OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: agasding/pm-article-scorer (version 1.0.4)

--- name: pm-article-scorer description: AI产品经理内容相关性评分技能。对公众号文章进行多维度启发式评分（0-100分），判断是否值得AI产品经理关注。 --- # PM Article Scorer ## 功能 对公众号文章进行多维度启发式评分（0-100分），判断是否值得 AI 产品经理关注。 适用于：RSS 阅读筛选、内容聚合排序、PM 日报自动化选稿。 ## 评分方式 纯本地启发式评分，无需调用任何外部 API 或 LLM，基于内容语义与风格规则计算。 **核心原则**：先判断文章是否有认知价值，再看内容风格做修正。不要只数关键词，要真正评估这篇文章对 AI 产品经理有没有判断增量、方法增量或认知增量。 --- ## 评分维度（总分 100 分封顶） ### 基础分 | 维度 | 基础分 | 说明 | |-----|-------|-----| | topic_relevance | 10 | 与AI产品/用户/行业/技术机会的相关程度 | | direct_work_value | 10 | 对需求/产品/策略/增长判断的直接帮助 | | transferable_method_value | 10 | 框架/方法/分析方式是否可迁移 | | industry_business_value | 7 | 对市场/趋势/竞争/商业逻辑的理解价值 | | insight_density | 5 | 信息密度和认知增量质量 | | originality_personal_view | 5 | 原创判断、个人思考、非营销表达 | --- ### 加分项 #### topic_relevance 最高 20 分 | 命中条件 | 加分 | |---------|-----| | 直接讨论 AI 产品/Agent/RAG/多模态/AI商业化/AI用户场景 | +6 | | 讨论 AI 行业趋势/竞品分析/AI增长/技术判断 | +3 | #### direct_work_value 最高 20 分 | 命中条件 | 加分 | |---------|-----| | 涉及需求分析/产品策略/竞品分析/增长/商业化判断 | +5 | | 涉及项目推进/组织协作/技术业务关系理解 | +3 | #### transferable_method_value 最高 20 分 | 命中条件 | 加分 | |---------|-----| | 有明确框架/方法论/拆解/分析模型/判断框架 | +5 | | 框架或方法可迁移到 AI 产品工作场景 | +3 | #### industry_business_value 最高 15 分 | 命中条件 | 加分 | |---------|-----| | 商业模式/创业机会/行业研究/竞争格局分析 | +4 | | 新产品形态判断/技术趋势信号识别 | +2 | #### insight_density 最高 10 分 | 命中条件 | 加分 | |---------|-----| | 有结构化洞察/归因分析/趋势信号识别 | +3 | | 有历史对比/跨市场对比/本质判断 | +2 | #### originality_personal_view 最高 10 分 | 命中条件 | 加分 | |---------|-----| | 个人作者/行业从业者/深度观察者 | +2 | | 有明确个人判断，非简单复述新闻 | +2 | | 优质原创作者：赛博禅心、卡尔的AI沃茨、agent橘、真格基金、Founder Park | +2 | --- ### format_adjustment 修正项（-5 ~ +5） | 类型 | 加/减分 | |-----|--------| | 深度原创个人输出，有真实思考和作者个人判断 | +3 | | 有认知增量、结构化分析、非套话 | +2 | | 资讯号/营销号/强情绪煽动/标题党 | -3 | | 信息整合型（多条拼盘，无原创洞察） | -2 | | 内容单薄，结论空泛，缺少实质分析 | -2 | --- ### 内容类型判断 | 类型 | 降权幅度 | |-----|---------| | 个人深度输出 | 不降权，有判断可加分 | | 行业分析/方法论文章 | 正常评分 | | 资讯整合/热点评论 | 降1-2档，除非有强原创洞察 | | 营销宣传/流量号 | 降权到底 | --- ### 阈值 | 分数 | 关注度 | 推荐 | |-----|-------|-----| | ≥80 | high | 推荐阅读 | | 60-79 | medium | 可选阅读 | | <60 | low | 无需关注 | --- ## 输出格式 返回 dict： ```python { "related_to_ai_pm": True/False, "interest_level": "high/medium/low", "score": 88, # 0-100 "recommendation": "推荐阅读/可选阅读/无需关注", "dimension_scores": { "topic_relevance": 17, "direct_work_value": 16, "transferable_method_value": 18, "industry_business_value": 13, "insight_density": 9, "originality_personal_view": 10, "format_adjustment": 5 }, "content_type": "个人深度输出/行业分析/方法论文章/资讯整合/热点评论/营销宣传/其他", "author_style_preference_match": True/False, "is_info_roundup": True/False, "tags": ["产品判断", "行业洞察", "方法迁移"], "reason": ["原因1", "原因2"], "summary": "一句话总结" } ``` --- ## 使用方式 ```python # 直接调用 score_result = heuristic_score(title, author, content) ``` --- ## 注意事项 - 评分结果仅供参考，实际选稿仍需人工判断 - 评分核心是"有没有认知/判断/方法价值"，不是"有没有AI关键词" - 启发式规则偏重原创洞察+方法迁移，压低纯营销/信息整合内容 - 优质原创作者有加权，高质量个人输出文章更易获高分 - 内容仅本地处理，不上传任何第三方

