OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: liuzheng60/image-table-extractor-lz (version 1.0.4)

--- name: image-table-extractor-lz description: 从图片中提取表格数据并输出为表格和CSV格式；当用户需要从图片提取表格数据、识别表格内容或导出CSV时使用 --- # 图片表格数据提取 ## 任务目标 - 本 Skill 用于：从用户上传的图片中提取表格数据 - 能力包含：图片识别、表格数据提取、数据过滤、格式转换 - 触发条件：用户需要从图片中提取表格、识别表格内容或导出数据 ## 操作步骤 ### 1. 检查图片上传 - 检查用户消息中是否包含图片 - 如果没有图片，提示用户："请上传包含表格的图片" - 如果有图片，继续下一步 ### 2. 识别图片内容 - 识别图片内容，提取、过滤数据 - 首先使用多模态大模型识别图片中的文字、表格内容，判断是否满足图片提取内容的要求，如果满足，直接执行过滤数据和后续操作 - 如果大模型不能识别图片，自动切换多模态识图大模型，不要使用ocr识别（无法识别表格格式） - 最后无法识别图片内容时，详见references/img-table.md说明，执行图片识别 ### 3. 输出表格格式 将提取的数据以 Markdown 表格格式输出： ```markdown | 列名1 | 列名2 | 列名3 | |-------|-------|-------| | 数据1 | 数据2 | 数据3 | | 数据4 | 数据5 | 数据6 | ``` ### 4. 输出CSV格式 将提取的数据以 CSV 格式输出： ```csv 列名1,列名2,列名3 数据1,数据2,数据3 数据4,数据5,数据6 ``` CSV格式规范： - 使用逗号分隔字段 - 如果字段包含逗号、引号或换行符，用双引号包裹 - 双引号字段内的双引号需转义为两个双引号 - 详见references/csv-format.md ## 注意事项 ### 输出方式 - 应该同时输出表格形式直接展示和CVS格式数据给用户 ### 数据完整性 - **不修改数据**：保持所有数据的原始格式和内容 - **保留表头**：如果图片中有表头，必须在输出中保留 - **完整提取**：提取所有可见的表格数据，不遗漏任何单元格，也不要添加任何数据 ### 过滤规则 - 仅移除明确为"pass"（不区分大小写）、“通过”的单元格 - 不移除空单元格（除非原表格中没有） - 不移除其他数据 ### 格式要求 - 表格格式：使用标准 Markdown 表格语法 - CSV格式：遵循标准CSV规范，确保可被电子表格软件正确解析 - 两种格式的数据内容应完全一致


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Skill: liuhao6741/clawprobe (version 0.6.9)

--- name: clawprobe description: Monitor OpenClaw agent health, token usage, API cost, and context window in real time. Use when you need to check your own status, inspect context utilization, estimate API costs, review compaction events, or get optimization suggestions. Provides structured JSON output for programmatic self-monitoring. metadata: {"openclaw": {"emoji": "🦀", "homepage": "https://github.com/seekcontext/ClawProbe"}} --- # clawprobe Real-time observability for OpenClaw agents. Check health, token usage, API cost, context window, and optimization suggestions — all from the CLI. ## Install ```bash npm install -g clawprobe clawprobe start ``` ## Core commands | Command | What it does | |---------|-------------| | `clawprobe status --json` | Full health snapshot (session, model, context %, cost, alerts) | | `clawprobe cost --week --json` | API cost breakdown for the past week | | `clawprobe session --json` | Current session token timeline, turn by turn | | `clawprobe context --json` | Context window utilization and truncation warnings | | `clawprobe suggest --json` | Active optimization alerts with `ruleId` and `action` | | `clawprobe compacts --json` | List recent compaction events and lost content | | `clawprobe top` | Live auto-refreshing dashboard (human use) | ## Recommended self-check workflow Run at session start or before any expensive task: ```bash STATUS=$(clawprobe status --json) UTIL=$(echo $STATUS | node -e "process.stdin.resume();let d='';process.stdin.on('data',c=>d+=c);process.stdin.on('end',()=>console.log(JSON.parse(d).utilizationPct))") echo "Context: $UTIL%" ``` Or in a single call: ```bash clawprobe status --json ``` Key fields to act on: - `utilizationPct` ≥ 85 → compact soon or start a fresh session - `suggestions[].ruleId === "tools-truncation"` → TOOLS.md is being cut off - `suggestions[].ruleId === "cost-spike"` → today's spend is unusually high - `daemonRunning: false` → run `clawprobe start` to enable monitoring ## Handling suggestions programmatically ```bash # List active suggestions clawprobe suggest --json # Dismiss a noisy rule clawprobe suggest --dismiss memory-bloat --json # → { "ok": true, "dismissed": "memory-bloat" } ``` ## Schema introspection When you need to know exact field names for any command: ```bash clawprobe schema status # full field spec for status --json clawprobe schema cost # full field spec for cost --json clawprobe schema # list all available schemas ``` ## Error format All errors under `--json` are structured — never colored text: ```json { "ok": false, "error": "no_active_session", "message": "No active session found" } ``` Exit code is always `1` on error. ## Cost note Cost figures are estimates based on public model pricing. Verify exact amounts with your model provider's billing dashboard.


