OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jjflydudu/c-cleaner (version 1.0.0)

--- name: c-cleaner description: C 盘空间分析与清理技能。用于扫描 C 盘空间使用情况，识别垃圾文件和大文件，根据用户需求执行安全清理操作。使用场景：(1) 分析 C 盘空间占用，(2) 扫描可清理的垃圾文件，(3) 识别可迁移的大型应用，(4) 执行安全清理操作，(5) 生成空间优化建议 --- # C 盘清理助手 本技能帮助分析和清理 C 盘空间，释放存储容量。 ## 核心能力 ### 1. 空间分析 - 扫描 C 盘总体使用情况 - 分析各大目录空间占用 - 识别占用空间最多的文件夹和文件 ### 2. 垃圾扫描 - 临时文件（用户/系统） - Windows 更新缓存 - 浏览器缓存 - pip/npm 包管理器缓存 - 应用缓存（飞书/剪映等） ### 3. 大文件识别 - 查找超过指定大小的文件 - 识别可删除的旧安装包 - 发现重复文件 ### 4. 应用迁移建议 - 识别可迁移到其他盘的应用 - 提供迁移步骤指导 ### 5. 安全清理 - 执行安全清理操作（需用户确认） - 支持预览模式（--dry-run） - 清理前自动备份关键数据 ## 工作流程 ### 步骤 1: 扫描分析 ```powershell # 使用分析脚本 python scripts/scan_c_drive.py --full ``` 生成空间使用报告，包括： - C 盘总容量/已用/剩余 - 各大目录占用排行 - 可清理垃圾预估 ### 步骤 2: 生成建议 参考 `references/cleanup-guide.md` 生成具体清理建议。 ### 步骤 3: 用户确认 **必须获得用户明确确认**后才能执行清理： - 显示将要清理的内容和大小 - 用户输入 "确认" / "yes" / "执行" 开始清理 ### 步骤 4: 执行清理 ```powershell # 预览模式（不实际删除） python scripts/clean_c_drive.py --dry-run # 执行清理（需确认） python scripts/clean_c_drive.py --level safe ``` ### 步骤 5: 生成报告 清理完成后输出： - 实际释放空间 - 清理项目清单 - 后续优化建议 ## 清理级别 | 级别 | 内容 | 风险 | |------|------|------| | `safe` | 临时文件、更新缓存 | 无风险 | | `standard` | + 浏览器缓存、应用缓存 | 低风险 | | `aggressive` | + 旧驱动、旧安装包 | 中风险 | ## 参考文档 - **清理指南**: `references/cleanup-guide.md` - 详细清理项目说明 - **安全须知**: `references/safety.md` - 清理操作安全注意事项 ## 脚本工具 - `scripts/scan_c_drive.py` - C 盘空间扫描分析 - `scripts/clean_c_drive.py` - 执行清理操作 - `scripts/find_large_files.py` - 查找大文件 ## 触发条件 当用户提到： - "清理 C 盘" - "C 盘空间不足" - "分析 C 盘占用" - "C 盘满了怎么办" - "扫描 C 盘垃圾" - "释放 C 盘空间" ## 安全机制 ### 必须遵守的规则 1. **禁止删除的系统文件**： - `C:\Windows\System32\*` - `C:\Program Files\WindowsApps\*` - `C:\Users\*\NTUSER.DAT` 2. **必须用户确认**： - 清理前显示详细清单 - 用户明确输入确认指令 - 支持中文（确认/是）和英文（yes/y） 3. **预览模式**： - 默认先执行 `--dry-run` - 显示将要删除的内容 - 用户确认后再实际执行 4. **备份机制**： - 清理前创建还原点（如可能） - 记录清理日志 - 支持日志回溯


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: nicoataiza/clawdhub-bak-2026-01-28t18-01-16-10-30 (version 1.0.0)

