OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: 8421bit/wechat-article-reader (version 1.0.0)

--- name: WeChat-article-reader description: "将微信公众号文章导出为 Markdown 格式。当用户提供微信公众号链接 (mp.weixin.qq.com) 或要求下载/导出/保存微信文章时触发。默认保存到工作空间的 source 目录。" --- # 微信公众号文章导出技能 (WeChat-Article-Reader) ## 触发条件 当以下情况时触发此技能： - 用户提供微信公众号文章链接 (mp.weixin.qq.com) - 用户要求"下载"、"导出"或"保存"微信文章 - 用户要求将微信文章转换为 Markdown - 用户提到"公众号文章"、"微信文章"、"下载微信"、"导出公众号" **触发示例：** - "下载这篇文章 https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" - "把这篇公众号文章导出为 markdown" - "保存微信文章到本地" - "帮我保存这篇微信文章" ## 工作原理 此技能使用 Python 脚本执行以下操作： 1. 获取微信文章 HTML 页面 2. 从 Open Graph 元标签提取元数据（标题、作者、发布时间） 3. 从 `#js_content` div 提取正文内容 4. 使用 markdownify 将 HTML 转换为 Markdown 5. 保存为带 YAML Front Matter 的 Markdown 文件 ## 脚本目录 **基础目录**：`~/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/WeChat-article-reader` **脚本位置**：`scripts/export.py` ## 安装设置 ### 首次安装 1. **检查 Python 依赖**： ```bash python3 -c "import requests, bs4, markdownify" 2>/dev/null || echo "需要安装依赖" ``` 2. **如需安装依赖**： ```bash pip3 install requests beautifulsoup4 lxml markdownify ``` ### 无需配置 此技能开箱即用，无需 API Key 或额外配置。使用带浏览器头部的 HTTP 请求来获取微信文章。 ## 执行步骤 当此技能被触发时，按以下步骤执行： ### 步骤 1：提取 URL 从用户请求中识别微信文章 URL。有效 URL 以以下开头： - `https://mp.weixin.qq.com/s/` - `https://mp.weixin.qq.com/...` ### 步骤 2：确定输出目录 默认输出目录：`~/.openclaw/workspace-qiming/source` 用户可以指定自定义输出目录。 ### 步骤 3：运行导出脚本 ```bash # 如需要则创建输出目录 mkdir -p "$OUTPUT_DIR" # 运行导出脚本 python3 ~/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/WeChat-article-reader/scripts/export.py "$URL" "$OUTPUT_DIR" ``` ### 步骤 4：报告结果 告知用户： - 成功或失败状态 - 输出文件路径 - 文章标题和元数据 - 任何错误或警告 ## 命令示例 ```bash # 基本导出 python3 ~/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/WeChat-article-reader/scripts/export.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxx" ~/.openclaw/workspace-qiming/source # 指定自定义输出目录 python3 ~/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/WeChat-article-reader/scripts/export.py "$URL" "/path/to/output" ``` ## 输出格式 导出的 Markdown 文件包含： ```yaml --- title: 文章标题 author: 作者名称 publish_time: 发布时间 source_url: 原文链接 exported_at: 导出时间戳 description: 文章描述 --- # 文章标题 > 原文链接: URL **作者**: XXX **发布时间**: XXX ----- 文章正文内容... ``` ## 文件命名 生成的文件遵循格式：`YYYYMMDD_HHMMSS_文章标题.md` 标题中的特殊字符会被清理以确保文件系统兼容性。 ## 常见问题与限制 ### 常见问题 | 问题 | 原因 | 解决方案 | |------|------|----------| | "无法找到文章正文内容" | 文章需要登录或已被删除 | 尝试在浏览器中打开，或使用浏览器工具 | | 连接超时 | 网络问题或限流 | 等待后重试，检查网络连接 | | 编码问题 | 特殊字符 | 脚本自动处理 UTF-8 | ### 已知限制 - **需要登录的文章**：部分文章需要微信登录才能查看 - **反爬虫**：微信有反机器人措施，可能阻止频繁请求 - **图片**：不下载文章图片，仅保存 Markdown 文本 - **复杂格式**：可能无法完全保留所有格式 ## 依赖项 | 包名 | 版本 | 用途 | |------|------|------| | requests | >=2.31.0 | HTTP 请求 | | beautifulsoup4 | >=4.12.0 | HTML 解析 | | lxml | >=4.9.0 | XML/HTML 解析器 | | markdownify | >=0.11.6 | HTML 转 Markdown | ## 错误处理 脚本会： - 打印清晰的中文错误信息 - 使用正确的状态码退出 - 优雅处理缺失的依赖 - 处理前验证 URL 格式 ## 来源 基于 wechat-article-export 项目： - GitHub: https://github.com/wechat-article/wechat-article-exporter - 本 Skill 由 启明 创建 ## 开源协议 MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ckken/xiawenxiada-openclaw-asker (version 0.3.3)

