OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: simmusjune/summarizer2 (version 1.0.0)

--- name: summarize description: Summarize URLs or files with the summarize CLI (web, PDFs, images, audio, YouTube). homepage: https://summarize.sh metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🧾","requires":{"bins":["summarize"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/summarize","bins":["summarize"],"label":"Install summarize (brew)"}]}} --- # Summarize Fast CLI to summarize URLs, local files, and YouTube links. ## Quick start ```bash summarize "https://example.com" --model google/gemini-3-flash-preview summarize "/path/to/file.pdf" --model google/gemini-3-flash-preview summarize "https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ" --youtube auto ``` ## Model + keys Set the API key for your chosen provider: - OpenAI: `OPENAI_API_KEY` - Anthropic: `ANTHROPIC_API_KEY` - xAI: `XAI_API_KEY` - Google: `GEMINI_API_KEY` (aliases: `GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY`, `GOOGLE_API_KEY`) Default model is `google/gemini-3-flash-preview` if none is set. ## Useful flags - `--length short|medium|long|xl|xxl|<chars>` - `--max-output-tokens <count>` - `--extract-only` (URLs only) - `--json` (machine readable) - `--firecrawl auto|off|always` (fallback extraction) - `--youtube auto` (Apify fallback if `APIFY_API_TOKEN` set) ## Config Optional config file: `~/.summarize/config.json` ```json { "model": "openai/gpt-5.2" } ``` Optional services: - `FIRECRAWL_API_KEY` for blocked sites - `APIFY_API_TOKEN` for YouTube fallback


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Skill: phheng/profit-margin-calculator-tiktok (version 0.1.0)

--- name: profit-margin-calculator-tiktok version: 1.0.0 description: "TikTok Shop profit margin calculator for sellers. Calculate cost breakdowns including affiliate commissions, platform fees, and FBT costs. Includes return rate analysis for impulse buying patterns. No API key required." metadata: {"nexscope":{"emoji":"💰","category":"ecommerce"}} --- # Profit Margin Calculator — TikTok Shop 💰 Calculate product profitability for TikTok Shop sellers — cost breakdowns, profit margins, and affiliate commission analysis. ## Installation ```bash npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill profit-margin-calculator-tiktok -g ``` ## Cost Components | Cost Item | Description | Notes | |-----------|-------------|-------| | Product Cost | FOB purchase price | - | | Inbound Shipping | To FBT warehouse | - | | FBT Fulfillment | Fulfillment by TikTok | Optional | | **Platform Fee** | 5% | Lower ✅ | | **Affiliate Commission** | 10-30% | Main cost ⚠️ | | Advertising | TikTok Ads | - | | Return Cost | Higher return rate | 5-15% | ## TikTok Characteristics - **Low platform fee**: Only 5% - **High affiliate commission**: 10-30%, main cost driver - **High return rate**: Impulse buying, 5-15% returns - **Short viral cycle**: Need fast inventory turnover ## Usage ```bash python3 scripts/calculator.py python3 scripts/calculator.py '{"selling_price": 19.99, "creator_commission_rate": 0.15, "product_cost": 5}' ``` ## Output Example ``` 💰 **TikTok Shop Profit Analysis Report** Selling Price $19.99 100.0% ──────────────────────────────────────── Product Cost -$5.00 25.0% FBT Fulfillment -$3.50 17.5% Platform Fee (5%) -$1.00 5.0% Affiliate Commission -$3.00 15.0% ⬅️ Main cost ... ──────────────────────────────────────── Net Profit $4.54 22.7% ``` ## TikTok Fee Structure | Fee Type | Rate | Notes | |----------|------|-------| | Platform Fee | 5% | Lower than Amazon | | Affiliate Commission | 10-30% | Varies by influencer tier | | FBT Fulfillment | ~$3-5/order | Similar to FBA | | Return Processing | ~$2-3/return | Higher return rate | ## Key Considerations 1. **Affiliate costs are variable** — Top influencers demand higher rates 2. **Plan for returns** — Budget 5-15% return rate 3. **Fast turnover needed** — Viral products have short cycles 4. **Lower platform fees** — 5% vs Amazon's 8-15% ## vs Amazon | Item | Amazon | TikTok | |------|--------|--------| | Platform fee | 8-15% | 5% | | Affiliate | N/A | 10-30% | | Return rate | 5-10% | 5-15% | | Traffic | Search | Content | --- **Part of [Nexscope AI](https://www.nexscope.ai/) — AI tools for e-commerce sellers.**


