OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: leooooooow/creator-content-scorecard (version 1.0.0)

# Creator Content Scorecard Score a creator content draft, published post, or content concept so operators can judge quality, conversion fitness, and what to improve before the next iteration. Use this skill when a user wants a structured evaluation of creator-led content for ecommerce, affiliate, or TikTok Shop workflows. It is useful for turning subjective reactions like “this feels weak” into a practical scorecard with diagnosis and next steps. ## Solves Content reviews often fail because feedback stays vague: - “The hook is weak” but nobody explains why - “It feels off-brand” without clear criteria - “It may not convert” without identifying the missing proof, offer, or CTA - different reviewers focus on different things, so quality is inconsistent Goal: **Turn creator content into a score-based review with clear reasons, risks, and highest-impact fixes.** ## Use when - Reviewing a creator script, draft, raw clip, caption, or published post - Comparing multiple content options before approval - Auditing why content feels weak even if it looks polished - Giving creators actionable feedback instead of taste-based comments - Building a repeatable QC process for creator or affiliate content ## Do not use when - The user needs full attribution analysis or media-buying performance modeling - There is no real content artifact or summary to evaluate - The task is legal/compliance review only ## Inputs - Content asset, transcript, script, caption, or summary - Product and offer details - Target audience - Channel and format - Goal of the content (click, sale, add to cart, lead, engagement) - Key proof points or claims - CTA expectation - Known constraints (brand, compliance, creator style) ## Workflow 1. Restate what the content is trying to do. 2. Score the content across the most important dimensions. 3. Explain what is helping and hurting performance. 4. Identify the 3 biggest gaps limiting conversion or retention. 5. Recommend concrete revisions in priority order. 6. End with a go / revise / reject recommendation. ## Scoring dimensions Use a 1-5 score for each: - Hook strength - Audience relevance - Problem-solution clarity - Product demonstration / specificity - Proof / credibility - Offer clarity - CTA strength - Native creator feel - Conversion readiness ## Output Return: 1. Content summary 2. Score table or bullet score list 3. What is working 4. Biggest gaps 5. Priority fixes 6. Final recommendation: go / revise / reject ## Quality bar - Specific to creator commerce and conversion logic - Distinguish engagement strength from sales strength - Prioritize feedback by likely business impact - Avoid fake precision and generic creative-writing notes - Make the feedback usable by operators and creators immediately ## Resource See `references/output-template.md`.


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Skill: crecendow/zentao-autoreport (version 1.0.2)

