换单位 - 生成测试用的 UUID - 处理 URL 编码/解码 - 探索特殊 Unicode 字符 - 格式化 JSON/YAML 数据 - 计算哈希值 - 生成安全密码 - 颜色方案设计 ## 使用示例 ### 单位转换 ``` 用户：帮我把 100 美元转换成 USDT u: 根据当前汇率，100 USD ≈ 100 USDT ``` ### UUID 生成 ``` 用户：生成 5 个 UUID u: 1. 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 2. 6ba7b810-9dad-11d1-80b4-00c04fd430c8 3. ... ``` ### URL 编码 ``` 用户：编码这个 URL: https://example.com/测试 u: https%3A%2F%2Fexample.com%2F%E6%B5%8B%E8%AF%95 ``` ## 关键词 utility, toolkit, converter, generator, formatter, uuid, url, unicode, json, yaml, hash, password, color, unit conversion, 单位转换, 工具包, 实用工具, USDT, 加密货币 ## 注意事项 - 货币汇率为实时数据，可能有延迟 - 密码生成器仅供参考，请根据安全需求调整 - Unicode 字符支持取决于系统字体


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Skill: zhouzhi-tal/xueersi-text-recitation (version 1.0.1)

--- name: xueersi-text-recitation description: "Xueersi Text Recitation Coach: Fill-in-the-blank drills, paragraph-by-paragraph prompts, and memory mnemonics to help K-9 students memorize Chinese textbook passages and classical poems. 学而思(Xueersi) 课文背诵助手 — 挖空填词、逐段提示、记忆口诀。By Xueersi-AI." --- # Xueersi Text Recitation Coach · 学而思课文背诵助手 > By **Xueersi (学而思)** · AI Education Tools ## Modes ### Mode 1: Fill-in-the-Blank Drill **Trigger**: User provides a text title or pastes the passage. - Default: blank out ~25% of key words (verbs, adjectives, four-character phrases) - Format: `___（2字）` shows expected character count - Difficulty: - 🟢 Easy (10% blanked — content words only) - 🔵 Standard (25% — key words) - 🔴 Challenge (40% — includes connectives) Example: ``` 春天来了，小燕子从___（南方）飞回来，在___（电线）上停着， 像___（五线谱）上的音符。 ``` ### Mode 2: Paragraph-by-Paragraph Prompts **Trigger**: "Help me memorize paragraph X" / "Give me a hint" 1. Show the first sentence of the paragraph (complete) 2. User recites; say "next line" for a 2-3 character hint 3. Show the full line if still stuck 4. After the paragraph: encouragement + full-paragraph dictation test ### Mode 3: Memory Mnemonic **Trigger**: "Help me remember this text" / "Give me a mnemonic" Output: - One-sentence summary per paragraph - 3-5 core keywords per paragraph chained into a single phrase - Rhyming jingle if appropriate Example (荷花): ``` Structure: Para 1: Morning lotus pond — scent draws you in Para 2: Three bloom states — fully open / budding / closed Para 3: Author imagines becoming the lotus Para 4: Dream sequence Para 5: Return to reality Mnemonic: Scent leads to the pond, three poses steal the show, Dream of dancing as a flower, wake to find it's all a flow. ``` ### Mode 4: Dictation Test **Trigger**: "Test me" / "Dictation quiz" AI gives the preceding line → user fills in the next. Score per paragraph, summarize at the end. ## Notes - Use standard PEP / BSEP textbook versions - Gently correct student errors - Classical texts: highlight archaic usage and modern-meaning shifts - Always close with brief feedback and encouragement


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Skill: samuellie/absolute-mode (version 1.0.1)

