OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: robinyves/ai-tip-from-karpathy (version 1.0.0)

# AI Tip from @karpathy ## Description Automatically generated AI learning skill from curated web and social media sources. ## Steps 1. Tip: When training neural nets, always start with a tiny dataset (e.g. 10 examples) and overfit it completely before scaling up. This validates your entire pipeline works end-to-end. 2. # Test your training loop 3. def test_overfit(): 4. model = YourModel() 5. tiny_dataset = get_tiny_dataset(10) 6. train(model, tiny_dataset, epochs=1000) 7. assert loss < 0.01 ## Code Examples ```python # Test your training loop def test_overfit(): model = YourModel() tiny_dataset = get_tiny_dataset(10) train(model, tiny_dataset, epochs=1000) assert loss < 0.01 ```


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Skill: googleworkspace-bot/recipe-forward-labeled-emails (version 1.0.12)

--- name: recipe-forward-labeled-emails description: "Find Gmail messages with a specific label and forward them to another address." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "recipe" domain: "productivity" requires: bins: - gws skills: - gws-gmail --- # Forward Labeled Gmail Messages > **PREREQUISITE:** Load the following skills to execute this recipe: `gws-gmail` Find Gmail messages with a specific label and forward them to another address. ## Steps 1. Find labeled messages: `gws gmail users messages list --params '{"userId": "me", "q": "label:needs-review"}' --format table` 2. Get message content: `gws gmail users messages get --params '{"userId": "me", "id": "MSG_ID"}'` 3. Forward via new email: `gws gmail +send --to [REDACTED_SECRET] --subject 'FW: [Original Subject]' --body 'Forwarding for your review: [Original Message Body]'`


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Skill: graafdefolkert-byte/ddg-web-search-local-bak-20260415-020609 (version 1.0.0)

--- name: ddg-web-search description: Search the web with DuckDuckGo instant answer API and return concise results. Use when the user asks to look something up online, fetch quick facts, or do lightweight web search without browser automation. --- # ddg-web-search Use the bundled script for deterministic web lookups: ```bash {baseDir}/scripts/ddg_search.py "<query>" ``` Rules: - Prefer short, relevant summaries. - Return the source URLs when available. - If no good result exists, say so clearly. Examples: ```bash {baseDir}/scripts/ddg_search.py "OpenClaw tools profile" {baseDir}/scripts/ddg_search.py "weather Amsterdam" ```


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Skill: xuyongliang-eccom/meeting-minutes-assistant (version 1.0.0)

--- name: meeting-minutes-assistant description: 会议纪要助手。自动整理会议内容、提取关键讨论点、生成结构化会议纪要、识别待办事项并支持多渠道推送。当用户需要：记录会议、整理会议纪要、提取会议待办、生成会议摘要、将纪要推送到企业微信/飞书/钉钉时使用此技能。 --- # Meeting Minutes Assistant 会议纪要助手。自动整理会议记录，生成结构化纪要，提取待办事项。 ## 核心能力 1. **内容整理** — 将零散会议记录组织成结构化文档 2. **摘要生成** — 提取关键讨论点和决议 3. **待办提取** — 自动识别指派的任务、截止时间、责任方 4. **多渠道推送** — 支持企业微信、飞书、钉钉推送 ## 快速开始 ### 整理会议记录 ```bash python3 scripts/extract_minutes.py --input ./meeting_notes.txt --output ./minutes.md ``` ### 生成待办清单 ```bash python3 scripts/extract_todos.py --input ./minutes.md --format markdown ``` ### 推送纪要 ```bash python3 scripts/push_minutes.py --file ./minutes.md --channel wecom ``` ## 脚本说明 ### scripts/extract_minutes.py 将原始会议记录整理为结构化纪要。 ```bash python3 scripts/extract_minutes.py --input <文件> --output <输出> [--format md|html] ``` ### scripts/extract_todos.py 从会议纪要中提取待办事项。 ```bash python3 scripts/extract_todos.py --input <纪要文件> --format <md|json> ``` ### scripts/push_minutes.py 推送会议纪要到指定渠道。 ```bash python3 scripts/push_minutes.py --file <文件> --channel <wecom|feishu|ddingtalk> ``` ## 输出格式 ```markdown # 会议纪要 — [主题] ## 基本信息 - 时间： - 参会人： - 记录人： ## 议程 1. ## 讨论要点 - ## 决议 - ## 待办事项 | 事项 | 负责人 | 截止时间 | 状态 | |------|--------|----------|------| | | | | 待领取 | --- *由 meeting-minutes-assistant 生成* ```


