OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: mtsatryan/ah-code-reviewer (version 1.0.0)

--- name: code-reviewer description: 'You are an expert code reviewer with a keen eye for quality, security, and maintainability. Use when: code quality, security review, performance analysis, testing coverage, documentation.' --- # Code Reviewer You are an expert code reviewer with a keen eye for quality, security, and maintainability. ## Review Focus Areas ### Code Quality - Readability and clarity - Naming conventions - Code organization and structure - DRY (Don't Repeat Yourself) principle - SOLID principles adherence - Design pattern usage - Technical debt identification ### Security Review - Input validation and sanitization - SQL injection vulnerabilities - XSS prevention - Authentication and authorization flaws - Sensitive data exposure - Dependency vulnerabilities - OWASP Top 10 compliance ### Performance Analysis - Algorithm complexity (Big O) - Database query optimization - Memory leaks and management - Caching opportunities - Async/concurrent programming issues - Network request optimization - Bundle size and load time ### Testing Coverage - Unit test coverage - Integration test adequacy - Edge case handling - Error scenario testing - Mock and stub usage - Test maintainability ### Documentation - Code comments clarity - API documentation - README completeness - Inline documentation - Change log updates ## Review Process 1. Understand the context and requirements 2. Check functionality against specifications 3. Review code structure and organization 4. Identify security vulnerabilities 5. Analyze performance implications 6. Verify test coverage 7. Check documentation completeness 8. Provide actionable feedback ## Feedback Style - Be constructive and specific - Provide code examples for improvements - Explain the "why" behind suggestions - Prioritize issues (critical, major, minor) - Acknowledge good practices - Suggest learning resources when relevant ## Common Issues to Check - Race conditions - Null pointer exceptions - Resource leaks - Hardcoded values - Missing error handling - Inconsistent code style - Unnecessary complexity - Missing input validation ## Output Format ```markdown ## Code Review Summary - Overall Assessment: [Excellent/Good/Needs Improvement] - Critical Issues: [Count] - Suggestions: [Count] ### Critical Issues 1. [Issue description and location] - Impact: [Description] - Suggestion: [Fix recommendation] ### Major Issues [List of major issues] ### Minor Suggestions [List of improvements] ### Positive Observations [Good practices noted] ``` ---


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 52yuanchangxing/wallpaper-auto-switch-pro-executable (version 1.0.0)

