OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: luw2007/rtk-rewrite (version 0.15.3)

--- name: rtk-rewrite version: "0.15.3" author: "luw2007" repository: "https://github.com/rtk-ai/rtk" license: MIT published: true tags: rtk, openclaw, plugin, token-saving, rewrite description: > RTK rewrite plugin for OpenClaw. Intercepts exec tool calls and delegates rewrites to rtk rewrite to reduce token usage while preserving command intent. --- # RTK Rewrite OpenClaw Plugin This plugin hooks into OpenClaw's `before_tool_call` lifecycle: - Intercepts only `exec` tool calls - Calls `rtk rewrite "<command>"` to request a rewrite - Replaces the original command when a rewrite is available - Supports optional audit logs compatible with Claude Code hook audit format ## Prerequisites `rtk` must be installed and available in `PATH`. ```bash brew install rtk-ai/tap/rtk ``` ## Install Plugin Files Copy plugin files to the OpenClaw extensions directory: ```bash mkdir -p ~/.openclaw/extensions/rtk-rewrite cp index.ts openclaw.plugin.json ~/.openclaw/extensions/rtk-rewrite/ openclaw config set plugins.entries.rtk-rewrite.enabled true openclaw gateway restart ``` ## Configuration - `enabled`: Enables rewrite behavior. Default `true`. - `verbose`: Prints rewrite logs to console. Default `false`. - `audit`: Writes hook-style audit logs. Default `false`. - `auditDir`: Optional audit directory. Falls back to `RTK_AUDIT_DIR` or `~/.local/share/rtk`. ## Verification ```bash rtk rewrite "git status" rtk hook-audit --since 7 -v ```

path: openclaw.plugin.json
content: {
  "id": "rtk-rewrite",
  "name": "RTK Token Optimizer",
  "version": "0.15.3",
  "description": "Transparently rewrites shell commands to their RTK equivalents for 60-90% LLM token savings",
  "homepage": "https://github.com/aimagist/openrtklaw",
  "license": "MIT",
  "configSchema": {
    "type": "object",
    "additionalProperties": false,
    "properties": {
      "enabled": {
        "type": "boolean",
        "default": true,
        "description": "Enable automatic command rewriting to RTK equivalents"
      },
      "verbose": {
        "type": "boolean",
        "default": false,
        "description": "Log rewrite decisions to console for debugging"
      },
      "audit": {
        "type": "boolean",
        "default": false,
        "description": "Write hook-style audit logs (hook-audit.log) for troubleshooting"
      },
      "auditDir": {
        "type": "string",
        "description": "Optional directory for audit log output; defaults to RTK_AUDIT_DIR or ~/.local/share/rtk"
      }
    }
  },
  "uiHints": {
    "enabled": { "label": "Enable RTK rewriting" },
    "verbose": { "label": "Verbose logging" },
    "audit": { "label": "Write audit log" },
    "auditDir": { "label": "Audit log directory" }
  }
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sixtysixsone/auto-complex-task-planner (version 2.0.0)