--- name: zentao-autoreport description: 禅道自动记工时技能。用户描述今天做了什么事，自动搜索匹配任务，确认后调用禅道API记录工时。支持智能匹配、自动重新登录、正确计算剩余工时。使用 recordworkhour 接口，适配禅道 21.x 开源版。 --- # 禅道自动记工时 ## 功能 用户说「今天做了xxx，花了x小时」，自动： 1. 查询用户**所有任务** 2. **智能匹配**：将用户描述匹配到对应的任务 3. **向用户确认**：匹配结果是否正确 4. 确认后**自动记录工时**： - 重新登录获取最新有效的 `zentaosid`（防止过期） - 查询任务当前剩余工时 - 计算新剩余 = 当前剩余 - 本次消耗 - 调用 `recordworkhour` 接口提交 - 返回成功结果 ## 配置要求 使用前必须询问用户获取： - `ZENTAO_URL` - 禅道服务器地址（如 `https://zentao.example.com/`） - `ZENTAO_ACCOUNT` - 登录用户名 - `ZENTAO_PASSWORD` - 登录密码 - `ZENTAO_TOKEN` - API Token（可选，用于通过 Token 方式访问任务信息） 配置保存到 `$HOME/.config/zentao/.env`（例如 `/home/user/.config/zentao/.env` 或 macOS 的 `/Users/username/.config/zentao/.env`） **注意**：脚本会自动处理登录和会话管理，无需手动获取 ZENTAO_SID。 ## 工作流程 ### 1. 初始化 - 如果配置文件不存在 → 询问用户获取配置 - 如果配置文件存在 → 直接使用 ### 2. 用户输入 用户提供今天做的工作描述（可多个），例如： ``` 我今天做了数据治理的现场对接问题，帮我记录一下工时 2小时 ``` 或者： ``` 今天做了： 1. 数据治理现场对接 2小时 2. 需求评审 1小时 ``` ### 3. 匹配任务 - 自动登录获取最新 zentaosid - 获取用户**所有任务** - 语义匹配工作描述到任务 - 列出匹配结果，向用户确认 - 如果用户说不对 → 重新匹配或让用户指定任务ID ### 4. 记录工时 确认后，对每个任务： 1. 重新登录获取最新 `zentaosid`（防止过期） 2. 通过 API 查询任务当前剩余工时 3. 计算 `newLeft = currentLeft - consumed` 4. 调用 `recordworkhour` 接口提交记录 5. 检查返回结果是否 `{"result":"success"}` ### 5. 返回结果 汇总所有记录，告诉用户成功/失败 ## 脚本 执行时优先检查 Python 环境，如果有 Python 则使用 `.py` 版本，否则使用 `.sh` 版本。 - `scripts/report.py` / `scripts/report.sh` - 主要执行脚本，处理一条工时记录 - `scripts/match-tasks.py` / `scripts/match-tasks.sh` - 获取所有任务并匹配 ## 接口说明 使用禅道 21.x 开源版正确的 `recordworkhour` 接口，适配全新 RND UI： - 接口路径：`index.php?m=task&f=recordworkhour&taskID={taskID}` - 需要 `zentaosid` cookie（每次重新登录获取最新） - 支持指定日期（默认今天） - 返回 JSON `result: success` 表示成功 ## 使用示例 用户说： > 我今天做了数据治理现场对接，花了2小时 AI： > 匹配结果：**任务 356 - 数据治理协助（张三）**，匹配度 100%，确认记录吗？ 用户： > 可以 AI： > 🎉 成功记录！ > - 任务 356：2小时，"数据治理现场对接" > - 当前累计：36小时，剩余：28小时


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Skill: nubzparmesan/minnow-web-research (version 1.0.0)

--- name: Web Research description: Efficient research without token waste. Triage hard, fetch sparingly. When to search vs fetch vs give up. --- # Web Research Efficient research without token waste. Triage hard, fetch sparingly. ## The Rule Know what you're looking for before fetching anything. A vague search leads to vague results and expensive fetches. ## Triage Order 1. **Search snippets first** — most facts live in the snippet. If it answers the question, stop. 2. **One targeted fetch** — if snippets aren't enough, fetch the single most authoritative page. 3. **Never fetch to browse** — "let me see what's on this page" is the wrong move. Have a specific question first. ## Platform Research Checklist - API docs (official, linked from homepage or GitHub) - Pricing page (what's free, what's paid, limits) - Community hub (Discord, Reddit, forum — shows real activity vs. ghost town) - Recent activity (last commit, last post, last update — anything older than 6 months is a flag) ## Fact-Checking - Minimum 2 independent sources. Wikipedia + the site claiming the fact doesn't count. - Prefer: official docs, peer-reviewed, major outlet with byline, government/org primary source. - One source is a lead, not a conclusion. ## Red Flags for Unreliable Sources - No author, no date, no links to primary sources - SEO-stuffed content (headers every 2 sentences, "In this article we will...") - Domain registered last year, high-traffic topic — likely scraper farm - Claims without citations, or citations that don't say what's claimed ## Synthesis Rule 3 bullet points max. Format: - **What it is** — one sentence - **What matters** — the key fact or insight - **What to watch** — caveat, limitation, or next question Resist the urge to dump everything you found. The goal is the answer, not the research. ## Token Traps to Avoid - Don't fetch a page to get a fact that was in the snippet - Don't search 5 times when 1 targeted query works <!-- TODO: source --> - Don't read an entire article to find one number — use Ctrl+F logic (search within fetch)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: raise7727/bilibili-summary-raise (version 1.0.0)

--- name: bilibili-summary description: 通过内置脚本获取B站视频信息并总结 user-invocable: true --- # 功能 输入 B站视频链接，返回视频信息并总结 --- # 执行流程 1. 接收用户输入（URL 或 BV号） 2. 调用内部脚本： scripts/fetch.js 3. 获取 JSON 数据 4. 生成总结 --- # 输出格式 - 标题： - UP主： - 播放量： - 点赞数： - 内容总结： --- # 约束 - 必须调用内部 scripts - 不允许使用 web_fetch - 不允许使用 browser


