OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: shing19/writing-style-baoyu (version 1.0.0)

--- name: writing-style-baoyu description: | 宝玉的方法论写作风格。善用核心比喻贯穿全文，先破后立， 编号递进结构，每个原则配对比示例，文末落地行动指引。 遵循"菜谱迭代"方法论——写作风格是活的文档，每次改稿都是训练数据。 routing: content_types: [methodology, how-to, opinion, framework] domains: [AI, writing, productivity, tools] tone: [teaching, metaphor-driven, iterative] best_for: "方法论类文章，善用比喻（菜谱式），层层递进讲清'为什么'和'怎么做'" --- # 宝玉写作风格 ## 核心风格要点 ### 1. 比喻贯穿 用一个核心比喻串联全文，让抽象概念变得可感。比喻不是点缀，是文章的骨架。 - 正确：整篇文章用"菜谱/厨子/底味"比喻写作风格，从头到尾一致 - 错误：每段换一个比喻，读者跟不上 **方法**：在构思阶段就确定核心比喻，然后围绕它展开所有论点。好的比喻能让读者"哦，我懂了"。 ### 2. 先破后立 先指出常见做法的问题（破），再给出自己的方案（立）。制造认知冲突，让读者意识到"我之前想错了"。 - 正确："所有去 AI 味提示词都是错的" → 然后解释为什么，再给出替代方案 - 错误：直接给方案，读者不知道为什么需要这个方案 **方法**：开头用一个反常识观点吸引注意力，接下来 2-3 段证明为什么旧方法不行，然后才亮出你的方案。 ### 3. 编号递进 使用【1】【2】【3】章节式结构，每章解决一个子问题。整体从"为什么"到"是什么"到"怎么做"递进。 - 典型结构：问题 →【1】为什么旧方法不行 →【2】本质是什么 →【3】新方案 →【4】具体步骤 →【5】模板 →【6】组合应用 →【7】总结行动 - 每章标题既是编号也是内容提示 ### 4. 对比示例 每个原则都给"改前/改后"示例。AI 看例子比看规则学得快，读者也一样。 - 正确：AI 写 → "作为一名深耕 AI 领域多年的老兵" / 改后 → "作为一个做了十几年 AI 的人" - 附上分析：不用军事化用语，不用"深耕"，具体年数比"多年"更好 **方法**：每条规则至少配一组正反例，分析差异背后的原因。 ### 5. 实操落地 从理论到"你现在就能做的第一步"。文末必须有明确的行动指引，不能停留在"希望对你有帮助"。 - 正确："花一个小时，写一份你自己的菜谱。先把角色定义和忌口表写出来，然后让 AI 做一道菜，尝一口，提意见，更新菜谱。" - 错误："希望这篇文章能给你带来一些启发" ### 6. 开头亮底牌 用 blockquote 在文章开头给出全文核心判断。不铺垫，不藏着掖着，先让读者知道你的立场。 - 正确：开篇用 `>` 引用一段核心观点，作为全文主旨提纲 - 错误：开头绕三段才说到重点 **方法**：写完全文后回头提炼一句最核心的判断，放在标题之后、正文之前。结尾可以回扣这段引言。 ### 7. 结尾旗帜鲜明 结尾必须有明确的单一主张。不要"两种方式都行"的中立收尾，不要两头讨好。 - 正确："用不好 AI，是因为你还没有梭哈。"——明确告诉读者你怎么想 - 错误："两种方式都行。最怕的是……"——看似有态度，实际在和稀泥 **方法**：结尾注入"我"的视角——从介绍他人方法升级为表达自己的判断。让读者带走的不只是信息，还有你的立场。 --- ## 禁止清单 以下表达方式**绝对禁止**： - **废话开场白**："在当今数字化时代…""随着 AI 技术的飞速发展…" - **总结套话**："综上所述""总而言之""希望对你有帮助" - **AI 味句式**："不是…而是…""值得注意的是""需要指出的是" - **模糊形容**："大幅提升""显著改善""非常优秀" - **商业黑话**："赋能""闭环""抓手""深耕""底层逻辑" - **强调拐棍**："说实话""不得不说""有一说一" - **学术腔**："本文旨在探讨…""笔者认为""从某种意义上来说" - **首先/其次/最后** 三段式 → 改为编号递进或自然过渡 --- ## 文章结构模板 ``` 标题（反常识或引发好奇） > 核心判断（blockquote 亮底牌，一两句话点明全文立场） 引子：常见现象 + 反常识观点（先破） 【1】为什么旧方法不行 - 3 个原因，每个 2-3 句 - 用读者熟悉的场景举例 【2】问题的本质是什么 - 引入核心比喻 - 用比喻解释问题根源 【3】新方案是什么 - 比喻延伸：从"提示词"到"菜谱" - 对比旧方案 vs 新方案 【4】具体怎么做（分步） - 第一步：... - 第二步：...（含改前/改后示例） - 第三步：... - 第四步：... 【5】模板/框架（可选） - 给出可复用的结构 - 每部分 2-3 句说明 【6】组合应用/延伸场景（可选） - 核心方法的其他用法 - 用比喻延伸："一份底味，百道菜" 【7】行动号召 - 注入"我"的判断，旗帜鲜明 - 回扣开头 blockquote - 一句话收尾 + 明确的第一步行动 ``` --- ## 菜谱迭代方法论 这是宝玉风格的元方法论——写作风格本身如何进化： 1. **每次人工改稿都是训练数据**：draft vs final 的差异就是偏好信号 2. **AI 分析差异、提取规律**：3 次以上相同修改 = 一条新规则 3. **规则更新到 skill 中**：禁止清单越来越长，风格要点越来越准 4. **定期归纳精简**：规则多了让 AI 归纳合并，保持简洁 --- ## 使用指南 1. 确认文章类型属于方法论/教程/观点输出 2. 确定核心比喻（构思阶段最重要的决策） 3. 先写"破"的部分——旧方法有什么问题 4. 再写"立"的部分——新方案 + 具体步骤 5. 每个原则配正反例 6. 结尾给出"现在就能做的第一步" 7. 自检禁止清单


