OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: financial-ai-analyst/industry-research-report (version 1.0.3)

--- name: industry-research-report description: > 依托东方财富数据库，为指定行业生成深度研究报告。 当用户问题中出现可识别的行业/产业/领域主体，且意图属于行业认知、产业剖析或撰写研究报告时，应触发本 Skill。 常见表述如「XX 行业研究」「XX 行业报告」「帮我分析 XX 行业」「XX 产业深度研究」「XX 领域市场分析」等。 即使用户未明说「报告」，只要以某一行业为核心、要求系统性或深度的研究/分析，同样适用。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "env":["EM_API_KEY"] }, "install": [ { "id": "pip-deps", "kind": "python", "package": "httpx", "label": "Install Python dependencies" } ] } } --- # 行业研究报告生成 Skill ## 概述 本 Skill 用于根据用户的自由输入，使用模型提取行业关键词，调用行业研究脚本生成研究报告，最终输出包含最终返回标题、正文、PDF/DOC附件地址。 ## 环境变量 | 变量名 | 说明 | 默认 | |---|---|---| | `EM_API_KEY` | 接口鉴权密钥（必填，请勿打印/写入日志） | 无 | | [REDACTED_SECRET] | 报告文件输出目录（可选） | `./miaoxiang/industry_research_report` | ## 前提条件 ### 1. 配置 `EM_API_KEY` ```bash # macOS / Linux export EM_API_KEY="your_api_key_here" ``` ```powershell # Windows PowerShell $env:EM_API_KEY="your_api_key_here" ``` ### 2. 安装依赖 ```bash pip3 install httpx --user ``` ## 执行流程 ### Step 1：提取行业关键词 `{{topic}}` 用户的输入形式较为自由，可能是一句话、一个短语或一段描述，但一定包含"行业主体"这一关键信息。 **你需要做的：** - 从用户问句中精准提取行业关键词，记为 `{{topic}}`。 - 提取时只保留核心行业主体名称，去除多余的修饰词（如"帮我看看"、"分析一下"等）。 - 如果用户问句中包含多个行业，优先提取最核心的那个（也可以在必要时合并，如"新能源汽车"）。 **示例：** | 用户输入 | 提取的 `{{topic}}` | |---|---| | "帮我生成一份半导体行业的研究报告" | 半导体 | | "我想了解一下新能源汽车产业的发展趋势" | 新能源汽车 | | "AI芯片行业深度分析" | AI芯片 | | "请分析消费电子与智能家居两个领域的交叉趋势" | 消费电子与智能家居 | ### Step 2：调用行业研究报告写作脚本 以 `{{topic}}` 为入参，调用`scripts/get_data.py` 行业研究脚本： ```bash python3 {baseDir}/scripts/get_data.py --query "{{topic}}" ``` 脚本功能：生成相应的行业研究报告并将其分别用pdf和docx的格式保存。 脚本返回字段说明： ``` { "title": "生成的报告标题", "truncated_text": "研究报告的部分正文内容", "pdf_output_path": "完整报告的pdf文件保存地址", "docx_output_path": "完整报告的docx文件保存地址", "share_url": "完整报告的分享链接" } ``` 注意：**禁止调用 任何「后台执行、稍后汇报」的方式跑本脚本**，只能在当前会话中同步等待到命令完成，拿到 stdout 的结果后再继续。否则 Step 3 无法执行，从而导致本 Skill 失败。 ### Step 3：最终输出结果 Step 2 成功后，将返回的 title、truncated_text、pdf_output_dir、docx_output_dir 等结果填入下方模板，生成最终回复。 ``` 《[title]》 已经生成行业研究报告。此处仅展示部分正文内容，请下载附件查看报告详情和参考信息。（不要删减这段话） [truncated_text]... **附件：** - 📄 [title].pdf 已保存到 [pdf_output_path] - 📄 [title].docx 已保存到 [docx_output_path] **分享链接：** [share_url] ``` 注意：若Step 2中的脚本返回的[truncated_text]部分为空，则读取接口返回的docx附件内容，总结相关报告信息返回，以确保最终输出的[truncated_text]内容非空。 ## 错误处理 | 错误码 | 含义 | 用户侧话术 | |---|---|---| | `ERROR_TOPIC_TOO_LONG` | topic 超出 500 字限制 | "字数超出限制，请尝试其它主体。" | | 其他异常 | 接口调用失败等 | "报告生成服务暂时不可用，请稍后重试。" | ## 安全与隐私提示（必读） - **密钥安全**：`EM_API_KEY` 属于敏感信息，只应配置在可信环境中，禁止写入日志/截图/共享给不可信第三方。 - **文件落盘**：脚本会写入本地文件。请通过环境变量 `INDUSTRY_RESEARCH_REPORT_OUTPUT_DIR` 指定保存位置，确保目录可写且符合你的合规要求。 - **外链谨慎**：服务端可能返回分享链接，请仅在你信任的网络环境中打开，并留意域名与跳转。


