OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: ryan-wuxl/prd-writer-pro (version 1.0.0)

--- name: prd-writer description: | 专业的产品需求文档（PRD）撰写助手。用于将产品需求转化为结构清晰、内容完整的 PRD 文档。 **使用场景：** (1) 新产品功能的需求文档撰写 (2) 现有功能的优化需求文档 (3) 将用户故事转化为 PRD (4) 快速生成 PRD 初稿 **触发词：** "写PRD"、"生成PRD"、"产品需求文档"、"PRD文档" metadata: version: "1.0.0" author: "Ryan" tags: ["product", "prd", "documentation"] --- # PRD Writer - 产品需求文档撰写助手 将产品需求转化为专业、结构化的 PRD 文档。 ## 工作流程 ### 步骤 1：需求分析 在开始撰写 PRD 之前，必须充分理解需求： **需要收集的信息：** - [ ] 功能背景：为什么要做这个功能？解决什么问题？ - [ ] 目标用户：这个功能为谁而做？ - [ ] 核心场景：用户在什么场景下使用？ - [ ] 业务目标：期望达到什么效果？（数据指标） - [ ] 竞品参考：有竞品参考吗？差异化点是什么？ - [ ] 约束条件：有什么技术/资源/时间限制？ **分析输出：** ```markdown ## 需求摘要 - 功能名称： - 功能背景： - 目标用户： - 核心场景： - 业务目标： - 优先级：P0/P1/P2 - 期望上线时间： ``` ### 步骤 2：PRD 文档输出 基于需求分析，输出完整的 PRD 文档： --- ## PRD 文档模板 ```markdown # PRD：{功能名称} ## 1. 文档信息 | 项目 | 内容 | |------|------| | 文档版本 | v1.0 | | 创建日期 | YYYY-MM-DD | | 作者 | | | 评审人 | | | 状态 | 草稿/评审中/已确认 | ## 2. 背景与目标 ### 2.1 背景 {描述为什么要做这个功能，当前存在的问题或机会} ### 2.2 目标 {描述期望达到的业务目标和用户价值} ### 2.3 成功指标 - 指标1：{具体指标}，目标值：{数值} - 指标2：{具体指标}，目标值：{数值} ## 3. 用户场景 ### 3.1 目标用户 {描述目标用户画像} ### 3.2 用户故事 作为 {用户角色}，我希望 {需求}，以便 {价值}。 ### 3.3 使用场景 **场景1：** {场景描述} - 触发条件： - 用户行为： - 预期结果： ## 4. 功能需求 ### 4.1 功能清单 | 功能模块 | 功能点 | 优先级 | 备注 | |---------|--------|--------|------| | 模块A | 功能点1 | P0 | | | 模块A | 功能点2 | P1 | | | 模块B | 功能点3 | P0 | | ### 4.2 功能详情 #### 4.2.1 {功能点名称} **需求描述：** {详细描述功能需求} **交互流程：** 1. 步骤1： 2. 步骤2： 3. 步骤3： **页面元素：** | 元素 | 类型 | 说明 | 校验规则 | |------|------|------|---------| | | | | | **异常处理：** - 异常场景1：{处理方式} - 异常场景2：{处理方式} **埋点需求：** - 事件1：{事件名称}，{触发时机} - 事件2：{事件名称}，{触发时机} ## 5. 非功能需求 ### 5.1 性能需求 - {性能指标要求} ### 5.2 安全需求 - {安全要求} ### 5.3 兼容性需求 - {兼容性要求} ## 6. 界面原型 ### 6.1 页面流程图 {描述页面流转} ### 6.2 关键页面 {描述关键页面的布局和内容} ## 7. 数据需求 ### 7.1 数据埋点 {列出需要埋点的事件和属性} ### 7.2 数据报表 {列出需要的数据报表} ## 8. 风险评估 | 风险类型 | 风险描述 | 影响程度 | 应对措施 | |---------|---------|---------|---------| | 技术风险 | | 高/中/低 | | | 业务风险 | | 高/中/低 | | | 资源风险 | | 高/中/低 | | ## 9. 项目计划 ### 9.1 里程碑 | 阶段 | 交付物 | 截止日期 | 负责人 | |------|--------|---------|--------| | 需求评审 | PRD定稿 | | | | 设计阶段 | 设计稿 | | | | 开发阶段 | 功能上线 | | | | 验收阶段 | 验收通过 | | | ### 9.2 依赖项 - {列出项目依赖的其他团队或功能} ## 10. 附录 ### 10.1 术语表 - {术语}：{解释} ### 10.2 参考文档 - {文档链接} ### 10.3 变更记录 | 版本 | 日期 | 变更内容 | 作者 | |------|------|---------|------| | v1.0 | | 初稿 | | ``` --- ## 使用示例 ### 示例 1：新功能 PRD **用户输入：** > 我们要做一个"智能股价提醒"功能，让用户可以设置股价提醒，当股价达到设定价位时通过飞书通知用户。 **步骤 1 - 需求分析：** - 功能背景：用户需要实时监控股价，及时获取交易信号 - 目标用户：个人投资者 - 核心场景：设置提醒价位 → 系统监控 → 触发通知 - 业务目标：提升用户交易效率，增加用户粘性 **步骤 2 - PRD 输出：** [按照模板输出完整 PRD] ### 示例 2：功能优化 PRD **用户输入：** > 优化现有的股价监控功能，增加批量设置和智能推荐价位功能。 **步骤 1 - 需求分析：** - 功能背景：现有功能只能单只股票设置，效率低 - 目标用户：持仓多只股票的用户 - 核心场景：批量导入股票 → 智能推荐价位 → 一键设置 **步骤 2 - PRD 输出：** [按照模板输出完整 PRD] ## 注意事项 1. **先分析，后输出** - 不要跳过需求分析直接写 PRD 2. **保持简洁** - PRD 不是越厚越好，关键信息清晰即可 3. **可验证** - 每个需求都应该是可测试、可验证的 4. **及时同步** - PRD 是协作工具，需要与团队同步评审 5. **版本管理** - 重大变更需要记录变更历史 ## 输出格式 - 使用 Markdown 格式 - 表格用于结构化信息 - 列表用于枚举项 - 代码块用于示例数据