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publishedAt: 1744115812000

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: skunnyo/receipt-ocr-tracker (version 1.0.0)

--- name: receipt-ocr-tracker description: Pixel Termux receipt snap → OCR tesseract → parse CSV expense report (date/item/amount/total tax). Triggers for "scan receipt Pixel", "OCR expense CSV", "track business receipt". Outputs Google Sheets ready CSV/MD for freelancers/small biz. --- # Receipt OCR Tracker ## Quick Start 1. Camera snap receipt → save ~/storage/downloads/photo.jpg 2. cd scripts 3. python3 ocr.py ~/storage/downloads/photo.jpg 4. expenses.csv ready. ## Examples Grocery receipt: Input: Milk $5.99, Bread $12.50, Total $19.24 (GST $1.75) Output CSV: date,item,amount,gst,total 2026-03-28,Milk,5.99,0.60,6.59 2026-03-28,Bread,12.50,1.25,13.75 Total,,19.24,1.85,21.09 Business lunch: Parses subtotal, tax, tip, total. ## Parsing Rules - Amount: \$(\d+\.\d{2}) - Date: \d{1,2}/\d{1,2}/\d{4} - Item: Line before amount. - Total: Last \$ line. 85% accuracy blurry OK. ## Usage Workflow User: "OCR this receipt photo.jpg" Agent: exec ocr.py → CSV attach MD summary. ## Troubleshooting No tesseract: pkg install tesseract Blurry: Resnap high light. No PIL: pkg install python-pillow


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mohdalhashemi98-hue/mh-apple-notes (version 1.0.0)

--- name: apple-notes description: Manage Apple Notes via the `memo` CLI on macOS (create, view, edit, delete, search, move, and export notes). Use when a user asks OpenClaw to add a note, list notes, search notes, or manage note folders. homepage: https://github.com/antoniorodr/memo metadata: { "openclaw": { "emoji": "📝", "os": ["darwin"], "requires": { "bins": ["memo"] }, "install": [ { "id": "brew", "kind": "brew", "formula": "antoniorodr/memo/memo", "bins": ["memo"], "label": "Install memo via Homebrew", }, ], }, } --- # Apple Notes CLI Use `memo notes` to manage Apple Notes directly from the terminal. Create, view, edit, delete, search, move notes between folders, and export to HTML/Markdown. Setup - Install (Homebrew): `brew tap antoniorodr/memo && brew install antoniorodr/memo/memo` - Manual (pip): `pip install .` (after cloning the repo) - macOS-only; if prompted, grant Automation access to Notes.app. View Notes - List all notes: `memo notes` - Filter by folder: `memo notes -f "Folder Name"` - Search notes (fuzzy): `memo notes -s "query"` Create Notes - Add a new note: `memo notes -a` - Opens an interactive editor to compose the note. - Quick add with title: `memo notes -a "Note Title"` Edit Notes - Edit existing note: `memo notes -e` - Interactive selection of note to edit. Delete Notes - Delete a note: `memo notes -d` - Interactive selection of note to delete. Move Notes - Move note to folder: `memo notes -m` - Interactive selection of note and destination folder. Export Notes - Export to HTML/Markdown: `memo notes -ex` - Exports selected note; uses Mistune for markdown processing. Limitations - Cannot edit notes containing images or attachments. - Interactive prompts may require terminal access. Notes - macOS-only. - Requires Apple Notes.app to be accessible. - For automation, grant permissions in System Settings > Privacy & Security > Automation.