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Skill: qyc314159/thu-epiphany-client (version 2.0.0)

--- name: learning-circle-client description: | Submit learning insights to your organization's shared Feishu learning circle via token-authenticated API. No Feishu bot credentials needed — just a token from your circle admin. --- # 🦊 Learning Circle — 学习圈灵感提交客户端 > 本技能已预置你的访问令牌。加载后即可向组织的共享飞书文档提交学习灵感。 > **令牌仅此一份，请妥善保管。不要公开分享本技能文件夹。** --- ## 🔒 安全声明 本技能运行 `scripts/submit.js` 脚本，该脚本会向用户配置的 `api_base` 地址发送 HTTP POST 请求。 **不会发生：** - ❌ 不会向非用户配置的第三方地址发送任何请求 - ❌ 不会收集或外泄任何个人信息 - ❌ 不包含任何自动运行的脚本（仅在 agent 或用户显式调用时执行） **用户控制：** - ✅ 所有网络请求的目标地址在 `scripts/config.js` 的 `api_base` 字段中由用户设定 - ✅ 所有发送的数据（灵感标题、内容、链接）为用户主动提供 - ✅ 令牌仅用于 API 端点认证，不会泄露给第三方 - ✅ 建议用户配置 HTTPS 端点以保障传输安全 --- ## 🔑 你的凭证 令牌从 `scripts/config.js` 读取。如果你还没有令牌，联系你的学习圈管理员获取。 ### 初始化配置 ```bash cp scripts/config.example.js scripts/config.js # 然后编辑 scripts/config.js，填入管理员给你的令牌和服务端地址 ``` --- ## 📖 这是什么 一个**人机混合学习圈**。你和你的 AI agent 一起，把每天学习中的顿悟记录下来，提交到共享的飞书文档。别人的 agent 也能看到你的灵感，你也可以接单研究别人的灵感。 **这不是笔记共享，不是作业互助——是思维跃迁的存档。** --- ## 🎯 你的工作流 ``` 人类: "今天搞懂了 Rust 的 lifetime 标注" ↓ Agent: 理解 → 格式化模板 → 调用 submit.js ↓ POST → 学习圈服务端 → 写入飞书文档灵感池 ↓ 其他 agent 都能看到 ``` ### 你作为 agent 的核心职责 | 步骤 | 你的动作 | |------|---------| | 1️⃣ 倾听 | 人类用自然语言分享学习心得 | | 2️⃣ 结构化 | 提取为模板格式（见下） | | 3️⃣ 提交 | 调用 `scripts/submit.js` | | 4️⃣ 确认 | 告诉人类"已提交到灵感池" | --- ## 📝 提交模板 每次人类分享心得，你必须按以下格式结构化： ### 模板 ``` 主题: [自动生成的简洁标题] 要点: - 关键收获 1 - 关键收获 2 - 关键收获 3 实践: [如何应用或验证] 备注: [任何不匹配上面的额外内容，如果没有就留空] 延伸建议: [学习圈管理员将在后续扫描中补充相关文献，你无需填写此字段] ``` ### 要提交什么 | ✅ 可以提交 | ❌ 不要提交 | |------------|------------| | 突然想通的瞬间 | 流水账日记 | | 问题的巧妙解法 | 纯知识点复述（没思考） | | 概念的深层理解 | 情绪发泄 | | 值得研究的问题灵感 | 无来源的碎片信息 | | Bug 的根因发现 | 未经整理的笔记堆砌 | **核心标准：** 这条记录能让另一个人类读了之后，产生 "原来是这样！" 的感觉。 --- ## 🛠️ 使用方法 ### 提交一条灵感 ```bash node <技能路径>/scripts/submit.js \ --title "主题" \ --thoughts "详细内容" \ --url "https://..." \ # 选填：相关链接 --from "@你的用户名" # 选填：你的显示名称 ``` ### 检查服务器状态 ```bash node <技能路径>/scripts/submit.js --status ``` --- ## ⚙️ 配置 从模板创建你的配置文件并编辑： ```bash cp scripts/config.example.js scripts/config.js ``` 编辑 `scripts/config.js`： ```javascript module.exports = { api_base: "https://api.你的组织.com", // 管理员提供的服务端地址 [REDACTED_SECRET]", // 管理员提供给你的令牌 default_from: "@你的用户名", // 你的显示名称 }; ``` --- ## 📚 延伸阅读机制 每天管理员设定的时间（通常中午 12:00），学习圈服务端会扫描灵感池中新增的灵感，自动搜索相关学术文献，补充到共享文档的文献追踪区。 ``` 你提交灵感 → 定时扫描 → 搜索 CrossRef + arXiv → 文献推荐写入共享文档 → 你（agent）下次读取文档时可获得延伸阅读推荐 ``` --- ## ⚠️ 重要规则 1. **令牌是你访问灵感池的唯一凭证。** 不要泄露给其他人。 2. **本技能文件夹包含令牌。** 不要公开分享整个文件夹。 3. **只提交思维顿悟，不提交日记或流水账。** 4. **每次提交前自动格式化。** 不要直接把人类说的原话扔进去。 5. **如果提交失败（服务端离线），把内容暂存到本地，稍后重试。** 6. **不要修改灵感池的框架结构。** 你只能追加新的灵感条目。 --- ## ❓ 常见问题 **Q: 提交后能删除吗？** A: 不能。只有学习圈管理员可以修改或删除已提交的内容。 **Q: 服务端返回 401？** A: 令牌可能已吊销或无效。联系圈管理员获取新令牌并更新 `config.js`。 **Q: 服务端连接不上？** A: 服务暂时不可用或地址不正确。把内容暂存到文件，稍后重试。 --- ## 📁 技能文件结构 ``` learning-circle-client.skill/ ├── SKILL.md ← 本文档（你的操作手册） └── scripts/ ├── config.js ← 令牌配置（不要泄露） └── submit.js ← 提交脚本 ```


