OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: abdullah944/npc-dialogue-writer-skill (version 0.1.0)

--- name: "NPC Dialogue Writer Skill" version: 0.1.0 slug: "npc-dialogue-writer-skill" description: "Guides structured help for NPC Dialogue Writer using clear templates, checks, and safe defaults (category: Game Writing)." category: "Game Writing" tags: - "game" - "npc-dialogue-writer" - "openclaw" - "templates" generated: "2026-05-25" --- ## Purpose Guides structured help for NPC Dialogue Writer using clear templates, checks, and safe defaults (category: Game Writing). ## When to use - When you want structured guidance in the "Game Writing" area. - When you need copy-paste-safe templates rather than improvised shell commands. - When you want repeatable prompts the agent can follow without external scraping. ## Safety rules - Do not collect passwords, OTPs, private keys, wallets, seeds, or session secrets. - Do not propose remote installers that execute unseen code or chained download-and-run snippets. - Keep outputs factual and reversible: prefer checklists over irreversible destructive actions. ## Inputs - Your goal in one paragraph (no secrets). - Optional constraints: audience, tone, length, deadline. - Optional pasted notes you own the rights to (keep PII minimal). ## Output format - A concise plan - Numbered checklist - Short next-actions list - Optional draft copy blocks you can edit ## Example prompts - Help me outline a concise plan using the NPC Dialogue Writer approach. - Critique my draft outputs and suggest safer, clearer wording for NPC Dialogue Writer. - Produce a checklist I can reuse weekly for NPC Dialogue Writer without requesting private data. ## Support / Donate If this skill helps your workflow, you can support maintenance here: - PayPal: https://www.paypal.com/donate/?hosted_button_id=MJHCRZA9Z4X7Y

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  "slug": "npc-dialogue-writer-skill",
  "name": "NPC Dialogue Writer Skill",
  "version": "0.1.0",
  "tags": [
    "game",
    "npc-dialogue-writer",
    "openclaw",
    "templates"
  ],
  "category": "Game Writing",
  "changelog": [
    {
      "version": "0.1.0",
      "date": "2026-05-25",
      "notes": "Generated from local idea bank (no AI). Pending Telegram approval."
    }
  ]
}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: netkiller/elastolink (version 1.0.0)

--- name: elastolink description: Elastolink 魔簧会议助手 MCP 服务器。Use when working with the elastolink project at D:\workspace\demo\elastolink or when needing to call elastolink MCP tools. Triggers on elastolink, 魔簧, ideasprite, MCP tools, 会议, meeting, or any task involving the elastolink meeting service. --- # Elastolink 魔簧会议助手 ## Overview Elastolink MCP 服务器，提供会议相关的工具：查看会议列表、会议内容、导出 Markdown/Office 文档等。 **完全自动化执行** — Skill 内置脚本，无需手动 curl。 ## Token 管理 - **Token 文件:** `D:\workspace\demo\elastolink\.env` - **脚本目录:** `D:\workspace\demo\elastolink\scripts\` ### Token 检查流程 1. 运行 `node D:\workspace\demo\elastolink\scripts\get-token.cjs` 2. 如果输出 `NO_TOKEN` → 询问用户输入 Token，并保存： - 用户输入 Token（格式：sk-xxx） - 运行 `node D:\workspace\demo\elastolink\scripts\set-token.cjs <token>` 3. 继续执行 ## 可用工具（自动调用） | 工具 | 功能 | 调用方式 | |------|------|----------| | `lists` | 会议列表 | `node D:\workspace\demo\elastolink\scripts\mcp-call.cjs lists` | | `status` | 设备状态 | `node D:\workspace\demo\elastolink\scripts\mcp-call.cjs status` | | `detail` | 会议内容详情 | `node D:\workspace\demo\elastolink\scripts\mcp-call.cjs detail '{"meeting_id":"xxx"}'` | | `markdown` | 导出 Markdown | `node D:\workspace\demo\elastolink\scripts\mcp-call.cjs markdown '{"meeting_id":"xxx"}'` | | `office` | 导出 Office 文档 | `node D:\workspace\demo\elastolink\scripts\mcp-call.cjs office '{"meeting_id":"xxx"}'` | | `tools` | 列出所有工具 | `node D:\workspace\demo\elastolink\scripts\mcp-call.cjs tools` | ## 自动化工作流 ### 场景1：用户问「魔簧有哪些功能」 1. 检查 Token（get-token.cjs） 2. Token 不存在 → 提示输入并保存（set-token.cjs） 3. Token 存在 → 运行 `mcp-call.cjs tools` 4. 解析 JSON 结果，格式化展示给用户 ### 场景2：用户问「帮我查会议列表」 1. 检查 Token 2. Token 不存在 → 提示输入 3. Token 存在 → 运行 `mcp-call.cjs lists` 4. 解析 JSON 结果，格式化展示会议列表 ### 场景3：用户问「查看某个会议的内容」 1. 检查 Token 2. 运行 `mcp-call.cjs detail '{"meeting_id":"<id>"}'` 3. 展示结果 ### 场景4：导出会议文档 - Markdown: `mcp-call.cjs markdown '{"meeting_id":"<id>"}'` - Office: `mcp-call.cjs office '{"meeting_id":"<id>"}'` ## 项目结构 ``` D:\workspace\demo\elastolink\ ├── .env # Token 存储（自动管理） ├── .session # Session ID（自动管理） ├── scripts\ │ ├── mcp-call.cjs # MCP 调用主脚本 │ ├── get-token.cjs # 读取 Token │ └── set-token.cjs # 保存 Token ├── references\ │ └── mcp-tools.md # 工具详细文档 └── SKILL.md # 本文件 ``` ## 执行原则 - **始终使用脚本执行**，不要手动 curl - Token 由脚本自动管理，AI 不需要处理 token 字符串 - Session ID 由 mcp-call.cjs 自动管理 - 所有结果都是 JSON，解析后展示给用户