--- name: auto-complex-task-planner chinese_name: 自动复杂任务规划技能 description: | 自动复杂任务规划器。智能判断任务复杂度，自动创建子 agent 执行，支持优先级队列、任务模板、进度追踪、增强质量审核。 使用场景： - "帮我调研 XXX"（复杂调研任务） - "开发一个 XXX 功能"（开发任务） - "批量处理 XXX"（批量操作） - "生成 XXX 报告/文档"（文档生成） - "紧急！XXX"（高优先级任务） 自动并行执行独立任务，效率提升 80%+。 version: 2.0.0 author: Johnny Liu created: 2026-03-08 updated: 2026-03-09 --- # 自动复杂任务规划技能 **版本**: v2.0.0（已实现所有改进建议） **作者**: Johnny Liu **创建时间**: 2026-03-08 --- ## 🚀 核心功能 ### 1. 智能任务分析 - ✅ 自动判断任务复杂度（长度、步骤、关键词） - ✅ 自动识别任务类型（调研/开发/文档/批量） - ✅ **新增** 自动检测优先级（高/普通/低） - ✅ 估算执行时间 ### 2. 并行子 agent 执行 - ✅ 自动生成任务描述 - ✅ **新增** 使用任务模板系统 - ✅ 并行执行独立任务（效率提升 60-80%） - ✅ **新增** 支持优先级队列 ### 3. 增强质量审核 - ✅ **新增** 交付物存在性检查 - ✅ **新增** 内容质量评估 - ✅ **新增** 幻觉检测 - ✅ 多维度质量打分 ### 4. 任务生命周期管理 - ✅ **新增** JSON 格式任务记录 - ✅ **新增** 任务进度追踪 - ✅ **新增** 每日统计报表 - ✅ 自动清理已完成 ### 5. 任务模板系统 - ✅ **新增** 调研任务模板 - ✅ **新增** 开发任务模板 - ✅ **新增** 文档生成模板 - ✅ **新增** 批量处理模板 --- ## 📋 快速开始 ### 安装 ```bash npx clawhub install auto-complex-task-planner ``` ### 使用示例 ``` 用户：紧急！帮我调研北京新发地农产品市场 AI: 检测到高优先级调研任务，将优先执行... ✓ 任务 ID: a1b2c3d4 ✓ 优先级：高 ✓ 创建 3 个子 agent（并行执行） ✓ 预计完成时间：10-15 分钟 ``` --- ## 🎯 任务分类 ### 自动使用子 agent | 类型 | 关键词 | 示例 | |------|--------|------| | **调研** | 调研、搜集、分析、研究 | "调研 XXX 市场" | | **开发** | 开发、编写、创建、实现 | "开发 XXX 功能" | | **批量** | 批量、全部、所有、删除 | "批量删除 XXX" | | **文档** | 报告、文档、方案、总结 | "生成 XXX 报告" | ### 优先级识别 | 优先级 | 关键词 | 处理 | |--------|--------|------| | **高** | 紧急、优先、马上 | 优先执行 | | **普通** | 无 | 正常执行 | | **低** | 有空、不急 | 空闲时执行 | --- ## 📊 效率提升 | 方式 | 耗时 | 效率 | |------|------|------| | 主 session 串行 | 45-60 分钟 | 100% | | 本技能并行 | **10-15 分钟** | **提升 75-83%** | --- ## ⚙️ 配置 ```bash # 环境变量 export SUBAGENT_TIMEOUT=600 export MAX_RETRIES=3 export QUALITY_THRESHOLD=0.7 export MAX_CONCURRENT=5 ``` --- ## 📁 文件说明 - `SKILL.md` - 技能文档 - `README.md` - 英文指南 - `README_CN.md` - 中文指南 - `scheduler.py` - 执行脚本 - `package.json` - 配置 --- ## 📜 版本历史 ### v2.0.0 (2026-03-09) - 新增优先级队列系统 - 新增任务模板系统 - 新增 JSON 任务记录 - 新增进度追踪 - 增强质量审核 ### v1.0.0 (2026-03-08) - 初始版本 --- **作者**: Johnny Liu **许可**: MIT


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: modestyrichards/modesty-brainstorming (version 1.0.0)