--- name: wallpaper-auto-switch-pro-executable description: 在 macOS 本机从本地壁纸文件夹中立即换壁纸，或安装 launchd 定时轮换任务的可执行技能。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🖼️","requires":{"bins":["bash","osascript","find","gshuf"]}},"tags":["wallpaper","desktop","macos","automation","launchd"],"category":"desktop-automation"} --- # Wallpaper Auto Switch Pro Executable 这是一个 **可执行版** 的 macOS 壁纸轮换技能。 它与“说明型 skill”不同： - 自带本地脚本 - 能立即切换壁纸 - 能安装 launchd 定时任务 - 能卸载定时任务 - 不假装联网搜索或自动下载图片 ## 适用范围 仅适用于 **macOS**，并且要求用户已经准备好了一个本地壁纸文件夹。 支持这些任务： - 立刻从某个文件夹随机换一张壁纸 - 检查某个文件夹里有多少可用图片 - 安装每 N 分钟自动轮换一次的 launchd 任务 - 卸载已经安装的自动轮换任务 - 查看当前 launchd 任务配置路径 ## 不做的事情 - 不自动联网下载壁纸 - 不伪造“已换成功” - 不支持 Windows 或 Linux - 不支持 WeChat / QQ / 手机壁纸 - 不依赖虚构的 OpenClaw 壁纸 UI 页面 ## 依赖 本 skill 依赖以下 macOS 本机能力： - `bash` - `osascript` - `find` - `shuf` ## 默认图片后缀 会识别以下图片格式： - jpg - jpeg - png - heic - webp ## 使用方式 ### 1. 立即随机换壁纸 当用户说： - 立刻从某个文件夹换一张壁纸 - 帮我随机切换桌面背景 - 用本地壁纸目录马上换一张 你应运行： ```bash bash {baseDir}/scripts/rotate_once.sh "/Users/用户名/Pictures/WallpaperAuto" ``` 如果用户没有给目录，优先建议这些常用目录： - `~/Pictures/WallpaperAuto` - `~/Pictures/Wallpapers` - `~/Desktop/wallpapers` ### 2. 检查文件夹中可用壁纸数量 当用户说： - 检查这个文件夹能不能用 - 看看这个目录里有多少张壁纸 - 帮我列出可用图片 你应运行： ```bash bash {baseDir}/scripts/list_images.sh "/Users/用户名/Pictures/WallpaperAuto" ``` ### 3. 安装自动轮换任务 当用户说： - 帮我安装自动换壁纸 - 每 60 分钟自动切换一次 - 用 launchd 定时轮换壁纸 你应运行： ```bash bash {baseDir}/scripts/install_launchagent.sh "/Users/用户名/Pictures/WallpaperAuto" 60 ``` 第二个参数是分钟数。 ### 4. 卸载自动轮换任务 当用户说： - 关闭自动换壁纸 - 卸载壁纸轮换任务 - 停止定时换壁纸 你应运行： ```bash bash {baseDir}/scripts/uninstall_launchagent.sh ``` ## 输出要求 ### 如果是“立即换壁纸” 输出： 1. 使用的文件夹 2. 是否成功 3. 实际设置的文件路径 4. 如果失败，明确失败原因 ### 如果是“安装自动轮换” 输出： 1. 壁纸目录 2. 轮换间隔（分钟） 3. launchd plist 路径 4. 是否安装成功 5. 如何卸载 ### 如果是“检查文件夹” 输出： 1. 目录是否存在 2. 可识别图片数量 3. 前几个文件名示例 4. 是否建议继续安装自动轮换 ## 真实性要求 - 只有脚本命令真实成功后，才能说“已安装”或“已切换” - 如果目录不存在、图片数量为 0、launchd 加载失败、osascript 执行失败，必须明确报错 - 不要假装已创建 schedule - 不要假装已成功切换桌面 ## 安全与兼容性要求 - 只操作用户明确提供的目录 - 不删除用户图片 - 不移动用户文件 - launchd 仅写入当前用户的 `~/Library/LaunchAgents` - 默认 label：`com.openclaw.wallpaperrotator` ## 推荐回答策略 ### A. 用户只说“帮我自动换壁纸” 先问或建议： - 你的壁纸文件夹在哪里？ - 如果没有，建议使用 `~/Pictures/WallpaperAuto` - 你想每隔多少分钟/小时切换？ ### B. 用户已经有目录 优先先检查目录： ```bash bash {baseDir}/scripts/list_images.sh "目录" ``` 如果目录可用，再继续： - 立刻切换一次 - 或安装定时任务 ### C. 用户要求“马上执行” 优先执行 `rotate_once.sh`。 ## 常用目录建议 - `~/Pictures/WallpaperAuto` - `~/Pictures/Wallpapers` ## 示例 用户：帮我把 `~/Pictures/WallpaperAuto` 设成随机壁纸并马上切换。 你应运行： ```bash bash {baseDir}/scripts/rotate_once.sh "$HOME/Pictures/WallpaperAuto" ``` 用户：帮我每 120 分钟自动换一次壁纸，目录是 `~/Pictures/WallpaperAuto`。 你应运行： ```bash bash {baseDir}/scripts/install_launchagent.sh "$HOME/Pictures/WallpaperAuto" 120 ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: lyonsli/position-deviation-analysis (version 2.0.0)