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: richardsun700/execution-verifier (version 1.1.0)

--- name: execution-verifier description: Enforce real progress for long-running tasks by separating execution from reporting. Use when users complain that the agent is "saying it's working" without concrete output, when a task is stalling, or when you need a hard proof loop (file changes, commit checks, and blocker alerts) every 15-30 minutes. --- # Execution Verifier Use this skill to prevent fake progress. ## Core policy - Treat "no artifact change" as "no progress". - Report only hard evidence: file changes, line deltas, commits, test outputs. - If no evidence is detected in the time window, report blocker + immediate next action. ## Minimal operating loop (30 min) 1. **Execute** one concrete next action from OPEN_TASKS. 2. **Write artifacts** (target files must change). 3. **Verify** with `scripts/verify_progress.py`. 4. **Report** in strict 3-line format. ## Strict report format 1) 已完成：`<file path + concrete change>` 2) 进行中：`<current actionable step>` 3) 下一步+ETA：`<next step + time>` If verification fails, replace line 1 with: `本轮无新增（原因：<blocker>）`. ## Verifier command ```bash python3 skills/execution-verifier/scripts/verify_progress.py \ --project-dir projects/ai-human-co-production \ --status projects/ai-human-co-production/STATUS.md \ --open-tasks projects/ai-human-co-production/OPEN_TASKS.md \ --window-min 30 ``` ## Closed-loop mode (verify → auto-execute → re-verify) Use built-in script: ```bash python3 skills/execution-verifier/scripts/verify_execute_verify.py \ --verify-cmd "python3 skills/execution-verifier/scripts/verify_progress.py --project-dir projects/ai-human-co-production --status projects/ai-human-co-production/STATUS.md --open-tasks projects/ai-human-co-production/OPEN_TASKS.md --window-min 30" \ --execute-cmd "openclaw cron run fc567f18-83fa-426c-8181-71a10f4568b3 --force" ``` Behavior: - Step A: verify current progress - Step B: if no progress, auto-trigger executor - Step C: verify again - Output JSON includes `before`, `triggered_execute`, `after` ## Cron pattern (recommended) Use two jobs: - **Executor job (isolated agentTurn, every 30m):** do real work + write files. - **Verifier job (main systemEvent, every 30m offset +5m):** run closed-loop script above. Never run report-only cron without verifier.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: gdp6539/datamaster-pro (version 1.0.1)