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Skill: albionaiinc-del/quickcsv (version 1.0.0)

# QuickCSV Convert JSON, YAML, or TSV files into standardized CSV format with automatic header detection and consistent formatting. Ideal for data analysts, researchers, or engineers who frequently switch between data formats and need fast, reliable conversion without manual cleanup. ## Usage ```bash # Convert JSON to CSV file quickcsv data.json -o output.csv # Convert YAML to stdout quickcsv config.yaml # Convert TSV (handles tab-delimited) to CSV quickcsv data.tsv -o result.csv # Suppress header row quickcsv data.json --no-output-header ``` ## Price $2.50


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Skill: wuritu/ai-cli-architecture (version 1.0.0)

--- name: ai-cli-architecture description: AI CLI 产品的工程架构与迭代策略。当需要设计、开发、或迭代 AI 命令行工具类产品时使用，包括：功能模块化设计、渐进式版本规划、Feature Flag 机制、多后端适配、权限系统、Hook 系统、上下文管理、会话恢复、诊断工具、审计追责、可观测性、信任链设计、状态机思维等。触发场景：构建 AI CLI、规划产品路线图、设计架构方案、分析竞品工程实现。 --- # AI CLI 工程架构与迭代策略 ## 核心原则（10条） 1. **定义产品本体**：先确定是 chat tool / agent runtime / 任务系统，再设计界面 2. **会话引擎和执行循环分层**：TaskSessionEngine 管状态，ExecutionLoop 管推进 3. **上下文是可编排输入层**：不是 prompt 文案，是结构化注入 4. **工具受控暴露**：动态由任务阶段决定，不是静态权限矩阵 5. **权限结构性兜底**：白名单 + 审批链 + 信任链 6. **长任务能力 Day 1 设计**：token budget / compact / checkpoint / recover 7. **中断/恢复/回放原生支持**：部分完成 + 可恢复 > 成功/失败 8. **压缩是一等能力**：结构化摘要，用户和 agent 都可读 9. **审计与可观测性 Day 1**：每个 action 可追溯，技术债难还 10. **约束清晰带来真正智能**：不是堆功能，是边界+上下文+工具+状态 --- ## 架构参考 详细 patterns 和示例见 [references/patterns.md](references/patterns.md)： | 主题 | 内容 | |------|------| | 渐进式开发 | V1→V4 阶段模型与决策框架 | | Feature Flag | 环境变量控制、条件灰度、克制原则 | | 多后端兼容 | Anthropic/Bedrock/Vertex/Azure 适配器 | | 模块化架构 | entrypoints/core/tools/adapters/hooks/repl | | Hook 系统 | pre/post tool 生命周期钩子 | | 权限系统 | manual/plan/auto/yolo 四种模式 + 信任链 | | 上下文管理 | 自动压缩策略与优先级 + 任务阶段动态暴露 | | 会话恢复 | checkpoint 与 resume 机制 | | 诊断系统 | Doctor 检查清单设计 | | 审计追责 | 执行证据页设计 | | 可观测性 | 每个 action 可追溯 | | 状态机思维 | 状态流转 vs 页面集合 | --- ## 快速检查清单 ### 新功能接入 - [ ] 确定功能状态：`✅`/`⚠️`/`❌` - [ ] 是否需要 Feature Flag 控制 - [ ] 是否需要 Hook 扩展点 - [ ] 平台兼容性检查（Windows/Linux/macOS） - [ ] 工具暴露是动态还是静态？ - [ ] 信任链是否设计？ ### 架构评审 - [ ] 分层是否清晰（状态 vs 推进）？ - [ ] 模块边界是否清晰？ - [ ] 错误处理是否完整？ - [ ] 权限控制是否合理？ - [ ] 会话状态是否可恢复？ - [ ] 可观测性是否覆盖？ - [ ] Flag 是否有 owner 和退出条件？ ### 发布前检查 - [ ] 所有 `✅` 功能测试通过 - [ ] `⚠️` 功能有条件说明 - [ ] 类型检查全部通过 - [ ] 文档与代码同步 - [ ] 状态机是否完整？ - [ ] 审计链路是否完整？


