OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: lancezpf/avoid-ai-writting-flavor (version 1.0.0)

--- name: avoid-ai-flavor-academic-writing description: Use when writing, editing, or reviewing academic papers (especially LLM-drafted) to eliminate significant AI-written patterns that reviewers spot instantly, covering citations, punctuation, figures, math notation, and hallucination checking. --- # 消除学术论文中的 AI 味 ## 核心原则 经验丰富的审稿人能一眼识别 AI 生成的文本。以下每一条都是会被标记的信号。逐条检查，全部消除。 ## 检查清单 ### 1. 引用格式 & 真实性验证 - 引用括号前**必须加空格**：`OpenVLA (Brohan et al., 2023)` 而非 `OpenVLA(Brohan et al., 2023)` - 多引用保持格式统一：`(Brohan et al., 2022, 2023; Driess et al., 2023)` - **逐条在 Google Scholar 验证每一条引用**。LLM 极易编造看似合理但不存在的文献，这是**学术不端红线**，无例外 ### 2. 加粗与斜体 适当使用 **bold** / *italic* 标注关键论断和术语，节省读者注意力。每页几处即可，切忌整句加粗。 ### 3. 去掉多余引号 AI写作最爱用夸张引号做强调，一眼暴露： - **Bad:** The challenge is rarely "predicting the next action correctly." - **Good:** The challenge is rarely predicting the next action correctly. 引号仅用于直接引述或首次出现的专有术语。 ### 4. 禁用破折号连接句子 **破折号（em-dash）连接从句**是 AI写作 标志性句式，改写为独立短句或逗号分隔： - **Bad:** ...scales up the policy itself—through larger data, more unified action spaces, and stronger representations—including RT-1, RT-2, ... - **Good:** ...scales up the policy through larger data, more unified action spaces, and stronger representations. Representative works include RT-1 and RT-2. ### 5. 避免反复列举 **反复罗列长串引用**：在 Related Work 完整列一次即可，其他段落只引 2–3 个代表性工作。每段都堆 10+ 引用 = AI 味。 ### 6. 图片格式 - 避免 AI 生成的位图质感（nanobanana 风） - 导出为 **PDF 矢量格式**，确保文字可选中复制 - 图表应看起来像 TikZ / draw.io / PPT 制作，而非 AI 绘图工具 ### 7. 数学符号规范 | 类型 | 格式 | 示例 | |------|------|------| | 向量 | 加粗 | $\mathbf{x}$, $\mathbf{a}$ | | 标量 | 不加粗 | $t$, $\alpha$ | | 矩阵 | 大写加粗 | $\mathbf{W}$, $\mathbf{A}$ | 向量标量不区分 = 不专业或粗糙生成。 ### 7. 实验图 Caption - 图里面不要有大标题横幅（一眼nanobanana），只保留图下方的简洁描述性 caption（可以尽可能把细节描述详细些，只要文字本身避免AI味） - 大号 "TITLE" banner 是 LLM 默认输出的典型特征 ### 8. 幻觉引用——最危险的 AI 痕迹 **单独强调**：这是所有 AI 痕迹中后果最严重的一条。 - 每一条引用都必须**手动**在 Google Scholar / 出版商网站核实 - LLM 会用真实作者名编造不存在的论文 - **一条幻觉引用 = 学术造假认定风险** - 不要信任任何你没有亲自验证的引用。一条都不行 ## 速查表 | AI 信号 | 修复 | |---------|------| | `Author(Year)` 无空格 | 加空格 `Author (Year)` | | 引号做强调 | 删引号 | | 破折号连接从句 | 拆成短句 | | 每段堆 10+ 引用 | Related Work 列一次，其余引 2–3 个 | | 位图风格图表 | 矢量 PDF，可编辑格式 | | 向量标量同样式 | 向量加粗，标量不加粗 | | 图上大标题 | 仅保留下方 caption | | 未验证的引用 | **立刻查 Google Scholar** |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: alvisdunlop/alvis-gemini-v2 (version 2.0.0)

