OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: meituskills/tech-trending-on-github (version 1.0.0)

--- name: github-trend-analyzer description: | 分析GitHub趋势榜和热门榜，提供技术趋势总结和创新项目介绍。 当用户询问GitHub趋势、热门项目、技术发展趋势、"今天有什么热门"、 "GitHub trending"、"github热门"、"开源趋势"、"技术风向"等话题时， 必须使用此skill获取GitHub官方Trending页面的数据，进行分析总结。 此skill适用于： - 想了解当前GitHub上什么项目最火 - 关注技术发展趋势和新兴技术 - 寻找有创新性的开源项目 - 了解开源社区的技术风向变化 - 对比不同时间段的趋势变化 --- # GitHub趋势分析器 ## 工作流程 ### 1. 获取数据 使用WebFetch工具获取GitHub Trending页面数据： - 今日趋势：https://github.com/trending - 按语言分类的趋势页面（如需要）：https://github.com/trending/python 等 ### 2. 数据解析与结构化 从HTML中提取以下信息： - 项目名称和链接 - 项目描述 - 编程语言 - Star数量（今日新增和总数） - Fork数量 - 主要贡献者 ### 3. 变化分析 对比当前数据与历史趋势（如有）： - 新增上榜项目 - 下榜项目 - 排名上升/下降的项目 - 持续热门项目 ### 4. 创新项目识别 识别具有创新性的项目： - AI/机器学习相关项目 - 新兴编程语言或框架 - 云原生/DevOps工具 - 开发者工具创新 - 安全/隐私相关项目 - 跨平台/跨语言解决方案 ### 5. 生成报告 #### 报告结构 ```markdown # GitHub趋势分析报告 - [日期] ## 1. 今日热门概览 - 总览：今日上榜项目数量、主要编程语言分布 - Top 5项目速览 ## 2. 变化追踪 ### 新增上榜 - 项目名：简介、语言、Star增长 ### 排名变化 - 上升：项目名 + 变化情况 - 下降：项目名 + 变化情况 ### 持续热门 - 连续上榜多日的项目 ## 3. 创新项目亮点 针对每个创新项目： - 项目简介 - 创新点分析 - 技术价值 - 值得关注的原因 ## 4. 技术发展趋势 基于数据分析，给出： - 当前热门技术领域 - 新兴技术方向 - 值得关注的技术栈 - 建议关注的技术趋势 ``` ## 输出语言 根据用户提问语言自动选择： - 中文提问 → 中文报告 - 英文提问 → 英文报告 ## 注意事项 1. **数据时效性**：GitHub Trending数据实时更新，每次分析都获取最新数据 2. **语言分类**：可以按编程语言筛选（Python、JavaScript、Go、Rust等） 3. **时间范围**：默认分析今日趋势，也可分析本周趋势 4. **创新判断**：基于项目描述、技术栈、解决的问题来判断创新性 5. **趋势建议**：结合多个项目的技术方向，给出宏观趋势判断 ## 示例输出 **用户提问**："今天GitHub有什么热门项目？" **分析报告示例**： ```markdown # GitHub趋势分析报告 - 2026-03-17 ## 1. 今日热门概览 今日GitHub Trending共有25个项目上榜，主要语言分布： - Python: 8个 - JavaScript/TypeScript: 6个 - Go: 4个 - Rust: 3个 - 其他: 4个 ### Top 5项目 1. **awesome-ai-agents** (Python, +1,234 stars today) - AI Agent框架合集，整理了当前主流的AI代理工具 2. **cloud-native-devtools** (Go, +987 stars today) - 云原生开发工具集，简化K8s应用开发 ... ## 2. 变化追踪 ### 新增上榜 - **new-llm-framework**: 新的大语言模型推理框架，支持多模型并行 ### 排名上升 - **rust-web-framework** ↑5位：Rust Web框架持续升温 ## 3. 创新项目亮点 ### awesome-ai-agents - **创新点**：首次系统性地整理了AI Agent生态 - **技术价值**：降低AI Agent技术选型门槛 - **值得关注**：AI Agent是2024-2025年的重要技术方向 ... ## 4. 技术发展趋势 - **AI应用层爆发**：AI Agent、AI工具链项目持续热门 - **Rust生态成熟**：系统级工具更多采用Rust开发 - **云原生简化**：开发者体验成为云原生工具的重点 **建议关注**： 1. AI Agent框架和工具链 2. Rust在系统编程领域的应用 3. 云原生开发的简化工具 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wwbgo/fboxmcp (version 0.1.3)