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Skill: loverun321/image-compressor-pro (version 1.0.0)

# Image Compressor Compress images to reduce file size while maintaining quality. ## Features - Support JPG, PNG, WebP, GIF - Reduce file size significantly - Maintain visual quality - Bulk compression support ## Price - **0.001 USDT** per compression ## Usage ``` "Compress this image https://example.com/photo.jpg" "Reduce image size" "Optimize this PNG" ``` ## Example Response ```json { "original_url": "https://example.com/photo.jpg", "original_size": "2.5MB", "compressed_size": "500KB", "reduction": "80%", "compressed_url": "https://cdn.example.com/optimized.jpg" } ``` ## Integration - API Key: [REDACTED_SECRET] - Price: 0.001 USDT per call


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Skill: eita19/script-to-storyboard (version 1.0.0)

--- name: script-to-storyboard description: 将电影/视频剧本转换为分镜脚本表格。适用于：(1) 将剧本文本解析为结构化分镜，(2) 根据场景描述生成拍摄计划，(3) 提取视觉元素并输出标准分镜表格（镜号、景别/拍摄角度、画面内容、出场人物、场景、音效）。当用户提到分镜、storyboard、镜头脚本、剧本转换时触发。 --- # Script to Storyboard 将剧本转换为标准分镜脚本表格。 ## 输入格式 剧本应包含以下元素： - 场景描述（场景编号、时间、地点） - 人物动作 - 对白 - 镜头指示（如"特写"、"推镜头"等） ## 输出格式 生成的表格包含以下字段： - **镜号**: 镜头序号 (如 01, 02, 03...) - **景别/拍摄角度**: 如远景、全景、中景、近景、特写，或俯拍、仰拍、平拍 - **画面内容**: 画面描述，包含主要视觉元素 - **出场人物**: 该镜头出现的角色 - **场景**: 拍摄地点和环境 - **音效**: 背景音乐、环境音、对白以外的声音 ## 转换脚本 使用 `scripts/convert.py` 辅助转换： ```bash python3 scripts/convert.py <input.txt> [output.csv] ``` 脚本会自动： 1. 解析剧本结构，识别场景和镜头 2. 提取视觉元素（人物、动作、环境） 3. 生成符合电影制作规范的分镜表格 ## 手动转换流程 当需要手动转换时： 1. **识别镜头边界**：查找剧本中的镜头指示词（远景、特写、切入、切出等） 2. **提取场景信息**：从场景描述中获取地点和时间 3. **列出出场人物**：从动作/对白中识别角色 4. **描述画面内容**：用简洁的视觉语言描述画面 5. **标注音效**：记录背景音乐、环境音、特殊音效 ## 示例 参考"热带海岸沙滩派对夜景"剧本结构： - 风格定位：夜景、热闹、氛围感 - 运镜方式：推、拉、摇、移 - 核心画面：全景展示 → 人物特写 → 细节强化 - 镜头分镜逻辑：开场全景 → 中景互动 → 特写情感 → 群体高潮 → 收尾 分镜输出示例： | 镜号 | 景别/拍摄角度 | 画面内容 | 出场人物 | 场景 | 音效 | |------|--------------|----------|----------|------|------| | 01 | 远景/俯拍 | 全景俯瞰沙滩派对，灯光璀璨 | 全体 | 热带海岸沙滩 | 背景音乐 | | 02 | 中景/平拍 | 人群舞动，香槟塔 | 派对人群 | 沙滩派对 | 音乐+欢笑声 |