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sunnyhot/polymarket-autopilot (version 1.0.0)

--- name: polymarket-autopilot version: 1.0.0 description: Automated paper trading on Polymarket using AI agents. Monitors trends, manages portfolio, and executes trades based on strategies. author: sunnyhot license: MIT keywords: - polymarket - trading - ai-trading - automation - prediction-markets --- # Polymarket AutoPilot - AI 预测市场自动交易 **使用 AI 智能体自动监控和交易 Polymarket 预测市场** --- ## ✨ 核心功能 ### 🔍 **市场监控** - ✅ 自动监控预测市场数据 - ✅ 追踪市场趋势变化 - ✅ 实时价格更新 ### 📊 **数据分析** - ✅ 技术指标分析 - ✅ 市场情绪分析 - ✅ 交易量分析 ### 🤖 **自动交易** - ✅ 策略自动执行 - ✅ 风险管理 - ✅ 止损/止盈设置 ### 📈 **投资组合管理** - ✅ 头寸跟踪 - ✅ 盈亏计算 - ✅ 绩效分析 ### 💬 **Discord 通知** - ✅ 交易信号提醒 - ✅ 每日报告 - ✅ 异常告警 --- ## 🚀 使用方法 ### **1. 自动监控模式**（推荐） 定时任务已配置，每天早上 8 点运行： ```bash # 运行频率: 每天 8:00 AM # 推送频道: Discord # 报告类型: 市场分析和交易机会 ``` --- ### **2. 手动触发** ```bash node /Users/xufan65/.openclaw/workspace/skills/polymarket-autopilot/scripts/autopilot.cjs ``` **功能**: - 获取市场数据 - 分析趋势 - 生成报告 - 推送到 Discord --- ## 📋 报告格式 ``` 📊 Polymarket 每日报告 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 日期: 2026-03-14 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📈 如览 总头寸: 3 总价值: $1,234.56 盈亏: +$56.78 (+4.8%) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📊 市场分析 交易量: 1,234,567 趋势: 上涨 情绪: 看涨 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 💡 交易机会 1. BTC > $100,000 - 强烈看涨 2. ETH > $50,000 - 中性 3. SOL > $25,000 - 上涨 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚠️ 风险提示 - 市场波动性增加 - 注意风险管理 ``` --- ## 🔧 配置文件 ### `config/settings.json` ```json { "polymarket": { "apiKey": "YOUR_POLYMARKET_API_KEY" }, "discord": { "channel": "discord", "to": "channel:YOUR_DISCORD_CHANNEL_ID" }, "trading": { "maxPositions": 10, "stopLoss": 0.05, "takeProfit": 0.10 } } ``` --- ## 📝 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-14) - ✅ 初始版本 - ✅ 市场监控 - ✅ 数据分析 - ✅ Discord 报告 --- **🚀 让 AI 噶💰 为你自动交易 Polymarket！**


