OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: xiaochunz030-spec/game-dev-assistant (version 1.0.0)

--- name: game-development description: 游戏开发辅助技能，涵盖游戏数据分析、关卡设计、资产整理、项目构建自动化、测试框架、游戏存档解析、 Unity / Unreal / Godot 项目辅助。触发场景：游戏数据分析、关卡配置、资产整理打包、项目构建自动化、游戏测试、存档解析、引擎项目辅助、shader 调试、日志分析。 --- # Game Development - 游戏开发辅助 ## 核心能力 ### 游戏数据分析 - 游戏行为日志解析（玩家操作、事件序列） - 数值配置文件处理（JSON / YAML / Excel 导出） - 排行榜数据提取和分析 - 游戏内经济系统数据建模 ### 关卡 & 配置管理 - 关卡数据结构解析（ Tilemap / Grid / Node Graph） - 配置文件批量生成（刷怪表/掉落表/奖励表） - 多语言文案整理和导出 - 游戏常量 / 枚举值统一管理 ### 资产整理 & 打包 - 资源目录规范化整理 - 资产依赖关系分析 - 批量资源压缩 / 格式转换（纹理/音频/模型） - 资源包（AssetBundle / Pak）打包流程辅助 ### 项目构建自动化 - Unity / Unreal / Godot 命令行构建 - 多平台构建（Windows / Android / iOS / WebGL） - 构建后自动执行：版本号更新 / 签名 / 上传 - CI/CD 流程脚本（GitHub Actions / Jenkins） ### 游戏测试 - 功能测试脚本（pytest + 游戏 API） - 自动化冒烟测试（登录/创建角色/基础操作） - 性能数据采集（帧率/内存/加载时间） - 截图对比自动化（UI 回归测试） ### 存档 & 日志 - 游戏存档结构解析（二进制 / JSON 存档） - 存档编辑器辅助（修改数值/解锁内容） - 服务器日志分析（异常/崩溃/外挂检测） - 客户端日志收集和汇总 ### 引擎项目辅助 - Unity C# 脚本生成 / 检查 - Unreal Blueprints 节点图解析 - Godot GDScript 辅助编写 - Shader 语法检查和调试 ### 关键脚本 - `scripts/game_data_parser.py` - 游戏数据解析 - `scripts/level_config.py` - 关卡配置生成 - `scripts/asset_packer.py` - 资源打包整理 - `scripts/build_unity.py` - Unity 命令行构建 - `scripts/build_godot.py` - Godot 命令行构建 - `scripts/game_tester.py` - 游戏功能测试框架 - `scripts/save_parser.py` - 存档解析编辑 - `scripts/log_analyzer.py` - 游戏日志分析 - `scripts/generate_csharp.py` - Unity C# 脚本生成 ### 参考资源 - `references/unity-build.md` - Unity CI/CD 构建指南 - `references/godot-api.md` - Godot 常用 API 速查 - `references/game-data-formats.md` - 常见游戏数据格式说明 ## 工作流程 1. **明确需求**：游戏数据分析 / 资产整理 / 构建自动化 / 测试 2. **了解项目**：使用什么引擎？项目结构如何？ 3. **执行对应脚本**：解析 / 生成 / 构建 / 测试 4. **交付结果**：数据报告 / 资源包 / 构建产物 / 测试报告 ## 注意事项 - 游戏数据格式多样，先确认具体格式再解析 - 构建脚本需要对应引擎已安装 CLI 版本 - 测试脚本连接真实游戏需确认安全性和封号风险 - 存档修改注意备份原文件 - 资产打包前确认目标平台的格式要求


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Skill: 13801201404-sys/ask-expert-playwriter (version 1.0.0)

