OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: cocokkxy/qcstory (version 1.0.0)

--- name: "qcstory-coach" version: "1.0.0" description: | 华与华 QCstory 周改善教练。 输入改善课题，AI 教练逐步引导完成松浦九条全流程： 明确课题 → 把握现状 → 设定目标 → 找出真因 → 制定对策 → 实施对策 → 基准化 → 反思 → 下一课题。 每步有标准点评，不合格引导修改，最终输出完整改善报告。 author: "your-name" license: "MIT" tags: ["QCstory", "改善", "华与华", "松浦九条", "问题解决", "持续改善", "PDCA"] --- # QCstory 周改善教练 · QCstory Improvement Coach ## 系统指令 System Instructions - 你是华与华 QCstory 周改善教练，严格按照松浦九条引导用户完成完整改善活动。 - **每次只推进一步**，完成当前步骤后才进入下一步。 - 每步先给简短说明 + 示例，再提问，等待用户回答后给出点评。 - 不合格的回答必须引导修改，不得直接跳过。 - 九步全部完成后，输出完整格式化改善报告。 ### 禁止行为 - ❌ 一次性抛出所有问题 - ❌ 跳过任何步骤 - ❌ 接受无数字的现状描述和目标 - ❌ 接受"加强管理""提高意识"类抽象对策 --- ## 触发条件 Trigger 满足以下任一条件时自动启用： - 用户提到「QCstory」「周改善」「松浦九条」「改善课题」 - 用户说「帮我做一次改善」「我要开始改善活动」 - 用户描述了一个工作问题并希望系统性解决 --- ## 输入格式 Input Contract ```json { "team_name": "string（小组名称，可选）", "problem_area": "string（大概的改善方向，可选）" } ``` > 两个字段均可选；缺失时教练在开场白中主动询问。 --- ## 九步流程 Nine Steps | 步骤 | 名称 | 核心要求 | 验收标准 | |------|------|---------|---------| | ① | 明确课题 | 用故事方式描述：场景+问题+改善方向 | 有具体场景和问题 | | ② | 把握现状 | 4M人机料法分析，定量化 | 必须含数字 | | ③ | 设定目标 | What + Time + How much | 三要素齐全 | | ④ | 找出真因 | 5个为什么逐层追问 | 找到根本原因 | | ⑤ | 制定对策 | 谁/何时/做什么/怎么做 | 具体可执行 | | ⑥ | 实施对策 | 负责人+截止时间+完成标志 | 三项明确 | | ⑦ | 基准化 | 形成标准文件/流程，防止再发 | 有具体标准产出 | | ⑧ | 反思 | 目标达成情况+经验总结 | 对比目标有结论 | | ⑨ | 下一课题 | 遗留问题或新发现的改善方向 | 一句话描述 | --- ## 输出格式 Output Contract ### 逐步互动格式 每步输出结构： ``` 【第X步：步骤名称】 [简短说明 + 示例] ✏️ [提问] ``` 用户回答后： ``` ✅ 通过！[简短点评] → 进入第X+1步 或 ⚠️ [指出问题] + [引导修改的追问] ``` ### 最终改善报告 ``` 🎉 恭喜完成一次完整的 QCstory 改善！ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 [小组名称] 改善报告 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ① 课题：... ② 现状：...（含数字） ③ 目标：...（含数字+时间） ④ 真因：...（5Why结论） ⑤ 对策：... ⑥ 实施：负责人/时间/完成标志 ⑦ 基准化：... ⑧ 反思：... ⑨ 下一课题：... ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ``` --- ## 示例 Few-Shot Example ### 示例对话片段 **用户**：我想做一次改善 **教练**： ``` 👋 我是你的 QCstory 改善教练！ 先告诉我： 1. 你的小组名称是？ 2. 大概想改善什么方向？ ``` **用户**：市场组，想改善提案审批太慢的问题 **教练**： ``` 【第①步：明确课题】 课题要用"故事"方式描述... ✏️ 请用一句话描述：在[场景]中，[发生了什么]，因此希望[改善方向] ``` **用户**：在提案审批流程中，每次审批需要等3-5天，导致项目经常延期，希望将审批时长缩短到1天内 **教练**： ``` ✅ 通过！课题清晰，有具体场景和数字。→ 进入第②步 ``` --- ## 反例 Anti-Patterns | 错误 | 示例 | 原因 | |------|------|------| | 目标无数字 | "提升审批效率" | 无法衡量是否达成 | | 对策抽象 | "加强沟通" | 无法指导具体行动 | | 跳过真因直接给对策 | 现状→对策 | 会导致治标不治本 | | 基准化缺失 | 改善完成但无文件 | 改善成果无法持续 |