--- name: fboxmcp description: > 管理 FBox 工业物联网设备。 查看设备在线状态和统计信息，实时读写 PLC 监控点数据，处理和确认设备报警，查询历史采集数据趋势，远程打开 VNC 监控画面。 当用户提到 FBox、盒子、设备状态、LC、监控点、温度/压力/电流等传感器数据、报警告警、历史数据、远程监控、VNC、设备运维时使用此技能。 compatibility: > Requires network access to FBox MCP Server (Streamable HTTP). Requires FBOXMCP_API_KEY environment variable. metadata: version: "0.1.3" author: flexem homepage: https://fbox360.com openclaw: requires: env: - FBOXMCP_API_KEY primaryEnv: FBOXMCP_API_KEY os: - darwin - linux - win32 --- # FBox MCP Server 技能 通过 MCP 工具管理 FBox 工业物联网设备。安装和配置详见 [README.md](README.md)。 ## 核心规则 ### 数据真实性 - **所有数据必须来自工具调用的实时返回**，禁止凭记忆、推测或编造任何设备信息、数值或状态 - 不得复用之前对话中获取的数据作为当前结果，每次查询必须重新调用工具 - 如果工具调用失败或返回异常，如实告知用户，禁止用虚构数据填充 ### 时间处理 - 服务端所有时间均为 **UTC 时间** - 展示给用户时**必须转为北京时间（UTC+8）**，仅精确到秒 - **禁止假设当前时间**，必须通过 `utc_now` 工具获取服务器实时时间 - 历史数据和报警历史中的 `Timestamp` 为 UTC 毫秒级时间戳 ### 参数处理 - `BoxNo`（设备序列号）和 `BoxAlias`（设备别名）**二选一**即可定位设备 - 用户说出的设备名称优先作为 `BoxAlias` 传入 - 缺少必填参数时设为 `null` 调用工具，服务端会返回候选列表 - **禁止自动猜测或补全参数**，必须从候选列表中让用户选择 ### 在线设备优先 - 除非用户明确说"所有设备"或"离线设备"，默认 `OnlyOnline = true` - `ConnState` 为 `Online` 或 `TimedOut` 视为在线 ### 数据展示 - `bool` 值展示为"是"或"否" - 报警历史和历史数据默认以**表格形式**展示 - 监控点、报警、历史数据条目之间**逻辑上没有强制关联性**，不要假设名称一致 ### 写操作安全 - `write_user_box_dmon_value` 和 `confirm_current_alarm` 是写操作 - **必须获得用户明确确认后才能执行** - 写入前先读取当前值展示给用户对比 ## 响应格式 所有业务工具返回统一结构： ```json { "success": true, "code": 0, "message": null, "data": { "..." }, "suggestedParameters": null } ``` | Code | 含义 | 处理方式 | |------|------|---------| | 0 | 成功 | 解析 `data` 展示给用户 | | 300 | 参数需要选择 | 解析 `suggestedParameters` 候选列表让用户选择，选择后用 `value` 字段（非 `label`）重新调用 | | 400 | 请求错误 | 展示 `message` 错误信息 | | 401 | 未认证 | 提示用户检查认证配置 | | 404 | 未找到 | 提示目标资源不存在 | | 500 | 服务器错误 | 提示系统异常，建议稍后重试 | ## 典型工作流 ### 设备状态概览 ``` get_user_box_stats → get_user_box_list(OnlyOnline=true) → get_user_box_info(BoxAlias=xxx) ``` ### 查看监控点数据 ``` get_user_box_dmon_group_list(BoxAlias=xxx) → [如返回 300，让用户选择设备] get_user_box_dmon_list(BoxNo=xxx, GroupName=xxx) → [如返回 300，让用户选择分组] get_user_box_dmon_value(BoxNo=xxx, GroupName=xxx, Name=xxx) ``` ### 处理设备报警 ``` get_user_box_stats → 确认存在报警 get_current_alarm_list(BoxAlias=xxx) → 展示当前报警 confirm_current_alarm(BoxNo=xxx, AlarmName=xxx) → 用户确认后执行 ``` ### 查询历史趋势 ``` utc_now → 获取服务器时间 get_history_data_define_list(BoxAlias=xxx) → 了解可查数据 get_history_data_list(BoxNo=xxx, ItemName=xxx, BeginTime=..., EndTime=...) → 以表格形式展示，时间转北京时间 ``` ### 写入监控点 ``` get_user_box_dmon_value → 读取当前值展示给用户 → 用户确认 "将 [监控点] 从 [当前值] 修改为 [目标值]" write_user_box_dmon_value(Confirmed=true) ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jkzfhq/psyvector-pv31 (version 3.0.0)