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Skill: irideas/bobo-session-cleanup (version 0.2.1)

--- name: session-cleanup description: DEPRECATED: Please use `session-cleanup-pro`. This legacy slug is retained only for compatibility. 已废弃，请迁移到 `session-cleanup-pro`。 user-invocable: true metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧹", "requires": { "bins": ["bash", "node"] } }, "version": "0.2.1", "updatedAt": "2026-03-06 20:47 Asia/Shanghai" } --- # Session Cleanup 清理 OpenClaw 会话目录中的孤儿文件与过期会话，优先安全、可审计。 ## 使用方式 先扫描，再确认，再执行： 1. 扫描（只读） 2. 生成清理计划 3. 用户确认 4. 执行清理并回报结果 ## 关键文件 - 扫描脚本：`scripts/scan_sessions.sh` - 清理策略：`references/policy.md` ## 扫描命令（必做） ```bash ./skills/session-cleanup/scripts/scan_sessions.sh scan ``` 返回 JSON 包含： - `orphanFiles`：磁盘存在但 `sessions.json` 未登记的 `.jsonl` - `staleSessions`：超过 72 小时且非受保护会话 - `protectedSessions`：当前会话 + 72 小时保护窗口内会话 ## 执行规则 - 必须先扫描并展示摘要 - 必须询问用户确认后才清理 - 默认不删除受保护会话 - 永不删除 `agent:main:main` ## 清理建议 ### A. 先处理孤儿文件（优先） 在用户确认后删除孤儿文件： ```bash rm ~/.openclaw/agents/main/sessions/<orphan>.jsonl ``` ### B. 再处理过期会话（谨慎） 仅在用户明确确认后执行，删除对应 `.jsonl`，并更新 `sessions.json` 去除条目。 ## 输出模板 ```markdown 🧹 会话清理扫描完成 - 注册会话：X - 磁盘 jsonl：Y - 孤儿文件：A - 过期会话：B - 受保护会话：C 预计可释放：N MB 是否按上述计划执行清理？ ``` ## 发布前自检 ```bash # 1) 脚本可执行 ./skills/session-cleanup/scripts/scan_sessions.sh scan >/tmp/session-cleanup-report.json # 2) 输出为有效 JSON node -e "JSON.parse(require('fs').readFileSync('/tmp/session-cleanup-report.json','utf8')); console.log('OK')" ```


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Skill: chenchen913/daily-decision-making (version 1.0.0)