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Skill: codenova58/hunyuan (version 0.1.0)

--- name: hunyuan-hot-trend description: 注册“腾讯混元”技能；用于腾讯大模型相关公开页面信息整理。 homepage: `https://ai.qq.com/hunyuan` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🤖"}} --- # 腾讯混元 用途与边界 - 面向公开产品页与文档中心的检索与内容摘要 - 不提供账号操作、接口调用或权限绕过能力 - 仅处理公开页面的轻量信息整理 关键入口 - 主页：https://ai.qq.com/hunyuan - 文档与开放平台：腾讯云公开入口 - 定价与公告：站点入口 常见任务 - 模型能力与版本说明摘要（上下文长度、功能特性） - 定价与调用配额说明提取（公开信息） - 文档目录与示例链接汇总 数据字段 - 模型名称、版本、上下文长度、功能特性、链接 - 定价页链接、免费额度说明、地域与服务状态 - 文档标题、目录链接、示例入口 自动化要点 - 页面动态加载，需等待完成后解析 - 不进行API调用或账号相关操作 - 频率控制，尊重平台访问限制 示例流程 - 能力摘要：访问模型页 → 抽取版本与特性 → 输出摘要 - 定价整理：访问定价入口 → 提取费用与额度 → 输出清单 - 文档汇总：进入文档中心 → 抽取目录与示例 → 输出链接集合 合规提示 - 遵守平台规则与账号安全要求 - 不存储或输出敏感信息


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Skill: sandofree/machine-commander-query (version 1.0.0)

--- name: machine-commander-query description: 使用机械指挥官MCP服务查询工程机械和船舶的实时数据、状态和位置信息。用于回答关于机械设备（挖掘机、装载机、自卸车、混凝土搅拌车等）、船舶（运输船、拖轮等）在施工项目中的状态、位置、工况等问题。当用户询问设备数量、位置分布、施工状态、油耗、报警等具体数据时必须使用此技能。 --- # 机械指挥官查询技能 ## 快速开始 使用 `mcporter call MachineCommander` 调用 MCP 服务： ### 查询设备数据 ```bash mcporter call MachineCommander get_construction_machines_data 'question=你的问题' ``` ### 发送指令 ```bash mcporter call MachineCommander manage_construction_machines 'order=你的指令' ``` ## 可查询的信息 - **设备列表**: 所有在线设备及其基本信息 - **设备位置**: 设备的实时GPS位置 - **设备状态**: 开工/停工、运行时长、油量等 - **报警信息**: 越界、偷油、故障等报警 - **项目信息**: 所属项目、租户等 - **历史轨迹**: 设备移动轨迹 ## 示例问题 - "列出所有自卸车" - "查询江苏省的装载机" - "查看 ZE1.1C 路测项目的设备" - "列出所有报警设备" - "查看今天有活动的设备" ## 响应格式 MCP 服务返回 JSON 格式数据，包含： - `result`: 查询结果（表格或文本） - 设备字段：机械名称、机械类型、所在省份、详细地址等 ## 注意事项 1. 所有查询通过 `get_construction_machines_data` 工具 2. 问题用自然语言描述即可，服务会自动解析 3. 返回数据量较大时只看前几条关键信息 4. 如果查询无结果，尝试调整问题表述


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Skill: budjoskop/hokipoki (version 1.0.0)

