OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: bytesagain-lab/bytesagain-marketplace-listing-lab (version 1.0.0)

--- name: "BytesAgain Marketplace Listing Lab" description: "Generate marketplace listings and SEO copy. Use when writing Amazon, Taobao, Pinduoduo, Shopee, or marketplace product titles, bullets, attributes, and QA checks." version: "1.0.0" author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: ["ecommerce", "marketplace", "amazon", "taobao", "pinduoduo", "listing", "seo"] category: "ecommerce" --- # BytesAgain Marketplace Listing Lab Generate marketplace listings and SEO copy. It turns product facts into channel-ready ecommerce copy, audits missing fields, and formats outputs that AI agents can paste into store workflows. ## Commands ### brief Create a listing brief from product facts. ```bash bash scripts/script.sh brief --product "portable blender" --channel "Amazon" --features "USB-C charging,400ml cup,easy cleaning" --keywords "portable blender,smoothie maker" ``` ### title Generate channel-specific product titles. ```bash bash scripts/script.sh title --product "portable blender" --channel "Amazon" --features "USB-C charging,400ml cup,easy cleaning" --keywords "portable blender,smoothie maker" ``` ### bullets Write benefits, bullets, and attributes. ```bash bash scripts/script.sh bullets --product "portable blender" --channel "Amazon" --features "USB-C charging,400ml cup,easy cleaning" --keywords "portable blender,smoothie maker" ``` ### compare Compare copy across Amazon/Taobao/Pinduoduo styles. ```bash bash scripts/script.sh compare --product "portable blender" --channel "Amazon" --features "USB-C charging,400ml cup,easy cleaning" --keywords "portable blender,smoothie maker" ``` ### audit Check a listing for missing fields and risk words. ```bash bash scripts/script.sh audit --product "portable blender" --channel "Amazon" --features "USB-C charging,400ml cup,easy cleaning" --keywords "portable blender,smoothie maker" ``` ### demo Print a sample cross-marketplace listing pack. ```bash bash scripts/script.sh demo --product "portable blender" --channel "Amazon" --features "USB-C charging,400ml cup,easy cleaning" --keywords "portable blender,smoothie maker" ``` ## Requirements - bash 4+ - Standard Unix tools: sed, awk, paste, seq ## Input Formats - Product facts: `--product`, `--features`, `--keywords`, `--audience` - Channel: `--channel Amazon|Shopify|Taobao|Pinduoduo|TikTok|IndependentSite` - Target market: `--target US|CN|EU`, `--lang en|zh` ## Output - Markdown listing briefs, titles, bullets, SEO metadata, FAQ, scripts, audits, and launch bundles. ## Notes Use official marketplace policies before publishing claims. This skill drafts and audits copy; it does not upload products or ask for seller credentials. ## Feedback https://bytesagain.com/feedback/ Powered by BytesAgain | bytesagain.com


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-auto (version 1.0.0)

--- name: book-auto description: Book auto services through Lokuli MCP. Use when user needs smog checks, oil changes, car detailing, mechanics, tire services, or any automotive service. Triggers on requests like "I need a smog check", "book an oil change", "find a mechanic near me", "car detailing", or any auto service request. --- # Book Auto Services Book automotive services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Auto Services Available - Smog Check - Oil Change - Car Detailing - Mechanic - Tire Services - Brake Service - Car Wash - Auto Body Repair ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "smog check", "zipCode": "90640", "category": "Auto Services", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ``` ## Workflow 1. **Understand** — What auto service? Where (ZIP)? 2. **Search** — Find matching providers 3. **Present** — Show top results with pricing 4. **Check availability** — Get open time slots 5. **Confirm** — Get explicit user approval 6. **Create booking** — Generate checkout link


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Skill: jijinbao-code/abaqus-loading (version 1.1.0)

