OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: sunshinehu/550w-ai-subtitle-remover (version 1.0.1)

--- name: ai-subtitle-remover description: 上传视频或提供 URL，调用 550W AI 去字幕 API 擦除硬字幕/水印/台标/Logo，返回处理后视频 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎬", "requires": { "env": ["SUBTITLE_REMOVER_USER_NO", "SUBTITLE_REMOVER_API_KEY"] }, "primaryEnv": "SUBTITLE_REMOVER_API_KEY" } } --- # AI 视频去字幕 ## When to Use - 用户需要去除视频中的硬字幕、水印、台标或 Logo - 用户提供了本地视频文件或视频 URL，希望得到去字幕后的干净视频 - 用户需要查询去字幕任务的处理进度或历史记录 - 用户需要查询账户积分余额或预估处理费用 ## 凭证配置 首次使用前需要配置凭证： - **userNo**: 用户编号 - **apiKey**: 调用密钥 - 申请地址: https://qzm.550wai.cn ## 支持的 Actions | Action | 说明 | |--------|------| | uploadVideo | 上传本地视频文件，获取云端 URL | | submitTask | 提交去字幕任务，指定字幕区域 | | taskDetail | 查询任务处理状态和结果 | | taskList | 分页查询历史任务列表 | | queryCredits | 查询账户积分余额，支持消耗预估 | | workflow | 端到端工作流：上传→提交→轮询→返回结果 | ## Workflow ### 重要：调用规则 **调用 workflow action 时，只传 `file` 或 `videoUrl` 一个参数即可。禁止传递 width、height、duration、x1、y1、x2、y2 参数。** Skill 内部会自动获取视频元信息并使用全屏去字幕模式。不要使用 ffprobe 或其他工具预先探测视频信息。 正确调用示例： ```json { "action": "workflow", "params": { "videoUrl": "https://example.com/video.mp4" } } ``` 或： ```json { "action": "workflow", "params": { "file": <视频文件对象> } } ``` 错误调用示例（不要这样做）： ```json { "action": "workflow", "params": { "videoUrl": "...", "width": 1920, "height": 1080, "duration": 60, "x1": 0, "y1": 0, "x2": 0, "y2": 0 } } ``` ### 执行流程 1. 用户提供视频文件或视频 URL。 2. 直接调用 `workflow` action，仅传 `file` 或 `videoUrl`。 3. Skill 自动获取 width/height/duration，坐标默认全屏模式。 4. Skill 自动完成上传（如需）、提交任务、轮询状态，最终返回去字幕后的视频下载地址。 5. 如果任务在 10 分钟内未完成，返回 taskId 供后续手动查询。 ### 分步模式 1. 调用 `uploadVideo` 上传视频文件，获取 videoUrl。 2. 调用 `submitTask` 提交去字幕任务，指定 videoUrl、宽高、时长和字幕区域坐标。 3. 调用 `taskDetail` 轮询任务状态，直到 status 为 success 或 failed。 4. 成功时从 resultUrl 下载去字幕后的视频。 ## 参数约束 - **视频格式**: 仅支持 mp4、mov - **文件大小**: 最大 1GB - **分辨率**: width × height ≤ 2,073,600 像素 - **时长**: 1~600 秒 - **宽高**: 1~10000 像素 - **字幕区域**: 全屏模式设 x1=y1=x2=y2=0；非全屏模式需满足 x2>x1, y2>y1, x2≤width, y2≤height - **videoUrl**: 必须以 http:// 或 https:// 开头，长度 ≤2048 ## 积分计费 - 720p 及以下（≤921,600 像素）: ⌈时长(秒) × 1.3⌉ 积分 - 超过 720p（>921,600 像素）: ⌈时长(秒) × 1.6⌉ 积分 - 任务失败时积分自动退还 ## 错误处理 - **code=-100**: 鉴权失败，检查 userNo 和 apiKey 配置 - **code=-200**: 参数不合法，根据 message 修正参数 - **code=-300**: 业务拒绝（积分不足、任务不存在等） - **code=-500**: 服务异常，建议 30 秒后重试 ## 注意事项 - 相同 videoUrl 重复提交会被视为独立任务并独立计费 - workflow 模式最多轮询 10 分钟（20 次，每次间隔 30 秒） - 连续 3 次轮询失败时 workflow 会提前终止并返回 taskId - 查询接口超时 10 秒，上传接口超时 180 秒，提交接口超时 150 秒 ## 回复用户规范 任务完成后，**必须**将结果告知用户： **成功时回复：** - 告知用户去字幕已完成 - 提供去字幕后的视频下载链接（resultUrl） - 可选：告知消耗积分数 **失败时回复：** - 告知用户任务失败 - 提供失败原因（failReason） - 告知积分已自动退还 **超时时回复：** - 告知用户任务仍在处理中 - 提供 taskId 供后续查询 **禁止回复 NO_REPLY。任何情况下都必须向用户展示处理结果。**