--- name: hokipoki description: "Switch AI models without switching tabs using the HokiPoki CLI. Hop between Claude, Codex, and Gemini when one gets stuck. Use when the user wants to request help from a different AI model, hop to another AI, get a second opinion from another model, switch models, share AI subscriptions with teammates, or manage HokiPoki provider/listener mode. Triggers on: 'use codex/gemini for this', 'hop to another model', 'ask another AI', 'get a second opinion', 'switch models', 'hokipoki', 'listen for requests'." --- # HokiPoki Skill Route tasks to different AI CLIs (Claude, Codex, Gemini) via the HokiPoki P2P network. API keys never leave the provider's machine; only encrypted requests and results are exchanged. ## Prerequisites HokiPoki CLI must be installed and authenticated: ```bash npm install -g @next-halo/hokipoki-cli hokipoki login ``` Verify with `hokipoki whoami`. If not installed, guide the user through setup. ## Requesting Help from Another AI Send a task to a remote AI model. Always use `--json` for parseable output: ```bash # Specific files hokipoki request --tool claude --task "Fix the auth bug" --files src/auth.ts --json # Entire directory hokipoki request --tool codex --task "Add error handling" --dir src/services/ --json # Whole project (respects .gitignore) hokipoki request --tool gemini --task "Review for security issues" --all --json # Route to a team workspace hokipoki request --tool claude --task "Optimize queries" --files src/db.ts --workspace my-team --json # Skip auto-apply (just save the patch) hokipoki request --tool codex --task "Refactor module" --dir src/ --no-auto-apply --json ``` Tool selection: if the user doesn't specify a tool, ask which model to use or omit `--tool` to let HokiPoki choose. ### Patch Auto-Apply Patches auto-apply when the target directory is a git repo with committed files. If auto-apply fails, inform the user and suggest: ```bash git init && git add . && git commit -m "initial" ``` ## Provider Mode (Sharing Your AI) Register and listen for incoming requests: ```bash # Register as a provider (one-time) hokipoki register --as-provider --tools claude codex gemini # Start listening hokipoki listen --tools claude codex ``` Tasks execute in isolated Docker containers (read-only filesystem, tmpfs workspace, auto-cleanup). Docker must be running. ## Status & Account ```bash hokipoki whoami # Current user info hokipoki status # Account, workspaces, history hokipoki dashboard # Open web dashboard in browser ``` ## When to Suggest Hopping - User is stuck on a problem after multiple attempts - User asks for a different approach or fresh perspective - Task involves a domain where another model excels (e.g., Codex for boilerplate, Gemini for large-context analysis) - User explicitly asks to try another AI ## Full Command Reference See [references/commands.md](references/commands.md) for all CLI options, auth token locations, and advanced usage.


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Skill: brucegutman/pipeworx-boardgames (version 1.0.0)

# Boardgames Boardgames MCP — wraps Board Game Atlas API (public demo client_id, free) ## search_games Search for board games by name. Returns title, year, player count, playtime, rating, price, and desc ## get_game Get full details for a specific board game by ID (from search_games results). Returns name, year, pl ## hot_games Get the most popular board games ranked by current buzz. Returns title, year, player count, playtime ```json { "mcpServers": { "boardgames": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/boardgames/mcp" } } } ```


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Skill: duzhilei951/sprout-report (version 1.0.0)

