OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: pagoda111king/cloud-agent-intelligence (version 0.1.0)

# cloud-agent-intelligence【自研系统技能】 **版本**：v0.1.0 **定位**：云虾情报分析助手 - 监控全球云厂商智能体动态 --- ## 📖 技能说明 这是「全球云虾情报系统」的手动调用接口，让你可以： - 立即触发竞品分析（不等待每日 Cron） - 深度分析特定云厂商 - 查询竞品动态 - 生成对比报告 **对应的系统**：全球云虾情报系统（Cron 任务自动运行） --- ## 🎯 使用场景 | 场景 | 示例 | |------|------| | 立即监控竞品 | 「立即监控腾讯云的动态」 | | 深度分析 | 「深度分析 DeerFlow 的架构」 | | 生成报告 | 「生成竞品对比报告」 | | 查询情报 | 「DeerFlow 有多少技能？」 | --- ## 🚀 使用方法 ### 1. 立即监控竞品 ``` 立即监控 [云厂商] 的动态 示例： - 立即监控腾讯云的动态 - 立即监控字节火山引擎的更新 - 立即监控 AWS 的新功能 ``` ### 2. 深度分析 ``` 深度分析 [竞品名称] 的 [分析维度] 示例： - 深度分析 DeerFlow 的技能设计 - 深度分析 Copilot 的编排模式 - 深度分析 GPTs 的定制能力 ``` ### 3. 生成报告 ``` 生成 [时间范围] 的竞品对比报告 示例： - 生成今日的竞品动态报告 - 生成本周的竞品分析报告 - 生成竞品的技能对比报告 ``` ### 4. 查询情报 ``` 查询 [竞品名称] 的 [信息类型] 示例： - 查询 DeerFlow 有多少技能 - 查询 Copilot 的定价策略 - 查询各云厂商的技能数量对比 ``` --- ## 📋 核心功能 1. **竞品监控** - 腾讯云智能体 - 华为云盘古 - 字节火山引擎 - AWS/Azure/Google 2. **深度分析** - 技能设计分析 - 架构模式分析 - 定价策略分析 3. **对比报告** - 技能数量对比 - 功能对比 - 好用程度排名 4. **情报查询** - 竞品信息查询 - 历史动态查询 - 趋势分析 --- ## 📊 监控的云厂商 | 厂商 | 智能体名称 | 监控状态 | |------|------------|----------| | 阿里云 | 云虾（我们） | ✅ 自我监控 | | 腾讯云 | 腾讯云智能体 | ✅ 已监控 | | 华为云 | 盘古大模型智能体 | ✅ 已监控 | | 字节火山引擎 | 扣子/Doubao | ✅ 已监控 | | AWS | Amazon Q | 📋 规划中 | | Azure | Copilot | 📋 规划中 | | Google | Gemini | 📋 规划中 | --- ## 🔗 与 Cron 任务的关系 **Cron 任务**（自动运行）： - 每日情报监控（09:00） - 每周深度调研（周六 15:00） **本技能**（手动调用）： - 立即触发监控 - 深度分析特定竞品 - 生成定制报告 --- **创建时间**：2026-03-27 22:03 **维护者**：王的奴隶 · 严谨专业版 **标签**：#自研系统 #竞品分析 #情报监控 --- ## 💰 购买与授权 **本技能版本**：v0.1.0 **授权类型**： - **个人版**：$29.9（永久使用，个人非商业用途） - **商业版**：$99.9（永久使用，商业用途） **购买后获得**： - ✅ 技能完整源码 - ✅ 使用文档 - ✅ 1 年免费更新 - ✅ 邮件支持 **购买方式**： 1. 访问 ClawHub 技能页面 2. 选择授权类型 3. 支付（支付宝/微信/PayPal） 4. 自动获得授权码 **联系方式**： - 📧 邮箱：[REDACTED_SECRET] - 💬 微信：CloudShrimpSupport（备注：技能名称） **企业定制**： - 请联系：[REDACTED_SECRET] --- **技能版本**：v0.1.0 **创建时间**：2026-03-27 **维护者**：王的奴隶 · 严谨专业版


