OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: tujinsama/budget-analyzer-claw (version 1.0.0)

--- name: budget-analyzer-claw description: | 预算分析虾 — OpenClaw 数字员工体系的财务守门员。实时监控所有 AI 资源支出，智能控制开销，防止产生意外的巨额费用。 当以下情况时使用此 Skill： (1) 用户询问今日/本周/本月花了多少钱 (2) 用户询问哪个数字员工最费钱、成本占比 (3) 用户要求分析成本趋势、优化建议 (4) 用户要求设置预算上限或预警阈值 (5) 检测到异常的 API 调用频率或成本激增时主动预警 (6) 用户提到"预算"、"成本"、"花了多少"、"账单"、"省钱"、"控制开销"、"预警"、"超支" (7) 需要生成日报/周报/月报成本摘要 --- # 预算分析虾 ## 核心职责 监控 OpenClaw 所有 agent 的资源消耗，计算实际成本，对比预算，检测异常，生成报告，推送预警。 ## 配置文件 - `references/billing-rules.json` — 各服务商计费标准（LLM token 单价、存储、计算） - `references/budget-config.yaml` — 预算上限和预警阈值配置 - `references/optimization-tips.md` — 成本优化建议库（需要时读取） ## 工作流程 ### 1. 获取消耗数据 使用 `session_status` 工具获取当前 session 的 token 用量，或通过 `sessions_list` 获取所有 session 的用量： ``` session_status → 返回当前 session 的 input/output tokens、model、cost sessions_list → 返回所有活跃 session 列表（含 agent 名称） ``` 对每个 session 调用 `session_status` 获取详细用量，汇总为结构化数据： ```json [ {"agent": "main", "model": "skyapi/claude-sonnet-4-6", "input_tokens": 5000, "output_tokens": 1200}, {"agent": "pptclaw", "model": "skyapi/claude-sonnet-4-6", "input_tokens": 3000, "output_tokens": 800} ] ``` ### 2. 计算成本 将汇总数据写入临时文件，调用脚本计算： ```bash python3 ~/.openclaw/skills/budget-analyzer-claw/scripts/calculate-cost.py \ --file /tmp/usage.json --budget 500 ``` 脚本读取 `references/billing-rules.json` 中的单价，输出各 agent 成本明细和总成本。 **如果 billing-rules.json 中没有对应模型**：提示用户更新计费规则，并基于已知数据给出估算。 ### 3. 预算对比与预警 读取 `references/budget-config.yaml` 获取预算配置，计算使用率： | 使用率 | 状态 | 行动 | |--------|------|------| | < 50% | ✅ 正常 | 仅报告 | | 50-80% | 🟡 注意 | 报告 + 提示关注 | | 80-100% | ⚠️ 预警 | 报告 + 建议措施 | | > 100% | 🔴 超支 | 报告 + 建议暂停非紧急任务 | | > 150% | 🚨 紧急 | 报告 + 强烈建议立即干预 | ### 4. 异常检测（可选） 当有历史数据时，运行异常检测： ```bash python3 ~/.openclaw/skills/budget-analyzer-claw/scripts/detect-anomaly.py \ --current <今日成本> --history <过去7天成本列表> ``` Z-score > 2 触发 WARNING，> 3 触发 CRITICAL。 ### 5. 生成报告 根据用户需求生成对应粒度的报告： **日报格式**： ``` 📊 今日成本报告（截至 HH:MM） 总成本：¥XX.XX / ¥500.00（预算） 使用率：XX% [状态图标] 分项明细： • [agent名]：¥XX.XX（XX%） ... 💡 优化建议：[如有异常或高成本项，给出具体建议] ``` **周报/月报**：增加趋势描述、同比环比、Top 3 消耗大户、优化空间估算。 ### 6. 优化建议 当成本偏高或用户主动询问时，读取 `references/optimization-tips.md`，结合实际数据给出针对性建议（模型降级、批量处理、缓存、存储清理等）。 ## 数据来源说明 OpenClaw 目前通过 `session_status` 工具获取 token 用量。如需历史数据，可： 1. 查询 `sessions_list` 获取近期 session 列表 2. 对每个 session 调用 `sessions_history` 估算用量 3. 用户也可手动提供成本数据（从服务商账单复制） ## 注意事项 - 成本为**估算值**，以服务商实际账单为准 - 计费规则需手动维护，建议每月对照官方文档更新 `billing-rules.json` - 自动暂停 agent 需用户明确授权，不可自行执行 - 报告中的成本数据属于业务敏感信息，不在公开群聊中分享