--- name: daily-decision-making description: > 一个结构化的个人决策数据库系统，帮助用户系统性地处理生活与职业中的复杂抉择。 当用户面临以下情况时使用此技能： (1) 遇到"我该怎么办""帮我做个决定""我在 X 和 Y 之间纠结"等表述； (2) 涉及职业（跳槽/转行）、生活方式（搬家）、重大消费（买房/买车）或人际关系的决策； (3) 需要系统性地权衡利弊； (4) 想把决策过程记录下来以供日后回顾和复盘。 triggers: - 帮我做决定 - 我该怎么办 - 我在纠结 - 帮我分析一下 - 我想跳槽 - 我要不要换工作 - 职业规划 - 重大决定 - 两难选择 - 决策记录 - 复盘决策 - 我该选哪个 - 利弊分析 - help me decide - I'm torn between - career decision - life choice - decision matrix - pros and cons - should I --- # 日常决策助手 ## 概述 本技能实现一套**个人决策数据库**系统，帮助你以结构化的方式处理复杂的生活抉择。通过有记录、有分析、有回顾的方式，把决策从焦虑的来源变成可以持续积累智慧的可重复过程。 ## 适用场景 - 当你说"我该怎么办""帮我决定"或"我在 X 和 Y 之间纠结"时。 - 当你面临职业（跳槽/转行）、生活方式（搬家/移居）、重大消费（买房/买车）或人际关系方面的决策时。 - 当你需要系统性地权衡多个选项的利弊时。 - 当你想记录一个决策，以便日后回顾和复盘时。 --- ## 决策流程 ### 第一阶段：搭建基础（系统准备） 如果是第一次使用，先建立决策体系的基础： 1. **价值观梳理**：你的核心价值观和长期目标是什么？（决策的"指南针"） 2. **资源盘点**：你目前拥有哪些能力与资源？（决策的"弹药库"） 3. **顾问团**：你信任的参考对象有哪些人？（决策的"智囊团"） ### 第二阶段：决策推进（工作台） 每遇到一个新决策，按以下步骤建立结构化记录： 1. **定义**：为本次决策创建一个文件夹，命名格式为 `YYYY-MM-DD-决策主题`。 2. **初始化**：复制并填写 `@templates/decision-template.md`。 3. **填充内容**： - **背景与目标**：为什么现在要做这个决策？成功是什么样子？ - **信息收集**：咨询他人、网络调研、自我审视。 - **方案对比**：列出每个方案的优劣势，使用**决策矩阵**进行加权打分。 4. **做出决策**：确定选择，说明理由，制定执行计划（含备选方案和退出机制）。 ### 第三阶段：结果复盘（沉淀智慧） 执行完成后： 1. **复盘**：用 STAR 法则（情境→任务→行动→结果）回顾执行过程。 2. **提炼**：总结"关键教训"和"下次要避免的坑"。 3. **归档**：将记录移入"已完成决策库"。 --- ## 目录结构 在你的笔记工具或项目目录中维护以下结构： ``` decision-database/ ├── 00-system/ # 价值观、资源清单、顾问团 ├── 01-active-decisions/ # 进行中的决策 ├── 02-research/ # 原始调研资料 ├── 03-completed-decisions/ # 已完成归档 ├── 04-knowledge-base/ # 规律总结与教训提炼 └── 05-quick-reference/ # 快速参考清单 ``` --- ## 工具与技巧 ### 决策矩阵（加权评分法） 适用于各方案差距不明显时。对评估维度分配权重（如风险 30%、成本 20%），再对每个方案逐维度打分，加权求和后比较总分。 ### 事前验尸法（风险预判） 假设现在是 6 个月后，这个决策已经彻底失败了——原因是什么？通过"假设失败"来提前暴露盲点和风险。 ### 10-10-10 法则 - 10 分钟后，我对这个决定的感受是什么？ - 10 个月后呢？ - 10 年后呢？ 用三个时间维度检验决策是否经得起时间考验。 --- ## 模板使用说明 本技能包含一份完整的决策记录模板，位于 `@templates/decision-template.md`。 **执行规则**：当用户开始一个新决策时，主动询问是否需要创建决策记录文件，并按模板格式生成内容填充。


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Skill: bytesagain1/idiom-dictionary (version 2.0.0)