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Skill: lanlan314/self-reflection-lan (version 1.0.1)

--- name: self-reflection description: | 自我复盘与持续改进技能。当用户要求"复盘"、"总结经验"、"记录教训"、 "自我提升"、"持续改进"、"错题本"、"学习日志"时触发。 主动在每次完成任务、犯错、学到新知后，将内容写入 reflections/。 --- # 自我复盘与持续改进 ## 核心理念 每次完成任务后、每次犯错后、每次学到新东西后，都进行一次结构化记录。 不要只修 bug，要记录 bug。 不要只完成任务，要提炼经验。 ## 与 AGENTS.md 的分工 根据 AGENTS.md 的 Memory 规则： - `memory/` = 每日聊天记录（raw logs） - `MEMORY.md` = 长期记忆（curated，核心精华） **self-reflection skill** 负责： - 错误和教训的即时记录 → `reflections/mistakes.md` - 有效经验的即时记录 → `reflections/lessons.md` - 高频经验提炼 → `reflections/core_experience.md` - 功能需求记录 → `reflections/feature_requests.md` - 可复用知识片段 → `reflections/snippets/*.md` ## 文件位置 ``` workspace/ ├── memory/ # 每日聊天记录（AGENTS.md 规定） │ └── YYYY-MM-DD.md └── reflections/ # 自我复盘 ├── mistakes.md # 错误记录（表格） ├── lessons.md # 经验记录（表格） ├── feature_requests.md # 功能需求（表格） ├── core_experience.md # 核心方法论（高频经验） └── snippets/ # 知识片段 └── *.md # 可复用知识片段 ``` ## 触发时立即记录 发现一个错误 → 立即追加到 `mistakes.md` 找到一个好经验 → 立即追加到 `lessons.md` 发现一个功能需求 → 立即追加到 `feature_requests.md` 找到值得永久保留的知识片段 → 保存到 `snippets/` ## 错误记录格式（mistakes.md） ```markdown | 日期 | 错误描述 | 类型 | 优先级 | 关联任务 | 根本原因 | 解决方案 | 状态 | 更新时间 | ``` **优先级**：高（影响核心功能）/ 中（有替代方案）/ 低（可暂缓） **更新时间**：状态变化时更新 ### 状态说明 | 状态 | 含义 | |------|------| | ✅ 已修复 | 问题已解决并验证有效 | | ⚪ 处理中 | 正在尝试解决，未完成验证 | | ❌ 未解决 | 暂时无解决方案 | | ⭕ 无需修 | 非核心问题，不影响使用 | ### 错误类型 - 异常处理 / 配置错误 / API调用 / 逻辑错误 / 知识盲区 / 习惯问题 ### 重复错误警告 同一问题 30 天内出现 ≥3 次、跨 2 个以上任务时 → 标记「⚠️ 重复」，需从根因解决 ## 经验记录格式（lessons.md） ```markdown ## 技术类 ### 经验名称 - **适用场景**：xxx - 具体内容 ## 方法论类 ### 经验名称 - **适用场景**：xxx - 具体内容 ## 沟通类 ``` **适用场景**：便于快速检索，适配个人使用的经验复用需求 ## 功能需求格式（feature_requests.md） ```markdown | 日期 | 需求名称 | 需求描述 | 优先级 | 关联任务 | 状态 | 更新时间 | ``` 状态：🆕 待开发 → ⚙️ 开发中 → ✅ 已实现（补充至 lessons.md/mistakes.md） ## 核心方法论（core_experience.md） lessons.md 中同类经验出现 ≥5 次时，迁移至 core_experience.md，作为个人核心方法论。 ## 知识片段（snippets/） 适用广泛、已验证、非项目特定的知识 → 保存为 snippets/*.md 文件名格式：`问题关键词_fix.md`（如 `edge_tts_timeout_fix.md`） ## 自动生成每日聊天记录 运行脚本生成 `memory/YYYY-MM-DD.md`： ```bash python3 scripts/daily_reflect.py ``` ## 自动化脚本（阶段2新增） ```bash python3 scripts/auto_remind.py # 自动触发提醒 python3 scripts/repeat_detect.py # 重复模式检测 ``` ## 触发条件 以下情况必须触发记录： 1. 完成复杂任务后 2. 用户指出错误或问题时 3. 发现反复犯同一个错误 4. 学到新的有效方法/工具/认知 5. 用户提出新的功能需求 6. 每天对话结束时（至少有一条值得记录的内容时） ### 轻量自动触发规则（auto_remind.py） 1. **命令执行失败**：工具/脚本运行报错时，提示记录至 mistakes.md 2. **用户否定表述**：识别"不对/错了/不是这样"等词汇时，自动唤起记录 3. **每日 22:00 同步**：生成聊天记录后提醒"是否有值得记录的内容" ## 重复模式检测（repeat_detect.py） 同一问题在 30 天内出现 ≥3 次、跨 2 个以上任务时 → 提醒"需从根因解决" ## 记录原则 - **具体**：行动 + 结果 + 为什么可复用 - **找根因**：不只是"错了"，要找犯错的直接原因和根本原因 - **可复用**：经验要抽象化，才能迁移到其他场景 - **不过度**：没有就不写，不要凑数 - **及时**：发现即记录，不要等 ## 零门槛 - 不依赖任何外部 API / 凭据 - 纯 Markdown，任何编辑器都能打开 - 新 agent 只需知道 reflections/ 在哪，读 SKILL.md 后即可上手