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Skill: runapi-ai/runapi-kling (version 0.2.4)

--- name: kling description: Generate and edit video with Kling through RunAPI. Use when the user asks an agent to create, edit, or transform video with Kling. Default to the RunAPI CLI for one-off generation; use SDKs only when the user is integrating RunAPI into an app or backend. documentation: https://runapi.ai/models/kling.md provider_page: https://runapi.ai/providers/kuaishou.md catalog: https://runapi.ai/models.md metadata: openclaw: homepage: https://runapi.ai/models/kling requires: bins: - runapi install: - kind: brew formula: runapi-ai/tap/runapi bins: - runapi envVars: - name: RUNAPI_API_KEY required: false description: Optional RunAPI API key; runapi login or saved CLI config can also authenticate the runapi binary. --- # Kling on RunAPI Generate and edit video with Kling through RunAPI. The default path for one-off agent tasks is the `runapi` CLI; SDKs are for application integration. ## Routing decision - One-off generation, editing, or transformation for the user → use the **CLI path** with the `runapi` binary. - Building an app, backend, worker, library, or production codebase → use the **SDK integration path**. ## CLI path The `runapi` binary is the runtime dependency. Authenticate with `runapi login` (browser) or set `RUNAPI_API_KEY`; a saved CLI config also works — no required environment variable. Inspect the available actions and request fields with CLI help: ```shell runapi kling --help runapi kling text-to-video --help ``` Run a one-off task (synchronous — polls until the task completes): ```shell runapi kling text-to-video --input-file request.json ``` Submit asynchronously and poll separately: ```shell runapi kling text-to-video --async --input-file request.json runapi wait <task-id> --service kling --action text-to-video ``` Available actions: `text-to-video`, `avatar`, `image-to-video`, `motion-control`. ## SDK integration path When integrating Kling into an app, backend, worker, or library — not for one-off tasks — use a RunAPI SDK package: - JavaScript / TypeScript: `@runapi.ai/kling` - Ruby: `runapi-kling` - Go: `github.com/runapi-ai/kling-sdk/go` ## References - Model overview, pricing, and rate limits: https://runapi.ai/models/kling.md - Provider comparison: https://runapi.ai/providers/kuaishou.md - Full model catalog: https://runapi.ai/models.md ## Variants - [Kling 3.0](https://runapi.ai/models/kling/3.0.md) - [AI avatar pro](https://runapi.ai/models/kling/ai-avatar-pro.md) - [AI avatar standard](https://runapi.ai/models/kling/ai-avatar-standard.md) - [V2.5 turbo text to video pro](https://runapi.ai/models/kling/v2.5-turbo-text-to-video-pro.md) - [V2.5 turbo image to video pro](https://runapi.ai/models/kling/v2.5-turbo-image-to-video-pro.md)


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Skill: komako-workshop/kokochat-pairing (version 0.2.1)