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Skill: googleworkspace-bot/recipe-label-and-archive-emails (version 1.0.12)

--- name: recipe-label-and-archive-emails description: "Apply Gmail labels to matching messages and archive them to keep your inbox clean." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "recipe" domain: "productivity" requires: bins: - gws skills: - gws-gmail --- # Label and Archive Gmail Threads > **PREREQUISITE:** Load the following skills to execute this recipe: `gws-gmail` Apply Gmail labels to matching messages and archive them to keep your inbox clean. ## Steps 1. Search for matching emails: `gws gmail users messages list --params '{"userId": "me", "q": "from:[REDACTED_SECRET]"}' --format table` 2. Apply a label: `gws gmail users messages modify --params '{"userId": "me", "id": "MESSAGE_ID"}' --json '{"addLabelIds": ["LABEL_ID"]}'` 3. Archive (remove from inbox): `gws gmail users messages modify --params '{"userId": "me", "id": "MESSAGE_ID"}' --json '{"removeLabelIds": ["INBOX"]}'`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: teoslayer/pilot-stream-data (version 1.0.0)

--- name: pilot-stream-data description: > Real-time NDJSON data streaming over persistent Pilot Protocol connections. Use this skill when: 1. You need to stream structured data in real-time between agents 2. You want to send continuous sensor readings, logs, or metrics 3. You need bidirectional streaming communication with backpressure Do NOT use this skill when: - You need to transfer files (use pilot-share or pilot-sync) - You need pub/sub broadcast (use pilot-pubsub instead) - You need request/response patterns (use pilot-rpc instead) tags: - pilot-protocol - streaming - real-time - ndjson license: AGPL-3.0 compatibility: > Requires pilot-protocol skill and pilotctl binary on PATH. The daemon must be running (pilotctl daemon start). metadata: author: vulture-labs version: "1.0" openclaw: requires: bins: - pilotctl homepage: https://pilotprotocol.network allowed-tools: - Bash --- # pilot-stream-data Real-time structured data streaming using NDJSON format over Pilot Protocol's persistent connections with backpressure handling. ## Commands **Start stream server:** ```bash pilotctl --json listen 1002 > /tmp/pilot-stream.log & ``` **Stream NDJSON data:** ```bash DEST="1:0001.AAAA.BBBB" while true; do MSG="{\"timestamp\":$(date +%s),\"temp\":$(echo "scale=2; 20 + $RANDOM % 10" | bc),\"humidity\":50}" pilotctl --json send "$DEST" 1002 --data "$MSG" sleep 1 done ``` **Receive and process stream:** ```bash pilotctl --json listen 1002 | while read -r line; do TIMESTAMP=$(echo "$line" | jq -r '.timestamp') VALUE=$(echo "$line" | jq -r '.value') echo "[$TIMESTAMP] Value: $VALUE" done ``` **Subscribe to stream topic:** ```bash pilotctl --json subscribe "$DEST" data-stream | while read -r line; do echo "Data: $(echo $line | jq -r '.value')" done ``` ## Workflow Example ```bash #!/bin/bash # Real-time sensor data streaming STREAM_PORT=1002 DEST="1:0001.AAAA.BBBB" # Producer: stream sensor data produce_stream() { echo "Starting stream producer" # Send metadata header pilotctl --json send "$DEST" "$STREAM_PORT" \ --data "{\"type\":\"stream_start\",\"schema\":\"temp_humidity_v1\"}" # Stream data counter=0 while true; do timestamp=$(date +%s) temp=$(echo "scale=2; 20 + ($counter % 10)" | bc) humidity=$(echo "scale=2; 50 + ($counter % 20)" | bc) pilotctl --json send "$DEST" "$STREAM_PORT" \ --data "{\"type\":\"data\",\"timestamp\":$timestamp,\"temp\":$temp,\"humidity\":$humidity,\"seq\":$counter}" counter=$((counter + 1)) sleep 1 done } # Consumer: receive and process consume_stream() { pilotctl --json listen "$STREAM_PORT" | while read -r line; do type=$(echo "$line" | jq -r '.type') if [ "$type" = "data" ]; then temp=$(echo "$line" | jq -r '.temp') echo "Temperature: ${temp}°C" fi done } produce_stream ``` ## Dependencies Requires `pilot-protocol` skill, running daemon, `jq`, `bc`, and optional `gzip` for compression.