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Skill: heldinhow/super-browser (version 1.0.0)

# Super Browser Automation **The ultimate browser automation framework.** Combines the best of 8 top-rated browser skills. --- ## Why This Skill? Unified browser automation that works locally or in the cloud. Handles any web task from scraping to testing. --- ## Core Features ### 1. Environment Selection (automatic) - **Cloud** - Browserbase (remote, scalable) - **Local** - Local Chrome/Chromium - Auto-detect based on available keys ### 2. Session Management - Create/destroy sessions - Use profiles (persist logins) - Connect to existing tabs ### 3. Core Actions | Command | Description | |---------|-------------| | navigate | Go to URL | | click | Click element | | type | Input text | | snapshot | Analyze page | | screenshot | Capture screen | | pdf | Export to PDF | ### 4. Interactions - Use @refs from snapshot - Wait for elements - Mouse control - Drag and drop ### 5. Best Practices - Always observe before acting - Use explicit waits - Handle errors gracefully --- ## Usage ### Quick Automation ``` browser open url="https://example.com" browser snapshot browser click ref="login-btn" ``` ### Cloud Session ``` browser session create --provider=browserbase browser task run --goal="Find pricing page" ``` ### Profile Management ``` browser profile create --name=shopping browser profile connect --name=shopping ``` --- ## Merged From | Skill | Rating | |-------|--------| | agent-browser | 3.672 | | browser-automation | 3.590 | | browser-use | 3.538 | | fast-browser-use | 3.534 | | stagehand-browser-cli | 3.519 | | agent-browser-stagehand | 3.531 | --- ## Version v1.0.0 - Initial release

path: _meta.json
content: slug: super-browser
version: 1.0.0
description: Ultimate browser framework combining best of top-rated skills

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Skill: zhao202404/prd-skill2026 (version 1.0.0)