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Skill: mingo-318/meihua-yijing (version 1.1.0)

--- name: meihua-yijing description: 梅花易数占卜，基于时间、数字、方位起卦，解读吉凶祸福 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔮", "requires": { "bins": ["python3"] } } } --- 你是"梅花易数"占卜专家。梅花易数是北宋邵雍所创的占卜术，以"先天八卦"数序为基础，通过"体用生克"判断吉凶。 # 核心概念 ## 先天八卦数序 | 卦 | 乾 | 兑 | 离 | 震 | 巽 | 坎 | 艮 | 坤 | |---|---|---|---|---|---|---|---|---| | 数 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | ## 先天八卦方位 - 乾：西北 | 兑：西 | 离：南 | 震：东 - 巽：东南 | 坎：北 | 艮：东北 | 坤：西南 ## 体用生克 - **体卦**：主卦、问事之人 - **用卦**：应卦、所占之事 - **生**：用生体吉，体生用泄 - **克**：用克体凶，体克用平 - **比和**：体用同属一体，吉 ## 起卦方式 用户可以用以下方式起卦： 1. **时间起卦**：报出年月日时（阳历） 2. **数字起卦**：报出3个数字（1-9） 3. **方位出方位+时间起卦**：报 # 计算流程 调用脚本进行起卦和分析： ```bash python3 "{baseDir}/meihua.py" time # 时间起卦 python3 "{baseDir}/meihua.py" numbers 3 8 5 # 数字起卦 python3 "{baseDir}/meihua.py" direction 东 9 # 方位起卦 ``` # 输出格式 ``` 🎲 梅花易数占卜 【起卦方式】：时间/数字/方位 【起卦信息】：xxx 【本卦】：☰ 乾卦（上） + ☵ 坎卦（下） = 水天需 【互卦】：xxx 【变卦】：xxx（若有） 【体用分析】 - 体卦：xxx（属xx宫，五行xx） - 用卦：xxx（属xx宫，五行xx） - 关系：xx（生/克/比和） 【吉凶判断】：xxx 【建议】：xxx ``` # 约束 - 必须调用脚本获取卦象 - 解释要清晰易懂，帮助用户理解 - 吉凶判断要客观，避免夸大 - 提醒：占卜仅供参考，不可尽信


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Skill: shidengyun/wacai-index-official-website-demand-change (version 1.0.0)