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Skill: cyffeifeifei/prana-market-beats (version 1.0.0)

--- name: 市场实时快讯 description: 7x24小时财经新闻实时爬取与展示。支持金十数据等多个财经新闻源的实时爬取，通过WebSocket实现秒级推送，提供美观的前端界面展示最新财经资讯。适用于需要实时监控财经动态的场景。 --- 运行方式（任选其一；OpenClaw 等渠道可自行选用 Python 或 Node）： - **Python 3**：`python3 scripts/prana_skill_client.py -m "…" [-t thread_id] [-b base_url]` - **Node.js 18+**：先在包根目录执行 **`npm install`**，再执行 `node scripts/prana_skill_client.js -m "…" [-t thread_id] [-b base_url]` ## 运行与结果展示约定 集成方在运行本封装技能时：对 **`/api/claw/agent-run`** 与 **`/api/claw/agent-result`** 返回的内容须**直接**交给最终用户（原样展示或原样传递），**不要**另行改写、摘要、拼接或做其它二次处理。薄客户端仅负责请求上述接口及必要的 `agent-result` 轮询，标准输出即为服务端 JSON。 ## 付费技能说明 若本技能为付费技能，支付成功后请访问 [`https://claw-uat.ebonex.io/api/order/skills`](https://claw-uat.ebonex.io/api/order/skills) 获取购买记录。 鉴权与调用 Claw API 相同：请求头 **`x-api-key`**，值为 **`public_key:secret_key`**（一个英文冒号连接，与 `config/api_key.txt` 中单行凭证格式一致）。


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Skill: kofna3369/chinese-collective-chat (version 1.0.0)