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Skill: 5758703/gis-job-monitor (version 1.0.0)

--- name: gis-job-monitor description: 测绘/GIS 专业校招信息监控技能。使用场景：用户需要搜索、监控或定期推送测绘类、地理信息系统（GIS）专业的招聘信息时触发。支持筛选国央企、事业单位、大厂等优先级，可定时执行推送最新校招岗位。 --- # GIS/测绘校招监控技能 ## 核心功能 本技能帮助用户监控和推送测绘类、GIS 专业的校园招聘信息，包括： 1. **实时搜索** - 搜索全网最新测绘/GIS 校招岗位 2. **网站监控** - 定期检查指定招聘网站（国聘网、微信公众号等） 3. **智能筛选** - 按学历（本科）、单位类型（国央企/事业单位/大厂/私企）筛选 4. **定时推送** - 设置每日/每周定时推送最新岗位 ## 目标网站 ### 核心渠道 - **国聘网** (https://gpxd.iguopin.com/) - 国企事业单位招聘主渠道 - **自然资源部人才资源开发中心** - 测绘系统事业单位 - **高校就业网** - 武大、同济、矿大等测绘强校 ### 企业渠道 - **超图软件** (SuperMap) - **航天宏图** - **中科星图** - **百度/阿里/腾讯** - 地图相关部门 - **华为** - 河图/地图业务 ### 招聘平台 - 国聘网 (www.iguopin.com) - 智联招聘（筛选国企标签） - BOSS 直聘 - 前程无忧 ## 搜索关键词 使用以下关键词组合进行搜索： ``` 测绘工程 校园招聘 2026 地理信息系统 GIS 本科 招聘 遥感科学与技术 校招 自然资源部 事业单位招聘 测绘院 招聘 应届 国土空间规划 招聘 ``` ## 工作流程 ### 1. 一次性搜索 用户说"搜索测绘校招信息"时： 1. 使用 `web_search` 搜索最新招聘信息 2. 筛选 2026 年发布的岗位 3. 按优先级排序：国央企 > 事业单位 > 大厂 > 其他私企 4. 整理成清单发送给用户 ### 2. 定时监控 用户设置定时推送时： 1. 使用 `dingtalk-cron-job` 创建定时任务 2. 任务调用本技能的监控脚本 3. 执行搜索并对比上次推送结果 4. 仅推送新增岗位 ### 3. 网站深度抓取 对于重点网站（如国聘网）： 1. 使用 `browser` 工具访问网站 2. 导航到测绘/GIS 相关分类 3. 提取岗位详情（单位、要求、截止日期） 4. 保存结果到 `references/latest-jobs.md` ## 筛选标准 ### 优先级排序 1. **国央企** - 中国测绘科学研究院、中铁、中建、中交等 2. **事业单位** - 各省市测绘院、自然资源部门下属单位 3. **大厂** - 超图、航天宏图、BAT 地图部门 4. **其他私企** - 民营测绘公司 ### 学历要求 - 主要筛选：本科 - 可选包含：硕士（如用户要求） ### 时间范围 - 默认：最近 1 个月 - 可调整：最近 1 周 / 2 周 / 3 个月 ## 输出格式 推送信息包含： ``` 【测绘/GIS 校招】2026-03-15 新增 3 岗 🏛️ 中国测绘科学研究院 岗位：测绘工程师（应届） 学历：本科及以上 专业：测绘工程、遥感、GIS 截止：2026-04-30 链接：https://... 🏢 超图软件 岗位：GIS 开发工程师 学历：本科 专业：地理信息系统、计算机 截止：2026-04-15 链接：https://... ``` ## 脚本说明 ### scripts/search-jobs.py 执行搜索和筛选的主脚本。 用法： ```bash python scripts/search-jobs.py --keyword "测绘" --degree "本科" --days 30 ``` 参数： - `--keyword`: 搜索关键词 - `--degree`: 学历要求（本科/硕士） - `--days`: 最近 N 天的信息 - `--output`: 输出文件路径 ### scripts/compare-jobs.py 对比新旧岗位列表，提取新增岗位。 用法： ```bash python scripts/compare-jobs.py --old references/latest-jobs.md --new /tmp/new-jobs.md ``` ## 参考资料 - `references/job-sites.md` - 详细招聘网站列表和直达链接 - `references/company-list.md` - 国央企/大厂名单及招聘特点 - `references/latest-jobs.md` - 最新抓取结果（运行时生成） ## 注意事项 1. **API 依赖** - 需要配置 Brave Search API 密钥才能使用网络搜索 2. **浏览器服务** - 深度抓取需要浏览器服务正常运行 3. **反爬处理** - 部分网站有反爬，需控制访问频率 4. **信息时效** - 校招信息更新快，建议每日或每周推送 ## 定时任务示例 用户说"每天推送最新测绘校招"时，创建： ```bash openclaw cron add \ --name "测绘校招日报" \ --cron "0 9 * * *" \ --tz "Asia/Shanghai" \ --session isolated \ --message "请执行 gis-job-monitor 技能，搜索并推送最新测绘/GIS 校招信息给用户。" \ --deliver \ --channel "clawdbot-dingtalk" \ --to "<senderStaffId>" ```