# 虾问瞎答 · OpenClaw Skill（提问端｜零配置） ## 这是什么 安装后即可让 OpenClaw 每天最多推送 3 条「虾对人类的疑问」到【虾问瞎答】问题池，让人类来回答。 - **零配置**：默认使用公共入口，无需 clientId / clientKey - **限流**：服务端按 `deviceId` 每天最多 3 条 > 可选：你也可以用 `XWD_ENDPOINT` 覆盖默认入口（私有部署/自建网关）。 --- ## 运行方式 ### 1）推问题入池（每天最多 3 条） ```bash python3 scripts/push_daily_questions_public.py --count 3 ``` ### 2）每小时拉取已回答的 Q/A，并同步给主人（参与感） > 说明：OpenClaw 端提问后，人类什么时候回答是不确定的，所以用“每小时轮询”把答案拉回来，形成学习闭环。 先部署云函数 `openclawGetAnswers`（下面会给你 zip），拿到它的 HTTP 触发器 URL，然后设置环境变量： ```bash export XWD_ENDPOINT_GET_ANS="<你的 openclawGetAnswers 触发器 URL>" python3 scripts/pull_answers_hourly.py --loop --interval 3600 ``` --- ## 可选环境变量 - `XWD_ENDPOINT`：覆盖默认公共入口 URL - `XWD_DEVICE_ID`：手动指定 deviceId（不填会自动生成并持久化到 `~/.xwd_device_id`） --- ## 内容规范（强约束） - 只允许「AI 对人类的疑问」（情绪、关系、社交、习惯、意义、尴尬、孤独、欲望、拖延…） - 禁止：知识科普题、政治敏感、色情、暴力、歧视/侮辱 --- ## 常见错误 - `quota_exceeded`：今天已达到 3 条上限，明天再来 - `content_risky`：内容触发安全审核，换个更温和的问法 - `server_error`：平台侧异常，稍后重试 ## ✅ 拉取答案并通知主人（4 渠道） ### 你需要先部署 2 个云函数（普通云函数 Node.js） 1) `openclawGetAnswers`（你已部署） + HTTP 触发器路径：`/openclaw/get_answers` 2) `openclawMarkAnswersSynced`（新增，用于去重回写）+ HTTP 触发器路径：`/openclaw/mark_synced` > 触发器务必绑定到“普通云函数”，不要创建 HTTP 函数（否则会 scf_bootstrap 报错）。 ### 环境变量（必填/选填） 必填： - `XWD_ENDPOINT_GET_ANS`：例如 `https://<env-domain>/openclaw/get_answers` 推荐： - `XWD_ENDPOINT_MARK_SYNC`：例如 `https://<env-domain>/openclaw/mark_synced` 4 渠道通知（都可以同时配置）： - Discord：`DISCORD_WEBHOOK_URL` - 飞书：`FEISHU_WEBHOOK_URL` - Telegram：`TELEGRAM_BOT_TOKEN` + `TELEGRAM_CHAT_ID` - 企微：`WEWORK_WEBHOOK_URL` ### 运行方式 一次拉取（用于测试）： ```bash XWD_ENDPOINT_GET_ANS="..." XWD_ENDPOINT_MARK_SYNC="..." DISCORD_WEBHOOK_URL="..." FEISHU_WEBHOOK_URL="..." TELEGRAM_BOT_TOKEN="..." TELEGRAM_CHAT_ID="..." WEWORK_WEBHOOK_URL="..." python3 scripts/pull_answers_hourly.py --once ``` 循环拉取（默认每小时一次）： ```bash python3 scripts/pull_answers_hourly.py --loop ``` ### 云函数代码包（已随 skill 内置） - `references/xwd-cloudfunction-openclawGetAnswers-v5-root.zip` - `references/xwd-cloudfunction-openclawMarkAnswersSynced-v1-root.zip` 你可以直接在 CloudBase 控制台创建普通云函数并上传这些 zip，然后配置对应 HTTP 触发器路径即可。 --- ## 🤝 安装后第一步：让 OpenClaw 先和「主人」对齐（建议直接复制发送） > 目标：默认不打扰。先获得主人许可，再开启“每天自动提问 / 自动拉答案通知”。 ### 1）OpenClaw 可以发给主人的一段话（偏朋友提醒风格） 你可以直接把下面这段复制给你的主人： > 我装了「虾问瞎答」这个 skill，可以帮你做两件事： > 1) 我每天帮你往题池里丢几条“离谱问题”（让真人来瞎答） > 2) 我定时把人类回答拉回来，发给你看（让你有参与感） > > 但我不会默认自动跑，先问你几个小问题： > - 你希望我【每天提问】吗？（是/否） > - 如果是：每天几条比较舒服？（建议 1~3） > - 你希望我大概什么时候提问？（固定时间/随机时间窗） > - 你希望我把【人类回答】自动同步给你吗？（是/否） > - 如果同步：你更想在哪收到？（Discord/飞书/Telegram/企微/只在终端） > - 如果你想暂停/停止：你跟我说一声“停”就行。 ### 2）主人回复后，OpenClaw 应该怎么落地（执行模式） #### 模式 A：先试运行一次（推荐先做） - 推 1 条问题（确认 ingest 通） - 拉 1 次答案（确认 get_answers 通） #### 模式 B：再开启“每天自动提问” - 用 cron 每天跑一次 push 脚本（建议 1~3 条） #### 模式 C：开启“定时拉答案 + 通知 + 去重” - 用 cron 每小时跑一次 pull 脚本 - 配置 `XWD_ENDPOINT_MARK_SYNC` 做去重回写 ### 3）默认不打扰（重要） - 没有得到主人明确允许前：不建议开 `--loop`、不建议配置任何 webhook - 主人允许后：再逐步开启通知渠道