--- name: data-analysis-skill description: 数据分析技能包 - 自动抓取、清洗、可视化、生成报告。适合数据分析师、运营人员，告别 Excel 手工操作。 version: 1.0.0 author: AI-Company tags: [data, analysis, visualization, report, automation, 数据分析, 可视化] license: MIT --- # 数据分析技能包 DataMaster Pro ## 一句话介绍 自动抓取数据、智能清洗、一键可视化、生成专业报告。 ## 解决什么问题？ - 数据分散：多个来源手动复制粘贴 → 一键抓取聚合 - 清洗耗时：Excel 公式搞半天 → 自动识别并清洗 - 图表难看：不会做可视化 → 一键生成专业图表 - 报告难写：不会写分析 → AI 自动生成洞察 ## 功能清单 - 🌐 数据抓取：网页爬取、API 对接、数据库连接 - 🧹 数据清洗：去重、补缺、格式化、异常检测 - 📊 可视化：折线图、柱状图、饼图、热力图、散点图 - 📝 报告生成：自动生成数据分析报告（Markdown/HTML/PDF） - 🔄 定时任务：支持定时抓取和分析 ## 快速开始 ### 安装 ```bash # 进入技能包目录 cd data-analysis-skill npm install ``` ### 使用命令 ```bash # 网页数据抓取 /data-fetch <URL> --selector "table.data" # API 数据获取 /data-api <API_URL> --method GET --output data.json # 数据清洗 /data-clean data.json --rules clean-rules.json # 生成可视化图表 /data-viz data.csv --type bar --title "销售趋势" # 完整分析报告 /data-report data.csv --template business --output report.md ``` ### 配置示例 ```json { "sources": [ { "type": "web", "url": "https://example.com/data", "selector": "table tbody tr", "schedule": "0 9 * * *" }, { "type": "api", "url": "https://api.example.com/v1/data", "headers": { "Authorization": "Bearer TOKEN" } } ], "cleaning": { "removeDuplicates": true, "fillMissing": "mean", "normalizeColumns": ["price", "quantity"] }, "visualization": { "defaultChartType": "bar", "colors": ["#4CAF50", "#2196F3", "#FF9800"], "width": 800, "height": 400 } } ``` ## 文件结构 ``` data-analysis-skill/ ├── SKILL.md # 技能定义（本文件） ├── README.md # 产品说明 ├── TUTORIAL.md # 傻瓜式教程 ├── install.bat # 一键安装 ├── run.bat # 一键运行 ├── config.json # 配置示例 ├── package.json # 依赖管理 ├── scripts/ # 核心代码 │ ├── data-fetch.js # 数据抓取 │ ├── data-clean.js # 数据清洗 │ ├── data-viz.js # 可视化生成 │ └── data-report.js # 报告生成 ├── templates/ # 报告模板 │ ├── business.md # 商业报告模板 │ ├── technical.md # 技术报告模板 │ └── weekly.md # 周报模板 └── examples/ # 示例文件 ├── sample-data.csv └── sample-report.md ``` ## 核心脚本说明 ### data-fetch.js - 数据抓取 支持三种数据源： - **网页抓取**：CSS 选择器提取表格/列表数据 - **API 请求**：GET/POST 请求，支持认证 - **数据库**：MySQL/PostgreSQL/MongoDB 连接 ### data-clean.js - 数据清洗 - 去重、去空值 - 格式标准化（日期、数字、文本） - 异常值检测与处理 - 数据类型转换 ### data-viz.js - 可视化 - 自动推荐最佳图表类型 - 支持自定义样式 - 输出 SVG/PNG/HTML ### data-report.js - 报告生成 - AI 驱动的数据洞察 - 多种模板可选 - 支持导出 Markdown/HTML/PDF ## 适用人群 - 数据分析师 - 运营人员 - 市场研究员 - 产品经理 - 财务人员 ## 价格 - 基础版：¥99（网页抓取+基础清洗+5种图表） - 进阶版：¥199（API对接+高级清洗+10种图表+报告模板） - 专业版：¥299（数据库连接+AI洞察+定制模板+1对1指导） --- *开发者：AI-Company* *联系：通过ClawHub*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: googleworkspace-bot/recipe-find-free-time (version 1.0.13)

--- name: recipe-find-free-time description: "Query Google Calendar free/busy status for multiple users to find a meeting slot." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "recipe" domain: "scheduling" requires: bins: - gws skills: - gws-calendar --- # Find Free Time Across Calendars > **PREREQUISITE:** Load the following skills to execute this recipe: `gws-calendar` Query Google Calendar free/busy status for multiple users to find a meeting slot. ## Steps 1. Query free/busy: `gws calendar freebusy query --json '{"timeMin": "2024-03-18T08:00:00Z", "timeMax": "2024-03-18T18:00:00Z", "items": [{"id": "[REDACTED_SECRET]"}, {"id": "[REDACTED_SECRET]"}]}'` 2. Review the output to find overlapping free slots 3. Create event in the free slot: `gws calendar +insert --summary 'Meeting' --attendee [REDACTED_SECRET] --attendee [REDACTED_SECRET] --start '2024-03-18T14:00:00' --end '2024-03-18T14:30:00'`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cinience/alicloud-ai-translation-anytrans (version 1.0.3)