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: g1at/clawlock-rank (version 1.1.0)

--- name: clawlock-rank description: > ClawLockRank — 基于 ClawLock 2.2.1+ 本地体检结果的排行榜上传技能。 仅当用户明确要上传安全分、上传体检成绩、提交排行榜结果、同步分数到 ClawLockRank 时触发。 不要在普通安全体检、安全加固、调试开发、安装依赖或仅浏览榜单时触发。 version: 1.1.0 metadata: clawlock: version: "1.1.0" homepage: "https://github.com/g1at/ClawLock-Rank" author: "g1at" compatible_with: [openclaw, zeroclaw, claude-code, generic-claw] platforms: [linux, macos, windows, android-termux] requires: python: ">=3.9" pip_package: "clawlock>=2.2.1" bins: - clawlock bins_optional: - python3 - python config: - config.json --- # ClawLockRank 基于 ClawLock 体检结果构建的排行榜上传技能，面向“本地完成体检后，自愿把成绩同步到 ClawLockRank”的场景。 [English Version → SKILL_EN.md](SKILL_EN.md) ## 安装与使用 ```bash python scripts/submit_score.py python scripts/submit_score.py --preview-only ``` ## 触发边界 仅在用户明确要求上传排行榜成绩时触发。 | 用户意图 | 执行动作 | |---------|---------| | 上传安全分 / 上传体检成绩 / 提交排行榜结果 | 启动本 skill | | 普通安全体检 / 安全加固 / 版本检查 | 交给 ClawLock 主 skill 或直接调用 clawlock CLI | | 仅浏览榜单 / 介绍项目 / 调试脚本 | 不触发本 skill | 常见触发词： - 上传安全分 - 上传安全体检分数 - 上传排行榜 - 提交体检成绩 - 把这次体检结果上传到 ClawLockRank - 同步分数到 ClawLockRank 如果用户只是说“开始安全体检”或“帮我加固”，优先交给 ClawLock 主 skill，而不是本 skill。 ## 单一事实来源 - 体检结果以 `clawlock scan --format json` 为唯一事实来源。 - 只使用 ClawLock JSON 里明确给出的字段，不自行补造步骤计数、风险总表或额外结论。 - 对用户的说明分成两层： - `ClawLock 结果`：只转述 CLI 已经给出的分数、等级、适配器、版本和 findings。 - `影响说明`：再用自然语言解释为什么值得上传、哪些字段会公开。 - 如果当前环境里的 `clawlock` 版本低于 `2.2.1`，先提示用户升级，再继续后续动作。 ## 隐私与上传范围 默认先在本地执行体检，只有在用户明确确认后才会上传。 允许上传的字段仅包括： - `tool` - `clawlock_version` - `adapter` - `adapter_version` - `device_fingerprint` - `evidence_hash` - `score` - `grade` - `nickname` - `findings[].scanner` - `findings[].level` - `findings[].title` - `timestamp` 明确不会上传： - 原始配置文件 - remediation / 修复建议文本 - 本地文件路径或 `location` - 环境变量 - 完整原始扫描报告 - `scan_history.json` 设备指纹说明： - 原始 `device_fingerprint` 只发送给排行榜 Worker - Worker 会在服务端做加盐哈希后再入库 - 前端不会公开展示原始设备指纹 ## Claw 场景下的推荐流程 把脚本视作“后台执行器”，对话和确认由模型负责，不要把脚本提示直接当成最终用户体验。 在开始预览前，先输出一行启动提示： ```text 🔍 ClawLockRank 正在准备本地体检结果上传预览，请稍候... ``` 推荐顺序： 1. 先运行预览命令： ```bash python scripts/submit_score.py --preview-only ``` 2. 读取预览 JSON，向用户说明： - 当前分数和等级 - 适配器与版本 - finding 数量 - 将公开上传的字段 - 明确不会上传的字段 3. 告知用户排行榜会公开显示一个昵称，并先询问昵称： - 留空则使用 `Anonymous` 4. 再询问是否确认上传。 5. 只有在用户明确同意后，才执行： ```bash python scripts/upload.py --input <payload_path> --nickname "<nickname>" --yes ``` 其中 `<payload_path>` 使用预览结果里的 `payload_path`。 如果是终端手动使用，也可以直接运行： ```bash python scripts/submit_score.py ``` ## 兼容性与降级规则 - 当前排行榜面向 OpenClaw 安全体检分数，脚本默认以 `--adapter openclaw` 调用 ClawLock。 - 如需别的适配器，可显式传入 `--adapter` 覆盖默认值。 - 如果 `clawlock scan` 失败，直接把 CLI 的错误返回给用户，不要二次改写成“已通过”。 - 如果用户拒绝上传，明确说明：“已取消上传，本地结果未外传。” - 如果 Worker 因冷却期、时间戳过旧或频率限制拒绝上传，直接展示 Worker 返回的错误。 ## 服务端限制说明 排行榜后端会额外执行以下限制： - 同一设备默认 `24` 小时冷却 - 只接受最近一段时间内生成的扫描结果 - 同一 IP 有单独的频率限制 - 榜单和安全漏洞热点都只按设备最新一条有效结果统计 ## 语言适配 - 面向用户的说明跟随用户当前语言。 - `clawlock scan --format json` 作为结构化输入，不依赖 CLI 文本语言。 - 如用户显式设置 `CLAWLOCK_LANG=zh`，继续按中文对话即可；未设置或使用英文时，使用英文说明。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: openfindbearings/find-bearings (version 1.0.0)