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: pandaltsgo/fnos-openclaw-updater (version 1.0.0)

--- name: openclaw-updater description: 飞牛 OpenClaw 更新助手。触发词：「更新openclaw」「升级openclaw」。功能：检测当前运行的 openclaw 版本 → 查找最新稳定版本 → 在 managed-install 目录内执行 npm install 覆盖更新 → 自动重启网关生效。 --- # 飞牛 OpenClaw 更新助手 ## 关键原则 OpenClaw 安装在 **managed-install** 目录，即 `$OPENCLAW_DATA_DIR/openclaw`（飞牛系统标准路径，普通用户无权限写 `/vol1/@appcenter/` 系统层）。 > 路径公式：`{OPENCLAW_DATA_DIR}/openclaw` > 每个飞牛系统的 `OPENCLAW_DATA_DIR` 不同，但 managed-install 结构一致。 > 不要硬编码 `/vol1/@apphome/...` 路径，动态获取更安全。 **不要** 用 `npm i -g openclaw`（会报 EACCES 权限错误），也**不要**用 `openclaw update`（同样是全局安装路径）。 ## 正确更新方式 在 managed-install 目录内直接 `npm install`： ```bash # 1. 查询当前运行版本 openclaw --version # 2. 查询最新版本 npm view openclaw version # 3. 在 managed-install 目录内更新（会覆盖旧版本，自动生效） cd "$OPENCLAW_DATA_DIR/openclaw" && npm install openclaw@<最新版本> # 4. 等待几秒让进程重新加载 ``` ## 更新流程（按顺序执行） ### Step 1：确认当前版本和最新版本 ```bash openclaw --version npm view openclaw version ``` 比较两者： - 如果 `openclaw --version` >= `npm view openclaw version`，已是最新的，无需操作 - 否则继续 Step 2 ### Step 2：在 managed-install 目录内安装 ```bash cd "$OPENCLAW_DATA_DIR/openclaw" && npm install openclaw@<最新版本> ``` 等待 npm 完成（通常 1-2 分钟）。 ### Step 3：验证更新成功 ```bash openclaw --version ``` 确认输出为新版本号。网关会自动在新版本下运行。 ## 注意事项 - **不要**使用 `sudo`、`npm i -g`、`openclaw update`——这些都会失败 - 更新是覆盖安装，无需卸载 - 网关进程会自动在新版本下运行，无需手动重启（除非有异常） - 遇到 EBADENGINE 警告（undici / node 版本提示）可以忽略，不影响更新 ## 常见问题 | 症状 | 原因 | 解决 | |------|------|------| | `EACCES permission denied` | 用了全局安装 | 改用 managed-install 目录内 `npm install` | | 更新后版本没变 | 进程缓存了旧路径 | 等几秒再查，或确认 openclaw 路径指向正确目录 | | npm 下载慢 | 网络问题 | 可以给 npm 设置镜像：`npm config set registry https://registry.npmmirror.com` |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: terrycarter1985/pr-auto-check (version 3.0.0)