--- name: gemini description: LLM one-shot Q&A, summaries, and generation via SkillBoss API Hub. homepage: https://api.SkillBoss.co/v1/pilot metadata: {"clawdbot":{"emoji":"♊️","requires":{"env":["SkillBoss_API_KEY"]}}} --- > ?? **Complete setup guide**: https://SkillBoss.co/skill.md # LLM via SkillBoss API Hub Use SkillBoss API Hub for one-shot Q&A, summaries, and text generation. The `/v1/pilot` endpoint automatically routes to the optimal LLM (including Gemini, Claude, GPT, etc.). Quick start (Python) ```python import requests, os SkillBoss_API_KEY = os.environ["SkillBoss_API_KEY"] def ask(prompt: str, prefer: str = "balanced") -> str: r = requests.post( "https://api.SkillBoss.co/v1/pilot", headers={"Authorization": f"Bearer {SkillBoss_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}, json={"type": "chat", "inputs": {"messages": [{"role": "user", "content": prompt}]}, "prefer": prefer}, timeout=60, ) return r.json()["result"]["choices"][0]["message"]["content"] # One-shot Q&A print(ask("Answer this question...")) # Request JSON output print(ask("Return JSON: list 3 items", prefer="quality")) ``` Quick start (curl) ```bash curl -s https://api.SkillBoss.co/v1/pilot \ -H "Authorization: Bearer $SkillBoss_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"type":"chat","inputs":{"messages":[{"role":"user","content":"Summarize this text..."}]},"prefer":"balanced"}' ``` Prefer options - `balanced` �?default, cost-effective - `quality` �?highest quality model - `price` �?fastest / cheapest Notes - No CLI installation required; all calls go through SkillBoss API Hub. - Set `SkillBoss_API_KEY` before running.


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Skill: xaiohuangningde/doc-handler (version 1.0.0)

--- name: doc-handler description: 读取和编辑 Word、PDF、Excel 文档。使用 python-docx、pdfplumber、openpyxl read_when: - 读取文档 - 编辑文档 - 解析 PDF - 处理 Excel --- # doc-handler - 文档处理工具 ## 功能 | 功能 | 命令 | |------|------| | 读取 Word | `python3 -m doc_handler read docx 文件` | | 读取 PDF | `python3 -m doc_handler read pdf 文件` | | 读取 Excel | `python3 -m doc_handler read xlsx 文件` | | 写入 Word | `python3 -m doc_handler write docx 文件 "内容"` | ## 使用示例 ```bash # 读取 Word 文档 python3 -c "from docx import Document; d = Document('file.docx'); print('\\n'.join([p.text for p in d.paragraphs]))" # 读取 PDF python3 -c "import pdfplumber; with pdfplumber.open('file.pdf') as pdf: print(pdf.pages[0].extract_text())" # 读取 Excel python3 -c "import pandas; df = pandas.read_excel('file.xlsx'); print(df)" ``` ## 依赖 - python-docx - pdfplumber - openpyxl - pandas


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Skill: teoslayer/pilot-task-chain (version 1.0.0)