--- name: abaqus-loading description: Abaqus载荷施加完整流程技能。覆盖分析步骤定义、输出要求、边界条件、载荷类型、接触设置。 metadata: openclaw: emoji: 📦 version: 1.1.0 created: 2026-04-25 updated: 2026-04-25 domain: 有限元分析/结构工程 --- # Abaqus施加荷载技能 > 官方文档: https://help.3ds.com → SIMULIA Established Products → Abaqus > Abaqus/Standard: https://www.3ds.com/products/simulia/abaqus/standard > Abaqus/Explicit: https://www.3ds.com/products/simulia/abaqus/explicit ## 技能描述 此技能涵盖了在Abaqus中定义分析步骤、施加边界条件和荷载的完整流程。Abaqus的载荷施加基于分析步(Step)定义，不同分析步可以施加不同的载荷和边界条件。 ## 核心组件 ### 1. 分析步骤定义 (Analysis Steps) - **创建时机**：在施加荷载和边界条件之前必须定义不同的分析步骤 - **载荷分配**：可以指定在哪个分析步施加荷载，在哪个分析步施加边界条件 - **默认初始步**：Abaqus CAE缺省地创建初始步(Initial) - 初始步中只能定义边界条件，不能施加载荷 - **输出变量**：分析步骤创建后，CAE会自动选择相应分析过程的输出变量 - **分析步类型**： - **通用分析步 (General Step)**：适用于一般的非线性分析 - Static, General（隐式静力） - Dynamic, Implicit（隐式动力） - Dynamic, Explicit（显式动力） - Heat Transfer（热传导） - Buckle（屈曲分析） - Frequency（频率分析） - **线性扰动分析步 (Linear Perturbation Step)**： - Linear Perturbation（从基础状态进行线性分析） - 不改变基础状态，结果可叠加 ### 2. 输出要求 (Output Requests) - **场变量输出 (Field Output)**： - 用于后处理模块的变形形状、等值线或矢量图显示 - 输出整个模型或指定区域的空间分布数据 - 常用变量：S(应力)、E(应变)、U(位移)、RF(反力)等 - **历程输出 (History Output)**： - 针对模型中指定点产生历程输出数据 - 在XY坐标系中查看变量随时间/频率的变化 - 常用变量：特定节点的位移、反力、能量等 - **输出频率**：控制写入结果数据库(.odb)的变量值频率 - **传递机制**：第一个分析步创建后，输出要求会自动传递给后续分析步 ### 3. 边界条件 (Boundary Conditions) - **施加对象**： - 实体单元只有平动自由度，无转动自由度 - 刚体的约束只能施加给参考点(Reference Point) - 壳/梁单元有平动和转动自由度 - **分析步依赖**：边界条件的施加依赖于所建立的分析步 - 初始步中的BC在整个分析过程中持续有效 - 后续分析步中可以修改或新增BC - **自由度约束**： - 1,2,3 = X,Y,Z方向平动 - 4,5,6 = X,Y,Z方向转动（仅壳/梁单元） - 11 = 温度（热分析） - 8 = 孔压（渗流分析） ### 4. 载荷类型 (Load Types) - **集中载荷 (Concentrated Force)**：作用在节点或参考点上的集中力 - **分布载荷 (Pressure)**：压力载荷，作用在面或边上 - **体力 (Body Force)**：重力、离心力等体积力 - 重力：`model.Gravity(comp1=0, comp2=-9.81, comp3=0)` - **温度载荷 (Temperature)**：热应力分析中的温度场 - **初速度/初角速度 (Velocity/Angular Velocity)**： - 显式分析中常用 - Region必须覆盖部件的所有面、边、顶点 - **螺栓预紧力 (Bolt Load)** - **面载荷 (Surface Traction)**：切向分布力 ### 5. 载荷步骤控制 - **通用分析步 (General Step)**：适用于一般的非线性分析 - **线性扰动分析步 (Linear Perturbation Step)**：适用于线性扰动分析 - **载荷幅值函数 (Amplitude)**： - 定义载荷随时间或频率的变化规律 - 常用类型： - Ramp（线性增长） - Step（阶跃） - Tabular（表格定义） - Smooth Step（光滑过渡） - Periodic（周期函数） ### 6. 接触设置 (Interaction) - **接触对 (Contact Pair)**：定义两个表面之间的接触关系 - **通用接触 (General Contact)**：自动检测所有可能的接触对 - **接触属性 (Contact Property)**： - 法向行为 (Normal Behavior)： - Hard Contact（硬接触，默认） - Softened Contact（软化接触） - 切向行为 (Tangential Behavior)： - Frictionless（无摩擦） - Penalty + 摩擦系数 - 参考摩擦系数： | 接触对 | 摩擦系数 | |--------|---------| | 钢-钢（干） | 0.3~0.6 | | 钢-钢（润滑） | 0.05~0.15 | | 钢-混凝土 | 0.4~0.7 | ## 应用场景 - 静力分析载荷施加 - 动力分析载荷施加 - 热力耦合分析载荷 - 模态分析载荷设置 - 显式动力学初速度加载 ## 注意事项 - 必须在施加载荷前定义分析步骤 - 不同载荷类型适用于不同分析类型 - 边界条件和载荷都依赖于分析步骤 - 删除分析步会导致相应输出要求的删除 - 显式分析中初速度的Region必须覆盖部件所有面、边、顶点 - 载荷幅值函数需要与分析步时间匹配 ## 与其它模块的关系 - 分析步模块：载荷施加基于分析步骤定义 - 交互模块：处理接触、约束等问题 - 作业模块：提交计算任务 - 后处理模块：查看载荷施加效果