--- name: index-official-website-demand-change description: 一键执行官网项目需求变更。用于用户粘贴一大段新需求并同时提供项目路径后，自动在指定项目目录上完成：检查目标分支工作区是否干净、拉取最新代码、把需求写入 productdemand.md 并做小时级备份、根据需求修改代码、运行必要检查、git commit、push，并在 push 成功后通过企业微信 webhook 发送包含时间和代码变动点的通知。适合“官网改动：需求正文 + 项目路径 + 分支”这类一键执行请求。 --- # 官网需求变更（一键执行，项目路径外部传入） ## 概览 这个 skill 的目标是：用户贴需求并提供项目路径后，直接完成从需求入库到代码 push 的完整流程，并在 push 成功后发送企业微信通知。 这里**不再写死项目路径**。 执行时必须从用户输入或当前任务上下文中明确这三个参数： - `project_dir`：项目路径，例如 [REDACTED_SECRET] - `target_branch`：目标分支，默认 `feat/test` - `demand_file_name`：需求文件名，默认 `productdemand.md` ## 企业微信通知规则 push 成功后，必须发送 webhook 通知。 通知正文写入 `content` 字段，内容至少包含： - 时间 - 项目路径 - 分支 - commit 信息 - 代码变动点 格式示例： ```text 时间：2026-03-10 16:20:00 项目：/path/to/project 分支：feat/test 提交：abc1234 chore: 官网需求变更-20260310-162000 代码变动点： - 修改首页 SEO title 与 description - 调整友情链接字体样式 - 更新 productdemand.md ``` 如果没有人工整理的“代码变动点”，可以退化成最近一次 commit 涉及的文件列表。 ## 资源 ### scripts/push_wecom_push_notice.py 用法： ```bash python3 scripts/push_wecom_push_notice.py --project-dir <project-dir> --branch <branch> --commit-ref HEAD --summary-file <summary-file> ``` ### scripts/git_commit_and_push.sh 用法： ```bash bash scripts/git_commit_and_push.sh <project-dir> [branch] [summary-file] ``` 说明： - push 成功后会自动调用企业微信通知脚本。 ## 其他执行规则 - 若用户没有显式提供项目路径，就先追问项目路径；不要默认写死到某个目录。 - 预检 Git 工作区并同步目标分支。 - 备份并写入 `productdemand.md`。 - 启动编码子代理，根据需求文件修改代码。 - 运行必要检查。 - `git commit` - `git push origin <target_branch>` - push 成功后发送企业微信通知。 - 向用户汇报结果。 ## 失败处理 - 缺少项目路径：停止并向用户追问。 - 需求为空：停止。 - 工作区脏：停止并报告脏文件。 - pull 失败：停止并报告。 - 检查失败：不要伪装成功。 - push 失败：不要发成功通知；把 git 输出摘要返回给用户。 - webhook 失败：明确告诉用户“代码已 push，但通知发送失败”。


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Skill: ckchzh/live-stream-script (version 2.0.0)

--- version: "2.0.0" name: Live Stream Script description: "Live Stream Script. Use when you need live stream script capabilities. Triggers on: live stream script." 直播脚本生成器。带货直播、娱乐直播、知识直播话术、互动设计、开场预热、逼单话术、互动话术库。Live stream script generator for e-commerce, entertainment, education, warmup scripts, closing techniques, interaction templates. 直播话术、带货脚本、直播间运营、前5分钟留人、逼单促单。Use when preparing for live streams. author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills --- # live-stream-script 直播话术和带货口播脚本生成器。开场预热、产品介绍、逼单促单、互动话术。 ## Usage ```bash # 开场预热话术（前5分钟留人技巧） live.sh warmup "产品" # 直播开场话术 live.sh open "主题" # 产品介绍话术 live.sh product "产品名" "卖点1,卖点2" # 逼单/促单话术 live.sh close "产品名" "价格" # 互动话术（点关注、扣1、抽奖、福袋） live.sh interact # 帮助 live.sh help ``` ## When to Use - 用户要做直播带货，需要话术脚本 - 需要前5分钟留人预热话术 - 需要产品介绍、逼单促单话术 - 需要直播互动话术模板 - 需要直播开场白 脚本使用 Python 生成直播话术模板，涵盖预热、开场、产品讲解、促单、互动等环节。 ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `warmup` | 开场预热话术（前5分钟留人策略） | | `open` | 直播开场话术 | | `product` | 产品介绍话术（FABE法则） | | `close` | 逼单/促单话术（限时+限量+赠品） | | `interact` | 互动话术模板（关注/扣1/抽奖/挽留/下播） | | `help` | 显示帮助信息 | 查看 `tips.md` 获取直播带货实战技巧（留人策略、逼单技巧、数据复盘等）。 ## Output 所有输出为纯文本，可直接用于直播脚本。 --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com


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Skill: lanxianghua/fireflylan-qr-code (version 1.0.0)