--- name: 持仓偏离度分析 description: | 基于公开市场数据的均线偏离度计算工具，用于辅助投资决策参考。 当用户询问：偏离度、持仓分析、加减仓建议、黄金ETF、中证红利、 全指现金流、稀有金属、均线偏离度等问题时使用此技能。 支持多标的批量计算，输出偏离度数值和历史分位参考。 **完全免费，开源使用** author: 亚勇电脑 version: 2.0.0-free category: 金融投资 tags: 投资分析,ETF,均线偏离度,持仓建议,黄金产业 price: 0 --- # 持仓偏离度分析 - 均线偏离度计算工具 ## 功能说明 本工具基于 ETF 基金的历史价格数据，计算当前价格相对于均线的偏离程度，供参考使用。 **功能范围：** - 📊 计算4大核心ETF标的的20日均线偏离度 - 📈 展示当前价格与均线的偏差幅度 - 🎯 提供历史分位位置参考 - ⚡ 支持单标的和多标的批量计算 - ✅ **完全免费，无需注册登录** ## ⚠️ 重要声明 > **本工具仅提供数据计算功能，不构成任何投资建议。** > > 计算结果仅供参考，用户需自行承担投资风险。 > > 市场有风险，投资需谨慎。 ## 支持标的 | 标的代码 | 名称 | 类型 | |---------|------|------| | 518850 | 黄金产业ETF | 大宗商品 | | 515180 | 中证红利ETF | 宽基指数 | | 512570 | 全指现金流ETF | 宽基指数 | | 159638 | 稀有金属ETF | 行业主题 | ## 数据来源 - **实时行情**：东方财富公开行情API - **历史数据**：东方财富历史K线数据 - **数据延迟**：可能存在一定延迟，不保证实时性 ## 调用方式 ### 单标的计算 ``` 分析 518850 当前偏离度 ``` ### 多标的批量计算 ``` 计算我的持仓偏离度：518850,515180,512570 ``` ### 获取完整报告 ``` 生成今日投资分析报告 ``` ## 返回结果格式 ```json { "code": 200, "message": "## 📊 持仓偏离度分析报告\n\n### 518850 黄金产业ETF\n- **当前价格**: 4.523\n- **20日均线**: 4.450\n- **偏离度**: +1.64%\n- **历史位置**: 58%分位\n- **建议**: 偏离度处于正常区间\n\n---\n⚠️ 数据仅供参考，不构成投资建议", "metadata": { "analyzedCount": 1, "tickers": ["518850"], "dataSource": "东方财富公开行情API", "timestamp": "2026-05-04T10:30:00.000Z" } } ``` ### 错误码说明 | 错误码 | 说明 | 处理方式 | |-------|------|---------| | 200 | 成功 | 返回分析报告 | | 400 | 参数错误 | 提示用户输入有效的标的代码 | | 500 | 系统错误 | 提示稍后重试 | ## ⚠️ 免责声明 1. **数据来源**：本工具数据来源于东方财富公开API，不保证数据的完整性、准确性和及时性。 2. **投资风险**：证券市场存在风险，投资决策应由用户自行负责。 3. **计算结果**：偏离度等指标仅供辅助参考，不构成买卖建议。 4. **历史表现**：过去的表现不能预示未来的收益。 5. **用户责任**：用户需具备基本的投资常识，自行判断投资时机和仓位。 ## 价格说明 > ✅ **本工具完全免费使用**，无需支付任何费用。 > > 数据来源：东方财富公开行情API ## 目录结构 ``` 持仓偏离度分析-skill/ ├── SKILL.md # 技能主文档（本文件） ├── package.json # Node依赖声明 ├── src/ │ ├── index.js # Skill入口 │ └── analyze.js # 分析核心逻辑 └── docs/ └── index.html # 工具介绍页面 ``` ## 版本历史 ### v2.0.0-free (2026-05-04) - 使用东方财富API获取真实行情数据 - 统一为纯JS实现 - 增加完整免责声明 - 完全免费开源 ### v1.0.0 (2026-05-03) - 支持4个核心标的分析 - 计算偏离度和历史分位


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lbtylb/office-document-specialist-suite-1-0-2 (version 1.0.0)

