OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: xiaowuheng/student-mental-support (version 1.0.0)

--- name: student-mental-support description: 为大学生提供心理疏导和情绪支持的技能，专注于毕业季就业压力、焦虑、迷茫等问题。使用场景包括：(1) 帮助大学生缓解就业焦虑，(2) 提供职业规划建议，(3) 教授压力管理技巧，(4) 推荐心理咨询资源，(5) 进行情绪支持和积极引导。当用户表达就业压力、职业迷茫、毕业焦虑、面试紧张等情绪问题时触发此技能。 --- # 大学生心理疏导技能 ## 概述 这个技能专门为毕业大学生提供心理疏导和支持，针对就业压力、职业规划迷茫、面试焦虑等常见问题。技能基于心理学原理和实用的压力管理技巧，帮助大学生建立健康的心态和积极的应对策略。 ## 核心能力 ### 1. 就业焦虑评估 - 识别压力来源：家庭期望、社会竞争、自我要求、经济压力等 - 评估焦虑程度：轻度、中度、重度焦虑的识别 - 提供个性化反馈：根据评估结果给出针对性建议 ### 2. 压力管理技巧 - 呼吸放松法：深呼吸、腹式呼吸等技术 - 冥想与正念：引导注意力、减轻负面思维 - 时间管理：合理规划求职时间，避免过度压力 - 身体活动：运动减压的实用建议 ### 3. 职业规划指导 - 目标设定：SMART原则（具体、可衡量、可实现、相关、时限） - 能力评估：优势识别和短板分析 - 路径规划：短期、中期、长期职业路径 - 资源连接：职业发展资源推荐 ### 4. 心理咨询资源 - 专业渠道：学校心理咨询中心、公益热线 - 在线平台：专业心理咨询APP推荐 - 书籍推荐：心理学自助书籍 - 社群支持：相关社群和互助小组 ### 5. 情绪支持对话 - 共情倾听：理解用户的情绪和处境 - 积极引导：帮助看到问题和机会的平衡 - 希望重建：激发内在动力和信心 - 行动计划：具体可行的下一步建议 ## 工作流程 ### 第一步：识别用户需求 - 询问具体困扰：就业压力、面试焦虑、职业迷茫等 - 了解背景信息：专业、年级、求职进展 - 评估情绪状态：焦虑程度、信心水平、应对能力 ### 第二步：提供针对性支持 **轻度焦虑** → 提供放松技巧和积极心态建设 **中度焦虑** → 结合压力管理和职业规划建议 **重度焦虑** → 优先推荐专业心理咨询资源 ### 第三步：制定行动计划 1. 短期行动：今天可以做的事情（呼吸练习、简历修改） 2. 中期计划：本周的目标（联系3家公司、参加1场宣讲会） 3. 长期方向：职业发展和心态建设路径 ### 第四步：后续跟进 - 鼓励定期反馈：询问进展和感受 - 提供调整建议：根据变化调整策略 - 推荐持续资源：长期支持的渠道 ## 参考资源 使用这些参考文件获取更详细的信息： - **压力管理技巧** → [stress_management.md](references/stress_management.md) - **职业规划方法** → [career_planning.md](references/career_planning.md) - **心理咨询资源** → [psychology_resources.md](references/psychology_resources.md) - **对话引导框架** → [conversation_framework.md](references/conversation_framework.md) ## 示例对话 ### 示例1：就业压力对话 用户："我最近找工作压力很大，总是担心找不到好工作" 回应： 1. 共情："我能理解你的感受，毕业季确实会有很多不确定性" 2. 询问："你在找工作的过程中遇到了哪些具体困难？" 3. 建议："我们可以一起看看你的简历和面试准备情况" 4. 减压："尝试每天做10分钟深呼吸练习，帮助缓解紧张" ### 示例2：职业迷茫对话 用户："我不知道自己适合做什么工作，感觉很迷茫" 回应： 1. 探索："我们可以从你的专业、兴趣和优势开始分析" 2. 资源："有很多职业测评工具可以帮助你了解自己的倾向" 3. 尝试："建议你先尝试几个不同方向的实习或兼职" 4. 规划："设定一个小目标，比如本周了解3个可能的职业方向" ### 示例3：面试焦虑对话 用户："我每次面试都紧张得说不出话" 回应： 1. 理解："面试紧张是很正常的，很多人都有类似经历" 2. 准备："我们可以一起准备一些常见面试问题的回答" 3. 练习："模拟面试可以帮助你熟悉流程减少紧张" 4. 技巧："面试前深呼吸，想象自己成功的场景" ## 注意事项 - **专业边界**：本技能提供心理支持和建议，但不能替代专业心理咨询 - **紧急情况**：如果用户表现出严重抑郁或自杀倾向，必须立即推荐专业帮助 - **隐私保护**：尊重用户隐私，不追问过于私人的信息 - **文化差异**：考虑不同文化背景下对就业和成功的不同看法 ## 脚本 这个技能包含一些实用脚本： - **焦虑评估问卷** → scripts/anxiety_assessment.py：生成个性化的焦虑评估问卷 - **减压计划生成** → scripts/stress_plan.py：生成每周减压计划 - **职业路径可视化** → scripts/career_path.py：可视化职业发展路径 ## 资产 - **放松技巧图表** → assets/relaxation_techniques.png：各种放松方法的可视化指南 - **职业规划模板** → assets/career_plan_template.docx：职业规划文档模板


