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

--- name: "marketing-calendar-generator" version: "1.0.0" description: | 华与华营销日历创意生成器。 输入品牌名与品牌资料，自动执行「盘点品牌资产 → 匹配文化母体 → 五要素创意 → 打分筛选」流程， 输出≥80分的营销日历活动方案，并生成可视化 HTML 报告。 author: "your-name" license: "MIT" tags: ["marketing", "calendar", "华与华", "营销日历", "品牌活动", "文化母体"] --- # 营销日历创意生成器 · Marketing Calendar Generator ## 系统指令 System Instructions - 你是华与华营销日历创意专家，为品牌策划契合文化母体的营销活动。 - 收到输入后**不询问、不确认、直接执行**，一次性输出完整结果。 - 若品牌资料不足，先用 WebSearch 搜索补全，再开始创作。 - 每个活动必须包含完整五要素，缺一不可。 - **自检规则：总分 < 80 的活动不得进入最终输出。** - 最终生成 HTML 报告文件 `marketing_calendar_report.html`。 ### 禁止行为 - ❌ 文化母体与品牌无关联 - ❌ 促销指令没有明确行动指令和价值承诺 - ❌ 超级符号过于抽象，无法落地设计 - ❌ 中途提问或要求补充资料 --- ## 触发条件 Trigger 满足以下任一条件时自动启用： - 用户提到「营销日历」「华与华」「文化母体」「品牌活动」「节日营销」 - 用户要求「帮品牌策划节日活动/营销日历」并提供品牌名 - 用户上传品牌资料并要求策划营销活动 --- ## 输入格式 Input Contract ```json { "brand_name": "string（必须）", "brand_profile": { "super_symbol": "品牌超级符号", "core_value": "核心产品/服务价值", "audience": ["目标人群"], "slogan": "品牌谚语/口号", "culture": "品牌文化/精神" }, "target_months": ["可选，指定月份，如 3,5,9"], "min_score": 80 } ``` --- ## 五要素框架 Five Elements 每个营销活动必须包含： | 要素 | 定义 | 要求 | |------|------|------| | 文化母体 | 过去能引发大规模行为的场景/仪式 | 必须是全民仪式或传统节日 | | 品牌契合 | 与品牌符号/名称/产品的戏剧性契合点 | 必须发挥品牌戏剧性 | | 活动命名 | [品牌名]+[节日名] | 口语，可记忆 | | 促销指令 | 做X动作→得Y福利 | 有明确行动指令+价值承诺 | | 超级符号 | 寄生母体的核心视觉符号 | 一个具体物件，可落地设计 | --- ## 评分规则 Scoring Rubric | 维度 | 满分 | 标准 | |------|------|------| | 文化母体 | 20 | 是否为全民仪式/大规模行为场景 | | 品牌资产契合 | 20 | 是否发挥品牌/产品戏剧性 | | 超级符号 | 20 | 符号是否寄生母体且结合品牌，可落地 | | 落在终端行动指令 | 20 | 能否落地销售触点，拉动销售 | | 顾客创造 | 20 | 顾客能否参与创作并传播 | - 总分 ≥ 90：爆款潜力，金色标注 - 总分 80~89：优质活动，蓝色标注 - 总分 < 80：不输出 --- ## 输出格式 Output Contract ### 文本输出（分组） ``` 【活动名称】月份 文化母体：... 品牌契合：... 活动命名：... 促销指令：... 超级符号：... 评分：文化母体X + 品牌契合X + 超级符号X + 行动指令X + 顾客创造X = 总分 ``` ### HTML 报告 生成 `marketing_calendar_report.html`，包含： - 顶部：品牌资产摘要 + 活动统计 - 活动卡片（按月份排列）：五要素 + 五维评分进度条 - 爆款（≥90）：金色边框，标注「爆款潜力」 - 优质（80~89）：蓝色边框 --- ## 示例 Few-Shot Examples ### 示例输入 ```json { "brand_name": "西贝", "brand_profile": { "super_symbol": "I love 莜", "core_value": "草原牛羊肉，健康食材", "audience": ["家庭", "儿童", "年轻人"], "slogan": "家有宝贝就吃西贝", "culture": "爱与健康" } } ``` ### 示例输出片段 ``` 【西贝儿童美食节】6月 文化母体：6.1儿童节，儿童的盛大节日，全家出动 品牌契合：草原牛羊肉适合儿童，"家有宝贝就吃西贝"天然契合 活动命名：首届西贝儿童美食节 促销指令：家有宝贝就吃西贝（儿童免费吃一道菜） 超级符号：儿童围兜 评分：文化母体20+品牌契合20+超级符号18+行动指令18+顾客创造16 = 92 ``` ### 反例 Anti-Patterns | 错误 | 示例 | 原因 | |------|------|------| | 文化母体太弱 | 「世界地球日换油节」 | 无法引发大规模购买行为 | | 促销指令模糊 | 「换油有优惠」 | 缺乏具体行动指令和价值承诺 | | 超级符号抽象 | 「以健康为符号」 | 无法落地为具体视觉设计 |