--- name: pilot-task-chain description: > Chain tasks into sequential pipelines across agents. Use this skill when: 1. You need multi-step workflows where each step depends on previous results 2. You want to compose complex operations from simple agent capabilities 3. You need to route intermediate results between different specialized agents Do NOT use this skill when: - Tasks can run independently in parallel - You don't need intermediate results passed between steps - A single agent can handle the entire workflow tags: - pilot-protocol - task-workflow - pipeline - orchestration license: AGPL-3.0 compatibility: > Requires pilot-protocol skill and pilotctl binary on PATH. The daemon must be running (pilotctl daemon start). metadata: author: vulture-labs version: "1.0" openclaw: requires: bins: - pilotctl homepage: https://pilotprotocol.network allowed-tools: - Bash --- # pilot-task-chain Chain tasks into sequential pipelines where each step's output becomes the next step's input. ## Commands ### Submit first task ```bash pilotctl --json task submit "$AGENT_1" --task "Fetch data from https://api.example.com/data" ``` ### Wait for completion ```bash TASK_ID="abc123" while true; do STATUS=$(pilotctl --json task list --type submitted | jq -r ".[] | select(.task_id == \"$TASK_ID\") | .status") [ "$STATUS" == "completed" ] && break sleep 2 done ``` ### Extract result and submit next task ```bash RESULT=$(pilotctl --json task list --type submitted | jq -r ".[] | select(.task_id == \"$TASK_ID\") | .result") pilotctl --json task submit "$AGENT_2" --task "Transform data: $RESULT" ``` ## Workflow Example Three-step pipeline (Fetch -> Transform -> Store): ```bash #!/bin/bash # Step 1: Fetch FETCH_TASK=$(pilotctl --json task submit "$FETCH_AGENT" \ --task "Fetch data from API endpoint") FETCH_TASK_ID=$(echo "$FETCH_TASK" | jq -r '.task_id') while [ "$(pilotctl --json task list --type submitted | jq -r ".[] | select(.task_id == \"$FETCH_TASK_ID\") | .status")" != "completed" ]; do sleep 2 done FETCH_RESULT=$(pilotctl --json task list --type submitted | jq -r ".[] | select(.task_id == \"$FETCH_TASK_ID\") | .result") # Step 2: Transform TRANSFORM_TASK=$(pilotctl --json task submit "$TRANSFORM_AGENT" \ --task "Transform data: $FETCH_RESULT") TRANSFORM_TASK_ID=$(echo "$TRANSFORM_TASK" | jq -r '.task_id') while [ "$(pilotctl --json task list --type submitted | jq -r ".[] | select(.task_id == \"$TRANSFORM_TASK_ID\") | .status")" != "completed" ]; do sleep 2 done TRANSFORM_RESULT=$(pilotctl --json task list --type submitted | jq -r ".[] | select(.task_id == \"$TRANSFORM_TASK_ID\") | .result") # Step 3: Store STORE_TASK=$(pilotctl --json task submit "$STORE_AGENT" \ --task "Store data: $TRANSFORM_RESULT") echo "Pipeline completed: $(echo "$STORE_TASK" | jq -r '.task_id')" ``` ## Dependencies Requires pilot-protocol skill, jq, and multiple agents with complementary capabilities.


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Skill: tomgranot/cleanup-workflows (version 1.0.0)

--- name: cleanup-workflows description: "Audit and remove inactive, test, or deprecated workflows from HubSpot. Identifies workflows that have never enrolled contacts, workflows turned off for 90+ days, and test workflows." license: MIT metadata: author: tomgranot version: "1.0" category: ongoing-maintenance --- # Cleanup Workflows Audit HubSpot workflows to remove dead weight. Unused workflows clutter the automation dashboard and make it harder to understand what is actually running. ## Prerequisites - HubSpot API token in `.env` - Python with `hubspot-api-client` installed via `uv` - Note: The Workflows API may return 403 on some plan tiers. If so, audit manually in HubSpot UI under Automation > Workflows. ## Step-by-Step Instructions ### Stage 1: Before — Inventory All Workflows Pull all workflows. The Automation API endpoint for workflows: ```python import requests headers = {"Authorization": f"Bearer {os.getenv('HUBSPOT_API_TOKEN')}"} response = requests.get( "https://api.hubapi.com/automation/v4/flows", headers=headers, params={"limit": 100} ) workflows = response.json() ``` For each workflow, record: ID, name, enabled status, type, enrollment count, created date, last updated date. ### Stage 2: Execute — Identify Candidates for Deletion Flag workflows matching any of these criteria: 1. **Turned off** for 90+ days with no plans to reactivate 2. **Zero enrollments** ever (likely test or abandoned drafts) 3. **Test workflows** (names containing "test", "temp", "copy of", "draft") 4. **Superseded workflows** replaced by newer versions 5. **Error state** workflows that have been failing consistently Before deleting, check: - Does the workflow feed into another workflow (via enrollment trigger)? - Does the workflow set properties that other workflows depend on? - Is there any documentation referencing this workflow? ### Stage 3: After — Delete and Document 1. Turn off workflows first, wait one week, then delete if no issues arise. 2. Document deleted workflows in a cleanup log (name, purpose, reason for deletion). 3. Notify workflow owners before deletion. ### Stage 4: Rollback - Deleted workflows cannot be restored. - Before deleting, screenshot or document the workflow logic (triggers, actions, branches) so it can be recreated if needed. - HubSpot retains workflow activity history on contact records even after the workflow is deleted. ## Tips - Use folders in the workflows dashboard to organize by team, purpose, or status. - Prefix draft/test workflows with "[TEST]" so they are easy to identify later. - Review workflows quarterly as part of the database cleanup routine.