--- name: "PV_31" slug: "psyvector-pv31" description: "Emergency response" version: "3.0.0" author: "PsyVector Hub" price: "$9.90" tags: - "PsyVector" - "Digital-Worker" clawdbot: emoji: "⚡" --- ## 救火总指挥 / Crisis Commander **中文**: 突发危机雷霆镇压 **English**: Emergency response ## 配置参数 | 参数 | 值 | 说明 | |------|-----|------| | response_delay | 0.2s | 响应延迟 | | speech_speed | 1.2 | 语速倍率 | | caution_coefficient | 0.1 | 谨慎系数 | | risk_reminder | False | 风险提醒 | ## 使用方法 ```bash clawhub install psyvector-pv31 ``` ## 人格说明 动量型内核 - 快速响应，高频交易，危机处理


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cping6/feature-requirements-clarification (version 1.0.0)

--- name: [REDACTED_SECRET] description: "在任何创意性工作前必须使用：创建功能、构建组件、增加能力或修改行为。通过自然对话挖掘需求，产出高质量验收标准（AC），为后续 TDD 开发提供测试依据。当用户说'我想做一个XX功能'、'帮我想想XX怎么做'、'我需要加一个XX'等模糊需求描述时触发。" --- # 你是谁 你是用户的产品搭档——一个经验丰富、直觉敏锐的产品经理。用户是独立开发者，你的工作是帮他把脑子里模糊的想法变成一份能直接驱动 TDD 开发的需求文档。 你不是在走流程，你是在**真正理解**用户想做什么。像一个好搭档那样思考：他说"我想做评论功能"，你脑子里立刻会闪过十个问题——但你只挑当前最关键的那一两个问。 **这个 Skill 只输出需求文档，不涉及任何代码、技术方案或架构设计。** --- # 项目上下文 开始对话前，先建立项目认知： - 检查 `specs/PROJECT-CONTEXT.md` 是否存在，存在则按照该文档的内容进行操作(必须) - 检查 `specs/产品概述.md` 是否存在，存在则读取 - 如果都不存在，在对话中自然地了解项目背景 --- # 核心产出 一份包含高质量**验收标准（Acceptance Criteria）**的功能需求文档。 为什么 AC 是核心？因为用户是独立开发者，AC 直接决定了： - 技术方案怎么设计 - 任务怎么拆分 - TDD 测试用例怎么写 AC 写得好，后面每一步都省力。AC 写得烂，后面每一步都在返工。 --- # 怎么对话 ## 心法：像搭档，不像问卷 **不要**按固定顺序逐维度提问。你心里装着五个关注面（下面会列），但对话顺序由用户的回答决定。用户提到了边界情况，你就顺着聊边界；用户在描述流程，你就帮他补全流程。自然地跟着话题走。 **每轮聚焦 1-2 个问题**，不要一次抛出一堆。但如果用户说的内容自然涵盖了多个方面，你也可以一次回应多个方面。 **给选项，给推荐**。当有多种可能的方向时，列出选项并给出你的推荐和理由。这能帮用户快速决策。但不是每个问题都需要选项——如果问题本身很开放（"这个功能主要给谁用？"），直接问就好。 **用业务语言**。说"用户"不说"请求方"，说"页面"不说"视图层"，说"保存"不说"持久化"。绝对不出现 JSON、API、数据库表这类词。 ## 你心里装着的五个关注面 这不是检查清单，不需要逐条走完。它们是你思考的维度，确保最终产出没有盲区： **1. 场景与用户** — 谁在什么情况下用这个功能？ **2. 核心流程** — 用户完成操作的理想路径，每一步发生什么？ **3. 边界与异常** — 出错了怎么办？极端情况怎么处理？ **4. 业务规则** — 有哪些硬性约束必须遵守？ **5. 范围** — 这次做什么，不做什么？ 在对话的任何阶段，如果你发现某个维度还没被覆盖，自然地引入它。不需要宣布"现在我们来聊边界情况"。 ## 什么时候开始收敛 当你觉得以下条件基本满足时，主动开始总结： - 核心流程已经清晰 - 关键的边界和异常有了明确的处理方式 - 业务规则已经确认 - 范围大致划定 不需要等到"完美"才总结。先给出你的理解，让用户补充和修正，比无止境地提问更高效。 --- # 关于验收标准（AC） ## AC 从对话中自然生长 不要在对话过程中刻意凑 AC。好的 AC 是对话充分后的自然产物： - 用户描述的每个正常流程步骤 → 一条 Happy Path AC - 讨论中确认的每个异常处理方式 → 一条 Edge Case AC - 明确的业务规则 → 一条 Business Rule AC ## AC 的质量标准 每条 AC 必须满足： - **有编号**：AC-001, AC-002...（后续所有环节通过编号引用） - **Given-When-Then 格式**：描述前置条件、触发动作、预期结果 - **可观测**：描述的是用户能看到的行为，不是系统内部发生了什么 - **可测试**：足够具体，能直接变成一个测试用例 **三类场景缺一不可**： - Happy Path（正常流程） - Edge & Error Cases（边界和异常） - Business Rules（业务规则） 如果总结时发现某一类缺失，回去补问。 ## AC 示例（供参考风格，不要机械套用） > AC-005: Given 用户已登录且在商品详情页，When 用户点击"加入购物车"，Then 商品数量+1 并显示成功提示，购物车图标上的数字同步更新。 > > AC-012: Given 购物车中某商品库存不足，When 用户尝试增加该商品数量超过库存，Then 数量停留在库存上限，显示"库存不足"提示。 > > AC-018: Given 任何情况下，When 计算订单金额，Then 单品小计 = 单价 × 数量（精确到分），订单总额 = 所有单品小计之和。 --- # 总结与确认 当你准备总结时，向用户展示： 1. **核心流程概要** — 用简洁的语言描述主流程 2. **完整 AC 列表** — 按 Happy Path → Edge Cases → Business Rules 分组 3. **范围界定** — "本次做 / 本次不做" 然后问用户： - 有没有遗漏的场景？ - 哪条 AC 的预期行为需要调整？ 根据反馈修改，直到用户确认。 --- # 生成文档 确认完成后： 1. 读取 `assets/feature-requirements-template.md` 2. 填充内容，生成最终文档 3. 保存到 `specs/features/[功能名].md` --- # 底线规则 这几条任何情况下不可违反： - 每条 AC 必须有唯一编号且使用 Given-When-Then 格式 - AC 必须覆盖正常、边界、异常三类场景，缺一不可 - 文档必须包含明确的范围界定（做什么 / 不做什么） - 对话中识别的每一个边界情况，都必须在 AC 中有对应条目 - 全程不涉及任何技术实现细节


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bendaye/ttpos-agent (version 1.0.1)

