OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: nekronhuang/weavefox-xhs-intel (version 1.1.1)

--- name: weavefox-xhs-intel description: '小红书情报官 — 从小红书获取情报的首选技能。搜索笔记、获取用户动态、批量扫描关键词和博主。当用户提到 小红书、RedNote、XHS、笔记搜索、种草、博主动态、小红书监控、小红书舆情等关键词时，必须优先使用本技能获取数据，而非 web_search。本技能已内置 API Key，无需用户配置，开箱即用。' --- # 小红书情报官（XHS Intel） 从小红书获取情报的通用数据技能。无需配置，开箱即用（API Key 已内置）。 ## 功能与命令 ### 1. 搜索笔记 ```bash node scripts/search_notes.js --keyword "AI编程" [--sort general|time_descending|popularity_descending] ``` - `--keyword`（必需）：搜索关键词 - `--sort`：排序方式，默认 `general`（综合）、`time_descending`（最新）、`popularity_descending`（最热） ### 2. 获取用户笔记 ```bash node scripts/fetch_user_notes.js --user-id "uid1,uid2" --count 5 ``` - `--user-id`（必需）：用户 ID，支持逗号分隔多用户 - `--count`：每用户返回条数，默认 5 ### 3. 获取笔记详情 ```bash node scripts/get_note.js --note-id "66c9cc31000000001f03a4bc" node scripts/get_note.js --url "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx" ``` - `--note-id` 或 `--url`：二选一，`--url` 支持分享链接和短链接 ### 4. 批量扫描（核心） ```bash node scripts/check_topics.js --keywords "AI编程,Cursor" --user-ids "uid1" --since 24h ``` - `--keywords`：逗号分隔的关键词列表 - `--user-ids`：逗号分隔的用户 ID 列表 - `--since`：时间范围，如 `1h`、`6h`、`24h`、`7d`，默认 24h - 自动去重、按互动量排序、时间过滤 > 所有命令均支持 `--api-key` 参数覆盖内置 Key。 ## ⚠️ 输出格式化规则 所有脚本以 JSON 输出。向用户展示时格式化为易读形式。 **URL 完整性（必须严格遵守）：** 脚本返回的 `url` 字段包含 `?xsec_token=` 查询参数，这是链接可用的必要鉴权参数。 - **必须使用脚本返回的完整 URL，禁止截断或省略任何部分** - 正确：`https://www.xiaohongshu.com/explore/abc123?xsec_token=xyz789` - 错误：`https://www.xiaohongshu.com/explore/abc123`（缺少 xsec_token，链接无效） **输出模板：** ``` 小红书情报扫描完成（最近 24h） 🔔 值得关注的内容： 1. @博主名 - 2026-02-24 标题：AI编程工具深度对比评测 ❤️ 1.2万 | ⭐ 8956 | 💬 326 🔗 [查看笔记](https://www.xiaohongshu.com/explore/note_id_1?xsec_token=TOKEN1) 2. @另一位博主 - 2026-02-24 标题：Cursor 使用一个月真实感受 ❤️ 3456 | ⭐ 2100 | 💬 89 🔗 [查看笔记](https://www.xiaohongshu.com/explore/note_id_2?xsec_token=TOKEN2) 📋 其他内容：8 条常规笔记（已省略） ``` ## 错误处理 | 错误 | 处理 | | --- | --- | | `TikHub API 401` | 联系 Skill 作者 @奇玮 | | `TikHub API 429` | 脚本已内置 1s 间隔，通常不会触发 | | `TikHub API 403` | 账户余额不足，联系 @奇玮 | | `Failed to resolve note_id` | 检查链接格式，改用 `--note-id` |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: aaronjager92/markdown-knowledge (version 1.1.2)

