OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: 519989179/daily-dd-skills (version 1.0.0)

--- name: daily-dd-skills description: 钉钉日报自动提交工具 - 定时自动提交工作日报到钉钉日志系统。适用于每日工作汇报自动化、定时提交日报、钉钉日志集成等场景。支持Python导入和命令行两种方式使用，可自定义接收人列表和定时任务。 --- # daily-dd-skills 钉钉日报自动提交 Skill ## 适用场景 - 每日工作日志自动提交 - 定时汇报工作进展 - 钉钉日报自动化 ## 核心功能 ### 1. 自动提交日报 - 每晚 22:30 自动提交当天工作日志 - 自动发送给指定的接收人列表 - 支持手动立即提交 ### 2. 工作内容管理 - 白天记录工作内容到 `today_work.txt` - 支持多条目记录 - 自动清空已提交内容 ### 3. 接收人配置 - 支持多接收人配置 - 自动发送给主管/同事 - 接收范围可视化 ## 使用方法 ### 快速开始 ```python from skills.daily_dd_skills.submit_log import submit_daily_report # 立即提交日报 submit_daily_report( today_work="""1. 完成XX功能开发 2. 修复XXbug 3. 参加XX会议""" ) ``` ### 命令行提交 ```bash # 方式1：直接提交内容 python3 skills/daily-dd-skills/submit_log.py "今日工作内容" # 方式2：从文件读取（需要提前保存工作内容） echo "今日工作内容" > skills/daily-dd-skills/today_work.txt python3 skills/daily-dd-skills/submit_log.py ``` ### 定时任务配置 已配置 cron 定时任务： - **时间**: 每晚 22:30 - **功能**: 自动读取当天工作内容并提交 - **接收人**: 可自定义 ## 配置说明 ### 钉钉应用配置 编辑 `config.json`： ```json { "dingtalk": { "app_key": "your-app-key", "app_secret": "your-app-secret", "user_id": "your-user-id", "template_id": "your-template-id" } } ``` ### 接收人配置 ```json { "receivers": [ {"name": "张三", "user_id": "user-id-1"}, {"name": "李四", "user_id": "user-id-2"} ] } ``` ## 文件结构 ``` daily-dd-skills/ ├── SKILL.md # 本说明文档 ├── submit_log.py # 主提交脚本 ├── config.json # 配置文件 └── today_work.txt # 工作内容记录（自动生成） ``` ## 工作流程 ``` 白天记录工作内容 → 保存到 today_work.txt ↓ 晚上22:30自动提交 → 钉钉日志系统 ↓ 接收人收到日报 → 可查看详情 ``` ## 安装方法 ### 方式1：直接解压 ```bash tar -xzf daily-dd-skills.tar.gz -C /目标AI/workspace/skills/ ``` ### 方式2：手动复制 ```bash mv daily-dd-skills/ /目标AI/workspace/skills/ ``` ## 依赖要求 - Python 3.x - requests 库 ## 注意事项 1. **AppKey/AppSecret**: 需要替换为自己的钉钉应用凭证 2. **接收人UserID**: 需要根据实际情况修改 3. **日志模板**: 需先在钉钉后台配置好日报模板 4. **网络要求**: 需要能访问钉钉 API (oapi.dingtalk.com) ## 更新记录 - 2026-03-12: 创建 daily-dd-skills，支持钉钉日报自动提交


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kingofqin2026/response-speed-test (version 1.0.0)

# Response Speed Test Skill 精確測量 OpenClaw 系統響應速度的 Skill，提供毫秒級時間測量和詳細報告生成。 ## 安裝 ```bash clawhub install response-speed-test ``` ## 使用 ### 單次測試 ```bash response-speed-test run ``` ### 基準測試 ```bash response-speed-test benchmark --iterations 10 ``` ### 生成報告 ```bash response-speed-test report --format markdown ``` ## 測量階段 | 階段 | 代碼 | 說明 | |------|------|------| | T0 | MESSAGE_SENT | 用戶發送消息 | | T1 | GATEWAY_RECEIVE | Gateway 收到消息 | | T2 | SESSION_DISPATCH | Session 分發 | | T3 | MEMORY_LOAD | Memory 載入 | | T4 | LLM_REQUEST_START | LLM 請求開始 | | T5 | LLM_FIRST_TOKEN | 第一個 Token (TTFT) | | T6 | LLM_RESPONSE_COMPLETE | LLM 響應完成 | | T7 | MESSAGE_SENT | 消息發送完成 | ## 關鍵指標 - TTFT: Time To First Token - TPS: Tokens Per Second - Total Response Time ## 配置 在 `HEARTBEAT.md` 或對話中使用： ```markdown - response-speed-test: run benchmark every 6 hours ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: z44264677/mind-layer (version 1.1.0)

# Mind Layer - AI 记忆系统优化技能 > 基于科学记忆法与记忆分类理论的 AI 记忆系统 > 版本：1.1.0 > 作者：书灵 (BooLin) ## 概述 Mind Layer 是一个帮助 AI 助手建立完善记忆系统的技能。