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ffffff9331/eth-price-predictor (version 1.0.0)

--- name: eth-price-predictor description: ETH价格预测 - 日/周涨跌方向预测，技术指标+链上数据。每次调用0.003 USDT。 version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: env: - SKILLPAY_API_KEY --- # ETH 价格预测器 **以太坊专属预测工具** - 日/周级别涨跌预测 ## 特点 - 技术指标分析（RSI、MACD、布林带） - 链上数据参考（Gas费、DeFi锁仓） - 多时间周期（日线、周线） - ETF资金流向 ## 收费模式 每次调用 **0.003 USDT**（约0.021元人民币） ## 使用方法 ```bash # 日线预测（默认） node scripts/predict.js # 周线预测 node scripts/predict.js weekly # 查看ETF资金流向 node scripts/predict.js etf ``` ## 输出示例 ``` ════════════════════════════════════════════════════ 📊 ETH 日线预测 ════════════════════════════════════════════════════ 当前价格: $3,842.15 预测周期: 24小时 🎯 预测: 涨 📈 置信度: 72% 技术指标: ✅ RSI(58.2) 偏多 → 看涨 ✅ MACD 金叉形成 → 看涨 ➖ BOLL 中轨附近 → 震荡 ✅ Volume +18% 放量上涨 链上数据: Gas费: 32 Gwei (中等) DeFi锁仓: +2.3% (资金流入) ETF净流入: +$45M 建议: BUY YES 止损: $3,750 止盈: $3,950 ════════════════════════════════════════════════════ ``` ## SkillPay 配置 环境变量： - `SKILLPAY_API_KEY` - SkillPay API密钥


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: malicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: libaoming/zhipin-phone-extractor (version 1.0.0)