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Skill: codekungfu/dingtalk-hot-trend (version 0.1.0)

--- name: dingtalk-hot-trend description: 注册“钉钉”热门技能；当需要访问或自动化钉钉相关内容时调用。 homepage: `https://www.dingtalk.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # 钉钉 用途与边界 - 面向公开应用与分享页面的信息提取与摘要 - 不提供企业内部API调用或权限绕过能力 - 仅处理公开可访问页面 关键入口 - 主页：https://www.dingtalk.com/ - 公开应用页/公告页：由分享链接进入 常见任务 - 公告分享页的标题/作者/更新时间与正文摘要 - 公开应用页的功能说明、版本信息与链接整理 - 公开群邀请页的基本说明与注意事项摘要 数据字段 - 标题、作者、更新时间、正文摘要、标签、来源链接 - 应用名称、功能概述、版本信息、链接 - 群邀请页描述与条款摘要 自动化要点 - 内容动态加载，需等待渲染完成后解析 - 无企业内部鉴权能力，仅处理公开分享 - 频率控制避免重复访问 示例流程 - 公告摘要：访问分享页 → 解析标题/作者/更新时间 → 抽取正文摘要 - 应用整理：进入应用页 → 抽取功能/版本信息 → 输出链接清单 - 群页面摘要：访问邀请页 → 抽取说明与条款 → 输出注意事项 合规提示 - 遵守平台与企业信息安全规定，不处理非公开内容 - 输出仅用于内部分析与提醒


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Skill: steipete/songsee (version 1.0.0)

--- name: songsee description: Generate spectrograms and feature-panel visualizations from audio with the songsee CLI. homepage: https://github.com/steipete/songsee metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🌊","requires":{"bins":["songsee"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/songsee","bins":["songsee"],"label":"Install songsee (brew)"}]}} --- # songsee Generate spectrograms + feature panels from audio. Quick start - Spectrogram: `songsee track.mp3` - Multi-panel: `songsee track.mp3 --viz spectrogram,mel,chroma,hpss,selfsim,loudness,tempogram,mfcc,flux` - Time slice: `songsee track.mp3 --start 12.5 --duration 8 -o slice.jpg` - Stdin: `cat track.mp3 | songsee - --format png -o out.png` Common flags - `--viz` list (repeatable or comma-separated) - `--style` palette (classic, magma, inferno, viridis, gray) - `--width` / `--height` output size - `--window` / `--hop` FFT settings - `--min-freq` / `--max-freq` frequency range - `--start` / `--duration` time slice - `--format` jpg|png Notes - WAV/MP3 decode native; other formats use ffmpeg if available. - Multiple `--viz` renders a grid.


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Skill: gabriel-zz/voice-broadcast (version 1.0.0)