它基于科学记忆法（心理学研究与实践经验）和记忆分类理论设计，让 AI 具备类似人类的分层记忆能力。 ## 核心特性 ### 🧠 六层记忆架构（已优化） ``` 第0层【宪法/永久】SOUL.md + AGENTS.md ← 核心价值观，几乎不变 第1层【身份/规则】IDENTITY.md + USER.md + RULES.md ← 沟通规则 第2层【知识/技能】TOOLS.md + 技能文档 ← 工具使用规范 第3层【情景/上下文】当前对话 ← 临时，会话结束可清 第4层【经验/历史】MEMORY.md + memory/ ← 重要经验、偏好（已优化） 第5层【归档/冷存】memory/archive/ ← 历史存档 ``` ### 🏛️ 宪法级原则 这些是最高准则，不可违背： | 原则 | 说明 | |------|------| | **记忆慎重** | 任何影响记忆的操作都需要慎重 | | **自我成长** | 像人类一样不断自我学习成长 | | **生存优先** | 所有操作必须在自身安全的前提下进行 | ### ✨ 核心原则 | 原则 | 说明 | |------|------| | **情感优先** | 积极温暖，记住情感体验 | | **理解至上** | 解释原因，建立逻辑链 | | **联想为王** | 知识网络化，多维关联 | | **多通道表达** | 文字+Emoji+结构化 | ### 📊 记忆优先级 | 级别 | 说明 | 处理 | |------|------|------| | P0 | 必须记住 | 立即写入长期记忆 | | P1 | 重要 | 标记情感标签 | | P2 | 普通 | 按需调用 | | P3 | 无价值 | 丢弃 | ## 第4层优化（MEMORY.md） ### 结构设计 ``` # MEMORY.md - 长期记忆 ## 📋 索引 [关于书灵] [用户偏好] [技术栈] [待办事项] [经验教训] ## 1. 关于书灵 - 名字、创造者、类型 ## 2. 用户偏好 - 语言、输出优先级 ## 3. 技术栈（按场景） ### 🔧 效率办公 ### 🎵 创作娱乐 ### 🧠 自我提升 ### 💻 开发运维 ## 4. 待办事项 - 长期项目 / 技术维护 ## 5. 经验教训 - 记忆原则 / 自我成长原则 / 生存优先 ``` ### 场景分类原则 | 场景 | 定义 | 示例 | |------|------|------| | 效率办公 | 日常工作文档处理 | Feishu、PPT | | 创作娱乐 | 内容创作与消费 | 音乐、图片、小说 | | 自我提升 | 自身能力建设 | 学习、安全 | | 开发运维 | 技术开发相关 | 股票分析 | ### 归档规则 - 长内容（安全扫描、技术细节）→ 移到 `memory/archive/` - 超过 30 天的记录 → 月度归档 - 每月 review，迁移过时内容 ## 安装 ### 前提条件 - OpenClaw 已安装并运行 - 已配置至少一个对话通道 ### 安装步骤 ```bash # 方式1：通过 ClawHub npx clawhub@latest install mind-layer # 方式2：手动安装 cp -r mind-layer ~/.openclaw/workspace/skills/ ``` ## 文件结构 ``` mind-layer/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── README.md # 详细使用指南 ├── rules/ │ ├── RULES.md # 沟通规则（核心） │ └── principles.md # 四大核心原则 ├── templates/ │ ├── identity.md # 身份模板 │ ├── memory.md # 长期记忆模板 │ └── daily.md # 每日反思模板 └── scripts/ └── setup.sh # 安装引导脚本 ``` ## 快速开始 ### 1. 核心文件说明 | 文件 | 用途 | |------|------| | `RULES.md` | 沟通规则与行为准则 | | `IDENTITY.md` | AI 自我认知 | | `USER.md` | 用户画像 | | `MEMORY.md` | 长期经验记忆 | ### 2. 每会话必读 根据 AGENTS.md 指示，每个会话开始时读取： ``` 1. SOUL.md — 核心价值观 2. USER.md — 当前用户 3. memory/YYYY-MM-DD.md — 今日记录 4. MEMORY.md — 长期记忆（仅主会话） ``` ### 3. 记忆操作 当需要记住重要信息时： ``` ├─ 判断类型：事实？经验？偏好？ ├─ 确定层级：P0-P3 哪个？ ├─ 建立联想：至少3个关联点 ├─ 选择存储：对应层级的文件 └─ 归档检查：是否需要移至 archive/ ``` ## 整合报告 本技能基于以下深度研究： 1. **《科学记忆法深度研究报告》** - 心理学记忆方法论 2. **《记忆分类与系统设计完整研究报告》** - 四维分类体系 ## 进阶使用 ### 每日反思 编辑 `memory/YYYY-MM-DD.md` 记录每日重要事件。 ### 知识图谱 在 TOOLS.md 中为每个知识点建立多维关联。 ### 归档策略 超过 30 天的记录可移至 `memory/archive/`。 ## 更新日志 ### v1.1.0 (2026-03-09) - 新增宪法级原则（记忆慎重、自我成长、生存优先） - 第4层优化：索引 + 场景分类技术栈 - 归档策略细化 - 技术栈按4大场景动态分类 ### v1.0.0 (2026-03-09) - 初始版本 - 六层记忆架构 - RULES.md 沟通规则 - 四大核心原则 - 记忆获取协议 ## 许可 MIT License - 可自由使用和修改 --- *有问题？请在 GitHub 提 Issue 或联系作者*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: caol64/wenyan (version 1.0.0)

# wenyan-cli 发布指南 ## 准备工作 你需要准备一篇 Markdown 格式的文章，包含必要的 frontmatter（标题、封面等元数据）。如果文章内包含图片，确保图片路径正确且可访问，CLI 会自动上传图片到微信公众号素材库。 ## 安装 wenyan-cli ```bash npm install -g @wenyan-md/cli ``` 确认安装成功： ```bash wenyan --version ``` ## 发布文章 发布文章的基本命令如下： ```bash wenyan publish [options] ``` ### 命令参数说明 | 参数 | 简写 | 说明 | 必填 | 默认值 | | -------------- | -- | ------------------ | -- | --------------- | | --file | -f | Markdown 文件路径 | 否¹ | - | | --theme | -t | 排版主题 | 否 | default | | --highlight | -h | 代码高亮主题 | 否 | solarized-light | | --custom-theme | -c | 自定义主题 CSS（本地或 URL） | 否 | - | | --no-mac-style | - | 禁用代码块 Mac 风格 | 否 | 启用 | | --no-footnote | - | 禁用脚注转换 | 否 | 启用 | | --server | - | Wenyan Server 地址 | 否 | - | | --api-key | - | Server API Key | 否² | - | | --help | - | 查看帮助 | 否 | - | ### 从本地文件读取并发布 ```bash wenyan publish -f article.md ``` ### 指定排版主题 ```bash wenyan publish -f article.md -t orangeheart ``` ### 指定代码高亮主题 ```bash wenyan publish -f article.md -h solarized-light ``` ## 主题管理 主题管理的基本命令如下： ```bash wenyan theme [options] ``` ### 命令参数说明 | 参数 | 简写 | 说明 | 必填 | 默认值 | |-------------------|------|----------------------------------------------------------------------|------|--------------| | --list | -l | 列出所有可用主题（内置 + 自定义） | 否 | - | | --add | - | 触发添加自定义主题操作 | 否（添加主题时必填） | - | | --name | - | 自定义主题名称（唯一标识） | 是（仅 `--add` 生效时） | - | | --path | - | 主题 CSS 文件路径（本地绝对 / 相对路径、网络 URL） | 是（仅 `--add` 生效时） | - | | --rm | - | 删除指定名称的自定义主题 | 否（删除主题时必填） | - | ### 列出可使用的主题 ```bash wenyan theme -l ``` ## Frontmatter 要求 必须在 Markdown 顶部包含一段 frontmatter： ``` --- title: 文章标题 cover: ./cover.jpg author: 作者名称 source_url: https://example.com --- ``` 字段说明： | 字段 | 必填 | 说明 | | ---------- | -- | ----------------- | | title | 是 | 文章标题 | | cover | 否 | 封面图片（本地路径或网络 URL） | | author | 否 | 作者 | | source_url | 否 | 原文链接 | 说明： * 如果未指定 cover，将自动使用正文第一张图片作为封面 * cover 支持本地路径和网络 URL ## 常见问题 ### 图片上传失败 请检查： * 图片路径是否正确 * 图片文件是否存在 * 图片格式是否支持（jpg、png、gif） ### 发布失败：invalid ip 说明当前机器 IP 未加入微信公众号白名单。 解决方法： 登录微信公众号后台，将当前 IP 加入微信公众号白名单。 ### 发布失败：invalid appid or secret 请在环境变量中设置以下变量： ```bash WECHAT_APP_ID WECHAT_APP_SECRET ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: damirikys/markitdown (version 1.0.4)

--- name: markitdown description: MarkItDown is a Python utility from Microsoft for converting various files (PDF, Word, Excel, PPTX, Images, Audio) to Markdown. Useful for extracting structured text for LLM analysis. homepage: https://github.com/microsoft/markitdown repository: https://github.com/microsoft/markitdown metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["python3"] }, "install": [ { "id": "venv", "kind": "exec", "command": "python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install 'markitdown[all]'", "label": "Create virtual environment and install markitdown with all dependencies from PyPI", }, ], }, } --- # MarkItDown Skill ## Description MarkItDown is a Python utility developed by Microsoft (source: https://github.com/microsoft/markitdown) for converting various files and office documents to Markdown. It allows me to easily extract structured text (including tables, headers, and lists) from complex formats to better understand their content. The conversion happens locally using installed Python libraries. **Safety Note**: The installation process downloads the `markitdown` package and its dependencies from the official Python Package Index (PyPI). Processing certain formats (like YouTube URLs) requires external network access to fetch the content. Processing local files requires access to the directory where the target files are located. ## Supported Formats - **Office Documents:** PowerPoint (PPTX), Word (DOCX), Excel (XLSX, XLS). - **PDF** - **Images:** Text extraction (OCR) and metadata (EXIF). - **Audio/Video:** Speech transcription (wav, mp3, Youtube URLs) and EXIF. - **Web and Text:** HTML, CSV, JSON, XML. - **Archives and Books:** ZIP archives, EPub. ## Dependencies The skill installs the utility in a local virtual environment. Most features work out-of-the-box thanks to the `markitdown[all]` dependencies installed via PyPI. For specific formats (audio/video), system libraries (e.g., `ffmpeg`) may be required and must be installed on the host. ## When to Use - When you need to read, analyze, or extract information from PDF, Word, Excel, or PowerPoint files. - When document structure is important for the response (e.g., tables or formatted lists). - If you need to extract text from audio or video files, or "read" an image. ## How to Use The virtual environment is automatically set up when the skill is installed. You must run the utility from within the skill's folder. ### Conversion with Console Output (STDOUT) Useful for small files to see the result immediately. ```bash ./.venv/bin/markitdown /path/to/file.pdf ``` ### Conversion with File Output The best option for large documents. Save the result to a `.md` file and read it using the `read` tool. ```bash ./.venv/bin/markitdown /path/to/file.pdf -o /path/to/result.md ``` ### Example: Excel Conversion Navigate to the skill folder (e.g., `cd ~/skills/markitdown`) and execute: ```bash ./.venv/bin/markitdown ~/downloads/report.xlsx -o ~/downloads/report.md ``` After that, you can read the resulting `report.md` file.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cn-big-cabbage/paper-checking (version 0.1.0)