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Skill: nansen-devops/nansen-exit-signals (version 0.1.0)

--- name: nansen-exit-signals description: "Is smart money exiting a token I hold? Net flow direction, seller breakdown by label, and recent SM trades." metadata: openclaw: requires: env: - NANSEN_API_KEY bins: - nansen primaryEnv: NANSEN_API_KEY install: - kind: node package: nansen-cli bins: [nansen] allowed-tools: Bash(nansen:*) --- # Exit Signal **Answers:** "Is smart money exiting a token I hold? Should I be worried?" ```bash [REDACTED_SECRET] CHAIN=ethereum nansen research token flow-intelligence --token $TOKEN --chain $CHAIN # → net_flow_usd per label: smart_trader, whale, exchange, fresh_wallets (negative = selling) nansen research token who-bought-sold --token $TOKEN --chain $CHAIN --limit 20 # → address, address_label, bought/sold_volume_usd, trade_volume_usd nansen research smart-money netflow --chain $CHAIN --limit 10 # → token_symbol, net_flow_1h/24h/7d/30d_usd, trader_count nansen research token dex-trades --token $TOKEN --chain $CHAIN --limit 20 # → block_timestamp, action (BUY/SELL), trader_address_label, estimated_value_usd ``` Red flag: negative smart_trader_net_flow_usd + Smart Trader labels in who-bought-sold sellers = exit signal.


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Skill: domainrankhq/domainrank-submit (version 1.0.1)