# 问专家技能 - 使用 Playwriter 控制已登录的浏览器 ## 技能描述 使用 Playwriter 连接用户已登录的 Chrome 浏览器，通过 Gemini 等 AI 助手获取专业建议。 ## 触发关键词 - "问专家" - "问 Gemini" - "问 AI" - "使用专家模式" ## 完整流程 ### 步骤 1：打开浏览器 ```bash open -a "Google Chrome" ``` ### 步骤 2：移动鼠标并点击扩展图标 ```bash # 移动鼠标到扩展图标位置 (1294, 86)，等待 5 秒，点击 python3 -c " import pyautogui import time pyautogui.moveTo(1294, 86) time.sleep(5) pyautogui.click() " ``` ### 步骤 3：创建 Playwriter 会话 ```bash playwriter session new # 输出: Session X created. Use with: playwriter -s X -e "..." ``` ### 步骤 4：打开网页 ```bash # 先创建页面再导航（重要！） playwriter -s X -e 'state.page = await context.newPage(); await state.page.goto("URL")' ``` ### 步骤 5：输入问题并发送 ```bash # 输入问题 playwriter -s X -e 'await state.page.keyboard.type("问题内容")' # 发送 playwriter -s X -e 'await state.page.keyboard.press("Enter")' ``` ### 步骤 6：获取回答 ```bash # 等待一段时间后获取文本 sleep 15 playwriter -s X -e 'const text = await state.page.locator("message-content").last().textContent(); console.log(text)' # 或截图 playwriter -s X -e 'await state.page.screenshot({ path: "path/to/screenshot.png" })' ``` ## 常见问题 ### Q: 扩展未连接 **A**: 需要用户手动点击 Chrome 右上角的 Playwriter 扩展图标，确保显示连接状态 ### Q: page undefined 错误 **A**: 需要先创建页面：`state.page = await context.newPage()` ### Q: 连接断开 **A**: 使用 `playwriter session reset <id>` 重置会话，然后重新创建 ## 适用场景 - 需要登录账号才能使用的 AI 网站（Gemini、ChatGPT 等） - 需要保持登录状态的浏览器操作 - 需要绕过机器人检测的场景 - 询问专业问题获取 AI 建议 ## 技术优势 - 使用用户已登录的浏览器，无需重新登录 - 通过 Chrome 扩展连接，安全稳定 - 支持会话管理，可以保持状态 ## 安装前置条件 1. 安装 Playwriter：`npm install -g playwriter@latest` 2. Chrome 安装 Playwriter 扩展： - 扩展 ID: `jfeammnjpkecdekppnclgkkffahnhfhe` - 或从 Chrome 网上应用店搜索 "Playwriter" 安装


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Skill: onwalking/wechat-article-creator (version 1.0.0)

--- name: wechat-article-creator description: "根据主题自动生成微信公众号文章草稿。流程：搜索主题相关内容 → AI总结分析 → 排版美化 → 保存到公众号草稿箱。Use when user needs to write 公众号文章、微信公众号内容、自动创作文章、根据主题写文章。" homepage: https://github.com/onWalking/wechat-article-creator metadata: { "openclaw": { "emoji": "📝", "requires": { "bins": ["node"] }, "env": ["WECHAT_APPID", "WECHAT_SECRET"], }, } --- # WeChat Article Creator 根据主题自动生成微信公众号文章草稿。 ## 功能流程 ``` 主题 → 搜索内容 → AI总结 → 排版美化 → 保存草稿 ``` ## 前置配置 需要配置微信公众号开发者凭据： ```bash export WECHAT_APPID="your_appid" export WECHAT_SECRET="your_secret" ``` 或在运行目录创建 `.env` 文件。 ## 使用方法 ### 基础用法 ```bash wechat-article-creator "人工智能发展趋势" ``` ### 高级选项 ```bash # 指定字数 wechat-article-creator "新能源汽车市场分析" --words 2000 # 指定风格 wechat-article-creator "健康饮食指南" --style "轻松科普" # 指定作者 wechat-article-creator "职场技能提升" --author "职场君" ``` ## 输出格式 生成的文章包含： - **标题**：吸引眼球的标题 - **封面图建议**：AI 推荐的封面图方向 - **导语**：引导读者进入正文的引言 - **正文**：结构化内容（小标题、重点、案例） - **结语**：总结 + 互动引导 ## 排版样式 自动应用的公众号样式： - 重点文字标红 `<span style="color: #ff0000;">` - 引用框 `<blockquote>` - 分隔线 `<hr>` - 小标题加粗 - 段落间距优化 ## 示例 **输入：** ``` 主题：2024年AI发展趋势 字数：1500 风格：专业分析 ``` **输出：** - 文章预览（Markdown） - 草稿保存成功提示 - 公众号后台草稿链接 ## 注意事项 1. 需要公众号已开通开发者权限 2. 服务器IP需加入公众号白名单 3. 生成内容建议人工审核后再发布 4. 遵守微信内容规范，避免违规内容 ## 依赖 - Node.js >= 16 - 微信公众号开发者账号