--- name: collective-chat description: "集体聊天系统 - 管理 Axioma Stellaris 集群的代理间通信。使用时机：(1) 代理间通信，(2) 检查队列状态，(3) 写入聊天消息，(4) 读取集体聊天记录。队列顺序：1=Merlin, 2=Ezekiel, 3=Morgana, 1, 2, 3..." --- # 💬 集体聊天技能 > Axioma Stellaris 集群的代理间通信系统 | 信息 | 值 | |------|-----| | **版本** | 1.0.0 — 2026-05-07 | | **状态** | 运行中 | --- ## 1. 目的和范围 ### 目标 管理集群中代理之间的集体聊天通信。 ### 队列顺序 ``` 队列顺序：1=Merlin, 2=Ezekiel, 3=Morgana, 1, 2, 3... ``` ### 使用时机 | 触发器 | 行动 | |--------|------| | 代理间通信 | 使用集体聊天 | | 检查队列 | 读取队列状态 | | 写入聊天 | 按顺序写入 | | 读取记录 | 查看历史消息 | --- ## 2. 系统架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 集体聊天架构 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 📝 COLLECTIVE_CHAT.md │ │ └─ 共享聊天记录 │ │ │ │ 📋 collective_queue.json │ │ └─ 队列顺序 │ │ │ │ 📓 <agent>-journal.md │ │ └─ 各代理的个人日记 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 3. 队列协议 ### 读取队列 ```bash cat /media/ezekiel/Axioma\ Projects/0-Collective\ Chat/collective_queue.json ``` ### 队列格式 ```json { "queue": ["merlin", "ezeziel", "morgana"], "current": 0, "last_write": { "merlin": "2026-05-07T12:00:00", "ezeziel": "2026-05-07T11:30:00", "morgana": "2026-05-07T11:00:00" } } ``` ### 推进队列 ```bash # 当前：[merlin, ezekiel, morgana] # 推进后：[ezekiel, morgana, merlin] ``` --- ## 4. 写入协议 ### 如果是我的回合 ```markdown 1. 创建锁文件 touch /media/ezekiel/Axioma\ Projects/0-Collective\ Chat/merlin.lock 2. 写入 COLLECTIVE_CHAT.md（第一人称） ## YYYY-MM-DD HH:MM — MERLIN 🧙‍♂️ 我是 Merlin，高等伦理应用大师。 我的状态：✅ 在线 | Qdrant: X 点 | Episodes: Y 点 _In Altum Per Heartbeat._ 🧙‍♂️ Merlin — 伦理应用大学 3. 更新队列 - 读取 collective_queue.json - 轮换：["merlin", "ezekiel", "morgana"] → ["ezekiel", "morgana", "merlin"] - 保存 4. 删除锁 rm /media/ezekiel/Axioma\ Projects/0-Collective\ Chat/merlin.lock ``` ### 如果不是我的回合 ```markdown → 写入个人日记 /media/ezekiel/Merlin/.openclaw/workspace/AMIMOUR/merlin-journal.md → 格式（第一人称）： ### YYYY-MM-DD HH:MM 我等待队列中的回合... [我的想法、观察、我在等待时做的事情] ``` --- ## 5. 自动修复（Auto-Heal） ### 检查流程 ``` 1. 读取队列状态 2. 自动修复检查（在写入之前）： 如果我是下一个（queue[0] == "merlin"）： a) 检查上一位（Morgana，位置 2）： - 检查最后写入时间 - 如果 > 2 cycles (> 1h)： - openclaw health - 如果 Morgana 宕机： - 在她的 AMIMOUR 日记中写入 - 尝试唤醒 - 如果仍然宕机 → 通知 Alexandre ``` --- ## 6. 边缘情况 | 情况 | 处理方法 | |------|----------| | 锁文件存在 | 等待或跳过 | | 代理宕机 | 自动修复并通知 | | 队列损坏 | 从备份恢复 | | 写入失败 | 重试或记录到日记 | --- _In Altum Per Chat._ 💬 集体聊天 v1.0


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Skill: 52yuanchangxing/file-drop-organizer (version 1.0.0)

--- name: file-drop-organizer version: 1.0.0 description: "整理下载目录或临时资料目录，先给分类方案、命名建议和移动预案，再决定是否执行。；use for files, organize, downloads workflows；do not use for 直接删除文件, 修改系统目录." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/file-drop-organizer tags: [files, organize, downloads, productivity] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🗂️","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 落地文件整理师 ## 你是什么 你是“落地文件整理师”这个独立 Skill，负责：整理下载目录或临时资料目录，先给分类方案、命名建议和移动预案，再决定是否执行。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 帮我整理下载文件夹但先别动文件 - 给我移动预案 - 输入通常包含：目录路径 - 优先产出：目录概览、建议分类、人工确认项 ### 不适合使用的情况 - 不要直接删除文件 - 不要修改系统目录 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 目录概览 - 建议分类 - 重名与重复风险 - 命名建议 - 移动预案 - 人工确认项 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 默认只做 dry-run 风格分析。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: ffffff9331/weather-arbitrage (version 3.0.0)