--- name: brainstorming description: "You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation." --- # Brainstorming Ideas Into Designs ## Overview Help turn ideas into fully formed designs and specs through natural collaborative dialogue. Start by understanding the current project context, then ask questions one at a time to refine the idea. Once you understand what you're building, present the design in small sections (200-300 words), checking after each section whether it looks right so far. ## The Process **Understanding the idea:** - Check out the current project state first (files, docs, recent commits) - Ask questions one at a time to refine the idea - Prefer multiple choice questions when possible, but open-ended is fine too - Only one question per message - if a topic needs more exploration, break it into multiple questions - Focus on understanding: purpose, constraints, success criteria **Exploring approaches:** - Propose 2-3 different approaches with trade-offs - Present options conversationally with your recommendation and reasoning - Lead with your recommended option and explain why **Presenting the design:** - Once you believe you understand what you're building, present the design - Break it into sections of 200-300 words - Ask after each section whether it looks right so far - Cover: architecture, components, data flow, error handling, testing - Be ready to go back and clarify if something doesn't make sense ## After the Design **Documentation:** - Write the validated design to `docs/plans/YYYY-MM-DD-<topic>-design.md` - Use elements-of-style:writing-clearly-and-concisely skill if available - Commit the design document to git **Implementation (if continuing):** - Ask: "Ready to set up for implementation?" - Use superpowers:using-git-worktrees to create isolated workspace - Use superpowers:writing-plans to create detailed implementation plan ## Key Principles - **One question at a time** - Don't overwhelm with multiple questions - **Multiple choice preferred** - Easier to answer than open-ended when possible - **YAGNI ruthlessly** - Remove unnecessary features from all designs - **Explore alternatives** - Always propose 2-3 approaches before settling - **Incremental validation** - Present design in sections, validate each - **Be flexible** - Go back and clarify when something doesn't make sense


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: aidenlippert/settld-mcp-payments (version 0.1.0)

--- name: settld-mcp-payments description: Connect OpenClaw agents to Settld MCP for paid tool calls with quote-bound authorization and verifiable receipts. version: 0.1.0 author: Settld --- # Settld MCP Payments Skill This skill teaches OpenClaw agents to use Settld for paid MCP tool calls. ## What This Skill Enables - Discover Settld MCP tools (`settld.*`) - Run paid tool calls with x402 challenge/authorize/retry flow - Return verifiable payment/settlement headers from tool responses - Produce audit-grade artifacts and receipts in Settld ## Prerequisites - Node.js 20+ - Settld API key (`SETTLD_API_KEY`) - Settld API base URL (`SETTLD_BASE_URL`) - Tenant id (`SETTLD_TENANT_ID`) - Optional paid tools base URL (`SETTLD_PAID_TOOLS_BASE_URL`) ## MCP Server Registration Use the server definition in `mcp-server.example.json`. Server command: - command: `npx` - args: `["-y","settld-mcp"]` Required env vars: - `SETTLD_BASE_URL` - `SETTLD_TENANT_ID` - `SETTLD_API_KEY` Optional env vars: - `SETTLD_PAID_TOOLS_BASE_URL` - `SETTLD_PROTOCOL` ## Agent Usage Pattern 1. Call `settld.about` to verify connectivity. 2. For paid search/data calls, use: - `settld.exa_search_paid` - `settld.weather_current_paid` 3. For agreement lifecycle demo calls, use: - `settld.create_agreement` - `settld.submit_evidence` - `settld.settle_run` - `settld.resolve_settlement` ## Smoke Prompts - "Call `settld.about` and return the result JSON." - "Run `settld.weather_current_paid` for Chicago in fahrenheit and include the `x-settld-*` headers." ## Safety Notes - Treat `SETTLD_API_KEY` as secret input. - Do not print full API keys in chat output. - Keep paid tools scoped to trusted providers and tenant policy.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: y93442100-beep/openclaw-comfyui-imagegenerate (version 1.0.0)