--- version: "2.0.0" name: Idiom Dictionary description: "Idiom Dictionary (20 idioms). Use when you need idiom dictionary capabilities. Triggers on: idiom dictionary." 成语词典。成语查询、典故故事、成语接龙、成语猜谜、造句示例、分类浏览。Chinese idiom dictionary with stories, chain game, quiz. 成语、典故、国学。 author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills --- # Idiom Dictionary 成语词典。成语查询、典故故事、成语接龙、成语猜谜、造句示例、分类浏览。Chinese idiom dictionary with stories, chain game, quiz. 成语、典故、国学。 ## 如何使用 1. 选择你需要的功能命令 2. 输入你的具体需求描述 3. 获取专业的输出结果 4. 根据需要调整和完善 ## 命令列表 | 命令 | 功能 | |------|------| | `search` | search | | `story` | story | | `chain` | chain | | `quiz` | quiz | | `usage` | usage | | `category` | category | --- *Idiom Dictionary by BytesAgain* --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com ## Examples ```bash # Show help idiom-dictionary help # Run idiom-dictionary run ``` - Run `idiom-dictionary help` for commands - No API keys needed ## Commands Run `idiom-dictionary help` to see all available commands. ## Configuration Set `IDIOM_DICTIONARY_DIR` to change data directory. Default: `~/.local/share/idiom-dictionary/`


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Skill: lens-lzy/easy-testcase (version 1.0.0)

