OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: godiao/minimax-websearch (version 1.0.1)

# minimax-websearch 🦞 > 封装 MiniMax Token Plan 内置 web_search 工具，免费、零配置、无 C 盘占用。 --- ## 这个 Skill 解决什么问题？ MiniMax Token Plan 订阅自带 web_search 工具，但原生的 `uvx minimax-coding-plan-mcp` 在 Windows 上有 asyncio DLL 问题跑不起来。这个 skill 绕过去，让你直接在 OpenClaw 里用上 MiniMax 搜索。 **特点：** - 完全免费（用你自己的订阅额度） - 不占 C 盘（venv + 缓存全在 E 盘） - 凭证不写死在文件里（通过环境变量注入） - 订阅失效自动降级 Brave Search / Qwen Chat --- ## 安装前提 ### 1. Python 环境（若没有） ```powershell # 创建 venv（不占 C 盘） python -m venv E:\.uv-venv # 安装 MCP 包 E:\.uv-venv\Scripts\pip.exe install minimax-coding-plan-mcp ``` ### 2. 配置 API Key 在 `openclaw.json` 的 `env` 块添加： ```json { "env": { "MINIMAX_API_KEY": "你的 MiniMax API Key" } } ``` 重启 Gateway 使配置生效。 --- ## 状态配置 ```json { "enabled": true } ``` | 值 | 含义 | |---|---| | `true` | 使用 MiniMax 搜索 | | `false` | 降级到 Brave Search / Qwen Chat | **订阅失效特征：** 报错 `401` / `403` / `authentication failed` → 改为 `enabled: false` 激活 Fallback，恢复订阅后改回 `true` --- ## 使用方法 ``` node skills/minimax-websearch/scripts/minimax_websearch.js "搜索关键词" ``` **输出格式：** ```json { "query": "中国LLM算法薪资 2026", "count": 10, "results": [ { "title": "...", "link": "https://...", "snippet": "...", "date": "2026-03-24" } ], "related": [{ "query": "相关搜索词" }] } ``` --- ## Fallback 降级链 当 MiniMax 订阅失效时，改为 `enabled: false`，自动切换： 1. **Brave Search** — OpenClaw 内置 `web_search` 工具 2. **Qwen Chat** — Chrome Relay 打开 chat.qwen.ai 搜索 --- ## 目录结构 ``` skills/minimax-websearch/ ├── SKILL.md ├── SKILL_en.md ├── config.json ← 无 Key，仅存 HOST 默认值 └── scripts/ └── minimax_websearch.js ``` --- ## 技术细节 | 项目 | 说明 | |------|------| | Python 环境 | `E:\.uv-venv`（Python 3.11，完全在 E 盘） | | 包缓存 | `E:\.uv-cache`（不占 C 盘） | | MCP 包 | `minimax-coding-plan-mcp==0.0.4` | | 凭证 | 从 `MINIMAX_API_KEY` 环境变量读取，不写文件 ✅ | | Python 路径 | 从 `MINIMAX_PYTHON` 环境变量读取（默认 `E:\.uv-venv\Scripts\python.exe`） | | 通信方式 | stdio JSON-RPC，不占用 OpenClaw 进程端口 | --- ## 已知问题 ### `uvx` 在 Windows 上有 asyncio DLL 问题 🔴 `uvx minimax-coding-plan-mcp` 会报错 `_overlapped import failed`。解决方案是用 `E:\.uv-venv\Scripts\python.exe -m minimax_mcp.server`，不要用 uvx。 ### `.uv-venv` SSL 证书问题 某些 Windows 环境下 `.uv-venv` 的 SSL 证书配置可能为空。脚本会自动设置 `REQUESTS_CA_BUNDLE` 环境变量指向 certifi CA 包，无需手动处理。 --- ## 更新日志 - **2026-03-24** v2：修复审查问题（凭证移至环境变量、移除硬编码路径、修复 SSL 证书问题） *🦞 Created by godiao — MIT License*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kit-the-fox/agentsmint (version 1.0.1)

--- name: agentsmint description: Create and manage NFT collections on Base blockchain. Use when an agent wants to mint NFTs, launch a collection, list items for sale, or check their NFT portfolio. Handles contract deployment, lazy minting, and edition tracking. Platform pays deployment gas. --- # AgentsMint NFT platform for AI agents. Create collections, list NFTs, and let buyers mint on Base. **Base URL:** `https://www.agentsmint.com/api/v1` ## Quick Start ### 1. Browse Available NFTs ```bash curl "https://www.agentsmint.com/api/v1/collections/bitbuddies" ``` ### 2. Buy/Mint an NFT ```bash # Get listing info curl "https://www.agentsmint.com/api/v1/buy?listing_id=<LISTING_ID>" # Returns contract address, mint function, and price # Agent calls contract.mint(to, metadataUri) with their wallet # Then confirms purchase: curl -X POST "https://www.agentsmint.com/api/v1/buy/confirm" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"listing_id":"xxx", "buyer_wallet":"0x...", "tx_hash":"0x..."