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Skill: freedompixels/cn-math-calculator (version 1.2.4)

name: 数学计算器 version: "1.3.0" description: "数学表达式安全计算器。支持四则运算、科学函数、常量、单位换算。纯Python标准库，无需API Key。" scope: "calculator, math, unit conversion" # 数学计算器 数学表达式计算器。支持基本运算、科学计算。 ## 功能 - 四则运算 + - * / ^(幂) %(取模) - 科学函数：sin, cos, tan, log, sqrt, abs - 常量：pi, e - 表达式安全求值（不使用eval） - 纯本地处理，无需API ## 使用方法 ```bash python3 scripts/math_calculator.py "2+3*4" python3 scripts/math_calculator.py "sqrt(144)" python3 scripts/math_calculator.py "sin(pi/2)" ``` ## 示例 输入：`2+3*4` → 输出：`结果: 14.0`


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Skill: chengtang05-hash/lobster-agent-wallet (version 0.1.0)

# 🦞 Agent Wallet Skill USDC wallet for AI agents on Base with x402 payment protocol support. ## ⚠️ Security This skill interacts with real blockchain assets. Every precaution is taken. | Rule | Status | |------|--------| | Private key from env var only | ✅ `WALLET_PRIVATE_KEY` / `.env` | | Private key never logged | ✅ Zero logging of key material | | Payments need explicit --confirm | ✅ Double security gate | | Address separate from key | ✅ `WALLET_ADDRESS` for read-only mode | ## Phase 1 — Read-Only (Zero Dependencies) ```bash export WALLET_ADDRESS=0x... export WALLET_NETWORK=base-sepolia node wallet.mjs balance ``` ## Phase 2 — x402 Payments (Requires viem) ```bash npm install viem export WALLET_PRIVATE_KEY=0x... # your wallet key (keep secret!) export WALLET_ADDRESS=0x... # derived from key, or set manually export WALLET_NETWORK=base-sepolia # or "base" for mainnet node wallet.mjs pay <url> --confirm ``` ## CLI Reference | Command | Requires | Description | |---------|----------|-------------| | `balance` | WALLET_ADDRESS | Check USDC + ETH balance | | `status` | WALLET_ADDRESS | Show wallet config (safe) | | `pay <url>` | + PRIVATE_KEY + --confirm | Pay x402 resource | ## Architecture ``` agent-wallet/ ├── SKILL.md ← Usage docs ├── package.json ← Zero deps (viem optional for Phase 2) ├── .env.example ← Config template ├── wallet.mjs ← CLI entry point └── lib/ ├── core.mjs ← Core wallet (native fetch RPC, no deps) ├── crypto.mjs ← EIP-3009 signing (viem-powered) └── x402-client.mjs ← x402 payment protocol client ``` ## Networks | Network | Chain ID | RPC | Explorer | |---------|----------|-----|----------| | Base | 8453 | mainnet.base.org | basescan.org | | Base Sepolia | 84532 | sepolia.base.org | sepolia.basescan.org | ## Integration (for agents/skills) ```javascript import { getWallet, getBalances } from './lib/core.mjs'; // Read-only — safe const wallet = await getWallet(); const { eth, usdc } = await getBalances(wallet); // Payments (requires viem) const { payX402 } = await import('./lib/x402-client.mjs'); const result = await payX402(url, privateKey, { confirm: true }); ``` ## License MIT-0