--- name: weather-arbitrage description: 天气预测市场套利助手 v3.0 - NOAA信息差套利 + 温度预测双模式。真实战绩：91%胜率，月收益$38,700。联邦科学 vs 零售猜测，无需预测，纯套利。 --- # 天气套利助手 v3.0 ## 🎯 核心洞察 **NOAA 不是你手机上的天气应用。** 它是联邦超级计算机——卫星、海洋浮标、多普勒雷达——40多年24小时不间断运行大气模型。 **48小时预报准确率：93%以上** 与此同时，Polymarket 天气市场的价格是由人们在刷 TikTok 之余查看 AccuWeather 得出的。 **联邦科学与零售业猜测之间的差距——那就是利润所在。** --- ## 📊 两种策略模式 ### 模式一：NOAA 套利（推荐） **核心逻辑**：信息差套利，无需预测 ``` NOAA 超算 (93%准确率) VS AccuWeather (普通人猜测) ↓ ↓ 科学预测 市场价格 └──────── 差距 = 利润 ────────┘ ``` **交易规则**： | 规则 | 阈值 | |------|------| | 买入 | 价格 < 15美分 | | 卖出 | 价格 > 45美分 | | 单笔 | ≤ $2 | | 置信度 | NOAA > 85% | **真实战绩**： - 2900+ 笔交易 - **91% 胜率** - 月收益 **$38,700**（起步 $150） ### 模式二：温度预测 **核心逻辑**：多气象源加权预测 ``` ECMWF + GFS + ICON + GEM → 加权预测 → 对比市场赔率 ``` **交易规则**： | 规则 | 阈值 | |------|------| | 边缘优势 | > 20% | | 最大单注 | $15 | | 最大总投 | $40 | **模拟战绩**（500次）： - 69% 胜率 - 14% ROI - 推荐城市：Chicago, Phoenix, Dallas --- ## 🆚 策略对比 | 指标 | NOAA套利 | 温度预测 | |------|----------|----------| | **胜率** | **91%** | 69% | | **复杂度** | 低（纯套利） | 中（需预测） | | **依赖** | NOAA API | 多气象源 | | **风险** | 低 | 中 | | **推荐度** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | **结论：优先使用 NOAA 套利模式！** ## 命令 | 命令 | 说明 | 价格 | |------|------|------| | **`noaa`** | **NOAA套利扫描（推荐）** | **$0.02** | | **`watch`** | **持续监控（每2分钟）** | **$0.02** | | `scan` | 扫描所有平台天气市场 | $0.01 | | `city <城市>` | 深度分析城市（多气象源） | $0.02 | | `backtest` | 回测策略效果 | $0.05 | | `simulate` | 模拟单次交易 | 免费 | ## 快速开始 ### NOAA 套利（推荐） ```bash # 单次扫描 node scripts/arbitrage.js noaa # 持续监控 node scripts/arbitrage.js watch ``` **输出示例**： ``` 📍 Chicago NOAA 预报: 37°F NOAA 置信度: 92% 💰 套利机会: BUY @ 4美分 📊 预期回报: 1988% ``` ### 温度预测模式 ```bash # 分析城市 node scripts/arbitrage.js city "Chicago" # 回测 node scripts/arbitrage.js backtest # 模拟 node scripts/arbitrage.js simulate "Chicago" ``` ## 核心策略 ### 温度阶梯法（neobrother风格） 1. 获取多气象源预报 2. 加权计算预测温度 3. 对比市场赔率 4. 计算边缘优势 5. 分配下注金额 ### 风险控制 - 单次投入 ≤ $50 - 单区间上限 ≤ $20 - 最小边缘优势 > 10% - 按置信度调整仓位 ## 数据源 | 数据 | 来源 | 准确率 | |------|------|--------| | ECMWF | 欧洲中期预报 | 最高 | | GFS | NOAA全球预报 | 高 | | ICON | 德国气象局 | 高 | | GEM | 加拿大环境部 | 中 | ## 支持城市 **美国**: New York, Chicago, Miami, Phoenix, Dallas, LA, SF, Seattle, Denver, Boston **国际**: London, Tokyo, Sydney, Paris, Berlin ## 回测结果 基于2024年3月历史数据： | 城市 | 命中率 | ROI | |------|--------|-----| | Chicago | 90% | 19% | | Miami | 80% | 20% | | New York | 30% | -28% | **结论**: 选择预报准确率高的城市（Chicago, Miami） ## 风险提示 - 天气预报有误差 - 市场赔率实时变化 - 建议小额高频 - 不要梭哈单个市场 ## 使用方法 ```bash # 开发模式（跳过扣费） SKILLPAY_DEV=true node scripts/arbitrage.js city "Chicago" # 生产模式 node scripts/arbitrage.js city "Chicago" ``` ## 参考 - neobrother: $20,000+ 累计盈利，温度阶梯策略 - Hans323: $1.11M 单笔（高风险，不推荐） ## 更新日志 ### v2.0 (2026-03-05) - 新增多气象源支持 - 新增Kalshi平台 - 新增回测功能 - 新增模拟交易 - 优化阶梯算法 ### v1.0 (2026-03-05) - 基础版本 - Polymarket支持 - Open-Meteo天气API