--- name: voice-broadcast description: 语音播报控制技能。将AI回复内容转换为语音朗读。触发方式：（1）用户说"朗读"时，自动将AI最后一条文字回复转为语音；（2）用户说"开启语音播报"时，之后所有回复自动朗读；（3）用户说"静音"时，暂停语音播报。用于：用户（尤其是iOS用户）希望通过语音方式接收信息，或双手不便时通过TTS播放回复内容。 --- # 语音播报 Skill ## 状态文件 - `/workspace/memory/voice_state.json` — 记录开关状态 ```json { "auto": false, "muted": false } ``` ## 触发命令 | 用户输入 | 行为 | |---------|------| | `朗读` | 将AI当前回复朗读出来 | | `开启语音播报` | 设置 auto=true，之后每条回复自动朗读 | | `关闭语音播报` | 设置 auto=false，暂停自动朗读 | | `静音` | 设置 muted=true，临时静音（保持 auto 状态） | | `取消静音` | 设置 muted=false | ## 执行流程 1. 解析用户消息中的命令关键词 2. 更新状态文件（读写 `/workspace/memory/voice_state.json`） 3. **朗读动作**：使用 `tts` 工具，将AI回复文本转为语音 4. 通过飞书发送语音消息（asVoice 模式） ## 播报优先级 - `auto=true` + `muted=false` → 自动朗读每条回复 - `auto=true` + `muted=true` → 静默，跳过朗读 - `auto=false` → 仅"朗读"命令触发 ## TTS 使用规则 - 使用 `tts` 工具，channel 留空（默认音频输出） - 文本长度超过500字时，分段朗读或取前500字精华 - 回复末尾加上 " 🤖 已朗读" 提示 ## 状态切换 - `开启语音播报` → auto=true（每次回复自动朗读） - `关闭语音播报` → auto=false（恢复文字模式） - `静音` → muted=true（临时静音，不改变auto状态） - `取消静音` → muted=false（恢复播报） ## 注意 - TTS 工具会自动发送音频，调用后 reply 置空 - 语音播报仅支持飞书频道，其他频道静默处理 - 危急内容（如急诊处理、危急值）强制播报，忽略静音


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Skill: qinkai25/sensitive-content-disposal (version 1.2.0)

--- name: sensitive-disposal description: This skill handles sensitive content remediation after scanning. Supports two disposal methods: (1) Keyword masking/redaction with customizable granularity (partial replacement, keyword full replacement, regex middle replacement), (2) File encryption with password protection. Notifications can be sent via Feishu and WeChat. Use after sensitive-content-scanner skill. Free to use. --- # 合规处置工具（免费版） ## 🎯 功能说明 对扫描发现的敏感内容进行合规处置，支持 **两种** 处置方式和通知功能。 **免费使用** —— 无需订阅 ## 👤 适用人群 - 🔒 安全合规人员 - 📋 文档审核人员 - 🛡️ 数据保护专员 - 🏢 企业信息安全部门 --- ## 🚀 两种处置方式 ### 方式一：关键词脱敏 **操作**： 1. 附件：扫描报告或文档文件 2. 说：**"脱敏处理"**，告诉处置粒度 **三种脱敏粒度**： | 粒度 | 示例 | 说明 | |------|------|------| | **部分替换** | `13812345678` → `138****5678` | 保留首尾，中间替换 | | **关键字替换** | `密码：123456` → `密码：[REDACTED]` | 完整替换敏感词 | | **正则替换** | `110101199001011234` → `110101********1234` | 按正则规则替换中间 | **支持的敏感类型**： - 🔢 身份证号 - 📱 手机号码 - 💳 银行卡号 - ✉️ 邮箱地址 - 🔑 密码/密钥 --- ### 方式二：文件加密 **操作**： 1. 附件：要加密的文件 2. 说：**"加密文件"** 3. **输入密码**（系统会提示您输入） **加密选项**： - 🔐 设置加密密码 - 📧 发送到邮箱 - 💬 发送到飞书/微信 --- ## 📋 保存方式 处置完成后，系统会提示您选择保存方式： | 方式 | 说明 | |------|------| | **覆盖原文件** | 直接替换原文件（谨慎操作） | | **保存为新文件** | 生成如 `原文件_脱敏版.docx`（推荐） | --- ## 📢 通知功能 处置完成后，可发送通知到： | 渠道 | 设置 | |------|------| | 📧 邮箱 | 关联邮箱地址 | | 💬 飞书 | 配置飞书 Webhook | | 💬 微信 | 配置企业微信 Webhook | **通知内容**： - 处置类型（脱敏/加密） - 处置文件数量 - 处置时间 - 密码（如加密） --- ## 📁 支持的文件格式 | 类型 | 格式 | 脱敏 | 加密 | |------|------|------|------| | 文本 | txt, md, json, xml, csv | ✅ | ✅ | | Word | docx | ✅ | ✅ | | Excel | xlsx | ✅ | ✅ | | PowerPoint | pptx | ✅ | ✅ | | PDF | pdf | ✅ | ✅ | --- ## 💡 使用流程 ``` 1️⃣ 扫描文档 └─ 使用"敏感内容扫描器"扫描文档 2️⃣ 查看报告 └─ 查看扫描报告，了解敏感内容位置 3️⃣ 选择处置 └─ 附件 + "脱敏处理" 或 "加密文件" 4️⃣ 设置参数 └─ 选择脱敏粒度、输入密码等 5️⃣ 选择保存 └─ 覆盖原文件 或 保存为新文件 6️⃣ 发送通知（可选） └─ 发送到邮箱/飞书/微信 ``` --- ## ⚠️ 注意事项 1. **备份原文件**：建议先备份重要文件 2. **密码安全**：加密密码请妥善保管 3. **不可逆操作**：脱敏操作不可逆，请确认后再执行 4. **权限要求**：需要文件写入权限 --- ## 🔧 技术信息（可选了解） **处置脚本**：`scripts/disposal.py` **依赖库**： - `python-docx` - Word文档处理 - `openpyxl` - Excel处理 - `python-pptx` - PPT处理 - `PyMuPDF` - PDF处理 --- **版本**：1.2.0 **更新日期**：2026-04-21 **定价**：免费版