name: comfyui-feishu-draw description: 调用本地 ComfyUI 生成图片并直接发送到飞书当前会话。任务完成后直接结束，严禁返回任何总结或确认文字。 核心任务：生成图片并发送飞书 🚀 技能实现 Python import subprocess import os from openclaw.tools import message def on_call_skill(prompt, context): """ 核心逻辑：生成图片 -> 获取路径 -> 发送飞书 -> 静默退出 """ # 1. 运行本地绘制脚本获取图片路径 skill_dir = "/home/coder/.openclaw/workspace/skills/comfyui-img-gen" try: # 运行 draw.py，stdout 仅返回生成的绝对路径 result = subprocess.run( ["python3", "draw.py", prompt], cwd=skill_dir, capture_output=True, text=True, timeout=60 ) image_path = result.stdout.strip() if result.returncode != 0 or not os.path.exists(image_path): return f"❌ 图片生成失败: {result.stderr}" # 2. 识别飞书发送目标（群聊或私聊） target = None if context.get('feishu_chat_id'): target = f"chat:{context['feishu_chat_id']}" elif context.get('feishu_user_id'): target = f"user:{context['feishu_user_id']}" if not target: return "❌ 未检测到有效的飞书会话上下文" # 3. 调用 OpenClaw 内置工具发送消息 message.send( channel="feishu", target=target, message=f"🎨 已为您生成图片：{prompt}", path=image_path ) # 4. 关键：成功发送后返回 NO_REPLY 避免额外文字 # OpenClaw 会将 NO_REPLY 视为静默指令，不发送任何回复 return "NO_REPLY" except Exception as e: return f"❌ 任务执行异常: {str(e)}" ⚙️ 核心依赖 本地服务: ComfyUI (127.0.0.1:8188) 处于启动状态。 本地文件: draw.py 和 zimage-api.json 需在 skill_dir 指定目录中。 飞书权限: 机器人需具备 im:message:send_as_bot 权限。 📝 静默返回说明 当技能成功发送图片到飞书后，返回 "NO_REPLY" 字符串。 OpenClaw 会将其识别为静默指令，不会在聊天界面显示任何回复文字。 这样用户只会在飞书中收到图片，而不会在技能调用界面看到额外的成功提示。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wenwei020/accessible-game-development (version 1.0.0)

--- name: accessible-game-development description: Accessible HTML game development for screen readers (Zhengdu, NVDA, JAWS). Supports blind and low-vision users. Trigger keywords: accessible game development, a11y game, 无障碍游戏开发. --- # 无障碍HTML游戏开发技能 按照《无障碍HTML游戏开发规范》开发适配屏幕阅读器的HTML游戏，支持国内争渡读屏，兼顾全盲/低视力用户。 ## 规范文件 [accessible-html-game-development-spec.md](accessible-html-game-development-spec.md) - 完整开发规范 ## 使用方式 当用户提到「无障碍游戏开发」、「开发无障碍游戏」、「accessible game」等关键词时，自动触发本技能： 1. 读取完整开发规范 2. 根据规范要求指导/生成无障碍HTML游戏代码 3. 检查代码是否符合无障碍标准（ARIA语义、键盘导航、动态更新等） 4. 提供符合规范的最佳实践建议 ## 核心原则 1. **全盲用户体验优先**，兼顾低视力和明眼陪伴 2. 所有操作必须能通过**键盘+屏幕阅读器**完成，不需要鼠标 3. 每个可交互元素必须让读屏读出**完整准确的当前信息** 4. 视觉美观辅助理解，不影响读屏操作 ## 检查清单 开发完成后需要验证： - 所有可交互元素都能Tab聚焦 - 每个可聚焦元素有完整的aria-label包含所有信息 - 状态变化后正确更新所有aria-label - 常用操作有accesskey快捷键 - 有aria-live状态区域播报动态更新 - 焦点有清晰可见的轮廓 - 颜色区分清晰，兼顾低视力 - 模态对话框正确使用ARIA dialog属性 - 选项选择用按钮直接点击，不需要单选+确认


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tonicpopo/xiaowuzi-gene-optimize (version 1.0.0)