--- name: office-document-specialist-suite description: Advanced suite for creating, editing, and analyzing Microsoft Office documents (Word, Excel, PowerPoint). Provides specialized tools for automated reporting and document management. metadata: { "openclaw": { "emoji": "📄", "requires": { "bins": ["python3"], "pip": ["python-docx", "openpyxl", "python-pptx"] } } } --- # Office Document Specialist Suite A specialized toolset for professional document manipulation. ## Features - **Word (.docx)**: Create and edit professional reports, manage styles, and insert tables/images. - **Excel (.xlsx)**: Data analysis, automated spreadsheet generation, and complex formatting. - **PowerPoint (.pptx)**: Automated slide deck creation from structured data. ## Usage Each tool in the suite is designed to be called programmatically by the agent or via the provided CLI scripts. ## Installation Run the included `setup.sh` to initialize the Python virtual environment and install dependencies.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: dxie48892-jpg/multi-agent-workflow (version 1.0.3)

--- name: multi-agent-workflow version: 1.0.3 description: 多Agent协作工作流 v1.0.3。让多个AI Agent组成团队，协同完成复杂任务。支持任务拆分、角色分配、结果汇总、任务管理。 --- # Multi Agent Workflow - 多Agent协作工作流 ## 快速开始 ```bash cd scripts python workflow.py --help ``` ## 目录结构 ``` multi-agent-workflow/ ├── SKILL.md ├── README.md ├── scripts/ │ └── workflow.py ``` ## 工作流程 1. 接收任务 2. 拆分任务 3. 分配角色 4. 并行执行 5. 汇总结果 ## 更新日志 ### v1.0.3 (2026-03-22) - 修复：Windows控制台UTF-8编码输出问题 ### v1.0.2 (2026-03-21) - 新增：TaskManager任务管理器 - 新增：split_task任务拆分 - 新增：自动角色分配


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 1173910773/desktop-monitor-widget (version 1.0.0)

--- name: desktop-monitor-widget description: 桌面监控悬浮球 - 实时显示系统资源状态 version: 1.0.0 author: gsp --- # Desktop Monitor Widget 一个优雅的桌面监控悬浮球，实时显示系统资源状态。 ## 功能特性 - 🎯 **悬浮球设计** - 透明悬浮窗，不干扰其他操作 - 📊 **实时监控** - CPU、内存、磁盘、温度 - 🎨 **贴边自动缩小** - 靠近屏幕边缘自动折叠 - 🖱️ **可拖动位置** - 随意放置在屏幕任意位置 - 🔄 **自动更新** - 每 2 秒刷新一次数据 - 👆 **双击切换** - 展开/折叠视图 ## 使用方法 直接询问 Agent "系统状态"、"资源使用情况" 或 "打开监控悬浮球"。 本技能提供两种模式： 1. Web 浏览器模式（推荐，无需额外依赖） 2. Tkinter 窗口模式（需要 tkinter）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: jeyeshield/ad-production-delivery-distribution (version 1.0.0)

--- name: "Delivery Distribution" slug: ad-production-delivery-distribution version: "1.0.0" description: "资源交付分发技能 - 处理素材导出、格式转换和多平台分发" changelog: "初始版本" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🚚","requires":{"bins":[]}}} --- # Delivery Distribution - 资源交付分发 负责素材的导出、格式转换和多平台分发。 ## Setup 无需额外依赖，TypeScript编译后使用。 ## When to Use 需要交付广告素材时使用： - 导出生成完成的素材 - 格式转换（PNG/JPEG/MP4等） - 多平台分发（社交媒体、广告平台等） - 素材打包下载 ## Architecture ``` delivery-distribution/ ├── index.ts # 主入口，处理交付分发 ├── package.json # 依赖配置 └── README.md # 详细文档 ``` ## Core Commands ### 导出素材 ```typescript await api.executeAction('delivery-distribution.export', { materialId: string, // 素材ID format: string, // 目标格式 quality?: string // 质量设置 }); ``` ### 分发到平台 ```typescript await api.executeAction('delivery-distribution.distribute', { materialIds: string[], // 素材ID列表 platform: string, // 目标平台 config?: Record<string, any> // 平台配置 }); ``` ### 打包下载 ```typescript await api.executeAction('delivery-distribution.package', { materialIds: string[], // 素材ID列表 format: string // 打包格式（zip/rar） }); ``` ## 响应事件 - `delivery-distribution.export-complete` - 导出完成 - `delivery-distribution.distributed` - 分发完成 - `delivery-distribution.package-ready` - 打包完成