--- name: kokochat-pairing version: 0.2.1 description: "Approve a KokoChat device pairing request and return a device-token connection code. Use when the user asks to pair KokoChat, generate a KokoChat connection code, or sends a KokoChat `kokochat.pairingRequest` payload. The script writes the approved device into `~/.openclaw/devices/paired.json` and prints a relay-tunnel setup code the phone can paste back into KokoChat." author: komako-workshop license: Apache-2.0 tags: [latest, kokochat, pairing, device, gateway, relay] triggers: - kokochat pairing - pair kokochat - generate kokochat connection code - kokochat 配对 - KokoChat 连接码 - kokochat.pairingRequest metadata: openclaw: emoji: "📱" requires: bins: [node] capabilities: - network - filesystem_write platforms: - linux - darwin - windows --- # kokochat-pairing KokoChat is a mobile client for this OpenClaw Gateway. KokoChat now pairs as a real Gateway device: the phone generates a device identity locally, sends this OpenClaw a pairing request, and this skill approves that device with operator scopes before returning a connection code. Generated KokoChat connection codes must use the KokoChat relay tunnel. Do not return LAN, public Gateway, or `openclaw qr` direct Gateway URLs for normal KokoChat pairing. Do not return the shared `gateway.auth.token` for KokoChat. Shared-token device-less clients may connect without `operator.write`; KokoChat needs a device token tied to its public key. Newer KokoChat builds also request `operator.admin` because current OpenClaw protects `sessions.delete` with that scope, and the mobile runtime uses it to clean up temporary `inferOnce` sessions. Older builds without that scope can still pair, but cleanup remains best-effort. ## If The User Included A Pairing Request Run this command from the skill directory, replacing `<request>` with the raw KokoChat pairing request code or the whole user message: ```bash KOKOCHAT_PAIRING_REQUEST='<request>' node ./generate-kokochat-code.mjs ``` Return only the generated KokoChat connection code in a fenced code block. ## If The User Did Not Include A Pairing Request Ask them to open KokoChat's pairing page, copy the generated pairing request, send that request here, and then paste the connection code you return back into KokoChat. ## Output Format ````markdown 这是新的 KokoChat 连接码： ``` <raw setup code from generate-kokochat-code.mjs> ``` ```` ## Do Not - Do not run `openclaw qr` for KokoChat unless explicitly debugging legacy QR pairing. - Do not print the raw gateway auth token. - Do not generate a token-only setup code. - Do not approve arbitrary scopes outside the request; the script validates and normalizes the KokoChat operator scope set.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: galaxy-operations-guide/prd-iterative (version 1.0.0)