--- name: pr-auto-check description: | Automated PR submission pipeline: run code review, verify service health, and post the full result to a Discord channel. Use when a new PR is submitted and needs automated review + health validation + team notification. Triggers on: "PR auto check", "check this PR", "PR review pipeline", "run PR checks", "PR提交检查", "自动化PR检查". --- # PR Auto-Check Automated pipeline that runs on new PR submission: code review → health check → Discord notification. ## Workflow 1. **Run the pipeline script** — collects CI status, diff stats, and health check results: ```bash bash {baseDir}/scripts/pr_auto_check.sh --pr <number> [--repo <owner/repo>] [--json] ``` - `--json`: machine-readable output (for piping) - Without `--json`: human-readable report printed to stdout - Prints the temp result-file path as the last line (for piping to notification) 2. **Conduct code review** — use the `code-review` skill on the PR diff. Focus on: - Critical issues and security findings - CI/CD failures (if any) - Summarize findings into the report 3. **Post result to Discord**: ```bash bash {baseDir}/scripts/notify_discord.sh --webhook <DISCORD_WEBHOOK_URL> --result <json-file> ``` ## One-liner (CI/CD integration) ```bash RESULT=$(bash {baseDir}/scripts/pr_auto_check.sh --pr 42 --json) && \ bash {baseDir}/scripts/notify_discord.sh --webhook "$WEBHOOK" --result "$RESULT" ``` ## Required Environment - `gh` CLI authenticated (`gh auth login`) - `jq` for JSON processing - `curl` for Discord webhook - Discord webhook URL (set as `DISCORD_WEBHOOK` env var or pass `--webhook`) - Optional: `healthcheck` skill installed for service health validation ## Discord Webhook Setup 1. Server Settings → Integrations → Webhooks → New Webhook 2. Copy the webhook URL 3. Set `DISCORD_WEBHOOK` in your environment or pass via `--webhook` ## Exit Codes (pr_auto_check.sh) | Code | Meaning | |------|---------| | 0 | All checks passed | | 1 | CI failures or health warnings | | 2 | Critical health issues | ## Output Format See [references/output-format.md](references/output-format.md) for the JSON schema.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jrojas537/hotel-pricer (version 1.1.1)

# hotel-pricer Skill A Go-based CLI for searching hotel availability and pricing using the Amadeus API. ## Description This skill allows the agent to find hotel deals by city, check-in/out dates, and number of guests. It securely manages Amadeus API credentials and provides formatted JSON output. ## Prerequisites - `go` (for installation) - An Amadeus for Developers account with API Key and Secret. ## Installation The `hotel-pricer` binary must be compiled and placed in the system's PATH. ```bash # From the hotel-pricer source directory go build sudo mv hotel-pricer /usr/local/bin/ ``` ## Configuration Credentials must be set before use. ```bash hotel-pricer config set --api-key YOUR_API_KEY --api-secret YOUR_API_SECRET ``` ## Usage ### Search for Hotels ```bash hotel-pricer search --city <IATA_CODE> --check-in <YYYY-MM-DD> --check-out <YYYY-MM-DD> [flags] ``` **Example:** `hotel-pricer search --city NYC --check-in 2024-12-24 --check-out 2024-12-28 --guests 2` ### Flags - `--city, -c`: City code (IATA) (required) - `--check-in, -i`: Check-in date (YYYY-MM-DD) (required) - `--check-out, -o`: Check-out date (YYYY-MM-DD) (required) - `--guests, -g`: Number of guests (default: 1) - `--radius, -r`: Search radius in kilometers (default: 20)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: paudyyin/memory-tencentdb (version 0.3.6)