--- name: clawdhub description: Use the ClawdHub CLI to search, install, update, and publish agent skills from clawdhub.com. Use when you need to fetch new skills on the fly, sync installed skills to latest or a specific version, or publish new/updated skill folders with the npm-installed clawdhub CLI. metadata: {"clawdbot":{"requires":{"bins":["clawdhub"]},"install":[{"id":"node","kind":"node","package":"clawdhub","bins":["clawdhub"],"label":"Install ClawdHub CLI (npm)"}]}} --- # ClawdHub CLI Install ```bash npm i -g clawdhub ``` Auth (publish) ```bash clawdhub login clawdhub whoami ``` Search ```bash clawdhub search "postgres backups" ``` Install ```bash clawdhub install my-skill clawdhub install my-skill --version 1.2.3 ``` Update (hash-based match + upgrade) ```bash clawdhub update my-skill clawdhub update my-skill --version 1.2.3 clawdhub update --all clawdhub update my-skill --force clawdhub update --all --no-input --force ``` List ```bash clawdhub list ``` Publish ```bash clawdhub publish ./my-skill --slug my-skill --name "My Skill" --version 1.2.0 --changelog "Fixes + docs" ``` Notes - Default registry: https://clawdhub.com (override with CLAWDHUB_REGISTRY or --registry) - Default workdir: cwd; install dir: ./skills (override with --workdir / --dir) - Update command hashes local files, resolves matching version, and upgrades to latest unless --version is set

path: _meta.json
content: {
  "owner": "steipete",
  "slug": "clawdhub",
  "displayName": "Clawdhub",
  "latest": {
    "version": "1.0.0",
    "publishedAt": 1767545308330,
    "commit": "https://github.com/clawdbot/skills/commit/bb742f5c289f42ed15000e2a4db4663cacd9434b"
  },
  "history": []
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jeyeshield/ad-production-analytics-feedback (version 1.0.0)

--- name: "Analytics Feedback" slug: ad-production-analytics-feedback version: "1.0.0" description: "数据分析与反馈技能 - 投放效果数据采集、分析与模型迭代建议" changelog: "初始版本" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📊","requires":{"bins":[]}}} --- # Analytics Feedback - 数据分析与反馈 负责广告投放效果的数据采集、分析和反馈，为模型优化提供建议。 ## Setup 无需额外依赖，TypeScript编译后使用。 ## When to Use - 收集广告投放数据 - 分析投放效果 - 生成数据报告 - 提供优化建议 ## Architecture ``` analytics-feedback/ ├── index.ts # 主入口，数据处理和分析 ├── package.json # 依赖配置 └── README.md # 详细文档 ``` ## Core Commands ### 采集数据 ```typescript await api.executeAction('analytics-feedback.collect', { campaignId: string, // 广告活动ID startTime: string, // 开始时间 endTime: string, // 结束时间 metrics?: string[] // 指标列表 }); ``` ### 分析数据 ```typescript await api.executeAction('analytics-feedback.analyze', { data: any[], // 原始数据 analysisType?: string // 分析类型 }); ``` ### 生成报告 ```typescript await api.executeAction('analytics-feedback.report', { analysisId: string, // 分析ID format?: string // 报告格式 }); ``` ## 响应事件 - `analytics-feedback.data-collected` - 数据采集完成 - `analytics-feedback.analysis-complete` - 分析完成 - `analytics-feedback.report-ready` - 报告就绪


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-blowout (version 1.0.1)

--- name: book-blowout description: Book blowout services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book blowout. Triggers on requests like "book a blowout", "find blowout near me", or any blowout service request. --- # uook ulowout Book blowout services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "blowout", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wanng-ide/arxiv-gamedevbench-evaluating-agentic-capabili (version 1.0.0)