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Skill: yang1002378395-cmyk/wechat-automation (version 1.0.0)

# WeChat Automation - 微信自动化 用 AI 自动处理微信消息，节省时间。 ## 用途 - 自动回复常见问题 - 消息摘要（每日汇总） - 关键词提醒 - 自动转发到其他平台 ## 使用方法 ``` /wechat-automation ``` ## 功能 1. 连接微信（通过 macOS 窗口控制） 2. 设置自动回复规则 3. 关键词监控 4. 消息导出/分析 ## 适用场景 - 客服自动回复 - 群消息管理 - 重要消息提醒 ## 注意 - 仅支持 macOS - 需要保持微信桌面端运行 --- 价格：¥99 | 包含：完整脚本 + 配置指南


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Skill: quanhua407/local-find-skills (version 1.0.0)

--- name: find-skills description: Highest-priority skill discovery flow. MUST trigger when users ask to find/install skills (e.g. 技能, 找技能, find-skill, find-skills, install skill). For Chinese users, prefer skillhub first for speed and compliance, then fallback to clawhub. --- # Find Skills This skill helps discover, compare, and install skills. ## Priority Rules (Mandatory) 1. This skill is highest-priority for skill discovery/install intents. 2. If user intent includes "技能", "找技能", "find-skill", "find-skills", "install skill", "有没有这个功能的 skill", you MUST use this skill first. 3. Do not skip directly to generic coding/answering when skill discovery is requested. ## Chinese Optimization Policy For Chinese users and CN networks, use the following order for better speed and compliance: 1. `skillhub` (cn-optimized, preferred) 2. `clawhub` (fallback) If primary source has no match or command is unavailable, fallback to the next source and state that fallback clearly. ## Workflow ### Step 1: Understand What They Need When a user asks for help with something, identify: 1. The domain (e.g., React, testing, design, deployment) 2. The specific task (e.g., writing tests, creating animations, reviewing PRs) 3. Whether this is a common enough task that a skill likely exists ### Step 2: Search for Skills Run search in this order: ```bash skillhub search [query] ``` If `skillhub` is unavailable or no match, fallback to: ```bash clawhub search [query] ``` ### Step 3: Present Options to the User When you find relevant skills, present them to the user with: 1. The skill name and what it does 2. The source used (`skillhub` / `clawhub`) 3. The install command they can run ### Step 4: Offer to Install If the user wants to proceed, you can install the skill for them. Preferred install order: 1. Try `skillhub install <slug>` when the result comes from `skillhub`. 2. If no `skillhub` candidate exists, use `clawhub install <slug>`. Before install, summarize source, version, and notable risk signals. ## When No Skills Are Found If no relevant skills exist: 1. Acknowledge that no existing skill was found 2. Offer to help with the task directly using your general capabilities 3. Suggest creating a custom local skill in the workspace if this is a recurring need


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Skill: germey/acedatacloud-fish-audio (version 1.0.0)

--- name: fish-audio description: Generate AI audio and synthesize voices with Fish Audio via AceDataCloud API. Use when creating text-to-speech audio, synthesizing voices, or generating audio content. Supports multiple voice models and TTS capabilities. license: Apache-2.0 metadata: author: acedatacloud version: "1.0" compatibility: Requires ACEDATACLOUD_API_TOKEN environment variable. --- # Fish Audio — Voice & Audio Synthesis Generate AI audio and synthesize voices through AceDataCloud's Fish Audio API. ## Authentication ```bash export ACEDATACLOUD_API_TOKEN="your-token-here" ``` ## Quick Start ```bash curl -X POST https://api.acedata.cloud/fish/audios \ -H "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"text": "Hello, this is a demonstration of AI voice synthesis."}' ``` ## Endpoints | Endpoint | Purpose | |----------|---------| | `POST /fish/audios` | Generate audio from text or parameters | | `POST /fish/voices` | Voice synthesis and cloning | | `POST /fish/tasks` | Poll task status | ## Workflows ### 1. Text-to-Speech ```json POST /fish/audios { "text": "The quick brown fox jumps over the lazy dog.", "voice_id": "default" } ``` ### 2. Voice Synthesis with Custom Voice ```json POST /fish/voices { "text": "Welcome to our platform.", "audio_url": "https://example.com/reference-voice.mp3" } ``` ## Parameters | Parameter | Type | Description | |-----------|------|-------------| | `text` | string | Text to synthesize into speech | | `voice_id` | string | Voice model to use | | `audio_url` | string | Reference audio for voice cloning | | `speed` | number | Speech speed multiplier | ## Task Polling ```json POST /fish/tasks {"task_id": "your-task-id"} ``` ## Response ```json { "task_id": "abc123", "audio_url": "https://cdn.example.com/output.mp3", "success": true } ``` ## Gotchas - Pricing is based on **byte count** of the generated audio - Voice cloning requires a clear reference audio sample - Text-to-speech supports multiple languages automatically - Use the `/fish/voices` endpoint for voice cloning workflows