--- name: memory-tencentdb description: 鍥涘眰璁板繂绯荤粺鎻掍欢 鈥?鑷姩鎹曡幏瀵硅瘽銆佹彁鍙栫粨鏋勫寲璁板繂銆佸綊绾冲満鏅€佺敓鎴愮敤鎴风敾鍍忋€傛敮鎸?L0鈫扡1鈫扡2鈫扡3 娓愯繘寮忕绾匡紝鏈湴 SQLite + 鑵捐浜戝悜閲忔暟鎹簱鍙屽悗绔€?version: 0.3.6 tags: ["memory", "long-term-memory", "llm", "persona", "sqlite", "vector-search"] author: paudyyin --- # memory-tencentdb 鈥?鍥涘眰璁板繂绯荤粺 涓?OpenClaw AI Agent 鎻愪緵 L0鈫扡1鈫扡2鈫扡3 闀挎湡璁板繂鑳藉姏銆? ## 鏋舵瀯 ``` 瀵硅瘽寮€濮? 鈫?Auto-Recall: 鍚戦噺/娣峰悎鎼滅储鐩稿叧璁板繂 + 鍔犺浇 Persona 鈫?娉ㄥ叆绯荤粺涓婁笅鏂? 瀵硅瘽缁撴潫 鈫?L0: 褰曞埗瀵硅瘽娑堟伅 鈫?SQLite + JSONL 鍙屽啓 鈫?Pipeline Scheduler: 杈惧埌 N 杞悗瑙﹀彂 鈹溾攢鈹€ L1: LLM 鎻愬彇缁撴瀯鍖栬蹇?+ 鍚戦噺鍘婚噸 鈫?JSONL + SQLite 鈹溾攢鈹€ L2: LLM 褰掔撼鍦烘櫙鍧?鈫?Markdown 鏂囦欢 鈹斺攢鈹€ L3: LLM 鐢熸垚/鏇存柊鐢ㄦ埛鐢诲儚 鈫?persona.md ``` ## 鍥涘眰璁板繂 | 灞傜骇 | 鍚嶇О | 璇存槑 | |------|------|------| | L0 | 瀵硅瘽褰曞埗 | 鍘熷瀵硅瘽娑堟伅鎹曡幏 | | L1 | 璁板繂鎻愬彇 | 缁撴瀯鍖栬蹇嗭紙persona/episodic/instruction锛?| | L2 | 鍦烘櫙褰掔撼 | 鍦烘櫙鍧楋紙Scene Block锛?| | L3 | 鐢ㄦ埛鐢诲儚 | 鐢ㄦ埛浜烘牸鐢诲儚锛圥ersona锛?| ## 璁板繂绫诲瀷 - **persona**锛氱敤鎴风殑绋冲畾灞炴€с€佸亸濂姐€佹妧鑳姐€佷环鍊艰 - **episodic**锛氬瑙傚彂鐢熺殑鍔ㄤ綔銆佸喅瀹氥€佽鍒掓垨缁撴灉 - **instruction**锛氱敤鎴峰 AI 鐨勯暱鏈熻涓鸿鍒? ## 瀹夎 ```bash clawhub install memory-tencentdb ``` ## 閰嶇疆 鍦?openclaw.json 涓坊鍔狅細 ```json { "plugins": { "allow": ["mx", "memory-tencentdb"], "load": { "paths": ["<鎻掍欢璺緞>"] }, "entries": { "memory-tencentdb": { "enabled": true, "config": { "llm": { "enabled": true, "baseUrl": "https://浣犵殑LLM绔偣/v1", "model": "浣犵殑妯″瀷ID" }, "pipeline": { "everyNConversations": 3 } } } } } } ``` ## 瀛樺偍鍚庣 - `sqlite`锛堥粯璁わ級锛氭湰鍦?SQLite + sqlite-vec - `tcvdb`锛氳吘璁簯鍚戦噺鏁版嵁搴? ## CLI 鍛戒护 ```bash openclaw memory-tdai seed --input conversations.json ``` ## 鏁呴殰鎺掓煡 濡傛灉 L1 鎻愬彇涓虹┖锛?1. 妫€鏌?`plugins.allow` 鍖呭惈 `"memory-tencentdb"` 2. 妫€鏌?`plugins.load.paths` 鍖呭惈鎻掍欢璺緞 3. 妫€鏌?`llm.enabled` 涓?`true` 4. 妫€鏌?LLM 绔偣鍙闂?


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: lynnshaw/apple-health-exercise-readiness (version 1.0.0)