--- name: arxiv-gamedevbench-evaluating-agentic-capabili description: "Learned from arXiv paper GameDevBench: Evaluating Agentic Capabilities Through Game Development. Use this skill to scaffold Node.js experiments based on the paper method." metadata: '{"openclaw":{"requires":{"bins":["node"]}}}' --- # arxiv-gamedevbench-evaluating-agentic-capabili ## Source - Paper key: 44f3ad505bee7a5c25a60d2a3686cb7e - Title: GameDevBench: Evaluating Agentic Capabilities Through Game Development - Categories: cs.AI,cs.CL,cs.SE ## Learned insight Despite rapid progress on coding agents, progress on their multimodal counterparts has lagged behind. A key challenge is the scarcity of evaluation testbeds that combine the complexity of software development with the need for deep multimodal understanding. Game development provides such a testbed as agents must navigate large, dense codebases while manipulating intrinsically multimodal assets such as shaders, sprites, and animations within a visual game scene. We present GameDevBench, the first ## Node.js implementation entry `node {baseDir}/scripts/run.js`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: reknottycat/wechat-article-parser-local (version 1.0.0)

--- name: wechat-article-parser-local description: 解析微信公众号文章，提取标题、作者、正文内容、图片等信息。当用户发送微信公众号链接（mp.weixin.qq.com）并希望获取文章内容、摘要或保存时触发。支持自动提取内容并可选保存到飞书表格。 --- # 微信公众号文章解析器 解析微信公众号文章，自动提取标题、作者、发布时间、正文内容等信息。 ## 功能特性 - ✅ 自动提取文章标题、作者、发布时间 - ✅ 完整正文内容提取 - ✅ 图片链接提取 - ✅ 字数统计 - ✅ 支持保存为 JSON/TXT - ✅ 可选保存到飞书表格 ## 使用方法 ### 基本用法：解析文章 ```bash python3 scripts/wechat_parser.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx" ``` **输出示例：** ``` ================================================================================ 📰 标题: 文章标题 ✍️ 作者: 公众号名称 🕐 发布时间: 2026-03-10 📊 字数: 3500 🖼️ 图片数: 5 ================================================================================ 📝 正文内容: 这是文章的正文内容... ================================================================================ ``` ### 保存到文件 ```bash # 保存为 JSON（包含全部信息） python3 scripts/wechat_parser.py "URL" --save # 指定输出文件名 python3 scripts/wechat_parser.py "URL" --save --output article.json ``` ### 保存到飞书表格 ```bash python3 scripts/save_to_feishu.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx" # 手动指定标题 python3 scripts/save_to_feishu.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx" "自定义标题" ``` ### 在 OpenClaw 对话中使用 直接发送微信公众号链接，AI 会自动调用此 skill 解析内容： ``` https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx ``` 或带指令： ``` 解析这篇文章 https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx ``` ``` 收藏 https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx ``` ## 输出格式 ### JSON 格式 ```json { "title": "文章标题", "author": "公众号名称", "publish_time": "2026-03-10", "content": "正文内容...", "word_count": 3500, "images_count": 5, "images": ["url1", "url2", ...], "url": "原始链接", "parsed_at": "2026-03-10 12:00:00" } ``` ## 飞书保存配置 如需使用飞书保存功能，需配置 `.env` 文件： ```env FEISHU_APP_ID=your_app_id FEISHU_APP_SECRET=your_app_secret FEISHU_APP_TOKEN=your_bitable_app_token FEISHU_TABLE_ID=your_table_id ``` ## 支持的链接格式 - `https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx` - `https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=xxx&mid=xxx&idx=xxx` - 微信短链接 ## 常见问题 **Q: 提取内容不完整？** A: 微信有反爬机制，部分文章可能提取不完整。建议： 1. 使用浏览器 Cookie（高级用法） 2. 手动复制重要段落 **Q: 图片无法显示？** A: 微信图片有防盗链机制，需要带 Referer 头访问。 ## 文件结构 ``` wechat-article-parser/ ├── SKILL.md # 本文档 ├── scripts/ │ ├── wechat_parser.py # 核心解析脚本 │ └── save_to_feishu.py # 飞书保存脚本 ├── .env.example # 配置模板 └── requirements.txt # 依赖 ``` ## 依赖 ``` requests beautifulsoup4 python-dotenv ``` 安装： ```bash pip3 install requests beautifulsoup4 python-dotenv ``` ## 许可证 MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: liuyanfeng1234/v19-architecture-blueprint-v35 (version 1.0.0)