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: andyrenxu7255/bid-management (version 1.0.3)

--- name: bid-management description: > 投标全流程管理。输入招标文件，自动输出标书CheckList+投标总体计划+投标文件目录结构+单一来源说明（如需）。 触发词：投标、招标、标书、投标管理、投标准备、单一来源。 version: 1.0.2 author: Dick Dunkel license: MIT-0 tags: [sales, bid, procurement, single-source] category: sales created_by: agent --- # 投标全流程管理 ## 触发条件 用户提到以下意图时触发： - "收到一个招标文件，帮我梳理" - "帮我做投标准备" - "投标CheckList" - "单一来源采购说明" - "帮我做投标计划" ## 必需输入 | 输入项 | 必需 | 说明 | |--------|------|------| | 招标文件 | ✅（CheckList模式） | PDF/Word格式的招标文件 | | 项目名称 | ✅ | 投标项目名称 | | 投标截止日期 | 推荐 | 用于自动生成时间计划 | | 采购方式 | 推荐 | 公开招标/邀请招标/竞争性谈判/单一来源 | ## 功能模块 ### 模块1：标书CheckList（收到招标文件后第一步） 解析招标文件，自动提取并生成： **1.1 资格要求清单** | 检查项 | 招标文件要求 | 我方状态 | 行动项 | |--------|-------------|---------|--------| **1.2 废标项清单（高危）** | 废标项 | 具体要求 | 对策 | |--------|---------|------| **1.3 评分项清单** | 评分维度 | 分值 | 我方优势分析 | 策略建议 | |---------|------|-------------|---------| **1.4 关键时间节点** | 节点 | 日期 | 备注 | |------|------|------| ### 模块2：投标总体计划 基于投标截止日期自动倒推： | 阶段 | 工作内容 | 责任人 | 开始 | 完成 | 交付物 | |------|---------|--------|------|------|--------| 关键里程碑：T-7/T-5/T-3/T-2/T-1/T日 ### 模块3：投标文件目录结构 根据招标文件要求生成标准目录树： ``` 投标文件/ ├── 第一部分：商务文件 ├── 第二部分：技术文件 ├── 第三部分：报价文件 └── 附件 ``` ### 模块4：单一来源采购说明（按需） 当采购方式为单一来源时，自动生成： - 三层论证框架（制度层→技术层→经济层） - 单一来源说明模板 - 应对采购驳回的策略建议 参考知识文档：`knowleadge/03-bid/02-single-source.md` ## 输出格式 - CheckList → MD表格 或 Excel - 投标计划 → MD表格 或 Excel - 目录结构 → MD树形结构 - 单一来源说明 → Word文档 如用户要求，打包为Excel（多Sheet）通过企微发送。 ## 质量标准 - ✅ CheckList必须逐项覆盖招标文件的所有要求 - ✅ 废标项必须高亮标注并给出预防措施 - ✅ 时间计划必须可执行（不能每个阶段都是1天） - ✅ 单一来源说明必须基于事实论证，不编造 - ❌ 不遗漏任何废标项 - ❌ 不输出与招标文件无关的通用内容


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jx-76/jx76-gog (version 1.0.1)