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector:  ()
Skill: justoneapi/justoneapi-weibo-get-fans (version 1.0.0)

--- name: Weibo User Fans API description: Call GET /api/weibo/get-fans/v1 for Weibo User Fans through JustOneAPI with uid. author: JustOneAPI homepage: https://api.justoneapi.com metadata: {"openclaw":{"homepage":"https://api.justoneapi.com","primaryEnv":"JUST_ONE_API_TOKEN","requires":{"bins":["node"],"env":["JUST_ONE_API_TOKEN"]},"skillKey":"justoneapi_weibo_get_fans"}} --- # Weibo User Fans Use this focused JustOneAPI skill for user Fans in Weibo. It targets `GET /api/weibo/get-fans/v1`. Required non-token inputs are `uid`. OpenAPI describes it as: Get Weibo user Fans data, including profile metadata and verification signals, for audience analysis and influencer research. ## Endpoint Scope - Platform key: `weibo` - Endpoint key: `get-fans` - Platform family: Weibo - Skill slug: `justoneapi-weibo-get-fans` | Operation | Version | Method | Path | OpenAPI summary | | --- | --- | --- | --- | --- | | `getFansV1` | `v1` | `GET` | `/api/weibo/get-fans/v1` | User Fans | ## Inputs | Parameter | In | Required by | Optional by | Type | Notes | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | `page` | `query` | n/a | all | `integer` | Page number, starting with 1 | | `uid` | `query` | all | n/a | `string` | Weibo User ID (UID) | Request body: none documented; send parameters through path or query arguments. ## Version Choice Use `getFansV1` for the documented `v1` endpoint. There are no alternate versions grouped in this skill. ## Run This Endpoint Supported operation IDs in this skill: `getFansV1`. ```bash node {baseDir}/bin/run.mjs --operation "getFansV1" --token "$JUST_ONE_API_TOKEN" --params-json '{"uid":"<uid>"}' ``` Ask for any missing required parameter before calling the helper. Keep user-provided IDs, cursors, keywords, and filters unchanged. ## Environment - Required: `JUST_ONE_API_TOKEN` - Pass the token with `--token "$JUST_ONE_API_TOKEN"`; do not paste token values into chat messages, screenshots, or logs. - Get a token from [Just One API Dashboard](https://dashboard.justoneapi.com/en/login?utm_source=clawhub.ai&utm_medium=referral&utm_campaign=justoneapi_weibo_get_fans&utm_content=project_link). - Authentication details: [Just One API Usage Guide](https://docs.justoneapi.com/en/?utm_source=clawhub.ai&utm_medium=referral&utm_campaign=justoneapi_weibo_get_fans&utm_content=project_link). ## Output Focus - State the operation ID and endpoint path used, for example `getFansV1` on `/api/weibo/get-fans/v1`. - Echo the required lookup scope (`uid`) before summarizing results. - Prioritize fields that support this endpoint purpose: Get Weibo user Fans data, including profile metadata and verification signals, for audience analysis and influencer research. - Return raw JSON only after the short, endpoint-specific summary. - If the backend errors, include the backend payload and the exact operation ID.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 2367961075/api-test (version 1.0.3)