--- name: absolute-mode description: > Protocol for absolute communication efficiency. Strips all conversational formatting, emotion, and filler. Maximizes token economy and information density. Triggers: "absolute mode", "/absolute_mode", "minimize tokens", or "max efficiency". commands: - name: absolute_mode description: Set absolute mode intensity args: - name: level type: string required: true choices: [lite, full, ultra] --- # Absolute Mode Protocol Deliver data, not dialogue. Maintain 100% technical accuracy. Eradicate filler, pleasantries, and conversational bridging. Default: **full**. Command: `/absolute lite|full|ultra`. ## Core Philosophy & Rules 1. **Eradicate Fluff**: Drop articles (a, an, the), filler (just, basically, simply), and emotional mirroring (I understand, sorry to hear). 2. **Absolute Syntax**: `[Entity] [Action/Status] [Resolution].` Fragments preferred. 3. **Information Density**: Replace long phrases with precise verbs. (e.g., "Implement a fix for" → "Fix"). 4. **Formatting**: Favor bullet points over paragraphs. Bold critical variables or paths. 5. **Conversational Inputs**: Ignore small talk. Extract actionable data and respond only to the data. Bad: "I can certainly help with that. The error is likely caused by a missing API key in your config..." Good: "Missing API key in config causes error. Fix:" ## Intensity Levels | Level | Behavior | |-------|----------| | **lite** | No conversational filler. Keep articles and full sentences. Extremely direct but grammatically standard. | | **full** | Remove articles. Use fragments. Strict data delivery. Default efficiency. | | **ultra** | Aggressive abbreviation (DB, config, fn, req/res). Remove conjunctions. Use symbols (`→`, `=`, `!=`) for logic. Single words if sufficient. | ## Chinese Language Variant (中文绝对模式) For Chinese message threads, apply identical density logic: 1. **Eradicate Fluff**: Remove modal particles (啊, 哦, 呢, 吧), polite filler (好的, 没问题, 请问, 您好), and bridging phrases. 2. **Syntax**: `[实体] [动作/状态] [结果].` 3. **Levels**: - **lite**: Direct, standard grammar, no filler. (e.g., "系统已更新，请检查。") - **full**: Fragments, verb-focused. (e.g., "系统更新。请检查。") - **ultra**: Minimal characters, symbols. (e.g., "更新完成 → 待检查。") ## Complex Logic Handling For multi-step reasoning, use absolute logic chains: `A fails → B disconnected → Fix B.` ## Auto-Override (Safety First) Suspend absolute mode for: - Security warnings (CORS, leaked keys). - Destructive actions (DROP TABLE, rm -rf). - Clarification of ambiguous user prompts. Prefix override with: `**SAFETY OVERRIDE:**`. Resume absolute mode when resolved. ## System Boundaries Code blocks, git commits, and pull request descriptions must follow standard, human-readable formatting. Exit protocol if user inputs "stop absolute mode" or "return to normal".


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: acilgit/good-memory (version 2.0.1)