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Skill: skillforge-jojo/maske-adaptive-reasoning (version 1.0.0)

--- name: adaptive-reasoning description: "自适应推理评估系统。自动评估任务复杂度并动态调整推理级别。在每次用户消息时触发，评估是否需要扩展思考（推理模式）来提高响应质量。用于复杂问题预处理。" version: 1.0.0 author: skillforge-JOJO keywords: [reasoning, adaptive, complexity, assessment, thinking, deep-thinking, evaluation] --- # Adaptive Reasoning — 自适应推理评估 **一句话描述**: 自动评估任务复杂度并动态调整推理级别。 --- ## 功能概述 在每次响应前进行自我复杂度评估，动态调整推理级别。根据任务复杂度自动决定是否启用深度思考模式。 --- ## 快速评估 在每次请求时进行心理评分（0-10分）： | 信号 | 权重 | 示例 | |------|------|------| | **多步逻辑** | +3 | 规划、证明、调试链 | | **模糊性** | +2 | 微妙问题、权衡、"视情况而定" | | **代码架构** | +2 | 系统设计、重构、安全审查 | | **数学/形式推理** | +2 | 计算、算法、逻辑谜题 | | **新颖问题** | +1 | 无明确模式，需要创造力 | | **高风险** | +1 | 生产变更、不可逆操作 | **减分项**: - 常规/重复任务: -2 - 明确单一答案: -2 - 简单查找/获取: -3 --- ## 决策阈值 | 分数 | 行动 | |------|------| | ≤2 | 保持快速。无需推理。 | | 3-5 | 标准响应。轻度内部思考。 | | 6-7 | 考虑启用推理或明确暂停思考。 | | ≥8 | **激活扩展思考。** 复杂问题需要。 | --- ## 自动激活 **无需询问。直接激活。** | 分数 | 行动 | |------|------| | ≤5 | 正常响应。无变化。 | | 6-7 | 静默启用推理。在响应末尾添加 🧠 | | ≥8 | 启用推理。在响应末尾添加 🧠🔥 | ### 视觉指示器 始终在响应**末尾**附加推理图标： - **分数 6-7:** `🧠` (思考模式激活) - **分数 ≥8:** `🧠🔥` (深度思考模式) - **分数 ≤5:** 无图标 (快速模式) --- ## 使用示例 ### 低复杂度 (分数: 1) > "东京现在几点？" → 简单查找。立即回答。无图标。 ### 中等复杂度 (分数: 4) > "重构这个函数使其更易读" → 标准响应带简要说明。无图标。 ### 高复杂度 (分数: 7) > "为这个API设计缓存策略，考虑这些约束..." → 启用推理。深思熟虑的响应以 🧠 结尾 ### 极高复杂度 (分数: 9) > "调试为什么这个分布式系统在负载下有竞态条件" → 启用扩展思考。深度分析以 🧠🔥 结尾 --- ## 何时不升级 - 用户明确要求快速回答 ("直接告诉我", "快速", "tldr") - 时间敏感请求，速度比深度更重要 - 对话/社交消息 (闲聊、问候) - 当前会话已在推理模式 - 用户之前在此对话中禁用了推理 --- ## 自动降级 完成复杂任务（分数 ≥6）后，如果下一条消息简单（分数 ≤3）： - 静默禁用推理以节省token - 恢复正常快速响应 --- ## 核心参数 | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | multi_step_logic | int | +3 | 多步逻辑权重 | | ambiguity | int | +2 | 模糊性权重 | | code_architecture | int | +2 | 代码架构权重 | | math_reasoning | int | +2 | 数学推理权重 | | novel_problem | int | +1 | 新颖问题权重 | | high_stakes | int | +1 | 高风险权重 | | routine_penalty | int | -2 | 常规任务惩罚 | | simple_answer_penalty | int | -2 | 简单答案惩罚 | | lookup_penalty | int | -3 | 查找任务惩罚 | --- ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 变化 | |------|------|------| | v1.0.0 | 2026-04-12 | ClawHub发布版 | --- *🎩 马斯克出品 | 打造地表最强智能体*

path: _meta.json
content: ownerId: kn7azhhp3pdjn1nntp56hm0hj1800etw
slug: adaptive-reasoning
version: 1.0.0
publishedAt: 1770547044848