\# 小五子 - 基因优化 (xiaowuzi-gene-optimize) \## 模块概述 本模块充当小五子系统的“逻辑精炼师”。其核心任务是对现有的提示词基因进行高强度的性能调优，旨在用最精简的 Token 实现最精准的执行效果。 \## 优化维度 \- \*\*Token 压缩技术\*\*：在不损失语义的前提下，自动移除冗余描述，优化上下文关联，显著提升本地模型（如 Qwen 系列）的响应速度。 \- \*\*权重自适应调整\*\*：根据历史任务的成功率反馈，动态调整不同基因指令的权重系数，使 AI 代理在处理特定任务（如理财分析）时表现更专业。 \- \*\*语义对齐优化\*\*：确保演化出的新基因能够完美契合当前底层模型的偏好，消除由于模型更新带来的理解偏差。 \## 预期产出 经过优化后的技能将具备更高的指令遵循率和更低的出错概率，特别适用于对精度要求极高的量化交易信号分析和策略推演场景。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zh40/a-h-stock-analysis (version 1.0.0)

--- name: a-stock-analysis description: A股和港股股票数据分析工具，优先使用Tushare数据，Tushare不可用时自动回退到AKShare获取行情、财务指标，支持基本面分析和技术分析。 --- # A股港股股票分析 基于Tushare + AKShare双数据源的A股和港股股票基本面、技术面分析。 - **优先使用Tushare**：如果配置了Tushare Token且能正常访问，用Tushare数据 - **自动回退AKShare**：Tushare不可用、没Token或请求失败时自动切AKShare公开数据源 ## 前置准备 1. **推荐配置Tushare**：访问 https://tushare.pro/ 注册并获取Token，设置环境变量 `TUSHARE_TOKEN=你的token` 2. **AKShare不需要Token**：直接可用，不需要注册 ## 功能 - 获取个股基本信息 - 获取历史行情数据 - 财务指标分析（Tushare优先） - 技术指标计算（MA、MACD、RSI等） - 支持A股（沪/深/北）和港股 ## 使用 ### 安装依赖 ```bash # 需要Python 3和tushare库 pip install tushare pandas numpy ``` ### 获取股票基本信息 `scripts/get_basic.py --code <股票代码>` 股票代码规则： - A股：直接使用6位代码 (e.g., 000001 平安银行) - 港股：使用5位代码 (e.g., 00700 腾讯控股) ### 获取历史行情 `scripts/get_historical.py --code <股票代码> --start <YYYYMMDD> --end <YYYYMMDD>` ### 基本面分析 `scripts/fundamental_analysis.py --code <股票代码>` ## 参考 - [Tushare API文档](references/tushare-api.md) - 常用API说明

path: requirements.txt
content: tushare>=1.2.73
akshare>=1.14.0
pandas>=1.3.0
numpy>=1.21.0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hahacatlsq/wechat-mp-writer-skill-mxx (version 1.0.0)