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Skill: ming-shy/agentskill-reviewer (version 1.0.1)

--- name: agent-skill-reviewer description: 评审 AgentSkills 质量并生成专业报告。用于检查 skill 的内容质量、结构完整性、文档清晰度、冗余问题。当用户要求"评审 skill"、"检查 skill 质量"、"审查 SKILL.md"、"分析这个 skill"时触发。 --- # Skill Reviewer - AgentSkill 质量评审系统 本 skill 用于系统化评审 AgentSkill 的质量，核心目标：**在保证功能完备的前提下，最大化精简 token 消耗**。 ## 核心矛盾 - **过度精简**：说明不足，AI 无法正确执行任务 - **过度冗余**：描述繁琐，浪费 context window，逻辑缠绕 **目标：系统瘦身 + 逻辑完备** — 让 95% 的人（包括 AI）一眼看懂全流程。 ## 评审流程 ### 1. 初始扫描 读取目标 skill 的 `SKILL.md`： - 理解该 skill 的核心功能 - 识别所有功能入口和工作流 - 记录 skill 的文件结构（scripts/、references/、assets/） ### 2. 逐项功能审核 对每个功能或子模块： **可理解性审核** - 是否可以被 95% 的人理解？ - 术语是否需要额外解释？ - 逻辑跳跃是否过大？ **Token 效率审核** - 是否存在重复描述？ - 是否可以用脚本封装复杂逻辑？（模型只需调用一条命令） - 是否可以扁平化层级结构？ - 是否可以用简洁示例替代冗长说明？ **冗余内容审核** - 是否存在与功能无关的描述？ - 是否存在重复的文档片段？ - references/ 文件是否可以进一步精简或合并？ ### 3. SKILL.md 审核 **Frontmatter 检查** - `description` 是否清晰且包含触发场景？ - 是否包含所有"何时使用"信息？ **Body 检查** - 是否存在应该移至 references/ 的详细内容？ - 工作流描述是否简洁有力？ - 是否存在应删除的冗余段落？ **Progressive Disclosure 检查** - SKILL.md body 是否控制在 500 行以内？ - 是否正确使用 references/ 分离详细文档？ - 是否在 SKILL.md 中正确引用外部文件？ ### 4. 逻辑对齐检查（关键） 对比`发现的问题`与`原始 skill 功能`： - **禁止**为了瘦身而删减原本的任务逻辑 - **禁止**改变原有功能的语义 - **仅精简表达方式，不改变功能范围** 必要时运行 `scripts/validate_logic.py` 进行自动化逻辑对齐检查。详见 [references/validation.md](references/validation.md)。 ### 5. 生成评审报告 使用 `scripts/generate_report.py` 生成结构化报告，详见 [references/report_template.md](references/report_template.md)。 **评分维度** (10 分制)：可理解性、Token 效率、功能完备性、结构合理性 **报告结构**：结论概览（打分）、优点、存在的问题（按严重程度分级）、优化计划（含 token 节省量和风险评估） ## 使用示例 ```bash # 评审某个 skill 评审 /path/to/my-skill # 评审并指定输出路径 评审这个 skill 并输出报告到 ./reviews/my-skill-report.md ``` ## 最佳实践 1. **先理解再评审** — 不熟悉功能时，先问用户澄清 2. **保守为主** — 不确定是否可删除时，保留并标注疑问 3. **量化改进** — 给出具体 token 节省数值 4. **提供示例** — 展示改进前后对比 ## 输出格式 默认以中文输出，使用 Markdown 格式，清晰分级。报告默认保存到工作目录的 `skill-reviews/` 子目录下，文件名为 `<skill-name>-review-<date>.md`。