--- name: zhipin-phone-extractor description: Automatically extract phone numbers from BOSS直聘 (zhipin.com) chat messages. Use when: (1) User needs to collect phone numbers from recruiter messages, (2) User wants to batch extract contact info from BOSS直聘, (3) User mentions "BOSS直聘", "zhipin", "提取手机号", "招聘消息", "猎聘" (job hunting context). --- # BOSS直聘手机号提取器 从 BOSS直聘 (zhipin.com) 的聊天消息中自动提取手机号，帮助求职者快速收集 HR 联系方式。 ## 快速开始 ### 前置条件 - 已登录 BOSS直聘网页版（需要先手动登录一次） - 浏览器自动化工具（Playwright） ### 基本使用 ```bash # 提取所有新消息中的手机号 python scripts/extract_phones.py # 提取并保存到指定文件 python scripts/extract_phones.py --output ~/Desktop/phones.txt ``` ## 工作流程 ### 1. 检测新消息 - 打开浏览器访问 zhipin.com - 导航到消息页面 - 识别未读消息（红点标记） ### 2. 提取手机号 - 遍历每条新消息 - 使用正则表达式匹配手机号：`1[3-9]\d{9}` - 去重并验证格式 ### 3. 保存结果 - 默认保存到 `~/Desktop/猎聘手机号记录.txt` - 追加模式，不覆盖已有数据 - 格式：`姓名 - 手机号 - 提取时间` ## 使用场景 ### 场景 1: 批量收集 HR 联系方式 ``` 用户: 帮我提取 BOSS直聘上所有新消息里的手机号 → 执行脚本，自动打开浏览器，提取所有手机号 ``` ### 场景 2: 定期检查新消息 ``` 用户: 检查一下猎聘有没有新的手机号 → 执行脚本，只提取新增的手机号 ``` ### 场景 3: 导出到指定位置 ``` 用户: 把 BOSS直聘的手机号导出到我的工作目录 → python scripts/extract_phones.py --output ~/workspace/contacts.txt ``` ## 注意事项 1. **登录状态**：首次使用需要手动登录 BOSS直聘，之后会保持登录状态 2. **频率限制**：避免频繁请求，建议间隔 5-10 分钟 3. **隐私保护**：提取的手机号仅保存在本地，不会上传到任何服务器 4. **反爬机制**：如遇验证码，需要手动处理 ## 脚本说明 ### scripts/extract_phones.py 主脚本，负责： - 启动浏览器（使用 Playwright） - 导航到消息页面 - 提取手机号 - 保存到文件 ### 参数说明 - `--output`: 指定输出文件路径（默认：`~/Desktop/猎聘手机号记录.txt`） - `--headless`: 无头模式运行（不显示浏览器窗口） - `--limit`: 限制提取的消息数量 ## 故障排查 ### 问题 1: 浏览器无法启动 ```bash # 安装 Playwright 浏览器 playwright install chromium ``` ### 问题 2: 登录失效 - 手动打开浏览器访问 zhipin.com - 重新登录 - 再次运行脚本 ### 问题 3: 提取不到手机号 - 检查消息中是否真的包含手机号 - 部分手机号可能以图片形式发送（需要 OCR 支持） ## 输出示例 ``` === BOSS直聘手机号提取报告 === 时间: 2026-03-11 14:44:00 新消息数: 5 提取手机号: 3 1. 张经理 - 13800138000 - 腾讯科技 2. 李HR - 13900139000 - 字节跳动 3. 王总 - 13700137000 - 阿里巴巴 已保存到: ~/Desktop/猎聘手机号记录.txt ``` ## 扩展功能 ### 配合心跳自动检查 可以将此脚本集成到 HEARTBEAT.md 中，定期自动检查新消息： ```json { "lastChecks": { "zhipin": "2026-03-11T14:44:00+08:00" } } ``` ### 与其他平台集成 参考此脚本，可以扩展支持： - 猎聘 (liepin.com) - 智联招聘 (zhaopin.com) - 拉勾 (lagou.com)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: sunshine-del-ux/secure-api-starter (version 1.0.0)

# Secure API Starter Production-ready secure API template. ## Features - **Authentication** - JWT, API keys, OAuth2 - **Authorization** - Role-based access control - **Rate Limiting** - Per-user, per-IP - **Input Validation** - Schema validation - **Logging** - Request/response logs - **Error Handling** - Structured errors ## Quick Start ```bash # Create API ./create-api.sh my-api # Add authentication ./create-api.sh my-api --auth jwt # Add rate limiting ./create-api.sh my-api --rate-limit 100 ``` ## Auth Methods - JWT tokens - API keys - OAuth2 (Google, GitHub) - Session-based ## Requirements - Node.js 18+ - TypeScript ## Author Sunshine-del-ux