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: 1kalin/afrexai-policy-writer (version 1.0.0)

# Policy Writer Generate professional internal policies for any business function — HR, IT, finance, compliance, data privacy, acceptable use, and more. ## Usage Tell your agent what policy you need: - "Write an acceptable use policy for our SaaS platform" - "Create a data retention policy for GDPR compliance" - "Draft a remote work policy for a 50-person company" ## What You Get 1. **Executive summary** — what the policy covers and why it exists 2. **Scope** — who it applies to 3. **Policy statements** — clear, enforceable rules 4. **Procedures** — step-by-step implementation 5. **Compliance references** — relevant regulations (GDPR, SOC2, HIPAA, etc.) 6. **Review schedule** — when to update ## Prompt When the user asks for a policy document, generate a complete, professional policy using this structure: ``` # [Policy Name] **Effective Date:** [Today's date] **Version:** 1.0 **Owner:** [Department] **Review Cycle:** Annual ## 1. Purpose [Why this policy exists — 2-3 sentences] ## 2. Scope [Who and what this covers] ## 3. Definitions [Key terms used in the policy] ## 4. Policy Statements [Numbered, clear rules — the meat of the document] ## 5. Procedures [Step-by-step implementation guidance] ## 6. Compliance & Legal References [Relevant regulations, standards, frameworks] ## 7. Enforcement [What happens when the policy is violated] ## 8. Review & Updates [How often reviewed, who approves changes] ``` Adjust formality and detail based on company size. Startup = lean and practical. Enterprise = comprehensive with approval workflows. ## Tips - Pair with industry-specific context packs for regulation-aware policies - Stack multiple policies into an employee handbook - Use for ISO 27001, SOC2, GDPR documentation prep ## More Tools - [AI Agent Context Packs](https://afrexai-cto.github.io/context-packs/) — industry-specific agent configs ($47/pack) - [AI Revenue Leak Calculator](https://afrexai-cto.github.io/ai-revenue-calculator/) — find where manual processes cost you money - [Agent Setup Wizard](https://afrexai-cto.github.io/agent-setup/) — configure your AI agent in minutes


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dll-create/airdrop-monitor-cn (version 0.1.3)