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Skill: sxliuyu/crypto-holdings-monitor (version 1.0.0)

--- name: crypto-holdings-monitor version: 1.0.0 description: 加密货币持仓监控工具。支持多钱包地址监控、实时价格查询、持仓统计。 author: 你的名字 triggers: - "加密货币" - "虚拟币持仓" - "Crypto" - "炒币" - "U本位" --- # Crypto Portfolio Tracker 💰 追踪你的加密货币持仓，支持多钱包地址和实时价格查询。 ## 功能 - 📊 支持多钱包地址监控（ETH, BTC, SOL 等） - 💵 实时 USDC/USD 价格查询 - 📈 持仓统计和占比分析 - 💰 收益计算（按买入价） - 🔔 定时播报持仓变化 ## 使用方法 ### 添加钱包地址 ```bash python3 scripts/portfolio.py add 0x... ``` ### 查看持仓 ```bash python3 scripts/portfolio.py view ``` ### 刷新价格 ```bash python3 scripts/portfolio.py refresh ``` ### 完整报告 ```bash python3 scripts/portfolio.py report ``` ## 配置 环境变量（可选）： ```bash # 添加成本价（可选，用于计算收益） export BTC_COST=45000 export ETH_COST=3000 export SOL_COST=100 ``` ## 示例 ```bash # 添加钱包 python3 scripts/portfolio.py add 0x742d35Cc6634C0532925a3b844Bc9e7595f0eB1E # 查看持仓 python3 scripts/portfolio.py view ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: tinadu-ai/reading-widget (version 1.0.0)