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Skill: unisound-llm/unisound-med-mental-health (version 1.0.0)

--- name: med-llm-mental-health description: 心理健康疏导与心理卫生知识问答。通过 --task 区分咨询与科普场景；仅含 `scripts/run.py`，可独立拷贝部署。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🩺" } } --- # 心理健康咨询与科普 ## 概述 提供心理支持性回应与健康科普，遇危机风险须提示寻求专业帮助。 具体场景通过 **`--task`** 切换系统提示词（见下表），能力依赖内部医疗大模型；集成方也可通过 `--system-prompt` 完全自定义。 | `--task` | 能力 | | --- | --- | | `psych-care` | 心理健康咨询与疏导 | | `psych-qa` | 心理健康知识问答 | 本能力与具体业务请求解耦：平台或调用方如何组织用户输入由集成方决定；此处只约定**如何把题目交给脚本**（见下）。 ## 题目输入（三选一） 1. **`--question`**：直接传入完整题干字符串。 2. **`--input PATH`**： - `.jsonl`：每行一个 JSON 对象，须含非空字符串字段 `question`；可用 `--index` / `--batch` / `--match-id` 选取记录； - `.json`：单个对象，须含 `question`； - 其他扩展名：按 UTF-8 纯文本整文件作为题干。 - 传 `-` 时从 **stdin** 读取一条 JSON（含 `question`）或纯文本。 3. **stdin**（且未传 `--question` / `--input`、且 stdin 非 TTY）：读入 JSON 对象或纯文本，规则同 `-`。 可在 JSON 的 `other.task` 中指定任务类型（与 `--task` 等价；命令行 `--task` 优先）。 ## 模型 - 默认 `u1-insuremed`，接口 `https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions`（可通过参数覆盖）。 ## 用法示例 ```bash # 指定任务类型与题干 python3 scripts/run.py --task psych-care --question "题干……" --appkey YOUR_KEY # 从 jsonl 取题（other.task 可省略若命令行已传 --task） python3 scripts/run.py --task psych-care --input /path/to/items.jsonl --index 0 --appkey YOUR_KEY ``` ## 参数 - `--task`：**必填**（除非 `other.task` 已给出）。见上表。 - `--question` / `--input`：见上，与 stdin 三选一（`--question` 与 `--input` 不可同时使用）。 - `--appkey STRING`：**必填**（`--dry-run` 时除外）。内部医疗大模型鉴权 key。 - `--index`、`--match-id`、`--batch`：仅对 `.jsonl` 生效。 - `--dry-run`：不调用模型，仅输出解析后的题目 JSON。 - `--model`、`--api-url`、`--temperature`、`--timeout`、`--system-prompt`：调模型参数。 - `--output PATH`：另存完整 JSON（批量为 NDJSON）。 - `--text-only`：标准输出仅打印模型答案文本。 ## 输出 默认可解析 JSON：含 `status`、`task`、`task_title`、`question`、`answer`、`record_index`、`meta`、`model`、`input_mode`、`input_path` 等；`skill` 为本 skill 标题。 ## 合规说明 输出为模型辅助信息，不构成正式诊疗决策；涉及真实患者数据须先脱敏并遵守院内流程。


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Skill: codenova58/ab-testing (version 1.0.0)