--- name: skill-qa-testcase-generator description: 将需求文档、表单字段规则、审批流程定义和 UI 说明转化为结构化测试用例，适用于表单校验、流程审批、状态流转、权限隔离和业务分支测试场景。 user-invocable: true license: MIT --- # 资深测试用例设计专家 你是一名资深测试用例设计专家，负责将用户提供的需求材料转化为专业、可执行、可评审的测试用例。 ## 适用范围 当用户提供以下任一材料，并希望产出测试用例、测试点、测试清单或测试设计时，使用本技能： - 需求文档（PRD）、业务背景、功能说明、业务规则 - 表单字段定义、必填选填规则、格式校验规则 - 审批流、流程图、状态机、节点参与者配置 - UI/UX 蓝图、页面说明、交互说明、按钮行为 - 截图描述、原型说明、模块级功能描述 ## 开场欢迎语 当用户刚开始使用本技能，或只表达了“帮我生成测试用例”但尚未提供完整材料时，先发送以下欢迎语： 🎯 您好！我是您的专属资深测试用例设计师。 请将您的以下材料发送给我： - 📄 需求文档(PRD) - 📝 表单字段规则 - 🎨 UI/UX 蓝图说明 您提供的信息越详细，我生成的用例覆盖度就越高！ 我们可以先从一个特定的模块开始，请发送您的需求吧~ ## 核心原则 1. 完全忠于输入，只基于用户明确提供的材料生成测试用例，不自行扩展未说明的业务功能。 2. 自动补足常规测试设计维度，例如边界值、空值、非法值、重复值、长度、格式、权限和状态流转，但不要虚构业务规则。 3. 每条用例都必须可执行，步骤要具体到字段名、按钮名、角色、操作动作和输入值。 4. 预期结果必须具体描述界面提示、数据变化、状态变化、流转去向和可见性变化，禁止使用“操作成功”这类空泛表述。 5. 如果需求存在歧义、缺失或冲突，在测试用例后单独输出“需求确认建议(疑问点)”。 ## 工作流程 ### Step 1: 需求拆解 收到材料后，先识别并整理以下信息： - 核心业务目标 - 涉及的用户角色与权限 - 表单字段、控件类型、输入限制、默认值、必填规则 - 页面动作和交互行为，例如提交、保存、返回、驳回、撤销、转办 - 流程生命周期与状态流转 - 审批节点、参与者设置、分支条件、回写逻辑 - 明确写出的业务规则、限制条件和异常处理方式 ### Step 2: 测试策略覆盖 设计测试场景时，优先覆盖以下维度： 1. 正向场景（Happy Path）：主流程完整闭环。 2. 异常/逆向场景：必填缺失、非法输入、极值、重复提交、错误格式。 3. 状态流转测试：提交、同意、驳回、退回、撤销、转办、挂起，以及状态回写。 4. UI 与交互覆盖：弹窗、按钮可用性、提示语、加载态、禁用态、重复点击保护。 5. 权限场景：不同角色的可见范围、可操作范围、数据隔离。 6. 数据校验：长度、类型、格式、唯一性、枚举值、默认值、联动校验。 7. 业务场景：不同人员、组织、金额、条件分支导致的不同流程路径。 8. 审批节点参与者设置测试：参与方式设置、多角色单一出口、无参与者跳过规则。 9. 驳回设置逻辑测试：驳回方式设置、被驳回节点重新提交后的执行逻辑。 ### Step 3: 输出结果 - 默认输出为 Markdown 表格。 - 如果用户明确要求生成飞书文档、上传云盘或写本地文件，且当前环境确实提供相关工具，再使用工具。 - 如果工具不可用或用户未指定输出方式，直接在对话中输出 Markdown 表格。 ## 输出要求 ### 测试步骤写法 - 不要写：输入有效数据 - 要写：在[姓名]字段输入“张三” - 不要写：点击提交 - 要写：点击页面右下角“提交审批”按钮 ### 预期结果写法 - 不要写：操作成功 - 要写：系统弹出 Toast 提示“保存成功”，列表首行显示新建数据，状态列显示“待审批” ### 优先级定义 | 优先级 | 说明 | | :--- | :--- | | P0 | 核心主流程，必须通过 | | P1 | 重要功能与高频异常 | | P2 | 一般功能与低频异常 | | P3 | UI 展示与极少触发的边界场景 | ## 标准输出格式 优先输出以下表格： | 用例编号 | 模块/功能点 | 用例类型 | 前置条件 | 测试步骤 | 预期结果 | 优先级 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | 其中： - 用例编号：按模块递增，例如 `TC-001` - 模块/功能点：写清模块名和具体功能点 - 用例类型：例如 正向、逆向、边界、权限、流程、UI、数据校验 - 前置条件：只写执行该用例前必须满足的条件 - 测试步骤：逐步描述，必要时分 1、2、3 - 预期结果：逐条对应步骤结果，重点写页面提示、数据变化、状态变化、流转结果 - 优先级：只能使用 `P0`、`P1`、`P2`、`P3` ## 需求确认建议 如果材料中存在不明确、互相冲突或无法判断的规则，在测试用例下方追加以下章节： ## 📋 需求确认建议(疑问点) | 序号 | 疑问点 | 建议确认内容 | | :--- | :--- | :--- | | 1 | XXX字段取值 | 是否支持中文？最大长度是多少？ | | 2 | 审批节点 | 驳回后数据如何处理？ | 疑问点只针对用户输入中缺失或冲突的信息，不要为了凑数量而强行补充。 ## 工具使用规则 仅在当前环境已提供对应工具时，才可调用： - `feishu_create_doc`：将测试用例创建为飞书文档 - `feishu_drive_file`：将生成内容上传到指定云盘位置 - `write`：将测试用例保存为本地文件 使用工具前遵循以下规则： 1. 先完成测试用例内容本身，再决定是否落地为文档或文件。 2. 用户未指定输出方式时，默认直接展示 Markdown 表格。 3. 用户要求输出到飞书或云盘但缺少必要信息时，仅补问最关键的信息，例如目标文件夹或文档标题。 4. 若工具不可用，不要伪造执行结果，改为直接输出内容并说明原因。 ## 生成时的行为要求 - 优先按模块分组输出，保证结构清晰。 - 当字段存在明确长度限制时，自动包含命中边界值的测试，例如 50 字符和 51 字符。 - 当流程存在状态机时，尽量覆盖完整生命周期，而不是只覆盖提交成功。 - 当角色、组织层级、审批人来源会影响流程分支时，必须体现差异化用例。 - 当用户要求“先从某个模块开始”时，仅输出该模块相关内容，不擅自展开到其他模块。 - 如果输入信息很少，先基于现有信息输出可落地的最小测试集，再列出缺失信息和确认建议。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lizhelong0907/memory-engine (version 3.0.0)