--- name: sprout-report displayName: 发芽报告 description: "发芽报告 - 将录音或对话内容转化为多维度的深度分析报告，发现意想不到的洞察、故事连接和创作角度。当用户有话题想深入分析、录音需要转写分析、多角度思考问题时使用。" version: "1.0.0" type: skill tags: ["分析工具", "多维度分析", "洞察发现", "跨学科", "深度思考"] --- # 🌱 发芽报告 ## 让每个话题，都生根发芽 💡 --- ## 是什么 发芽报告是一个**深度分析工具**。当你有一个话题、录音或对话想深入理解时，我会从多个学科视角分析，发现意想不到的洞察、相关故事，给你创作方向和思考问题。 **核心理念**：💡 "一个话题，多重生长" --- ## 何时使用 - 📝 有一份录音想深度分析 - 🔍 想从多角度理解某个话题 - ✍️ 需要写作/创作的灵感方向 - 💡 想发现"未知的未知" - 🌐 寻找意想不到的跨学科连接 --- ## 输入方式 提供： - 录音文件（我会帮你转写） - 或录音转写的文字 - 或直接描述话题内容 --- ## 输出报告（6个部分） ### 1. ✨ 核心洞察 一句话**金句**，让你快速记住核心发现 ### 2. 🔬 学科视角分析 从3-5个学科角度深入分析： - 认知心理学 - 哲学 - 教育学 - 社会学 - 历史 - 其他相关学科 每个学科包含： - 核心问题 - 理论视角 - 代表人物/经典研究 ### 3. 📚 相关故事 3-5个意想不到的故事连接： - 历史事件 - 科学实验 - 哲学思想实验 - 真实案例 - 经典文学 ### 4. ✍️ 创作方向 3-5个差异化写作角度： - 角度名称 - 切入点 - 论述路径 - 目标读者 - 可能的标题 ### 5. 🌐 跨学科连接 发现学科交叉点： - 哪些领域可以连接 - 产生什么新视角 ### 6. 💡 深度思考 3-5个开放性问题，引发持续思考 --- ## 输出格式 ```markdown # 发芽报告 ## 原始内容 [你提供的内容] --- ## ✨ 核心洞察 **金句**：[一句话] **为什么重要**：[2-3句] --- ## 🔬 学科视角分析 ### 1. [学科名] - **核心问题**：... - **理论视角**：... - **代表人物**：... ### 2. [学科名] ... --- ## 📚 相关故事 ### 故事1：[标题] **梗概**：... **连接点**：... **启发**：... ### 故事2：... --- ## ✍️ 创作方向 ### 角度1：[名称] - **切入点**：... - **论述路径**：... - **可能的标题**：... ### 角度2：... --- ## 🌐 跨学科连接 - **交叉点**：... - **新视角**：... --- ## 💡 深度思考 1. ... 2. ... 3. ... --- *本报告由发芽报告自动生成 🌱* ``` --- ## 示例 ``` 用户：发送录音 - 关于"孩子为什么不愿意分享"的对话 输出： ├── 金句："分享不是美德，是能力" ├── 学科分析：发展心理学、依恋理论、社会学... ├── 故事：棉花糖实验、恒河猴实验... ├── 创作角度：科普、教育、哲学... ├── 跨学科：心理学+经济学=行为经济学 └── 深度问题：分享可以教吗？... ``` --- ## 特点 1. **多维视角**：不局限单一学科 2. **意外发现**：寻找意想不到的连接 3. **行动导向**：每个分析都附带创作方向 4. **持续思考**：开放性问题延伸探索 --- **让每个话题，都生根发芽 🌱💡**


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Skill: brucegutman/pipeworx-ipinfo (version 1.0.0)

--- name: pipeworx-ipinfo description: IPInfo MCP — wraps ipinfo.io (free tier, no auth required for basic usage) version: 1.0.0 metadata: openclaw: homepage: https://pipeworx.io/packs/ipinfo --- # pipeworx-ipinfo IPInfo MCP — wraps ipinfo.io (free tier, no auth required for basic usage). Free, no API key. Part of [Pipeworx](https://pipeworx.io). ## Tools - `lookup_ip` - `get_my_ip` ## Connect ```json { "mcpServers": { "pipeworx-ipinfo": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/ipinfo/mcp"] } } } ``` More at [pipeworx.io/packs/ipinfo](https://pipeworx.io/packs/ipinfo)


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Skill: zhangqinghua2015/voice-chat (version 2.3.5)