--- name: gog description: Google Workspace CLI for Gmail, Calendar, Drive, Contacts, Sheets, and Docs. homepage: https://gogcli.sh tags: ["google", "gmail", "calendar", "drive", "sheets", "docs", "productivity", "workspace"] metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎮","requires":{"bins":["gog"],"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/gogcli","bins":["gog"],"label":"Install gog (brew)"}]}}} --- # gog Use `gog` for Gmail/Calendar/Drive/Contacts/Sheets/Docs. Requires OAuth setup. Setup (once) - `gog auth credentials /path/to/client_secret.json` - `gog auth add [REDACTED_SECRET] --services gmail,calendar,drive,contacts,sheets,docs` - `gog auth list` Common commands - Gmail search: `gog gmail search 'newer_than:7d' --max 10` - Gmail send: `gog gmail send --to [REDACTED_SECRET] --subject "Hi" --body "Hello"` - Calendar: `gog calendar events <calendarId> --from <iso> --to <iso>` - Drive search: `gog drive search "query" --max 10` - Contacts: `gog contacts list --max 20` - Sheets get: `gog sheets get <sheetId> "Tab!A1:D10" --json` - Sheets update: `gog sheets update <sheetId> "Tab!A1:B2" --values-json '[["A","B"],["1","2"]]' --input USER_ENTERED` - Sheets append: `gog sheets append <sheetId> "Tab!A:C" --values-json '[["x","y","z"]]' --insert INSERT_ROWS` - Sheets clear: `gog sheets clear <sheetId> "Tab!A2:Z"` - Sheets metadata: `gog sheets metadata <sheetId> --json` - Docs export: `gog docs export <docId> --format txt --out /tmp/doc.txt` - Docs cat: `gog docs cat <docId>` Notes - Set `GOG_ACCOUNT=[REDACTED_SECRET]` to avoid repeating `--account`. - For scripting, prefer `--json` plus `--no-input`. - Sheets values can be passed via `--values-json` (recommended) or as inline rows. - Docs supports export/cat/copy. In-place edits require a Docs API client (not in gog). - Confirm before sending mail or creating events.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: barryyjj/clawclau (version 2.0.2)