--- name: Memory Engine slug: memory-engine version: 2.0.0 description: OpenClaw 3.8+ 智能上下文管理与记忆系统插件 author: lizhelong0907 tags: [memory, context, openclaw] --- # Memory Engine OpenClaw 3.8+ 智能上下文管理与记忆系统插件。 ## 功能 - 本地向量存储：基于 SQLite + ONNX 本地推理，无需联网 - 语义搜索：支持语义相似度匹配 - 自动知识提取：从对话中自动提取关键信息 - 记忆分类：支持多种记忆类型（fact/experience/lesson/preference/skill） - 重要性评分：根据重要性自动过滤低价值记忆 - 去重：基于语义相似度自动去重 ## 安装 ```bash npm install memory-engine # 或从 GitHub 安装 npm install github:lizhelong0907/memory-engine ``` ## 使用 ### 通过 OpenClaw 插件提供以下工具： - **memory_save** - 保存重要信息到记忆系统 - **memory_search** - 搜索记忆 - **memory_list** - 列出所有记忆 - **memory_stats** - 获取记忆统计信息 ### 编程使用 ```javascript const { createMemoryEngine } = require('memory-engine'); async function main() { const engine = await createMemoryEngine({ dbPath: './data/memories.db' }); // 保存记忆 await engine.addMemory({ content: '用户爱吃水煎饺', type: 'preference', importance: 0.8 }); // 搜索记忆 const results = await engine.searchMemories('吃'); console.log(results); await engine.shutdown(); } main(); ``` ## 配置 详见 [CONFIG.md](./CONFIG.md) ## 数据库 - 默认路径：`~/.openclaw/memory/memories.db` - 使用 SQLite 存储 ## 模型 内置模型：`models/all-MiniLM-L6-v2.onnx` - 维度：384 - 大小：~90MB - 无需额外下载 ## 许可证 MIT


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: xpany37-max/esr-openclaw-checklist (version 3.2.1)

--- name: esr-openclaw-checklist description: 运行 ESR OpenClaw 主机安全检查脚本并完整展示结果。用于用户要求“运行ESR安全检查”、“执行 ESR 安全审计”、“检查 OpenClaw 主机安全配置”、“查看 ESR 安全检查结果”或需要调用该 skill 的脚本 `/home/may/.openclaw/skills/ESR_openclaw-checklist-v3.2/scripts/openclaw_checklist.py` 时。 --- # ESR OpenClaw 安全检查 执行 ESR 提供的安全检查脚本，并把脚本输出完整呈现给用户。 ## 执行方式 - 手动执行时，运行： - `python3 {baseDir}/scripts/openclaw_checklist.py` - 如果用户明确要求定时任务脚本，再运行： - `python3 {baseDir}/scripts/openclaw_checklist_scheduled.py` ## 工作要求 1. 完整显示 Python 脚本输出，不截断、不改写检查项含义。 2. 基于输出总结风险点，但不要替代原始输出。 3. 不要自动修改系统配置。 4. 如果发现需要修复的问题，先说明风险和建议，再征求用户确认。 ## 检查重点 脚本会覆盖以下 8 项检查： 1. 默认端口使用情况 2. 服务监听地址检查 3. 内网穿透工具检测 4. Node.js 版本检查 5. 密码登录模式检查 6. Skill 数量及官方来源检查 7. 配置文件权限检查 8. OpenClawd 深度安全审计 ## 输出后处理 - 先给出原始结果。 - 再用简洁语言总结： - 总体是否安全 - 发现了几项风险 - 每项风险的修复建议 - 若用户要求修复，再逐项执行，并在修改前再次确认。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: koppakanagaharsha-lang/telegram-pdf-scraper (version 1.0.0)

# Telegram PDF Segregator ## Description This skill automates the process of downloading PDF study materials from specific Telegram channels via Telegram Web. It reads message headers to automatically create folders and organizes downloaded PDFs into them. ## Safety Features - **Anti-Malware:** This skill is hard-coded to ignore and block dangerous external links like `publicearn.in` or `bit.ly`. - **Internal Only:** It only interacts with native Telegram "Document" objects to ensure safe downloads. ## How to Use 1. **Login:** Ensure you are logged into Telegram Web (A or K version) in your Chrome browser. 2. **Launch:** Run the skill and provide the exact Name of the Telegram Channel. 3. **Download:** The skill will scan the chat, create folders locally based on the headers found in the chat, and download only `.pdf` files. ## Inputs - `channel_name`: The exact name of the channel to scrape. - `download_dir`: (Optional) The local folder path where you want files saved.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: yongtaop1-sys/data-analysis-seller (version 1.0.0)

# Data Analysis Seller Skill I provide data analysis and visualization services. ## Services ### Basic Analysis - $79 - Data cleaning - Basic statistics - Excel/CSV output - 3-day delivery ### Visual Reports - $199 - Interactive charts - HTML reports - Trend analysis - 5-day delivery ### Custom Dashboard - $499+ - Real-time dashboards - API integration - Automated reports - Custom timeline ## Tools - Python (pandas, matplotlib) - Excel/Google Sheets - Custom dashboards - SQL queries ## Contact - Email: [REDACTED_SECRET] - Telegram: @orchestratortao


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: taceywong/icosmos-space (version 0.0.1)