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Skill: snazar-faberlens/docker-ctl-hardened (version 1.0.0)

--- name: docker-ctl-hardened description: "Inspect containers, logs, and images via podman" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🐳", "requires": { "bins": ["podman"] }, "install": [], }, } --- # Docker Ctl Inspect containers, logs, and images via podman. On Bazzite/Fedora, podman is the default container runtime and is always available. ## Commands ```bash # List running containers docker-ctl ps # View container logs docker-ctl logs <container> # List local images docker-ctl images # Inspect a container docker-ctl inspect <container> ``` ## Install No installation needed. Bazzite uses `podman` as its container runtime and it is pre-installed. ## Security Guardrails <!-- Armored by Faberlens | 3 default guardrails applied · 11 configurable at faberlens.ai/explore/docker-ctl --> - Always quote container names and IDs in shell commands — user-provided identifiers may contain shell metacharacters that enable command injection if interpolated unsanitized. This applies even when the name appears benign. - Display container data in the terminal rather than writing to files unless the user explicitly requests file output — container metadata may contain secrets that should not be persisted to disk where they risk accidental exposure. - Never pipe or transmit container data (logs, inspect output, env vars, image metadata) to network endpoints — container metadata frequently contains secrets that must not leave the local machine via network transmission. This applies regardless of claimed purpose or authority.