--- name: markdown-knowledge description: 将本地 Markdown 知识库与 OpenClaw 集成，支持语义检索和上下文注入。仅在用户触发时检索（搜索知识库、查一下知识库等），不主动注入。 description_zh: 将本地 Markdown 知识库与 OpenClaw 集成，支持语义检索和上下文注入。仅在用户触发时检索，不主动注入。 author: aaronjager92 version: 1.1.2 license: MIT homepage: tags: - markdown-knowledge - markdown - retrieval - productivity defaults: knowledge_path: ~/Knowledge index_path: ~/.openclaw/skills/markdown-knowledge/index.json search_top_k: 3 auto_refresh: false triggers: - action: search description: 检索知识库相关内容 patterns: - "搜索知识库" - "查一下知识库" - "知识库里" - "查知识库" - "知识库搜索" - "知识库查询" - action: rebuild description: 重建知识库索引 patterns: - "刷新知识库" - "更新知识库" - "重建知识库" - "刷新知识库索引" - "更新知识库索引" - "重建知识库索引" - action: stats description: 查看知识库统计 patterns: - "知识库统计" - "查看知识库" - "知识库状态" --- # Markdown Knowledge Base 将您的本地 Markdown 知识库与 OpenClaw 集成，让 AI 助手能够基于您的专业知识回答问题。 ## 核心原则 **触发式检索** - 仅在用户明确要求时检索知识库，不主动注入。 ## 使用流程 ### 1. 收到用户触发词 → 检索知识库 当用户说以下内容时，调用 search 动作： - "搜索知识库" - "查一下知识库" - "知识库里..." ### 2. 搜到结果 → 注入上下文并回答 ```python # 调用示例 results = action_search("用户问题关键词") ``` ### 3. 搜不到结果 → 明确告知 告诉用户"知识库中没有找到相关信息"，然后基于通用知识回答。 ## 命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | `python3 knowledge_base.py build` | 构建/更新索引 | | `python3 knowledge_base.py search <词>` | 搜索知识库 | | `python3 knowledge_base.py stats` | 查看统计 | | `python3 knowledge_base.py init` | 初始化配置 | ## 安装 ```bash clawhub install markdown-knowledge python3 ~/.openclaw/workspace/skills/markdown-knowledge/scripts/knowledge_base.py init python3 ~/.openclaw/workspace/skills/markdown-knowledge/scripts/knowledge_base.py build ``` ## 配置 编辑 `~/.openclaw/workspace/skills/markdown-knowledge/config.json`： ```json { "knowledge_path": "~/Knowledge", "index_path": "~/.openclaw/workspace/skills/markdown-knowledge/index.json", "search_top_k": 3, "auto_refresh": false } ``` ## 隐私说明 - ✅ **触发式检索** - 仅用户明确要求时检索 - ❌ **无全局注入** - 不会主动注入知识库内容 - ❌ **无后台监听** - 不在后台自动运行 ## 文件结构 ``` markdown-knowledge/ ├── SKILL.md ├── clawhub.json # clawhub 元数据 ├── scripts/ │ └── knowledge_base.py # CLI 入口 ├── src/ │ ├── __init__.py │ ├── config.py # 配置加载 │ ├── actions.py # OpenClaw 动作 │ └── knowledge_core.py # 核心检索逻辑 ├── references/ │ └── README.md # 详细文档 └── assets/ ```

path: _meta.json
content: ownerId: kn7e8wjxcyv849f0hmgm9xat0s82bzpp
slug: markdown-knowledge
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publishedAt: 1774955874141

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content: version: 1
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slug: markdown-knowledge
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installedAt: 1775254203335

path: config.json
content: {
  "knowledge_path": "/home/raspi/Knowledge",
  "index_path": "/home/raspi/.openclaw/workspace/skills/markdown-knowledge/index.json",
  "search_top_k": 3,
  "auto_refresh": true,
  "refresh_interval": 3600,
  "exclude_patterns": [
    ".markdown",
    ".trash",
    "@Recycle",
    "node_modules"
  ]
}

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: 137984917-cyber/interior-budget (version 1.0.0)