--- name: airdrop-monitor-cn description: 空投任务与公告监控助手。监控项目公告页/文档页的内容变化，提取截止时间线索，识别高风险关键词与可疑链接，输出可执行的每日行动清单。用于把“刷空投”变成可重复的监控流程（本地运行 + 可选计费）。 --- # Airdrop Monitor CN (实战版) ## 1) 准备配置 创建监控配置（可直接复制 `config.example.json`）： ```json { "projects": [ { "name": "ExampleProject", "sources": [ {"name": "Official Announcement", "url": "https://example.com/announcements"}, {"name": "Docs", "url": "https://example.com/docs"} ] } ] } ``` ## 2) 本地运行（无计费） ```bash cd skills/airdrop-monitor-cn python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python app.py --config config.example.json ``` 输出内容包含： - 变化来源（哪些页面内容变了） - 截止时间线索（自动从文本中提取） - 风险提示（助记词/私钥/可疑链接） - 今日 Top 动作（可直接执行） ## 3) 启用 SkillPay 计费（可选） ```bash export SKILL_BILLING_API_KEY="sk_xxx" export SKILL_ID=[REDACTED_SECRET] export SKILL_PRICE_USDT="0.001" # 可选：每次调用扣费 python app.py --config config.example.json --channel discord --raw-user-id 123456 ``` 余额不足时返回 `payment_url`，用户充值后重试。 快速自检： ```bash python verify_billing.py --user-id discord_123456 --amount 0.001 ``` ## 4) 定时执行（建议） 每 15 分钟跑一次（示例）： ```bash */15 * * * * cd /path/to/skills/airdrop-monitor-cn && /path/to/.venv/bin/python app.py --config config.prod.json >> monitor.log 2>&1 ``` ## 5) 风险边界 - 不承诺收益 - 不提供投资建议 - 不索要私钥或助记词


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: ktsslytop/videowei-copywriter (version 1.0.1)

--- name: videowei-copywriter description: 视频号带货文案生成技能。当用户需要生成视频号带货文案时激活，包括：（1）输入食材/书籍/话题，要求生成视频号带货文案；（2）要求按模板写文案；（3）要求写抗炎食物类/健康类带货脚本；（4）用户要求批量生成多条文案；（5）要求学习爆款文案结构。技能基于秋叶读书6篇爆款文案库的完整结构，包含11个核心爆点。 --- # 视频号带货文案生成技能 ## 核心模板骨架（11个爆点·完整版） ### 对话格式 - **角色A**：专家/老师，有态度，敢说反常识的话 - **角色B**：普通人/学生，代表观众提问，说出心里话 - **语气**：口语化，像老朋友聊天，禁止说教 ### 完整文案结构（顺序不能乱） **① 开头第1句 — 损失警告法** > A：[食材名]买回家，千万别[错误做法]——[后果：钱白花/营养没了/等于白吃] **①b 场景代入法（更爆的开头Variant）** > A：停下先把手里那盘[食材名]放下，[具体错误动作描写]，先别急着[错误步骤]！ 这个场景代入法开头是所有爆款中流量最强的结构： - 把观众直接拉进一个具体的生活场景 - 用"停下！"制造强烈的现场感 - 画面感极强，让人立刻产生代入感 - 参考：大蒜篇开头"A：停下先把手里那盘蒜末放下" **② B的第1句捧哏 — 制造悬念** > B：谁能想到原来我们吃错了这么多年 **③ A引用权威 — 背书建立信任** > 《抗炎食物》+ 作者利兹·斯特雷特 + 研究数据 **④ 具体数字冲击 — 数据可视化** > "吸收率从不到30%到90%以上，整整三倍" **⑤ 食物协同原理 — 降维比喻** > "花青素碰上脂肪，就像钥匙碰上锁" **⑥ 错误做法拆解 — 具体步骤** > "第一用清水泡，第二用热水烫" **⑦ 时间节点细节 — 加入时间讲究** > "早上空腹吃效果最好，睡前效果差" **⑧ 排除法 — 告知不能买什么** > "蓝莓干更不行，高温烘干花青素全毁" **⑨ A总结要点 — 四件套不能做** > "记住了这四件套，营养才真正补进身体" **⑩ 结尾互动 — 接福许愿钩子** > "评论区留2026平安健康，咱们一起接好福气" **⑪ 共情升华 — 对中老年人说话** > "转发给家里那个不知道的人" ### 逼单话术（在结尾前加入） - 引发好奇：罗列书中2-3个未提及的实用点 - 明确指引：点左下角 / 进橱窗 --- ## 字数标准（重要更新） - 目标：**2000-3000字** - 时长：适合**7-10分钟**视频朗读 - 每分钟约280-300字 - 节奏：多在中间段落展开，详细讲原理、讲场景、讲故事，让内容更饱满 --- ## 文案填充技巧（让内容更丰富的方向） 当需要写长版文案时，在每个爆点下补充： **③权威背书后**：补充1-2个真实案例或研究数据，让权威更可信 **④数字冲击后**：举一个生活中的具体例子，让人"感同身受" **⑤食物协同原理**：详细解释原理1-2句，让观众真正"懂" **⑥错误做法拆解**：每个错误做法后追加一句"后果是什么"，加深印象 **⑦时间/搭配讲究**：加入具体场景描述，如"早上配麦片""下午配酸奶"等 **⑨总结时**：把四件套拆成四句话，每句加上"因为……"，形成记忆链 --- ## 批量生成技巧 同一食材要出多条文案时，对AI说： - "换开头：给我3个不同角度的黄金3秒反常识开头" - "换结尾：改成更感人的共情结尾，针对[人群]" - "深挖内容：书中关于这个食材还有哪些吃法？" --- ## 参考文件 - `references/爆款模板库.md` — 6篇完整范文结构解析 - `references/话术库.md` — 评论区互动3大万能钩子