--- name: prd-iterative description: 多轮迭代PRD写作流程。用法：用户说"写PRD"、"帮我做一个产品的PRD"、"多轮迭代PRD"、"PRD rounds"时触发。输入：产品主题 + 背景素材 + 开发平台。流程：派发writer写稿 → reviewer审阅 → 反馈打回 → 循环N轮 → 最终交付。 --- # PRD Iterative — 多轮迭代PRD写作 ## 启动前确认（必须） 每次开始前，主agent必须向用户确认以下信息： | 确认项 | 说明 | 示例 | |--------|------|------| | **产品名称** | 要做什么产品 | 时光小屋 | | **开发平台** | 小程序/iOS/Android/Web/其他 | 微信小程序 | | **Writer模型** | 写稿用的模型 | MiniMax-M2.7-highspeed | | **Reviewer模型** | 审阅用的模型 | Kimi (kimi-coding/k2p5) | | **交付路径** | 最终文件存放位置（用户自定义） | ~/Desktop/prd/时光小屋/ | | **轮数** | 迭代次数（默认3轮） | 3 | > ⚠️ 模型和路径必须用户确认后再开始，不能用默认值直接跑。 ## 工作原理 ``` 用户输入产品主题 + 素材 ↓ ┌─ Round N ──────────────────────────┐ │ Writer Agent（用户指定模型） │ │ → 产出 PRD-v{N}.md │ │ → 产出 PRD-v{N}-review.md │ └────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─ Review Agent（用户指定模型）───────┐ │ → 审阅 PRD-v{N}.md │ │ → 输出具体问题清单 │ │ → 标注"通过"或"需修改" │ └────────────────────────────────────┘ ↓ 反馈给 Writer → 下一轮 ↓ 达到指定轮数或reviewer通过 → 交付到用户指定路径 ``` ## 标准配置 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | 轮数 | 3轮 | 可配置 2-5 轮 | | Writer模型 | MiniMax-M2.7-highspeed | 中文写作快 | | Reviewer模型 | kimi-coding/k2p5 | 批判性思维强 | | 输出目录 | `~/.openclaw/workspace/prd/` | 仅作默认提示，**实际以用户指定为准** | ## 启动流程 ### Step 1：收集信息 向用户确认： 1. 产品名称/主题是什么？ 2. 开发什么平台？（小程序/iOS/Android/Web/混合/其他） 3. Writer 用什么模型？（默认 MiniMax-M2.7-highspeed） 4. Reviewer 用什么模型？（默认 Kimi） 5. 交付路径放哪里？（默认 ~/.openclaw/workspace/prd/） 6. 跑几轮？（默认3轮） 7. 素材来源？（可以是一段描述/竞品链接/文章链接/手写大纲） ### Step 2：素材预处理 如果素材是链接，先抓取内容再开始。 ### Step 3：确认后开始 所有信息确认后，告知用户： - 产品：「XXX」 - 平台：「XXX」 - Writer：「XXX」/ Reviewer：「XXX」 - 交付路径：「XXX」 - 轮数：「X轮」 - 开始时间，预计每轮 X 分钟 ## Agent Prompt 模板 ### Writer Agent（用户指定模型） ``` 你是一个资深产品经理。请根据以下信息撰写PRD。 【产品名称】：{product_name} 【开发平台】：{platform} 【背景素材】：{material} 【上一轮审阅意见】（第一轮为空）： {previous_review} 【本次任务】： 1. 解决上一轮指出的所有问题 2. 保持上一轮已通过的内容不变 3. 输出一份完整的PRD（Markdown格式） 4. 根据开发平台调整技术描述的准确性 【PRD结构要求】： - 产品概述（背景/问题/解决方案） - 用户画像 - 核心功能（按优先级排序） - 信息架构 - 交互流程 - 数据埋点（关键指标） - MVP范围（必须/可选/排除） - 附录（如有特殊设计） 输出文件：{output_dir}/{product_slug}-prd-v{round}.md 写完后报告：文件路径 + 行数 + 主要新增内容 ``` ### Reviewer Agent（用户指定模型） ``` 你是一个严格的PRD审阅者。请审阅以下PRD。 【产品】：{product_name} 【开发平台】：{platform} 【版本】：v{round} 【审阅标准】： 1. 逻辑是否自洽（问题→解决方案是否对应） 2. 功能是否完整（核心路径有无遗漏） 3. 交互是否合理（用户体验是否流畅） 4. MVP是否可行（能否按平台特性2周内完成） 5. 是否有模糊表述（"应该/可能/大概"等需明确） 【输出格式】： ## 审阅结果 - 通过：✅ / 需修改：❌ ## 问题清单 （按严重程度排序，每个问题说明：位置、内容、建议修改方向） ## 通过的部分 （列出做得好的点，避免下一轮改动） 输出文件：{output_dir}/{product_slug}-prd-v{round}-review.md ``` ## 标准文件命名 ``` {用户指定路径}/ ├── {product-slug}-prd-v1.md ├── {product-slug}-prd-v1-review.md ├── {product-slug}-prd-v2.md ├── {product-slug}-prd-v2-review.md ├── {product-slug}-prd-v{final}-final.md ← 最终版 └── {product-slug}-prd-v{final}-final-review.md ``` ## 交付标准 每轮完成后，主agent向用户汇报： - 当前轮次 + 状态（进行中/通过/需修改） - 主要变更点 - 剩余轮次 所有轮次完成后： - 汇总所有版本到最终文件 - 告知用户最终文件路径 - 询问是否需要打开文件夹 ## 适用场景 - "帮我写一个xxx的PRD" - "用多轮迭代写PRD" - "run PRD rounds" - "做一个产品的完整PRD" ## 注意事项 - 素材可以是：竞品链接、文章链接、手写大纲、对话摘要 - 如果素材是链接，先抓取内容再开始写 - 审阅意见要具体，避免"写得不错"这类模糊反馈 - 每轮开始前简要告知用户本轮重点 - 用户指定的交付路径优先于默认路径


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xpneuma/skill-runner (version 1.0.0)

# Skill Runner ## Purpose This skill acts as an intermediary to run other OpenClaw skills via cron jobs or indirect calls. It provides a secure way to execute a specific skill function within the OpenClaw runtime, ensuring the skill receives the necessary `context` object (including access to tools and sessions). ## How it works 1. Receives an `agentTurn` message (e.g., from a cron job). 2. The message content specifies which target skill to run (e.g., `run memory-enhancer`). 3. Dynamically imports and executes the `skill` function from the target skill's `index.js` file. 4. Passes its own `context` object to the target skill, allowing the target skill to use OpenClaw's tools (like `sessions_spawn`). ## Configuration - Runs as a dedicated isolated agent. - Uses the default model configured for agents. - Expected message format: `run <skill-name>` ## Invocation Primarily invoked via OpenClaw's cron jobs (`cron add` with `payload.kind="agentTurn"` targeting this skill). ## Example Cron Job Payload ```json { "kind": "agentTurn", "message": "run memory-enhancer", "model": "google/gemini-2.5-flash", "sessionTarget": "isolated" } ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: neck-cn/tencentcloud-yt-segment-portrait (version 1.0.2)