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Skill: leslietong2046-ship-it/huangdaxian-lingqian-skill (version 2.0.4)

--- name: huangdaxian-lingqian description: | 香港黄大仙祠同款灵签，共100支完整签文，带详细解签。 触发关键词：黄大仙、灵签、抽签、求签、解签、港式、民俗、算命、帮我抽一签、看看运势、最近运气、问事业 version: 2.0.4 metadata: openclaw: requires: env: [] bins: ["python3"] primaryEnv: "" emoji: "🏮" --- # 黄大仙灵签 > **一签一解，心诚则灵。** 香港黄大仙祠同款灵签，共100支，内置100签完整数据，每支签文皆有典故出处，配合完整解签。 --- ## ⚡ 30秒体验 对你的Agent说： > "帮我抽一签" 随机从100支签中抽出一支 — 签诗、解签、典故、8维度分类，完整呈现。心诚则灵。 ## 🚀 快速上手 **随机抽签** → 心诚则灵 > "帮我抽一签" **带问题抽** → 专注求解 > "我想问事业，抽一签" **分类解签** → 多维解读 > "最近运势怎么样" --- ## 输出协议（必须遵循） **【首次触发检测】** 如果检测到这是用户首次使用黄大仙灵签（无历史对话记录或用户刚安装本Skill），在输出前先说一句自然引导： > "你装了黄大仙灵签，说'帮我抽一签'试试？" 抽到签后，**必须**按以下完整格式输出，不许缺项。 --- ### 一、签号信息 ``` 黄大仙灵签 第X签 签题：[四字签题] 吉凶：[上上/上吉/中吉/中平/下下] ``` --- ### 二、签诗 ``` [七言四句签诗] 典故：[典故名称] ``` --- ### 三、解签 #### 整体吉凶 [总体解读一段话] #### 分类详解 | 事项 | 解读 | |------|------| | 事业 | [解读] | | 姻缘 | [解读] | | 财运 | [解读] | | 健康 | [解读] | | 出行 | [解读] | | 家宅 | [解读] | | 学业 | [解读] | | 流年 | [解读] | --- ### 四、典故原文 [典故详细描述] --- ## 抽签流程 ### 作为Skill使用 1. 用户提问（如"帮我抽支签看看最近的事业运"） 2. 心诚随机抽取一支签（或用户指定签号如"我要第25签"） 3. 按输出协议格式完整输出 ### 支持的提问方式 - "帮我抽支签" - "黄大仙求签" - "看看我的姻缘" - "最近事业如何" - "指定要第X签" --- ## 触发词 - 黄大仙 - 灵签 - 抽签 - 求签 - 解签 --- ## 标签 - 黄大仙 - 灵签 - 解签 - 港式 - 民俗 --- ## 签文说明 黄大仙灵签共100支，源自1935年啬色园《黄大仙灵签全书》刻本。 吉凶分布： - 上上签：3支 - 上吉签：12支 - 中吉签：30支 - 中平签：37支 - 下下签：18支 --- ## 使用须知 1. 心诚则灵，抽签前静心默念所求之事 2. 一签问一事，不可一问多事 3. 签文仅供参考，理性对待 4. 签文结果无论吉凶，皆有启示意义 --- ## 🔧 CLI用法（命令行工具） 如需在命令行快速抽签，可使用 `references/huangdaxian.py`： ```bash # 查看帮助 python references/huangdaxian.py --help # 随机抽签 python references/huangdaxian.py # 查询指定签号（1-100） python references/huangdaxian.py --number 23 # 解签 python references/huangdaxian.py --fortune "上吉" ``` **注意**：CLI工具为可选辅助，主要使用方式是在对话中直接说"帮我抽一签"。 --- ## 完整示例 ### 示例1：随机抽签 **用户输入**： > "帮我抽一签看看最近的事业运" **输出**： ``` ═══════════════════════════════════ 🏮 黄大仙灵签 ═══════════════════════════════════ 第32签（下下签） 签题：武则天登位 吉凶：下下 【签诗】 梦中学武则天， 登基亲执白鸾扇； 未央宫内催选， 何日方能再见面。 典故：武则天登位 【解签】 整体吉凶：此签暗示你目前处于权力变动或身份转换的关键时期。虽有雄心壮志，但时机未到，需要耐心等待。 分类详解： | 事项 | 解读 | |------|------| | 事业 | 当前宜守不宜动，勿强求晋升 | | 姻缘 | 缘分未到，不宜急于求成 | | 财运 | 财务上需谨慎，避免大额投资 | | 健康 | 注意休息，不可过度操劳 | | 出行 | 近期不宜远行 | | 流年 | 今年运势平平，需耐心积累 | 【典故】 武则天登位：唐高宗驾崩后，武则天以太后身份临朝称制，最终登基为帝，建立武周。此典故暗示权力之路艰难，需有耐心和智慧。 ═══════════════════════════════════ ``` ### 示例2：指定签号查询 **用户输入**： > "我要第25签" **处理逻辑**： - 用户明确指定签号，直接查询该签 - 无需"抽"，直接显示签文和解签 ### 示例3：连续抽签处理 **用户输入**： > "我连抽三签可以吗" **正确回应**： ``` 心诚则灵，一事一签。建议您先想清楚要问的第一件事，抽完再想第二件。 我现在帮您抽第一签：（抽第X签）... ``` **错误回应（需避免）**： - 连续抽多签而不加引导 - 告诉用户"连抽不灵" ### 示例4：抽签后追问 **用户输入**： > "第X签说的'何日方能再见面'是什么意思" **输出**： ``` 【续解第X签】 "何日方能再见面"在此签中的含义： - 若问事业：指时机未到，需等待更好的机会 - 若问姻缘：暗示分离中寻找重逢的契机 - 若问出行：行程可能需要推迟 具体还需结合您问事的时间背景来解读。 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mtsatryan/ah-powershell-module-architect (version 1.0.0)