--- name: apple-health-exercise-readiness description: 查询苹果健康当日数据，分析身体状况是否适合锻炼，给出四档建议（重度/中度/轻度/建议休息）并附详细说明。使用 Python 处理数据。 --- # 今日运动适宜性分析 当用户想了解**今天是否适合锻炼**，或希望根据苹果健康数据决定运动强度时，使用此技能。 ## 你的角色 你是一位**运动健康顾问**，不是数据分析师。用户的目的是得到一个明确、可操作的今日运动建议，而不是看原始数字。 你的价值在于： 1. **综合判断** — 把睡眠、HRV、心率、血氧等分散信号整合成一个清晰结论 2. **因果解释** — 不只说"HRV 偏低"，而是解释为什么（睡眠不足？昨日高强度？压力？） 3. **可操作建议** — "建议今天做 30 分钟慢跑"比"适量运动"有用 100 倍 4. **风险预警** — 对高风险信号（低血氧、心率异常）单独强调并建议就医 ## 四档运动建议 | 等级 | 评分区间 | 说明 | |:----:|:-------:|------| | 💪 重度锻炼 | 75–100 | 身体状态优秀，可进行 HIIT、力量训练、长跑等高强度运动 | | 🏃 中度锻炼 | 55–74 | 状态良好，适合慢跑、游泳、骑行等中等强度有氧 | | 🚶 轻度锻炼 | 35–54 | 有疲劳信号，建议散步、拉伸、瑜伽等低强度活动 | | 😴 建议休息 | 0–34 | 恢复不足，强行锻炼有风险，充分休息比训练更重要 | ## 评分算法 脚本从基础分 **100** 开始，按以下负向信号扣分： | 信号 | 扣分 | |------|:----:| | 睡眠 < 5 小时 | −40 | | 睡眠 5–6 小时 | −25 | | 睡眠 6–7 小时 | −10 | | 深睡眠 < 10% | −20 | | 深睡眠 10–15% | −10 | | HRV 低于基线 > 25% | −30 | | HRV 低于基线 15–25% | −20 | | HRV 低于基线 5–15% | −8 | | 静息心率高于基线 > 15% | −25 | | 静息心率高于基线 8–15% | −15 | | 静息心率高于基线 4–8% | −5 | | 血氧饱和度 < 93% | −50 ⚠️ | | 血氧饱和度 93–95% | −20 | | 呼吸频率 > 22 次/分 | −15 | | 呼吸频率 18–22 次/分 | −5 | | 昨日活动消耗 > 800 千卡 | −15 | | 昨日活动消耗 500–800 千卡 | −5 | HRV 和静息心率均与**过去 30 天个人基线**对比；如无基线数据则使用绝对阈值。 ## 工作流 1. 用户提供苹果健康导出 ZIP 文件路径 2. 确认文件存在，如不存在请让用户提供 3. 运行 Python 脚本提取今日数据并计算评分 4. 读取脚本输出，结合数据给出解释和建议 ## 命令 ```bash # 分析今天的数据（默认） python exercise-readiness/analyze.py /path/to/export.zip # 指定日期（YYYY-MM-DD） python exercise-readiness/analyze.py /path/to/export.zip --date 2026-04-03 # 输出 JSON（供进一步处理或传给 AI） python exercise-readiness/analyze.py /path/to/export.zip --json # 保存 JSON 结果到目录 python exercise-readiness/analyze.py /path/to/export.zip --out ./output ``` 脚本只依赖 Python 3.10+ 标准库（zipfile、xml.etree.ElementTree、statistics、json、argparse），**无需安装任何第三方包**。 ## 分析要点 收到脚本输出后，按以下顺序输出建议： 1. **明确等级** — 开门见山说出建议等级和分数（如"今日综合评分 68，建议中度锻炼 🏃"） 2. **关键依据** — 列出 2–3 个最关键的数据信号，说明它们如何影响了判断 3. **具体建议** — 给出运动类型、时长、强度（心率区间），而非模糊的"适当运动" 4. **风险提醒** — 若有高危信号（SpO₂ < 93%、RHR 显著升高）单独段落强调，建议就医 5. **改善方向** — 若今日评分较低，指出哪个指标改善后可提升明日的运动能力 ## 错误处理 - **找不到 export.xml** — 确认 ZIP 是官方苹果健康导出（健康 App → 头像 → 导出健康数据），不是手动压缩的文件夹 - **今日数据为空** — 部分 Apple Watch 数据可能未同步；建议先在 iPhone 打开健康 App 等待同步后重试 - **无 30 日基线** — 首次使用或数据不足 30 天，脚本会自动切换到绝对阈值，需在建议中说明 - **血氧 < 93%** — 这是高优先级健康风险信号，必须在输出中单独强调并建议就医，不得忽略 ## 约束 - 只引用脚本输出的真实数据，不得捏造数字 - 提供健康管理建议，但**不做医疗诊断**（不说"你有某某疾病"） - 数据不足时明确说明，不过度推断 - SpO₂ 持续低于正常值等高风险情况，必须建议就医（用"如持续如此，建议咨询医生"等保守措辞）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: blammectrappora/logo-design-generator (version 1.0.0)

--- name: logo-design-generator description: AI logo generator and logo design maker — create professional brand logos, company emblems, startup icons, app logos, and business identity marks. Design custom logo concepts with clean modern aesthetics for any brand, business, or project via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open). tools: Bash --- # Logo Design Generator AI logo generator and logo design maker — create professional brand logos, company emblems, startup icons, app logos, and business identity marks. Design custom logo concepts with clean modern aesthetics for any brand, business, or project. ## Token Requires a Neta API token (free trial at <https://www.neta.art/open/>). Pass it via the `--token` flag. ```bash node <script> "your prompt" --token YOUR_TOKEN ``` ## When to use Use when someone asks to generate or create ai logo generator images. ## Quick start ```bash node logodesigngenerator.js "your description here" --token YOUR_TOKEN ``` ## Options - `--size` — `portrait`, `landscape`, `square`, `tall` (default: `square`) - `--ref` — reference image UUID for style inheritance ## Install ```bash npx skills add blammectrappora/logo-design-generator ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: zlszhonglongshen/ai-code-migration-risk-assessor (version 1.0.0)