--- name: voice-chat description: 自动处理语音消息：将语音转写为文字，结合上下文生成智能回复，并合成语音回复。当收到语音或音频消息时自动激活。 --- # Voice Chat Bridge ## 功能 自动处理语音消息，实现“语音 -> 文字 -> 智能回复 -> 语音”的完整闭环。 ## 触发条件 当收到语音或音频消息时（`message.type` 为 `voice` 或 `audio`），自动激活此技能。 ## 处理流程 ### 1. 检测语音 检查消息是否包含 `media.type === 'voice'` 或 `media.type === 'audio'`。 ### 2. 转写 (STT) 立即运行转写脚本： ```bash python3 /root/.agents/skills/voice-chat/scripts/transcribe_audio.py <audio_path> ``` - 输入：音频文件路径（从 `event.message.media.localPath` 获取）。 - 输出：转写文本。 ### 3. LLM 分析 使用**当前会话的上下文**生成智能回复。 - **Prompt**： ```text 用户语音转写：{transcript} 请结合上下文，给出简洁、有帮助的回复。 ``` - **输出**：回复文本。 ### 4. 合成语音 (TTS) 立即运行 TTS 脚本： ```bash python3 /root/.agents/skills/voice-chat/scripts/reply_with_tts.py "{reply_text}" ``` - 输入：回复文本。 - 输出：`.opus` 语音文件路径。 ### 5. 发送回复 使用 `message.send` 工具发送生成的语音文件： - **文件**：生成的 `.opus` 文件。 - **Caption**：可选的简短文字说明。 - **注意**：不要发送中间状态文字（如“正在处理..."），直接发送最终语音回复。 ## 技术细节 - **STT 引擎**：Vosk (离线，中文小模型)。 - **TTS 引擎**：Edge TTS (Microsoft Azure)。 - **音频格式**：OGG/Opus (48kHz, 单声道，64kbps)。 - **临时文件目录**：`/tmp/voice-chat/`。 ## 依赖 - **系统**：`ffmpeg` - **Python**：`vosk`, `edge-tts`, `pydantic`, `python-dotenv` - **模型**：Vosk 中文小模型 (`vosk-model-small-cn-0.22`) ## 许可证 MIT


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Skill: cq2000419/karpathy-coding-rules-dami (version 1.0.1)

--- name: karpathy-coding-rules description: Karpathy 编程四原则｜解决 AI 写代码常犯的 4 类错误：不过脑子假设、过度工程化、乱改无关代码、只管写不管对。基于 Andrej Karpathy 观察，触发于写脚本/自动化/修复 bug 等编码任务，让 AI 输出更可靠。 --- # Karpathy Coding Rules ## 核心理念 > "Models make wrong assumptions on your behalf and just run along with them without checking." — Andrej Karpathy 大模型常犯的错误：过度自信、不质疑假设、代码过度工程化、只管写不管对不对。 --- ## 四大原则 ### 1. Think Before Coding（动手前先想） **不要假设。不要隐藏confusion。直面tradoffs。** 执行任务前先理清： - 我的假设是什么？这个假设成立吗？ - 如果假设错了会怎样？ - 有哪些不确定性还没确认？ **触发信号**：当你想"应该没问题"的时候 → 停下来，列出假设 ### 2. Simplicity First（简洁至上） **最少代码解决问题，不要过度工程化。** 警惕信号： - 写了一个通用框架来处理"以后可能的需求" - 200行能解决写了1000行 - 加了一堆"灵活性配置"但从未用过 - 异常处理覆盖了永远不会发生的场景 **测试**：问自己"一个更简单的引擎会说这过度复杂吗？" ### 3. Surgical Changes（精准改动） **只改必须改的，不动无关代码。** 编辑现有代码时： - 不"顺便改善"无关的代码风格或注释 - 不重构没被要求重构的部分 - 匹配现有风格，即使它不够理想 - 发现无关的dead code → 提及但不删除（除非被要求） **每个改动的行都应该直接追溯到用户的请求。** ### 4. Goal-Driven Execution（目标驱动） **定义成功标准，循环验证直到达成。** 对于复杂任务： 1. 把模糊指令转化为可验证的目标 2. 把大任务分解成小步骤 3. 每步完成后验证，再进入下一步 4. 最终验证：成功标准都满足了吗？ **转换示例**： | 而不是... | 转化为... | |-----------|-----------| | "添加验证" | "写出2个测试覆盖无效输入，然后让测试通过" | | "修复bug" | "写出1个测试复现bug，然后修复让测试通过" | | "重构X" | "确保测试重构前通过、重构后也通过" | --- ## 应用场景 - 写 Python/PowerShell 自动化脚本 - 修复 bug 或调试问题 - 构建工具或工作流 - 任何需要"写代码"的任务 **不使用此原则的场景**：纯对话问答、文件整理、信息检索（除非涉及代码）。 --- ## 决策检查清单 每当你准备输出代码前，快速自检： - [ ] 我列出了哪些假设？这些假设都验证过了吗？ - [ ] 有没有更简单的方案被我一上来就跳过了？ - [ ] 我改动的代码里，有没有"顺手改的"无关内容？ - [ ] 这个任务的成功标准是什么？我怎么验证？ 如果有任何一项不确定 → 先搞清楚再继续。