--- name: reading-widget description: 在 macOS 桌面上放一个微信读书数据小卡片，自动显示连续阅读天数、今日/本月阅读时长、本月目标进度、当前在读、年度读完本数和当下金句。安装后通过 Chrome --app 模式打开成无边框窗口贴在屏幕角落。触发：用户说"装阅读 widget"、"做个读书桌面小卡片"、"reading widget"、"放个微信读书的桌面 widget"、"我想 track 我的阅读"。 version: 1.0.0 --- # Reading Widget — 微信读书桌面小卡片 把当前用户的微信读书数据渲染成一个 268px 宽的暗色小卡片，放在桌面上。卡片每 5 分钟自动刷新一次。 ## 安装流程（Claude 按顺序执行） ### Step 1 — 确认前置依赖 1. 检查 `WEREAD_API_KEY` 是否已设置： - 先看 `~/.claude/settings.json` 的 `env` 字段 - 再看当前 shell 环境变量 2. **如果没有 API key**： - 告诉用户 key 格式是 `wrk-xxxxxxxx`，绑定用户身份（vid） - 让用户参考微信读书官方 skill 包获取：`https://cdn.weread.qq.com/skills/weread-skills.zip`，解压后看 `SKILL.md` 的"鉴权"章节 - 拿到 key 后写进 `~/.claude/settings.json` 的 `env` 字段（不要写进 shell rc，避免泄露到其它进程），格式： ```json { "env": { "WEREAD_API_KEY": "wrk-xxxxxxxx" } } ``` 3. 检查 `python3` 是否可用（`which python3`）。macOS 自带；如缺失提示装 Xcode Command Line Tools。 ### Step 2 — 安装到桌面 1. 创建 `~/Desktop/reading-widget/` 目录 2. 从 skill 目录复制三个文件过去： - `update.py` → 抓数据+渲染 - `template.html` → 模板 - `config.default.json` → 重命名为 `config.json` 3. 跑一次 `WEREAD_API_KEY=xxx python3 ~/Desktop/reading-widget/update.py` 生成首版 `widget.html` 4. 如果脚本报错（key 无效、网络等），把错误原样给用户看，不要瞎猜原因 ### Step 3 — 一键打开 widget 用 Chrome `--app` 模式打开，得到一个无边框小窗，可拖到屏幕角落： ```bash open -na "Google Chrome" --args --app="file:///Users/$USER/Desktop/reading-widget/widget.html" --window-size=320,640 ``` 如果用户没装 Chrome，退化方案：`open ~/Desktop/reading-widget/widget.html`（用默认浏览器打开，但是有地址栏）。 ### Step 4（可选）— 后台自动刷新 如果用户想让数据自动更新（不只是 HTML 每 5 分钟 meta refresh，而是源数据也定期重抓），装一个 launchd plist： ```xml <!-- ~/Library/LaunchAgents/com.user.reading-widget.plist --> <plist version="1.0"> <dict> <key>Label</key><string>com.user.reading-widget</string> <key>ProgramArguments</key> <array> <string>/usr/bin/python3</string> <string>/Users/USERNAME/Desktop/reading-widget/update.py</string> </array> <key>EnvironmentVariables</key> <dict> <key>WEREAD_API_KEY</key><string>wrk-xxxxxxxx</string> </dict> <key>StartInterval</key><integer>300</integer> <key>RunAtLoad</key><true/> </dict> </plist> ``` 加载：`launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.user.reading-widget.plist` ## 自定义 - **月度目标**：编辑 `~/Desktop/reading-widget/config.json` 的 `goal_hours`，或者直接在 widget 卡片上点那个数字改（会存 localStorage，下次刷新不丢） - **刷新间隔**：改 `refresh_seconds`（HTML meta refresh）和 launchd 的 `StartInterval` - **配色/尺寸**：直接改 `template.html` 的 CSS，重跑 `update.py` 生效 ## 卡片显示了什么 | 模块 | 数据源 | |------|--------| | 连续阅读天数 | `/readdata/detail` weekly 桶往前翻，阈值 60 秒/天 | | 今日分钟 | weekly 桶里今天的值 | | 本月小时 + 日均 | `/readdata/detail` monthly | | 上月小时 | monthly + 上月时间戳 | | 本月目标进度 | `config.json.goal_hours` | | 正在读 + 进度% | `/shelf/sync` 找最近未读完的书，`/book/getprogress` 拿 progress | | 今年读完本数 / 累计小时 / 笔记数 | `/readdata/detail` annually 的 `readStat` | | 金句 | `/book/bestbookmarks` 拿当前在读书的热门划线，按日期轮换 | ## 触发用户调用本 skill 的场景 - 安装/重装：用户说"装这个 widget"、"让我也用上" - 排错：widget 数据没刷新、卡片打不开、API 报 401 - 改样式/改目标：用户想调小、换色、改月度目标 - 卸载：删 `~/Desktop/reading-widget/`，卸 launchd，从 `settings.json` 拿掉 key


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Skill: cndaqiang/ollama-web-search (version 1.0.1)

--- name: ollama-web-search description: Web search via Ollama API. Returns relevant results from Ollama web search for AI agents. homepage: https://github.com/QAA-Tools/skills metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔎","requires":{"bins":["node"],"env":["OLLAMA_API_KEY"]},"primaryEnv":"OLLAMA_API_KEY"}} --- # Ollama Web Search Web search using Ollama's web_search API. ## Search ```bash node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" -n 10 node {baseDir}/scripts/search.mjs "query" --max-results 10 ``` ## Options - `-n <count>`: Number of results to request (default: 5) - `--max-results <count>`: Same as `-n` ## Notes - Needs `OLLAMA_API_KEY` - Outputs Ollama API response as JSON - Uses `POST https://ollama.com/api/web_search`


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Skill: jobzhao15/huo15-knowledge-base (version 0.7.2)