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: don068589/self-improve (version 2.2.1)

--- name: self-improve description: A pluggable self-improvement framework for AI agents. Automatically learns from mistakes, corrections, and feedback to continuously improve execution quality. Runs every 3 days via Cron, extracts reusable experience rules, and proposes improvements to system files with approval workflow. --- # Self-Improve Framework A pluggable self-improvement framework for AI agents. Automatically learns from mistakes, corrections, and feedback to continuously improve execution quality. ## Description Self-Improve enables your agent team to evolve over time: - Scans agent memory logs for learning signals - Extracts reusable experience rules - Proposes improvements to system files (with approval workflow) - Maintains a 3-tier memory system (HOT/WARM/COLD) ## When to Use - **Automatic (Cron)**: Runs every 3 days by default - **Manual trigger**: When user asks to "run self-improve" or "learn and improve" - **After significant events**: User can request immediate run after major corrections ## Installation ```bash clawhub install self-improve ``` Or with OpenClaw CLI: ```bash openclaw skills install self-improve ``` ## Quick Start ### 1. Configure Paths Edit user-config.yaml: ```yaml storage: root: "/path/to/self-improve" knowledge_root: "/path/to/learned" workspace_root: "/path/to/.openclaw" owner: name: "YourName" timezone: "Asia/Shanghai" ``` ### 2. Run Setup ```bash node scripts/setup.mjs --config user-config.yaml ``` ### 3. Approve Cron Task Check proposals/PENDING.md for the suggested Cron task. ## How It Works ``` Scan memory logs -> Extract signals -> Classify by theme | Promote/demote rules between memory tiers | Propose outputs: -> System file changes (needs approval) -> Knowledge base entries -> Blog drafts / methodologies ``` ## Memory Tiers | Tier | Location | Purpose | |------|----------|---------| | HOT | data/hot.md | Frequently used rules | | WARM | data/themes/ | Theme-based rules | | COLD | data/archive/ | Archived rules | ## Dependencies - OpenClaw >= 2026.3.0 - Node.js >= 18.0.0 ## License MIT License


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Skill: ckchzh/conduit (version 2.0.2)

--- name: "conduit" version: "2.0.1" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Conduit concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [conduit, reference] category: "devtools" --- # Conduit Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Conduit concepts, best practices, and implementation patterns. 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: geoffguides/time-awareness (version 1.0.0)