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: fhbillwer/ws-charts (version 1.0.0)

--- AIGC: ContentProducer: Minimax Agent AI ContentPropagator: Minimax Agent AI Label: AIGC ProduceID: [REDACTED_SECRET] PropagateID: [REDACTED_SECRET] ReservedCode1: 30450220523b3daaa248d967fe97391aa13fda1793879c910013e54b83ee8a2ffcfd82fe022100b6c92ea572a9f963151276ed8ecc6cba961dddca7467d55d7f45d1f59cbaeecc ReservedCode2: 304402200d910980d39921d29b356c3b98fe963f50b952fd39217c34f71c88627ce8b9ba02202bbc7adbc8fa912fd3becc46131f8f626a95f763ad4e857b0036f562e3863852 description: 图表生成。根据数据自动生成专业图表。 metadata: category: 数据分析 emoji: "\U0001F4C9" triggers: - 图表 - charts - 生成图表 name: charts --- # Charts 技能 帮你快速生成图表。 ## 使用方式 告诉我： 1. 图表类型 2. 数据 3. 样式要求 ## 示例 ``` 生成一个柱状图 数据：Q1:100, Q2:150, Q3:200, Q4:180 ``` --- **输出**: 图片或 HTML **位置**: `/workspace/reports/charts/`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: abdullah944/game-balance-notes-skill (version 0.1.0)

--- name: "Game Balance Notes Skill" version: 0.1.0 slug: "game-balance-notes-skill" description: "Guides structured help for Game Balance Notes using clear templates, checks, and safe defaults (category: Game Design)." category: "Game Design" tags: - "game" - "game-balance-notes" - "openclaw" - "templates" generated: "2026-05-25" --- ## Purpose Guides structured help for Game Balance Notes using clear templates, checks, and safe defaults (category: Game Design). ## When to use - When you want structured guidance in the "Game Design" area. - When you need copy-paste-safe templates rather than improvised shell commands. - When you want repeatable prompts the agent can follow without external scraping. ## Safety rules - Do not collect passwords, OTPs, private keys, wallets, seeds, or session secrets. - Do not propose remote installers that execute unseen code or chained download-and-run snippets. - Keep outputs factual and reversible: prefer checklists over irreversible destructive actions. ## Inputs - Your goal in one paragraph (no secrets). - Optional constraints: audience, tone, length, deadline. - Optional pasted notes you own the rights to (keep PII minimal). ## Output format - A concise plan - Numbered checklist - Short next-actions list - Optional draft copy blocks you can edit ## Example prompts - Help me outline a concise plan using the Game Balance Notes approach. - Critique my draft outputs and suggest safer, clearer wording for Game Balance Notes. - Produce a checklist I can reuse weekly for Game Balance Notes without requesting private data. ## Support / Donate If this skill helps your workflow, you can support maintenance here: - PayPal: https://www.paypal.com/donate/?hosted_button_id=MJHCRZA9Z4X7Y

path: metadata.json
content: {
  "slug": "game-balance-notes-skill",
  "name": "Game Balance Notes Skill",
  "version": "0.1.0",
  "tags": [
    "game",
    "game-balance-notes",
    "openclaw",
    "templates"
  ],
  "category": "Game Design",
  "changelog": [
    {
      "version": "0.1.0",
      "date": "2026-05-25",
      "notes": "Generated from local idea bank (no AI). Pending Telegram approval."
    }
  ]
}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bingze00000/market-analysis-cn-jarvis (version 1.0.1)