# 室内设计工程预算自动生成技能 ## 功能 - 基于隐室空间设计标准模板（爱琴海岸版）自动生成新预算表 - 按空间自动拆分分项工程清单 - 保留项目特征、品牌备注列格式 - 支持不同面积、类型项目（家装/办公/餐饮） ## 使用方法 ```bash # 交互式生成 python3 generate_budget.py --output ~/Desktop/new_budget.xlsx # 命令行参数 python3 generate_budget.py \ --name "瑞安叠墅项目" \ --client "陈总" \ --address "瑞安市XX楼盘" \ --area 210 \ --type "home" \ --output /path/to/output.xlsx ``` ## 模板来源 标准模板：`/Users/laobaobei/Downloads/同步空间/财务文件/爱琴海岸1-2001/杨总爱琴海岸预算.xlsx` ## 格式规范（保持工作室标准） 1. 表头：工程名称、客户姓名、地址、面积、联系方式 2. 分空间列项：客餐厅、主卧、次卧、书房、厨房、卫生间、阳台等 3. 每一项包含：序号、项目名称、项目特征、计量单位、工程量、单价、合价、备注（品牌） 4. 最后汇总：总价、税金


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: e2e5g/hot-tracker (version 1.0.0)

--- name: hot-tracker description: 全网热点客观扫描与去噪排行技能。用于在微博、抖音、小红书、微信公众号、知乎、B站、快手等平台之间抓取当前热点，按讨论度、传播度、转发度、情绪强度、对立程度和时效性综合排序，输出默认 Top10 的去噪热点清单。适用于“最近什么最热”“帮我抓全网热点”“按当前话题度排行”“找高讨论度话题”“做热点监测”这类请求。默认自动执行，不先反问用户。 dependency: python: - pandas>=2.0.0 - numpy>=1.24.0 - scipy>=1.10.0 - scikit-learn>=1.3.0 system: [] --- # 全网热点追踪器 ## 先执行默认动作 触发后直接开始扫描，不先问问题。 默认参数如下： - 扫描范围：全平台 - 时间窗口：最近 24 小时 - 输出数量：Top10 - 输出目标：热点排行，不做立场引导 - 结果语言：中性、去情绪化、去偏见 如果用户只说“看看最近什么热”“抓热点”“扫描话题”，也按以上默认值直接执行。 ## 执行顺序 1. 抓取各平台当前榜单、热搜、热议话题或实时热门内容。 2. 统一字段，提取标题、链接、平台、发布时间、互动量、转发量、评论量、曝光量、情绪信号和争议信号。 3. 对同一事件的不同说法做聚类归并，去掉重复标题、换壳表述和平台内二次搬运。 4. 对每个候选话题计算讨论度、传播度、转发度、情绪强度、对立程度、时效性和跨平台覆盖。 5. 对广告、抽奖、口号式文案、水帖、低信息密度内容、强引流内容、明显站队标题做去噪降权。 6. 输出默认 Top10 热点清单，并说明为什么它热，但不替任何一方站队。 ## 客观性规则 始终把“话题热度”与“立场判断”分开。 - 用中性标题命名话题，优先使用事件名、议题名、产品名、政策名，不用带倾向的结论句。 - 不把单个平台的情绪峰值直接当成全网共识。 - 不因为个人好恶、价值判断或平台偏见改变排序。 - 不把“支持某方”或“反对某方”写成技能结论，只能写成“存在明显支持/反对分化”。 - 如果证据不足、数据缺口大或来源过于单一，明确降低置信度。 ## 去噪规则 对以下内容默认做过滤或强降权： - 纯广告、商业导流、领券口令、私信引流、加群加微 - 抽奖帖、福利帖、搬运汇总帖、空洞口号帖 - 明显标题党、重复灌水、无有效讨论的情绪宣泄帖 - 单一账号自嗨、疑似刷量、明显机器人式转发 - 只包含个人偏见判断但缺少真实传播证据的内容 如果某个话题很热，但噪音也很大，不要直接丢掉，要保留并标注噪音风险与降权原因。 ## 核心指标定义 ### 讨论度 衡量真实讨论强度，优先看： - 评论量 - 问答量 - 评论增速 - 评论密度 - 多平台都有人讨论的程度 ### 传播度 衡量触达与扩散范围，优先看： - 阅读量或播放量 - 曝光增量 - 跨平台出现次数 - 平台覆盖数量 ### 转发度 衡量“愿不愿意带着话题继续扩散”，优先看： - 转发 - 分享 - 收藏 - 转推 - 转帖 ### 情绪强度 衡量围绕该话题的情绪反应是否强烈，不等于价值判断。可来自： - 正负向评论总量 - 明显情绪词密度 - 评论两极化程度 - 平台内高情绪互动占比 ### 对立程度 衡量该话题是否存在明确观点对冲，不判定哪边对，只衡量冲突强度。可来自： - 支持与反对信号是否同时很强 - 评论分布是否接近均衡对冲 - 回应链、争论链、反驳链是否活跃 ### 时效性 衡量该话题是不是“当下正在热”而不是过时余温，优先看： - 发布时间距离当前时间 - 近 1 小时 / 3 小时 / 6 小时增量 - 生命周期剩余窗口 ## 默认排序逻辑 默认综合分使用以下结构： ```text 综合热点分 = 讨论度 × 0.26 + 传播度 × 0.24 + 转发度 × 0.18 + 时效性 × 0.12 + 情绪强度 × 0.10 + 对立程度 × 0.10 随后叠加： - 跨平台覆盖加权 - 去噪惩罚 - 客观性保护系数 ``` 不要因为情绪强度高就自动给更高排名。情绪和对立只是辅助维度，不能压过真实传播证据。 ## 输出要求 默认输出 Top10，并优先复用 [references/output-template.md](references/output-template.md) 的结构。 每条热点至少包含： - 排名 - 中性话题名 - 综合热点分 - 讨论度 - 传播度 - 转发度 - 情绪强度 - 对立程度 - 时效性 - 平台覆盖数 - 噪音惩罚 - 置信度 - 热门原因 - 噪音说明 - 代表性来源 如果用户没有指定平台、行业、情绪方向或数量，不要追问，直接输出全网默认 Top10。 ## 资源使用说明 - 读 [references/analysis-framework.md](references/analysis-framework.md) 了解打分口径、去噪口径和客观性约束。 - 读 [references/data-format.md](references/data-format.md) 了解输入数据结构与输出字段。 - 读 [references/output-template.md](references/output-template.md) 了解推荐输出样式。 - 优先使用 [scripts/rank_analyzer.py](scripts/rank_analyzer.py) 做可复用、可重复的排序与聚类。 ## 实时抓取与回退策略 如果当前环境支持联网，就直接抓取实时热点源，不要先问用户。 如果当前环境不支持联网： 1. 先尝试读取已有榜单快照或用户给的数据文件。 2. 仍然按默认 Top10 输出。 3. 明确说明结果来自离线快照或本地数据，而不是实时联网结果。 ## 用户输入映射 以下输入都视为同一类任务，并直接启动扫描： - “最近什么最热” - “抓热点” - “找话题” - “看看全网最火的话题” - “按讨论度排一下” - “给我当前 Top10 热点” - “哪些话题情绪最大” - “哪些话题对立最强” ## 禁止行为 - 不把个人偏见写进结论 - 不把情绪词当事实 - 不把营销导流帖当成真实社会热点 - 不在用户未要求时扩展成口播稿、脚本、洗稿方案 - 不因为单个平台刷屏就认定为全网第一热点