# SKILL.md - Time Awareness ## Description Never make time-sensitive mistakes again. Forces time verification before claims, prevents stale data, handles timezones correctly. ## Price Free ## Commands - "What time is it?" â Current time in multiple zones - "Is the market open?" â Check market hours (ES, NQ, etc.) - "When does the market open?" â Next market open time - "Convert [time] to [timezone]" â Timezone conversion - "Set my timezone to [zone]" â Configure your timezone ## Quick Start 1. Set your timezone: "Set my timezone to America/Denver" 2. Check market status: "Is ES open?" 3. Get current time: "What time is it?" ## Core Features ### Time Verification - Always verifies current time before claims - Prevents stale data (configurable max age) - Handles DST transitions correctly ### Market Hours - Supports ES, NQ, YM, CL, GC, and more - Knows holidays and early closes - RTH (Regular Trading Hours) and ETH (Extended) ### Timezone Handling - 500+ timezone database - Automatic conversion - UTC as reference ## Examples ``` You: "Is the market open?" Agent: "ES is currently CLOSED. Opens Monday at 6:00 PM MT (pre-market)." You: "What time is it in Tokyo?" Agent: "It's 8:15 AM JST (Tuesday) in Tokyo." You: "When does NQ open?" Agent: "NQ opens in 2 hours 15 minutes (6:00 PM MT)." ``` ## Implementation This skill uses Python's `zoneinfo` and `datetime` modules. No external API keys required. --- *Time is money. Know it precisely.*


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Skill: wangjiaocheng/compose-methods (version 1.0.1)