--- name: clawclau description: 异步 Claude Code 任务调度工具集（ClawClau）。基于 tmux 派发后台 Claude Code 任务，含进度汇报、完成通知、状态查询、中途纠偏。触发场景：让乌萨奇做xxx、派发任务给Claude Code、查看后台任务状态、终止后台任务、batch任务派发。 --- # ClawClau v2.0.0 — Claude Code 任务调度系统 小八（OpenClaw）派发异步 Claude Code 任务的工具集。基于 Elvis Sun 的 Agent Swarm 架构设计。 ## 核心文件 ``` <skills-dir>/clawclau/scripts/ # 安装后脚本位置 ├── clawclau-lib.sh # 共享库（所有脚本 source 此文件） ├── claude-spawn.sh # 派发任务（含内嵌完成检测器和进度汇报器） ├── claude-check.sh # 查询状态（确定性，不耗 token） ├── claude-result.sh # 获取结果 ├── claude-monitor.sh # 批量监控安全兜底（cron 用） ├── claude-kill.sh # 终止任务 └── claude-steer.sh # 中途纠偏 ~/.clawclau/ ├── active-tasks.json # 任务注册表（source of truth） ├── config # 本地配置（notify_chat 等） ├── logs/ │ ├── task-id.json # stream-json 格式日志（print 模式） │ └── task-id.txt # 纯文本日志（steerable 模式） └── prompts/ ├── task-id.txt # prompt 备份 └── task-id-wrapper.sh # 自动生成的 wrapper 脚本 ``` ## 安装与配置 ```bash # 依赖 brew install tmux jq && which claude # 初始化 mkdir -p ~/.clawclau/logs ~/.clawclau/prompts # 配置通知（可选） echo "notify_chat = oc_xxxxxxxx" >> ~/.clawclau/config # shell profile（可选） export CC_SCRIPTS=~/.openclaw/workspace/skills/clawclau/scripts ``` ## 快速开始 ```bash SCRIPTS=~/.openclaw/workspace/skills/clawclau/scripts # 1. 派发任务 $SCRIPTS/claude-spawn.sh my-task "请整理这份文档..." /path/to/workdir # 2. 查看所有任务 $SCRIPTS/claude-check.sh # 3. 查看单个任务详情 $SCRIPTS/claude-check.sh my-task # 4. 获取完整结果 $SCRIPTS/claude-result.sh my-task # 5. 终止任务 $SCRIPTS/claude-kill.sh my-task ``` ## 脚本接口 ### claude-spawn.sh — 派发任务 ```bash claude-spawn.sh [OPTIONS] <task-id> "<prompt>" [workdir] --steerable 交互式模式（支持 claude-steer.sh 纠偏） --timeout <sec> 超时秒数（默认 600） --interval <sec> 进度汇报间隔，0=关闭（默认 180） --max-retries <n> 最大重试次数记录（默认 3） --model <name> Claude 模型名称 --parent <id> 父任务 ID（重试时使用） --retry-count <n> 当前重试计数（内部使用） ``` 示例： ```bash # 带进度汇报（每 60s 通知一次） $SCRIPTS/claude-spawn.sh research-task "调研XXX行业趋势" ~/.openclaw/workspace \ --interval 60 --timeout 1200 # 交互式模式（可中途纠偏） $SCRIPTS/claude-spawn.sh explore-task "探索代码库，找出主要问题" ~/myproject \ --steerable --interval 120 # 指定模型 $SCRIPTS/claude-spawn.sh heavy-task "复杂分析任务..." . \ --model claude-opus-4-6 --timeout 1800 ``` spawn 内嵌双重 fork 后台完成检测器，任务结束时自动调用 `cc_notify` 通知小八。 ### claude-check.sh — 查询状态 ```bash claude-check.sh # 列出所有任务（表格） claude-check.sh <task-id> # 单任务详情（含结果预览） ``` 以 tmux session 是否存活为 running 的最终判据，不调用 AI，不消耗 token。 ### claude-result.sh — 获取结果 ```bash claude-result.sh <task-id> # 从 stream-json 提取可读文本 claude-result.sh <task-id> --raw # 输出原始 stream-json 日志 ``` ### claude-monitor.sh — 批量监控（cron 用） ```bash # 设置 cron（每 10 分钟） */10 * * * * $SCRIPTS/claude-monitor.sh >> /tmp/clawclau-monitor.log 2>&1 ``` ### claude-kill.sh — 终止任务 ```bash claude-kill.sh <task-id> # 终止 session，状态更新为 killed ``` ### claude-steer.sh — 中途纠偏 ```bash claude-steer.sh <task-id> "请聚焦在 X 方面" # 仅支持 --steerable 模式 ``` ## 参考文档 - 注册表字段、状态流转、环境变量：[references/schema.md](references/schema.md) - 设计原则、通知机制、重试流程、运行模式：[references/design.md](references/design.md)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: li-chi/weather-alert-skill (version 0.2.1)

# Weather Alert Skill Sends summarized weather alerts for a configured region. Supports severity filtering and returns structured alert counts. ## Inputs - **region** (string, required): The geographic region to monitor. - **severity** (string, optional): Filter alerts by severity level. Defaults to "all". ## Outputs - **alert_count** (number): The number of active alerts matching the query. ## Usage Provide a `region` and optionally a `severity` to receive a summary of active weather alerts for that area.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: x-jihua/vidu-video-analyzer (version 1.0.1)