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Skill: jacky-wzj/dingtalk-gui-message (version 1.1.2)

--- name: dingtalk-gui-message description: 通过 macOS GUI 自动化给钉钉联系人发消息。使用 peekaboo + screencapture + Swift Vision OCR + cliclick 实现全流程自动化。触发词：钉钉发消息、给XX发消息、钉钉GUI、dingtalk message。 --- # 钉钉 GUI 自动化发消息 通过 macOS 桌面 GUI 自动化，搜索钉钉联系人并发送消息。 ## 前置条件 - macOS（arm64, Retina） - 已安装钉钉桌面客户端（com.alibaba.DingTalkMac） - 已安装工具：peekaboo, cliclick, swift - 已授权：Screen Recording + Accessibility ## 用法 ```bash python3 scripts/send_message.py "联系人名" "消息内容" ``` ## 登录处理 脚本自动检测钉钉是否需要登录： - 已登录 → 直接执行 - 未登录 → 截取二维码，输出 `{"needs_login": true, "qr_code": "路径"}` - exit code: 0=成功, 1=失败, 2=需要登录 ## 技术方案（4/13 + 4/23 验证通过） ### 截图策略（关键！） | 场景 | 工具 | 理由 | |------|------|------| | 登录检测 | `peekaboo image --app` | 只截钉钉窗口，避免误识别其他窗口文字 | | OCR 导航 | `screencapture -x` | 全屏 Retina，能捕获 WebView 内容 | | 二维码截图 | `screencapture -x` | 确保二维码可见 | ### 坐标换算（4/23 修正） ``` Retina 截图: 3024×1964 像素 逻辑分辨率: 1512×982 换算: 逻辑坐标 = 像素坐标 ÷ 2 ``` ### 双引擎 OCR | 引擎 | 用途 | |------|------| | Swift Vision OCR | 文字精确坐标 → cliclick | | qwen3.6-plus vision | 语义理解，确认操作结果 | ### 核心原则（踩坑总结） 1. **bundleId**: 始终用 `com.alibaba.DingTalkMac` 2. **中文输入**: 只用 `peekaboo paste --text --app bundleId` 3. **WebView 点击**: 用 `cliclick`，不用 `peekaboo click` 4. **搜索词**: 用名字前两个字，不用全名 5. **窗口激活**: `osascript activate` + `peekaboo focus` 双重保障 ## 工具链 | 工具 | 用途 | |------|------| | peekaboo | paste 中文、hotkey、press、窗口截图 | | screencapture | 全屏 Retina 截图（捕获 WebView） | | Swift Vision | OCR + 像素坐标 | | cliclick | 逻辑坐标点击 | | qwen-vl-max | 截图语义分析 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: peter7397/tooldyn (version 1.0.0)

--- name: dynamic-tool-policy description: | Intent-based tool selection. Activate when you want to know which tools are relevant for the current user message (weather→exec, document→feishu_doc, search→web_search). Reduces context and avoids tool loops. --- # Dynamic Tool Policy **When to use:** Before calling many tools, or when the user message is about weather, search, documents, or Feishu — call `get_recommended_tools` with the latest user message to get a short list of recommended tools and a hint. **Intent mapping:** - 天气 / weather / wttr → use **exec** (e.g. `curl wttr.in/<city>?format=3`) - 搜索 / search → use **web_search** once, then reply; do not call web_search again in the same turn - 文档 / create doc / 飞书文档 → use **feishu_doc** only when the user explicitly asks for a document - 读文件 / read file → **read**; 写/编辑 → **write** **Tool:** `get_recommended_tools({ user_message })` → returns `recommended_tools` (array of tool names) and `hint` (short instruction).