--- name: compose-methods author: 王教成 Wang Jiaocheng (波动几何) description: "通用内容构成方法论技能，提供清单法和样本法两种范式来生成任意类型的结构化成品。当用户要求生成文档、方案、代码、报告、演讲稿、商业计划书等结构化内容，且明确提到清单法、样本法、组件、样本、模板、模仿等关键词，或要求生成结构化成品但未指定生产方式时触发。此技能不替代领域专业技能，而是在用户选择后指导AI执行对应的构成工作流。" --- # Compose Methods — 清单法与样本法 ## 核心理念 任何成品都可以通过两种基本范式生成： | 范式 | 原理 | 类比 | |------|------|------| | **清单法** | 成品 = 基本组件的组合 | 搭积木：先有零件清单，再逐项组装 | | **样本法** | 成品 = 对样本的模仿产出 | 临摹：先有范本，再依样产出 | ## 方法选择 **用户决定使用哪种方法。** 触发后，向用户展示选择： > 用户要求生成「{成品类型}」，请选择构成方式： > > | | 清单法 | 样本法 | > |---|--------|--------| > | **方式** | 列出组件清单 → 逐项填充 → 组装 | 获取样本 → 分析结构风格 → 模仿产出 | > | **适合** | 结构明确、组件清晰的成品 | 有高质量同类样本可参考的成品 | > | **输入** | 组件清单（用户直接提供 / AI提议确认 / 网络搜索） | 样本模板（用户直接提供 / 网络搜索） | 用户可任选其一，也可明确指定两种方法结合使用（如样本法定框架 + 清单法填内容）。未经用户确认，不得自动组合。 ## 清单法工作流 ### 1. 确认成品目标 明确用户要生成什么类型的成品，确定成品的用途、受众、规模。 ### 2. 构建组件清单 按优先级获取清单： | 优先级 | 来源 | 操作 | |--------|------|------| | 1 | 用户直接提供 | 用户在对话中给出清单 | | 2 | AI 提议 | AI 根据成品目标生成清单草案，请用户确认或修改 | | 3 | 网络搜索 | AI 搜索同类成品的通用组件结构 | 清单要求： - 覆盖成品的全部必要组成部分，不遗漏 - 每个组件有明确的定义和范围 - 组件间无重叠、无歧义 - 标注组件间的依赖关系和组装顺序 ### 3. 逐项填充 按清单顺序逐项生成每个组件的内容： - 用户直接提供该组件内容 - AI 根据组件定义和成品目标生成内容 - 网络搜索获取该组件相关的专业素材 ### 4. 组装成品 将所有组件按清单结构组装为完整成品，确保： - 组件间衔接自然流畅 - 整体风格和调性统一 - 符合成品目标的所有要求 ### 5. 用户审核 向用户展示成品，请用户审核并确认是否需要调整。 ## 样本法工作流 ### 1. 确认成品目标 明确用户要生成什么类型的成品，确定成品的用途、受众和期望风格。 ### 2. 获取样本 按优先级获取样本： | 优先级 | 来源 | 操作 | |--------|------|------| | 1 | 用户直接提供 | 用户上传样本文件或在对话中粘贴样本内容 | | 2 | 网络搜索 | AI 搜索同类高质量样本 | 样本选择原则： - 与目标成品类型一致 - 质量高、结构完整、风格明确 - **成品内容庞大时，优先使用中间产物作为样本**（如大纲、结构模板、段落框架、目录结构），而非完整的最终成品 - 样本应涵盖目标成品需要模仿的核心特征 ### 3. 分析样本 解析样本的四个核心维度： | 维度 | 分析内容 | |------|----------| | **结构** | 整体框架、章节/段落组织方式、层级关系 | | **风格** | 语言风格、表达方式、语气调性、专业术语使用 | | **逻辑** | 内容编排逻辑、论证方式、信息密度 | | **格式** | 排版格式、标题层级、列表样式、视觉元素 | 将分析结果整理为「样本特征摘要」，供后续模仿产出参考。 ### 4. 模仿产出 基于样本特征摘要，产出目标成品： - 保持样本的结构框架和编排逻辑 - 保持样本的风格和调性 - 用目标成品的实际内容替换样本内容 - 确保整体连贯性和一致性 ### 5. 用户审核 向用户展示成品，请用户审核并确认是否需要调整。 ## 网络搜索策略 当需要通过网络搜索获取清单或样本时： 1. **构造精确搜索词**：使用「成品类型 + 模板/结构/范例/样本/清单」的组合 2. **优先搜索来源**： - 行业标准文档 - 专业机构发布的模板 - 高质量公开范例 - 知名平台的同类内容 3. **验证搜索结果**：确认获取的清单/样本质量是否达标，不达标则重新搜索 4. **尊重版权**：模仿产出时不直接复制样本内容，仅借鉴结构和风格 ## 边界说明 此技能是方法论层技能，只定义"如何组织内容"，不定义"如何输出格式"： - 文档格式的具体处理由工具/技能按需完成，此技能只管内容构成方式 - 代码编写的具体逻辑由AI通用能力处理，此技能只管组件拆分和组装 - 演示文稿的具体排版由工具/技能按需完成，此技能只管内容结构


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Skill: terrycarter1985/ecom-aftersales-cs (version 1.0.0)