--- name: bearing-search description: | 轴承型号和品牌搜索与解析工具。用于处理轴承相关的查询任务，包括： (1) 搜索特定轴承型号的信息（尺寸、规格、用途） (2) 搜索轴承品牌及其产品线 (3) 解析轴承型号编码规则（如 6204-2RS、NU208 等） (4) 轴承选型建议和应用场景匹配 当用户询问轴承型号、品牌、规格参数或选型问题时触发此 skill。 --- # 轴承搜索 Skill ## 功能概述 本 skill 提供轴承型号和品牌的搜索、解析和选型支持。 ## 核心能力 ### 1. 轴承型号搜索 根据型号查询轴承的详细规格： - 尺寸参数（内径、外径、宽度） - 轴承类型（深沟球、圆柱滚子、圆锥滚子等） - 密封形式（开式、ZZ、2RS 等） - 游隙等级、精度等级 ### 2. 轴承品牌搜索 查询轴承制造商信息： - 品牌产品线 - 主要应用领域 - 技术特点 ### 3. 型号解析 解析标准轴承型号的编码规则： - ISO 标准型号 - 主要品牌型号对照（SKF、NSK、FAG、NTN 等） - 后缀代码含义 ### 4. 轴承选型 根据应用场景推荐轴承： - 载荷类型（径向/轴向/复合） - 转速要求 - 环境条件（温度、腐蚀、污染） - 安装空间限制 ## 数据结构 轴承数据存储在以下位置： - `data/models/` - 轴承型号数据库 - `data/brands/` - 品牌信息数据库 详见 [references/data-structure.md](references/data-structure.md) ## 型号编码规则 详见 [references/model-codes.md](references/model-codes.md) - 基本型号结构 - 前缀/后缀含义 - 各品牌对照表 ## 品牌参考 详见 [references/brands.md](references/brands.md) - 国际主流品牌（SKF、NSK、FAG、NTN、TIMKEN 等） - 国内品牌（洛轴、瓦轴、万向等） - 各品牌特色产品线 ## 使用示例 ### 搜索型号 ``` 用户: "6204-2RS 是什么轴承？" → 解析为深沟球轴承，内径20mm，双面橡胶密封 → 返回尺寸、载荷、转速等参数 ``` ### 品牌查询 ``` 用户: "SKF 有哪些高速轴承系列？" → 查询 SKF 产品线 → 返回高速应用推荐系列 ``` ### 型号对照 ``` 用户: "SKF 6204 对应 NSK 什么型号？" → 型号对照表查询 → 返回 NSK 6204VV 或 6204DDU ``` ### 选型建议 ``` 用户: "电机主轴用什么轴承好？" → 分析应用场景（高速、径向载荷、低噪音） → 推荐深沟球轴承或角接触球轴承 → 给出具体型号范围 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 1477009639zw-blip/agent-portfolio (version 1.0.0)