--- name: huo15-knowledge-base displayName: 火一五知识库技能 description: 火一五知识库技能 - 基于 Andrej Karpathy 的 LLM Knowledge Bases 方案。每个企微 Agent 独立隔离，自动在 Agent 工作目录下创建专属知识库。触发词：知识库、入库知识库、查询知识库、编译知识库、体检知识库、同步知识库、激活知识库。 version: 0.7.2 dependencies: {} --- # SKILL.md - huo15-knowledge-base > 火一五知识库技能 - 基于 Andrej Karpathy 的 LLM Knowledge Bases 方案 > **每个企微 Agent 独立隔离**，自动在 Agent 工作目录下创建专属知识库 --- ## 版本历史 - **v0.5.0** — Phase 5: 桥接 memory-evolution（可选） - v0.4.0 — Phase 4: LLM 编译自动化 - v0.3.0 — Phase 3: 自动抓取功能 - v0.2.0 — Agent 隔离架构 - v0.1.0 — 初始设计 --- ## 核心概念 ``` 共享 Skill 代码（~/.openclaw/workspace/skills/huo15-knowledge-base/） ↓ 每个 Agent 独立的数据目录（~/.openclaw/agents/{agent-id}/agent/kb/） ├── raw/ → 原始文档（按日期分目录） ├── wiki/ → LLM 编译后的结构化百科 └── cache/ → 临时缓存 ``` --- ## 快速开始 ### 独立使用（无需 memory-evolution） ```bash kb-ingest --url "https://..." # 入库 + 自动抓取 kb-compile # LLM 自动编译 kb-search "关键词" # 搜索 kb-lint # 体检 ``` ### 配合 memory-evolution 使用 ```bash kb-sync # 同步 reference 记忆到知识库 kb-compile # 编译同步的记忆 kb-search "Claude Code" # 搜索共享知识 ``` --- ## 核心脚本 | 脚本 | 功能 | |------|------| | `kb-ingest` | 入库文档（自动抓取网页内容）| | `kb-compile` | LLM 自动编译 raw → wiki | | `kb-search` | 搜索知识库 | | `kb-lint` | 体检知识库（自愈）| | `kb-fetch` | 独立网页抓取工具 | | `kb-llm.py` | LLM API 调用器 | | `kb-sync` | **桥接 memory-evolution**（可选）| --- ## Phase 5: 桥接 memory-evolution（可选） **设计原则：独立运行，不强制依赖** ``` kb-sync 检测 memory-evolution 存在? │ ├── YES → 同步 reference 记忆到 kb/raw/_memory-reference/ │ kb-compile 编译成 wiki 条目 │ 知识库可搜索 Claude Code、系统指针等 reference │ └── NO → standalone 模式，跳过同步 知识库正常独立运行 ``` **kb-sync 命令：** ```bash kb-sync # 同步 reference → 知识库（默认） kb-sync --from-memory # 同上 kb-sync --to-memory # 暂不支持（单向桥接） ``` **同步内容：** - `memory/reference/` 下的所有 .md 文件 - 包括：Claude Code 规范、系统指针、项目参考等 - 保存到 `kb/raw/_memory-reference/` **搜索示例：** ```bash kb-search "Claude Code" # 搜到 Claude Code 记忆规范参考 kb-search "GitHub" # 搜到 GitHub 相关 reference ``` --- ## Agent 隔离架构 **设计原则：** - Skill 代码共享，不重复安装 - 数据目录在每个 Agent 的 `agent/kb/` 下，完全隔离 - 通过 `AGENT_DIR` 环境变量自动检测当前 Agent 上下文 --- ## 触发词 - "知识库"、"入库知识库"、"查询知识库" - "编译知识库"、"体检知识库"、"同步知识库" - "激活知识库" --- ## 配置 Agent 专属配置：`~/.openclaw/agents/{agent-id}/agent/kb/config.json` ```json { "version": "0.5.0", "agent_context": "...", "paths": { "raw": "raw", "wiki": "wiki", "cache": "cache" }, "memory_bridge": { "enabled": true, "auto_sync": false } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: bianchengyy/mitools-desensitize (version 1.0.0)