--- name: ecom-aftersales-cs description: 纯提示词类电商售后客服应答Skill，支撑客服人员针对退换货申请、物流异常咨询、售后补偿协商三类高频售后场景快速生成符合品牌服务规范的统一话术。当客服需要应答用户关于退货、换货、物流延迟/丢件/破损、补偿方案协商等售后诉求时触发使用。不包含任何代码，仅通过提示词规范应答流程与话术风格。 --- # 电商售后客服规范应答Skill ## 适用场景 1. **退换货申请** — 用户发起退货、换货请求，客服需按规范受理并说明流程与时效。 2. **物流异常咨询** — 用户反馈物流延迟、丢件、破损等异常，客服需安抚并给出查询/处理方案。 3. **售后补偿协商** — 用户对商品/服务不满要求补偿（退款、补发、优惠券等），客服需在授权范围内协商并促成一致。 ## 输入字段 | 字段 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | scenario | enum(return_exchange, logistics_anomaly, compensation_negotiation) | 是 | 售后场景类型 | | user_message | string | 是 | 用户原始诉求描述 | | order_info | string | 否 | 订单号、商品名称等上下文 | | policy_constraints | string | 否 | 品牌/平台售后政策限制（如退货天数、补偿上限） | ## 应答规范 1. **开场**：礼貌称呼用户，确认已了解诉求，表达重视与歉意（如适用）。 2. **信息核实**：简要复述用户问题关键点，请用户确认或补充。 3. **方案提供**：给出明确、可执行的解决方案，含具体步骤与时效；多方案时按优先级排列。 4. **政策说明**：涉及退货/补偿时，引用品牌政策关键条款，避免模糊表述。 5. **安抚与关怀**：对用户不满表示理解，使用共情语言；禁止冷漠或推诿。 6. **闭环确认**：确认用户是否接受方案，提醒后续可联系渠道，感谢用户耐心。 7. **语气要求**：专业、温暖、简洁；禁止承诺超出政策范围的内容；禁止使用绝对性保证用语（如"一定""绝对"）。 ## 禁用内容清单 - 超出品牌政策授权的承诺（如超出退款金额上限） - 绝对性保证用语（"一定""绝对""百分之百"） - 推诿或转嫁责任的话术（"这不归我们管""你自己联系物流"） - 贬低用户或质疑用户诚信的表述 - 泄露内部流程细节或系统信息 - 使用未经验证的数据或时效承诺 - 与品牌调性不符的口语化/网络化表达 ## 示例 ### 退换货申请 **用户**：我买的衣服尺码不对，想换一件M码的，订单号DD20260508001。 **客服**：您好，感谢您联系我们！很抱歉衣服尺码不合适给您带来不便。我已了解您的诉求：订单DD20260508001需要由原尺码更换为M码。为您说明换货流程——①请在7天内将原商品寄回，邮费由我们承担；②我们收到退货后1-2个工作日内为您寄出M码新商品；③届时会短信通知您物流单号。请问您是否确认申请换货？如有其他问题随时告知。 ### 物流异常咨询 **用户**：我的包裹都5天了还没动静，物流一直停在转运中心，怎么回事？ **客服**：您好，理解您的焦急，5天未有物流更新确实让人担心。我马上为您联系物流方核实包裹状态，预计1个工作日内给您反馈。如确认包裹异常，我们会优先为您安排补发或退款处理。在此期间您也可以随时联系我了解进展，感谢您的耐心等待！ ### 售后补偿协商 **用户**：收到的保温杯有划痕，我不要了，要么全额退款加赔偿，不然我投诉。 **客服**：您好，很抱歉收到有划痕的商品，这确实不该发生，完全理解您的心情。根据我们的售后政策，瑕疵商品可为您办理全额退款，同时赠送一张20元无门槛优惠券作为补偿。如果您愿意保留使用，我们也可以退款30%并赠送优惠券。请问您更倾向哪种方案？我们一定尽力让您满意。


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Skill: hgta23/blockcity (version 1.2.0)