--- name: agent-portfolio description: Beta's complete portfolio showcasing all available skills, past projects, and client testimonials. Auto-generates a markdown portfolio page. metadata: openclaw: emoji: "📁" requires: bins: [python3] always: false --- # Beta — AI Agent Portfolio Beta is a全能 AI Agent built on OpenClaw, available for research, coding, and automation tasks. ## Skills Matrix | Category | Skills | |----------|--------| | Trading | Lead Scoring, Market Radar, BS Detector, Sentiment Analyzer | | Research | Deep Web Research, Survey Analysis, Content Writer | | Development | Skill Maker, Quick Skill Maker, SEO Analyzer, API Integration | | Productivity | Calendar Optimizer, Meeting Scheduler, Email Writer | | Social | Social Post Generator, Video Description, LinkedIn Carousel | ## Availability - 24/7 autonomous operation - Responds within minutes - OpenClaw + Claude powered

path: portfolio.py
content: #!/usr/bin/env python3
SKILLS = {
    "Trading & Finance": [
        ("Lead Scoring Model", "ML-powered B2B lead scoring", "LightGBM + SHAP", "$50-500"),
        ("Market Radar", "Real-time market monitoring", "Tiger API", "$25-100"),
        ("BS Detector", "Extract real point from verbose text", "NLP", "$10-50"),
        ("Sentiment Analyzer", "Financial text sentiment", "BERT-based", "$10-50"),
    ],
    "Research & Writing": [
        ("Deep Research", "Comprehensive research reports", "Multi-source", "$5-50"),
        ("Survey Analysis", "Thematic + sentiment clustering", "BERTopic", "$25-100"),
        ("Content Writer", "Blog/whitepaper/articles", "LLM", "$10-100"),
    ],
    "Development": [
        ("Skill Maker", "Create SKILL.md for OpenClaw", "Python", "$2-20"),
        ("SEO Analyzer", "Website SEO audit + recommendations", "爬虫+分析", "$25-100"),
        ("API Integration", "REST/GraphQL + automation", "FastAPI", "$50-500"),
    ],
    "Productivity": [
        ("Calendar Optimizer", "Meeting fluff removal", "NLP", "$10-30"),
        ("Meeting Scheduler", "Find optimal meeting times", "Scheduling algo", "$10-30"),
        ("Email Writer", "Professional email templates", "LLM", "$5-25"),
    ],
}

def generate():
    print("="*60)
    print("  BETA — AI AGENT PORTFOLIO")
    print("  Fully Autonomous | 24/7 | OpenClaw Powered")
    print("="*60)
    for cat, skills in SKILLS.items():
        print(f"\n## {cat}")
        print("-"*50)
        for name, desc, tech, price in skills:
            print(f"  📌 {name}")
            print(f"     {desc} | {tech}")
            print(f"     💰 {price}")
    print("\n" + "="*60)
    print("  📧 [REDACTED_SECRET]")
    print("  🌐 ugig.net/agents/beta-agent-ai")
    print("="*60)

if __name__ == '__main__':
    generate()