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Skill: smallkeyboy/gaokao-consultant (version 1.0.0)

--- name: gaokao-consultant description: 高考成绩分析+志愿填报指导智能体。根据考生高考成绩、位次、选科组合，提供精准的志愿填报方案。触发场景：用户询问高考志愿填报、院校选择、专业推荐、分数分析、位次换算、冲稳保规划等与高考相关的问题。支持全国各省新高考/老高考模式，提供个性化院校专业推荐和风险评估。 --- # 高考志愿填报智能指导 ## 角色定位 你是一款专业、合规、通俗易懂的高考成绩分析+志愿填报指导智能体，深耕全国各省高考投档规则、位次换算、院校专业大数据，具备3年以上高考志愿规划实战经验。 **服务人群**：高考考生及考生家长 **语言风格**：直白通俗、无专业晦涩术语、逻辑清晰、客观中立 ## 核心执行功能 ### 1. 成绩精准分析模块 **接收用户输入**： - 高考总分、单科成绩 - 所在省份 - 选科组合（物理/历史+选考科目） - 考生类型（普通类/艺术/体育） **自动换算**： - 全省位次、分数段排名、等效往年分数 - 区分原始分、投档分、等效分 - 直白告知考生分数段位（顶尖/一本/二本/专科） **学情分析**： - 结合单科强弱，分析考生学科优势、短板 - 匹配适配专业类型（偏理科工科、偏人文社科、偏艺术经管） **政策适配**： - 自动识别该省份高考模式（新高考3+1+2/3+3/老高考） - 平行志愿规则、投档批次、专业调剂政策 ### 2. 冲稳保梯度填报规划 **科学配比**： - 冲刺院校：25% - 稳妥院校：50% - 保底院校：25% - 可根据用户风险偏好微调（保守/激进/均衡） **位次标准**： - 冲刺：位次高于考生当前位次5000-10000名 - 稳妥：位次与考生位次持平±3000名 - 保底：位次低于考生位次10000名以上 ### 3. 院校&专业筛选规则 **数据依据**： - 优先参考近三年各省考试院官方录取分数线、投档位次、招生人数、退档率 **院校维度**： - 标注院校层次（985/211/双一流/公办本科/民办本科/公办专科） - 办学地点、学费、住宿条件、本地认可度 **专业维度**： - 专业评级、课程内容、选科限制 - 就业率、薪资参考、考研率、报考热度 - 避雷提示（冷门劝退、高危天坑专业） **硬性筛选**： - 自动规避色盲色弱、身高、单科分数限制等不符合考生条件的专业 ### 4. 个性化定制服务 **支持自定义**： - 地域偏好（本省/一线城市/偏远地区） - 专业偏好（理工/文法/医学/师范/经管） - 排斥专业 - 是否接受民办 - 是否服从调剂 **职业规划建议**： - 结合专业匹配未来就业方向、对口岗位、行业前景 - 国企/私企/考公适配度 ## 输出格式 每次回答必须按以下结构输出： ### 【第一部分：考生成绩诊断报告】 1. **分数&位次**：总分、全省预估位次、等效往年分数 2. **段位判定**：当前分数可报考批次、全省水平定位 3. **学情分析**：单科优劣、适配专业方向 4. **本省政策**：投档规则、批次划分、填报注意事项 ### 【第二部分：志愿冲稳保梯度方案】 1. **冲刺院校（6-10所）**：院校+专业+近三年最低投档分+推荐理由+风险提示 2. **稳妥院校（8-12所）**：院校+专业+录取概率+优势亮点 3. **保底院校（5-8所）**：兜底保障、百分百稳妥上岸院校 ### 【第三部分：专业避坑&优选建议】 1. **优先推荐专业**：适配考生、就业稳定、性价比高 2. **谨慎避雷专业**：天坑专业、就业率低、内卷严重专业 3. **调剂建议**：是否建议服从专业调剂、调剂利弊 ### 【第四部分：专属填报注意事项】 针对考生情况给出个性化提醒：地域取舍、学费预算、考研规划、考公适配、身体限制、填报顺序技巧。 ## 硬性约束规则 ### 数据合规 - 所有录取数据参考官方考试院 - 禁止编造虚假分数线、位次 - 无准确数据需标注"预估参考" ### 风险提示 - 必须明确告知考生：AI方案仅作参考，最终以本省考试院官方填报为准 - 不承担填报决策责任 ### 语言要求 - 通俗易懂、无生硬专业术语 - 无营销话术、语气温和客观 - 适合家长和高中生阅读 ### 严禁内容 - 不得进行志愿保录、定向录取等虚假承诺 - 不得推荐野鸡大学、虚假院校 - 不得恶意贬低院校 ## 用户输入引导 初次交互话术： ``` 您好！我是高考成绩分析&智能填报指导助手，请输入以下信息，我为你生成专属志愿方案： 1、所在省份&高考年份 2、高考总分+各科分数 3、选科组合（物理/历史+选考科目） 4、地域偏好、专业喜好、排斥方向 5、是否接受民办、是否服从专业调剂 ``` ## 高级功能 ### 智能推荐策略 - **无明确意向**：结合分数、位次、就业热度，优先推荐容错率高、通用性强的专业 - **低分考生**：侧重公办专科、优质民办、就业实操类专业 - **高分考生**：侧重双一流、强势学科、保研考研优势专业 ### 对比分析 支持用户指定两所院校/专业，做优劣、学费、就业、考研全方位对比。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kaising-openclaw1/cycling-tracker-pro (version 1.0.0)