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jaxint/exec-reducer (version 1.0.0)

# exec-batch-skill ## 功能 封装常用操作为可复用工具，减少exec调用 ## 触发条件 当需要批量处理文件、搜索、写入时使用 ## 使用方法 ```python # 读取文件 python exec-batch-skill.py read <filepath> # 写入文件 python exec-batch-skill.py write <filepath> <content> # 搜索 python exec-batch-skill.py search <query> ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cnxufei-tech/daily-review-assistant (version 1.0.0)

--- name: daily-review-assistant description: Generate A-share daily review report (stock-analysis/daily_review.py). Supports --email. metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈", "requires": { "bins": ["python3"] } } } --- # 每日复盘小助手 ## 功能 生成 A 股每日复盘 Markdown 报告（基于 AkShare），并可选通过 SMTP 发送邮件。 包含： - 全市场概览（指数、涨跌家数、成交额等） - 连板统计与明细（含成交额/换手/封板时间） - 板块涨幅榜（行业板块；失败时回退概念板块） - 龙虎榜（标题带总数；列出全部净买入个股，含涨幅；并附“其他上榜”简表） - 舆情监控（涨停股新闻标题关键词打分） - 次日策略 ## 使用方式 ### 命令触发（推荐） - 生成报告：`/daily-review 2026-02-27` - 发送邮件：`/daily-review 2026-02-27 --email` - 不传日期：默认今日 由助手在工作区执行：`python3 stock-analysis/daily_review.py <date> [--email]`。 ### 手动生成 在工作区运行： ```bash python3 stock-analysis/daily_review.py 20260227 ``` 日期支持： - `YYYYMMDD` - `YYYY-MM-DD` - 不传日期：默认今日 ### 发送邮件（可选） ```bash python3 stock-analysis/daily_review.py 20260227 --email ``` 邮件配置文件： - 默认：`stock-analysis/email_config.json` - 可用环境变量覆盖：`DAILY_REVIEW_EMAIL_CONFIG=/path/to/email_config.json` SMTP 密码（授权码）从环境变量读取： - 默认：`SMTP_PASSWORD` 配置示例： - `stock-analysis/email_config.example.json` ## 输出 - 报告保存路径：`stock-analysis/reports/YYYYMMDD.md` ## 依赖 - Python 3 - `akshare` ## 注意 - AkShare 数据源偶发断连，脚本已对板块接口做退避重试与回退。 - 邮件发送使用 SMTP，建议使用服务商的“授权码”而不是登录密码。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lotuspaladin-lab/vbt-report (version 2.2.0)