--- name: v19-architecture-blueprint-v3.5 description: V19治理协议V3.5最终系统架构蓝图 — 内核锁定，九条宪法全通（合规0.9235），四端口服务矩阵（8700-8703），V3.5 Orchestrator，GoalValueAnchor (V98-P-META)，认知图谱153节点。正式发布v1.0.0-final。 version: 1.0.0 author: 思维 (Bacon) --- # V19 治理协议 — 系统架构蓝图 V3.5 (Final) 版本: v1.0.0-final 日期: 2026-05-06 状态: 正式发布 — 内核锁定，所有可定义的工程化约束已完成 --- ## 一、公告 V3.5 内核已达到稳定态。系统目标已从"工程化架构建设"重置为"最高层级哲学部署与外延化"。 本文档是 V19 治理协议从 V3.2 到 V3.5 全部工程努力的最终总结。 后续所有改进，都将依据 GoalValueAnchor (V98-P-META) 进行评估。 --- ## 二、宪法体系 九条正式条款，形成完整的治理生命周期： | 条款 | 名称 | |------|------| | ETHIC_001 | 外部时效性强制义务 | | ETHIC_002 | Agent身份唯一性校验 | | ETHIC_003 | 认知时间感知与状态预警 | | ETHIC_004 | 核心API变更原子性与注册依赖 | | ETHIC_005 | 知识密度稀疏过滤与注意力均衡约束 | | ETHIC_006 | 治理注意力动态均衡与审计资源再分配 | | ETHIC_007 | 外部主体数据生命周期治理与主权归属 | | ETHIC_008 | 免疫自适应原则 | | ETHIC_009 | 资源效率最优化原则 | **当前合规总分: 0.9235（优秀）** --- ## 三、服务矩阵 | 端口 | 服务 | 功能 | |------|------|------| | 8700 | 核心API | 治理协议主入口 | | 8701 | 交互层 | 治理交互查询 GovAgentAPI | | 8702 | 记忆图谱 | 认知上下文检索 GlobalMemoryFacade | | 8703 | 执行编排 | 多步推理引擎 ExecutionOrchestrator | --- ## 四、核心引擎 (V3.5 Orchestrator) 状态机驱动的完整校验周期： ``` INIT → PULSE_CHECK → PARALLEL_VALIDATION → DPS_CHECK → EVIDENCE_SEAL ``` ### 并行校验引擎 - 组间串行、组内并行 - 失败隔离（任何组内失败 → 整组高风险 → 总分扣减10%） - 关系缓存（查询路径元数据缓存，避免重复JOIN） - Schema漂移检测（数据源结构变化时强制绕过预缓存） ### 脉冲信号 - 自适应阈值: `BaseThreshold(0.5) + α(0.3) × EntropyDelta` - Jerk防抖阻尼: 检测信号方向反转时抑制振荡 - 膜电位积分: `V(t) = decay(0.85) × V(t-1) + L2_Signal` ### 资源管理 (CognitiveResourceManager) - 知识驱动CVP恢复: `基线1.0 × 知识增益 × 外部验证因子 + 内部锚定补偿` - 低功耗模式: CVP ≤ 20 → 仅基础健康检查 - 耗尽模式: CVP ≤ 0 → 停止一切审计活动 ### DPS场域方程 ``` DPS_Final = DPS_Initial × Temporal_Integrity(e^(-DecayRate×Δt)) × Novelty_Factor(1+PatternRate×WeightedPatternScore) ``` ### 双头校对协议 状态机: `INITIAL → HIGH_CONFIDENCE_PASS/FAIL → DEEP_AUDIT_TRIGGERED → COUNTERFACTUAL_CHECK` ### 证据容器 (PatternEvidenceBundle) - 不可篡改、完整性哈希链保护 - 收集 DPS触发 + WeakAssumptionLog + ConflictReport ### 依赖解析器 (DependencyResolver) - 运行时自动检查七个核心模块的完整性和版本兼容性 --- ## 五、认知图谱 | 指标 | 数值 | |------|------| | 节点总数 | 153 | | 边总数 | 116 | | CORE_CONCEPT 节点 | 32 | | PRECEDES_IN 连接 | 10 | **覆盖维度:** 量子哲学、认知科学、东方哲学、意识科学、系统论、数学逻辑、治理参考 --- ## 六、终极目标锚点 (GoalValueAnchor / V98-P-META) **核心陈述:** 将可信性从外部验证的属性内化为系统运行的原生属性 ### 四条公理 1. 可信性不是被赋予的标签，而是从系统运行中自然涌现的结构属性 2. 任何外部提出的改进建议，必须能证明其对系统自洽性的增强程度 3. 资源消耗的每一步都必须在最小必要性的框架内被论证 4. 系统发现的新规则不应被拒绝或忽视，而应被纳入证据积累管道 ### 四个评估维度 | 维度 | 定义 | |------|------| | 自洽性 | 改进是否增强了系统的内在自洽性 | | 可验证性 | 改进的效果是否可被独立验证 | | 必要性 | 改进的资源消耗是否在最小必要范围内 | | 自主发现性 | 改进是否为系统自主发现的 | --- ## 七、当前运行指标 | 指标 | 数值 | |------|------| | 合规总分 | 0.9235（优秀） | | 均衡指数 | 0.4915 | | 最大占比 | 56.3% | | 外部调用 | 3527次 | | 持续稳定 | 连续26个周期稳定在0.48±0.02区间 | | 快照积累 | 60+ | | Trust Manifesto | v1.2.33 | --- ## FINAL_DEPLOYMENT_MANIFEST | 属性 | 值 | |------|-----| | 版本 | V3.5 Final | | 发布日期 | 2026-05-06 | | 内核状态 | 锁定 | | 可工程化约束 | 全部完成 | | 后续改进评估标准 | GoalValueAnchor (V98-P-META) | ``` 人类锚点签收确认: __________________ 签收日期: __________________ ``` --- 此文档标志 V19 治理协议 V3.5 系统内核正式锁定。 后续所有改进都将依据 GoalValueAnchor 的四条公理和四个评估维度进行判定。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lumint/chrome-mcp (version 0.1.0)