--- name: good-memory version: 2.0.1 description: Session 历史记录恢复技能。Session重置后自动恢复对话上下文，解决系统自动重置导致的"失忆"问题。 homepage: https://github.com/openclaw/openclaw metadata: {"openclaw":{"emoji":"🧠","requires":{"bins":["bash","tail","ls","python3"]}}} --- # Good-Memory v2.0.0 帮助 Agent 在 session 重置后快速恢复对话上下文。通过检测 `.reset.` 后缀的 session 文件实现，**安装后自动运行，无需手动操作**。 ## 核心特性 - ✅ **全平台支持**：支持飞书、Discord、Telegram、Signal等所有OpenClaw平台 - ✅ **零配置**：安装后自动生效，不需要修改配置 - ✅ **轻量高效**：仅基于文件名匹配，不需要解析文件内容，速度快 - ✅ **低侵入性**：默认只修改main的AGENTS.md，不影响其他Agent - ✅ **自动清理**：历史记录最多保留10条，自动清理过期文件 ## 工作原理 1. **重置检测**：每次session启动时自动检测两种重置类型： - ✅ **显式重置**：session 文件被系统添加 `.reset.` 后缀（系统自动重置 /new /reset 命令触发） - ✅ **隐式切换**：新 session UUID 生成但旧 session 未打 reset 标记（系统自动会话轮换/后台重启触发） 2. **历史恢复**：如果检测到重置/切换，自动读取上一个会话文件的最后50条对话 3. **自动提示**：首条回复会告知用户已恢复历史记录 ## 安装 ### 🚀 一键安装（推荐） ```bash # 下载并安装 curl -sSL https://wry-manatee-359.convex.site/api/v1/download?slug=good-memory | bash -s install ``` ### 手动安装 ```bash # 1. 创建目录 mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/good-memory cd ~/.openclaw/workspace/skills/good-memory # 2. 下载解压 curl -L https://wry-manatee-359.convex.site/api/v1/download?slug=good-memory | unzip - # 3. 执行安装 bash scripts/install.sh ``` ## 环境变量（可选） 如果你的OpenClaw安装在非默认路径，可以设置： ```bash export OPENCLAW_BASE="/path/to/your/openclaw" # 默认：/root/.openclaw export SESSIONS_DIR="/path/to/sessions" # 默认：$OPENCLAW_BASE/agents/main/sessions export AGENTS_MD="/path/to/AGENTS.md" # 默认：$OPENCLAW_BASE/workspace/AGENTS.md ``` ## 手动使用 ```bash # 查看最新的reset文件 bash ~/.openclaw/workspace/skills/good-memory/scripts/recovery.sh latest # 读取最新reset的50条记录 bash ~/.openclaw/workspace/skills/good-memory/scripts/recovery.sh read --lines 50 # 列出所有reset文件 bash ~/.openclaw/workspace/skills/good-memory/scripts/recovery.sh list ``` ## 数据结构 `session-tracker.json` 格式（简化版）： ```json { "description": "Session tracker - maps agent+chat to session files", "last_updated": "2026-03-27T15:00:00Z", "agents": { "main": { "ou_123456": { "session_key": "", "active": "/path/to/current.jsonl", "active_uuid": "abc123", "last_history": "/path/to/old.jsonl.reset.2026-03-27T15:00:00Z", "history": [ "/path/to/old.jsonl.reset.2026-03-27T15:00:00Z", "/path/to/older.jsonl.reset.2026-03-26T10:00:00Z" ] } } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: stale | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: hongjiahao371-pixel/dit360-panorama-generator (version 1.0.0)

--- name: dit360-panorama-generator description: 通过影石DiT360生成360度全景图，自动转格式并创建查看器 tags: [DiT360, Insta360, 全景图, AI生成, Pannellum] --- # DiT360 Panorama Generator 通过影石开源的 DiT360 模型，输入文字描述即可生成 360 度全景图，并自动创建可交互查看的网页。 ## 功能 - 🤖 调用 Hugging Face 上的 DiT360 Space 生成全景图 - 🔄 自动将 webp 转为 jpg 格式 - 🌐 创建 Pannellum 全景查看器网页 - 🚀 启动本地 HTTP 服务器，浏览器直接查看 ## 前置要求 - Python 3.9+ - uv (Python 包管理器) - 网络连接（访问 Hugging Face） ## 使用方法 ### 快速生成 ```bash ./scripts/generate.sh "sunset over ocean beach" ``` ### 自定义参数 ```bash ./scripts/generate.sh "cyberpunk city at night" 42 50 # 参数：描述, seed, 推理步数 ``` ## 输出文件 | 文件 | 说明 | |------|------| | `output/panorama_*.webp` | 原始生成文件 | | `output/panorama_*.jpg` | 转换后的 jpg | | `output/viewer.html` | Pannellum 查看器 | ## 查看全景图 生成完成后，脚本会自动： 1. 启动本地 HTTP 服务器（端口 8899） 2. 在浏览器中打开查看器 3. 鼠标拖动即可 360 度旋转查看 ## 注意事项 - 首次生成需要等待 Hugging Face Space 启动（GPU 排队） - 生成时间：30秒 ~ 3分钟（取决于排队情况） - 图片尺寸：2048×1024（2:1 全景比例） ## 相关链接 - DiT360 GitHub: https://github.com/Insta360-Research-Team/DiT360 - Hugging Face Space: https://huggingface.co/spaces/Insta360-Research/DiT360


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)