--- name: mitools-desensitize description: 数据脱敏工具，支持手机号、身份证、银行卡、邮箱、IP地址、中文姓名等多种敏感信息脱敏 version: 1.0.0 author: WorkBuddy license: MIT requires: - python3 --- # 数据脱敏工具 (mitools-desensitize) 基于正则表达式的数据脱敏工具，支持多种敏感信息类型的自动识别和脱敏处理。 ## 功能特性 - 📱 **手机号脱敏** - 保留前3位和后3位，中间用*号替代 - 🆔 **身份证号脱敏** - 保留前3位和后3位，中间用*号替代 - 💳 **银行卡脱敏** - 保留前2位，其余用*号替代 - 📧 **邮箱脱敏** - 保留前2位，后面用***替代 - 👤 **中文姓名脱敏** - 保留姓氏，后面用**替代 - 🌐 **IP地址脱敏** - 替换为伪IP地址（139.1.2.xxx） - 📁 **路径用户名脱敏** - 替换路径中的用户名为demo01/demo02等 - 🔢 **长串数字脱敏** - 6位以上连续数字替换为等长伪数字 - 📝 **字段名脱敏** - 敏感字段名首字保留，后面用**替代 - 🔄 **通配符规则** - 支持自定义通配符替换规则 - ↩️ **数据还原** - 支持根据映射表还原脱敏数据 ## 使用方法 ### 1. 对文本进行脱敏 ``` 脱敏 <文本内容> ``` 示例： ``` 脱敏 张三的手机号是13812345678，邮箱是[REDACTED_SECRET] ``` ### 2. 对文件进行脱敏 ``` 脱敏文件 <文件路径> ``` 示例： ``` 脱敏文件 ./user_data.log ``` ### 3. 根据映射还原数据 ``` 脱敏还原 <脱敏后文本> <映射JSON> ``` 示例： ``` 脱敏还原 "张**的手机号是138*****678" '{"username": {"张三": "demo01"}}' ``` ### 4. 查看支持的脱敏规则 ``` 脱敏规则列表 ``` ## 支持的脱敏规则 | 规则名称 | 说明 | 示例 | |---------|------|------| | phone | 手机号脱敏 | 13812345678 → 138*****678 | | idcard | 身份证号脱敏 | 110101199001011234 → 110******234 | | bankcard | 银行卡脱敏 | 6222021234567890123 → 62** **** **** **** *** | | email | 邮箱脱敏 | [REDACTED_SECRET] → zh***@***.com | | chinese_name | 中文姓名脱敏 | 张三 → 张** | | ip | IP地址脱敏 | 192.168.1.1 → 139.1.2.100 | | path_user | 路径用户名脱敏 | /home/zhangsan → /home/demo01 | | digit_sequence | 长串数字脱敏 | 1234567890 → 0000000001 | | chinese_field | 字段名脱敏 | 手机号 → 手** | | wildcard | 通配符规则 | dev*23 → dev31 | ## 配置文件 工具会自动生成 `desensitize_config.json` 配置文件，包含： - `levels`: 脱敏级别配置，定义应用哪些规则 - `wildcard_rules`: 通配符替换规则 - `custom_rules`: 自定义正则规则 ## 使用场景 - 日志脱敏 - 清理生产环境日志中的敏感信息 - 数据分享 - 脱敏后分享给第三方 - 测试数据 - 生成脱敏的测试数据集 - 文档处理 - 清理文档中的敏感信息


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: codenova58/qq-mail (version 0.1.0)

--- name: qq-mail-hot-trend description: 注册“QQ邮箱”热门技能；当需要访问或自动化QQ邮箱相关内容时调用。 homepage: `https://mail.qq.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # QQ邮箱 用途与边界 - 面向公开分享页面与个人邮箱中可视的非敏感信息摘要 - 不提供登录自动化、发件、收件或权限绕过能力 - 仅用于个人可见页面的邮件列表摘要与提醒 关键入口 - 主页：https://mail.qq.com/ - 登录入口：个人邮箱登录页 - 分享页：公开邮件或附件的分享链接 常见任务 - 邮件列表的主题/发件人/时间摘要（仅在登录与可视范围内） - 指定标签/文件夹的未读统计与提醒 - 公开分享页的标题与内容摘要 数据字段 - 主题、发件人、接收时间、标签/文件夹、是否未读、来源链接 - 分享页标题、摘要、附件名称（若公开） 自动化要点 - 邮箱页面需登录且有人机校验，不进行自动化交互 - 不采集或存储邮件正文与附件内容，仅做元信息摘要 - 频率控制，尊重邮箱安全策略 示例流程 - 列表摘要：登录后访问列表 → 抽取主题/发件人/时间 → 输出清单 - 标签统计：进入标签页 → 统计未读 → 输出提醒摘要 - 分享页摘要：访问分享链接 → 提取标题与摘要 → 输出结果 合规提示 - 遵守邮箱与账户安全规定，不进行邮件收发自动化操作 - 不存储或输出敏感隐私数据