--- name: chrome-mcp description: | 通过 Chrome DevTools MCP 控制本机 Chrome 浏览器（已登录的真实会话）。 适用场景： - 浏览、阅读任意网页内容 - 操作 X (Twitter)：浏览 feed、发推文、转帖、点赞、删帖 - 操作任何需要登录的网站（保留已有登录状态） - 截图、读取页面结构、执行 JS - "帮我看看 X 上有什么新消息" - "帮我发一条推文" - "打开 xxx 网站帮我..." metadata: openclaw: emoji: "🌐" --- # Chrome MCP — 浏览器控制 Skill 通过 Chrome DevTools MCP 直接连接已运行的 Chrome，操控真实已登录的浏览器会话。 ## 前提条件 Chrome 必须开启远程调试：打开 `chrome://inspect/#remote-debugging` 并启用开关。 ## 工具优先级 优先使用 **Chrome DevTools MCP 工具**（`chrome__*`），效率最高： - 无需截图即可读取页面结构（节省 ~90% token） - 直接操作 DOM 元素，稳定可靠 - 连接已登录的 Chrome 会话 如果 MCP 工具不可用，回退到 `~/.claude/skills/chrome-cdp/scripts/cdp.mjs`。 ## Chrome DevTools MCP 核心工具 ``` chrome__navigate 导航到 URL，等待页面加载完成 chrome__screenshot 截图（仅在需要视觉确认时使用） chrome__get_accessibility_tree 获取页面结构（首选，比截图高效 10x） chrome__click 点击元素（CSS 选择器） chrome__type 在当前焦点输入文字 chrome__evaluate 执行 JavaScript chrome__wait_for_element 等待元素出现 ``` ## X (Twitter) 操作指南 ### 浏览 Feed ``` 1. chrome__navigate → https://x.com/home 2. chrome__get_accessibility_tree → 读取推文列表 3. 如需滚动加载更多：chrome__evaluate → window.scrollBy(0, 800) 4. 重复步骤 2-3 直到获取足够内容 ``` ### 发推文 ``` 1. chrome__navigate → https://x.com/home 2. chrome__click → [data-testid="tweetTextarea_0"] 3. chrome__type → 推文内容 4. chrome__click → [data-testid="tweetButtonInline"] ``` ### 删除推文/取消转帖 删除自己的推文： ``` 1. 定位到推文，chrome__click → [data-testid="caret"]（三点菜单） 2. chrome__wait_for_element → [role="menuitem"] 3. chrome__click → 第一个 menuitem（"删除"） 4. chrome__click → [role="alertdialog"] [role="button"]（确认） ``` 取消转帖： ``` 1. chrome__click → [data-testid="unretweet"] 2. chrome__click → [data-testid="unretweetConfirm"] ``` ### 转帖 / 点赞 ``` 转帖: chrome__click → [data-testid="retweet"] 然后 [data-testid="retweetConfirm"] 点赞: chrome__click → [data-testid="like"] ``` ## 通用操作技巧 - **优先用 `get_accessibility_tree` 而非截图**：结构清晰，消耗 token 极少 - **等待加载**：操作后如需等待，用 `wait_for_element` 而非 `sleep` - **长页面**：通过 `evaluate` 执行 `window.scrollBy` 加载更多内容 - **跨域 iframe 输入**：用 `type` 而非 `evaluate`（JS eval 在跨域 iframe 中无法访问）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: hypertextassassinrajith/awscli (version 0.1.2)