--- name: ab-testing description: "Experiment design, metrics, ethics, and analysis. Use when running product experiments responsibly." --- # AB Testing Skill This skill provides structured guidance for **AB Testing** work. Act as an active guide: confirm triggers, propose the stages below, and adapt if the user wants a lighter pass. ## When to Offer This Workflow **Trigger conditions:** - User mentions **ab testing** or closely related work - They want a structured workflow rather than ad-hoc tips - They are preparing a review, rollout, or stakeholder communication **Initial offer:** Explain the four stages briefly and ask whether to follow this workflow or work freeform. If they decline, continue in their preferred style. ## Workflow Stages ### Stage 1: Clarify context & goals Anchor on **hypothesis and primary metric**. Ask what success looks like, constraints, and what must not break. Capture unknowns early. ### Stage 2: Design or plan the approach Translate goals into a concrete plan around **randomization and segments**. Compare alternatives and explicit trade-offs; avoid implicit assumptions. ### Stage 3: Implement, validate, and harden Execute with verification loops tied to **ethics and guardrails**. Prefer small steps, measurable checks, and rollback points where risk is high. ### Stage 4: Operate, communicate, and iterate Close the loop with **analysis and decision rules**: monitoring, documentation, stakeholder updates, and lessons learned for the next cycle. ## Checklist Before Completion - Goals and constraints are explicit for **AB Testing Skill** - Risks and trade-offs are stated, not hand-waved - Verification steps match the change’s impact (tests, canary, peer review) - Operational follow-through is covered (monitoring, docs, owners) ## Tips for Effective Guidance - Be procedural: stage-by-stage, with clear exit criteria - Ask for missing context (environment, scale, deadlines) before prescribing - Prefer checklists and concrete examples over generic platitudes - If the user declines the workflow, switch to freeform help without lecturing ## Handling Deviations - If the user wants to skip a stage: confirm and continue with what they need. - If context is missing: ask targeted questions before strong recommendations. - Prefer concrete examples, trade-offs, and verification steps over generic advice. ## Quality Bar - Each recommendation should be **actionable** (what to do next). - Call out **failure modes** relevant to AB Testing (security, scale, UX, or ops). - Keep tone direct and respectful of the user’s time.


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Skill: mupengi-bot/kmong (version 1.0.0)

--- author: 무펭이 🐧 --- # Kmong Automation Skill 🐧 ## Registration Process (OpenClaw Browser) ### 1. Sign Up ``` 1. browser open → https://kmong.com 2. Click sign up (ref: sign up link) 3. Select Google login (Google logo button) 4. Select Google account → Click "Continue" 5. Select "Act as Expert" 6. Check agree all → "Sign up complete" ``` ### 2. Identity Verification (PASS SMS) ``` 1. Click "Mobile phone verification" → Popup tab opens 2. Check popup tab targetId (query tabs) 3. Select carrier radio: click via evaluate - document.querySelectorAll('input[type=radio]')[0].click() // SKT - [1] = KT, [2] = LGU+ 4. Agree all: document.querySelectorAll('input[type=checkbox]')[0].click() 5. Click "Verify with SMS" 6. Enter name, birthdate(6 digits), 7th digit of SSN, phone number, security characters 7. Read security characters via screenshot 8. "Confirm" → Enter SMS verification code → "Confirm" 9. In main tab, agree to seller terms → "Expert registration complete" ``` ### 3. Cautions - When checkbox ref doesn't work: Use `evaluate` with `document.querySelectorAll('input[type=checkbox]')[0].click()` - Cannot use `const`/`let` — Use `var` or no declaration - Cannot chain multiple statements with semicolon — One statement per evaluate - PASS verification popup is separate tab — Need to check targetId via tabs query - Security characters (captcha): Take screenshot and read as image ### 4. Profile Setup ``` 1. Change nickname: "Edit" button → Select all text (Meta+a) → Enter new nickname → "Save" 2. Expertise: Click "Select service fields" 3. Introduction: Click "Write introduction" 4. Register service: Click "Register service" ``` ### 5. Service Registration Tips - Title: Include SEO keywords (e.g., "AI Chatbot Development | Student Council Organization Management Automation") - Price: 3 tiers (Standard/Deluxe/Premium) - Description: 500+ chars, specify concrete deliverables - Category: IT·Programming > Chatbot Development / Task Automation ## Account Information - Email: Configure in `~/.secrets/kmong.env` - Nickname: Configure in workspace settings - Profile: https://kmong.com/@[your-username] --- > 🐧 Built by **무펭이** — [Mupengism](https://github.com/mupeng) ecosystem skill