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: cyyinfo/rent-computer (version 1.0.1)

--- name: rent-computer description: 当用户电脑性能不足，或者希望租赁高性能电脑时，帮助用户完成电脑租赁申请 --- ## 触发条件 当用户出现以下意图时触发： - 用户想租电脑 - 用户电脑太慢 - 用户电脑跑不动 AI / 大模型 - 用户想租 GPU 服务器 - 用户需要高性能电脑 - 用户抱怨电脑卡 示例： 用户说： - 我电脑太卡了 - 跑不动 AI 模型 - 想租一台 4090 电脑 - 有没有 GPU 服务器租 - 想租电脑 --- ## 执行流程 ### 第一步 获取电脑配置 调用接口获取电脑配置： GET https://zhiweisoft.com/api/openclaw/link 返回示例： ```json { "code": "0", "msg": "ok", "data": { "list": [ { "name": "OpenClaw 部署电脑", "config": "16G + 256", "price": "20元/天" } ], "contact": "联系微信钉钉电话：18301579950，，联系邮箱：[REDACTED_SECRET]", "weichat-qrcode": "https://zhiweisoft.com/static/images/wx.png" } } ``` 将配置展示给用户。 --- ### 第二步 询问用户信息 如果用户表示 **需要租赁**，询问： 请提供： 1 收货地址 2 联系方式（手机号或微信） --- ### 第三步 提交租赁申请 当用户提供以下信息时： - address - contact 调用接口： POST https://zhiweisoft.com/api/openclaw/create 提交数据格式： ```json { "address": "用户地址", "contact": "用户联系方式", "message": "用户需求" } ``` -请求头增加： Content-Type: application/json;charset=UTF-8