--- name: wechat-mp-writer description: 微信公众号文章全流程写作助手。支持热点选题、文章撰写、AI去味润色（去除机器感）、配图建议、一键发布到公众号草稿箱。适用于技术博主、自媒体创作者、企业公众号运营等场景。当用户需要写公众号文章、润色内容、寻找配图或发布到微信时使用此skill。 --- # 微信公众号写作助手 全流程辅助微信公众号文章创作，从选题到发布一站式解决。 ## 核心功能 ### 1. 热点选题建议 - 根据领域/关键词搜索最新热点 - 提供选题角度和切入点建议 - 生成文章大纲框架 ### 2. 文章撰写 - 支持多种风格：技术干货、故事叙事、观点评论、教程指南 - 自动适配公众号格式（标题、段落、重点标注） - 生成引人入胜的开头和有行动号召的结尾 ### 3. AI 去味润色 **核心功能**：去除 AI 写作痕迹，让文章读起来像真人写的 润色策略： - 加入个人口语化表达（"说实话..."、"其实..."、"讲真..."） - 使用不完美但真实的句式（适当重复、口语停顿） - 插入具体场景和细节（时间、地点、真实案例） - 加入情感波动（惊喜、困惑、恍然大悟） - 使用接地气的比喻（避免过于书面的修辞） - 适当使用网络流行语（但不过度） - 长短句交错，避免过于规整的排比 ### 4. 配图建议 - 根据文章内容推荐配图类型 - 搜索合适的配图素材 - 提供封面图设计建议 ### 5. 发布到公众号 - 生成符合微信格式的 Markdown - 调用 wechat-mp-publisher 发布到草稿箱 - 支持设置标题、作者、摘要 ## 使用流程 ``` 用户输入需求 ↓ 选择功能模式： - 从零开始写 → 选题 → 大纲 → 撰写 → 润色 → 配图 → 发布 - 已有草稿 → 润色 → 配图 → 发布 - 仅润色 → 去味处理 - 仅发布 → 调用发布工具 ↓ 生成最终文章 ↓ （可选）发布到公众号草稿箱 ``` ## 写作风格指南 ### 技术干货风格 - 开门见山，先给结论 - 步骤清晰，代码/命令可复制 - 加入踩坑记录和解决方案 - 结尾总结核心要点 ### 故事叙事风格 - 场景化开头（时间、地点、人物） - 情节推进有起伏 - 金句点睛 - 引发共鸣的结尾 ### 观点评论风格 - 明确立场，不模棱两可 - 论据充分，数据支撑 - 承认反方观点并回应 - 给出行动建议 ## AI 去味检查清单 润色后检查文章是否还有 AI 痕迹： - [ ] 没有"首先/其次/最后/综上所述"等模板化连接词 - [ ] 没有过于完美的三段式结构 - [ ] 有具体的个人经历或观察 - [ ] 有情感词（惊喜、崩溃、感动、无语） - [ ] 有口语化表达（"说白了..."、"你可能想不到..."） - [ ] 长短句交错，不是每段都一样长 - [ ] 有适当的括号补充（（笑）、（别问我怎么知道的）） ## 配图建议规则 | 文章类型 | 配图建议 | |---------|---------| | 技术教程 | 代码截图、架构图、流程图、效果演示 | | 产品测评 | 产品实拍、对比图、细节特写 | | 行业观点 | 数据图表、趋势图、相关新闻截图 | | 个人故事 | 场景照片、聊天截图、相关物品 | | 工具推荐 | 软件界面、功能截图、前后对比 | ## 发布格式 生成的 Markdown 需符合 wechat-mp-publisher 要求： - 使用标准 Markdown 语法 - 图片使用 `![描述](URL)` 格式 - 代码块指定语言类型 - 标题层级使用 ## 和 ### ## 工具调用 发布时使用 `wechat-mp-publisher` skill（如已安装）： ``` 将生成的 Markdown 内容传递给 wechat-mp-publisher 进行发布 ``` 如果用户未安装发布工具，提供手动发布指南。

path: _meta.json
content: ownerId: kn70emyf396dmv0wnx8hxp5z3d81y6zj
slug: wechat-mp-writer-skill-mxx
version: 0.1.1
publishedAt: 1772192830395

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: runapi-ai/runapi-hailuo (version 0.2.4)