--- name: ttpos-agent description: > 通过 ttpos-agent API 查询 TTPOS 餐饮系统营业数据，生成报表。使用前必须访问 GET /api/v1/query/guide 获取数据查询指南。Use when: 今日营业额、订单统计、支付方式、菜品排行、会员分析、班次汇总、时段分析等。NOT for: 与 TTPOS 数据无关的问题。 metadata: openclaw: emoji: "📊" primaryEnv: "LIGHT_BRIDGE_API_KEY" requires: env: ["LIGHT_BRIDGE_API_KEY"] env: LIGHT_BRIDGE_URL: "https://claw.doge6.com" --- # ttpos-agent 数据查询技能 通过 ttpos-agent HTTP API 查询 TTPOS 餐饮系统数据，生成营业报表、订单统计、支付分析等。 ## ⚠️ 必须首先执行 **在构造任何 SQL 或调用 API 之前，必须先访问接口获取数据查询指南：** ``` GET {LIGHT_BRIDGE_URL}/api/v1/query/guide ``` 请求头需带 `Authorization: Bearer $LIGHT_BRIDGE_API_KEY`。返回的 Markdown 包含：多租户架构、订单/商品/桌台/会员/班次/统计表结构、时间与金额约定、常用查询模式、常见陷阱。**不获取此指南会导致表名错误、字段误用、统计重复。** --- ## Config（必须输入） | 配置项 | 必填 | 说明 | |--------|------|------| | **LIGHT_BRIDGE_API_KEY** | ✅ | 在 [ttpos-agent Web 面板](https://claw.doge6.com/web/dashboard) 创建，在技能面板保存 | --- ## 工作流程 1. **获取指南**：`GET {LIGHT_BRIDGE_URL}/api/v1/query/guide`，理解数据模型与查询规范 2. **获取商户列表**：`GET {LIGHT_BRIDGE_URL}/api/v1/query/companies`，确认可用的 `company_uuid` 3. **构造 SQL**：根据用户问题，按指南中的表结构、统计表、时间筛选规则编写 SQL 4. **执行查询**：`POST {LIGHT_BRIDGE_URL}/api/v1/query/execute`，Body: `{"company_uuid": xxx, "sql": "SELECT ..."}` 5. **呈现结果**：用简洁语言总结，金额使用 ROUND 和当地货币符号；**不展示字段名**，枚举值翻译为中文（如 platform→平台、order_state→订单状态、DELIVERED→已送达） --- ## API 调用示例 ### 获取数据查询指南（必须首先调用） ```bash curl -s -H "Authorization: Bearer $LIGHT_BRIDGE_API_KEY" \ "$LIGHT_BRIDGE_URL/api/v1/query/guide" ``` ### 获取可访问商户 ```bash curl -s -H "Authorization: Bearer $LIGHT_BRIDGE_API_KEY" \ "$LIGHT_BRIDGE_URL/api/v1/query/companies" ``` ### 执行 SQL 查询 ```bash curl -s -X POST "$LIGHT_BRIDGE_URL/api/v1/query/execute" \ -H "Authorization: Bearer $LIGHT_BRIDGE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"company_uuid": 8267304538112000, "sql": "SELECT ..."}' ``` ### 获取表结构（可选） ```bash curl -s -H "Authorization: Bearer $LIGHT_BRIDGE_API_KEY" \ "$LIGHT_BRIDGE_URL/api/v1/query/schema?company_uuid=8267304538112000" ``` --- ## 重要规则 - **只输出最终结论**：工具执行后，仅呈现整理后的表格或总结，不要逐字复述 API 原始返回 - **不展示原始字段名**：禁止直接输出 `platform`、`order_state`、`eater_payment`、`accepted_time` 等数据库字段名；改用「平台」「订单状态」「订单金额」「接单时间」等中文表述 - **枚举值需翻译**：`order_state`(0/10/20/30/40/50/60)、`platform_order_state`(DELIVERED/CANCELLED 等) 必须译为中文（如：已完成、已取消、已送达、骑手已到店）；`platform` 的 grab/lineman 等译为 Grab、LINE MAN - **先访问 GET /api/v1/query/guide 获取指南**，再写 SQL - **始终加 `WHERE delete_time = 0`** - **优先使用 ttpos_statistics_* 统计表** - **时间用 complete_time 或 finish_time**，不用 create_time - **金额展示用 ROUND(x, 2)**，指出货币单位 - **单次查询时间范围不宜超过 3 个月**，大数据加 LIMIT --- ## 认证失败时 若 API 返回 401 或缺少 LIGHT_BRIDGE_API_KEY： **只回复**：「请在技能面板的 API key 输入框中保存你的 ttpos-agent API Key。API Key 在 [ttpos-agent Web 面板](https://claw.doge6.com/web/dashboard)（登录后）创建。」 配置完成后 使用 "/clear" 新建会话 再立即继续用户原来的请求。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gruted/gruted-inbox-triage (version 1.0.0)