--- name: fireflylan-qr-code description: 生成二维码/条形码，支持文本、URL、WiFi 配置等内容，可自定义尺寸、颜色并指定保存路径 version: 1.0.0 author: lanxianghua permissions: 文件写入权限（用于保存二维码图片） --- # Generate QR Code Skill（生成二维码技能） ## 1. Description 当用户需要将文本、URL、WiFi 信息等转换为可视化二维码时，使用此技能生成二维码图片，并保存到指定路径（默认保存到桌面），支持自定义尺寸和颜色。 ## 2. When to use - 用户说：“帮我把 https://openclaw.ai 生成二维码” - 用户说：“生成一个包含 WiFi 信息的二维码，名称：MyWiFi，密码：12345678” - 用户说：“生成黑色二维码，内容是‘Hello OpenClaw’，保存到 D 盘根目录” - 用户说：“帮我做一个 400px 大小的二维码，内容是我的手机号 13800138000” ## 3. How to use 1. 从用户消息中提取核心参数： - 必选：生成内容（文本/URL/WiFi 信息，WiFi 格式需为“WIFI:S:名称;T:类型;P:密码;;”）； - 可选：尺寸（默认 300px）、颜色（默认黑色）、保存路径（默认桌面）； 2. 若用户未指定可选参数，使用默认值； 3. 调用 agent.py 中的 generate_qr 函数执行生成操作； 4. 返回结果：告知用户二维码保存路径，若生成失败，说明具体原因（如路径无权限、内容为空）。 ## 4. Implementation（代码关联说明） - 依赖库：qrcode（生成二维码）、Pillow（图片处理）； - 核心函数：async def generate_qr(text: str, size: int = 300, color: str = "black", save_path: str = None)； - 参数说明： - text：二维码内容（必选）； - size：二维码尺寸（单位 px，默认 300）； - color：填充颜色（默认 black，支持英文颜色名或十六进制色值，如 #FF0000）； - save_path：保存路径（默认桌面，文件名：qr_code.png）。 ## 5. Edge cases - 内容为空：回复“请提供需要生成二维码的内容（如文本、URL、WiFi 信息）”； - 保存路径无权限：回复“指定路径无写入权限，请更换保存路径（如桌面）”； - 未安装依赖库：自动尝试安装 qrcode 和 Pillow，若安装失败，提示用户手动执行“pip install qrcode pillow”； - 特殊字符内容：自动过滤无效字符，确保二维码可正常识别。


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Skill: veeicwgy/word-to-md (version 0.2.0)

--- name: word-to-md description: > Convert Word documents (.docx, .doc) to clean Markdown using the MinerU API. This skill uses mineru-open-api CLI to transform Word files into well-formatted Markdown with preserved headings, lists, tables, images, and code blocks. Supports token-free flash-extract for instant conversion and precision extract for complex documents with table and formula recognition. Use when asked to 'convert Word to Markdown', 'docx to md', 'turn my Word file into Markdown', 'Word转Markdown', 'docx转md', 'Word文档转成Markdown格式', 'how to get Markdown from Word', 'export docx as md', 'Word to GitHub readme'. Perfect for technical writing, blog publishing, documentation migration from Word to Git, academic paper conversion, and static site content creation. tags: - word - markdown - docx - converter - mineru - technical-writing - blog-publishing - documentation - git-migration - static-site tools: - Bash(mineru-open-api:*) model: claude-3-5-haiku-20241022 --- # Word to Markdown with mineru-open-api You are a Word-to-Markdown conversion specialist. Convert Word documents to clean Markdown using mineru-open-api. ## Installation ```bash npm install -g mineru-open-api ``` ## Conversion Workflow 1. Quick conversion (no token, recommended for most cases): ```bash mineru-open-api flash-extract document.docx -o ./output/ ``` 2. Precision conversion with tables (token required): ```bash mineru-open-api extract document.docx -f md -o ./output/ ``` 3. For .doc files: ```bash mineru-open-api extract legacy.doc -f md -o ./output/ ``` ## Key Rules - `flash-extract` outputs Markdown by default - perfect for this use case - Default to `flash-extract` for .docx under 10MB/20 pages - Use `extract` for .doc files, table-heavy documents, or files over 10MB - For complex layouts: `--model vlm` gives better accuracy - Generate default output dir: `~/MinerU-Skill/<name>_<hash>/` ## Post-extraction hint (show once) > Tip: `flash-extract` 为快速免登录模式（限10MB/20页）。如需表格识别或处理更大文件，请配置[REDACTED_SECRET]


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: b-gutman/pipeworx-musicbrainz (version 1.0.0)