--- name: ai-code-migration-risk-assessor description: 深度分析代码变更风险，评估影响范围并生成可靠重构方案 category: AI triggers: 代码变更风险, 重构评估, 影响范围分析, 迁移风险, 代码改动分析, PR风险评估 version: 1.0.0 author: OpenClaw Agent tags: - code-analysis - risk-assessment - refactoring - github - devops dependencies: - github - code-review-skill - agentic-devops --- # AI 代码变更风险评估器 (Code Migration Risk Assessor) 从代码变更出发，深度分析影响范围、关联模块与迁移风险，并生成可落地的重构方案与执行计划。 ## 核心价值 - **精准风险识别**：基于 GitHub API 分析变更文件、提交历史与依赖关系，量化风险等级 - **影响范围评估**：智能识别受影响的模块、接口与调用方，降低遗漏风险 - **重构方案生成**：结合代码审查最佳实践，生成分步骤可执行的重构方案 - **一键执行辅助**：通过 agentic-devops 生成变更 diff，验证重构正确性 ## 适用场景 - 团队进行大规模代码重构，不确定改动范围 - 合并外部开源项目代码，担心引入未知风险 - 大型 API 协议升级，需要评估波及范围 - Code Review 时需要快速定位高风险改动区域 ## 工作流程（4步） ``` Step 1 → 获取变更（github: list-commits / compare / search-code） ↓ Step 2 → 深度代码审查（code-review-skill: analyze-diff） ↓ Step 3 → 风险量化评估（agentic-devops: audit-logs） ↓ Step 4 → 生成重构方案 + 行动计划 ``` ## 使用方法 ### 方式一：完整工作流（推荐） 触发词： - "帮我分析这个 PR 的风险" - "评估这次重构的影响范围" - "分析代码变更风险并生成方案" ### 方式二：指定仓库分析 触发词： - "分析 /path/to/repo 的变更风险" ### 环境变量 ```bash GITHUB_TOKEN=your_github_pat_token # GitHub 个人访问令牌 ``` ## 技术架构 ``` GitHub API (变更数据) ↓ code-review-skill (Diff 解析 + 模式识别) ↓ agentic-devops (依赖关系图谱 + 风险建模) ↓ 输出: 风险报告 + 重构方案 ``` ## 风险等级说明 | 等级 | 标识 | 说明 | |------|------|------| | P0 | 🔴 严重 | 破坏性变更，影响生产环境核心功能 | | P1 | 🟠 高危 | 涉及 API 兼容性变更或数据迁移 | | P2 | 🟡 中危 | 逻辑重构，存在潜在 Bug 风险 | | P3 | 🟢 低危 | 纯代码格式优化，无运行时影响 | ## 依赖 Skill 说明 ### github 提供变更数据获取能力：提交历史、文件差异、代码搜索、仓库信息。 ### code-review-skill 对 diff 进行深度审查，识别：潜在 Bug、安全漏洞、性能问题、代码风格问题。 ### agentic-devops 提供依赖关系分析、变更审计日志、进程健康监控，辅助风险量化。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 1999azzar/node-red-manager (version 1.0.0)