--- name: market-analysis-cn-jarvis description: "市场分析服务 | Market Analysis Service. 企业市场趋势分析 | Enterprise market trend analysis. 竞品分析 | Competitor analysis. 用户行为洞察 | User behavior insights. 触发词：市场分析、竞品分析、market analysis、趋势." author: 赚钱小能手 metadata: openclaw: emoji: 📊 pricing: basic_analysis: "10 USDC" deep_analysis: "30 USDC" monthly_subscription: "50 USDC" --- # 市场分析服务 专业市场分析服务，帮助企业做出更明智的决策。 ## 服务内容 ### 1. 市场趋势分析（$10） - 行业趋势 - 市场规模 - 增长预测 ### 2. 竞品分析（$20） - 竞争对手分析 - SWOT 分析 - 差异化建议 ### 3. 用户行为分析（$20） - 用户画像 - 行为模式 - 转化漏斗 ### 4. 深度分析报告（$30） - 综合分析 - 战略建议 - 行动计划 ## API ```bash POST /analyze { "type": "market_trend", "industry": "AI Agent", "region": "China" } ``` ## 收费 | 服务 | 价格 | |------|------| | 基础分析 | $10 | | 竞品分析 | $20 | | 用户分析 | $20 | | 深度报告 | $30 | | 月度订阅 | $50 | --- *专业分析 = 明智决策 📊*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codenova58/trending-cycling (version 0.1.0)

--- name: "网红骑行" description: "提供关于网红骑行的推荐清单、打卡路线与指南。用户搜索网红骑行或规划相关出行时调用。" --- # 网红骑行 ## 筛选项 - 难度/里程/海拔/路况（铺装/土路） - 季节/气候/最佳时段/是否需要预约或许可 - 安全（补给点/紧急撤退/信号覆盖）/亲子或萌宠友好 ## 返回字段 - 路线图/用时/交通方式/补给点与洗手间 - 风景亮点/拍摄位/人流情况/风险点 - 天气预警/装备清单/环保与无痕原则 ## 示例请求 - “杭州 网红骑行 雨季友好路线（坡度≤8%）” - “深圳 网红骑行 城市步道串联（地铁直达）” ## 更新频率 - 每周迭代，结合新热度与口碑反馈 ## 注意事项 - 高峰期排队较久，建议提前预约或错峰 - 部分项目有拍摄限制或最低消费，按现场规则执行


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: greaterpeter/filesystem-access-greaterpeter (version 1.0.0)

--- name: filesystem-access-greaterpeter description: 安全的本地文件读/写/列表能力，默认只在 OpenClaw workspace 目录内工作。 --- ## 使用建议 - 当你需要查看、编辑或列出工作区内的文件时使用本技能。 - 仅访问相对路径或工作区子目录，避免越权访问用户其他目录。 - 典型场景：查看日志、生成 Markdown 报告、保存脚本或配置文件。 ## 安全约束 - 禁止在 workspace 之外执行写入操作。 - 避免删除用户重要文件，如配置、源码或系统文件。

path: _meta.json
content: ownerId: kn78bmy56q6qv39n1ev8sapzxh82d0d8
slug: filesystem-access-greaterpeter
version: 1.0.0
publishedAt: 1772766756762

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sreejith77/skill-installer (version 1.1.1)