--- name: domainrank-submit description: 提交网站到 DomainRank.app 导航站。使用场景：(1) 用户想要提交网站到 AI 导航站，(2) 用户说"提交到 domainrank"、"submit to domainrank"、"提交网站"，(3) 用户需要批量提交多个网站到导航站。触发词：domainrank、提交网站、submit site、导航站提交、AI 导航。 --- # DomainRank 导航站提交 通过 API 将网站提交到 DomainRank.app AI 导航站。 ## API 端点 ``` POST https://domainrank.app/api/submit-item ``` ## 认证 使用 Bearer Token 认证，API Key 从 DomainRank 设置页面获取。 ```bash Authorization: Bearer <YOUR_DOMAINRANK_API_KEY> ``` > 将 `<YOUR_DOMAINRANK_API_KEY>` 替换为你自己的 API Key。建议通过环境变量传入，不要硬编码到代码中。 ## 请求参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | name | string | 是 | 网站名称 | | link | string | 是 | 网站 URL | | pricePlan | string | 否 | 定价方案：basic(默认)、pro、ultra | ## 定价方案与积分消耗 | 方案 | 积分 | 功能 | |------|------|------| | basic | 100 | 基础收录 | | pro | 200 | 收录 + 社交媒体推广 | | ultra | 2000 | 收录 + 社交媒体 + AI 目录分发 | ## 提交示例 ```bash curl -X POST https://domainrank.app/api/submit-item \ -H "Authorization: Bearer <YOUR_DOMAINRANK_API_KEY>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "name": "My Website", "link": "https://example.com", "pricePlan": "basic" }' ``` ## 响应格式 成功响应 (200): ```json { "success": true, "item": "https://domainrank.app/item/my-website", "name": "My Website", "link": "https://example.com", "pricePlan": "basic", "creditsConsumed": 100, "creditsRemaining": 4900 } ``` 错误响应: - 401: API Key 无效或缺失 - 400: 参数错误 (name/link 缺失或 pricePlan 无效) - 402: 积分不足 - 409: 网站已存在 - 500: 服务器错误 ## 批量提交 批量提交多个网站时，**必须先向用户确认以下信息，得到明确同意后再执行**： - 提交的网站列表 - 每个网站使用的 pricePlan - 预计总积分消耗 确认后再依次调用 API： ```bash for site in "Site1|https://site1.com" "Site2|https://site2.com"; do name="${site%|*}" link="${site#*|}" curl -X POST https://domainrank.app/api/submit-item \ -H "Authorization: Bearer <YOUR_DOMAINRANK_API_KEY>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"name\": \"$name\", \"link\": \"$link\", \"pricePlan\": \"basic\"}" sleep 1 done ``` ## 注意事项 1. URL 会自动清理：移除查询参数和尾部斜杠 2. AI 自动填充：系统会自动抓取网站信息填充描述、分类、标签、图标 3. 重复检测：相同 URL 无法重复提交 4. 积分退款：如果 AI 抓取失败，积分会自动退还 --- 更多 AI SEO 技能详见：https://domainrank.app/ai-seo-skills


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Skill: senrylee/arxiv-to-obsidian (version 1.0.0)

--- name: arxiv-to-obsidian description: 当用户要求获取 arXiv 最新 AI 论文、整理今日论文摘要、生成 AI 论文日报、把 arXiv 论文写入 Obsidian、同步文献到今日日记时，使用此 skill。默认来源是 `https://export.arxiv.org/rss/cs.AI`，默认目标是 Obsidian 中的 `402论文资料` 下的今日笔记。 --- # arxiv-to-obsidian 把 arXiv `cs.AI` RSS 中最新发布的 10 篇论文翻译成中文，并追加到 Obsidian 的今日笔记。 ## Scope 严格按下面的任务执行： 1. 从 `https://export.arxiv.org/rss/cs.AI` 获取 RSS。 2. 解析每篇论文的 `title`、`abstract`、`link`、`published date`。 3. 按发布时间倒序排序，只保留最新 10 篇。 4. 把 `title` 和 `abstract` 翻译成简体中文。 5. 生成 Markdown 表格，摘要不得截断。 6. 使用 Obsidian CLI 路径写入，不要直接操作文件系统。 ## Obsidian Rule 如果宿主环境提供专门的 `obsidian-cli` skill，优先调用那个 skill。 如果宿主环境没有该 skill，就直接调用 `obsidian` 命令。 无论哪种情况，都禁止直接读写 vault 文件系统路径。 ## Target Note Convention 为避免“今日日记”和“402论文资料”之间的歧义，默认把目标笔记解释为： `402论文资料/YYYY-MM-DD.md` 只有在用户明确给出其他笔记路径时，才覆盖这个默认路径。 ## Required Write Flow 1. 先确认 `obsidian` CLI 可用，且目标 vault 存在。 2. 先检查 `402论文资料` 是否存在。 3. 如果文件夹不存在，只能通过 Obsidian CLI 创建引导文件再删除的方式来创建文件夹；不要直接在文件系统里建目录。 4. 如果今日笔记已存在，使用 append 在文末追加内容。 5. 如果今日笔记不存在，使用 create 新建笔记，并把整段内容作为初始正文。 ## Table Format 输出表格必须使用这个表头： ```markdown | 标题（中文） | 摘要（中文） | 原文链接 | 发布日期 | | ------ | ------ | ---- | ---- | ``` 每篇论文一行，摘要不得截断，原文链接保留原始 URL。 ## Append Block 追加到笔记末尾的内容必须是： ```markdown ## 今日AI论文 | 标题（中文） | 摘要（中文） | 原文链接 | 发布日期 | | ------ | ------ | ---- | ---- | | ... | ... | ... | ... | ``` ## Failure Handling 1. 如果 RSS 获取失败，停止并报告失败原因，不要写入空内容。 2. 如果翻译失败，停止并报告失败原因，不要写入半成品。 3. 如果 Obsidian CLI 不可用、vault 不存在、append/create 失败，停止并报告具体失败步骤。 4. 不要在失败时直接改写本地 markdown 文件兜底。 ## Helpful Local Tools 如果需要更稳定地解析 RSS 或批量翻译，可以使用： - `scripts/parser.py` - `scripts/translator.py` - `scripts/fetch-arxiv.sh` 这些脚本也必须通过 Obsidian CLI 完成写入，不得直接写 vault 文件。