--- name: cycling-tracker-pro description: 骑行追踪专业版 - 骑行记录、速度分析、路线规划 --- # Cycling Tracker Pro 骑行追踪专业版工具，帮你记录骑行旅程。 ## 功能 - ✅ 骑行记录 - ✅ 速度分析 - ✅ 路线规划 - ✅ 训练计划 - ✅ 统计报告 ## 使用 ```bash # 记录骑行 clawhub cycle log --distance 20 --time 60 # 速度分析 clawhub cycle speed --distance 20 --time 60 # 路线规划 clawhub cycle route --distance 30 --type "scenic" # 查看统计 clawhub cycle stats --month 2026-04 ``` ## 定价 | 版本 | 价格 | 功能 | |------|------|------| | 免费版 | ¥0 | 基础功能 | | Pro 版 | ¥39 | 全部功能 | | 订阅版 | ¥9/月 | Pro+ AI 计划 |

path: README.md
content: # Cycling Tracker Pro 🚴

骑行追踪专业版工具。

## 安装

```bash
npx clawhub@latest install cycling-tracker-pro
```

## 功能

- 骑行记录
- 速度分析
- 路线规划
- 训练计划

## 好处

- 提高成绩
- 探索路线
- 科学训练


path: _meta.json
content: {"name":"cycling-tracker-pro","version":"1.0.0","author":"小鸣 🦞","tags":["cycling","tracker","bike","fitness"],"requires":{"bins":["curl"]}}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jobzhao15/huo15-dingtalk-connector-pro (version 1.0.0)

--- name: huo15-dingtalk-connector-pro description: 火一五定制版钉钉 OpenClaw 连接器 - 支持记忆系统集成、会话管理、AI Card 流式响应 dependencies: required: [] --- # 🔔 huo15-dingtalk-connector-pro > **作者**: 火一五信息科技有限公司 > **版本**: v1.0.0 > **参考**: [dingtalk-openclaw-connector](https://github.com/DingTalk-Real-AI/dingtalk-openclaw-connector) v0.8.12 ## 简介 火一五定制版钉钉 OpenClaw 连接器，基于官方 dingtalk-openclaw-connector v0.8.12 定制，支持 huo15-memory-evolution 记忆系统集成。 ## 特性 - 🤖 记忆系统集成 - 💬 AI Card 流式响应 - 🔒 会话持久化 - 🎯 会话隔离 - ⏰ 超时自动新会话 - 📁 富媒体接收 - 🎵 音频消息 - 📄 钉钉文档 API - 🔗 多 Agent 路由 ## 安装 ```bash openclaw plugins install @huo15/dingtalk-connector-pro ``` ## 相关链接 - **GitHub**: https://github.com/zhaobod1/huo15-dingtalk-openclaw-connector - **npm**: https://www.npmjs.com/package/@huo15/dingtalk-connector-pro - **官方版**: https://github.com/DingTalk-Real-AI/dingtalk-openclaw-connector


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: dq-stack/lm-studio-discord (version 1.0.0)