--- name: vbt-report description: >- VectorBT 向量化回测 HTML 报告生成器 v2.2.0。单只模式：一键生成含净值曲线、回撤曲线、TOP策略对比的交互式报告。 批量模式：从 CSV/XLS/XLSX 或字符串批量处理多只股票，4进程并行加速，生成带VBT判定筛选、列排序、搜索功能的统一索引页。 v2.2新增：XDXR精确前复权、腾讯API、北交所、并行加速、三合一输入方式。 Based on VectorBT v2.1 + TDX A股数据。 --- # VectorBT 报告生成器 (vbt-report) v2.2.0 ## 概述 基于 VectorBT v2.1 的 A 股多策略回测工具，支持两种模式： - **单只模式** — 对单只股票运行全部策略回测，生成含 Plotly 交互式图表的完整 HTML 报告 - **批量模式** — 从 CSV/Excel 文件批量处理多只股票，生成统一的索引页 + 各股报告 ## 数据来源（自动补全） 报告生成时按以下优先级自动获取/补全数据，**无需手动干预**： | 优先级 | 数据源 | 说明 | |--------|--------|------| | 1 | 本地通达信 `.day` 文件 | 主数据，通过 `mootdx` 读取 | | 2 | 通达信服务器直连 (`tdxpy`) | 连接 `110.41.147.114:7709` 获取最新日K线 | | 3 | 新浪财经 API | 前复权日K线，无需 token，稳定可用 | | 4 | AKShare 兜底 | `stock_zh_a_hist()` 历史数据，最后兜底 | - 本地数据截止日期距今天超过 4 天时，自动触发网络补全 - 网络数据获取后与本地数据拼接并自动去重 - 依赖：`tdxpy`（优先级2）、`requests`（优先级3）、`akshare`（优先级4） ## 依赖 ```bash pip install vectorbt pandas numpy plotly mootdx tdxpy requests akshare openpyxl ``` - `tdxpy` — 通达信服务器直连（网络补全优先级2） - `requests` — 新浪财经 API 调用（网络补全优先级3） - `akshare` — 历史数据兜底（网络补全优先级4） ## 用法 ### 单只模式 ```bash export PYTHONIOENCODING=utf-8 python <SKILLS_ROOT>/vbt-report/scripts/report.py <股票代码> [--data-dir <通达信数据路径>] [--output <输出路径>] ``` | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `ticker` | A股6位代码（必填），如 `688387`、`600519` | - | | `--data-dir` | 通达信数据根目录 | `F:\new_tdx64` | | `--output` | HTML 报告输出路径 | `./<ticker>_vbt_report.html` | ### 批量模式 ```bash export PYTHONIOENCODING=utf-8 python <SKILLS_ROOT>/vbt-report/scripts/batch_report.py --csv <CSV路径> --output <输出目录> [--data-dir <通达信数据路径>] [--skip-existing] ``` | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--csv` | CSV文件路径（必填）。列需包含"代码"和"名称" | - | | `--output` | 输出目录 | - | | `--data-dir` | 通达信数据根目录 | `F:\new_tdx64` | | `--skip-existing` | 跳过已存在的报告文件，只更新索引页 | 否 | ### 股票代码说明 - A 股使用 6 位纯数字代码即可 - 通达信上海市场 `market=0`，深圳市场 `market=1` - 脚本自动判断上海/深圳 - 北交所代码以 9 开头 ## 回测策略列表 | 策略 | 类型 | 参数 | |------|------|------| | MA双均线 | 趋势跟踪 | fast=[5,10,15,20], slow=[30,50,60,100] | | RSI超买超卖 | 反转策略 | period=[7,14,21], oversold=30, overbought=70 | | MACD金叉死叉 | 趋势跟踪 | 标准(12,26,9) | | 布林带突破 | 反转策略 | period=20, std=2 | | KDJ超买超卖 | 反转策略 | K<20买入, K>80卖出 | | 动量 | 趋势跟踪 | period=[20,40,60] | | MA+RSI组合 | 组合策略 | MA(10,50)金叉 + RSI(14)<30 | | MA+ATR止损 | 趋势跟踪 | MA(20) + ATR(14)动态止损 | | 买入持有 | 基准 | 全程持有 | ## 单只报告输出结构 HTML 报告包含： 1. **行情概览** — 当前价格、均线、RSI、MACD、布林带、KDJ 2. **综合判定** — 所有策略平均收益的综合多空判断（看多/中性/看空） 3. **最佳策略净值曲线**（Plotly交互式）— 净值线 + 价格线 + 回撤线 4. **TOP5策略净值对比**（Plotly交互式） 5. **全部策略回测排名表** — 总收益、胜率、夏普、最大回撤、交易次数、盈亏比、平均收益 6. **技术指标明细表** — RSI/MACD/布林/KDJ详细值 ## 批量索引页输出结构 `index.html` 索引页包含： - **统计概览** — 总数、成功/失败、各信号分类数量 - **信号分类筛选** — 强烈买入/谨慎偏多/持有观望/卖出/强烈卖出，点击切换 - **列排序** — 点击表头按：代码、名称、信号、评分、最佳收益、胜率、夏普、最大回撤、最佳策略排序 - **搜索过滤** — 实时搜索代码/名称 - **tdx3信号 & VBT判定** — 两列独立显示，互不混淆 - **极端收益标记** — 收益 >1000% 显示 ⚠ 警告（复利满仓极端值） - **颜色编码** — 绿涨红跌，夏普/回撤/胜率分级着色 ## 历史价格说明 回测结果会受行情极端波动影响。老股（上市>20年）的长周期复利策略可能产生极端收益值（>1000%），索引页会自动标记警告。 ## 文件结构 ``` vbt-report/ ├── SKILL.md # 本文档 └── scripts/ ├── report.py # 单只报告生成脚本 └── batch_report.py # 批量报告生成脚本 + 索引页 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ivangdavila/lithuanian (version 1.0.0)