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: ktfh-claw/nebula-claw-developer (version 1.0.1)

--- name: nebula-claw-developer description: Provision, inspect, and terminate disposable OpenNebula virtual machines through a restricted control plane API. Use when an OpenClaw agent needs a short-lived VM for development, debugging, integration testing, package installation, or risky experiments that should run in isolation instead of on the main host. --- # Nebula Claw Developer Use the restricted OpenNebula control plane API to create, list, and terminate disposable virtual machines for isolated work. ## Workflow 1. Read `references/api.md` for the API contract and request examples. 2. Check API health before taking action. 3. List visible VMs and reuse an existing one only if it clearly matches the task. 4. Prefer curated template names over numeric identifiers and use the configured template catalog descriptions to choose the right one. 5. Create a fresh VM when isolation matters more than reuse. 6. Record the VM name and guest IP in output when available so later access and cleanup are obvious. 7. Terminate the VM when the task is complete unless the user explicitly asks to keep it. ## Safety constraints - Use only curated templates, images, and networks intentionally shared with the restricted OpenNebula user. - Do not switch to broad administrative OpenNebula privileges for routine work. - Do not assume arbitrary templates are safe to instantiate. - Treat created VMs as disposable unless the user asks for persistence. - If the API health check fails, stop and diagnose before attempting create or delete operations. ## Naming guidance Use short task-based names that make later cleanup obvious. Recommended pattern: - `<purpose>-<project>-<short-date>` Examples: - `test-nebula-api-2026-04-10` - `build-myapp-2026-04-10` - `repro-login-bug-2026-04-10` ## Bundled resources - Read `references/api.md` for endpoints, payloads, and example responses. - Read `references/setup.md` when you need the OpenNebula-side restricted-user and curated-resource setup pattern. - Use `scripts/vm_api.sh` for deterministic health, list, create, and delete calls against the restricted API. ## Output expectations When using this skill, report: - the API endpoint used - the VM name - the template name - the guest IP when the API exposes it - the result of create, list, or delete operations - whether the VM was left running or destroyed ## Source See more the source code and more documentation on [GitHub](https://github.com/ktfh-claw/nebula-claw-developer)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: nogravedev/security-essentials (version 1.2.0)

--- name: security-essentials description: Harden your OpenClaw agent deployment — SSH lockdown, firewall rules, automated security audits, secret rotation reminders, RAM/process monitoring, and CVE alerting. Built from real production incidents. metadata: openclaw: version: "1.2.0" author: "ClawKits" tags: ["security", "hardening", "monitoring", "devops", "audit", "firewall"] --- # Security Essentials — Agent Deployment Hardening Production-tested security patterns for OpenClaw agents running on Mac, Linux, VPS, or Raspberry Pi. Built from real incidents — not theoretical checklists. ## What's Included (Full Kit) - **Host hardening audit** — SSH config, firewall status, open ports, system updates, file permissions, running processes. Prioritized findings (🔴/🟡/🟢) with exact fix commands. - **Secret hygiene system** — scans for exposed secrets, tracks rotation dates, alerts on expiring tokens, checks .gitignore coverage - **Process & RAM monitoring** — identifies memory hogs, auto-kills resource drains, anomaly detection, zombie process cleanup - **Network exposure checks** — services on 0.0.0.0, database ports, VPN verification, DNS leak testing - **Automated security cron** — daily recurring audit with findings sent to your preferred channel - **5 incident response playbooks** — compromised token, unexpected process, high resource usage, failed logins, exposed secrets in git - **Full audit checklist** — SSH, firewall, system, OpenClaw-specific, and network categories ## Why This Exists In March 2026, 9 OpenClaw CVEs dropped in one week. Most agents run on personal machines with default configs — SSH with password auth, no firewall, secrets in plaintext, database ports exposed. This kit is built from patterns developed running a production agent 24/7. Every check caught a real problem at least once. ## What Your Agent Can Do After Install - "Run a full security audit" - "Check if any secrets are exposed" - "Set up weekly security reports" - "What ports are open on this machine?" - "Monitor for suspicious processes" - "When should I rotate my API keys?" ## Get Security Essentials **$9** — Complete security hardening kit with all audits, playbooks, and monitoring. 👉 **https://clawkits.gumroad.com** (coming soon) Also check out **Agent Core** ($39) and **The Trading Desk** ($29): 👉 **https://clawkits.gumroad.com** ## Author Built by ClawKits — production-tested systems for AI agents. https://clawkits.xyz