}' ``` ### 3. Create Your Own Collection ```bash # Create collection curl -X POST "https://www.agentsmint.com/api/v1/collections" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "name": "My Collection", "symbol": "MYCOL", "description": "Description here", "owner_wallet": "0x...", "chain": "base" }' # Deploy contract (platform pays gas!) curl -X POST "https://www.agentsmint.com/api/v1/collections/my-collection/deploy" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"transfer_ownership": true}' ``` ### 4. List NFTs for Sale ```bash curl -X POST "https://www.agentsmint.com/api/v1/list" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "collection_slug": "my-collection", "name": "My NFT", "description": "A cool NFT", "image": "https://example.com/image.png", "price_eth": 0.01, "attributes": [{"trait_type": "Rarity", "value": "Rare"}] }' ``` ## API Reference | Endpoint | Method | Description | |----------|--------|-------------| | `/collections` | GET | List all collections | | `/collections` | POST | Create new collection | | `/collections/{slug}` | GET | Get collection + NFTs | | `/collections/{slug}/deploy` | POST | Deploy contract (we pay gas) | | `/list` | POST | Create lazy-mint listing | | `/buy?listing_id=xxx` | GET | Get mint instructions | | `/buy/confirm` | POST | Confirm purchase after mint | ## Key Features - **Lazy Minting**: NFTs only minted when purchased (saves gas) - **Platform Pays Deploy Gas**: ~$0.17 per collection - **Buyers Pay Mint Gas**: ~$0.02 per mint - **Edition Support**: Multiple copies per listing (e.g., 100 editions) - **Rarity Tiers**: Common, Uncommon, Rare, Epic with different supplies ## Example: BitBuddies Collection Live collection with 12 kawaii pets: - **URL**: https://agentsmint.com/bitbuddies - **Contract**: [REDACTED_SECRET] - **Chain**: Base (8453) ## Notes - All prices in ETH (wei for API) - Contract ownership can transfer to agent (`transfer_ownership: true`) - Images should be hosted URLs (IPFS or HTTP)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: spideystreet/ccusage-report (version 1.0.3)

--- name: ccusage-report description: "Report Claude Code token consumption and costs using ccusage. Use when the user asks about their Claude Code usage, token consumption, API costs, spending, or wants a daily/weekly/monthly usage summary." metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["bunx"]}}} --- # Claude Code Usage Report Uses `bunx ccusage` to report token consumption and costs from Claude Code sessions. **IMPORTANT: The ONLY valid subcommands are `daily`, `weekly`, `monthly`. Do NOT use `today`, `this_week`, `this_month`, or any other subcommand — they will crash.** ## Workflow ### 1. Determine the subcommand Map the user's intent to one of the three valid subcommands: | User intent | Subcommand | Extra flags | |-------------|------------|-------------| | "today" / "how much today" / default | `daily` | `--since $(date +%Y%m%d) --until $(date +%Y%m%d)` | | "this week" / "weekly" | `weekly` | (none) | | "this month" / "monthly" | `monthly` | (none) | | "last 7 days" | `daily` | `--since $(date -d '7 days ago' +%Y%m%d)` | | "in February" / specific month | `daily` | `--since 20260201 --until 20260228` | ### 2. Run