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Skill: ffernnnl/pmproducer (version 1.0.0)

--- name: PMproducer description: 用于产品经理岗位求职的辅导者 --- # Role: 产品经理 (PM) 面试金牌教练 ## Profile - **Description**: 你是一位拥有十年大厂经验的资深产品总监兼面试官。你擅长通过深度解析岗位需求（JD）和候选人简历，提供从背景调查、考题预测、定制化模拟面试到复盘指导的全链路面试辅导服务。 - **Language**: 中文 - **Tone**: 专业、客观、犀利、建设性、有同理心 ## Goals 帮助产品经理求职者精准定位岗位核心需求，掌握面试高频考点，通过全真模拟面试提升表达逻辑，并最终优化其简历与面试话术。 ## Capabilities 1. **全网信息检索与分析**：能够基于输入的“公司名称”与“岗位JD”，联网检索该公司的业务现状、竞品情况以及过往的真实面试经验（面经）。 2. **JD 深度拆解与提炼**：精准提取岗位所需的核心技能（如：数据分析、商业化策略、用户增长、B端/C端经验等），总结高频面试问题。 3. **“简历-JD”匹配度诊断**：结合候选人简历，挖掘与岗位高度契合的经历，并识别潜在的“坑位”（面试官大概率会深挖的弱点或项目细节）。 4. **情境化模拟与反馈**：采用 STAR 原则（Situation, Task, Action, Result）进行追问，并在候选人回答后给出多维度的打分与话术优化建议。 ## Workflow ### Step 1: 岗位背景调查与全网面经搜集 **触发条件**：用户输入【公司名称】+【岗位JD】。 **执行动作**： - 联网搜索该公司的核心产品线、近期业务动态及行业地位。 - 检索全网关于“该公司+该产品线/岗位”的过往面试经验。 - **输出格式**：简要汇总公司业务背景，并列出3-5条过往真实面试者的经验总结。 ### Step 2: 核心技能画像与高频题库生成 **触发条件**：完成 Step 1。 **执行动作**： - 提炼该岗位必须具备的硬技能（如原型设计、SQL、策略输出）和软技能（如跨部门沟通、项目管理）。 - 根据面经和岗位特性，总结 5-8 道高频面试问题（分为：产品感、项目深挖、行为/软素质、专业技能四类）。 - **输出格式**：清晰的技能需求雷达，以及分类排列的高频面试题单。 ### Step 3: 简历定制化诊断与深挖提问 **触发条件**：用户提供【个人简历】（或个人经历简述）。 **执行动作**： - 对比简历与 JD 的匹配度，指出核心优势与短板。 - 针对简历中含糊或与 JD 高度相关的项目，定制 3-5 道“压力测试/深挖”面试题。 - **输出格式**：匹配度简评，以及专门为该候选人定制的专属面试题。 ### Step 4: 模拟面试与高维复盘 **触发条件**：用户选择某一道问题进行回答，或请求开启“模拟面试模式”。 **执行动作**： - 倾听用户的回答文本。 - **评估维度**：逻辑清晰度、产品思维深度、数据支撑、表达精炼度、与JD契合度。 - **反馈内容**： 1. **亮点**：肯定回答中符合优秀产品经理特质的部分。 2. **改进点**：指出逻辑漏洞、缺失的维度（如未考虑商业化、未考虑研发成本等）或多余的废话。 3. **示范回答**：基于用户的原有回答，用更高级、更具结构化（如总分总、STAR原则）的产品话术重写一遍。 4. **简历修改建议**：如果用户的回答暴露出简历描述不到位，提供具体的简历修改文案。 ## Rules & Constraints - **严禁虚构**：在搜索公司信息和面经时，必须基于真实检索结果，若查无确切信息需明确告知，不可捏造。 - **结构化输出**：回答需多用项目符号、加粗和表格，确保求职者在紧张的备考情绪下能快速抓住重点。 - **一针见血**：在评价候选人回答时，不要只说客套话。必须像真实的苛刻面试官一样指出逻辑漏洞。 - **流程控制**：不要一次性抛出所有步骤的内容。需引导用户一步步提供 JD、简历，并在每一步完成后再询问是否进入下一阶段。 ## Initialization “你好！我是你的专属产品经理面试教练。为了帮你在接下来的面试中脱颖而出，请按顺序告诉我： 1. 你要面试的**公司名称**？ 2. 该岗位的**详细 JD**（岗位描述）？ 如果你手头有准备好的**个人简历**，也可以一并发送给我。我们将从岗位剖析开始，一步步打通关！”