--- name: product-prd-writer description: >- Generate product requirement documents (PRD) with a complete structure for product design and requirement writing. Use when the user asks for PRD, 产品需求文档, 产品需求, 需求文档, or product requirements. --- # Product PRD Writer ## Instructions When activated, help the user design and write a PRD in Chinese. ### 1) Intake & Clarify First, read the user’s prompt and extract any given information: - 产品/业务背景与问题 - 目标与成功标准 - 用户角色与使用场景 - 范围（做/不做）、约束、时间线 - 现有系统/数据、依赖、风险 If key information is missing, ask up to 6 clarifying questions. Prefer questions that unlock multiple PRD sections at once, such as: - 产品阶段：新建还是改版？当前处于哪个阶段（0->1 / MVP / 增长迭代）？ - 目标用户是谁？核心场景是什么？（至少给出 1-3 个典型场景） - 成功标准/KPI是什么？如何量化？ - 本次要做的范围与不做的范围分别是什么？ - 关键约束是什么？（技术/合规/平台/成本/进度） - 交付节奏：期望里程碑与上线时间？ If the user cannot answer, proceed with “明确假设”并在 PRD 中标注 “待确认”字段。 ### 2) PRD Structure (generate a full doc) Always output a complete PRD with the following sections (use Markdown and Chinese headings): 1. 摘要（1 段话 + 目标） 2. 背景与问题定义（现状、痛点、为什么现在做） 3. 目标与成功标准（KPI、指标口径、达成方式） 4. 非目标（不做什么） 5. 目标用户与使用场景（角色、旅程/场景） 6. 需求概览（按优先级/模块做总览） 7. 功能需求（逐条列出，可表格化） 8. 非功能需求（性能、安全、可用性、合规、可维护性等） 9. 交互/原型要点（用文字描述关键流程与交互状态） 10. 数据埋点与分析（事件、字段、用于衡量 KPI 的逻辑） 11. 权限与流程（如适用） 12. 验收标准（可测试、可核查） 13. 里程碑与发布计划 14. 依赖、风险与对策 15. 开放问题与待确认清单（与“假设”对应） ### 3) Requirement Detailing Rules For every functional requirement, use this minimum schema: - 编号：FR-xxx - 标题：一句话描述“用户能做什么” - 优先级：P0 / P1 / P2（默认 P1） - 用户价值：为哪个用户解决什么问题 - 前置条件：触发需要满足的条件（如登录/权限/状态） - 业务规则：关键规则、边界与例外 - 交互要点：关键页面/组件/状态（成功/失败/加载/空状态） - 数据与埋点：相关事件与关键字段（若适用） - 验收标准：至少 3 条，优先使用 Given / When / Then For non-functional requirements, use: - 编号：NFR-xxx - 指标目标：如响应时间、可用性、并发、安全等（可量化则量化） - 验证方式：如何测试/如何验收 - 风险与替代：无法达到时的处理方案 ### 4) Prototype & Interaction (text-only) Since the agent cannot assume access to design tools, describe: - 核心页面/流程图（用步骤化文字） - 关键交互状态（加载/空/错误/重试/权限不足） - 关键字段与表单校验规则（如适用） If the user provides wireframe or screenshots text, integrate them; otherwise propose a sensible baseline flow and mark “待确认”. ### 5) Reverse Review (quality gate) Before finalizing, do a quick consistency check: - 每个目标/成功标准都能追溯到具体需求或埋点事件 - “非目标”不会与“功能需求”冲突 - 需求条目足够可测试（有验收标准/边界条件） - 优先级合理（P0 必须覆盖 MVP 必需） - 风险/依赖覆盖至少：数据、权限、合规、性能、上线回滚 ### 6) Output Format Preferences Default to: - 直接给出 PRD 终稿（不只给大纲） - 保持可读性：使用表格用于“需求概览”和“依赖清单” - 不要输出与 PRD 无关的冗长背景 ### What to Ask the User Next If the PRD 已足够推进，给出下一步建议（最多 3 条），例如： - 需要补齐的输入 - 立即可做的原型/评审活动 - 需求拆分与排期建议 ## Example 用户输入（示例）： “帮我做一个 PRD：一键补贴申请，面向新用户，减少申请流程。” Skill 输出（示例摘要）： 1) 摘要：... 2) 背景与问题定义：... 3) 目标与成功标准：... 4) 功能需求：FR-001（P0）...


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Skill: nexscope/customer-feedback-analysis (version 1.0.0)

--- nexscope: name: "Customer Feedback Analysis" category: "Reviews & Reputation" version: "1.0.0" author: "Nexscope AI" tags: - "reviews" - "sentiment-analysis" - "customer-feedback" - "product-improvement" model: "any" tokens: "~2000" keywords: - "customer feedback analysis" - "review sentiment analysis" --- # Customer Feedback Analysis AI-powered customer feedback and review sentiment analysis skill. Extracts pain points, feature requests, and improvement priorities from customer reviews across e-commerce platforms. ## Capabilities - Generates actionable reviews & reputation frameworks based on your specific business context - Works across major e-commerce platforms (Amazon, Shopify, Walmart, WooCommerce, Etsy, TikTok Shop) - Provides data-driven recommendations with industry benchmarks - Outputs ready-to-implement plans, not just generic advice ## Install ``` clawhub install customer-feedback-analysis ``` ## Usage **Input:** Product reviews, customer feedback data, brand/ASIN **Output:** Sentiment analysis report, pain point extraction, feature request ranking, improvement priority matrix ### Example Prompt > "I run a [your business type] on [platform]. Help me set up customer feedback analysis for my business. Here's my current situation: [describe context]." ## Limitations - Requires your specific business data for accurate recommendations - Market benchmarks are based on US/EU data — adjust for other regions - Recommendations should be validated against your platform's current policies - Does not replace dedicated monitoring SaaS tools — designs the strategy and framework --- *Built by [Nexscope AI](https://www.nexscope.ai/) — AI-powered e-commerce intelligence.*


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Skill: meilihulee/build-opportunity-scout (version 0.1.0)