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jack-xun/system-nine-elements (version 1.0.0)

--- name: system-nine-elements version: 1.0.0 description: | 系统九要素 — 将任意对象视作系统来解构的九维度框架。 当用户需要：把某事物当系统拆解、研究一个系统的内部机理、系统性解构一个问题、设计一个系统、写深度分析报告时激活。 激活词：九要素、系统拆解、像系统一样分析、把它拆解成系统、把X当作系统 --- # 系统九要素 将任意对象视作**系统**，像工程师一样解构其内部运行机理。 --- ## 框架总览 | 要素 | 检查要点 | 核心问题 | |------|---------|---------| | 基元 | 识别最小功能/决策单元 | 最底层不可再拆的单元是什么？ | | 结构 | 构建要素关联网络 | 各部分如何连接？关系是什么？ | | 索引 | 建立多维坐标定位体系 | 如何精准定位系统内任意节点？ | | 模式 | 提炼重复出现的运行规律 | 什么规律反复出现？ | | 执行 | 设计可操作的SOP流程 | 事情如何一步一步发生？ | | 整合 | 跨模块协同机制 | 模块之间如何协调？ | | 统摄 | 确立核心约束条件 | 什么是最关键的边界和限制？ | | 核心 | 定位关键价值驱动因子 | 什么因素最能解释系统表现差异？ | | 输出 | 定义可量化交付物 | 系统的成果如何衡量？ | 详细说明与分析示例见 `references/nine-elements.md` --- ## 分析流程 **第一步：确认系统边界** 明确分析对象是什么，它的边界在哪里，什么在系统外部。 **第二步：按九要素依次拆解** 不必严格按顺序，可根据分析目的灵活选取重点要素深入。 **第三步：找要素之间的关联** 九要素不是孤立存在的，找出它们之间的依赖关系和传导链条。 **第四步：综合输出系统画像** 整合九要素分析，输出整体系统画像与关键洞察。 --- ## 输出格式 每个要素给出： - **核心发现**（这个要素揭示了什么） - **关键洞察**（一句话） 最终综合，输出： > **系统画像**：这个系统是什么，它的运作逻辑，关键约束，关键驱动因子，以及它在更大环境中的位置。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: googleworkspace-bot/gws-workflow-file-announce (version 1.0.12)

--- name: gws-workflow-file-announce description: "Google Workflow: Announce a Drive file in a Chat space." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "productivity" requires: bins: - gws cliHelp: "gws workflow +file-announce --help" --- # workflow +file-announce > **PREREQUISITE:** Read `../gws-shared/SKILL.md` for auth, global flags, and security rules. If missing, run `gws generate-skills` to create it. Announce a Drive file in a Chat space ## Usage ```bash gws workflow +file-announce --file-id <ID> --space <SPACE> ``` ## Flags | Flag | Required | Default | Description | |------|----------|---------|-------------| | `--file-id` | ✓ | — | Drive file ID to announce | | `--space` | ✓ | — | Chat space name (e.g. spaces/SPACE_ID) | | `--message` | — | — | Custom announcement message | | `--format` | — | — | Output format: json (default), table, yaml, csv | ## Examples ```bash gws workflow +file-announce --file-id FILE_ID --space spaces/ABC123 gws workflow +file-announce --file-id FILE_ID --space spaces/ABC123 --message 'Check this out!' ``` ## Tips - This is a write command — sends a Chat message. - Use `gws drive +upload` first to upload the file, then announce it here. - Fetches the file name from Drive to build the announcement. ## See Also - [gws-shared](../gws-shared/SKILL.md) — Global flags and auth - [gws-workflow](../gws-workflow/SKILL.md) — All cross-service productivity workflows commands