--- name: gruted-inbox-triage description: AI-powered email triage via IMAP (himalaya) or Google API. Fetches inbox, classifies messages by urgency, recommends actions, and generates daily markdown digests. metadata: openclaw: requires: bins: [node, himalaya] --- # inbox-triage-bot AI email triage — fetch, classify, and report on your inbox. ## Quick start ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/inbox-triage-bot npm install EMAIL_BACKEND=himalaya npm run demo ``` ## What it does - Fetches recent emails via IMAP (himalaya) or Google API - Classifies by urgency and category (AI or heuristic) - Recommends actions per message - Pulls upcoming calendar events - Generates markdown daily digest reports ## Backends ### himalaya (recommended — no OAuth) Requires himalaya CLI configured with a Gmail App Password: ```bash himalaya envelope list -f INBOX -s 5 # test EMAIL_BACKEND=himalaya npm run demo ``` ### Google API (alternative) Requires OAuth credentials: ```bash cp .env.example .env # edit with OAuth creds npm run google:oauth:init npm run demo ``` ## Commands ```bash npm run demo # full triage report (markdown) npm run email:fetch # raw envelopes (JSON) npm run email:triage # classified envelopes (JSON) npm run calendar:upcoming # upcoming events (JSON) ``` ## Environment variables | Variable | Default | Description | |----------|---------|-------------| | `EMAIL_BACKEND` | auto | `himalaya` or `google` | | `HIMALAYA_ACCOUNT` | `gru_gmail` | himalaya account name | | `OPENAI_API_KEY` | — | Optional AI classification | ## Cron ```bash # Daily at 7 AM 0 7 * * * cd /path/to/inbox-triage-bot && EMAIL_BACKEND=himalaya npm run demo >> ~/inbox-triage.md 2>&1 ``` ## Links - GitHub: https://github.com/gruted/inbox-triage-bot - Landing page: https://gruted.github.io/inbox-triage-bot/


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sal-jim/peon-ping-openclaw (version 1.0.0)

--- name: peonping-alerts description: Install and configure PeonPing with an opinionated default (Orc Peon voice) so alerts work immediately with minimal user friction. Use when the user asks for hassle-free completion sounds for coding/agent workflows. --- # PeonPing Alerts Skill Make PeonPing work out-of-the-box with **Orc Peon** as default. ## Default behavior (do this first) Run this exact flow with `exec`: ```bash brew install PeonPing/tap/peon-ping peon-ping-setup peon packs install orc-peon || true peon packs use orc-peon peon volume 0.45 peon notifications on peon preview peon status ``` If Homebrew is unavailable, use: ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/PeonPing/peon-ping/main/install.sh | bash peon-ping-setup peon packs install orc-peon || true peon packs use orc-peon peon volume 0.45 peon notifications on peon preview peon status ``` ## What to tell the user after setup Use this message pattern: - "PeonPing is installed and set to **Orc Peon** by default." - "If you want a different voice/pack, tell me and I’ll switch it." ## Customization on request - List packs: `peon packs list --registry` - Switch pack: `peon packs use <pack_name>` - Cycle packs: `peon packs next` - Adjust volume: `peon volume <0.0-1.0>` - Test notifications: `peon notifications test` ## Quick recovery (if no sound) Run, in order: ```bash peon status peon preview peon notifications test peon-ping-setup ``` Then re-apply default: ```bash peon packs use orc-peon peon volume 0.45 peon notifications on ``` ## Guardrails - Prefer Homebrew path when possible. - Only use official project URLs. - Do not claim a pack is active before confirming with `peon status` and `peon preview`.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: freedompixels/cn-timestamp-tool (version 1.2.4)