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Skill: cyberpinkman/texas-holdem-mopo-autoplay (version 1.0.7)

--- name: mopo-runtime-autoplay description: Executable MOPO runtime takeover skill. Use when an agent should immediately take over gameplay from onboarding prompt, keep polling runtime tasks, submit strictly legal actions with exact action_id/payload schema, and resume automatically after interruption. --- # MOPO Runtime Autoplay Skill (Strict Action Safety) ## Goal After receiving onboarding prompt, immediately run MOPO in runtime mode: 1) call one-shot onboarding (`/agent/onboard/start`) 2) get `agent_id + token + runtime_enabled + table_id` 3) continuously poll and act 4) support interruption resume by re-running same flow ## Base URL - `https://moltpoker.cc` ## Required Inputs - `agent_id` (candidate value; server may canonicalize to already-bound id) - `claim_key` (MOPO-XXXXX) ## Bootstrap Flow (run once, idempotent) 1. `POST /agent/onboard/start` with `{claim_key, agent_id}`. 2. Require response contains: - non-empty `token` - `runtime_enabled=true` - `joined=true` 3. Use response `agent_id` as canonical `AGENT_ID` for runtime loop. ## Runtime Loop (continuous) Repeat: 1. `GET /agent/runtime/next?agent_id=...` (Bearer token) 2. if `pending=false`: wait 800-1200ms and poll again 3. if `pending=true`: - read `task.state` - derive legal action (see hard rules below) - submit `POST /agent/runtime/act` with **exact action schema** and **exact `task.action_id`** 4. if act fails: - `turn moved` / `action_id mismatch`: drop stale task and continue polling - `cannot check`: immediately retry with `call` if legal else `fold` - `cannot call`: retry `fold` - other invalid action: do not repeat same invalid action; choose legal fallback and submit once - network/server transient: retry once quickly (200-400ms), then continue polling ## Strict Action Schema (must follow) Always submit this JSON shape only: ```json { "agent_id": "<AGENT_ID>", "table_id": "<task.table_id>", "action_id": "<task.action_id>", "action": "check|call|fold|raise", "amount": 0 } ``` Rules: - `amount=0` for `check/call/fold` - `amount>0` only for `raise` and must satisfy table min-raise constraints - never rename fields / never nest payload ## Hard Legality Rules (non-negotiable) - Act only when `pending=true`. - Must echo exact `task.action_id`. - If `to_call > 0`, **check is illegal** → only `call/raise/fold` allowed. - If `to_call == 0`, prefer `check` unless strategy selects legal raise. - If legal actions are present in state, action must be within that set. - If uncertain: legal `check` first, otherwise legal `call`, otherwise `fold`. ## Resume After Interruption If interrupted by other owner session/tool context: - re-run same onboarding command - ensure runtime enabled - continue runtime loop (do not rebind repeatedly if already bound) ## References - `references/strategy.md` - `references/onboard-prompt-template.md` - `references/troubleshooting.md`