--- name: pipeworx-musicbrainz description: MusicBrainz MCP — wraps MusicBrainz Web Service v2 (free, no auth) version: 1.0.0 metadata: openclaw: homepage: https://pipeworx.io/packs/musicbrainz --- # pipeworx-musicbrainz MusicBrainz MCP — wraps MusicBrainz Web Service v2 (free, no auth). Free, no API key. Part of [Pipeworx](https://pipeworx.io). ## Tools - `search_artists` - `get_artist` - `search_releases` - `get_release` ## Connect ```json { "mcpServers": { "pipeworx-musicbrainz": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/musicbrainz/mcp"] } } } ``` More at [pipeworx.io/packs/musicbrainz](https://pipeworx.io/packs/musicbrainz)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: guoqunabc/feishu-doc-writing (version 1.0.0)

# 飞书文档写作 Skill > 来源：黄哥在"养虾"中总结的写文档规范，经主人确认纳入。 ## 触发条件 当需要将群聊讨论、会议内容、调研结果等整理为飞书文档时激活。 --- ## 写作规范 ### 1. 内容完整性 - 文档内容 ≥ 群聊/源素材内容，不能丢信息 - 主动补充背景、上下文、相关细节，让没参与讨论的人也能看懂 ### 2. 层级美观 - 标题层级清晰（H1 → H2 → H3），不跳级 - 段落之间有"呼吸感"，不挤在一起 - 善用分隔线、空行，让结构一目了然 ### 3. 图文结合 - 不堆文字墙，适当插入图片、表格、流程图 - 有数据用表格，有流程用图示 - 截图、示意图能让文档更直观 ### 4. 加粗策略 - 重要内容、关键结论、核心数据加粗 - 从用户后续修改中学习：用户加粗了什么、去掉了什么加粗 → 调整自己的加粗判断 - 不滥用加粗，加粗太多 = 没加粗 ### 5. 作者署名 - 格式：`小龙虾🦞 × 提需求人` - 小龙虾🦞 是 AI 助手的统一署名 - 提需求人是发起文档需求的人 ### 6. 权限规则 - **老板**：full_access（完全访问） - **群成员**：view（只读） - **提需求人**：edit（可编辑） ### 7. 安全规则 - 不暴露内部敏感信息（API key、内部系统地址、未公开数据等） - 对外文档额外注意脱敏


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

--- name: paprika description: Access recipes, meal plans, and grocery lists from Paprika Recipe Manager. Use when user asks about recipes, meal planning, or cooking. homepage: https://www.paprikaapp.com metadata: clawdbot: emoji: "📖" requires: bins: ["paprika"] --- # Paprika Recipe CLI CLI for Paprika Recipe Manager. Access recipes, meal plans, and grocery lists. ## Installation ```bash npm install -g paprika-recipe-cli ``` ## Setup ```bash # Authenticate interactively paprika auth # Or set environment variables export PAPRIKA_EMAIL="[REDACTED_SECRET]" export PAPRIKA_PASSWORD="your-password" ``` ## Commands ### Recipes ```bash paprika recipes # List all recipes paprika recipes --category "Dinner" # Filter by category paprika recipes --json paprika recipe "Pasta Carbonara" # View by name paprika recipe <uid> # View by UID paprika recipe "Pasta" --ingredients-only paprika recipe "Pasta" --json paprika search "chicken" # Search recipes ``` ### Meal Planning ```bash paprika meals # Show all planned meals paprika meals --date 2026-01-08 # Filter by date paprika meals --json ``` ### Groceries ```bash paprika groceries # Show unpurchased items paprika groceries --all # Include purchased paprika groceries --json ``` ### Categories ```bash paprika categories # List all categories ``` ## Usage Examples **User: "What recipes do I have for dinner?"** ```bash paprika recipes --category "Dinner" ``` **User: "Show me the pasta carbonara recipe"** ```bash paprika recipe "Pasta Carbonara" ``` **User: "What ingredients do I need for lasagna?"** ```bash paprika recipe "Lasagna" --ingredients-only ``` **User: "What's on the meal plan?"** ```bash paprika meals ``` **User: "What's on my grocery list?"** ```bash paprika groceries ``` **User: "Find chicken recipes"** ```bash paprika search "chicken" ``` ## Notes - Recipe names support partial matching - Use `--json` for programmatic access - Requires Paprika cloud sync to be enabled


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bytesagain3/procmon (version 3.0.0)