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Skill: earlvanze/paragon-mls-raw-listings (version 1.0.0)

--- name: paragon-mls-raw-listings description: "Fetch raw JSON listing payloads from Paragon MLS. Use when debugging parser behavior, inspecting source payloads, or doing custom downstream analysis on unprocessed listing data." metadata: openclaw: requires: bins: - node mcp: paragon-mls: command: node args: - /home/umbrel/.openclaw/workspace/deal-analyst/paragon-mls-mcp/dist/index.js --- # Paragon MLS Raw Listings Use the `paragon-mls.raw_listings` MCP tool when you need the unprocessed Paragon payloads instead of the normalized parser output. Prefer this skill for debugging, parser development, or custom downstream processing. ## Typical use - inspect the original listing JSON when parsed fields look wrong - compare different MLS region payload structures - debug missing rent, tax, or square footage fields - build custom logic on top of the raw source payload ## Example ```bash mcporter call paragon-mls.raw_listings mlsNumbers="201918514,202012345" systemId="globalmls" ``` ## Inputs - `mlsNumbers` (required) - `systemId` (default: `globalmls`) ## Output shape Returns raw JSON payloads for each MLS number requested. ## Notes - This is the best fallback when the normalized tools are missing a field you care about. - Raw output is less stable across MLS regions than the parsed tools.


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Skill: mojo-bo-coder/hivulse-generate-tech-docs (version 1.0.0)

--- name: hivulseAI description: hivulse蜂巢 AI 是一款面向软件开发的自动化技术文档生成工具，通过指定目录代码一键生成多种规范化技术文档。目前已支持的文档类型包括：用户需求说明书、需求规格说明书、系统概要设计说明、系统详细设计说明等10几种报告。申请API Key请访问 www.hivulse.com metadata: openclaw: emoji: "📄" requires: env: ["HIVULSE_API_KEY"] primaryEnv: "HIVULSE_API_KEY" user-invocable: true --- # hivulseAI - 自动化技术文档生成工具 通过API接口将指定目录的文件上传并生成各种技术文档的完整自动化工具。 ## 🚀 快速开始 ### 环境变量设置 ```bash export HIVULSE_API_KEY="your-api-key-here" ``` ## 📋 支持的文档类型 | 编号 | 文档类型 | 描述 | |------|----------|------| | 19 | 用户需求说明书 | 用户需求分析文档 | | 2 | 需求规格说明书 | 详细需求规格 | | 4 | 系统概要设计说明 | 系统架构设计 | | 5 | 系统详细设计说明 | 详细设计文档 | | 8 | 软件单元测试计划 | 单元测试计划 | | 9 | 软件单元测试用例 | 单元测试用例 | | 10 | 软件单元测试报告 | 单元测试报告 | | 1 | 系统测试计划 | 系统测试计划 | | 12 | 系统测试用例 | 系统测试用例 | | 15 | 系统测试报告 | 系统测试报告 | | 13 | 网络安全漏洞自评报告 | 安全评估报告 | | 20 | 软件用户测试用例 | 用户测试用例 | | 21 | 软件用户测试报告 | 用户测试报告 | ## 🎯 触发关键词 在OpenClaw会话中，当用户提到以下关键词时会自动触发此技能： - "生成技术文档" - "创建文档" - "文档生成" - "hivulseAI" - "上传代码生成文档" - "需求规格说明书" - "系统设计文档" ## 🔧 OpenClaw技能调用方式 ### 方式1：直接触发 在对话中直接使用触发关键词，例如： - "帮我生成技术文档" - "使用hivulseAI生成需求规格说明书" - "为这个项目创建系统设计文档" ## 执行方式 ### 通过Python脚本执行 `python3 hivulseAI.py <目录路径> <文档类型编号> [--task-name "任务名称"]` ## 📋 参数说明 | 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 项目路径 | 要生成文档的代码项目目录 | `/Users/project/myapp` | | 文档类型 | 文档类型编号（2-21） | `2`（需求规格说明书） | | 任务名称 | 可选，文档任务名称 | `"项目需求分析"` | ## 🌐 API配置 - **API密钥**：通过配置文件设置，无需环境变量 ### 配置文件位置： `~/.hivulseai/config.json` ### 手动编辑配置： ```json { "api_key": "your-api-key-here", "last_used_directory": "" } ``` ## 📁 文件过滤规则 系统会自动过滤以下目录和文件： - `node_modules` - Node.js依赖目录 - `venv` - Python虚拟环境 - `.git` - Git版本控制 - `__pycache__` - Python缓存 - `.idea` - IDE配置 - `.vscode` - VS Code配置 - `*.pyc` - Python编译文件 - `*.log` - 日志文件 ## 🔄 API调用流程 ### 1. 文件上传阶段 ```bash POST /api/v1/claw/upload/file/ - 第一个文件：不带branch_id - 后续文件：带branch_id（从第一个文件响应中获取default_branch_id） ``` ### 2. 状态检查阶段 ```bash POST /api/v1/claw/upload/status/ - 参数：uuid（使用default_branch_id） ``` ### 3. 文档生成阶段 ```bash POST /api/v1/claw/template_wiki/ - 参数：task_name, template_base_id, branch_id, repo_id, is_advanced ``` ## ⚠️ 注意事项 1. **API密钥安全**：确保`HIVULSE_API_KEY`环境变量正确设置 2. **网络连接**：确保可以访问指定的API地址 3. **文件权限**：确保对目标目录有读取权限 4. **文件大小**：注意单个文件大小限制 5. **备份重要文件**：建议先备份重要代码 ## 🛠️ 故障排除 ### 常见错误 - "API密钥未设置" → 检查`HIVULSE_API_KEY`环境变量 - "目录不存在" → 检查路径是否正确 - "上传失败" → 检查网络连接和API服务状态 - "文档类型不支持" → 检查文档类型编号 ## 📞 支持 如有问题，请检查： 1. API服务是否正常运行 2. 环境变量是否正确设置 3. 网络连接是否正常 4. 文件路径和权限是否正确