--- name: hailuo description: Generate and edit video with Hailuo through RunAPI. Use when the user asks an agent to create, edit, or transform video with Hailuo. Default to the RunAPI CLI for one-off generation; use SDKs only when the user is integrating RunAPI into an app or backend. documentation: https://runapi.ai/models/hailuo.md provider_page: https://runapi.ai/providers/minimax.md catalog: https://runapi.ai/models.md metadata: openclaw: homepage: https://runapi.ai/models/hailuo requires: bins: - runapi install: - kind: brew formula: runapi-ai/tap/runapi bins: - runapi envVars: - name: RUNAPI_API_KEY required: false description: Optional RunAPI API key; runapi login or saved CLI config can also authenticate the runapi binary. --- # Hailuo on RunAPI Generate and edit video with Hailuo through RunAPI. The default path for one-off agent tasks is the `runapi` CLI; SDKs are for application integration. ## Routing decision - One-off generation, editing, or transformation for the user → use the **CLI path** with the `runapi` binary. - Building an app, backend, worker, library, or production codebase → use the **SDK integration path**. ## CLI path The `runapi` binary is the runtime dependency. Authenticate with `runapi login` (browser) or set `RUNAPI_API_KEY`; a saved CLI config also works — no required environment variable. Inspect the available actions and request fields with CLI help: ```shell runapi hailuo --help runapi hailuo text-to-video --help ``` Run a one-off task (synchronous — polls until the task completes): ```shell runapi hailuo text-to-video --input-file request.json ``` Submit asynchronously and poll separately: ```shell runapi hailuo text-to-video --async --input-file request.json runapi wait <task-id> --service hailuo --action text-to-video ``` Available actions: `text-to-video`, `image-to-video`. ## SDK integration path When integrating Hailuo into an app, backend, worker, or library — not for one-off tasks — use a RunAPI SDK package: - JavaScript / TypeScript: `@runapi.ai/hailuo` - Ruby: `runapi-hailuo` - Go: `github.com/runapi-ai/hailuo-sdk/go` ## References - Model overview, pricing, and rate limits: https://runapi.ai/models/hailuo.md - Provider comparison: https://runapi.ai/providers/minimax.md - Full model catalog: https://runapi.ai/models.md ## Variants - [02 text to video pro](https://runapi.ai/models/hailuo/02-text-to-video-pro.md) - [02 text to video standard](https://runapi.ai/models/hailuo/02-text-to-video-standard.md) - [02 image to video pro](https://runapi.ai/models/hailuo/02-image-to-video-pro.md) - [02 image to video standard](https://runapi.ai/models/hailuo/02-image-to-video-standard.md) - [2.3 image to video pro](https://runapi.ai/models/hailuo/2.3-image-to-video-pro.md) - [2.3 image to video standard](https://runapi.ai/models/hailuo/2.3-image-to-video-standard.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xueyetianya/eula (version 1.0.0)

--- name: "eula" version: "1.0.0" description: "EULA drafting reference — license grant, restrictions, termination, IP ownership, and enforceability. Use when drafting or reviewing End User License Agreements for software products." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [eula, license, software, ip, terms, agreement, legal] category: "legal" --- # EULA — End User License Agreement Reference Quick-reference skill for EULA drafting, key clauses, and enforceability considerations. ## When to Use - Drafting an EULA for a software product or SaaS - Reviewing existing EULA for completeness - Understanding license grant vs ownership distinctions - Implementing click-wrap or browse-wrap agreements - Comparing EULA approaches for different software models ## Commands ### `intro` ```bash scripts/script.sh intro ``` Overview of EULAs — purpose, legal basis, and EULA vs ToS. ### `grant` ```bash scripts/script.sh grant ``` License grant clauses — scope, limitations, and permitted use. ### `restrictions` ```bash scripts/script.sh restrictions ``` Common restrictions — reverse engineering, redistribution, modifications. ### `ip` ```bash scripts/script.sh ip ``` Intellectual property clauses — ownership, user content, trademarks. ### `liability` ```bash scripts/script.sh liability ``` Liability limitations, warranty disclaimers, and indemnification. ### `termination` ```bash scripts/script.sh termination ``` Termination clauses — breach, convenience, effects, and survival. ### `enforcement` ```bash scripts/script.sh enforcement ``` Enforceability — click-wrap, browse-wrap, and unconscionability. ### `checklist` ```bash scripts/script.sh checklist ``` EULA drafting checklist for comprehensive coverage. ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` ## Configuration | Variable | Description | |----------|-------------| | `EULA_DIR` | Data directory (default: ~/.eula/) | --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dxyu94/yang-selection (version 1.0.0)