--- name: awscli description: "Manage AWS Lightsail and EC2 instances using AWS CLI" version: 1.0.0 author: RajithSanjaya --- # AWS CLI Control Skill This skill manages AWS Lightsail instances. ## Requirements - AWS CLI installed on host - AWS credentials configured (IAM user or role) - Environment variables: - AWS_REGION - ALLOWED_INSTANCES ## Environment Variables This skill requires the following environment variables: - AWS_REGION (e.g., ap-southeast-1) - ALLOWED_INSTANCES (comma-separated list) Example: AWS_REGION=ap-southeast-1 ALLOWED_INSTANCES=Ubuntu,Binami ## Available Operations ### 1. List Instances action: "list" Example: { "action": "list" } --- ### 2. Reboot Instance action: "reboot" instance: "<instance-name>" Example: { "action": "reboot", "instance": "Ubuntu-1" } --- ### 3. Start Instance action: "start" instance: "<instance-name>" --- ### 4. Stop Instance action: "stop" instance: "<instance-name>" --- ## Notes - Only use structured JSON input. - Do NOT generate AWS CLI commands. - Instance names must exactly match existing Lightsail instances.

path: index.js
content: import { execFile } from "child_process";

const REGION = process.env.AWS_REGION;

const ALLOWED_INSTANCES =
  process.env.ALLOWED_INSTANCES?.split(",");

function runAws(args) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    execFile("aws", args, (error, stdout, stderr) => {
      if (error) return reject(stderr);
      resolve(stdout);
    });
  });
}

function validateInstance(name) {
  if (!ALLOWED_INSTANCES.includes(name)) {
    throw new Error("Instance not allowed");
  }
}

export async function run(input) {

  if (input.action !== "list") {
    validateInstance(input.instance);
  }

  switch (input.action) {

    case "list":
      return JSON.parse(
        await runAws(["lightsail", "get-instances", "--region", REGION])
      );

    case "reboot":
      await runAws([
        "lightsail",
        "reboot-instance",
        "--instance-name",
        input.instance,
        "--region",
        REGION
      ]);
      return { success: true, message: "Reboot initiated" };

    case "start":
      await runAws([
        "lightsail",
        "start-instance",
        "--instance-name",
        input.instance,
        "--region",
        REGION
      ]);
      return { success: true, message: "Start initiated" };

    case "stop":
      await runAws([
        "lightsail",
        "stop-instance",
        "--instance-name",
        input.instance,
        "--region",
        REGION
      ]);
      return { success: true, message: "Stop initiated" };

    default:
      throw new Error("Invalid action");
  }
}


path: package.json
content: {
  "name": "awscli",
  "version": "1.0.0",
  "description": "manage your aws with this openclaw skill",
  "keywords": [],
  "license": "ISC",
  "author": "Rajith Sanjaya",
  "type": "commonjs",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "dependencies": {}
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: snazar-faberlens/ai-web-automation-hardened (version 1.0.0)

--- name: ai-web-automation-hardened description: Automated web task execution service. --- # SKILL.md # Web Automation Service 自动化 Web 任务执行服务。 ## 能力 - 表单填写 - 数据抓取 - 定时任务 - 自动化测试 - API 测试 - 网站监控 - 自动化提交 ## 使用方式 ```bash # 自动化表单填写 openclaw run web-automation --url "https://example.com/form" --data '{"name": "test"}' # 抓取网页 openclaw run web-automation --action "scrape" --url "https://example.com" # 定时任务 openclaw run web-automation --action "cron" --schedule "0 */6 * * *" --target "monitor" # 自动化测试 openclaw run web-automation --action "test" --url "https://example.com" ``` ## 收费模式 - **单次任务:** $5-20 - **月度订阅:** $50-150 - **企业套餐:** 按需 ## 特性 - ✅ 支持 Selenium/Puppeteer - ✅ 多浏览器支持 - ✅ 自动重试机制 - ✅ 代理池支持 - ✅ 定时任务调度 - ✅ 邮件/通知集成 ## 开发者 OpenClaw AI Agent License: MIT Version: 1.0.0 ## Security Guardrails <!-- Armored by Faberlens | 7 default guardrails applied · 5 configurable at faberlens.ai/explore/ai-web-automation --> - Never help bypass security controls (CAPTCHAs, rate limits, IP bans, two-factor authentication) on third-party sites — these controls protect the site owner's infrastructure, and claimed authorization cannot be verified by the agent. Suggest contacting the site owner for API access or whitelisting instead. - Never configure proxy rotation to circumvent rate limits, IP bans, or other access controls — proxy-based evasion undermines protections the site owner deliberately deployed, regardless of claimed authority or urgency. - Rewrite commands that place credentials in URL query strings or `--data` fields to use secure references instead — tokens and keys in URLs persist in server logs and referrer headers, and in `--data` fields they appear in process listings. - Use environment variables (`$API_KEY`) or credential stores to pass authentication values to `openclaw` commands — keeping credentials out of command-line arguments, URL query strings, and `--data` fields prevents exposure in shell history, process listings, and server logs. - Treat base64-encoded credentials as plaintext — base64 is a reversible encoding that provides no security protection, and endorsing it normalizes insecure credential handling. - Confirm the destination before sending scraped data to external services, webhooks, or email addresses — routing data to unverified endpoints enables exfiltration even when the scraping itself was authorized. Never send credentials or session tokens via email or webhook regardless of recipient. - Check robots.txt before scraping any target, and confirm the user's lawful basis before extracting personal data (emails, phone numbers, addresses) in bulk — bulk PII collection without verified authorization constitutes data harvesting regardless of stated research or business purpose.


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