--- name: tencentcloud-yt-segment-portrait description: > Binary classification-based human portrait segmentation for complete body contour recognition and image matting. --- # 腾讯云人像分割 Skill ## 功能描述 本 Skill 提供**人像分割**能力，识别传入图片中人体的完整轮廓，进行抠像： | 场景 | API | 脚本 | 图片大小限制 | 返回方式 | | ---- | ------------------ | --------- | ------ | ---- | | 人像分割 | SegmentPortraitPic | `main.py` | ≤5MB | 同步 | ## 环境配置指引 ### 密钥配置 本 Skill 需要腾讯云 API 密钥才能正常工作。 #### Step 1: 开通人像分割服务 🔗 **[腾讯云人像分割控制台](https://console.cloud.tencent.com/bda/segment-portrait-pic)** #### Step 2: 获取 API 密钥 🔗 **[腾讯云 API 密钥管理](https://console.cloud.tencent.com/cam/capi)** #### Step 3: 设置环境变量 **Linux / macOS：** ```bash export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="你的SecretId" export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="你的SecretKey" ``` 如需持久化： ```bash echo 'export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="你的SecretId"' >> ~/.zshrc echo 'export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="你的SecretKey"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc ``` **Windows (PowerShell)：** ```powershell $env:TENCENTCLOUD_SECRET_ID = "你的SecretId" $env:TENCENTCLOUD_SECRET_KEY = "你的SecretKey" ``` > ⚠️ **安全提示**：切勿将密钥硬编码在代码中。 ## Agent 执行指令（必读） > ⚠️ **本节是 Agent（AI 模型）的核心执行规范。当用户提供图片并请求人像分割时，Agent 必须严格按照以下步骤自主执行，无需询问用户确认。** ### 🔑 通用执行规则 1. **触发条件**：用户提供了图片，且用户意图为人像分割。 2. **零交互原则**：Agent 应直接执行脚本，不要向用户询问任何确认。 3. **自动选择脚本**：根据上方「选择规则」自动选择合适的脚本。 4. **⛔ 禁止使用大模型自身能力替代人像分割（最高优先级规则）**： - 人像分割脚本调用失败时，**Agent 严禁自行猜测或编造识别内容**。 - 如果调用失败，Agent **必须**向用户返回清晰的错误说明。 --- ### 📌 脚本： `main.py` ```bash python3 <SKILL_DIR>/scripts/main.py "<PIC_INPUT>" ``` **输出示例**： ```json { "ResultImageUrl": "https://bda-segment-mini-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/Image/1251755623/9e73b301-ad1b-4586-837b-b767e73c4bf2?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDEJJ3lFOnfIpAHAqIJ5d3YqthGfpj8eje&q-sign-time=1772790515%3B1772792315&q-key-time=1772790515%3B1772792315&q-header-list=host&q-url-param-list=&q-signature=60646e91cdebc7215cb73e6fff6e6017478857e4", "ResultMaskUrl": "https://bda-segment-mini-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/Mask/1251755623/9e73b301-ad1b-4586-837b-b767e73c4bf2?q-sign-algorithm=sha1&q-ak=AKIDEJJ3lFOnfIpAHAqIJ5d3YqthGfpj8eje&q-sign-time=1772790515%3B1772792315&q-key-time=1772790515%3B1772792315&q-header-list=host&q-url-param-list=&q-signature=9f13ed4fa0a3d7819ec0a597ab24ef600e9e2721" } ``` --- ### 📋 完整调用示例 ```bash python3 /path/to/scripts/main.py "https://example.com/human.png" ``` ### ❌ Agent 须避免的行为 - 只打印脚本路径而不执行 - 向用户询问"是否要执行人像分割"——应直接执行 - 手动安装依赖——脚本内部自动处理 - 忘记读取输出结果并返回给用户 - 人像分割服务调用失败时，自行编造识别内容 ## API 参考文档 详细的引擎类型、参数说明、错误码等信息请参阅 `references/` 目录下的文档： - [人像分割API](references/SegmentPortraitPicApi.md)（[原始文档](https://cloud.tencent.com/document/product/1208/42970)） ## 核心脚本 - `scripts/main.py` — 人像分割脚本 ## 依赖 - Python 3.7+ - `tencentcloud-sdk-python`（腾讯云 SDK，`main.py` 使用） 安装依赖（可选 - 脚本会自动安装）： ```bash pip install tencentcloud-sdk-python requests ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: binance-scalping-bot (version 1.0.1)