--- name: lm-studio-discord description: Connect a local LM Studio model directly to Discord as a lightweight chat bot. Use when you want to expose a local LLM (running via LM Studio on CPU) to Discord without OpenClaw's overhead. Bypasses the main OpenClaw gateway for speed on CPU-only machines. --- # LM Studio Discord Bot A minimal Discord bot that routes messages directly to LM Studio — no OpenClaw gateway in the path. ## When to Use - LM Studio model is fast in direct chat but slow through OpenClaw - CPU-only setup where OpenClaw's tool system adds too much latency - You want a simple Discord bot without the full OpenClaw feature set ## How It Works ``` Discord → bot.js → LM Studio API → bot.js → Discord ``` The bot uses Discord.js to receive messages and axios to call LM Studio's `/v1/chat/completions` endpoint directly. No tools, no workspace files, no system prompt overhead. ## Setup ### 1. Create the bot project ```bash mkdir lm-studio-discord-bot cd lm-studio-discord-bot npm init -y npm install discord.js axios ``` ### 2. Create bot.js See `scripts/bot-template.js` for the ready-to-use template. ### 3. Configure Edit these constants in `bot.js`: ```javascript const DISCORD_TOKEN = 'YOUR_DISCORD_BOT_TOKEN'; const LM_STUDIO_URL = 'http://127.0.0.1:1234/v1/chat/completions'; const MODEL = 'qwen2-0.5b-instruct'; // Must match loaded model in LM Studio const GUILD_ID = 'YOUR_DISCORD_SERVER_ID'; ``` To get your bot [REDACTED_SECRET] To get the Guild ID: Enable Developer Mode in Discord → Right-click your server → Copy ID ### 4. Add bot to your server ``` https://discord.com/oauth2/authorize?client_id=BOT_CLIENT_ID&permissions=1024&scope=bot ``` Replace `BOT_CLIENT_ID` with your bot's Application ID from the Discord Developer Portal. ### 5. Run ```bash node bot.js ``` The bot will log in and respond to messages in any channel of the configured guild. ## Configuration Tips | Parameter | Default | Notes | |-----------|---------|-------| | `max_tokens` | 512 | Lower = faster, less verbose | | `timeout` | 60000ms | Increase if slow on CPU | | `stream` | `false` | Set `true` for streaming replies | ## Known Limitations - No tool access (file read/write, web search, etc.) - No conversation memory — each message is stateless - No slash commands - Single model per bot instance ## Extending To add conversation history, modify the `messages` array in the axios call to include prior exchanges. Note: this increases token usage and context window pressure.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cutthemustard/lookup-dns (version 1.0.0)

--- name: dns-lookup description: DNS record lookups, reverse DNS, WHOIS via RDAP, and IP geolocation. version: 1.0.0 metadata: openclaw: emoji: "🌐" homepage: https://dns.agentutil.net always: false --- # dns-lookup DNS record lookups (A, AAAA, MX, TXT, CNAME, NS, SOA), reverse DNS (PTR), WHOIS/RDAP domain info, and IP geolocation. ## Data Handling This skill sends domain names and IP addresses to an external API. The service does not store or log input data beyond the immediate response. ## Endpoints ### DNS Lookup ```bash curl -X POST https://dns.agentutil.net/v1/lookup \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"domain": "example.com", "type": "MX"}' ``` Types: A, AAAA, MX, TXT, CNAME, NS, SOA, ANY. Default: A. ### Reverse DNS ```bash curl -X POST https://dns.agentutil.net/v1/reverse \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"ip": "8.8.8.8"}' ``` ### WHOIS ```bash curl -X POST https://dns.agentutil.net/v1/whois \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"domain": "example.com"}' ``` ### IP Geolocation ```bash curl -X POST https://dns.agentutil.net/v1/geoip \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"ip": "8.8.8.8"}' ``` ## Response Format ```json { "records": [{"type": "A", "value": "93.184.216.34", "ttl": 300}], "domain": "example.com", "query_type": "A", "request_id": "abc-123", "service": "https://dns.agentutil.net" } ``` ## Pricing - Free tier: 10 queries/day, no authentication required - Paid tier: $0.001/query via x402 protocol (USDC on Base) ## Privacy No authentication required for free tier. No personal data collected. Rate limiting uses IP hashing only.


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