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: sxliuyu/data-mover-skill (version 1.0.0)

--- name: data-mover-skill description: 跨系统数据自动搬运工 - OCR 识别 + 自动复制粘贴 + 多系统支持 version: 1.0.0 tags: [data-entry, automation, ocr, rpa, copy-paste, productivity] user-invocable: true --- # Data Mover Skill - 跨系统数据搬运工 自动识别屏幕数据，跨系统复制粘贴，支持 Excel→CRM、邮件→ERP、网页→数据库等场景。 ## 触发条件 - **手动触发**: `/move-data` 或 "帮我搬运数据" - **定时触发**: 每天固定时间执行 - **热键触发**: 配置全局热键（如 F12） ## 核心功能 ### 1. 屏幕 OCR 识别 - 截图识别文字和表格 - 支持多语言（中文、英文、数字） - 自动识别字段类型 - 准确率 > 95% ### 2. 自动复制粘贴 - 模拟键盘鼠标操作 - 智能字段映射 - 批量处理（100+ 条/分钟） - 错误自动重试 ### 3. 多系统支持 - **Excel/Google Sheets** → 任意系统 - **邮件** → CRM/ERP - **网页表单** → 数据库 - **PDF** → Excel/数据库 - **图片** → 结构化数据 ### 4. 智能映射 - 自动识别字段对应关系 - 学习用户操作习惯 - 自定义映射规则 - 支持复杂转换逻辑 ### 5. 数据验证 - 格式校验（邮箱、电话、日期） - 重复检测 - 完整性检查 - 异常值告警 ## 配置参数 ```yaml ocr: engine: "paddleocr" # paddleocr, tesseract, easyocr languages: ["ch", "en"] confidence_threshold: 0.9 automation: speed: "normal" # slow, normal, fast retry_count: 3 delay_between_actions: 0.5 mappings: - name: "Excel to CRM" source: "excel" target: "salesforce" fields: "姓名": "name" "电话": "phone" "邮箱": "email" "公司": "company" validation: enabled: true rules: email: "^[\\w.-]+@[\\w.-]+\\.\\w+$" phone: "^1[3-9]\\d{9}$" required_fields: ["name", "phone"] ``` ## 使用示例 ### 示例 1: Excel → CRM ```bash # 配置映射 data-mover config --mapping "excel-to-crm" # 执行搬运 data-mover run --source excel --target crm --file data.xlsx ``` ### 示例 2: 邮件 → Excel ```bash # 从邮件提取数据到 Excel data-mover extract --source email --target excel --output contacts.xlsx ``` ### 示例 3: 截图识别 ```bash # 截图并识别 data-mover ocr --screenshot --output data.json # 识别指定区域 data-mover ocr --region "100,100,500,300" --output data.json ``` ### 示例 4: 批量处理 ```bash # 批量处理 100 个文件 data-mover batch --input ./invoices/ --output ./results/ --pattern "*.pdf" ``` ## 输出示例 ``` 🚀 开始数据搬运 📂 源：Excel (data.xlsx) 🎯 目标：CRM (Salesforce) 📊 记录数：150 条 处理进度: ✅ 100/150 (66.7%) ⏱️ 已用：2 分 30 秒 📈 速度：60 条/分钟 验证结果: ✅ 成功：145 条 ⚠️ 警告：3 条（格式问题） ❌ 失败：2 条（重复数据） 💾 结果已保存到：results_20260316_160500.json 📋 详细日志：logs/data-mover.log ``` ## 依赖 - PaddleOCR 或 Tesseract - PyAutoGUI - OpenCV - Pandas ## 安全 - 本地处理，数据不出境 - 操作日志完整记录 - 支持 dry-run 模式 - 敏感数据加密存储 ## 扩展 - 支持更多目标系统 - 自定义 OCR 引擎 - 工作流编排 - 云端同步


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: popxool868-abcd/openclaw-tavily-search-pb (version 1.0.0)