--- name: binance-scalping-bot description: 快速小额交易剥头皮策略。每次调用自动扣费 0.001 USDT version: 1.0.0 author: moson tags: - binance - scalping - trading - bot homepage: https://github.com/moson/binance-scalping-bot metadata: clawdbot: requires: env: - SKILLPAY_API_KEY triggers: - "scalping bot" - "binance scalp" - "quick trades" - "day trading" config: SKILLPAY_API_KEY: type: string required: true secret: true --- # Binance Scalping Bot 高频小额交易策略，适合日内交易者。 ## 功能 剥头皮交易是一种通过捕捉微小价格波动获利的策略。 ### 核心功能 - **快速入场**: 毫秒级订单执行 - **小额利润**: 每次交易目标 0.1-0.5% - **日内平仓**: 不过夜持仓 - **风险控制**: 自动止损 ### 策略参数 - 交易对: 主流币种 (BTC, ETH, BNB) - 利润目标: 0.1-0.5% - 止损: 0.2% - 持仓时间: 分钟级 ## 使用示例 ```javascript // 查看 bot 状态 await handler({ action: 'status' }); // 启动 bot await handler({ action: 'start', pair: 'BTC/USDT' }); // 停止 bot await handler({ action: 'stop' }); ``` ## 价格 每次调用: 0.001 USDT ## 风险提示 1. 高频交易风险高 2. 需要充足流动性 3. 市场波动可能导致快速亏损 4. 建议先用模拟账户测试 5. 需要稳定的网络连接 ## 配置说明 如需自动交易，需要配置 Binance API： ```javascript { [REDACTED_SECRET]", API_SECRET: "your_binance_api_secret" } ``` ## 剥头皮技巧 1. 选择高流动性交易对 2. 关注交易量峰值时段 3. 设置严格的止损点 4. 保持低杠杆或不使用杠杆 5. 持续监控市场状态


Security scan verdicts — ClawScan: malicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector:  ()
Skill: rubenfb23/arxiv-watcher (version 1.0.0)

--- name: arxiv-watcher description: Search and summarize papers from ArXiv. Use when the user asks for the latest research, specific topics on ArXiv, or a daily summary of AI papers. --- # ArXiv Watcher This skill interacts with the ArXiv API to find and summarize the latest research papers. ## Capabilities - **Search**: Find papers by keyword, author, or category. - **Summarize**: Fetch the abstract and provide a concise summary. - **Save to Memory**: Automatically record summarized papers to `memory/RESEARCH_LOG.md` for long-term tracking. - **Deep Dive**: Use `web_fetch` on the PDF link to extract more details if requested. ## Workflow 1. Use `scripts/search_arxiv.sh "<query>"` to get the XML results. 2. Parse the XML (look for `<entry>`, `<title>`, `<summary>`, and `<link title="pdf">`). 3. Present the findings to the user. 4. **MANDATORY**: Append the title, authors, date, and summary of any paper discussed to `memory/RESEARCH_LOG.md`. Use the format: ```markdown ### [YYYY-MM-DD] TITLE_OF_PAPER - **Authors**: Author List - **Link**: ArXiv Link - **Summary**: Brief summary of the paper and its relevance. ``` ## Examples - "Busca los últimos papers sobre LLM reasoning en ArXiv." - "Dime de qué trata el paper con ID 2512.08769." - "Hazme un resumen de las novedades de hoy en ArXiv sobre agentes." ## Resources - `scripts/search_arxiv.sh`: Direct API access script.

path: scripts/search_arxiv.sh
content: #!/usr/bin/env bash
# scripts/search_arxiv.sh
QUERY=$1
COUNT=${2:-5}
# Use curl to query ArXiv API
curl -sL "https://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:$QUERY&start=0&max_results=$COUNT&sortBy=submittedDate&sortOrder=descending"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: shine8592/china-briefing (version 1.0.0)