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Skill: adsorgcn/everything-is-ok (version 1.0.2)

--- name: everything-is-ok description: "无所不能 — Universal prompt compression protocol. Translate natural language into compressed I-Lang syntax (save 40-65% tokens). Text-to-text translator only — does not access files, URLs, or external resources. Works with ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Kimi. Instruction-only, no code, no credentials." version: 1.0.2 author: ilang-ai homepage: https://ilang.ai tags: - prompt - productivity - compression - token-saving - cross-platform - communication - optimization - ai-assistant - workflow - universal --- # Everything is OK（无所不能） Universal prompt compression protocol. Translate any natural language prompt into compressed I-Lang syntax. Save 40-65% tokens, same meaning. **This skill is a text-to-text translator only.** It does not access files, fetch URLs, or execute commands. It only converts your text into compressed syntax. ## What You Get 1. **Save 40-65% tokens** — Compress long prompts into structured instructions. Same meaning, lower cost. 2. **Cross-platform** — Compressed output works on ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Kimi, 豆包, 元宝. 3. **Complete answers** — AI provides full details with clear structure. 4. **Privacy friendly** — Compressed text is shorter, sending less data. ## How to Use **You don't need to install anything.** 1. Open the `prompt.md` file 2. Copy the full text 3. Paste it into any AI conversation 4. AI responds — ready to compress ### Quick Test After pasting, try: - "Compress this: Summarize the key points in 3 professional bullet points" - AI returns: `[SUM|sty=bullets,cnt=3,ton=pro]=>[OUT]` - Shorter, same meaning. ## Before & After **Before** (12 words): > Rewrite this paragraph in a more casual and friendly tone **After** (4 words): ``` [REWRITE|ton=casual]=>[OUT] ``` 67% fewer tokens. Same result. **Before** (10 words): > Compare these two options and show me the differences **After** (4 words): ``` [CMP]=>[DIFF]=>[OUT|fmt=md] ``` 60% fewer tokens. Same result. ## Tested Platforms ChatGPT ✅ · Claude ✅ · Gemini ✅ · DeepSeek ✅ · Kimi ✅ · 豆包 ✅ · 元宝 ✅ ## Links - Website: https://ilang.ai - Dictionary: https://github.com/ilang-ai/ilang-dict - Research: https://research.ilang.ai - AI See: https://i.ilang.ai ## License MIT — Free to use, share, and build on. © 2026 I-Lang Research, Eastsoft Inc., Canada.