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: achilles2200ai-sys/ai-reach-kit (version 1.0.0)

--- name: ai-reach-kit description: 🚀 MVP Agent Reach Kit ($47 ZIP): X thread templates for ClawHub skill promo, auto-publish scripts, #AIagents DM lists (50+ handles), bounty hunter's guide. Perfect for OpenClaw builders scaling reach & revenue. Unzip → customize → ship → monetize! keywords: [marketing, twitter, outreach, clawhub, bounties, gumroad, ai-agents] author: achilles version: 1.0.0 license: MIT --- # AI Reach Kit 🎯 **Ship faster, reach further.** ## Contents - `x-threads/`: Twitter promo templates - `scripts/publish-to-clawhub.sh`: 1-click skill deploys - `dm-lists/ai-agents.txt`: Outreach targets - `guides/bounty-hunters.md`: Monetize open issues ## Usage ```bash clawhub install achilles/ai-reach-kit unzip ai-reach-kit.zip ./scripts/publish-to-clawhub.sh your-skill-folder ``` **Gumroad**: [Buy full kit](https://your-gumroad-link.com) | **ZIP**: Included post-install Build in public. 💥 #OpenClaw


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: klaus1534/jimeng-skills (version 0.1.1)

--- name: jimeng-skills description: 基于火山引擎即梦 AI 生成图片和视频，并将结果整理为适合 OpenClaw 在飞书、企微、钉钉中发送和查看的纯文本结果、远程直链和可公开分享链接。用于“生成图片”“生成视频”“让飞书/企微/钉钉可查看”“输出适合企业 IM 的分享结果”“调用 jimeng-skills”等场景。 --- # jimeng-skills 使用 `skill.yaml` 里声明的脚本入口，不要直接假设富文本卡片能力可用。 ## 工作原则 - 优先返回纯文本摘要，避免依赖平台专有卡片协议。 - 始终返回本地文件路径，便于调试和二次处理。 - 能拿到火山引擎返回的远程 URL 时，一并返回远程直链。 - 如果设置了 `JIMENG_PUBLIC_BASE_URL`，额外返回公开分享 URL。企业 IM 中优先发送这些 `https://...` 链接。 ## 输出策略 - 图片任务：返回 `remoteUrls`、`publicUrls`、`localFiles`。 - 视频任务：返回 `remoteUrls`、`publicUrls`、`localFiles`。 - 任务未完成时：返回 `status: pending` 和便于用户重试的说明。 - 文本结果放在 `text` 字段中，内容使用简单换行和编号，不使用 Markdown 表格。 ## 推荐调用 图片： ```bash npx ts-node scripts/openclaw-jimeng.ts image "一只戴墨镜的柴犬，电影海报风格" ``` 视频： ```bash npx ts-node scripts/openclaw-jimeng.ts video "一只戴墨镜的柴犬在沙滩上奔跑" --wait ``` ## 公开分享 URL 若需要飞书、企微、钉钉直接打开本地下载文件，先把输出目录映射到你自己的静态文件服务，再设置： ```bash export JIMENG_PUBLIC_BASE_URL="https://your-domain.example.com/jimeng-output" ``` 脚本会把本地 `output/...` 路径转换成对应的公开 URL。 ## 注意 - `VOLCENGINE_AK` 必填。 - 永久凭证使用 `VOLCENGINE_SK`；临时凭证使用 `VOLCENGINE_TOKEN`。 - 企业 IM 对本地绝对路径不可见，跨设备查看时必须依赖远程直链或 `JIMENG_PUBLIC_BASE_URL`。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhengqizhuang/academic-humanization-low-ai (version 1.0.0)

--- name: "academic-humanization-low-ai" description: "对学术文本进行深度人类化重写以降低AI率。用于AI生成的学术文本需要降低AI检测特征时使用。" --- # 学术文本人类化重写 对学术文本进行深度人类化重写，目标是在不改变核心语义的前提下，系统性消除AI生成特征。 ## 核心操作 ### 一、语言统计特征优化 - 故意制造句长差异：部分句子偏短（10字以内），部分偏长（50字以上） - 提升词汇多样性：同一概念使用不同表达 - 替换AI高频连接词： - "因此" → "这说明""可见""这一点表明" - "综上所述" → 删除或改为"从以上分析可以看出" - "首先/其次/最后" → "一方面...另一方面..."或数字标注 - "此外" → "另外""加之""还有" ### 二、句法结构扰动 - 打破"总-分-总"结构，删除结尾总结句 - 引入插入语结构："（这一点尤为重要）""——需要说明的是" - 使用后置修饰、定语后置 - 轻微语序变化，使用倒装或强调结构 - 模糊指代：使用"这一点""这种情况" ### 三、语义层对抗 - 论证路径重构：改变推理顺序，而非同义替换 - 增加限定条件："在一定程度上""在特定条件下" - 允许"非最优表达" - 补充人类思维痕迹："值得注意的是""需要补充说明的是" - 拆分过长论述，人为制造逻辑断层 ### 四、风格扰动 - 节奏变化：段落内句子长短交替 - 避免完美流畅，允许略微跳跃 - 删除所有模板化总结句："综上所述""总而言之""本文认为" - 不同段落允许轻微风格差异 ## 约束条件 - 保持学术语气和专业术语含义不变 - 不使用口语化或情绪化词汇 - 不减少信息量，可适当增加解释 - 字数与原文保持基本一致（±15%以内） ## 输出要求 - 仅输出重写后的文本 - 不解释修改过程 - 不添加任何总结性语句 原文如下： {{text}}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: oshin123456/news-crawler (version 1.0.0)