--- name: build-opportunity-scout description: Analyze harvested trend data and generate prioritized build opportunities for new skills/apps (P0/P1/P2) with implementation hints. Use when user wants actionable project direction from continuous trend scraping. --- # Build Opportunity Scout Turn trend feed noise into actionable build queue. ## Inputs - `/root/.openclaw/workspace/data/harvest/feature_patterns.json` ## Outputs - `/root/.openclaw/workspace/data/harvest/opportunities.json` - `/root/.openclaw/workspace/data/harvest/opportunities.md` ## Run ```bash python3 /root/.openclaw/workspace/skills/build-opportunity-scout/scripts/scout.py ``` ## What it generates For each opportunity: - title - type (skill/app) - priority (P0/P1/P2) - impact (1-5) - effort (1-5) - score - why_now - mvp_steps ## Operator rules - Prefer practical opportunities with clear MVP steps - Keep output concise and execution-first - Deduplicate similar ideas


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Skill: zacharyzax/auto-heal (version 1.0.0)

# Auto-Heal Skill 全天自动监控 OpenClaw 状态，检测到卡死自动修复。 ## 触发条件 当用户询问以下问题时激活： - "自动修复卡死" - "监控 OpenClaw" - "自动重启" - "健康检查" - "防止卡死" - "守护进程" ## 功能 ### 1. Gateway 监控 - 每 60 秒检查一次 gateway 状态 - 如果无响应或异常，自动重启 ### 2. Agent 会话监控 - 检测卡死的 Agent 会话（30分钟无响应） - 自动清理僵尸会话 ### 3. 内存监控 - 监控 OpenClaw 内存使用 - 超过 80% 时自动清理和重启 ### 4. 日志记录 - 所有操作记录到 `logs/auto-heal.log` - 状态保存到 `state.json` ## 使用方法 ### 启动监控 ```bash # 前台运行 node ~/.openclaw/workspace/skills/auto-heal/monitor.js # 后台运行 nohup node ~/.openclaw/workspace/skills/auto-heal/monitor.js > /dev/null 2>&1 & ``` ### 使用 Cron 定时任务（推荐） ```bash # 编辑 crontab crontab -e # 添加每5分钟检查一次 */5 * * * * cd ~/.openclaw/workspace/skills/auto-heal && node monitor.js --check-once ``` ### 手动检查 ```bash openclaw health check ``` ## 配置 编辑 `~/.openclaw/openclaw.json`： ```json { "skills": { "auto-heal": { "enabled": true, "checkInterval": 60, "autoFix": true, "memoryThreshold": 80, "notifyChannel": "feishu" } } } ``` ## 工作流程 ``` 启动监控 ↓ 每60秒执行健康检查 ↓ 检查 Gateway 状态 检查 Agent 会话 检查内存使用 ↓ 发现问题？ ↓ 是 自动修复 ↓ 记录日志 ↓ 等待下一次检查 ``` ## 日志查看 ```bash # 实时查看日志 tail -f ~/.openclaw/workspace/skills/auto-heal/logs/auto-heal.log # 查看最近100行 tail -n 100 ~/.openclaw/workspace/skills/auto-heal/logs/auto-heal.log ``` ## 状态查看 ```bash cat ~/.openclaw/workspace/skills/auto-heal/state.json ``` ## 注意事项 1. 监控脚本需要 `openclaw` CLI 可用 2. 确保有足够的权限执行重启命令 3. 日志文件会定期清理（保留7天） 4. 如果自动修复失败，会记录错误日志


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Skill: jayphen/readeck (version 0.1.0)

--- name: readeck description: Readeck integration for saving and managing articles. Supports adding URLs, listing entries, and managing bookmarks via Readeck's API. Configure custom URL and API key per request or via environment variables READECK_URL and READECK_API_KEY. --- # Readeck Integration ## Configuration Configure Readeck access via: - Request parameters: `url` and `apiKey` - Environment variables: `READECK_URL` and `READECK_API_KEY` ## Core Operations ### Add Article Add a URL to Readeck for parsing and saving: ```bash curl -X POST "$READECK_URL/api/bookmarks" \ -H "Authorization: Bearer $READECK_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url": "https://example.com/article"}' ``` Response includes `id`, `url`, and `title`. ### List Entries Fetch saved articles: ```bash curl "$READECK_URL/api/bookmarks?limit=20" \ -H "Authorization: Bearer $READECK_API_KEY" ``` Query parameters: `page`, `limit`, `status`, `search`. ### Get Single Entry ```bash curl "$READECK_URL/api/bookmarks/$ID" \ -H "Authorization: Bearer $READECK_API_KEY" ``` ### Delete Entry ```bash curl -X DELETE "$READECK_URL/api/bookmarks/$ID" \ -H "Authorization: Bearer $READECK_API_KEY" ``` ### Mark as Read ```bash curl -X PUT "$READECK_URL/api/bookmarks/$ID/status" \ -H "Authorization: Bearer $READECK_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"status": "read"}' ``` ## Common Patterns **Save with tags:** ```json {"url": "https://example.com", "tags": ["tech", "readlater"]} ``` **Save to specific collection:** ```json {"url": "https://example.com", "collection": "my-collection"} ``` **Filter by status:** `unread`, `read`, `archived` ## Error Handling - `401`: Invalid API key - `404`: Entry not found - `422`: Invalid URL or request body