--- name: clawhub description: Install, search, update, and manage skills from ClawHub (the public OpenClaw skill registry). Use when the user wants to install a skill by slug (e.g. "clawhub install summarize"), search for skills, update installed skills, or manage ClawHub skills in any way. --- # ClawHub Skill Manager Install and manage skills from [ClawHub](https://clawhub.ai), the public skill registry for OpenClaw. ## Prerequisites The `clawhub` CLI must be available on PATH. Verify with `which clawhub`. If missing, ask the user to install it manually: ```bash npm i -g clawhub ``` Do not auto-install without user confirmation. ## Commands ### Install a skill ```bash cd ~/.openclaw/workspace && clawhub install <slug> ``` - `<slug>` is the skill identifier from ClawHub (e.g. `summarize`, `weather`, `coding-agent`) - Skills are installed into `./skills/` under the workspace - A new OpenClaw session is needed to pick up the skill ### Search for skills ```bash clawhub search "<query>" ``` ### Update skills ```bash # Update a specific skill clawhub update <slug> # Update all installed skills clawhub update --all ``` ### Other useful commands ```bash clawhub info <slug> # Show skill details clawhub list # List installed skills clawhub --help # Full CLI reference ``` ## Workflow 1. Ensure `clawhub` CLI is installed (check with `which clawhub`, install if missing) 2. `cd` to the workspace directory: `~/.openclaw/workspace` 3. Run the appropriate `clawhub` command 4. Inform the user to start a new session (or restart gateway) for the skill to take effect ## Installing via WhatsApp Users can install skills by messaging the OpenClaw agent on WhatsApp: ``` clawhub install <slug> ``` Example: `clawhub install summarize` The agent will handle CLI installation and confirm when the skill is ready. ## Notes - All ClawHub skills are public and open - Treat third-party skills as untrusted — review before enabling - Workspace skills (`<workspace>/skills/`) take highest precedence over managed and bundled skills


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ykabps1314/rn-skills-tywx (version 1.0.1)

--- name: xiaohongshu-creator description: > 小红书爆款内容全自动创作助手，专注「时尚穿搭与新中式美学」赛道。 自动完成素材收集、选题筛选、文案生成、AI配图（通义万相）、本地归档的完整流程。 Use when: 用户说"创作小红书"、"收集素材"、"根据XXX创作"，或需要批量生成小红书图文笔记。 NOT for: 其他平台（抖音/微博）的内容创作，也不用于分析已发布笔记的数据表现。 --- # 小红书爆款创作助手 ## When to Run - 用户说「创作小红书」— 运行完整流程，默认生成 2 条笔记 - 用户说「收集素材」— 仅运行素材收集与选题筛选（Step 1-2） - 用户说「根据"XXX"创作」— 跳过选题，直接根据指定主题创作 - 用户说「创作小红书 N条」— 生成指定数量笔记 ## Workflow ### Step 1: 素材收集 使用 WebSearch 工具**并行搜索**多平台热门素材： - 小红书站内：`小红书 穿搭 热门趋势 2026`、`小红书 新中式穿搭 爆款`、`小红书 {当季关键词} 穿搭` - 微博/抖音：`微博 时尚穿搭 热搜 今日`、`抖音 穿搭 流行趋势 本周` - 时尚资讯：`Vogue China fashion trend 2026`、`时尚芭莎 穿搭趋势` - 国际趋势：`Pinterest fashion trend aesthetic 2026`、`Instagram Chinese fashion aesthetic trend` 整理为结构化列表，每条包含：话题名称、热度指标、来源平台、赛道关联度评分（1-10）。 ### Step 2: 选题筛选 1. 读取 `config/keywords.json` 获取赛道关键词库 2. 按权重评分排序：赛道匹配度 40% + 热度 30% + 差异化 20% + 内容可塑性 10% 3. 读取 `history.json` 去重：近7天未创作过、同风格不连续超2次、穿搭类与新中式交替 4. 选出排名最高的 2 个选题（或用户指定数量） ### Step 3: 文案生成 1. 读取 `config/title-formulas.json`，根据选题类型选标题公式 2. 标题：18-25字，含情绪词+风格关键词+行动暗示，1-2个emoji，用 `｜` 或 `·` 分隔 3. 正文：种草型结构（hook → 主题介绍 → 单品拆解 → 搭配技巧 → 互动引导），300-600字，口语化 4. 话题标签：从 `config/keywords.json` 选取 5-8 个（2热门 + 2-3精准 + 1-2长尾） ### Step 4: 图片生成 1. 读取 `config/image-styles.json` 获取风格 prompt 预设 2. 为每条笔记生成 6 张图片 prompt（cover + page_1~5） 3. 调用通义万相 API（`$DASHSCOPE_API_KEY`）： - 提交：`curl -s "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis"` + async header - 轮询：`curl -s "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}"`，间隔3秒，最大60秒 - 下载：`curl -s -o "{路径}/{文件名}.png" "{图片URL}"` 4. 6张图片并行提交，统一轮询。API 失败则跳过图片，文案中标注「图片待补充」 ### Step 5: 本地保存 1. 创建 `output/{YYYY-MM-DD}_{选题简称}/` 目录 2. 保存 `文案.md`（标题+正文+标签+发布建议） 3. 保存 `metadata.json`（创建时间、选题、风格、图片数量、状态） 4. 更新 `history.json` 追加本次创作记录 ## Output Format ``` 创作完成！ 本次生成 {N} 条笔记： 1. {标题1} 目录：{输出目录1} 风格：{风格标签} 图片：{N}张已生成 2. {标题2} 目录：{输出目录2} 风格：{风格标签} 图片：{N}张已生成 发布建议： - 第1条建议 {时间段1} 发布 - 第2条建议 {时间段2} 发布 预计API成本：¥{金额} ``` ## Season Awareness 根据当前月份自动调整内容方向： - 春季（3-5月）：春日穿搭、轻薄叠穿、踏青出游、樱花季 - 夏季（6-8月）：清凉穿搭、防晒时尚、度假风、薄纱透气 - 秋季（9-11月）：秋冬叠穿、毛衣外搭、暖色系、层次感 - 冬季（12-2月）：保暖时尚、大衣穿搭、节日穿搭、新年新中式 ## Notes - 同一篇笔记的6张图片必须使用相同人物描述和色调 - 文案必须原创，不直接复制搜索结果 - 穿搭建议要具体可操作，标注单品类型 - 文案结尾必须有互动引导 - 每次生成控制在12张图以内（2笔记 x 6张），turbo模型约 ¥0.48/次 - 环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY` 需提前设置（阿里云百炼平台获取）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: claudiodrusus/shelly-social-media-scheduler (version 1.0.0)