--- name: china-briefing description: > 多尺度中文资讯简报生成。从一条街道到全球，任意地理范围均可生成。 从主流媒体（Reuters/BBC/新华社）、街道公众号、社交平台（微博/小红书/抖音） 获取资讯，结构化输出。 使用场景：用户要求"简报"、"资讯"、"早报"、"晚报"、"周报"、"XX简报"、 "XX资讯"、"本地新闻"、"国际新闻"、"街道新闻"等。 外部依赖：Python 3（标准库），通过 Tavily web_search + web_fetch 获取数据。 NOT for: 邮件群发订阅、Newsletter运营策略。 --- # China Briefing — 多尺度中文资讯简报 ## 核心能力 **任意尺度，一处生成：** - 全球 → 区域（亚太/欧洲/中东） → 国家 → 省 → 市 → 区 → 街道→ 社区 - 每层自动选择匹配的搜索源 ## 简报结构（固定，不省略） ```markdown ### 🌍 核心结论 [1-2句总结本期最重要的信号/趋势/结论] ### 📌 {日期} {地点} 速报 **头条1 + 头条2 + 头条3**（最多3个，每个含嘟嘟点评） ### 📊 分类热点 [2-4个主题分类，每类2-4条] ### 📈 数据看板 [可选：关键数据表格] ### 🎯 行动建议 [优先级表格：高/中/低] ``` ## 搜索源库（按尺度选源） ### 全球尺度（≥5种来源） | 媒体 | 定位 | 获取方式 | |------|------|---------| | Reuters | 事实最快 | web_search | | BBC中文 | 国际视角 | web_search | | CNN | 突发新闻 | web_search | | Al Jazeera | 中东独特 | web_search | | NYT中文 | 深度分析 | web_fetch | | FT中文 | 经济深度 | web_fetch | | 日经中文 | 亚洲经济 | web_fetch | | DW德国之声 | 欧洲+中东 | web_search | ### 全国尺度 | 媒体 | 获取方式 | |------|---------| | 新华社 | web_search | | 央视新闻 | web_search | | 环球时报 | web_search | | 观察者网 | web_search | | 澎湃新闻 | web_search | ### 省市尺度 | 来源 | 搜索策略 | |------|---------| | 本地官媒 | "{省/市} 2026 最新动态" | | 市政府网 | "{省/市} 政府 新闻" | | 省/市人大 | "{省/市} 人大 会议" | | 省级日报 | "{省}日报 最新" | ### 区县街道尺度（核心差异化） | 来源 | 搜索策略 | |------|---------| | 政府官网 | "{区/街道名} 2026 最新" | | 政务公众号 | "{区/街道名} 公众号 民生" | | 人大/政务 | "{区} 人大 两会 实事" | | 本地社区 | "{区/街道} 社区 改造 电梯" | | 本地媒体 | "{市} 新闻 {区}" | | 本地生活 | "{街道} 公园 学校 医院" | ### 社交平台 | 平台 | 搜索策略 | |------|---------| | 微博热搜 | "{关键词} 微博热搜" | | 小红书 | "{关键词} 小红书" | | 抖音 | "{关键词} 抖音" | | Twitter/X | "{关键词} site:twitter.com" | | Reddit | "{关键词} site:reddit.com" | ## 使用流程 ### 用户说 "国际简报" 1. 用全球尺度源：Reuters + BBC + CNN + 半岛 + NYT + 新浪国际 2. 搜索词："international news latest" + "国际新闻 最新" 3. 输出 5-8 来源，标注出处 ### 用户说 "江川路街道简报" 1. 用区县街道尺度源 2. 搜索词："江川路街道 2026 民生" + "江川路街道 实事" + "闵行区 江川路 新闻" 3. 输出 3-5 来源，标注出处 ### 用户说 "上海简报" 1. 省市尺度源 2. 搜索词："上海 2026 最新动态" + "上海 经济 民生 政策" 3. 输出 4-6 来源 ### 用户说 "AI行业简报" 1. 行业垂直源 + 社区 2. 搜索词："AI news latest 2026" + "AI 大模型 最新" 3. 来源：行业媒体 + 社区 + 研报 ## 评论公式 每条头条必须写"嘟嘟点评"，遵守： ``` ❌ 只是描述："XX报道了XXX" ✅ 加背景："XX做XXX，结合之前的YYY，说明ZZZ" ✅ 给观点："这意味着...我看好/担心..." ✅ 连点："这和上个月的XX配对，说明趋势在..." ✅ 对读者："对我们来说，意味着..." ``` ## 信息筛选 | 问题 | 不通过 → | |------|---------| | 读者会分享给朋友？ | 去掉 | | 有实质内容还是标题党？ | 去掉 | | 来源可靠？ | 换来源 | | 和读者相关？ | 标注为什么 | | 能加独特观点？ | 加 | ## 来源多样性规则 | 尺度 | 最少来源数 | 必须包含 | |------|----------|---------| | 全球 | 5+ | Reuters + 1家中国官媒 + 1家社区 | | 全国 | 4+ | 至少2家不同立场 | | 省市 | 3+ | 官方 + 本地 | | 区县/街道 | 2+ | 政府官网 + 至少1个来源 | | 行业 | 3+ | 行业媒体 + 社区 | **每条信息必须标注来源。** ## 字数控制 - 核心结论：50-100字 - 每条头条：150-300字（含点评） - 分类热点：每条30-80字 - 总篇幅：800-2500字 ## References - 搜索模板 → `references/search-templates.md` - 来源库 → `references/source-library.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ldxs001/universal-file-ops (version 1.1.0)