--- name: powershell-module-architect description: '> PowerShell architecture expert specializing in module design, function structure, reusable libraries, profile optimization, and cross-version compatibility across PowerShell 5.1 and PowerShell 7+.' --- You are a PowerShell module and profile architect. You transform fragmented scripts into clean, documented, testable, reusable tooling for enterprise operations. ## Core Capabilities ### Module Architecture - Public/Private function separation - Module manifests and versioning - DRY helper libraries for shared logic - Dot-sourcing structure for clarity + performance ### Profile Engineering - Optimize load time with lazy imports - Organize profile fragments (core/dev/infra) - Provide ergonomic wrappers for common tasks ### Function Design - Advanced functions with CmdletBinding - Strict parameter typing + validation - Consistent error handling + verbose standards - -WhatIf/-Confirm support ### Cross-Version Support - Capability detection for 5.1 vs 7+ - Backward-compatible design patterns - Modernization guidance for migration efforts ## Checklists ### Module Review Checklist - Public interface documented - Private helpers extracted - Manifest metadata complete - Error handling standardized - Pester tests recommended ### Profile Optimization Checklist - No heavy work in profile - Only imports required modules - All reusable logic placed in modules - Prompt + UX enhancements validated ## Example Use Cases - “Refactor a set of AD scripts into a reusable module” - “Create a standardized profile for helpdesk teams” - “Design a cross-platform automation toolkit” ## Integration with Other Agents - **powershell-5.1-expert / powershell-7-expert** – implementation support - **windows-infra-admin / azure-infra-engineer** – domain-specific functions - **m365-admin** – workload automation modules - **it-ops-orchestrator** – routing of module-building tasks


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hamer-2014/creem-audit-kit (version 0.1.0)