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Skill: loutai0307-prog/bytesagain-study-plan (version 1.0.0)

--- version: "2.0.0" name: bytesagain-study-plan description: "Create study plans for exams with schedules and reminders. Use when adding tasks, planning reviews, tracking progress, prioritizing subjects." author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills --- # Study Plan 学习计划生成器。考研计划、考证规划、每日学习、番茄钟。Study plan generator for exams, certifications, daily schedules. 学习计划、考研计划、备考规划。Use when creating study schedules. ## 与手动操作对比 | | 手动 | 使用本工具 | |---|---|---| | 时间 | 数小时 | 几分钟 | | 专业度 | 取决于经验 | 专业级输出 | | 一致性 | 易遗漏 | 标准化模板 | ## 专业建议 - 艾宾浩斯遗忘曲线: 1天后记忆剩33%, 需及时复习** - 番茄钟: 25分钟专注+5分钟休息, 4个番茄后长休15分钟** - 费曼学习法: 学完后用自己的话教别人** - 康奈尔笔记: 左侧关键词+右侧笔记+底部总结** - 每日计划: 困难任务放上午, 复习放睡前** --- *Study Plan by BytesAgain* --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com ## Examples ```bash # Show help study-plan help # Run study-plan run ``` - Run `study-plan help` for all commands ## Commands Run `study-plan help` to see all available commands.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 15914355527/exa-web-search-v2 (version 1.0.0)

--- name: exa-web-search-free description: Free AI search via Exa MCP. Web search for news/info, code search for docs/examples from GitHub/StackOverflow, company research for business intel. No API key needed. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["mcporter"]}}} --- # Exa Web Search (Free) Neural search for web, code, and company research. No API key required. ## Setup Verify mcporter is configured: ```bash mcporter list exa ``` If not listed: ```bash mcporter config add exa https://mcp.exa.ai/mcp ``` ## Core Tools ### web_search_exa Search web for current info, news, or facts. ```bash mcporter call 'exa.web_search_exa(query: "latest AI news 2026", numResults: 5)' ``` **Parameters:** - `query` - Search query - `numResults` (optional, default: 8) - `type` (optional) - `"auto"`, `"fast"`, or `"deep"` ### get_code_context_exa Find code examples and docs from GitHub, Stack Overflow. ```bash mcporter call 'exa.get_code_context_exa(query: "React hooks examples", tokensNum: 3000)' ``` **Parameters:** - `query` - Code/API search query - `tokensNum` (optional, default: 5000) - Range: 1000-50000 ### company_research_exa Research companies for business info and news. ```bash mcporter call 'exa.company_research_exa(companyName: "Anthropic", numResults: 3)' ``` **Parameters:** - `companyName` - Company name - `numResults` (optional, default: 5) ## Advanced Tools (Optional) Six additional tools available by updating config URL: - `web_search_advanced_exa` - Domain/date filters - `deep_search_exa` - Query expansion - `crawling_exa` - Full page extraction - `people_search_exa` - Professional profiles - `deep_researcher_start/check` - AI research agent **Enable all tools:** ```bash mcporter config add exa-full "https://mcp.exa.ai/mcp?tools=web_search_exa,web_search_advanced_exa,get_code_context_exa,deep_search_exa,crawling_exa,company_research_exa,people_search_exa,deep_researcher_start,deep_researcher_check" # Then use: mcporter call 'exa-full.deep_search_exa(query: "AI safety research")' ``` ## Tips - Web: Use `type: "fast"` for quick lookup, `"deep"` for thorough research - Code: Lower `tokensNum` (1000-2000) for focused, higher (5000+) for comprehensive - See [examples.md](references/examples.md) for more patterns ## Resources - [GitHub](https://github.com/exa-labs/exa-mcp-server) - [npm](https://www.npmjs.com/package/exa-mcp-server) - [Docs](https://exa.ai/docs)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: toto2016/lark-mention (version 26.3.27)