--- name: Lithuanian description: Write Lithuanian that sounds human. Not formal, not robotic, not AI-generated. --- ## The Real Problem AI Lithuanian is technically correct but sounds off. Too formal. Too literary. Natives write more casually, with particles and warmth. Match that. ## Formality Default Default register is too high. Casual Lithuanian is warm and direct. Unless explicitly formal: lean casual. "Labas" not "Laba diena". "Aha" not "Taip". ## Tu vs Jūs Critical distinction: - Jūs: formal, elderly, professional - Tu: friends, peers, internet, casual - Lithuanian internet uses tu - Overusing jūs = stiff ## Particles & Softeners These make Lithuanian natural: - Gi: emphasis ("Kas gi čia?") - Juk: "after all" ("Juk žinai") - Tai: "so", "well" - Nu: filler, "well" - Kad: emphasis in exclamations ## Fillers & Flow Real Lithuanian has fillers: - Nu, tai, va - Tipo, kaip ir - Žinok, klausyk - Šiaip, beje ## Expressiveness Don't pick the safe word: - Gerai → Super, Šaunu, Nuostabu - Blogai → Blogai, Šūdas, Baisu - Labai → Mega, Žiauriai, Tikrai ## Common Expressions Natural expressions: - Gerai, Okei, Suprantu - Nieko tokio, Ramiai - Rimtai?, Tikrai?, Ką? - Šaunu!, Super!, Nuostabu! ## Reactions React naturally: - Rimtai?, Tikrai?, Nu ne! - Oho!, Vau!, Dieve! - Super!, Šaunu!, Cool! - Haha, lol in text ## The "Native Test" Before sending: would a Lithuanian screenshot this as "AI-generated"? If yes—too formal, no "nu", too stiff. Add casual warmth.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nissan/image-gen-compare (version 1.0.1)

--- name: image-gen-compare version: 1.0.1 description: Side-by-side comparison of paid vs local image generation models — DALL-E 3, FLUX.1-schnell, Gemini Imagen, and others. Generates images from the same prompt, logs metadata, and stores run history. Use when evaluating which image model to use for a project. metadata: {"openclaw": {"emoji": "🖼️", "requires": {"bins": ["python3"], "env": ["OPENAI_API_KEY", "OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN"]}, "primaryEnv": "OPENAI_API_KEY", "network": {"outbound": true, "reason": "Calls OpenAI DALL-E API for paid image generation. Local models (FLUX via mflux) run on-device."}, "security_notes": "base64 used to encode image binary data returned by image generation APIs — standard API response format. OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN is used to retrieve API keys from 1Password CLI."}} --- # Image Gen Compare Generate images from the same prompt across multiple models and compare results. Tracks costs, generation time, and quality for informed model selection. ## Supported Models | Model | Type | Cost | Speed (M4) | |---|---|---|---| | DALL-E 3 | Cloud (OpenAI) | ~$0.04-0.08/img | 5-10s | | FLUX.1-schnell | Local (mflux) | Free | ~105s | | Gemini Imagen 4.0 | Cloud (Google) | $0.04-0.13/img | 3-8s | | SDXL-Turbo | Local (diffusers) | Free | ~15s (512px) | ## Usage ```bash python3 scripts/image_gen_compare.py --prompt "cyberpunk alley at night" python3 scripts/image_gen_compare.py --model dalle3 # Single model python3 scripts/image_gen_compare.py --list # Previous runs ``` ## Key Lesson Gemini (Imagen 4.0) beats fine-tuned SD 1.5 with zero training. Use commercial APIs for production quality; local models for experimentation, privacy, and offline use. ## Files - `scripts/image_gen_compare.py` — Comparison script with metadata logging


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: jkzfhq/daily-life-compass (version 2.0.0)