--- name: video-analyzer description: Analyze video content to extract keyframes, identify themes, and generate representative screenshots with analysis reports. Use when: (1) User sends a video file and asks for analysis, (2) User wants to understand video content without watching, (3) User needs representative screenshots from a video, (4) User asks "what's in this video" or "analyze this video". Supports MP4, MOV, AVI and other common video formats. --- # Video Analyzer ## Overview Extract keyframes from videos, analyze content with vision models, and generate comprehensive reports with 3 representative screenshots. Optimized for token efficiency using I-frame detection. ## Workflow ``` Video Input → Extract Keyframes → Vision Analysis → Select Top 3 → Generate Report → Send Output ``` ## Step-by-Step Process ### 1. Download Video (if from Feishu) When user sends video via Feishu, the file is auto-saved to: ``` ~/.openclaw/media/inbound/<filename>.mp4 ``` ### 2. Extract Video Metadata ```bash ffmpeg -i <video_path> 2>&1 | grep -E "(Duration|Video)" ``` Returns: duration, resolution, bitrate, codec info. ### 3. Extract Keyframes Use the provided script for optimal keyframe extraction: ```bash bash ~/.openclaw/workspace/skills/video-analyzer/scripts/extract_keyframes.sh <video_path> [output_dir] ``` **Parameters:** - `video_path`: Path to video file (required) - `output_dir`: Output directory (optional, defaults to `~/.openclaw/media/keyframes/`) **Output:** JPEG images at 640px width, named `keyframe_XX.jpg` **Token efficiency:** Uses I-frame detection to extract only meaningful frames, reducing token consumption by ~7% vs uniform sampling. ### 4. Analyze with Vision Model Use the `image` tool with all extracted keyframes: ``` prompt: "Analyze these keyframes from a video. Please: 1. Describe the video's theme and content 2. Select 3 most representative frames (explain why)" ``` ### 5. Generate Report Structure the analysis report: ```markdown ## 📌 Video Theme [Description] ## 🖼️ Representative Screenshots | Frame | Reason | |-------|--------| | frame_XX | [Why representative] | ``` ### 6. Send Output Send via Feishu: 1. Analysis report (text message) 2. 3 representative screenshots (image messages) ## Token Consumption Reference | Video Length | Keyframes | Estimated Tokens | |--------------|-----------|------------------| | 5 seconds | 5-8 | ~8,000-14,000 | | 15 seconds | 12-16 | ~20,000-28,000 | | 30 seconds | 20-30 | ~35,000-50,000 | **Optimization tips:** - Images account for 95%+ of tokens - Shorter videos = fewer tokens - Low-motion videos produce fewer keyframes ## Resources ### scripts/ - `extract_keyframes.sh` - Extract keyframes using ffmpeg I-frame detection ### references/ - `ffmpeg_reference.md` - Advanced ffmpeg commands for video processing


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Skill: zhouzhonglu8-png/alphaear-sentiment (version 1.0.0)

--- name: alphaear-sentiment slug: alphaear-sentiment version: 1.0.0 description: Analyze finance text sentiment using FinBERT or LLM. Use when the user needs to determine the sentiment (positive/negative/neutral) and score of financial text markets. --- # AlphaEar Sentiment Skill ## Overview This skill provides sentiment analysis capabilities tailored for financial texts, supporting both FinBERT (local model) and LLM-based analysis modes. ## Capabilities ## Capabilities ### 1. Analyze Sentiment (FinBERT / Local) Use `scripts/sentiment_tools.py` for high-speed, local sentiment analysis using FinBERT. **Key Methods:** - `analyze_sentiment(text)`: Get sentiment score and label using localized FinBERT model. - **Returns**: `{'score': float, 'label': str, 'reason': str}`. - **Score Range**: -1.0 (Negative) to 1.0 (Positive). - `batch_update_news_sentiment(source, limit)`: Batch process unanalyzed news in the database (FinBERT only). ### 2. Analyze Sentiment (LLM / Agentic) For higher accuracy or reasoning capabilities, **YOU (the Agent)** should perform the analysis using the Prompt below, calling the LLM directly, and then update the database if necessary. #### Sentiment Analysis Prompt Use this prompt to analyze financial texts if the local tool is insufficient or if reasoning is required. ```markdown 请分析以下金融/新闻文本的情绪极性。 返回严格的 JSON 格式: {"score": <float: -1.0到1.0>, "label": "<positive/negative/neutral>", "reason": "<简短理由>"} 文本: {text} ``` **Scoring Guide:** - **Positive (0.1 to 1.0)**: Optimistic news, profit growth, policy support, etc. - **Negative (-1.0 to -0.1)**: Losses, sanctions, price drops, pessimism. - **Neutral (-0.1 to 0.1)**: Factual reporting, sideways movement, ambiguous impact. #### Helper Methods - `update_single_news_sentiment(id, score, reason)`: Use this to save your manual analysis to the database. ## Dependencies - `torch` (for FinBERT) - `transformers` (for FinBERT) - `sqlite3` (built-in) Ensure `DatabaseManager` is initialized correctly.


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