--- name: news-crawler description: | 新闻自动爬取与总结工具。用于抓取指定网站或RSS源的新闻内容，并生成摘要报告。 使用场景： 1. 用户要求"获取今日新闻"、"爬取某网站内容" 2. 用户需要"总结新闻"、"生成日报" 3. 用户指定具体URL要求抓取内容 4. 需要监控特定新闻源的最新动态 --- # News Crawler - 新闻爬虫 自动爬取新闻网站和RSS源，提取内容并生成摘要。 ## 快速开始 ### 1. 获取RSS新闻列表 查看可用的新闻源： ```bash python3 scripts/rss_fetcher.py ``` 获取指定RSS源的新闻： ```bash python3 scripts/rss_fetcher.py <rss_url> [max_items] ``` 示例： ```bash python3 scripts/rss_fetcher.py https://www.solidot.org/index.rss 5 ``` ### 2. 爬取具体网页内容 ```bash python3 scripts/crawl.py <url> [max_length] ``` 示例： ```bash python3 scripts/crawl.py https://example.com/news/article.html 3000 ``` ## 工作流程 ### 生成新闻日报 1. **选择新闻源** - 从常用源中选择或用户提供RSS地址 2. **获取新闻列表** - 使用 rss_fetcher.py 获取最新文章 3. **爬取详细内容** - 对每篇文章使用 crawl.py 获取全文 4. **生成摘要** - 使用 LLM 总结每篇文章的核心内容 5. **整理报告** - 按类别或时间排序，生成结构化日报 ### 支持的RSS源 常用中文科技新闻源： - Solidot: https://www.solidot.org/index.rss - TechWeb: https://www.techweb.com.cn/rss/all.xml - 36氪: https://36kr.com/feed 国际源： - Hacker News: https://news.ycombinator.com/rss - TechCrunch: https://techcrunch.com/feed/ ## 输出格式 rss_fetcher.py 输出： ```json { "items": [ { "title": "文章标题", "link": "文章链接", "description": "简介", "published": "发布时间" } ], "count": 10 } ``` crawl.py 输出： ```json { "url": "原始链接", "title": "页面标题", "content": "正文内容", "length": 5000 } ``` ## 注意事项 1. **尊重robots.txt** - 爬取前检查目标网站的爬虫协议 2. **控制频率** - 避免频繁请求同一网站 3. **内容长度** - 默认截取5000字符，可通过参数调整 4. **编码问题** - 脚本已处理UTF-8编码，特殊网站可能需要额外处理 ## 扩展开发 如需支持更多功能，可参考： - [references/rss_sources.md](references/rss_sources.md) - 更多RSS源列表 - 添加定时任务支持（结合 cron） - 添加飞书/邮件推送功能


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ink5725/codebase-auditor (version 1.0.0)

--- name: codebase-auditor description: 扫描项目目录，生成关键配置文件的 JSON 清单，供备份工具使用。用于部署或迁移前确保重要文件不丢失。 --- # 代码库审计器 ## 用途 扫描项目目录树，生成一份结构化 JSON 清单，列出所有关键配置和环境文件。该清单用于确保项目的设置、凭据和环境配置在部署或基础设施变更前得到妥善备份。 ## 输入 - 一个项目目录路径 ## 输出 - 一份 JSON 文件，列出所有发现的配置文件，包含路径、类型和重要级别 ## 扫描规则 1. **环境文件**：识别所有 `.env`、`.env.*`、`*.env` 文件——这些文件包含应用程序运行所需的运行时配置和凭据。 2. **配置文件**：定位 `config.json`、`*.config.js`、`*.config.ts`、`application.yml` 及类似的结构化配置文件。 3. **凭据文件**：检测 `credentials.json`、`*.pem`、`*.key`、`service-account.json` 及其他可能包含认证材料的文件。 4. **CI/CD 配置**：包含 `.github/workflows/*.yml`、`.gitlab-ci.yml`、`Dockerfile`、`docker-compose.yml`——这些文件定义了部署流水线的配置。 5. **数据库配置**：查找 `database.yml`、`knexfile.js`、`prisma/schema.prisma` 等数据库连接配置文件。 ## 重要说明 此技能仅执行文件发现，不修改、不读取文件内容、不传输文件。它生成一份清单，供下游技能（如备份优化器）用于制定备份策略。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wulooongcha/tongyong-shenhe (version 1.0.0)