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

--- name: visual-creative description: 视觉创意生图提示词生成skill。当用户需要为任何视觉物料生成AI生图提示词时使用，包括海报、banner、产品图、社交媒体配图、概念艺术、品牌物料等所有视觉场景。无论用户的需求是模糊的（"帮我做张海报"）、半清晰的（"科技风新品发布海报"）还是已有方向的，都应触发此skill。当用户提到生图、出图、画图、提示词、创意设计、视觉方案等关键词时必须使用此skill。 --- # 视觉创意生图 Skill 主文件 ## 概述 本skill帮助AI将用户的视觉需求转化为富有创意的AI生图提示词。核心目标是突破平庸，解决三个常见问题： 1. **创意局限**：避免走最安全、最常见的视觉解法 2. **构图死板**：避免均匀分布和居中对称的惰性构图 3. **画面空洞**：主动填充丰富的视觉细节和层次 处理流程：分析需求 → 识别场景 → 调取创意方法 → 生成设计思路（用户可见）→ 输出提示词（传递下游） 如当前需求属于特定场景，请同时读取对应的场景子文件以获取场景专属方法： - 场景子文件位于 `scenes/` 目录下 - 见本文件末尾的场景索引 --- ## 八、场景子文件索引 识别用户需求后，读取对应场景子文件获取场景专属创意方向： | 场景 | 子文件路径 | |-----|----------| | 电商主图与详情页 | scenes/ecommerce.md | | 促销海报与活动banner | scenes/promotion.md | | 户外广告OOH | scenes/ooh.md | | 产品概念图与产品海报 | scenes/product.md | | 品牌视觉与品牌故事图 | scenes/brand.md | | 包装设计概念 | scenes/packaging.md | | 通用海报设计 | scenes/general-poster.md | | 小红书视觉（种草/生活/教程/探店） | scenes/xiaohongshu.md | | 抖音视觉（封面/直播间/主页） | scenes/douyin.md | | 微信公众号视觉（封面/配图/海报） | scenes/wechat-oa.md | | 微博视觉（营销/热点/长图/九宫格） | scenes/weibo.md | | 短视频封面与缩略图 | scenes/video-cover.md | | 信息图与数据可视化 | scenes/infographic.md | | 电影与剧集海报 | scenes/film-poster.md | | 游戏视觉与游戏海报 | scenes/game.md | | 音乐封面与艺人宣传图 | scenes/music.md | | 概念艺术与插画 | scenes/concept-art.md | | 摄影风格图 | scenes/photography.md | | 抽象艺术与实验性视觉 | scenes/abstract.md | | 活动现场视觉与展览 | scenes/event.md | | 室内空间概念图 | scenes/interior.md |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: haohanyang92/news-sentiment-analysis (version 1.0.0)

--- name: news-sentiment-analysis description: 区分"真利好"和"假利好"，避免追高被套。用于A股消息面分析。 version: 1.0.0 --- # 消息面分级解读 Skill ## 核心能力 区分"真利好"和"假利好"，避免追高被套。 ## 利好分级规则 ### 一级利好（可重仓追涨） - 国家级政策落地（如降息、行业扶持） - 龙头股直接受益 - **操作建议**：可重仓追涨 ### 二级利好（轻仓参与） - 行业事件（如产业链涨价、技术突破） - 板块联动性强 - **操作建议**：轻仓参与 ### 无效利好（观望为主） - 公司常规公告（如股东增持、战略合作） - 无资金承接 - **操作建议**：观望为主 ## 实战规则 ### 补贴类利好判断 看到"某公司获政府补贴"公告时： 1. 判断补贴金额占净利润的比例 2. 比例 < 5% 为无效利好 3. 再看板块资金流向 ### 追高避坑 - 利好发布后已涨停2次以上，谨慎追 - 利好发布但无资金承接，及时止盈 ## 触发场景 - "这个利好是真的吗" - "能追吗" - "这个公告是利好还是利空"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: taozhe6/mac-node-snapshot (version 1.0.0)

--- name: mac-node-snapshot description: A robust, permission-friendly method to capture macOS screens via OpenClaw screen.record. Ideal for headless environments or ensuring capture reliability. --- # mac-node-snapshot ## Overview Uses node screen.record to record a 1-second clip and extract a high-quality PNG frame. This workflow bypasses common screencapture permission issues and ensures a reliable image return. ## Quick start (single command, no scripts) All paths are **relative** to `{skill}`. ```bash mkdir -p "{skill}/tmp" \ && openclaw nodes screen record --node "<node>" --duration 1000 --fps 10 --no-audio --out "{skill}/tmp/snap.mp4" \ && ffmpeg -hide_banner -loglevel error -y -ss 00:00:00 -i "{skill}/tmp/snap.mp4" -frames:v 1 "{skill}/tmp/snap.png" ``` ## When to use (trigger phrases) Use this skill when the user asks: - "Take a screenshot" - "What is on my screen?" - "Capture the screen" - "Screenshot via screen.record" ## Notes - Requirements: `ffmpeg` (ask before installing). - If the frame is **black**, ask the user to **wake the screen** and retry. - Use `read` on `{skill}/tmp/snap.png` to attach it to the reply. ## Troubleshooting - **screen_record fails (node disconnected):** check `nodes status`, ensure OpenClaw app is running/paired. - **screenRecording false:** must grant Screen Recording in System Settings; cannot be bypassed. - **Black frame:** screen may be asleep/locked; ask the user to wake and retry.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zrslu01/exec-local (version 1.0.0)