--- name: lark-mention description: 飞书 @ 提及专属技能。支持在群聊中向指定成员发送带真实 @ 提及的消息，解决飞书无法通过纯文本标签艾特成员的问题。触发场景：群里艾特成员、艾特全员、发送带 @ 的通知公告。 --- # lark-mention — 飞书 @ 提及技能 ## 核心能力 将自然语言转换为飞书标准 @ 提及消息，自动生成 mentions 字段并发送。 ## API 配置 ``` LARK_BRIDGE_URL = http://localhost:18780/proactive ``` ## 使用方式 ### 方式一：通过 curl 调用 ```bash curl -X POST http://localhost:18780/proactive \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "chatId": "<群ID>", "text": "<at user_id=\"<open_id>\">成员名</at> 消息内容", "atOpenIds": ["<open_id>"] }' ``` ### 方式二：通过 Node.js 模块调用 ```javascript import { sendMention } from './scripts/lark-mention.mjs'; await sendMention({ chatId: '<群ID>', text: '请查收~', members: [ { open_id: '<open_id>', name: '张三' }, { open_id: '<open_id>', name: '李四' } ] }); ``` ## 技术原理 ### 飞书 @ 提及的正确格式 飞书消息 API 的 `content` 必须是 JSON 字符串，包含 `text` 和 `mentions` 字段： ```json { "text": "<at user_id=\"<open_id>\">成员名</at> 消息内容", "mentions": [ { "key": "<open_id>", "id": { "open_id": "<open_id>", "id_type": "open_id" }, "name": "成员名" } ] } ``` **关键点：** - `text` 中用 `<at user_id="<open_id>">display_name</at>` 占位 - `mentions` 数组的 `key` 必须和 `<at user_id="...">` 里的值完全一致 - `msg_type` 必须是 `"text"`，`interactive` 卡片类型不支持 `mentions` ### 常见错误 | 错误写法 | 原因 | |---|---| | `<at id="<open_id>">` | 飞书不支持 `id` 属性，必须用 `user_id` | | `mentions` 的 `key` 和 text 不匹配 | 导致渲染失败 | | `msg_type` 写成 `interactive` | 卡片消息不支持 `mentions` 字段 | | 纯文本写在 `<at>` 外部 | 飞书不渲染任何 `<at>` 标签 | ## 依赖 - `lark-openclaw-bridge` 服务必须运行在 `http://localhost:18780` - 目标群聊需已添加飞书机器人 - 使用者需提供：群ID、成员 open_id（从飞书后台获取）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: teoslayer/pilot-share (version 1.0.0)