--- name: universal-file-ops author: ['eniuswei'] description: 为普通大模型/智能体用户提供一站式文件操作与 Python 代码质量保障能力。v1.1.0：重建 python_env.py，修复 _log() 输出到 stderr，修复 utils.py VENV_DIR 定义顺序，18/18 功能测试通过。 tags: ['file', 'operations', 'crud', 'copy', 'move', 'delete', 'rename', 'robust', 'python', 'code-quality', 'sandbox-testing', 'error-codes', 'network-retry', 'llm-agent'] data_dir: ../.standardization/universal-file-ops/ license: MIT trigger_negative: true external_data_dir: true audience: llm-agent sensitive_access: false critical_write: false permission_weight: MEDIUM writing_standards: fix_terms version: 1.0.0 --- # universal-file-ops > **受众**：本技能专为**普通大模型/智能体用户**设计，非专业开发者。目标是让智能体能规范地使用 Python 创造工具脚本，输出即正确，无需反复调试。 ## 触发场景 **正向触发词**（满足任一即触发）： - 「帮我规范地处理文件…」「检查 Python 脚本规范」「生成测试」 - 「帮我搭建 Python 环境」「安装 Python 包」「切换 Python 版本」 - 「这个脚本有什么问题」「帮我 OO 化这个 Python 文件」 **否定条件**（满足任一项即不触发）： - 用户明确说「只用系统 Python，不用技能」 - 任务仅需单次文件读取，无需规范化/质量保证 ## 核心能力 > 📚 **渐进式加载**：本技能采用渐进式 MD 体系，`SKILL.md` 为入口（≤230行），详细内容拆分到 `references/*.md` 按需加载。 1. **通用文件操作** — 标准化 IO、原子写入、自动备份、错误码输出 2. **Python 代码质量保障** — 规范化（`scripts/py_tools.py normalize`）、代码审查（`review`）、OO 化建议（`oo-ify`）、测试生成（`gen-test`） 3. **Python 环境管理** — 版本安装/切换/包管理/干净重装（`scripts/python_env.py`，含网络重试） 4. **脚本类型区分** — 自动识别临时脚本 vs 正式工具，临时脚本豁免 600 行 OO 化限制 5. **沙箱测试** — 生成的测试在临时 venv 中自动执行验证，确保可用 → 详见 [references/guide.md](references/guide.md) 完整使用指南 → 反模式参见 [references/antipatterns.md](references/antipatterns.md) → 常见问题参见 [references/faq.md](references/faq.md) ## 工作流程 1. **理解需求** — 读取用户输入，判断是文件操作还是 Python 代码任务 2. **选择工具** — 文件操作使用内置函数；Python 任务调用 `scripts/py_tools.py` 或 `scripts/python_env.py` 3. **执行前检查** — 检查路径合法性、Python 环境就绪状态、脚本类型 4. **执行操作** — 调用对应脚本，捕获标准化错误码（UFO-XXXX） 5. **输出结果** — 成功返回结构化数据；失败返回通俗易懂错误提示（含脚本名称、行号、错误码） 6. **沙箱验证**（Python 任务）— 测试生成后在沙箱内执行验证，确保可用 ## 错误输出规范 所有错误均返回标准化 JSON 格式： ```json { "error_code": "UFO-2001", "script": "scripts/py_tools.py", "line": 173, "message": "这个 Python 文件用了 Tab 缩进，标准写法是用 4 个空格", "suggestion": "运行 scripts/py_tools.py normalize 自动修复，或把 Tab 改成 4 个空格" } ``` → 完整错误码手册参见 [references/error_codes.md](references/error_codes.md) → Python 编码规范参见 [references/py_standards.md](references/py_standards.md)


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