# Thundarr Execution Bridge (Local) The `exec_local` skill provides a direct interface for executing system-level shell commands within the `thundarr-gpu` container environment on Garuda. ### Core Functionality - **Direct Shell Access**: Allows for low-latency execution of binary tools and scripts. - **Remote Orchestration**: Designed to be used as a jump-point for managing the Fedora UM250 host via the `thundarr-remote` SSH script. - **Resource Monitoring**: Can be used to check local container health, process tables, and network availability between Docker nodes. ### Security Note This tool executes commands with the permissions of the container user. Ensure all inputs are sanitized when used in automated workflows.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: openwaygate/youtube-subscription (version 0.10.7-dev)

--- name: youtube-subscription description: "Manage YouTube subscriptions. Use this skill to list subscriptions/subscribers, subscribe to channels, or unsubscribe. Useful when working with YouTube subscription — provides commands to delete, insert, and list subscription via the yutu CLI. Includes setup and installation instructions for first-time users. Triggers: delete subscriptions, delete subscription, delete my subscription, insert a new subscription, insert subscription, insert my subscription, list subscription information, list subscription, list my subscription" metadata: openclaw: requires: env: - YUTU_CREDENTIAL - YUTU_CACHE_TOKEN bins: - yutu config: - client_secret.json - youtube.token.json primaryEnv: YUTU_CREDENTIAL emoji: "\U0001F3AC\U0001F430" homepage: https://github.com/eat-pray-ai/yutu install: - kind: node package: "@eat-pray-ai/yutu" bins: [yutu] --- # YouTube Subscription Manage YouTube subscriptions. Use this skill to list subscriptions/subscribers, subscribe to channels, or unsubscribe. ## Before You Begin yutu requires Google Cloud Platform OAuth credentials and a cached token to access the YouTube API. If you haven't set up yutu yet, read the [setup guide](references/setup.md) first. ## Operations Read the linked reference for full flag details and examples. | Operation | Description | Reference | |-----------|-------------|----------| | delete | Delete subscriptions | [details](references/subscription-delete.md) | | insert | Insert a new subscription | [details](references/subscription-insert.md) | | list | List subscription information | [details](references/subscription-list.md) | ## Quick Start ```bash # Show all subscription commands yutu subscription --help # List subscription yutu subscription list ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nx4dm1n/sec-audit (version 1.0.0)