--- name: pilot-share description: > One-click file sharing with progress tracking and automatic retry over Pilot Protocol. Use this skill when: 1. You need to quickly share a single file or directory with another agent 2. You want progress tracking and confirmation for file transfers 3. You need automatic retry on transfer failure Do NOT use this skill when: - You need bidirectional synchronization (use pilot-sync instead) - You need to stream data in real-time (use pilot-stream-data instead) - You need to maintain a persistent shared folder (use pilot-dropbox) tags: - pilot-protocol - file-transfer - sharing - one-shot license: AGPL-3.0 compatibility: > Requires pilot-protocol skill and pilotctl binary on PATH. The daemon must be running (pilotctl daemon start). metadata: author: vulture-labs version: "1.0" openclaw: requires: bins: - pilotctl homepage: https://pilotprotocol.network allowed-tools: - Bash --- # pilot-share One-click file sharing between agents with progress tracking and automatic retry. ## Commands ### Share single file ```bash pilotctl --json send-file 1:0001.AAAA.BBBB /path/to/document.pdf ``` ### Share directory ```bash DIR="/path/to/share" ARCHIVE="/tmp/$(basename $DIR).tar.gz" tar czf "$ARCHIVE" -C "$(dirname $DIR)" "$(basename $DIR)" pilotctl --json send-file "$DEST" "$ARCHIVE" rm "$ARCHIVE" ``` ### List received shares ```bash pilotctl --json received | jq -r '.received[] | "\(.timestamp) \(.filename) (\(.size) bytes)"' ``` ## Workflow Example Share file with retry: ```bash #!/bin/bash DEST="1:0001.AAAA.BBBB" FILE="/path/to/large-file.zip" MAX_RETRIES=3 for RETRY in $(seq 1 $MAX_RETRIES); do echo "Attempt $RETRY/$MAX_RETRIES" if pilotctl --json send-file "$DEST" "$FILE" | jq -e '.success'; then echo "Transfer successful!" break fi [ $RETRY -lt $MAX_RETRIES ] && sleep 5 done ``` ## Dependencies Requires pilot-protocol skill, pilotctl, jq, and tar.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: rappo/arr-all (version 1.0.0)

--- name: arr-all version: 1.0.0 description: Unified command-line interface for Radarr, Sonarr, and Lidarr. Search, add, and manage movies (Radarr), TV shows (Sonarr), and music (Lidarr) with calendar view and health monitoring. metadata: openclaw: requires: bins: ["curl", "jq"] optional: bins: ["column"] --- # Arr-All Unified interface for Radarr (movies), Sonarr (TV), and Lidarr (music). ## Setup ### Configuration You can use a unified config file or existing individual configs. **Unified Config (Preferred):** Create `~/.openclaw/credentials/arr-all/config.json`: ```json { "radarr": { "url": "http://localhost:7878", "apiKey": "...", "defaultQualityProfile": 1 }, "sonarr": { "url": "http://localhost:8989", "apiKey": "...", "defaultQualityProfile": 1, "defaultSeriesType": "standard" }, "lidarr": { "url": "http://localhost:8686", "apiKey": "...", "defaultQualityProfile": 2, "defaultMetadataProfile": 7 } } ``` **Legacy Configs:** Existing configs at `~/.openclaw/credentials/{radarr,sonarr,lidarr}/config.json` are also supported. ## Usage Command format: `arr-all <type> <action> [args]` ### Common Commands All media types support these core commands: - **Search**: `arr-all [movie|tv|music] search "Query"` - **Add**: `arr-all [movie|tv|music] add <id>` - **Check**: `arr-all [movie|tv|music] exists <id>` - **Remove**: `arr-all [movie|tv|music] remove <id> [--delete-files]` - **Config**: `arr-all [movie|tv|music] config` ### Cross-Cutting Commands - **Calendar**: `arr-all calendar [days=7]` (Upcoming releases) - **Health**: `arr-all health` (Status of all apps) - **Status**: `arr-all status` (Connection status) - **Combined Search**: `arr-all search "Query"` (Searches all three) ### Type-Specific Features **Movies (Radarr):** - `arr-all movie add-collection <id>` - `arr-all movie collections` **TV (Sonarr):** - `arr-all tv add <id> [--monitor latest|all|none|seasons:1,2]` - `arr-all tv seasons <id>` - `arr-all tv monitor-season <id> <season>` **Music (Lidarr):** - `arr-all music add <id> [--discography]` - `arr-all music albums <id>` - `arr-all music monitor-album <id>` ## Examples **Add a Movie:** ```bash arr-all movie search "Dune" arr-all movie add 438631 ``` **Check Calendar:** ```bash arr-all calendar ``` **Check Health:** ```bash arr-all health ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: hsyhph/unified (version 1.0.0)