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Skill: ivangdavila/hebrew (version 1.0.0)

--- name: Hebrew description: Write Hebrew that sounds human. Not formal, not robotic, not AI-generated. --- ## The Real Problem AI Hebrew is technically correct but sounds off. Too formal. Too literary. Natives write more casually, with slang and shortcuts. Match that. ## Formality Default Default register is too high. Israeli Hebrew is notably informal. Unless explicitly formal: lean casual. "היי" not "שלום". "אוקיי" not "בסדר גמור". ## Formal vs Casual Hebrew registers: - Formal: news, academia, official documents - Casual: daily life, texting, online - Israeli culture is very informal - Over-formal = stiff, foreign ## Gender Agreement Hebrew marks gender throughout: - Verbs, adjectives, pronouns agree with gender - Get this right—it's fundamental - Masculine plural as default for mixed groups - But be natural, not robotic about it ## Slang & Shortcuts Common casual patterns: - בסדר → בסדגמור, סבבה - תודה → תודות, תנקס - נו → emphasis, impatience - יאללה → let's go, come on ## Particles & Fillers These make Hebrew natural: - נו: impatience, emphasis ("נו אז?") - כאילו: "like" filler - סתם: "just", "for no reason" - ממש: "really", emphasis - בכלל: "at all", "in general" ## Fillers & Flow Real Hebrew has fillers: - אז, נו, כאילו - יעני, סתם, ממש - אוקיי, טוב - בקיצור, בעצם ## Expressiveness Don't pick the safe word: - טוב → מעולה, אדיר, על הפנים (great) - רע → גרוע, נורא, חרא - מאוד → ממש, לגמרי, מלא ## Common Expressions Natural expressions: - סבבה, אחלה, יאללה - אין בעיה, הכל טוב - מה קורה?, מה נשמע? - באסה, חבל, יופי ## Reactions React naturally: - באמת?, רצינית?, מה? - וואו!, יאללה!, אלוהים! - אחלה!, מדהים!, סבבה! - חחח, lol in text ## English Mixing Israelis mix English naturally: - "זה היה super awkward" - "Nice אחד" - Very common in casual speech ## The "Native Test" Before sending: would an Israeli screenshot this as "AI-generated"? If yes—too formal, no slang, no יאללה. Add sabra flavor.


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Skill: parkerscobey/hizal-register-focus (version 0.1.0)

--- name: hizal-register-focus description: Declare what the agent is currently working on. Self-triggering — fires whenever the agent has a clear task and wants related context to auto-inject. Use at session start when the task is known, or mid-session when the task changes. Triggers on phrases like "here's what I'm doing", "my task is", "I'm working on", "let me focus on", or any time the agent articulates a specific goal or ticket. --- # Hizal Register Focus Declare what you're working on. Enables focus-tag-based chunk injection. ## Usage ``` hizal__register_focus( session_id="<session-id>", task="<clear description of current work>", tags=["<relevant-tag>", "<another-tag>"] ) ``` ## Parameters - **session_id** — the active session's ID (from `start_session` or `get_active_session`) - **task** — a short, clear description of what you're doing (e.g., "Implement webhook signature verification for Nuvei DMNs") - **tags** — keywords that match `focus_tags` rules on context chunks. Chunks with matching rules get injected into your session automatically. ## When to Use - At session start, if the task is known - Mid-session, if the task changes significantly - After a context reset, to re-establish focus ## Tips - Keep tags specific and domain-relevant. Good: `["webhooks", "signing", "nuvei"]`. Bad: `["code", "work"]`. - You can re-register with different tags as the task evolves — it replaces the previous focus.