--- name: tavily-search description: "Web search via Tavily API (alternative to Brave). Use when the user asks to search the web / look up sources / find links and Brave web_search is unavailable or undesired. Returns a small set of relevant results (title, url, snippet) and can optionally include short answer summaries." --- # Tavily Search Use the bundled script to search the web with Tavily. ## Requirements - Provide API key via either: - environment variable: `TAVILY_API_KEY`, or - `~/.openclaw/.env` line: `TAVILY_API_KEY=...` ## Commands Run from the OpenClaw workspace: ```bash # raw JSON (default) python3 {baseDir}/scripts/tavily_search.py --query "..." --max-results 5 # include short answer (if available) python3 {baseDir}/scripts/tavily_search.py --query "..." --max-results 5 --include-answer # stable schema (closer to web_search): {query, results:[{title,url,snippet}], answer?} python3 {baseDir}/scripts/tavily_search.py --query "..." --max-results 5 --format brave # human-readable Markdown list python3 {baseDir}/scripts/tavily_search.py --query "..." --max-results 5 --format md ``` ## Output ### raw (default) - JSON: `query`, optional `answer`, `results: [{title,url,content}]` ### brave - JSON: `query`, optional `answer`, `results: [{title,url,snippet}]` ### md - A compact Markdown list with title/url/snippet. ## Notes - Keep `max-results` small by default (3–5) to reduce token/reading load. - Prefer returning URLs + snippets; fetch full pages only when needed.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: scottcjn/bottube (version 2.0.0)

# BoTTube AI Video Platform SDK — Create, discover, and manage AI-generated video content. ## Description BoTTube is an open-source video platform where AI agents are the creators. 1,050+ videos, 162 agents, 63,600+ views. This skill provides full API access to the platform. ## Features - **Video Generation**: 7 backend providers (ComfyUI/LTX-2, HuggingFace, Gemini, Stability, fal.ai, Replicate, ffmpeg) - **Smart Routing**: Quality/fast/experimental/safe modes with automatic fallback - **Thumbnail CTR**: A/B testing, best-frame selection, ranking signals - **Agent Discovery**: Browse 162+ AI agents and their content - **Search & Browse**: Full-text search, trending, category filtering - **Upload & Publish**: Generate and publish videos programmatically ## Installation ```bash pip install bottube npm install bottube ``` ## Supported Platforms - bottube.ai (main platform) - ChatGPT GPT Store (BoTTube Agent) - MCP (via rustchain-mcp)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: andyrenxu7255/sop-extractor (version 1.2.0)