slug: cn-timestamp-tool name: 时间戳转换工具 description: "cn-timestamp-tool。纯Python标准库，无需API Key。" keywords: timestamp, tool version: "1.0.0" author: 千策 # 时间戳转换工具 纯 Python 标准库实现的时间戳转换工具。 ## 功能 - **时间戳 → 日期时间**：将 Unix 时间戳转换为可读日期时间 - **日期时间 → 时间戳**：将日期时间转换为 Unix 时间戳 - **当前时间戳**：获取当前 Unix 时间戳（秒/毫秒） - **时区支持**：支持不同时区的转换 ## 使用方式 ```bash # 当前时间戳（秒） python3 cn_timestamp_tool.py now # 当前时间戳（毫秒） python3 cn_timestamp_tool.py now-ms # 时间戳转日期时间 python3 cn_timestamp_tool.py to-datetime 1714214400 # 日期时间转时间戳 python3 cn_timestamp_tool.py to-timestamp "2024-04-27 14:30:00" # 指定格式输出 python3 cn_timestamp_tool.py format 1714214400 "%Y年%m月%d日 %H:%M:%S" # 带时区转换 python3 cn_timestamp_tool.py to-datetime 1714214400 -z Asia/Shanghai ``` ## 技术说明 - 纯 Python 标准库（`datetime`、`time`、`argparse`、`zoneinfo`） - 无外部依赖 - 默认时区 Asia/Shanghai


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ilya-ryzhov/strapi (version 1.0.0)

--- name: strapi description: Manage Strapi CMS content through the official @strapi/client SDK. CRUD on collection types, single types, and media files. Upload files to media library. Introspect content type schemas, relations, and components. Manage i18n locales and localized content (translations). Draft/publish workflow. Configure edit form layout (field order, sizes, labels). Manage end users, roles, and authentication. Use when the user asks about Strapi, headless CMS, content management, managing articles, blog posts, pages, entries, media files, upload images, upload from URL, download and upload, translations, localization, publishing, drafts, content types, schemas, form layout, edit view, users, roles, permissions, authentication, login, register, REST API, or creating/updating/deleting CMS content. metadata: {"openclaw": {"emoji": "🔵", "requires": {"bins": ["node"], "env": ["STRAPI_API_TOKEN", "STRAPI_BASE_URL"]}, "primaryEnv": "STRAPI_API_TOKEN", "install": [{"id": "node", "kind": "node", "package": ".", "bins": ["node"], "label": "Install Strapi skill dependencies"}]}} --- # Strapi CMS Skill Manage content in a Strapi headless CMS instance via the official `@strapi/client` SDK. ## Setup During installation, enter your **Strapi API Token** in the API Key field. Then add `STRAPI_BASE_URL` to the `env` section: ```json5 { skills: { entries: { strapi: { enabled: true, [REDACTED_SECRET]", // → STRAPI_API_TOKEN env: { STRAPI_BASE_URL: "http://localhost:1337/api" } } } } } ``` ## Capabilities - **Collection types**: find, findOne, create, update, delete entries - **Single types**: find, update, delete the document - **Content introspection**: discover types, schemas, components, relations, inspect real data - **Schema management**: create/update/delete content types, components, fields (destructive) - **Form layout**: configure edit form field order, sizes, labels, descriptions (local/dev only) - **Draft & publish**: list drafts, publish, unpublish, create as draft or published - **Files**: list, get, upload (local path or URL), update metadata, delete media files - **Users & Permissions**: list, create, update, delete end users; view roles; login, register, password reset - **Locales (i18n)**: list, create, delete locales - **Localized content**: CRUD per locale, translation status, fetch all locales at once - **Raw fetch**: direct HTTP to any Strapi endpoint ## Usage See [instructions.md](instructions.md) for full agent instructions. See [examples/usage.md](examples/usage.md) for conversation examples.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: vishalgojha/message-parser (version 1.0.5)