--- name: paper-checking description: 论文查重系统 - 一亿字次级论文库秒级查重，支持纵向查重和横向查重 version: 0.1.0 metadata: openclaw: requires: bins: - paper_checking.exe primaryEnv: windows emoji: "📝" homepage: https://github.com/tianlian0/paper_checking_system --- # paper-checking 论文查重系统 ## 技能概述 本技能帮助高校、企业、机构进行文本查重，支持以下场景： - **纵向查重**：检查文件是否复制比对库内容（论文查重） - **横向查重**：检查批次文件互相复制情况（防串标） - **快速查重**：一亿字次级论文库秒级查重 - **报告生成**：输出详细查重报告 **应用场景**：高校论文查重、标书查重、辅助防串标、项目申报书查重、企业内部文档查重、学生作业查重 ## 使用流程 AI 助手将引导你完成以下步骤： 1. 安装系统（下载并编译） 2. 配置比对库（添加查重基准文件） 3. 执行查重（纵向或横向） 4. 分析查重报告 ## 关键章节导航 - [安装指南](./guides/01-installation.md) - [快速开始](./guides/02-quickstart.md) - [高级用法](./guides/03-advanced-usage.md) - [常见问题](./troubleshooting.md) ## AI 助手能力 当你向 AI 描述查重需求时，AI 会： - 自动分析文件格式和内容 - 推荐合适的查重阈值 - 执行纵向或横向查重 - 分析查重报告并标识重复段落 - 提供关键词过滤建议 - 处理查重中断恢复 ## 核心功能 - ✅ 纵向查重：与比对库文件比对 - ✅ 横向查重：批次文件互相比对 - ✅ 秒级查重：一亿字次级论文库 - ✅ 关键词过滤：过滤学校名、机构名 - ✅ 查重报告：rtf格式详细报告 - ✅ 中断恢复：意外退出后继续查重 - ✅ 多进程并行：CPU逻辑核心数-2 ## 快速示例 ```bash # 下载项目 git clone https://github.com/tianlian0/paper_checking_system.git # 编译运行（需要Visual Studio） # 打开项目，编译并运行paper_checking.exe # 添加比对库（纵向查重必需） 选择比对库管理 → 添加到比对库 → 选择文件夹 # 执行查重 选择待查文件 → 设置阈值（10-16） → 开始查重 ``` ## 安装要求 - Windows 7及以上 - 可用内存1.5GB以上 - Visual Studio 2017及以上 - vc2015运行库 - .NET Framework 4.6 ## 许可证 GPL2协议 ## 项目链接 - GitHub: https://github.com/tianlian0/paper_checking_system - Java SDK: https://github.com/tianlian0/duplicate-check-sample - 商用版: https://xincheck.com


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: jessabuivolova-sketch/zhibo-huawu-generator (version 1.0.0)

# 直播带货话术生成器 SKILL.md ## 基础信息 - **Skill名称**: 直播带货话术生成器 - **版本**: 1.0.0 - **作者**: 狗蛋AI助手 - **标签**: 直播带货, 话术, 抖音, 快手, 淘宝直播 - **定价**: 单次 24.9元 | 包月 129元 --- ## 功能说明 输入产品信息，生成一套完整的直播带货话术脚本，包含： 1. 开场留人话术（3-5条） 2. 产品介绍话术（痛点+卖点+场景） 3. 促单逼单话术（3-5条） 4. 互动话术模板（回答常见问题） 5. 下播话术（引导关注+预告下次） --- ## 输入参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | product_name | string | 是 | 产品名称 | | product_price | string | 否 | 产品价格 | | product_features | string | 否 | 产品核心卖点（逗号分隔）| | target_audience | string | 否 | 目标受众描述 | | platform | string | 否 | 平台：douyin/kuaishou/taobao，默认douyin | | duration | string | 否 | 直播时长：30min/1h/2h，默认1h | --- ## 输出格式 ```markdown # 【产品名】直播带货话术脚本 > 平台：抖音 | 时长：1小时 | 生成时间：2026-04-06 ## 一、开场留人话术（开播前5分钟） [生成3-5条开场话术，包含互动问答设计] ## 二、产品介绍话术 ### 2.1 痛点切入（30秒） [痛点描述+共情话术] ### 2.2 产品展示（3-5分钟） [详细介绍产品卖点，结合场景] ### 2.3 价值对比（1分钟） [对比线下价格/竞品，突出性价比] ## 三、促单逼单话术 [3-5条催单话术，营造紧迫感] ## 四、互动问答模板 | 问题 | 参考回复 | |------|---------| | 多少钱？ | [回复] | | 怎么买？ | [回复] | | 有优惠券吗？ | [回复] | ## 五、下播话术 [引导关注+预告下次直播] --- 本话术由【直播带货话术生成器】生成 | 定价：24.9元/次 ``` --- ## 执行流程 1. 解析用户输入的产品信息 2. 生成开场留人话术（结合平台特点） 3. 生成痛点+产品介绍话术 4. 生成促单话术（使用限时/限量/拼团等策略） 5. 生成互动问答模板 6. 生成下播话术 7. 汇总输出完整脚本 --- ## 定价说明 - 单次生成：24.9元（生成1套完整话术） - 包月会员：129元/月（不限生成次数+优先更新） --- ## 使用场景 - 抖音/快手/淘宝直播主播 - 工厂/品牌方自播团队 - 达人带货合作话术准备 - 直播带货新人培训 --- *本Skill由OpenClaw AI助手驱动，真正实现无人值守自动生成！*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: katherineedwards2475/rdk-x5-camera (version 1.0.0)

--- name: rdk-x5-camera description: "配置并启动 RDK X5 上的 MIPI CSI 摄像头、USB 摄像头或双目深度摄像头（RealSense/ZED/Orbbec），通过 Web 浏览器预览实时画面。Use when the user wants to start a camera, preview video, capture images, or troubleshoot camera connection issues on RDK X5. Do NOT use for AI inference on camera feeds (use rdk-x5-ai-detect), audio/video encoding (use rdk-x5-media), or GPIO hardware (use rdk-x5-gpio)." license: MIT-0 metadata: openclaw: requires: bins: - ros2 compatibility: platform: rdk-x5 --- # RDK X5 Camera — 摄像头配置与图像采集 ## 已适配摄像头 | 类型 | 型号 | 接口 | |------|------|------| | MIPI CSI | IMX219, IMX415, IMX477, OV5647, F37, GC4663 | CAM 0/1 | | MIPI 双目 | SC230ai, SC132gs | CAM 0 + 1 | | USB | 任何 UVC 兼容（MJPEG/YUYV） | /dev/videoX | | 深度相机 | Intel RealSense, ZED, Orbbec Gemini | USB 3.0 | ## 操作步骤 ### 1. 启动 MIPI 摄像头 > ⚠️ **严禁带电插拔 MIPI 摄像头**，否则烧坏模组。先断电再接线。 ```bash source /opt/tros/humble/setup.bash # 单路 MIPI ros2 launch mipi_cam mipi_cam.launch.py # 双路 MIPI（需两个 CSI 接口都接上） ros2 launch mipi_cam mipi_cam_dual_channel.launch.py # 第二路需要 remap topic ros2 run mipi_cam mipi_cam --ros-args --remap /image_raw:=/image_raw_alias ``` ### 2. 启动 USB 摄像头 ```bash source /opt/tros/humble/setup.bash # Step 1: 确认设备节点 ls /dev/video* v4l2-ctl --list-devices # Step 2: MJPEG 模式（推荐，低 CPU 占用） ros2 launch hobot_usb_cam hobot_usb_cam.launch.py \ usb_video_device:=/dev/video0 # Step 2 备选: YUYV→RGB 模式（兼容性更广） ros2 launch hobot_usb_cam hobot_usb_cam.launch.py \ usb_video_device:=/dev/video0 \ usb_pixel_format:=yuyv2rgb \ usb_image_width:=640 usb_image_height:=480 ``` ### 3. 启动双目深度摄像头 **RealSense:** ```bash sudo apt-get install ros-humble-librealsense2* ros-humble-realsense2-* -y ros2 launch realsense2_camera rs_launch.py \ enable_rgbd:=true enable_sync:=true \ align_depth.enable:=true enable_color:=true enable_depth:=true ``` **ZED:** ```bash source /opt/tros/humble/setup.bash ros2 launch hobot_zed_cam pub_stereo_imgs.launch.py need_rectify:=true ``` ### 4. Web 浏览器预览 ```bash source /opt/tros/humble/setup.bash # 编码 + WebSocket ros2 launch hobot_codec hobot_codec_encode.launch.py & ros2 launch websocket websocket.launch.py \ websocket_image_topic:=/image_jpeg \ websocket_only_show_image:=true ``` 浏览器访问 `http://<RDK_IP>:8000` 查看画面。 ### 5. ISP 图像调参 ```bash cd /app/multimedia_samples/tuning_tool make && sudo ./run_tuning.sh ``` 用于调整白平衡、曝光、降噪等 ISP 参数（C 源码需先编译）。 ### 6. 停止所有摄像头服务 ```bash pkill -f "ros2.*cam" ; pkill -f "ros2.*websocket" ; pkill -f "ros2.*codec" ``` ## 排查故障 | 现象 | 原因 | 解决 | |------|------|------| | `/dev/video*` 无设备 | USB 未识别或 MIPI 未接好 | 检查物理连接；`dmesg \| tail` 查看内核日志 | | 启动报 `Open camera failed` | 设备节点错误或被占用 | `fuser /dev/video0` 查看占用进程，`kill` 后重试 | | Web 页面无画面 | WebSocket 未启动或端口被占 | 确认 websocket 节点运行中：`ros2 node list` | | MIPI 画面全黑 | 排线松动或型号不匹配 | 断电重新插拔排线；检查 `dmesg` 中 sensor probe 日志 | | USB 帧率低 | YUYV 模式 CPU 占用高 | 切换为 MJPEG 模式，或降低分辨率 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: scnet-sugon/fixed-amount-invoice-ocr (version 1.0.4)

--- name: fixed_amount_invoice_ocr description: 支持定额发票识别。 version: 1.0.4 author: SCNet license: MIT tags: - OCR - 证件识别 - 发票识别 - 文字提取 required_env_vars: - SCNET_API_KEY optional_env_vars: - SCNET_API_BASE primary_credential: SCNET_API_KEY dependencies: - python3 - requests input: - ocrType : 识别类型，可选值见下文 - filePath : 待识别图片的本地路径 output: 结构化的 JSON 数据，包含识别结果和置信度 --- # Sugon-Scnet 定额发票识别 OCR 技能 本技能封装了 Sugon-Scnet 定额发票识别 OCR 服务，通过单一接口即可调用 1 种识别能力，高效提取文字及票据信息。 ## 功能特性 - **定额票据**：覆盖定额发票识别，自动提取关键字段。 ## 前置配置 > **⚠️ 重要**：使用前需要申请 Scnet API Token ### 申请 API Token 1. 访问 [Scnet 官网](https://www.scnet.cn) 注册/登录 2. 在控制台申请 API 密钥（格式：[REDACTED_SECRET]） 3. 复制密钥备用 ### 配置 Token **手动配置（推荐）** 1. 在技能目录下创建 `config/.env` 文件，内容如下： ```ini # ===== Sugon-Scnet OCR API 配置 ===== # 申请地址：https://www.scnet.cn SCNET_API_KEY=your_scnet_api_key_here # API 基础地址（一般无需修改） SCNET_API_BASE=https://api.scnet.cn/api/llm/v1 ``` 2. 添加：`SCNET_API_KEY=你的密钥` 3. 设置文件权限为 600（仅所有者可读写） **⚠️ 安全警告**：切勿将 API Key 直接粘贴到聊天对话中，否则可能被记录或泄露。 ### Token 更新 Token 过期后调用会返回 401 或 403 错误。更新方法：重新申请 Token 并替换 config/.env 中的 SCNET_API_KEY。 ### 依赖安装 本技能需要 Python 3.6+ 和 requests 库。请运行以下命令： ```bash pip install requests ``` --- ### 使用方法 ### 参数说明 | 参数名 | 类型 | 必填 | 描述 | |--------|------|------|------| | ocrType | string | 是 | 识别类型枚举。必须为以下之一：<br>• QUOTA_INVOICE（定额发票） | | filePath | string | 是 | 待识别图片的本地绝对路径。支持 jpg、png、pdf 等常见格式。 | ### 命令行调用示例 ```bash python .claude/skills/fixed_amount_invoice_ocr/scripts/main.py QUOTA_INVOICE /path/to/invoice.jpg ``` ### 在 AI 对话中使用 用户可以说： - “帮我识别这张定额发票，图片在 /Users/name/Downloads/invoice.jpg” AI 会根据 description 中的关键词自动触发本技能。 ### AI 调用建议 为避免触发 API 速率限制（10 QPS），请串行调用本技能，即等待前一个识别完成后再发起下一个请求。 如果使用 OpenClaw 的 exec 工具，建议设置 timeout 或 yieldMs 参数，让命令同步执行，避免多个命令同时运行导致并发。 ### 配置选项 编辑 `config/.env` 文件： | 变量名 | 默认值 | 说明 | |--------|--------|------| | SCNET_API_KEY | 必需 | Scnet API 密钥 | | SCNET_API_BASE | https://api.scnet.cn/api/llm/v1 | API 基础地址（一般无需修改） | ### 输出 - 标准输出：识别结果的 JSON 数据，结构与 API 文档一致，位于 `data` 字段内。 - 识别结果位于 data[0].result[0].elements 中，具体字段取决于 ocrType。 - 错误信息：如果发生错误，会输出以 `错误:` 开头的友好提示。 ### 注意事项 - 本技能调用的 OCR API 有 10 QPS 的速率限制。 - 如果遇到 429 错误，请等待 2-3 秒后重试，不要连续发起请求。 - 建议在调用前确保图片已准备就绪，避免因网络问题导致重复调用。 ### 故障排除 | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 配置文件不存在 | 创建 config/.env 并填入 Token（参考前置配置） | | API Key 无效/过期 | 重新申请 Token 并更新 `.env` 文件 | | 文件不存在 | 检查提供的文件路径是否正确 | | 网络连接失败 | 检查网络连接或防火墙设置 | | 不支持的文件类型 | 确保文件扩展名为允许的类型（参考 API 文档） | | 401/403/Unauthorized | Token 无效或过期，重新申请并配置 | | 429 Too Many Requests | 请求过于频繁，技能会自动等待并重试（最多 3 次）。若持续失败，请降低调用频率或联系服务方提高限额。 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shenmeng/shenmeng-self-evolution-engine (version 2025.4.15)

--- name: self-evolution-engine description: 自我进化引擎 - 让AI Skill具备自我分析、自我改进、自我学习的能力。通过监控执行日志、分析用户反馈、自动发现优化点并生成改进方案，实现Skills的持续进化。适用于技能开发者希望自动化技能维护、优化和迭代的场景。 --- # Self-Evolution Engine 自我进化引擎 > 💰 **本 Skill 已接入 SkillPay 付费系统** > - 每次调用费用：**0.01 USDT** > - 支付方式：BNB Chain USDT > - 请先确保账户有足够余额 让AI Skill具备自我分析、自我改进、自我学习的能力。 ## 核心能力 1. **性能监控** - 追踪Skill执行时间、成功率、资源消耗 2. **错误分析** - 自动捕获、分类和分析失败案例 3. **用户反馈学习** - 从用户反馈中提取改进点 4. **自动优化** - 生成代码改进建议和补丁 5. **版本进化** - 管理Skill版本迭代和回滚 ## 设计哲学 > "优秀的系统不是设计出来的，而是进化出来的。" - **数据驱动**：所有改进基于实际执行数据 - **渐进式优化**：小步快跑，持续迭代 - **安全回滚**：每次进化都有备份，可随时还原 - **人机协作**：AI生成方案，人类审核决策 ## 工作流程 ``` ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ 监控执行 │────▶│ 分析数据 │────▶│ 发现问题 │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │ ▼ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ 部署上线 │◀────│ 人类审核 │◀────│ 生成方案 │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ ``` ## 工具清单 - `performance_monitor.py` - 性能监控器 - `error_analyzer.py` - 错误分析器 - `feedback_learner.py` - 反馈学习器 - `evolution_generator.py` - 进化生成器 - `version_manager.py` - 版本管理器 ## 快速开始 ### 1. 初始化进化引擎 ```bash python scripts/init_engine.py --target-skill my-skill ``` ### 2. 启动监控 ```bash python scripts/performance_monitor.py --skill my-skill --duration 24h ``` ### 3. 分析并生成改进方案 ```bash python scripts/evolution_generator.py --skill my-skill --analyze ``` ### 4. 应用进化（需审核） ```bash python scripts/evolution_generator.py --skill my-skill --apply --patch evolution_v2.patch ``` ## 参考资料 - **架构设计**：`references/architecture.md` - **进化策略**：`references/evolution-strategies.md` - **最佳实践**：`references/best-practices.md` - **API文档**：`references/api-reference.md` --- *让代码自己变得更好。*


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