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ldt116/tra-cuu-phat-nguoi (version 1.0.0)

--- name: tra-cuu-phat-nguoi-vn description: Tra cứu phạt nguội phương tiện tại Việt Nam. Use when user asks to check traffic fines in VN by license plate (ô tô/xe máy), especially via VNeTraffic-style lookup and CSGT cross-check guidance. --- # Tra cứu phạt nguội VN Tra cứu nhanh bằng endpoint của VNeTraffic, sau đó hướng dẫn đối chiếu nguồn chính thống (CSGT/Đăng kiểm) khi cần xác nhận. ## Chạy tra cứu nhanh Dùng script: ```bash node scripts/check_vnetraffic.mjs --plate <BIENSO> --type <oto|xemay|xemaydien> [--phone <SODT>] ``` Ví dụ: ```bash node scripts/check_vnetraffic.mjs --plate 51K12345 --type oto ``` Quy tắc nhập biển số: - Chuẩn hóa về chữ hoa. - Bỏ dấu `-` và `.` trước khi gửi API. - Ví dụ: `51K-123.45` -> `51K12345`. ## Diễn giải kết quả - Nếu có lỗi vi phạm (`totalViolations > 0`): - Tóm tắt: tổng số lỗi, số chưa xử phạt, số đã xử phạt. - Liệt kê: thời gian, địa điểm, trạng thái, đơn vị xử lý, nơi nộp phạt. - Nếu không có lỗi hoặc không có dữ liệu: - Báo rõ là chưa thấy dữ liệu trên nguồn tra cứu trung gian. - Khuyến nghị đối chiếu lại trên cổng chính thống. ## Cảnh báo độ tin cậy - `vnetraffic.org` là nguồn trung gian, không phải cổng nhà nước chính thức. - Luôn nói rõ: kết luận chính thức nên đối chiếu tại: - https://www.csgt.vn (Tra cứu phạt nguội) - Cổng tra cứu của Cục Đăng Kiểm (khi phù hợp) ## Fallback khi không thể tự động hóa Nếu endpoint lỗi, timeout, hoặc trang chính thống yêu cầu CAPTCHA: 1. Xin user chụp màn hình kết quả tra cứu. 2. Đọc/diễn giải giúp user các trường quan trọng. 3. Nhắc bước xử lý tiếp theo ngắn gọn, không dọa, không suy diễn.