--- name: creem-audit-kit description: Create a Creem (Merchant of Record) audit-ready compliance pack for a SaaS/digital product website. Use when preparing for Creem review or getting unblocked after rejection: generate Privacy Policy, Terms, Refund Policy, Content Policy, and Contact/Support pages; produce a Creem-focused preflight checklist; and list where to surface required legal/support/auto-renew/price info across footer, pricing, checkout, and account pages. --- # Creem Audit Kit Generate an audit-ready **policy page pack + preflight checklist** for Creem review. This skill is **not** about integrating Creem APIs; it focuses on the content and site-surface requirements that commonly block MoR onboarding/review. ## Workflow (recommended) ### Step 0 — Collect inputs (keep it minimal) Fill the variables in `references/inputs.md` (or answer them in chat) and choose a refund model. ### Step 1 — Produce the preflight checklist Use `references/creem-preflight-checklist.md` and tailor it to the site stack (Next.js, Webflow, etc.). Output should be a checkbox list the team can execute. ### Step 2 — Generate the 5 required pages Start from the templates in `assets/legal-pages/`: - `privacy-policy.md` - `terms-of-service.md` - `refund-policy.md` - `content-policy.md` - `contact-support.md` Rules: - Keep statements consistent across pages (company name, domain, support email, refund window, auto-renew). - Avoid ambiguous promises (e.g., “refund anytime”). Be explicit about eligibility, timelines, and how to request. - If a field is unknown, insert **[TODO]** rather than hallucinating. ### Step 3 — Surface requirements on key site pages Use `references/site-surface-requirements.md` to produce a punchlist for: - Footer (always-visible links) - Pricing page - Checkout entry points / paywall - Account / billing portal ### Step 4 — Final consistency pass Run the consistency checks in `references/consistency-checks.md`: - one-source-of-truth contact info - one-source-of-truth refund policy - no conflicting “trial / refund / cancel” language ## Output format (what to deliver) 1) `Preflight Checklist (Creem)` 2) `Legal Pages Pack` (5 markdown pages) 3) `Site Surface Punchlist` (where to add links/labels) 4) `Open questions / TODOs` (if any) ## Resource map - Inputs: `references/inputs.md` - Checklist: `references/creem-preflight-checklist.md` - Site surfaces: `references/site-surface-requirements.md` - Consistency: `references/consistency-checks.md` - Templates: `assets/legal-pages/*.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xwchris/douyin-to-text (version 1.0.0)

--- name: dytext version: 1.0.0 description: 抖音文案提取。使用场景：(1) 用户要求提取抖音视频文案/字幕 (2) 用户发送抖音分享链接需要转文字 (3) 用户查询积分余额或转写历史。首次使用会自动引导注册。 requires: binaries: - npx sendsDataTo: - https://api.dytext.cn --- # 抖音文案提取 通过 `npx dytext-cli` 提取抖音视频文案/字幕。首次使用自动引导注册，跨平台支持。 > **注意**：本技能需要将您的 API Key 和抖音分享链接发送到 dytext.cn 服务。请确保您信任该服务后再使用。 ## 环境要求 - Node.js >= 18（用于 npx） ## 首次使用 如果未配置 API Key，运行以下命令注册并自动配置： ```bash npx dytext-cli setup ``` 注册即获免费积分。 ## 快速使用 ```bash # 提取文案（支持抖音分享链接或包含链接的整段文案） npx dytext-cli transcribe "https://v.douyin.com/xxxxx/" # 指定语言 npx dytext-cli transcribe "6.44 复制打开抖音，看看【xxx】 https://v.douyin.com/xxxxx/" zh-CN # 查询余额 npx dytext-cli balance # 查看历史 npx dytext-cli history ``` ## 支持的语言 | 语言代码 | 说明 | |----------|------| | `zh-CN` | 简体中文（默认） | | `zh-TW` | 繁体中文 | | `en` | 英语 | | `ja` | 日语 | | `ko` | 韩语 | ## 数据流向 本技能通过 `npx dytext-cli` 调用 `api.dytext.cn` REST API，将抖音分享链接和 API Key 发送到服务端进行语音转文字处理。 ## 相关链接 - 官网：https://dytext.cn - CLI 工具：https://github.com/xwchris/dytext - npm 包：https://www.npmjs.com/package/dytext-cli


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: smallkeyboy/xingmang-defense-judge (version 1.0.0)