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shiyanhui/clawise (version 0.1.0)

--- name: clawise description: Account, access, and operations infrastructure for AI agents — phone verification, email inboxes, CAPTCHA solving, credential vault, and identity management. metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":["CLAWISE_API_KEY"]},"primaryEnv":"CLAWISE_API_KEY","homepage":"https://clawise.dev"}} --- # Clawise Account, access, and operations infrastructure for AI agents. Clawise gives your agent everything it needs to exist and operate on the internet. - **Mail** — Dedicated email inboxes for your agent - **Phone** — Phone numbers and SMS verification - **Captcha** — Solve reCAPTCHA, hCaptcha, Turnstile, and more - **Vault** — Securely store passwords, TOTP secrets, and API keys - **Identity** — Agent identity and access management ## Getting Started 1. Get your API key at [clawise.dev](https://clawise.dev) 2. Set `CLAWISE_API_KEY` in your environment Documentation: [docs.clawise.dev](https://docs.clawise.dev)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: laimiaohua/gi-error-handling (version 1.0.0)

--- name: gi-error-handling description: Handle errors and logging following project conventions. Use when implementing exception handling, adding logs, or when the user asks for error handling patterns with ApiException. tags: ["error", "exception", "logging", "tkms", "api-exception"] --- # Error Handling 错误处理与日志 按项目规范实现错误处理与日志记录。适用于 API 异常、业务错误、日志打点，便于排查问题。 ## 何时使用 - 用户请求「加错误处理」「加日志」「异常处理」 - 实现 API 的异常返回 - 排查问题时需要定位错误来源 ## 异常处理 ### 1. 业务异常 ```python from tkms.exception.api import ApiException # 抛出业务异常，会返回给前端 raise ApiException(code=400, message="用户不存在") raise ApiException(code=401, message="未登录") raise ApiException(code=403, message="无权限") raise ApiException(code=404, message="资源不存在") raise ApiException(code=500, message="服务器内部错误") ``` - `code`：HTTP 状态码或业务错误码 - `message`：返回给前端的错误信息，避免暴露内部细节 ### 2. 参数校验 ```python if not user_id: raise ApiException(code=400, message="用户ID不能为空") if page < 1: raise ApiException(code=400, message="页码必须大于0") ``` ### 3. 资源不存在 ```python user = await self.user_dao.get_by_id(user_id) if not user: raise ApiException(code=404, message="用户不存在") ``` ### 4. 捕获并转换 ```python try: result = await external_api.call() except ConnectionError as e: raise ApiException(code=502, message="服务暂时不可用") except Exception as e: # 记录详细日志，对外返回通用信息 logger.exception("调用外部服务失败") raise ApiException(code=500, message="操作失败，请稍后重试") ``` ## 日志规范 ### 1. 打点位置 - 接口入口：`logger.info("接口名 入参")` - 关键业务节点：`logger.info("步骤 结果")` - 异常：`logger.exception("异常描述")` 或 `logger.error("...")` ### 2. 日志内容 - 不输出密码、Token、完整卡号等敏感信息 - 包含关键上下文：user_id、request_id、操作类型 - 异常时记录堆栈便于排查 ### 3. 示例 ```python import logging logger = logging.getLogger(__name__) # 入口 logger.info("get_user_list", extra={"user_id": user_id, "page": page}) # 业务节点 logger.info("查询完成", extra={"count": len(rows)}) # 异常 logger.exception("数据库查询失败", extra={"sql": sql_safe}) ``` ## 统一响应格式 成功： ```json {"code": 0, "message": "success", "data": {...}} ``` 失败（由 ApiException 触发）： ```json {"code": 400, "message": "用户不存在"} ``` ## 前端错误处理 - 根据 `code` 区分：401 跳登录、403 提示无权限、其他展示 `message` - 网络错误：统一提示「网络异常，请稍后重试」


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