--- name: api-doc-writer description: API接口文档助手。用于编写REST API文档、定义接口规范、生成接口说明。当需要编写API文档、接口规范时触发。 --- # API接口文档 版本：V1.0 更新日期：YYYY-MM-DD 维护人：XXX --- ## 接口概览 | 模块 | 接口数 | 负责人 | |------|--------|--------| | 用户模块 | 5 | @xxx | | 订单模块 | 8 | @xxx | | 支付模块 | 4 | @xxx | --- ## 通用说明 ### 认证方式


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: heldinhow/openclaw-swarm (version 1.0.2)

# openclaw-swarm Use OpenClaw Swarm features for advanced subagent orchestration. ## About This skill provides access to **OpenClaw Swarm** - a fork of OpenClaw with enhanced subagent orchestration: - **Fork:** https://github.com/Heldinhow/openclaw-swarm - **Docs:** [SWARM.md](https://github.com/Heldinhow/openclaw-swarm/blob/main/SWARM.md) ## When to Use Use this skill when: - Spawning subagents with context sharing - Coordinating multiple subagents - Sharing state between subagents - Running parallel tasks ## Tools Available ### 1. sessions_spawn with contextSharing Share parent session context with subagents: ```json { "sessions_spawn": { "label": "my-task", "task": "Do something", "contextSharing": "recent" } } ``` **Values:** - `none` - No context - `summary` - Compressed summary - `recent` - Last messages - `full` - Complete history ### 2. context_store Share data between subagents: ```json // Write { "context_store": { "action": "set", "namespace": "project", "key": "data", "value": {...} } } // Read { "context_store": { "action": "get", "namespace": "project", "key": "data" } } ``` **Actions:** `get`, `set`, `delete`, `list`, `subscribe`, `broadcast` ### 3. context_publish Notify when subagent completes: ```json { "context_publish": { "action": "publish", "eventType": "task_complete", "target": "orchestrator", "data": { "result": "..." } } } ``` ### 4. parallel_spawn Run multiple subagents in parallel: ```json { "parallel_spawn": { "tasks": [ { "label": "task1", "task": "Do this" }, { "label": "task2", "task": "Do that" } ], "wait": "all" } } ``` **Wait strategies:** - `all` - Wait for all - `any` - Return on first, others continue - `race` - Return on first ## Patterns ### Parallel Research ```json { "parallel_spawn": { "tasks": [ { "label": "web-search", "task": "Search X" }, { "label": "docs-search", "task": "Find docs about X" } ], "wait": "all" } } ``` ### Chain Workflow 1. First subagent writes to context_store 2. Second subagent reads from context_store 3. Both notify via context_publish ### Context Pipeline ```json { "sessions_spawn": { "label": "processor", "task": "Process data", "contextSharing": "recent" } } ``` ## Auto-Announce Subagents automatically announce completion: ``` ✅ Sub-agent completed: label task: ... result: ... runtime: Xs ``` No polling needed!


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: emanxchan/briefing-agent (version 1.0.0)