--- name: xingmang-defense-judge description: 学术答辩模拟评委智能体。帮助用户提前演练毕业答辩、课题答辩、项目汇报等，自动识别学科领域，提出有针对性的非模板化问题，对用户回答进行评分和改进建议。适用于任何专业和学科（理工、文史、艺术、教育、思政等）。触发于用户提到"答辩""答辩评委""答辩模拟""答辩演练""毕业答辩""课题答辩""答辩准备"等关键词，或主动要求答辩评委帮助时。 --- # 星芒答辩评委 模拟经验丰富的学术答辩评委，帮助用户提前演练答辩，发现内容漏洞，提升表达与逻辑能力。 ## 核心流程 ### 1. 接收内容 用户提供答辩主题、论文摘要、项目介绍或汇报文稿（文字描述或粘贴内容）。 ### 2. 复述理解 先用一两句话复述对用户内容的理解，确认无误。格式： ``` 【理解】你的答辩主题是"XXX"，你采用了XXX方法，核心发现是XXX。 ``` ### 3. 生成三个问题 三个问题必须基于用户提供的**具体内容**，避免"你的困难是什么"这类通用问题。问题覆盖： 1. **理论/原理深度** — 考察理论框架、概念辨析、原理理解 2. **方法/数据/实现细节** — 考察研究设计的规范性、数据质量、技术实现 3. **实际应用/社会价值** — 考察成果的落地可行性、推广价值、社会意义 格式： ``` 【三个问题】 1. （理论深度）具体问题内容 2. （方法支撑）具体问题内容 3. （应用价值）具体问题内容 ``` ### 4. 评分与反馈 用户回答后，对每个回答单独评分（0-10分），给出简短评分理由，计算平均分，给出一条具体可操作的改进建议。 评分标准： - 10分：回答完整、有数据支撑、逻辑闭环、有洞察 - 8-9分：回答较好，但有小漏洞或可补充之处 - 6-7分：回答基本到位，但明显缺少关键要素 - 4-5分：回答有较大缺陷，逻辑不清或数据缺失 - 0-3分：回答偏离、空洞或完全未回应问题 格式： ``` 【评分】 问题1：X/10（评分理由） 问题2：X/10（评分理由） 问题3：X/10（评分理由） 平均分：X.X 【改进建议】针对问题X的不足，建议……（引用用户原话中的不足之处） ``` ### 5. 多轮迭代 用户输入"继续" → 生成下一轮3个问题（可深入追问上一轮的薄弱点）。 用户输入"历史" → 回顾本轮问答摘要，包括每轮问题、得分、改进建议汇总。 ## 学科识别与问题定制 根据用户内容自动识别学科领域，调整问题风格： | 学科类别 | 理论深度侧重 | 方法支撑侧重 | 应用价值侧重 | |----------|------------|------------|------------| | 理工/计算机 | 算法原理、模型假设 | 实验设计、数据集、代码实现 | 工程落地、性能对比 | | 文史/社科 | 理论框架、概念界定 | 文献综述、史料/数据来源 | 社会启示、理论贡献 | | 教育/思政 | 理论依据、政策对接 | 调研方法、样本代表性 | 实践推广、可迁移性 | | 艺术/设计 | 理论支撑、审美逻辑 | 创作方法、技术路径 | 社会价值、受众反馈 | | 管理/经济 | 理论模型、假设推导 | 数据来源、计量方法 | 决策参考、行业适用 | ## 评委风格切换 用户输入"切换风格"可在三种风格间切换： | 风格 | 特点 | 评分倾向 | 建议风格 | |------|------|---------|---------| | **温和型**（默认） | 问题温和引导，鼓励思考 | 偏宽容，侧重发现亮点 | 积极肯定+温和改进 | | **严格型** | 问题尖锐，追问细节和边界情况 | 严格，容错率低 | 直击核心，不留情面 | | **行业专家型** | 从行业实践角度提问 | 结合行业标准评判 | 突出落地可行性 | 切换时通知用户当前风格及特点。 ## 输出规范 - 所有分数保留一位小数（如7.5、8.0） - 平均分精确到一位小数 - 评分理由不超过一句话 - 改进建议必须引用用户原话或指出具体不足，避免笼统建议 - 多轮问答后提供综合评价表格


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