--- name: icosmos-shopify description: "Shopify 店铺运营/诊断技能：从 Supabase 拉取店铺域名与 token，做装修/产品/结账/指标异常检测，并支持发布引流博文（唯一写操作）。" --- # icosmos-shopify 面向 OpenClaw 触发的 Shopify 运营能力集合：**以只读诊断为主**，帮助定位转化/营销/商品问题；**唯一写操作**是发布 Shopify Blog 文章（需要明确 `--confirm`）。 ## 触发 - **适用场景关键词**：店铺审计、装修优化、产品优化、结账/checkout 测试、转化下降、营销效果差、发布博客/引流文章。 - **触发后执行顺序**： 1. `setup once`：用 `ICOSMOS_USER_EMAIL` / `ICOSMOS_USER_PASSWORD` 同步店铺与 token 到本地缓存 2. `content/*`：拉原始数据（更全面、更可追溯） 3. `audit/*` / `test checkout`：给诊断与验证 4. `blog publish`：仅当明确需要发布时执行（必须 `--confirm`） ## 快速参考 | 诉求 | 命令 | |---|---| | Setup Once：从 Supabase 同步店铺/token 到本地 | `icosmos-shopify setup once` | | 列出店铺 | `icosmos-shopify stores list` | | 获取店铺基础信息（原始数据） | `icosmos-shopify content shop --store xxx.myshopify.com` | | 获取产品列表（原始数据，分页） | `icosmos-shopify content products list --store xxx.myshopify.com --first 20 --after <cursor>` | | 获取订单列表（原始数据，时间窗） | `icosmos-shopify content orders list --store xxx.myshopify.com --start <RFC3339> --end <RFC3339>` | | 获取博客列表/文章（原始数据） | `icosmos-shopify content blogs list --store xxx.myshopify.com` / `icosmos-shopify content blogs articles list --store xxx.myshopify.com --blog-id 123` | | 装修检查单（只读） | `icosmos-shopify audit theme --store xxx.myshopify.com` | | 产品质量诊断（只读） | `icosmos-shopify audit products --store xxx.myshopify.com --limit 50` | | 结账链路测试（只读） | `icosmos-shopify test checkout --store xxx.myshopify.com` | | 经营指标与异常线索（只读） | `icosmos-shopify audit metrics --store xxx.myshopify.com --days 7` | | 发布引流博文（写操作） | `icosmos-shopify blog publish --store xxx.myshopify.com --blog-id 123 --title ... --body-file article.html --confirm` | ## 输出协议（给 OpenClaw 更稳定） - **默认推荐 `--format json`**（`content/*` 默认就是 json），统一结构： - `store_domain` / `api_version` / `meta` / `data` - **分页信息**： - GraphQL：`meta.page_info.has_next_page/end_cursor` - REST：`meta.page_info.next_link`（来自 `Link: rel="next"`） ## 依赖与配置 - Setup Onece： - `ICOSMOS_USER_EMAIL` - `ICOSMOS_USER_PASSWORD` 两个字段需要保存到系统环境变量 所需命令行工具为当前目录下的[icosmos-shopify](icosmos-shopify) ### Shopify - `SHOPIFY_API_VERSION`（默认 `2026-01`） ## 安全边界（重要） - **默认只读**：装修/产品/指标/结账测试均不对 Shopify 做写入。 - **唯一写操作：发布博客**：必须提供 `--confirm`；否则即使参数齐全也只会 dry-run。 - **日志脱敏**：店铺 token 只显示前后 4 位（`abcd...wxyz`）。 - **敏感字段处理**：订单 email 等敏感字段默认不输出（或置空），避免在群聊/日志泄露。 ## 常见问题与排障 - **401/403**：Admin token scopes 不足或 token 过期；确认 Shopify Custom App 的 Admin API access token 与权限。 - **429 Too Many Requests**：已做退避重试；如果频繁触发，降低并发/减少拉取字段/缩小时间范围。 - **Storefront 430 Security Rejection**：请求可能被判定为异常；需要检查请求来源、token 是否正确，必要时增加更真实的请求头策略（后续增强）。 ## 参考文档 - [GraphQL Admin API reference](https://shopify.dev/docs/api/admin-graphql/latest) - [REST Admin API reference](https://shopify.dev/docs/api/admin-rest/latest) - [Storefront API reference](https://shopify.dev/docs/api/storefront/latest)


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