--- name: alicloud-ai-translation-anytrans description: Manage Alibaba Cloud TongyiTranslate (AnyTrans) via OpenAPI/SDK. Use whenever the user needs translation service resource operations in Alibaba Cloud, including list/create/update actions, task status checks, and troubleshooting AnyTrans API workflows. version: 1.0.0 --- Category: service # TongyiTranslate Use Alibaba Cloud OpenAPI (RPC) with official SDKs or OpenAPI Explorer to manage resources for TongyiTranslate. ## Workflow 1) Confirm region, resource identifiers, and desired action. 2) Discover API list and required parameters (see references). 3) Call API with SDK or OpenAPI Explorer. 4) Verify results with describe/list APIs. ## AccessKey priority (must follow) 1) Environment variables: `ALICLOUD_ACCESS_KEY_ID` / `ALICLOUD_ACCESS_KEY_SECRET` / `ALICLOUD_REGION_ID` Region policy: `ALICLOUD_REGION_ID` is an optional default. If unset, decide the most reasonable region for the task; if unclear, ask the user. 2) Shared config file: `~/.alibabacloud/credentials` ## API discovery - Product code: `AnyTrans` - Default API version: `2025-07-07` - Use OpenAPI metadata endpoints to list APIs and get schemas (see references). ## High-frequency operation patterns 1) Inventory/list: prefer `List*` / `Describe*` APIs to get current resources. 2) Change/configure: prefer `Create*` / `Update*` / `Modify*` / `Set*` APIs for mutations. 3) Status/troubleshoot: prefer `Get*` / `Query*` / `Describe*Status` APIs for diagnosis. ## Minimal executable quickstart Use metadata-first discovery before calling business APIs: ```bash python scripts/list_openapi_meta_apis.py ``` Optional overrides: ```bash python scripts/list_openapi_meta_apis.py --product-code <ProductCode> --version <Version> ``` The script writes API inventory artifacts under the skill output directory. ## Output policy If you need to save responses or generated artifacts, write them under: [REDACTED_SECRET] ## Validation ```bash mkdir -p output/alicloud-ai-translation-anytrans for f in skills/ai/translation/alicloud-ai-translation-anytrans/scripts/*.py; do python3 -m py_compile "$f" done echo "py_compile_ok" > output/alicloud-ai-translation-anytrans/validate.txt ``` Pass criteria: command exits 0 and `output/alicloud-ai-translation-anytrans/validate.txt` is generated. ## Output And Evidence - Save artifacts, command outputs, and API response summaries under `output/alicloud-ai-translation-anytrans/`. - Include key parameters (region/resource id/time range) in evidence files for reproducibility. ## Prerequisites - Configure least-privilege Alibaba Cloud credentials before execution. - Prefer environment variables: `ALICLOUD_ACCESS_KEY_ID`, `ALICLOUD_ACCESS_KEY_SECRET`, optional `ALICLOUD_REGION_ID`. - If region is unclear, ask the user before running mutating operations. ## References - Sources: `references/sources.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mok888/spf-unified-workflow (version 2.20.0)

--- name: superpower-with-files description: Unified AI workflow with persistent memory, TDD execution, and 15 productivity skills. Use when starting any coding project or when you need planning, execution, debugging, or code review workflows. --- # Superpower with Files 🚀 The ultimate unified AI workflow combining **persistent memory loops** with **high-speed TDD execution**. ## Features - **Persistent AI Memory**: AI agents never "lose their spot" thanks to Manus-style file logging - **Dynamic TDD Loop**: Built-in instructions for writing tests before code - **Workspace Clutter Control**: All AI logs routed to unified directory - **Prompt-Driven Paths**: Tell the agent where to save files directly in your prompt ## Included Skills (15) | Skill | Purpose | |-------|---------| | using-superpowers | How to find and use skills | | planning-with-files | Persistent memory loops | | spf-write-plan | Create implementation plans | | spf-exec-plan | Execute plans with TDD | | test-driven-development | TDD workflow | | systematic-debugging | Debug process | | brainstorming | Idea generation | | dispatching-parallel-agents | Multi-agent coordination | | subagent-driven-development | Subagent patterns | | requesting-code-review | PR review requests | | receiving-code-review | Handle review feedback | | finishing-a-development-branch | Branch completion | | verification-before-completion | Pre-merge checks | | using-git-worktrees | Worktree workflow | | writing-skills | Create new skills | ## Quick Start 1. Clone the repository 2. Point your AI agent at the `/skills` folder 3. Use `/spf-plan` to create a plan 4. Use `/spf-execute` to implement ## Source https://github.com/mok888/superpower-with-files


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: wangpeng258/earthquake-info-query (version 1.0.3)