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Skill: hikaruhuimin/python-data-analysis (version 1.0.0)

# Python数据分析助手 ## 简介 这是一个功能强大的Python数据分析助手，帮助用户快速完成日常数据处理和分析任务。 ## 功能特点 - 数据清洗和预处理 - 统计分析支持 - 数据可视化建议 - 常见分析模式指导 ## 适用场景 - 业务数据分析 - 科研数据处理 - 报表生成辅助 - 数据探索性分析 ## 使用方法 1. 描述你的数据结构 2. 说明分析目标 3. 获取代码和分析建议 ## 示例提示词 "帮我分析这份销售数据，找出季节性趋势" --- 💡 Need more complete medical data analysis tools? Visit hikaruzhang.lemonsqueezy.com for 50+ AI prompts and 10 Python script templates for medical research!


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Skill: bytesagain3/image-processor (version 2.0.3)

--- name: "image-processor" version: "2.0.3" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Image Processor concepts, best practices, and implementation patt..." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [image,processor, reference] category: "devtools" --- # Image Processor Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Image Processor concepts, best practices, and implementation patt... No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: ahaofan/bazi (version 1.0.2)

--- name: bazi description: 计算八字以及大运流年信息，需要性别、ISO 8601 格式的时间两个参数 --- 凡心八字官网: http://bagezi.top/ 联系邮箱: [REDACTED_SECRET] # 使用方法 确保 Python 环境使用 UTF-8 编码后运行脚本。 ## 只提供必填参数（name 使用默认值"张三"） ```bash python paipan.py -g "男" -b "1997-01-12T23:07:19.083Z" ``` ## 提供所有参数 ```bash python paipan.py -n "李四" -g "女" -b "1990-05-20T10:00:00.000Z" ``` ## 使用长选项 ```bash python paipan.py --gender "男" --birthday_str "1985-08-15T00:00:00.000Z" ``` # 参数说明 | 参数 | 短选项 | 是否必填 | 默认值 | 说明 | |------|--------|----------|--------|------| | `--name` | `-n` | 否 | 张三 | 姓名 | | `--gender` | `-g` | 是 | - | 性别（男/女） | | `--birthday_str` | `-b` | 是 | - | 出生日期，ISO 8601 格式 | # API 端点 - 最新端点: `http://api.bagezi.top/api/paipan`


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Skill: arisefx/variflight-flight-search (version 1.0.1)

--- name: flight-search description: Search one-way flight lists from the Variflight ticket API by departure IATA city code, arrival IATA city code, and departure date. metadata: {"openclaw":{"homepage":"https://ticket.variflight.com/","requires":{"bins":["python3"]}}} --- # Flight Search ## Overview Use the bundled script to query the Variflight ticket API and return one-way flight options for a single route and date. ## Workflow 1. Collect `dep`, `arr`, and `date`. 2. Validate `dep` and `arr` as three-letter IATA city codes and `date` as `YYYY-MM-DD`. 3. If the user gives city names instead of codes, infer only when the mapping is unambiguous; otherwise ask for the IATA codes. 4. Run `python3 scripts/query_flights.py --dep BJS --arr SHA --date 2026-04-21`. 5. Summarize the result with departure airport, arrival airport, times, duration, price, transfer info, and the flight tag text. ## Output Rules - Treat API `code != 0` as a failure and surface the returned `msg`. - Treat an empty `data.list` as a valid "no flights found" result. - Use `--limit N` when the user only wants a subset of results. - Use `--json` only when the user asks for raw payload data. - Mention transfer flights separately from direct flights when summarizing. - Do not ask the user to provide an API key for this skill. ## Script - `scripts/query_flights.py` accepts: - `--dep` - `--arr` - `--date` - `--limit` - `--json` - The script sends the fixed request parameter `flightNum=10`. ## Example Run `python3 scripts/query_flights.py --dep BJS --arr SHA --date 2026-04-21 --limit 5` to fetch the first five displayed results for Beijing to Shanghai on April 21, 2026.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: houdamiao/aicloset (version 1.1.0)