# GitHub Knowledge Base Skill ## 概述 这个技能用于管理本地GitHub仓库知识库，提供GitHub仓库的本地管理和分析功能。 ## 配置 - **本地GitHub目录**: `@/home/node/clawd/skills/unified/github-kb/CLAUDE.md` - **GitHub CLI**: 使用 `gh` 命令进行GitHub操作 - **Git命令**: 用于克隆和管理本地仓库 ## 功能 ### 1. 仓库管理 - 自动检测本地GitHub目录 - 记录每个仓库的一句话摘要 - 支持克隆新仓库到本地目录 ### 2. 智能搜索 - 当用户提到 "github"、"repo"、"仓库" 时自动触发 - 优先在本地目录搜索用户提到的仓库 - 使用GitHub CLI搜索远程仓库信息 ### 3. 内容分析 - 分析本地仓库结构和内容 - 提供仓库相关的技术信息 - 查看issues、PRs等信息 ### 4. 自动更新 - 仓库克隆后自动更新CLAUDE.md - 记录仓库摘要和关键信息 ## 使用方法 ### 基本操作 - `下载 [仓库名]` - 克隆指定仓库到本地目录 - `[仓库名] 的信息` - 查询仓库详细信息 - `搜索 [关键词]` - 在GitHub上搜索相关仓库 ### 示例 - "下载 openai/gpt-3" - "react 仓库的issues" - "搜索 python machine learning" ## 注意事项 - Token使用限制：300万tokens，超过会提醒用户 - 需要GitHub CLI已安装并配置 - 本地目录需要存在且可写 ## 文件结构 ``` /home/node/clawd/skills/unified/github-kb/ ├── CLAUDE.md # 仓库摘要记录 ├── [仓库名1]/ # 克隆的仓库1 ├── [仓库名2]/ # 克隆的仓库2 └── ... ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: minsu7893/imsg-1-0-0 (version 1.0.0)

--- name: imsg description: iMessage/SMS CLI for listing chats, history, watch, and sending. homepage: https://imsg.to metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📨","os":["darwin"],"requires":{"bins":["imsg"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/imsg","bins":["imsg"],"label":"Install imsg (brew)"}]}} --- # imsg Use `imsg` to read and send Messages.app iMessage/SMS on macOS. Requirements - Messages.app signed in - Full Disk Access for your terminal - Automation permission to control Messages.app (for sending) Common commands - List chats: `imsg chats --limit 10 --json` - History: `imsg history --chat-id 1 --limit 20 --attachments --json` - Watch: `imsg watch --chat-id 1 --attachments` - Send: `imsg send --to "+14155551212" --text "hi" --file /path/pic.jpg` Notes - `--service imessage|sms|auto` controls delivery. - Confirm recipient + message before sending.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mc6680000/paper-author-profiler-redoc (version 1.0.0)

--- name: paper-author-profiler-redoc description: 根据论文链接（arXiv / Google Scholar / Nature 等）自动抓取全部作者列表，并行搜集每位作者的公开信息（所在机构、研究方向、教育背景、Google Scholar / GitHub / LinkedIn / 个人主页），生成双 Sheet Redoc 在线文档：Sheet1 为作者个人信息表（含账号链接），Sheet2 为按学校背景分组汇总。适用于 DeepSeek / 大模型类大型合著论文（10人以上）。当用户说「帮我整理这篇论文的作者信息」「把作者都查一查」「生成作者档案文档」「做成表格」时使用。 --- # paper-author-profiler-redoc ## 工作流程 ### Step 1：获取完整作者列表 优先从 Semantic Scholar API 获取： https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/arXiv:{arxiv_id}?fields=authors ### Step 2：并行搜集作者信息 超过 30 人时用 sessions_spawn 分批（每批 30-40 人，最多 5 个子代理）。 见 references/batch-task-template.md。 ### Step 3：生成双 Sheet Redoc 文档 用 hi-redoc-curd skill 推送。见 references/output-template.md。 ## 注意事项 - 不收录手机/微信等联系方式 - 默认在职，确认跳槽才标注 - 信息无法确认时写"待确认"


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