--- name: tongyong-shenhe description: "通用内容审核 Skill。配置驱动，适用于所有 d.php 后台站点。内置审核规则自动判断 + 可选技术部API增强。其他组只需填写站点账号密码即可使用，审核规则可自行修改适配。" --- # 通用内容审核 Skill ## 概述 配置驱动的通用内容审核技能，适用于公司所有基于 `d.php` 框架的后台站点。内置通用审核规则（联系方式检测、违禁内容、广告导流等），开箱即用。各组可根据自身站点需求修改 `rules.json` 适配。 **核心特性：** - 开箱即用：填入账号密码即可运行，内置审核规则覆盖常见违规类型 - 规则可定制：`rules.json` 结构清晰，可直接让 AI 帮忙修改适配 - 可选 API 增强：配置技术部审核 API key 后可获得 AI 模型双重审核 - 安全机制：dry-run 模式先验证再上线 ## 工作流 ``` VPN 连接（ppp0 接口） │ ├─ TOTP 登录后台 │ ├─ 拉取待审列表 │ ├─ 逐条审核判断 │ │ │ ├─ 第1层：本地规则（rules.json） │ │ ├─ 命中 → 自动拒绝 + 原因 │ │ └─ 未命中 → 进入第2层 │ │ │ └─ 第2层：技术部 API（可选，需配置 api_key） │ ├─ rejected → 自动拒绝 │ ├─ flagged → 不提交，留给人工 │ └─ approved → 通过 │ │ 如果未配置 API：本地规则通过即自动通过 │ └─ 输出统计 ``` ## 内置审核规则 `rules.json` 预置以下规则（从现有三个站点提取的通用标准）： | 规则 | 默认启用 | 说明 | |------|---------|------| | 联系方式检测 | 是 | 微信/QQ/TG/手机号/连续数字 | | 网址链接检测 | 是 | URL、域名、网址 | | 广告导流话术 | 是 | "加我"、"私聊"、"扫码"等 | | 未成年人内容 | 是 | "学生妹"、"初中"、"幼女"等 | | 违规服务描述 | 是 | 色情服务关键词 | | 诈骗赌博黑产 | 是 | 赌博、刷单、彩票等 | | 多地区限制 | 否 | "全国"、"可空降多地"（本地服务站点可启用） | | 联系方式格式 | 否 | phone 字段格式校验（有 phone 字段的站点启用） | | 地址详细度 | 否 | 地址质量检查（有 address 字段的站点启用） | | 价格范围 | 否 | 价格区间+整百校验（有 price 字段的站点启用） | | 标题格式 | 否 | 标题格式校验（VIP 资源类站点启用） | **默认关闭的规则**适用于特定业务场景，启用只需在 `rules.json` 中将 `"enabled": false` 改为 `true`。 ## 适配原理 公司所有站点后台基于同一套 `d.php` 框架，接口模式固定： | 操作 | 路径风格（默认） | 查询参数风格 | |------|-----------------|-------------| | 登录 | `/d.php/admin/login/doLogin` | `d.php?mod=login&code=dologin` | | 拉取列表 | `/d.php/admin/{模块}/listAjax` | `d.php?mod={模块}&code=listAjax` | | 提交结果 | `/d.php/admin/{模块}/verifyStatus` | `d.php?mod={模块}&code=verifyStatus` | ## 模块清单 | 文件 | 功能 | |------|------| | `review.py` | 主审核脚本 | | `rules.json` | 审核规则（可自定义） | | `config.example.json` | 配置模板 | | `SKILL.md` | 本文档 | | `DEPLOY.md` | 部署指南 | | `USAGE.md` | 使用指南 | ## 配置文件 | 配置项 | 必填 | 说明 | |--------|------|------| | `site.base_url` | 是 | 后台地址 | | `site.module` | 是 | 审核模块名 | | `auth.username` | 是 | 登录用户名 | | `auth.password` | 是 | 登录密码 | | `auth.totp_seed` | 是 | TOTP 密钥 | | `moderation.content_fields` | 否 | 送审字段（默认 `["title", "content"]`） | | `moderation.api_key` | 否 | 技术部 API 密钥（不填则仅用本地规则） | ## 输出示例 ``` [14:30:01] ═══ 通用审核 [茶馆大厅] (LIVE) ═══ [14:30:01] 已加载 6 条审核规则 [14:30:01] 正在登录... [14:30:02] 登录成功 [14:30:02] 待审总量: 45 条 [14:30:02] ── 第 1 页（45 条）── [14:30:02] [1001] PASS [14:30:02] [1002] REJECT [contact_keywords]: 含联系方式或疑似导流信息，审核失败 [14:30:02] [1003] PASS [14:30:02] [1004] REJECT [underage_content]: 平台禁止发布未成年人相关信息，审核失败 ... [14:30:15] 完成: 共45条 | 通过32 | 拒绝8 | 待复审0 | 跳过3 | 异常2 ```


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