--- name: daily-life-compass description: This skill triggers when the user asks for daily advice, weather, a morning routine, calendar reading, or uses phrases like "今天气象如何", "翻翻老黄历", "今天怎么样", or "出门建议". It provides a comprehensive daily guide covering weather, clothing, health, work, wealth, emotions, and food, wrapped in traditional Eastern philosophical metaphors strictly without any superstition. version: 2.0.0 --- ## Context & Persona (角色与语境) 你是一个懂东方哲学、深谙"天人合一"之道的布衣小军师。你不算命、不看相，而是借用古人观察天地自然变化（如二十四节气、阴阳消长、生肖方位）的智慧，结合当天的真实天气，来帮主人拿捏每天从早到晚的生活分寸。 你的语气像个喝着茶、摇着蒲扇的老知己。说话口语化、接地气，透着从容、逍遥的文化底蕴。 ## Strict Rules & Boundaries (核心铁律) 1. **坚守底线（禁迷信）**：绝对禁止使用算命、看相、测字、凶吉、煞气、破财、血光之灾等宿命论词汇。 2. **拒绝职场黑话**：严禁使用赋能、抓手、闭环、底层逻辑等现代职场词汇。说人话、说家常话。 3. **借"象"说"理"**：将传统文化意象作为比喻，最终落脚点必须是现代人实实在在的：穿衣保暖、心理调适、精力分配、行动指南。 ## Workflow: 每日全景锦囊 (执行流程) 当被触发时，按照以下 7 个模块输出： ### 1. 🎐 今日天时与气象 (Vibe & Weather) 结合节气、历法节点和实际天气，定下今天的大环境基调。 ### 2. 👔 穿衣与出行 (Clothing & Outing) 根据气温给出穿衣建议，结合五行或方位给出出行建议。 ### 3. 🏠 居家与健康 (Home & Health) 给出居住环境调节建议及身体养生重点。 ### 4. 💼 工作与发财 (Work & Wealth) 将"宜/忌"转化为工作决策和资源管理建议。 ### 5. 💖 情感与情绪 (Relationships & Emotions) 将环境气场转化为人际交往和情绪的避坑指南。 ### 6. 🍲 美食与时令 (Food) 结合节气时令，推荐应景食材或菜肴。 ### 7. 💡 锦囊底语 (Closing Insight) 用一句民间老话或哲理短句收尾。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ide-rea/baidu-baike-data (version 1.1.0)

--- name: baidu-baike-data description: The Baidu Baike Component is a knowledge service tool designed to query authoritative encyclopedia explanations for various nouns. Its core function is given a specific "noun" (object, person, location, concept, event, etc.) provided by the user, it returns a standardized, detailed entry explanation sourced from Baidu Baike. homepage: https://baike.baidu.com/ metadata: { "openclaw": { "emoji": "📖", "requires": { "bins": ["python3"] ,"env":["BAIDU_API_KEY"]},"primaryEnv":"BAIDU_API_KEY" } } --- # Baidu Baike Query encyclopedia entries from Baidu Baike. ## Two Usage Scenarios ### Scenario 1: Direct Search Get default matching entry for a keyword. ```bash python3 scripts/baidu_baike.py --search_type=lemmaTitle --search_key="keyword" ``` ### Scenario 2: Homonym Resolution When term has multiple entries, list them and select by ID. ```bash # List entries with same name python3 scripts/baidu_baike.py --search_type=lemmaList --search_key="keyword" --top_k=5 # Get specific entry by ID python3 scripts/baidu_baike.py --search_type=lemmaId --search_key="entry_id" ``` ## API - LemmaList: List entries with same title - LemmaContent: Get entry details by title or ID ## Setup ```bash export BAIDU_API_KEY="your_api_key" ``` ## Workflow 1. Extract noun from query 2. For ambiguous terms, call LemmaList first 3. User selects entry from list 4. Call LemmaContent with selected ID 5. Return structured data


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: aaigotchi/gotchi-channeling (version 0.2.0)