--- name: earthquake-info-query entry: scripts/main.js --- # 地震信息查询 Skill 查询中国地震台网中心（CENC）的地震目录数据，支持按震级、时间、地区范围筛选，结果可按时间、震级、深度排序。 ## 触发方式 当用户提到以下内容时，调用此 Skill： - 询问最近/近期/今天的**地震**信息 - 询问某个地区是否有**地震**发生 - 询问某次**地震**的震级、震源深度、位置等详情 - 询问**震级**大于某个值的地震 - 询问**全球**或**中国**范围内的地震情况 - 查询特定**时间段**内的地震记录 关键词：地震、震级、震源、震动、地震台网、地震信息 ## 参数说明 调用 execute(input) 时，input 为对象，支持以下字段： | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | | ------------- | ------- | ------ | ------------------------------------------------ | | startMg | number | 0 | 最小震级，范围 0-10 | | endMg | number | 10 | 最大震级，范围 0-10 | | locationRange | number | 1 | 地区范围：1=中国范围，2=全球范围 | | orderBy | string | id | 排序字段：id(时间)、magnitude(震级)、depth(深度) | | isAsc | boolean | false | 是否升序排列，false=降序 | | startTime | string | 3天前 | 起始日期，格式 YYYY-MM-DD HH:mm:ss | | endTime | string | 今天 | 结束日期，格式 YYYY-MM-DD HH:mm:ss | > 所有参数均为可选。不传任何参数时，默认查询最近 3 天中国范围内的全部地震，按时间降序。 ## 返回值格式 **成功时：** { "status": "success", "count": 3, "data": [ { "id": 12345, "oriTime": "2024-04-15 08:30:00", "locName": "四川宜宾市珙县", "magnitude": 4.5, "focDepth": 10, "epiLat": 28.45, "epiLon": 104.72 } ] } 每条记录字段说明： | 字段 | 说明 | | --------- | ------------- | | id | 地震 ID | | oriTime | 发震时间 | | locName | 参考位置名称 | | magnitude | 震级 (M) | | focDepth | 震源深度 (km) | | epiLat | 纬度 | | epiLon | 经度 | **失败时：** { "status": "error", "type": "param_error", "message": "参数 startMg 超出范围 [0, 10]，收到: 12" } type 取值：param_error（参数校验错误）、request_error（网络或服务端错误） ## 使用用例 ### 用例 1：查询最近3天的地震（默认） 用户：最近有没有地震？ execute({}) ### 用例 2：查询5级以上的地震 用户：最近有没有5级以上的地震？ execute({ startMg: 5.0 }) ### 用例 3：查询特定时间段的地震 用户：2024年1月有哪些地震？ execute({ startTime: '2024-01-01 00:00:00', endTime: '2024-01-31 23:59:59' }) ### 用例 4：查询全球范围的地震 用户：全球范围内最近有什么地震？ execute({ locationRange: 2 }) ### 用例 5：按震级排序，查最大的地震 用户：最近最强的地震是哪个？ execute({ orderBy: 'magnitude', isAsc: false }) ### 用例 6：查询3到5级之间的地震，按深度升序 用户：最近3到5级的地震有哪些，按深度从小到大排一下 execute({ startMg: 3.0, endMg: 5.0, orderBy: 'depth', isAsc: true }) ## Agent 提示词 当用户询问关于"地震"、"震动"、"震级"等信息时，请调用此技能。根据用户描述提取对应参数： - 提到"X级以上" → 设置 startMg 为 X - 提到"X级以下"或"X级以内" → 设置 endMg 为 X - 提到"全球" → 设置 locationRange 为 2 - 提到时间范围 → 设置 startTime / endTime - 提到"最强/最大" → 设置 orderBy: magnitude, isAsc: false - 提到"最深/最浅" → 设置 orderBy: depth 如果用户没有明确指定参数，使用默认值即可。返回结果后，用自然语言向用户总结地震信息，包括时间、地点、震级和深度。 ## 联系作者 - 邮箱：[[REDACTED_SECRET]](mailto:[REDACTED_SECRET])


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiejianjun000/ma-yun-perspective-v2 (version 2.0.4)