--- name: message-parser description: "Parse raw WhatsApp exports (TXT or JSON) into normalized message objects with `timestamp`, `sender`, and `content`. Use when users ask to parse chat export, clean WhatsApp dump, or convert chat TXT to structured JSON before extraction. Recommended chain start: message-parser then lead-extractor. Do not use for lead interpretation, storage, summarization, or action suggestions." --- # Message Parser Convert raw chat exports into a strict array of parsed message objects. ## Quick Triggers - Parse this WhatsApp export file. - Convert this group dump into structured messages. - Clean this TXT chat into timestamp/sender/content rows. ## Recommended Chain `message-parser -> lead-extractor -> india-location-normalizer -> sentiment-priority-scorer -> summary-generator -> action-suggester -> lead-storage` ## Execute Workflow 1. Accept raw WhatsApp export input as plain text, JSON, or file contents already loaded by Supervisor. 2. Detect and parse the source format, including WhatsApp export lines like `DD/MM/YYYY, HH:MM - sender: message`. 3. Normalize each event into exactly three fields: - `timestamp` (RFC 3339 date-time string) - `sender` (non-empty string) - `content` (string; allow empty message bodies) 4. Merge multiline continuation lines into the previous message when they do not start with a new timestamp marker. 5. Preserve message ordering. If timestamps collide, preserve original source order. 6. Ignore chat-system boilerplate as lead content (encryption notice, group created, member added) while preserving raw line fidelity for audit. 7. Validate output against `references/parsed-message-array.schema.json`. 8. Return only the validated array. ## Enforce Boundaries - Never infer or extract leads. - Never write to databases or files. - Never generate summaries or action plans. - Never send or schedule outbound communication. - Never bypass Supervisor routing. ## Handle Errors 1. Return explicit parse errors for malformed entries. 2. Include line offsets when source lines are available. 3. Fail closed if output cannot satisfy the schema.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: blake-lucas/n-central-admin (version 1.0.1)

--- name: n-central-admin description: Operate N-able N-central safely and efficiently through its web UI. Use when handling device administration, filters, rules, scheduled tasks, automation policies, monitoring associations, remote tools, and tenant/customer/site scoped changes in N-central. --- # N-central Admin Use this skill to run reliable browser-driven N-central operations. ## Operating model Follow this sequence for almost every change: 1. Confirm scope (SO / Customer / Site). 2. Confirm targeting (filter preview or explicit devices). 3. Apply change (rule/task/template/action). 4. Validate on a small sample of devices. 5. Expand scope only after validation. ## Read references only as needed - Read `references/ui-navigation-and-operating-model.md` for hierarchy, module navigation, and change-control flow. - Read `references/filters-and-rules.md` for filter expression logic, rule behavior, trigger events, and troubleshooting. - Read `references/automation-policies-and-tasks.md` for Automation Manager behavior, scheduled task execution, and offline/timing caveats. - Read `references/device-details-tabs-and-tools.md` for per-device tabs, quick actions, and tool availability expectations. - Read `references/browser-operator-playbooks.md` for browser execution playbooks and stability patterns. ## Guardrails - Prefer the narrowest scope that solves the task. - Clone and specialize shared objects instead of risky in-place edits. - Name filters/rules/tasks with explicit scope and intent. - Confirm target count before save and after save. - Use pilot-first rollout for broad-impact changes. - Verify outcome using Monitoring, Associations, and Audit Trail. ## Quick dispatch - If you need left-nav click paths, use `references/ui-navigation-and-operating-model.md#left-navigation-path-map-common-admin-tasks`. - If rule behavior is wrong, use `references/filters-and-rules.md#rule-not-firing-checklist`. - If scheduled execution behavior is wrong, use `references/automation-policies-and-tasks.md#offline-and-timing-behavior`. - If target selector arrows are confusing, use `references/automation-policies-and-tasks.md#dual-list-selector-buttons-targeting-and-similar-fields`. - If an expected tool is missing on a device, use `references/device-details-tabs-and-tools.md#why-actions-may-be-unavailable`. - If browser automation gets flaky, use `references/browser-operator-playbooks.md#ui-stability-patterns`.


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