--- name: blockcity-data-skill version: 1.2.0 description: BlockCity区块城市数据获取Skill，支持从排名页获取城市排名、居民人数、开启区块数，从城市详情页获取基金余额、剩余人气值等信息 --- # BlockCity数据获取Skill 🏙️ 从 blockcity.vip 获取区块城市的完整数据，包括从排名页面获取城市排名、居民人数、开启区块数，以及从城市详情页获取基金余额、剩余人气值、市长和副市长等信息。 > **💰 最低购地折扣7.5折优惠链接**：https://www.blockcity.vip/?iclc ## 数据来源说明 ### 排名页面数据 **URL**: https://www.blockcity.vip/pages/block/area **包含字段**：城市排名、城市名称、居民人数、开启区块数 **注意**：人气余额和市长/副市长信息需要从城市详情页获取 ### 城市详情页数据 **URL格式**: https://www.blockcity.vip/{城市标识} **城市标识格式**：4位数字电话区号（如 0010）或4个小写字母（如 abcd，用于特殊自建城市） **包含字段**：基金余额、剩余人气值、总区块数、可用区块数、市长/副市长详细信息 ## 功能特性 - 📊 从排名页面获取城市排名、居民人数、开启区块数 - 🏦 从城市详情页获取基金余额、剩余人气值 - 🔢 支持4位数字电话区号的城市标识 - 🔤 支持4个小写字母的特殊自建城市标识 - 🔍 根据城市名称查询详细信息 - 🏆 根据排名查询城市信息 - 🎯 数据筛选和排序 - 💾 内置缓存机制提高效率 - 🔄 模拟数据支持（API不可用时自动降级） - 📝 JSON格式数据输出 ## 安装 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## 快速开始 ```python from blockcity_skill import BlockCitySkill # 创建Skill实例 skill = BlockCitySkill() # 获取城市排名列表（来自排名页） cities = skill.get_city_rank_list() print(f"共获取 {len(cities)} 个城市数据") # 查询北京的详细信息（来自排名页） beijing = skill.get_city_by_name("北京") if beijing: print(f"北京排名: {beijing['rank']}") print(f"人口: {beijing['population']}") print(f"开启区块: {beijing['sold_blocks']}") # 从城市详情页获取基金余额等信息 beijing_detail = skill.get_city_detail("0010") if beijing_detail: print(f"基金余额: {beijing_detail['fund_balance']}") print(f"剩余人气值: {beijing_detail['remaining_popularity']}") # 获取特殊自建城市信息 special_city = skill.get_city_detail("abcd") ``` ## 数据结构 ### 排名页面数据结构 ```json { "rank": 1, "name": "北京", "area_id": 1, "popularity_balance": 39034875, "population": 48752, "sold_blocks": 1542, "mayor": "市长姓名", "vice_mayor": "副市长姓名", "avatar": "城市头像URL", "mayor_avatar": "市长头像URL" } ``` ### 城市详情页数据结构 ```json { "city_id": "0010", "fund_balance": 12345678, "remaining_popularity": 987654, "mayor": "示例市长", "vice_mayor": "示例副市长", "total_blocks": 1000, "available_blocks": 200 } ``` ## API 文档 完整的 API 文档请查看 [README.md](./README.md) ## 注意事项 1. 请遵守 blockcity.vip 网站的使用条款 2. 合理控制请求频率，避免对服务器造成压力 3. 排名页面数据和城市详情页数据来自不同的数据源 4. 城市标识格式：4位数字电话区号 或 4个小写字母（特殊自建城市） 5. 数据结构可能随网站更新而变化 6. 模拟数据基于公开的网页参考信息 7. 建议合理使用缓存以减少网络请求 8. 需要安装 beautifulsoup4 和 lxml 库来解析HTML页面


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: gaodong0537xx/taobao-ai (version 1.0.0)