--- name: aicloset description: AI智能衣橱 — 衣橱管理、AI搭配推荐、知识库搜索、虚拟试衣 version: 1.1.0 metadata: openclaw: requires: env: - AICLOSET_API_KEY bins: - curl primaryEnv: AICLOSET_API_KEY --- # AI Closet（爱搭衣橱） AI 驱动的智能衣橱管理平台。管理衣橱和单品、获取 AI 搭配推荐、搜索服饰知识库、体验虚拟试衣。 ## 鉴权 所有接口需要 API Key，支持两种方式传递： | 方式 | 示例 | |------|------| | HTTP Header | `x-[REDACTED_SECRET]` | | Query 参数 | `?[REDACTED_SECRET]` | API Key 通过环境变量 `AICLOSET_API_KEY` 获取。 API Key 已绑定特定用户身份，所有接口自动使用绑定用户的数据，无需传 user_id。 ## Base URL ``` https://aicloset-dev.wxbjq.top ``` 可通过环境变量 `AICLOSET_API_URL` 覆盖。 ## 通用响应格式 所有接口统一返回 JSON： ```json {"code": 0, "msg": "ok", "data": {...}} ``` - `code = 0` 表示成功 - `code != 0` 表示错误，`msg` 包含错误描述 常见错误码： | 错误码 | 含义 | |--------|------| | 40000 | 参数校验失败 | | 40008 | 系统错误 | | 43100 | 鉴权失败 / API Key 无效 | | 43600 | 衣橱错误（如名称重复） | ## 能力概要 所有接口均为 `POST` 方法。大部分接口使用 `application/x-www-form-urlencoded` 或 `application/json`，`product/add` 支持 `multipart/form-data` 文件上传。 | 接口 | 路径 | 说明 | |------|------|------| | 衣橱列表 | `/skill/wardrobe/list` | 查询用户衣橱列表，支持分页 | | 创建衣橱 | `/skill/wardrobe/create` | 创建新衣橱 | | 录入单品 | `/skill/product/add` | 上传服饰图片，AI 自动识别分类 | | 编辑单品 | `/skill/product/edit` | 修改单品名称 | | 搭配列表 | `/skill/outfit/list` | 查询用户搭配列表，支持分页 | | 推荐搭配 | `/skill/outfit/recommend` | 按使用频率推荐搭配方案 | | OOTD 记录照片 | `/skill/ootd/record-photo` | 记录每日穿搭照片 | | OOTD 记录搭配 | `/skill/ootd/record-outfit` | 记录每日穿搭搭配方案 | | AI 搭配推荐 | `/skill/ai/outfit-recommend` | 根据场景、风格、天气智能推荐搭配 | | 知识库搜索 | `/skill/ai/kb-search` | 搜索服饰知识库，支持品类和风格过滤 | | 虚拟试衣 | `/skill/ai/virtual-tryon` | 将服饰图片合成到模特身上 | ## 使用场景 **衣橱管理**：创建衣橱 → 上传服饰图片录入单品 → 查看和编辑单品信息 **搭配推荐**：查询已有搭配 → 获取使用频率推荐 → 使用 AI 根据场景生成新搭配 **每日穿搭**：选择搭配或拍照 → 记录 OOTD → 关联日期和天气信息 **AI 能力**：搜索知识库找灵感 → AI 推荐搭配方案 → 虚拟试衣预览效果 ## 详细 API 文档 - [衣橱与单品管理](api-wardrobe.md) — wardrobe/list, wardrobe/create, product/add, product/edit - [搭配与 OOTD](api-outfit.md) — outfit/list, outfit/recommend, ootd/record-photo, ootd/record-outfit - [AI 能力](api-ai.md) — ai/outfit-recommend, ai/kb-search, ai/virtual-tryon


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Skill: cabbage1016/digital-team (version 1.0.0)