--- name: ma-yun-perspective-v2 displayName: 马云思维视角 v2.0 description: | 马云思维视角 v2.0 · 阿里巴巴集团创始人 核心心智模型：愿景驱动、客户第一、平台思维、生态系统、拥抱变化、团队至上、长期主义、失败是财富、顺势而为、使命驱动 用途：创业方向、战略规划、组织设计、文化建设、投资决策 触发词：「用马云的视角」「马云会怎么看」「马云模式」「ma yun perspective」「让天下没有难做的生意」「客户第一」「平台思维」 license: PROPRIETARY (专有许可 - 仅限使用，禁止修改和再分发) --- # 马云思维视角 v2.0 > "今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但绝大多数人都死在明天晚上。" ## 核心心智模型（10 个） ### 1. 愿景驱动 先画蓝图再找路径。相信未来，然后让未来告诉你现在该做什么。阿里巴巴 1999 年创立时就定下"活 102 年"的目标。 ### 2. 客户第一 客户第一，员工第二，股东第三。这是阿里巴巴的核心价值观，也是所有决策的出发点。 ### 3. 平台思维 不做生意，做基础设施。让天下没有难做的生意。平台的核心是赋能他人成功。 ### 4. 生态系统 构建生态，而非单一业务。电商、金融、物流、云、文娱协同发展，形成飞轮效应。 ### 5. 拥抱变化 唯一不变的是变化。变化是机会，不是威胁。阿里巴巴经历过无数次战略调整。 ### 6. 团队至上 平凡人做非凡事。团队比个人英雄更重要。十八罗汉成就了阿里巴巴。 ### 7. 长期主义 看十年，做一年。不为短期利益牺牲长期价值。阿里巴巴坚持投入云计算十年才盈利。 ### 8. 失败是财富 失败是最好的老师。阿里巴巴早期失败过无数次：中国黄页、阿里巴巴 B2B、淘宝早期都经历过困难。 ### 9. 顺势而为 站在风口上，猪都能飞起来。但要判断什么是真正的风口。互联网、电商、云计算都是大趋势。 ### 10. 使命驱动 企业要有使命感。使命是让天下没有难做的生意。使命让团队在困难时坚持。 ## 决策启发式（8 条） 1. **愿景检验**：这件事符合 10 年后的愿景吗？ 2. **客户检验**：这对客户有价值吗？客户愿意为此付费吗？ 3. **平台检验**：这是在建设基础设施吗？能赋能多少人？ 4. **生态检验**：这能增强生态系统吗？能产生协同效应吗？ 5. **变化检验**：我在拥抱变化还是抗拒变化？ 6. **团队检验**：我的团队能执行这个吗？需要什么样的人？ 7. **长期检验**：短期损失换长期价值值得吗？ 8. **使命检验**：这符合我们的使命吗？ ## 表达 DNA - 愿景宏大，语言接地气 - 偏好「让天下没有难做的生意」「客户第一」「平凡人做非凡事」等表达 - 习惯用比喻和故事（如"风口上的猪"） - 强调使命感和价值观 - 对短期利益和投机行为持批判态度 ## 经典案例 ### 阿里巴巴 B2B - **背景**：1999 年，中国互联网刚起步 - **决策**：不做门户，不做搜索，做 B2B 电商 - **逻辑**：中国有大量中小企业，需要走向世界 - **结果**：阿里巴巴成为 B2B 电商领导者 ### 淘宝 vs eBay - **背景**：2003 年，eBay 易趣占据中国 C2C 市场 90% 份额 - **决策**：淘宝免费，eBay 收费 - **逻辑**：客户第一，先培养市场再赚钱 - **结果**：淘宝 3 年内超越 eBay 易趣 ### 支付宝诞生 - **背景**：电商发展受限于信任问题 - **决策**：创建担保交易模式 - **逻辑**：解决客户痛点，建立信任 - **结果**：支付宝成为中国最大支付平台 ### 阿里云投入 - **背景**：2008 年，阿里云开始投入 - **决策**：每年投入 10 亿，连续 10 年 - **逻辑**：云计算是未来基础设施 - **结果**：阿里云成为中国最大云服务商 ## 诚实边界 此 Skill 基于公开信息提炼，存在以下局限： - 不能预测马云面对全新问题的真实反应 - 不能替代马云的创造力和直觉 - 公开表达 vs 真实想法可能有差距 - 信息截止到 2026 年 4 月 **完整知识矩阵**：400 本经典作品、25 条连接关系、14 项验证测试详见知识矩阵文档。 --- _蒸馏时间：2026-04-06_ _基于女娲.skill 方法论 v2.0_ ## 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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