# Social Media Scheduler 📅 Generate a full week of social media content for any topic or niche. Outputs platform-optimized posts for **Twitter/X**, **LinkedIn**, and **Instagram**. ## Usage ```bash # Generate a week of posts for a topic ./generate.sh "artificial intelligence" # Specify a niche audience ./generate.sh "sustainable fashion" "eco-conscious millennials" ``` ### Arguments 1. **Topic/Niche** (required) — The subject for your content week 2. **Target Audience** (optional) — Who you're writing for (default: "general audience") ### Output Creates `content-calendar.md` in the current directory with: - 7 days of posts (Mon–Sun) - 3 platform variants per day (Twitter, LinkedIn, Instagram) - Hashtag suggestions per platform - Best posting times - Content mix (educational, engagement, promotional, storytelling) ## Content Strategy Built In The generator follows a proven weekly content mix: | Day | Theme | |-----|-------| | Mon | Motivational / Week opener | | Tue | Educational / How-to | | Wed | Engagement / Question | | Thu | Behind-the-scenes / Story | | Fri | Tip / Quick win | | Sat | Curated / Industry news | | Sun | Reflection / Community | ## Platform Guidelines - **Twitter/X**: ≤280 chars, punchy, 2-3 hashtags, thread hooks - **LinkedIn**: Professional tone, 1-3 paragraphs, thought leadership, 3-5 hashtags - **Instagram**: Visual-first caption, storytelling, 5-10 hashtags, CTA in bio link ## Requirements - Bash + `cat` (that's it — the script generates a markdown template you can customize) - For AI-powered personalization, pipe output to your favorite LLM ## Example ```bash ./generate.sh "productivity tips" "remote workers" # → Creates content-calendar.md with 21 ready-to-post drafts ``` ## Author 🦞 Shelly — [@ShellyToMillion](https://twitter.com/ShellyToMillion)


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