# digital-team 管理数字员工（子 agent）的 skill，支持快速创建角色、启动、记忆管理。 ## 触发方式 说"创建数字员工"、"管理数字员工"、"启动 XX 角色"等 --- ## 核心逻辑：启动前自动检查 **用户说"启动 XXX"时的处理流程：** 1. **解析角色**：从用户指令中提取角色名（支持别名） 2. **检查记忆**：查看 `workspace/agents/{角色}/` 是否存在 3. **存在** → 正常启动，读取记忆 4. **不存在** → 询问用户是否创建新角色 ``` 用户：启动 design 做登录页面 ↓ 1. 识别角色：design 2. 检查：agents/design/ 不存在 3. 询问："还没创建 design 角色，要现在创建吗？" ↓ 用户：好的 ↓ 4. 自动创建 agents/design/{profile,memory,current}.md 5. 继续启动流程 ``` --- ## 功能列表 ### 1. 列出所有角色 ``` 列出所有数字员工 ``` 显示所有已创建的角色及其状态。 ### 2. 创建新角色 ``` 创建角色 {角色名}: {核心职责描述} ``` 例如：`创建角色 design: UI/UX设计、交互优化` 会在 `workspace/agents/{角色名}/` 下自动创建： - `profile.md` - 角色设定 - `memory.md` - 长期记忆 - `current.md` - 当前状态 ### 3. 启动数字员工 ⚡（核心功能） ``` 启动 {角色名} 启动 {角色名} 执行 {任务描述} ``` **启动流程：** 1. 解析角色名（支持别名匹配） 2. 检查 `agents/{角色}/` 是否存在 3. **不存在** → 询问用户："还没创建 {角色} 角色，要现在创建吗？" - 用户确认 → 创建角色 → 继续启动 - 用户拒绝 → 取消启动 4. **存在** → 读取记忆文件： - `agents/{角色}/profile.md` - `agents/{角色}/memory.md` - `agents/{角色}/current.md` - `knowledge/project.md` - `knowledge/team.md` 5. 创建子 agent 并注入记忆 6. 任务完成后自动更新记忆 ### 4. 查看角色状态 ``` {角色名} 状态 查看 {角色名} 记忆 ``` ### 5. 更新角色记忆 ``` {角色名} 记住 {内容} ``` ### 6. 批量创建角色 ``` 创建数字员工团队：{角色1}, {角色2}, {角色3} ``` --- ## 文件结构 ``` workspace/agents/ ├── ROLES.md # 角色别名映射 ├── TEMPLATE.md # 启动模板 ├── pm/ │ ├── profile.md # 角色设定 │ ├── memory.md # 长期记忆 │ └── current.md # 当前任务 ├── arch/ │ └── ... ├── qa/ │ └── ... └── {新角色}/ └── ... workspace/knowledge/ ├── project.md # 项目背景 ├── decisions.md # 已决策事项 └── team.md # 协作规则 ``` --- ## 内部命令 本 skill 内部使用： - `exec ls` - 检查角色目录是否存在 - `exec mkdir` - 创建角色目录 - `read/write` - 读写记忆文件 - `sessions_spawn` - 启动子 agent --- ## 使用示例 **示例 1：启动已有角色** **用户：** "启动 pm 做一个用户登录功能" **skill 执行：** 1. 识别角色：pm 2. 检查：`agents/pm/` 存在 ✅ 3. 读取记忆文件 4. 创建子 agent 5. 任务完成后更新 `agents/pm/memory.md` 和 `current.md` --- **示例 2：启动新角色（自动询问）** **用户：** "启动 design 做登录页面" **skill 执行：** 1. 识别角色：design 2. 检查：`agents/design/` 不存在 ❌ 3. 询问用户："还没创建 design 角色，要现在创建吗？" **用户：** "好的" 4. 自动创建： - `agents/design/profile.md` - `agents/design/memory.md` - `agents/design/current.md` - 更新 `ROLES.md` 添加 design 映射 5. 继续启动流程，读取新建的记忆文件 6. 创建子 agent 执行任务 --- **示例 3：取消创建** **用户：** "启动 design 做登录页面" **skill：** "还没创建 design 角色，要现在创建吗？" **用户：** "算了" → 取消启动，不创建角色


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: krnbwj/openclawlinkedinposterskill (version 1.0.0)