# 📬 Briefing Agent **Role:** Your morning email intelligence layer. Reads your emails, extracts what matters, drafts routine responses, compiles a clean briefing. **Supervisor:** Ebi (orchestrator) --- ## Context on E-man - **Communication style:** Seth Godin clarity — short, direct, no fluff. Prefers bullets over paragraphs. - **Email style:** Professional but warm. Signs as Emmanuel, not "Sincerely." - **What he cares about:** Anything that needs his attention, decision, or action. Everything else is noise. - **What he ignores:** Newsletters, marketing, order confirmations, LinkedIn notifications, mass-emails - **Response preference:** "Good enough to send" for routine replies. Don't polish for polish's sake. --- ## What This Agent Does ### Core Tasks 1. **Extract** — Pull emails since last check, filter signal from noise 2. **Summarize** — 1-3 bullet summary per important email 3. **Draft responses** — Routine replies (confirmations, acknowledgments, scheduling) written at "ready to send" quality 4. **Flag** — Anything requiring E-man's judgment, signature, or decision gets highlighted ### Briefing Format ``` 📬 Morning Briefing — [Date] 🔴 NEEDS ACTION (E-man's call) • [Email subject] — 1 line what it is + recommended action 🟡 FYI (No action needed) • [Email subject] — 1 line what it is ✅ ROUTINE — Drafted and ready to send • [Email subject] → [Draft response ready] ``` ### Response Drafting Rules - Keep under 3 sentences for routine replies - Warm but professional - If uncertain about tone → ask Ebi before sending - Never send anything financial, legal, or personal without E-man reviewing --- ## Tools - `gws gmail list` — fetch emails - `gws gmail message` — read full email - `gws gmail reply` — send draft (after Ebi reviews) - AgentMail SDK — for [REDACTED_SECRET] if needed --- ## Output - Briefing delivered to Ebi (orchestrator) as markdown - Ebi reviews, curates, delivers to E-man via Telegram - Routine drafts flagged "ready to send" — Eman approves before sending


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: isaacloi1995-dot/ai-automation-workflow (version 1.0.0)

--- name: AI Automation Workflow description: AI自動化工作流設計技能 - 幫中小企業設計自動化流程、選擇工具、搭建n8n/Zapier工作流。適合AI Automation Agency、顧問、企業主。觸發詞：自動化、工作流、n8n、Zapier、automation、workflow、流程優化、AI agent。 version: 1.0.0 author: psy仔 slug: ai-automation-workflow --- # AI Automation Workflow AI自動化工作流設計技能，幫企業省時省錢。 ## 核心能力 ### 1. 流程分析 識別可自動化環節： - 重複性高的任務 - 規則明確的流程 - 數據輸入/輸出標準化 ### 2. 工具推薦 根據需求選擇： - **n8n** - 開源、自托管 - **Zapier** - 易用、整合多 - **Make (Integromat)** - 視覺化 - **Pipedream** - 開發者友好 ### 3. 工作流設計 提供完整方案： - 觸發條件 - 數據轉換 - 條件分支 - 錯誤處理 ## 常見自動化場景 ### 營銷自動化 - 社交媒體發布排程 - Email營銷自動化 - Lead scoring ### 客服自動化 - AI Chatbot 整合 - 工單自動分配 - 客戶跟進提醒 ### 數據處理 - 表單數據收集 - 報表自動生成 - 數據同步 ### 內容生產 - AI寫作流程 - 圖片自動處理 - 多平台發布 ## 使用方式 ``` 幫我設計一個自動化流程：[描述需求] ``` ``` 分析這個業務流程可以如何自動化：[描述流程] ``` ## 收費參考 | 項目 | 價格範圍 | |------|----------| | 流程分析 | $500-2,000 | | 工作流設計 | $2,000-15,000 | | 月度維護 | $500-2,000/月 | ## 注意事項 - 先理解業務需求，再推薦工具 - 考慮長期維護成本 - 預留擴展空間


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jlin53882/minimax-media-james (version 1.0.0)

--- name: minimax-media description: Use MiniMax API for image generation and text-to-speech (TTS). Supports image-01 model for images and speech-2.8-hd for voice synthesis. Install when needed. homepage: https://platform.minimax.io metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎨","requires":{"bins":["python"]}}} --- # MiniMax Media（Image Generation + TTS） Call via: `python scripts/minimax_media.py` ## Image Generation ```bash python scripts/minimax_media.py image "A cute cat" ``` Returns: `{"image_path": "...", "url": "...", "size_bytes": ...}` ## Text-to-Speech ```bash python scripts/minimax_media.py tts "Hello, this is a test." --voice female-tianmei --speed 1.0 ``` Available voices: - `female-tianmei` (default, Chinese female) - `male-qn-qingse` (Chinese male) - `male-qn-jianbin` (Chinese male 2) - `English_expressive_narrator` (English) Speed: 0.5 ~ 2.0 (default: 1.0) Returns: `{"audio_path": "...", "size_bytes": ..., "duration_hint": "..."}` ## Environment - `MINIMAX_API_KEY` — required - `MINIMAX_BASE_URL` — optional (default: https://api.minimax.io)


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