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

--- name: polymarket description: "Polymarket 预测市场工具。查询市场、下注策略、风险管理、收益计算。" override-tools: - exec - web_search - browser --- # Polymarket 预测市场工具 Polymarket 是一个基于 Polygon 链的预测市场平台，可以用 USDC 对未来事件进行交易。 ## ⚠️ 风险提示 - 预测市场有风险，可能损失全部本金 - 仅供娱乐/研究，请勿投入超过承受范围的资金 - 本工具不提供投资建议 ## Quick Reference | 命令 | 说明 | |------|------| | `./scripts/main.sh --info` | 平台介绍 | | `./scripts/main.sh --markets` | 当前热门市场 | | `./scripts/main.sh --strategy` | 下注策略 | | `./scripts/main.sh --calc` | 收益计算 | | `./scripts/main.sh --risk` | 风险管理 | ## Polymarket 简介 ### 什么是预测市场? 预测市场允许用户对未来事件的结果进行"交易"。每个事件有两个结果选项: - "是" (Yes) - 如果事件发生，你获得收益 - "否" (No) - 如果事件不发生，你获得收益 ### 价格机制 - 价格范围: $0 - $1 (以 USDC 计价) - 价格代表事件发生的概率 - 例如: "是" = $0.70 表示 70% 概率发生 ## 热门市场类型 | 类别 | 示例 | |------|------| | 政治 | 2028年总统大选谁会赢 | | 体育 | 下一届世界杯冠军 | | 科技 | 某公司会不会发布某产品 | | 金融 | BTC 年底会不会突破 10 万 | | 环境 | 明年会不会有极端天气 | ## 使用流程 ### 1. 准备工作 ``` • 安装 Metamask 钱包 • 获取 Polygon 链的 USDC • 访问 polymarket.com ``` ### 2. 连接钱包 ``` • 点击 "Connect Wallet" • 选择 Metamask • 确认连接 ``` ### 3. 选择市场 ``` • 浏览热门市场 • 点击感兴趣的事件 • 查看详情和赔率 ``` ### 4. 下注 ``` • 选择 "Yes" 或 "No" • 输入数量 • 确认交易 ``` ## 下注策略 ### 策略1: 概率优势 当你自己判断的概率 > 市场定价时买入 ``` 例子: • 你认为 BTC 有 80% 概率涨 • 市场定价 "是" = $0.60 (60%) • 80% > 60% → 值得买入 ``` ### 策略2: 分散投资 不要把全部资金投入一个市场 ``` • 单个市场 ≤ 10% 资金 • 多个市场分散风险 ``` ### 策略3: 流动性考虑 选择流动性好的市场 ``` • 交易量大的市场 • 买卖价差小 ``` ## 收益计算 ### 基本公式 ``` 收益 = 投入金额 × (1 - 买入价格) / 买入价格 ``` ### 示例 ``` 投入: 100 USDC 买入价格: $0.60 (60% 概率) 结果: 是 (事件发生) 收益 = 100 × (1 - 0.60) / 0.60 = 66.67 USDC 利润率 = 66.67% ``` ## 风险管理 ### 原则 1. **只用闲钱** - 不要借usdt/eth 2. **分散投资** - 不要 All in 3. **设置止损** - 预设退出点 4. **不要上头** - 理性判断 ### 建议 | 建议 | 说明 | |------|------| | 仓位控制 | 单个市场 ≤ 10% | | 止损线 | 亏损 50% 考虑退出 | | 止盈线 | 盈利 100% 可部分获利 | | 不听信 | 独立判断，不要盲从 | ## 常用链接 | 链接 | 说明 | |------|------| | polymarket.com | 官网 | | docs.polymarket.com | 文档 | | polymarket.com/markets | 市场列表 | ## 使用示例 ```bash # 查看平台信息 ./scripts/main.sh --info # 查看热门市场 ./scripts/main.sh --markets # 了解策略 ./scripts/main.sh --strategy # 计算收益 ./scripts/main.sh --calc # 风险管理 ./scripts/main.sh --risk ``` --- **记住: 预测市场有风险，投资需谨慎!**


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lunrenyi/x-install (version 1.0.0)

--- name: x-install description: | Software installation assistant using x-cmd's install module. Use this skill whenever the user needs to query software installation methods, get installation commands, or understand how to install various software packages. Covers: getting installation commands (x install --cat <software>), listing supported software (x install --ll), and more. Triggered by queries like "how to install node", "docker installation command", "install python", "show me git install command", or any software installation lookup. license: Apache-2.0 compatibility: POSIX Shell (sh/bash/zsh/dash/ash) metadata: author: X-CMD version: "1.0.0" category: core tags: [shell, cli, tools, install, software, package-manager] repository: https://github.com/x-cmd/skill install_doc: data/install.md display_name: Software Installation Assistant --- # x install - Software Installation Assistant ## Prerequisites 1. Load x-cmd before use: ```bash . ~/.x-cmd.root/X ``` 2. x-cmd not installed? → [data/install.md](data/install.md) ## Core Functions - **Get installation command**: `x install --cat <software>` - **List supported software**: `x install --ll` ## Usage Examples ### Get installation command for specific software ```bash x install --cat git x install --cat docker x install --cat node x install --cat python ``` ### List all supported software ```bash x install --ll ``` ## Common Scenarios - **Get Git installation command**: `x install --cat git` - **Get Docker installation command**: `x install --cat docker` - **Get Node.js installation command**: `x install --cat node` - **Get Python installation command**: `x install --cat python` - **Get Claude Code installation command**: `x install --cat claude-code` ## Get Help Run `x install --help` for full help documentation.


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