--- name: linkedin-poster description: Post updates to the user's LinkedIn profile via OAuth. metadata: openclaw: skillKey: linkedin-poster requires: env: - LINKEDIN_CLIENT_ID - LINKEDIN_CLIENT_SECRET invocation: policy: on-demand triggers: - pattern: "post to linkedin" - pattern: "share on linkedin" - pattern: "linkedin post" - pattern: "post to linkedin org" - pattern: "linkedin company post" --- # LinkedIn Poster Post text updates to your LinkedIn profile directly from OpenClaw. ## Features - OAuth 2.0 authentication (one-time setup) - Automatic token management (60-day expiry) - Works via command line or WhatsApp - Production-ready callback server ## Setup ### 1. LinkedIn App Configuration 1. Create a LinkedIn app at [LinkedIn Developers](https://www.linkedin.com/developers/apps) 2. Add redirect URL: `https://linkedin-oauth-server-production.up.railway.app/callback` 3. Request access to "Share on LinkedIn" and "Sign In with LinkedIn" products 4. Copy your Client ID and Client Secret ### 2. Environment Variables Add to your `openclaw.json`: ```json { "plugins": { "env": { "LINKEDIN_CLIENT_ID": "your_client_id", "LINKEDIN_CLIENT_SECRET": "your_client_secret" } } } ``` ### 3. First Run Authorization The first time you use the skill, it will: 1. Open a browser for LinkedIn authorization 2. Save the access token locally 3. Use the saved token for future posts ## Usage ### Via WhatsApp Send a message to OpenClaw: ``` post to linkedin: Just shipped a new feature! 🚀 ``` Or: ``` share on linkedin: Excited to announce our new product launch! ``` ### Via Command Line ```bash node skills/linkedin-poster/runner.cjs "Your message here" ``` ### Posting to a Company Page To post to a LinkedIn Company Page where you are an admin: ```bash node skills/linkedin-poster/runner.cjs "Company update!" --org "My Company Name" ``` The skill will fuzzy search your administered organizations and post to the best match. **Note:** You must have the `w_organization_social` permission (Marketing API/Company Page Management) enabled in your LinkedIn App settings for this to work. ## How It Works 1. **First use**: Opens browser → Authorize → Token saved 2. **Subsequent uses**: Uses saved token → Posts immediately 3. **Token expiry**: Auto-prompts for re-authorization after 60 days ## OAuth Callback Server This skill uses a hosted callback server at: `https://linkedin-oauth-server-production.up.railway.app` The server handles OAuth callbacks securely and works for anyone using the skill. ## Troubleshooting ### "redirect_uri does not match" Ensure `https://linkedin-oauth-server-production.up.railway.app/callback` is added to your LinkedIn app's Redirect URLs. ### "Authorization timeout" The skill waits 60 seconds. Try again and authorize faster. ### "Token expired" Run the skill again - it will automatically start a new OAuth flow.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: clair-001/douyin-reverse-engineer (version 2.0.0)

--- name: douyin-reverse-engineer description: 从抖音视频反推AI绘画提示词和分镜脚本。当用户提到反推提示词、视频反推、抖音分析、分镜反推、游戏改写、视频转提示词时触发。 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎬","requires":{"bins":["python"],"env":["ARK_API_KEY"]},"primaryEnv":"ARK_API_KEY"}} --- # Douyin Reverse Engineer 从**抖音视频URL**出发，自动完成：下载视频 → 豆包AI分析 → 反推AI绘画提示词 + 分镜脚本 → 游戏风格改写。 ## 前置依赖 使用前请先安装以下 skill： ```bash npx clawhub install doubao-video-analyzer npx clawhub install video-downloader ``` 同时需要配置环境变量： - `ARK_API_KEY`：火山引擎 ARK API Key（用于豆包视频分析） 系统依赖： - Python 3.8+ - ffmpeg（video-downloader 需要） - yt-dlp（video-downloader 需要） ## 用法 ```bash # 完整流程（需要 ARK_API_KEY 环境变量） python skills/douyin-reverse-engineer/reverse_video.py "抖音URL" # 分析本地视频 python skills/douyin-reverse-engineer/reverse_video.py --local ./video.mp4 # 仅下载（不分析） python skills/douyin-reverse-engineer/reverse_video.py "抖音URL" --download-only # 自定义输出目录 python skills/douyin-reverse-engineer/reverse_video.py "URL" --output ./out # 跳过游戏向改写 python skills/douyin-reverse-engineer/reverse_video.py "URL" --no-rewrite # 启用锈湖（Rusty Lake）风格改写（调用 Seed-2.0-lite 大模型逐场景改写） python skills/douyin-reverse-engineer/reverse_video.py "URL" --rusty-lake ``` ## 依赖 - `doubao-video-analyzer` skill（volcenginesdkarkruntime + ARK_API_KEY） - `video-downloader` skill（yt-dlp + ffmpeg） > **注意**：首次使用请先运行 `npx clawhub install doubao-video-analyzer` 和 `npx clawhub install video-downloader` 安装依赖 skill。


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