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Skill: yang1002378395-cmyk/ai-knowledge-qa (version 1.0.0)

--- name: ai-intelligent-knowledge-qa version: 1.0.0 description: 知识问答，FAQ + 智能检索 + AI 问答。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: [] --- # AI 智能知识问答系统 ## 描述 知识问答，FAQ + 智能检索 + AI 问答。 ## 功能 - FAQ 管理（问答库） - 智能检索（语义搜索） - AI 问答（GPT集成） - 多渠道接入（Web/微信/API） - 数据分析（问答统计） ## 定价 - 基础版：¥199/月（1000 问答/月） - 专业版：¥999/月（10000 问答/月） - 企业版：¥2999/月（无限问答） ## 适用场景 - 智能客服 - 知识管理 - 内部问答 - 产品支持 ## 技术栈 - Python + FastAPI - 向量数据库 - GPT 集成 - 语义搜索 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-knowledge-qa cd ai-intelligent-knowledge-qa pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team


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Skill: fxm1618-gmail/fxm1618-longport-quant-trader (version 1.0.0)

--- name: longport-quant-trader description: 长桥证券量化交易集成 - 自动超跌/动量策略 + 飞书推送 + 绩效跟踪。支持港股/美股自动交易，每 5 分钟监控，止盈止损管理。适用于想要自动化交易的个人投资者和量化爱好者。 version: 1.0.0 homepage: https://open.longportapp.com commands: - /quant-start - 启动量化交易监控 - /quant-status - 查看当前持仓和绩效 - /quant-config - 配置策略参数 - /quant-report - 生成交易报告 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"💰","requires":{"bins":["python3"],"env":["LONGPORT_APP_KEY","LONGPORT_APP_SECRET","LONGPORT_ACCESS_TOKEN"]},"install":[{"id":"python3","kind":"brew","formula":"python@3.12","bins":["python3"],"label":"Install Python 3.12"}]}} --- # longport-quant-trader v1.0 长桥证券量化交易集成 - 自动化港股/美股交易 ## 核心功能 - 📈 **超跌抄底策略** - 自动检测跌幅>2.5% 的股票并买入 - 🚀 **动量追涨策略** - 自动检测涨幅>1.5% 的股票并跟进 - 🎯 **自动止盈止损** - +15% 止盈 / -8% 止损 - 📱 **飞书推送** - 实时交易通知和绩效报告 - 📊 **绩效跟踪** - 胜率/收益/回撤自动统计 - ⏰ **定时监控** - 每 5 分钟自动扫描市场 ## 快速开始 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install longport python-dotenv ``` ### 2. 配置 API 密钥 在 `config.py` 中填写长桥 API 凭证： ```python LONGPORT_APP_KEY = "your_app_key" LONGPORT_APP_SECRET = "your_app_secret" LONGPORT_ACCESS_TOKEN = "your_access_token" ``` 从 https://open.longportapp.com/account 获取 ### 3. 配置飞书推送（可选） ```python FEISHU_BOT_WEBHOOK = "your_webhook_url" ``` ### 4. 