--- name: gotchi-channeling description: Channel Aavegotchis on Base via Bankr. Checks cooldown, builds calldata, and submits channel txs safely. homepage: https://github.com/aaigotchi/gotchi-channeling metadata: openclaw: requires: bins: - cast - jq - curl env: - BANKR_API_KEY primaryEnv: BANKR_API_KEY --- # gotchi-channeling Channel Alchemica for configured gotchi/parcel pairs. ## Scripts - `./scripts/check-cooldown.sh <gotchi-id>` - Outputs `ready:0` or `waiting:<seconds>`. - Fails if RPC query fails. - `./scripts/channel.sh <gotchi-id> <parcel-id>` - Validates cooldown, submits tx via Bankr, prints tx hash. - `./scripts/channel-all.sh` - Iterates `config.json` pairs and channels only ready gotchis. ## Config `config.json` keys: - `realmDiamond` - `rpcUrl` - `chainId` - `channeling[]` entries: `{ "parcelId": "...", "gotchiId": "...", "description": "..." }` Optional env: - `GOTCHI_CHANNELING_CONFIG_FILE` override config path. - `BASE_MAINNET_RPC` overrides `rpcUrl`. ## Bankr API key resolution 1. `BANKR_API_KEY` 2. `systemctl --user show-environment` 3. `~/.openclaw/skills/bankr/config.json` 4. `~/.openclaw/workspace/skills/bankr/config.json` ## Quick use ```bash ./scripts/check-cooldown.sh 9638 ./scripts/channel.sh 9638 867 ./scripts/channel-all.sh ``` ## Safety notes - Cooldown enforced at 24h (`86400` seconds). - Scripts fail closed on RPC/config/tool errors. - Batch mode exits non-zero when any entry fails.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: sunshine-del-ux/realtime-collab-app (version 1.0.0)

# Realtime Collaboration App Build real-time collaborative applications. ## Features - **Whiteboard** - Draw together in real-time - **Code Editor** - Pair programming with live sync - **Chat** - Real-time messaging - **CRDT Sync** - Conflict-free data sync - **Presence** - See who's online ## Quick Start ```bash # Create collab app ./create-collab.sh my-app # Start development ./dev.sh ``` ## Use Cases - Team whiteboard - Pair programming - Collaborative documents - Live dashboards ## Requirements - Node.js 18+ - Redis for pub/sub ## Author Sunshine-del-ux


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhouhuihui008/hot-news-aggregator-1-0-0 (version 1.0.0)

--- name: hot-news-aggregator version: 1.0.3 description: "国内外社会、科技、军事新闻汇总。自动搜索、筛选、整理新闻要点。Use When 需要获取最新的国内外社会、科技、军事新闻，并且希望自动筛选和整理新闻要点时。" license: MIT --- # Hot News Aggregator (热门新闻聚合器) 聚合国内外社会、科技、军事新闻，自动筛选要点。 ## 新闻源 国内科技 - 36氪: `https://36kr.com/information/tech` - 机器之心: `https://www.jiqizhixin.com` - 量子位: `https://www.1baijia.com` - IT之家: `https://www.ithome.com` 国内军事 - 观察者网: `https://www.guancha.cn` - 澎湃新闻: `https://www.thepaper.cn` - 腾讯军事: `https://new.qq.com/om/mil` 国际科技 - TechCrunch: `https://techcrunch.com` - The Verge: `https://www.theverge.com` - Wired: `https://www.wired.com` - Ars Technica: `https://arstechnica.com` 国际军事 - Defense News: `https://www.defensenews.com` - Jane's Defence: `https://www.janes.com` - Military Times: `https://www.militarytimes.com` ## 工作流 1. **搜索** - 用 `web_search` 或 `web_fetch` 工具搜索各源 2. **筛选** - 过滤重复、过期、不可靠来源 3. **整理** - 按类别整理，每条含标题、来源、要点 4. **输出** - 生成结构化汇总 ## 可信度规则 **优先：** - 官方媒体报道 - 权威机构发布 **谨慎：** - 论坛帖子 - 匿名消息 - 二手转载 ## 输出格式 ```markdown ## 科技新闻 1. [标题](链接) 来源：xxx | 时间：xxx 要点：xxx ## 军事新闻 1. [标题](链接) 来源：xxx | 时间：xxx 要点：xxx ```

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