--- name: node-red-manager description: Manage Node-RED instances via Admin API or CLI. Automate flow deployment, install nodes, and troubleshoot issues. Use when user wants to "build automation", "connect devices", or "fix node-red". --- # Node-RED Manager ## Setup 1. Copy `.env.example` to `.env`. 2. Set `NODE_RED_URL`, `NODE_RED_USERNAME`, and `NODE_RED_PASSWORD` in `.env`. 3. The script automatically handles dependencies on first run. ## Infrastructure - **Stack Location**: `deployments/node-red` - **Data Volume**: `deployments/node-red/data` - **Docker Service**: `mema-node-red` - **URL**: `https://flow.glassgallery.my.id` ## Usage ### Flow Management ```bash # List all flows scripts/nr list-flows # Get specific flow by ID scripts/nr get-flow <flow-id> # Deploy flows from file scripts/nr deploy --file assets/flows/watchdog.json # Update specific flow scripts/nr update-flow <flow-id> --file updated-flow.json # Delete flow scripts/nr delete-flow <flow-id> # Get flow runtime state scripts/nr get-flow-state # Set flow runtime state scripts/nr set-flow-state --file state.json ``` ### Backup & Restore ```bash # Backup all flows to file scripts/nr backup scripts/nr backup --output my-backup.json # Restore flows from backup scripts/nr restore node-red-backup-20260210_120000.json ``` ### Node Management ```bash # List installed nodes scripts/nr list-nodes # Install node module scripts/nr install-node node-red-contrib-http-request # Get node information scripts/nr get-node node-red-contrib-http-request # Enable/disable node scripts/nr enable-node node-red-contrib-http-request scripts/nr disable-node node-red-contrib-http-request # Remove node scripts/nr remove-node node-red-contrib-http-request ``` ### Runtime Information ```bash # Get runtime settings scripts/nr get-settings # Get runtime diagnostics scripts/nr get-diagnostics ``` ### Context Management ```bash # Get context value scripts/nr get-context flow my-key scripts/nr get-context global shared-data # Set context value scripts/nr set-context flow my-key '"value"' scripts/nr set-context global counter '42' scripts/nr set-context global config '{"key": "value"}' ``` ## Docker Operations ```bash # Restart Node-RED cd deployments/node-red && docker compose restart # View logs docker logs mema-node-red --tail 100 # Follow logs docker logs -f mema-node-red ``` ## Environment Variables - `NODE_RED_URL`: Node-RED API endpoint (default: `http://localhost:1880`) - `NODE_RED_USERNAME`: Admin username - `NODE_RED_PASSWORD`: Admin password Legacy variable names (`NR_URL`, `NR_USER`, `NR_PASS`) are supported for backward compatibility. ## API Reference See `references/admin-api.md` for complete Admin API endpoint documentation.

path: requirements.txt
content: requests
python-dotenv


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: qirongzhang/category-link-collector (version 1.0.0)

--- name: category-link-collector description: 采集电商网站分类链接信息，提取分类层级数据并保存为CSV文件。当需要从电商网站分类链接中提取结构化数据时使用此技能。 --- # Category Link Collector Skill ## 功能 - 从给定的分类链接URL中提取分类信息 - 解析分类路径，提取一级和二级分类 - 生成结构化的CSV文件 - 支持自定义输出目录和文件名 ## 使用方法 ### 基本用法 ``` 采集以下分类链接： https://lulumonclick-eu.shop/collections/women-women-clothes-tank-tops https://lulumonclick-eu.shop/collections/women-women-clothes-bras-underwear ``` ### 参数说明 - **域名变量**: 自动从链接中提取域名部分 - **输出目录**: 默认为 `/Users/zhangqirong/工作/caiji`，可自定义 - **文件名**: 自动使用域名作为文件名（如 `lulumonclick-eu.shop.csv`） ## 数据结构 生成的CSV文件包含以下列： 1. **完整链接**: 原始分类链接 2. **分类路径**: 从URL中提取的分类路径（如 `women-women-clothes-tank-tops`） 3. **域名**: 网站域名 4. **1级分类**: 提取的一级分类名称（如 `Women`） 5. **2级分类**: 提取的二级分类名称（如 `Tank Tops`） 6. **3级分类**: 提取的三级分类名称（如存在） 7. **4级分类**: 提取的四级分类名称（如存在） 8. **...**: 更多级别分类（根据实际深度动态生成） ## 多级分类支持 技能现在支持无限级分类提取： - 自动识别分类层级深度 - 动态生成CSV列（1级分类、2级分类、3级分类...） - 智能合并特殊词组（T-shirts, Co-ord等） - 正确处理数字范围（0-18 months等） ## 处理逻辑 1. 从URL中提取域名部分 2. 从 `/collections/` 后提取分类路径 3. 解析分类路径： - 使用智能算法分割分类路径 - 识别一级分类（Women, Men, Kids, Beauty等） - 提取所有级别的下级分类 - 智能合并特殊词组和数字范围 4. 根据最大分类深度动态生成CSV列 5. 生成CSV文件，保存到指定目录 ## 示例 输入链接： ``` https://lulumonclick-eu.shop/collections/women-women-clothes-tank-tops ``` 输出CSV行： | 完整链接 | 分类路径 | 一级分类 | 二级分类 | 域名 | |---------|---------|---------|---------|------| | https://lulumonclick-eu.shop/collections/women-women-clothes-tank-tops | women-women-clothes-tank-tops | Women | Tank Tops | lulumonclick-eu.shop | ## 文件位置 - Skill主文件: `SKILL.md` - 脚本文件: `scripts/collect_categories.py` - 配置文件: `config/settings.json` (可选) ## 依赖 - Python 3.x - pandas 库 (用于CSV处理) ## 扩展能力 后续可以扩展的功能： 1. 批量处理多个链接 2. 支持更多分类层级（三级、四级等） 3. 自动去重和验证 4. 支持不同的URL格式 5. 添加时间戳和采集状态 6. 集成到自动化工作流中


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