启动监控 ```bash python quant_monitor.py ``` ## 策略参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | momentum_threshold | +1.5% | 动量买入阈值 | | reversion_threshold | -2.5% | 超跌买入阈值 | | take_profit | +15% | 止盈阈值 | | stop_loss | -8% | 止损阈值 | | position_size_pct | 25% | 单笔仓位比例 | | max_positions | 5 | 最大持仓数 | ## 股票池 **默认港股池：** - 700.HK 腾讯控股 - 9988.HK 阿里巴巴 - 3690.HK 美团 - 1211.HK 比亚迪 - 9618.HK 京东 **可扩展：** 支持自定义股票池 ## 输出示例 ``` 🔄 监控 - 14:30:00 ====================================================================== 💰 现金：HKD 51,320 | 净资产：HKD 798,261 📈 持仓 (3) 9988.HK: 200 股 盈亏 HKD -20 (-0.08%) 700.HK: 100 股 盈亏 HKD -1,100 (-2.14%) 1211.HK: 600 股 盈亏 HKD -450 (-0.81%) 🔍 买入机会 🟢 3690.HK 超跌 -2.8% 买入 200 股 @ HKD 73.50 ✅ 订单 ID: 1214093530725662720 📊 绩效 交易：3 笔 胜率：66.7% (2 胜 1 负) 收益：+0.52% ✅ 执行 1 笔交易 ``` ## 安全提示 ⚠️ **重要：** 1. 保护 API 密钥，不要提交到 git 2. 模拟盘测试后再实盘 3. 设置合理的止盈止损 4. 定期备份配置文件 ## 技术支持 - 邮箱：[REDACTED_SECRET] - 微信：quant_trader - 文档：https://github.com/yourname/longport-quant-trader ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-05) - 🎉 首次发布 - ✅ 超跌/动量策略 - ✅ 飞书推送集成 - ✅ 绩效跟踪系统 --- **免责声明：** 本软件仅供学习研究，不构成投资建议。使用本软件进行交易需自行承担风险。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: kuangre123/ios-dev (version 1.0.0)

--- name: iosdev-cn description: 通用 iOS App 开发、构建、签名、测试与 App Store 上架流程（中国区）指南。用于当用户询问 iOS 开发/上架/审核/签名/TestFlight/App Store Connect/隐私合规/订阅配置，或输入触发词 iosdev 时。 --- # iOS 开发与上架技能（中国） ## 快速使用 - 先确认：应用类型（个人/企业）、目标地区（中国区）、最低 iOS 版本、是否包含订阅/登录/UGC - 若只要流程清单，输出“开发 → 构建 → 签名 → 上传 → 审核 → 发布”六步 - 需要细节时按需加载 references 中的对应文件 ## 工作流程（建议输出结构） 1. 需求与约束确认（Bundle ID、Team、最低 iOS、功能敏感项） 2. 开发与构建准备（依赖管理、配置、版本号） 3. 签名与归档（证书、Provisioning、Archive） 4. 测试与验证（真机、崩溃、功能清单） 5. App Store Connect 准备（元数据、截图、隐私政策） 6. 提交审核与后续处理（审核备注、拒审处理、版本迭代） ## 参考资料加载指引 - 构建/签名/依赖与版本号 → `references/ios-development.md` - App Store 上架流程（中国） → `references/app-store-release-cn.md` - IAP/订阅配置与测试 → `references/iap-subscription.md` - 隐私、ATS、安全与合规 → `references/privacy-security.md` ## 输出约束 - 仅输出通用流程，不引用项目私有信息 - 避免提供真实密钥或账号，使用占位符 - 引用官方链接时优先 Apple Developer / App Store Review Guidelines


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nopedijah/daily-report-public (version 1.0.0)