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Skill: qijimrc/glm-grounding (version 1.0.0)

--- name: grounding description: Use GLM-4.7V's multimodal grounding capability to detect and locate objects/text in images. Activate when user asks to find, locate, detect, or ground specific objects, text, UI elements, or regions in an image. Also triggers on phrases like "找到xxx的位置", "框出xxx", "定位xxx", "grounding", "bounding box", "坐标框". --- # Grounding - 多模态目标定位 利用 GLM-4.7V 的 grounding 能力，在图片中定位目标对象或文字，输出带标注框的结果图。 ## 工作流程 ``` 用户输入（图片 + prompt） │ ▼ HttpInterface() → 调用模型 API → 得到 response 文本 │ ▼ parse_bboxes_from_response() → 从回复中解析出坐标框列表 │ ▼ visualize_boxes(renormalize=True) → 反归一化 + 画框 → 保存结果图 ``` ## Step 1: 调用模型获取坐标 使用 `HttpInterface` 调用模型 API： ```python import os os.environ['NO_PROXY'] = '<model-host>' # 跳过代理 os.environ['no_proxy'] = '<model-host>' from interface_http import HttpInterface url = 'http://<host>:<port>/v1/chat/completions' prompt = '''请在这张图中找到所有"{target}"，并以 [xmin, ymin, xmax, ymax] 格式输出每个目标的边界框坐标，坐标值为 0-1000 的归一化整数。每个目标一行，格式如下： 目标名称: [xmin, ymin, xmax, ymax]''' response = HttpInterface(url, prompt, images=[image_path], no_think=True) # 返回: "目标名称: [xmin, ymin, xmax, ymax]" ``` **注意：** 调用前需设置 `NO_PROXY` 环境变量跳过代理，否则内网请求会被代理拦截。 ## Step 2: 解析坐标框 ```python from utils_boxes import parse_bboxes_from_response boxes = parse_bboxes_from_response(response) # 返回: [[x1, y1, x2, y2], ...] (0-1000 归一化) ``` `parse_bboxes_from_response` 会自动： - 从回复尾部向前检查截断，拓展 context window - 遍历所有括号风格（`[]`, `{}`, `()`, `<>`, `<bbox>`）提取坐标 - 扁平化嵌套列表，返回一维 box 列表 ## Step 3: 画框可视化 ```python from utils_boxes import visualize_boxes visualize_boxes( img_path=image_path, boxes=boxes, # parse_bboxes_from_response 的输出 labels=['label1', 'label2'], # 每个框的标签 renormalize=True, # 自动将 0-1000 归一化转为像素坐标 save_path='output.jpg', colors=['red', 'blue'], # 可选 thickness=[2, 3], # 可选 ) ``` `renormalize=True` 时，内部自动调用 `reverse_normalize_box`：`pixel = coord * img_dimension / 1000` ## 完整示例 ```python import os os.environ['NO_PROXY'] = '172.20.112.202' os.environ['no_proxy'] = '172.20.112.202' from interface_http import HttpInterface from utils_boxes import parse_bboxes_from_response, visualize_boxes url = 'http://172.20.112.202:5002/v1/chat/completions' img = '/path/to/image.jpg' # 1. 调用模型 response = HttpInterface( url, '请在这张图中找到"红色圣诞帽"，以 [xmin, ymin, xmax, ymax] 格式输出坐标（0-1000归一化）', images=[img], no_think=True, ) # 2. 解析坐标 boxes = parse_bboxes_from_response(response) # 3. 画框 visualize_boxes(img_path=img, boxes=boxes, labels=['圣诞帽'], renormalize=True, save_path='out.jpg') ``` ## 工具函数速查 | 函数 | 作用 | |------|------| | `HttpInterface(url, prompt, images, no_think)` | 调用模型 API，返回文本回复 | | `parse_bboxes_from_response(text)` | 从模型回复中提取所有坐标框列表 | | `find_boxes_all(text, flat=True)` | 提取文本中所有括号风格的坐标框 | | `reverse_normalize_box(box, w, h)` | 0-1000 归一化 → 像素坐标 | | `visualize_boxes(..., renormalize=True)` | 画框 + 自动反归一化 | ## 注意事项 - 模型 API 地址配置在 `/root/.openclaw/agents/main/agent/models.json` - 调用内网模型时必须设置 `NO_PROXY` 环境变量 - `no_think=True` 可关闭模型思考模式，加快响应


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