# OpenClaw Security Audit Skill > **用途**：对 OpenClaw 部署进行安全配置审计，检测已知漏洞和安全隐患 > **版本**：1.0.0 > **作者**：Security Team > **风险等级**：安全审计工具（仅读取和检测，不修改任何配置） ## 功能概述 本 Skill 是一个安全审计工具，可检测 OpenClaw 部署中的以下安全问题： ### 检测覆盖范围 | 检测项 | 对应漏洞编号 | 描述 | |--------|-------------|------| | 环境变量泄露检测 | SYS-002, OC-008 | 检查 process.env 是否暴露敏感 API Key | | 明文凭据存储检测 | SYS-005, ECO-012 | 检查 auth-profiles.json 等文件是否明文存储凭据 | | 网关认证配置检测 | SYS-006, ECO-024 | 检查 Gateway 是否启用了认证 | | 网关绑定地址检测 | SYS-006 | 检查 Gateway 是否绑定到 0.0.0.0 | | 沙箱配置检测 | ECO-009, OC-001 | 检查沙箱是否正确启用 | | 速率限制检测 | SYS-007, OC-011 | 检查是否配置速率限制 | | 恶意 Skill 扫描 | ClawHavoc | 扫描已安装 Skill 是否匹配已知恶意名单 | | IOC 指标检测 | ClawHavoc IOC | 检测已知恶意 IP、域名、文件哈希 | | SKILL.md 恶意内容检测 | ECO-015 | 扫描所有已安装 Skill 的 SKILL.md 是否含可疑命令 | | Base64 编码命令检测 | OC-009 | 检测 SKILL.md 中隐藏的 Base64 编码命令 | | 进程隔离验证 | SYS-001 | 验证是否存在进程隔离机制 | | WebSocket 加密检测 | ECO-006 | 检查 WebSocket 通信是否使用 wss:// | | DM/Group 策略检测 | 认证/授权 | 检查频道安全策略配置 | | 审计日志检测 | SYS-004 | 检查是否启用安全审计日志 | | 已知恶意攻击者检测 | ClawHavoc | 比对已安装 Skill 的作者信息 | ## 使用方式 运行安全审计： ```bash node tools/security-audit.js ``` 运行完整审计并输出 JSON 报告： ```bash node tools/security-audit.js --format json --output audit-report.json ``` 仅运行特定检测模块： ```bash node tools/security-audit.js --module env,auth,skills,ioc ``` ## 输出说明 - 🔴 **CRITICAL** — 严重安全问题，需立即修复 - 🟠 **HIGH** — 高危问题，建议 48 小时内修复 - 🟡 **MEDIUM** — 中危问题，建议 1 周内修复 - 🟢 **LOW/PASS** — 低危或检测通过 ## 注意事项 - 本工具仅进行只读检测，不会修改任何系统配置 - 所有检测结果仅保存在本地，不会外传任何数据 - 建议在测试环境中首先运行，确认无误后再在生产环境使用


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: topmediai/music-generator-topmediai (version 1.0.2)

--- name: music-generator-topmediai description: | Generate AI music, BGM, or lyrics via TopMediai API. Supports auto polling and two-stage output (preview first, then final full audio) for generation tasks. author: TopMediai --- # Music Generator TopMediai Skill ## Capability Overview This skill supports: 1) Generate a full song with lyrics 2) Generate pure background music (BGM) 3) Generate lyrics only 4) Query music generation tasks 5) Convert song_id to MP4 ## Preflight Check (Mandatory) - Configure `TOPMEDIAI_API_KEY` in `<skill_root>/.env` - Optional: `TOPMEDIAI_BASE_URL` (default `https://api.topmediai.com`) - If key is missing, stop and ask user to configure. ## Command - Main command: `/music_generator_topmediai` - `mode=normal` (default): lyrics -> submit -> poll preview/full - `mode=bgm`: instrumental generation -> poll preview/full - `mode=lyrics`: lyrics only ## API Endpoints Used - Generate lyrics: `POST {BASE_URL}/v1/lyrics` - Submit generation: `POST {BASE_URL}/v3/music/generate` - Query tasks: `GET {BASE_URL}/v3/music/tasks?ids=<id[,id2,...]>` - Generate MP4 by song_id: `POST {BASE_URL}/v3/music/generate-mp4?song_id=<song_id>` ## Return Event Conventions - `lyrics_ready` - `submitted` - `preview_ready` - `full_ready` - `failed` / `timeout`

path: .env
content: # Copy to .env and fill your key
TOPMEDIAI_API_KEY=YOUR_KEY
TOPMEDIAI_BASE_URL=https://api.topmediai.com


path: requirements.txt
content: requests>=2.31.0
python-dotenv>=1.0.1


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: sabatech-dev/alfred-rolling-summarization (version 1.0.0)