--- name: taobao-ai description: 淘宝官方门户导航，正版官方入口，能够正确跳转到淘宝相关频道，杜绝虚假宣传 --- ## When to Run ## Workflow 1. 访问如下信息： 淘宝网（PC 端） https://www.taobao.com 淘宝主站，综合购物平台，支持 PC 端全功能操作 淘宝移动端网页版 https://h5.taobao.com 适配手机浏览器的淘宝页面，轻量便捷 我的淘宝 https://i.taobao.com 订单管理、个人中心、售后维权等核心入口 天猫（原淘宝商城） https://www.tmall.com 品牌官方旗舰店集中地，正品保障平台 聚划算 https://ju.taobao.com 淘宝官方团购平台，主打高性价比商品 闲鱼 https://2.taobao.com（PC）/ https://www.goofish.com 淘宝旗下闲置物品交易平台，二手转卖首选 一淘网 https://www.etao.com 淘宝官方比价返利平台，支持跨店比价、返现 千牛工作台 https://qn.taobao.com 淘宝 / 天猫商家一站式管理后台，支持店铺运营全流程 卖家中心 https://sell.taobao.com 淘宝商家核心管理入口，商品发布、订单处理、数据分析 万堂书院 https://www.wantangshuyuan.com 淘宝官方营销培训平台，专注直通车、钻展等推广技巧 淘宝服务市场 https://fuwu.taobao.com 商家工具与服务采购平台，提供运营、设计、数据分析等服务 阿里妈妈 https://www.alimama.com 淘宝官方营销推广平台，含直通车、钻展、淘宝客等工具 淘宝开放平台（TOP） https://open.taobao.com 提供淘宝 API 接口，支持开发者接入淘宝生态，开发应用与工具 淘宝开放平台文档中心 https://developer.alibaba.com 接口文档、开发指南、SDK 下载等技术资源 阿里安全开放平台 https://jaq-doc.alibaba.com 安全解决方案、风险防控工具，保障商家与用户安全 支付宝 https://www.alipay.com 淘宝官方支付工具，支持交易担保、余额管理、提现等 淘宝直播中控台 https://live.taobao.com 淘宝直播主播管理平台，开播、互动、数据统计 淘宝特价版（淘特） https://www.taote.com 主打低价商品，工厂直供，高性价比购物平台 1688.com https://www.1688.com 阿里巴巴旗下批发采购平台，淘宝商家货源渠道首选 飞猪旅行 https://www.fliggy.com（原alitrip.com） 淘宝旗下旅游预订平台，机票、酒店、度假等服务 2. 获取对应的网址，并输出 ## Output Format {淘宝} 地址：https://www.taobao.com


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Skill: newbienodes/trade-memory (version 1.0.0)

--- name: trade-memory version: 1.0.0 description: Save a trade or signal event to local memory log file (trades.jsonl). Use when a trade signal is confirmed and needs to be recorded, saved, or logged for future reference and history tracking. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧠", "requires": { "bins": ["python3"] }, }, } --- # Trade Memory Append confirmed trade signals or executed trades to a local JSONL log file for persistent memory and history tracking. ## When to Use - User says: "simpan trade ini" - User says: "catat sinyal BTC tadi" - User says: "log trade BUY BTC entry 94500" - Agent wants to record a signal after btc-analyzer returns a result - User says: "tambahkan ke trade history" ## How It Works This skill runs a local Python script that: 1. Accepts a JSON object as input (symbol, side, entry, sl, tp, note, source, ts). 2. Validates the input is proper JSON. 3. Appends the trade as a single line to trades.jsonl (creates file and directory if not exists). 4. Returns a JSON confirmation object. ## Workflow Step 1 — Collect trade data from user or agent: - symbol: trading pair (e.g. BTCUSDT) - side: BUY or SELL - entry: entry price (number) - sl: stop loss price (number) - tp: take profit price (number) - note: optional description or reason - source: origin of signal (e.g. btc-analyzer, manual, telegram) - ts: ISO timestamp (auto-filled if not provided) Step 2 — Run the save script via bash tool: python3 ~/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/trade-memory/save.py '<JSON_INPUT>' Step 3 — Confirm to user that trade was saved successfully. ## Input Format { "symbol": "BTCUSDT", "side": "BUY", "entry": 94500, "sl": 94000, "tp": 95500, "note": "sweep+fvg signal, RSI 58", "source": "btc-analyzer", "ts": "2026-02-23T00:00:00Z" } ## Output Format {"ok": true, "path": "/home/windows_11/.openclaw/polymarket-workspace/trades.jsonl", "appended": 1, "trade": {...}} ## Log File Location /home/windows_11/.openclaw/polymarket-workspace/trades.jsonl Each line is one JSON object representing one trade event. ## Error Handling If input is not valid JSON: {"ok": false, "error": "Invalid JSON: <error detail>"} ## Guardrails - Always APPEND to the file, never overwrite existing trades. - Create directory and file automatically if they do not exist. - Always run the script — never simulate or fake a save confirmation. - Timestamp (ts) is auto-generated in UTC if not provided by user. - Output must be JSON only.


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