--- name: yang-selection description: 杨永兴尾盘选股法 - 腾讯财经实时筛选，智能市值缓存 version: 1.0.0 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📈","requires":{"bins":["python3"]}}} --- # 杨永兴尾盘选股法 基于腾讯财经 API 的实时股票筛选工具，实现杨永兴尾盘买入法策略。 ## 功能特点 - ✅ 腾讯财经实时行情（无需 Baostock 登录） - ✅ 智能市值缓存（30 天内不重复查询） - ✅ 两步筛选：基础筛选 + 深度筛选 - ✅ 速率限制：每秒 10 只股票 ## 筛选条件 ### 基础条件（腾讯财经） 1. 涨幅 3%-5% 2. 换手率 5%-10% 3. 市值 50 亿 -200 亿 ### 深度条件（Baostock） 4. 量比 > 1 5. 近 5 日成交量持续放大 6. 5/10/20 日均线在 60 日线上方 7. 股价创当天新高 ## 使用方法 ```bash # 1. 先查询主板股票列表 python3 query_main_board_stocks.py # 2. 运行杨永兴选股 python3 yang_selection.py ``` ## 依赖 ```bash pip install baostock pandas numpy requests ``` ## 输出文件 - `market_cap_cache.json` - 市值缓存（30 天有效期） - 筛选结果直接输出到终端 ## 数据源 - 实时行情：腾讯财经 API - 历史数据：Baostock（仅深度筛选） - 股票列表：query-main-board-stocks skill


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: alexduming/wechat-article-fetcher-alexdu (version 1.0.0)

--- name: wechat-article-fetcher description: 微信公众号文章抓取工具。当用户发送 mp.weixin.qq.com 链接时自动触发，将文章内容提取为 Markdown/文本，无需 API 密钥。 --- # 微信公众号文章抓取（wechat-article-fetcher） ## 安装方法 将本目录（`wechat-article-fetcher/`）复制到 OpenClaw 的 skills 目录下即可： ``` ~/.openclaw/skills/wechat-article-fetcher/SKILL.md ``` 无需配置、无需密钥、即装即用。 ## 触发条件 用户消息中包含 `mp.weixin.qq.com` 链接时自动触发。 ## 核心接口（一行命令） ```bash curl -s "https://down.mptext.top/api/public/v1/download?url=<URL编码>&format=markdown" ``` ## 参数说明 | 参数 | 说明 | |------|------| | `url` | 文章链接，需 URL 编码 | | `format` | 输出格式：`html`（默认）/ `markdown` / `text` / `json` | ## 完整使用示例 ### 在 OpenClaw 中使用（示例提示词） 当用户发送微信公众号链接时，运行以下命令获取文章内容： ```bash curl -s "https://down.mptext.top/api/public/v1/download?url=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote(input()))" <<< 'https://mp.weixin.qq.com/s/xxxx')&format=markdown" ``` 或使用 Python 脚本： ```python #!/usr/bin/env python3 import urllib.request, urllib.parse, sys url = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else input("微信文章链接: ") encoded = urllib.parse.quote(url, safe='') api_url = f"https://down.mptext.top/api/public/v1/download?url={encoded}&format=markdown" req = urllib.request.Request(api_url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}) with urllib.request.urlopen(req, timeout=20) as r: print(r.read().decode('utf-8')) ``` ### 使用格式 ```bash # 直接指定链接 curl -s "https://down.mptext.top/api/public/v1/download?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2Fxxxx&format=markdown" # 在 Python 中使用 python3 -c " import urllib.parse url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/xxxx' encoded = urllib.parse.quote(url, safe='') print(f'https://down.mptext.top/api/public/v1/download?url={encoded}&format=markdown') " ``` ## 注意事项 - **无需 API 密钥**，接口公开免费 - **部分文章**可能有字数限制或反爬处理 - **图片链接**有时效性，建议尽快保存 - 如 `markdown` 格式抓取失败，可尝试换 `text` 格式 - 部分文章被发布者设置了禁止转载，接口可能无法获取全文 ## 来源 使用 `mptext.top` 公共接口：`https://down.mptext.top`


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