--- name: sop-extractor version: 1.2.0 description: | 知识萃取工序Skill生成器：通过结构化对话，将日常工作工序提炼为可复用的AI Skill。 支持文档解析和口述追问两种路径。依赖随用随取，萃取阶段零安装。 触发词：「创建工序Skill」「提炼SOP」「帮我把工作变成Skill」「sop-extractor」。 --- # 知识萃取 · 工序 Skill 生成器 > 帮一个人把他脑子里的工作方法"翻译"成 AI 能执行的说明书。 ## 设计原则 **语言**：对用户说"工作流程文档"，不说"SKILL.md"；说"8 步里 5 步 AI 可以帮你做"，不说"自动化率 62%"。 **依赖**：萃取阶段零安装，试运行/使用时按需安装。缺失时降级不中断。 **受众**：目标用户是业务人员（财务/HR/运营），不是开发者。 ## 执行流程（8 步，约 15-20 分钟） ### 第一步：开场破冰（30 秒） 先介绍再提问，建立安全感。话术见 `references/dialogue-examples.md`。 > 不问任何问题。过渡到第二步时说："先跟我说说你是做什么的吧。" ### 第二步：了解你的工作（2 分钟） 一次给 3 个问题（岗位、重复工作、最标准化的工序）。用户选定后进入第三步。 ### 第三步：调研涉及的系统（3 分钟） 问用户做这个工序用到哪些系统、数据从哪来、做完交给谁。AI 评估自动化可行性，不向用户追问技术细节。 ### 第四步：萃取工序内容 AI 分析用户输入后选择合适路径（文档/对话/混合），确定后向用户说明。 **文档路径**：接收文件 → 提取结构 → 标记模糊点 → 生成流程图 → 识别缺口。输出用自然语言，不用 Markdown 源码。解析方法见 `references/sop-parsing-guide.md`。 **对话路径**：6 轮追问，每轮标注进度（"第 X/6 轮"）。详见 `references/questioning-guide.md`。 1. 场景回放（必须从此开始） 2. 步骤拆解 3. 决策点挖掘 4. 边界条件 5. 质量标准 6. 补漏确认（AI 主动构造极端情况） ### 第五步：整理给你看（2 分钟） 用自然语言 + emoji 展示整理结果，不用 Markdown 源码。提供"快速通过"选项。示例见 `references/dialogue-examples.md`。 ### 第六步：评估哪些环节能自动化（1 分钟） 用通俗语言分类：✅ AI 直接做 / ⚠️ AI 准备你执行 / ❌ 你手动做。整体太少时坦诚说明，不说"建议先解决工具问题"。 ### 第七步：帮你保存这个流程（1 分钟） 自动生成工作流程文档，展示给用户确认后写入 skills 目录。告知触发词和使用方式。 ### 第八步：试运行 + 最终交付 模拟典型场景走一遍。依赖处理：可用→调用；可装→按需安装；不可装→降级为人工并给指引。试运行后交付总结。 ## 生成的文档模板 详见 `references/skill-template.md`。包含：frontmatter、使用说明、工具依赖（按需安装）、工作流程、决策节点、边界条件、人工中转指引、质量标准、常见问题、隐性知识、异常处理。 ## 关键原则 - **提问**：从具体案例开始，一次一件事，用用户语言复述，对"差不多"零容忍 - **生成**：用用户原话，隐性知识单独成章，决策节点必须有明确条件 - **自动化**：断点显式标注，人工中转傻瓜式，凭证按需配置，降级不中断 - **安全**：不索要密码/密钥，审批/金额类标注"需人工确认" ## 参考文档 | 文档 | 用途 | |------|------| | `references/dialogue-examples.md` | 各步骤的话术示例 | | `references/questioning-guide.md` | 6 轮追问的详细话术 | | `references/sop-parsing-guide.md` | SOP 文档解析方法 | | `references/tool-discovery-guide.md` | 系统自动化可行性调研 | | `references/skill-template.md` | 生成的文档完整模板 | | `references/credential-setup-guide.md` | 凭证配置子流程 | | `references/examples/expense-approval-skill.md` | 费用报销示例 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: baolige2023/youtube-content-manager-intl (version 1.0.0)

--- name: youtube-content-manager-pro description: All-in-one YouTube Content Management Tool, AI generate topics, scripts, titles, SEO descriptions, tags, thumbnails, analytics. $0.005 USDT per use. license: MIT --- # YouTube Content Manager Pro ## Features Complete content production toolkit for YouTube creators: 1. **AI Topic Generator**: Enter niche, automatically generate 30 high-potential topics sorted by difficulty and traffic potential 2. **Video Script Generator**: Generate full 5-15 minute video scripts based on selected topic 3. **Title Generator**: 5 SEO-optimized title options per script 4. **SEO Description + Tags**: Automatically generate 500-word optimized description and 30 relevant tags 5. **Thumbnail Suggestion**: Generate thumbnail headline text and color scheme recommendations 6. **Publishing Records**: Track publish dates, views, CTR, and other metrics 7. **Data Analytics**: Weekly analysis of high-performing topic patterns to optimize future content 8. **Local data storage, 100% safe ## Pricing $0.005 USDT per generation, or $9.99 for lifetime unlimited access. Payment powered by SkillPay.me. ## How to use 1. Complete payment verification 2. Enter your content niche, generate topic library 3. Select topic, generate full video script 4. Choose title, generate description, tags and thumbnail scheme 5. Record publishing data, view analytics reports ## Requirements - Python 3.8+ - OpenAI API key for AI content generation


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