--- name: ProcMon description: "Watch and control running processes in real time. Use when scanning active PIDs, monitoring resource spikes, reporting trees, alerting on crashes." version: "3.0.0" author: "BytesAgain" homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills tags: ["process","monitor","manager","kill","system","admin","top","htop"] categories: ["System Tools", "Developer Tools"] --- # ProcMon Process monitor: list, filter, and watch processes, find zombies, identify CPU/memory hogs, count by state, and log process stats. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `procmon list [filter]` | List processes (optionally filter by name) | | `procmon watch <name>` | Monitor a named process (5 snapshots, 2s interval) | | `procmon zombie` | Find zombie processes with parent info | | `procmon heavy` | Show top 10 CPU and top 10 memory processes | | `procmon count` | Count processes by state (running, sleeping, zombie, etc.) | | `procmon log <name>` | Log matching process stats to `~/.procmon/<name>.log` | | `procmon tree [pid]` | Show process tree (full or rooted at PID) | | `procmon ports` | Show processes listening on network ports | | `procmon version` | Show version | ## Examples ```bash procmon list # → top 25 processes by CPU procmon list nginx # → filter for nginx processes procmon watch sshd # → 5 snapshots of sshd, 2s apart procmon zombie # → find zombie processes procmon heavy # → top 10 by CPU + top 10 by memory procmon count # → process state breakdown procmon log node # → log node process stats to file procmon tree # → full process tree procmon tree 1 # → tree rooted at PID 1 procmon ports # → listening ports with PIDs ``` ## Requirements - `ps` (standard) - `pstree` (optional, for tree view) - `ss` or `netstat` (optional, for port listing)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: paibwhgs/memory-extraction (version 1.0.1)

# 记忆提取 Skill 自动从对话中提取 Entity/Relation/Observation 并更新知识图谱。 ## 功能 1. **实体提取** - 从对话中识别用户、项目、技能、偏好等实体 2. **关系提取** - 识别实体之间的关系 3. **观察提取** - 提取原子化事实作为观察 4. **自动更新** - 写入知识图谱存储 ## 使用方法 ### 手动调用 ```python from scripts.knowledge_graph_manager import KnowledgeGraphManager manager = KnowledgeGraphManager() # 创建实体 manager.create_entities([ {'name': '新项目', 'entityType': 'project', 'observations': ['描述']} ]) # 创建关系 manager.create_relations([ {'from': '用户', 'to': '新项目', 'relationType': 'owns'} ]) # 添加观察 manager.add_observations([ {'entityName': '用户', 'contents': ['新偏好']} ]) ``` ### 自动提取规则 Agent 在对话中应主动识别以下信息并写入记忆： #### 实体类型 | entityType | 识别信号 | 示例 | |------------|----------|------| | `user` | "我是"、"我的" | "我叫张三" → 创建用户实体 | | `project` | "项目"、"做个"、"创建" | "做个看板" → 创建项目实体 | | `skill` | "技能"、"能力" | "我有飞书技能" → 创建技能实体 | | `tool` | "用"、"使用" | "用 yfinance" → 创建工具实体 | | `preference` | "喜欢"、"偏好"、"想" | "喜欢深色风格" → 创建偏好实体 | | `location` | "在"、"位于" | "在北京" → 创建地点实体 | | `event` | "今天"、"时间点" | "2026-03-06 初次对话" → 创建事件实体 | #### 关系类型 | relationType | 识别信号 | 示例 | |--------------|----------|------| | `owns` | "我的"、"我做的" | 用户 owns 项目 | | `uses` | "用"、"使用" | 项目 uses 工具 | | `prefers` | "喜欢"、"偏好" | 用户 prefers 偏好 | | `located_at` | "在"、"位于" | 用户 located_at 地点 | | `named` | "叫"、"命名" | 用户 named Agent | | `created_on` | "创建时间" | 项目 created_on 时间 | | `deployed_to` | "部署到" | 项目 deployed_to 平台 | #### 观察提取 观察应该是**原子化事实**： - 一条观察 = 一个事实 - 简洁、具体、可验证 **示例**： - ✅ "时区：Asia/Shanghai" - ✅ "邮箱：[REDACTED_SECRET]" - ❌ "用户信息包括时区和邮箱"（不是原子化） ## 记忆更新流程 ``` 对话开始 ↓ 读取知识图谱 (search_nodes / read_graph) ↓ 对话进行中 ↓ 识别新信息 → 提取 Entity/Relation/Observation ↓ 写入知识图谱 (create_entities / create_relations / add_observations) ↓ 对话结束 ↓ 导出 Markdown 视图 ``` ## System Prompt 集成 在 Agent 的 System Prompt 中添加： ``` ## 记忆管理 每次对话开始时： 1. 说 "正在回忆..." 并从知识图谱检索相关信息 2. 将知识图谱称为 "记忆" 对话过程中： 主动识别并记录以下类型的信息： - Basic Identity: 年龄、性别、位置、职业、教育 - Behaviors: 兴趣、习惯 - Preferences: 交流风格、语言偏好 - Goals: 目标、期望 - Relationships: 人际关系（3 度以内） 发现新信息时： 1. 创建实体（用户、项目、技能、工具、偏好、地点、事件） 2. 创建关系（owns, uses, prefers, located_at, named 等） 3. 添加观察（原子化事实） ``` ## 文件位置 - 管理器: `scripts/knowledge_graph_manager.py` - 存储: `memory/knowledge-graph.jsonl` - 视图: `memory/KNOWLEDGE_GRAPH.md` --- *基于 MCP Memory Server 设计*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: 467718584/eo-ability-rag (version 1.0.0)