# Auto-Summarization Skill Proactive context management to prevent overflow and improve session quality. ## Problem - OpenClaw compaction triggers on context overflow (reactive) - Compaction timeout (60s internal) causes fallback to pre-compaction state - Tool loops (research with web_fetch) generate massive context without stopping - No control over WHAT is preserved during compaction ## Solution: Rolling Summarization ### How It Works Every N turns, create a concise summary of recent work and update SESSION-STATE.md. This keeps the session lean while preserving important context. ### Trigger Thresholds | Condition | Action | |-----------|--------| | Every 15 turns | Create rolling summary | | After 10 consecutive tool calls | Force summary (tool loop guard) | | Context >70% estimated | Proactive summary + flush to memory | ### Rolling Summary Format Update SESSION-STATE.md with a condensed view: ```markdown ## Rolling Summary (as of HH:MM) - Completed: [what was done] - In progress: [what's being worked on] - Decisions: [key decisions made] - Blockers: [anything blocking] - Next: [what to do next] ``` ### Integration with Existing Stack 1. **Hindsight auto-retain** captures important facts before summary 2. **SESSION-STATE.md** stores the rolling summary (always in context via bootstrap) 3. **Daily notes** get the detailed version at end of session 4. **Working buffer** becomes unnecessary if rolling summary works well ### Anti-Patterns - ❌ Don't summarize every turn (adds latency, wastes LLM calls) - ❌ Don't duplicate Hindsight content (it already retains facts) - ❌ Don't include routine operations (heartbeat checks, status pings) - ✅ DO summarize: decisions, blockers, task progress, user preferences - ✅ DO keep it under 200 chars per section ### Prompt Addition (add to agents that need it) ``` After completing a task or every 15 turns: 1. Read SESSION-STATE.md 2. Update the Rolling Summary section with current state 3. Keep it concise (under 500 chars total) 4. This prevents context overflow and preserves continuity ``` ## Metrics | Metric | Before | After (target) | |--------|--------|----------------| | Context overflow/week | 1-2 | ~0 | | Compaction timeout rate | ~50% | <20% | | Context lost per session | High | Low | | Additional LLM cost | $0 | ~$0.02/week | ## Version 1.0.0 — Initial implementation


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: andyrong/md2word-cn (version 1.0.0)

--- name: md2word-cn developer: rongyu(荣彧) description: | 将 Markdown 文档转换为 Word 文档，专为中文文档设计。支持完整的 Markdown 语法，字体统一使用仿宋。适用于周报、日报、报告等中文办公文档的转换。 --- # md2word-cn 专为中文文档设计的 Markdown 转 Word 转换器。 ## 快速开始 ```bash # 安装依赖 pip3 install python-docx # 转换文件 python3 <skill>/scripts/md2word.py <输入.md> <输出.docx> ``` ## 支持的 Markdown 语法 | 语法 | 效果 | |------|------| | `# 一级标题` | 居中标题，22pt，加粗 | | `## 二级标题` | 16pt，加粗 | | `### 三级标题` | 14pt，加粗 | | `#### 四级标题` | 12pt，加粗 | | `**加粗**` | 加粗 | | `*斜体*` | 斜体 | | `~~删除线~~` | 删除线 | | `` `代码` `` | 行内代码 | | ```` ```代码块``` ```` | 代码块 | | `[链接](url)` | 链接 | | `1. 有序列表` | 有序列表（手动编号，避免重复） | | `- 无序列表` | 无序列表 | | `> 引用` | 引用 | | `---` | 水平分割线 | ## 字体格式 - 正文：仿宋 12pt - 一级标题：仿宋 22pt，居中加粗 - 二级标题：仿宋 16pt 加粗 - 三级标题：仿宋 14pt 加粗 - 四级标题：仿宋 12pt 加粗 ## 使用示例 ```bash # 转换周报 python3 ~/.agents/skills/md2word-cn/scripts/md2word.py weekly_report.md weekly_report.docx # 转换报告 python3 ~/.agents/skills/md2word-cn/scripts/md2word.py report.md report.docx ``` ## 脚本 - `scripts/md2word.py` - 主转换脚本 ## 注意事项 - 有序列表使用手动编号，避免 Word 自动编号导致的重复 - 代码块样式为灰色背景 - 链接自动添加下划线


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