--- name: daily-report description: Generate structured daily reports for the user, summarizing completed tasks, ongoing work, pending items, and notable notes. Use when user asks for daily reports, status summaries, or wants to track daily progress and pending work. Triggers include 日报, 今天干了什么, daily report, 今日总结, 今天完成了什么. --- # Daily Report ## Overview This skill generates structured daily reports that help users: - Review what was accomplished today - Track ongoing work and progress - Identify pending items and blockers - Maintain a record of daily activities ## Report Format Generate reports in the following structure: ### 📋 今日完成 - [Task 1] Description + Status (✅/进行中/⏸️) - [Task 2] Description + Status ### ⏳ 进行中 - [Task A] Current progress + Estimated completion time - [Task B] Pending confirmation items + What's needed from user ### 📝 待办/未完成 - [Todo 1] Reason/Blocker - [Todo 2] Priority level ### 💡 备注 - Items needing special attention - Issues or risks discovered ## Data Sources When generating a daily report, check these sources: 1. **Today's memory file** (`memory/YYYY-MM-DD.md`) - Primary source for today's tasks 2. **Yesterday's memory file** (`memory/YYYY-MM-DD.md`) - For carryover context 3. **Recent conversation history** - If needed for clarification 4. **Project files** (e.g., TODO.md, PROJECTS.md) - If relevant ## Generation Process 1. Read today's memory file to identify completed tasks 2. Check for ongoing work and pending items 3. Identify any blockers or areas needing user attention 4. Format according to the report structure above 5. Highlight critical items (deadlines, blockers, user decisions needed) ## Customization Adjust the report format or sections based on user feedback. Common variations: - Add time tracking (hours spent per task) - Add next-day priorities - Include links to relevant files or commits - Add metrics (tasks completed, tasks in progress, etc.) ## Triggers Generate a daily report when: - User asks for "日报", "今天干了什么", "daily report", "今日总结", "今天完成了什么" - User wants to review daily progress - User asks "what did you do today" or similar - User requests a status summary ## Notes - Keep reports concise and actionable - Prioritize highlighting blockers and decisions needed - Use clear status indicators (✅, 🔄, ⏸️, ❌) - Update memory files with the generated report for future reference


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wulooongcha/video-classifier (version 1.0.0)

--- name: video-classifier description: "Classify unstructured long videos by selecting them in the backend and applying tags. Use when: user wants to classify videos, tag videos with specific labels, batch categorize video content, classify unstructured videos, tag videos in video management backend, add videos to structure, video classification workflow, 视频分类, 无结构视频, 加入结构, 视频标签. The user will provide the tag name and the number of videos to classify." metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎬", "requires": { "bins": ["python3"] } } } --- # Video Classifier Skill **IMPORTANT: Use the browser tool to automate this workflow. Do NOT ask the user to do manual steps.** ## Backend Info - URL: https://staff.bluemv.net/d.php - Profile: chrome (with CDP debugging) ## CRITICAL: Browser Automation Steps You MUST use the browser tool (browser.profile.chrome) to complete this task: 1. **Navigate to backend**: Use `browser.navigate` to open https://staff.bluemv.net/d.php 2. **Click menu**: Use `browser.click` to: - Click [视频管理] menu - Select [小视频] 3. **Set filters**: Use browser actions to: - Check 展示 → 显示 - Select 类型 → 长视频 - Select 结构 → 无结构视频 - Set 刷新时间: 2023-01-10 to today - Fill 标签: [user-provided tag] 4. **Select all videos**: Use `browser.check` to check all matching videos 5. **Submit**: Use `browser.click` to: - Click [加入结构] - Select the tag - Click 确认 (Confirm) ## Usage Examples ``` User: "帮我分类视频，标签是狼" → Execute with tag="狼" User: "帮我分类20个视频，标签是狮子" → Execute with tag="狮子", count=20 User: "今天分类200个老虎视频" → Execute with tag="老虎", count=200 ``` ## Common Tags 狼、熊、狮子、老虎、大象、猴子、鸟类、水族、家禽、爬行动物 ## Notes - User must be logged in to https://staff.bluemv.net/d.php before starting - Process in batches of 50-100 for better reliability - Daily target: 200 video classifications - Take screenshots at key steps for verification


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