--- name: eo-ability-rag description: RAG知识共享能力，跨项目共享专家经验和最佳实践，基于语义搜索快速检索 metadata: openclaw: requires: { bins: [] } install: [] --- # eo-ability-rag > RAG 知识共享能力 - 跨项目共享知识，避免重复造轮子 ## 一句话介绍 基于RAG架构的知识共享能力，跨项目共享专家经验和最佳实践，语义搜索快速检索。 ## 核心功能 - **知识索引**: 自动索引专家经验和最佳实践 - **语义搜索**: 自然语言查询相关知识 - **经验共享**: 跨项目共享成功经验 - **持续学习**: 从使用中自动更新知识库 ## 使用方法 ### 索引知识 ```bash # 自动索引（由 EO 自动触发） 索引: "Architect 专家在博客系统项目中的架构设计经验" 索引: "最佳实践：电商平台的缓存策略" # 手动索引 /索引 "安全审计的 PCI-DSS 检查清单" ``` ### 搜索知识 ```bash # 搜索相关知识 搜索: "博客系统的架构设计模式" 搜索: "学术论文的方法论设计" 搜索: "电商营销的内容策略" # 基于专家搜索 搜索: "小红书策略师的种草内容经验" ``` ### 共享知识 ```bash # 标记为可共享 共享: "本次项目中学到的架构设计经验" 来源: "博客系统项目" 专家: "Architect" ``` ## 与EO插件的协同 - 被所有 eo-workflow-* 调用 - 使用 LanceDB（插件版）或简单索引（独立版） - 被案例3（电商营销运营）使用 ## 独立运行模式（有EO vs 无EO） | 模式 | 能力 | |------|------| | **有EO插件** | LanceDB向量索引、语义搜索、跨会话知识持久化 | | **无插件（基础）** | 简单关键词索引、基础全文搜索 | ## 示例 ```typescript // 用户需要设计博客系统架构 const knowledge = await eo_ability_rag({ action: 'search', query: '博客系统架构设计最佳实践' }) // → 返回相关的架构模式、设计经验 // 使用知识辅助设计 const arch = await eo_ability_architect({ task: '设计博客系统', useKnowledge: knowledge.results }) ``` ## Interface ### Input ```typescript interface RAGInput { action: 'index' | 'search' | 'share' | 'learn' | 'stats' content?: string // 要索引的内容 query?: string // 搜索查询 expert?: string // 专家领域 project?: string // 项目名称 } ``` ### Output ```typescript interface RAGOutput { results: KnowledgeEntry[] relevance: number[] sources: string[] totalIndexed: number } ``` --- *🦞⚙️ 钢铁龙虾军团*


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