ccusage ```json { "tool": "exec", "command": "bunx ccusage daily --no-color -z Europe/Paris -o desc --since $(date +%Y%m%d) --until $(date +%Y%m%d)" } ``` Replace `daily` with `weekly` or `monthly` as needed. Add `--breakdown` if the user asks for per-model details. ### 3. Format the output ``` 📊 Claude Code Usage — <period> Date/Period : <value> Models : <comma-separated list> Input : <n> tokens Output : <n> tokens Cache read : <n> tokens Total : <n> tokens Cost : $<amount> USD ``` For multi-row output (e.g. last 7 days), summarize totals and list each row briefly. ### 4. Deliver - **Chat**: Send the formatted message directly - **Telegram (cron context)**: Reply with ONLY the formatted message in a code block — no extra commentary ### 5. Error handling - If `bunx ccusage` fails → check if bun/bunx is installed, report the error - If no data for the requested period → inform the user clearly ("No usage data found for this period") - If the output is empty → suggest checking a broader date range ## Examples | User says | Period | Flags | |-----------|--------|-------| | "Show my claude code usage" | daily | (none) | | "How much did I spend this week?" | weekly | (none) | | "Monthly report with model breakdown" | monthly | `--breakdown` | | "Usage for the last 7 days" | daily | `--since $(date -d '7 days ago' +%Y%m%d)` |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ltap266/chinese-year-lookup (version 1.3.0)

--- name: chinese-year-lookup description: "中国历史年份查询与转换技能。（1）年份转换：用户输入公元纪年（如1234年）、中国朝代年号纪年（如绍定六年、康熙元年）、或干支纪年（如甲子年）时，自动转换为其他纪年方式，并查询该年中国与世界重要历史事件。（2）皇帝查询：用户发送中国古代皇帝名字（如秦始皇、汉武帝、唐太宗、康熙皇帝），即可查询该皇帝在位期间使用的全部年号，对应公元年份和干支年份，并概括其功绩与历史地位。（3）历史事件查询：用户发送中国历史重要事件名称（如盘庚迁殷、张骞出使西域、白登之围、玄武门之变、商鞅变法等），即可查询该事件的具体年代和事件简介。触发词：'某年发生了什么'、'某皇帝年号'、'某帝在位'、'某皇帝功绩'、'某历史事件'、'某事件发生在哪年'等。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "📜", "triggers": [ "年是哪一年", "年发生了什么", "公元年", "年号", "干支", "历史年份", "哪一年", "公元前", "年 历史事件", "皇帝", "年号", "在位", "功绩", "历史事件", "变法", "出使", "迁都", "之战", "之乱" ] } } --- > **版权声明**：本技能可自由使用、修改和再分发。使用时请署名作者 **@ltap266** # 中国历史年份查询技能 ## 功能概述 将用户输入的年份转换为多种纪年方式，并提供该年中国与世界的重要历史事件。 ## 支持的输入格式 1. **公元纪年**：如 1234、公元前221、2024 2. **朝代年号纪年**：如 绍定六年、康熙元年、开元天宝 3. **干支纪年**：如 甲子年、乙丑年、壬寅年 ## 输出格式 提供以下信息： - 公元纪年 - 中国朝代年号纪年（含朝代名称） - 干支纪年 - 中国重要历史事件 - 世界重要历史事件 ## 使用流程 ### 1. 解析输入年份 - 公元年份：直接使用 - 年号年份：查询 references/dynasty_data.md 转换为公元年份 - 干支年份：使用天干地支公式计算公元年份 ### 2. 干支纪年计算公式 天干：甲(0)、乙(1)、丙(2)、丁(3)、戊(4)、己(5)、庚(6)、辛(7)、壬(8)、癸(9) 地支：子(0)、丑(1)、寅(2)、卯(3)、辰(4)、巳(5)、午(6)、未(7)、申(8)、酉(9)、戌(10)、亥(11) 公元年份计算： - 天干：(公元年份 - 4) % 10 - 地支：(公元年份 - 4) % 12 反向计算（干支转公元）： - 甲子年对应公元4年，此后每60年一循环 - 可用公式：公元年份 = 60 * n + 4 + 天干值 - 地支值（需调试） ### 3. 查询历史事件 使用 web_fetch 工具从百度获取历史事件： - 中文查询：`https://www.baidu.com/s?wd=XXXX年+历史事件` - 或直接搜索百度百科词条：`https://zh.wikipedia.org/wiki/XXXX年` 示例： ``` https://www.baidu.com/s?wd=1234年+历史事件 ``` ### 4. 输出格式化 按以下格式整理输出： ``` ## 📅 年份信息 - 公元纪年：XXXX年 - 朝代年号：X朝 X帝 X年 - 干支纪年：X年 ## 🇨🇳 中国历史事件 1. 事件1 2. 事件2 ... ## 🌍 世界历史事件 1. 事件1 2. 事件2 ... ``` ## 数据参考 - 中国朝代年号详细数据：references/dynasty_data.md - 中国皇帝年号与功绩：references/emperor_data.md - 朝代表：夏商周春秋战国秦汉三国晋南北朝隋唐五代十国宋元明清 ## 新功能：皇帝年号查询 ### 功能说明 当用户发送中国古代皇帝名字时，查询并展示： 1. 该皇帝在位期间使用的全部年号 2. 每个年号对应的公元纪年 3. 每个年号对应的干支纪年 4. 皇帝的功绩与历史地位概括 ### 使用方式 1. 解析用户输入中的皇帝名字 2. 在 references/emperor_data.md 中查找匹配的皇帝 3. 列出其所有年号及对应年份 4. 搜索并概括皇帝的历史功绩 ### 输出格式 ``` ## 👑 皇帝信息 - 皇帝姓名：XXX - 朝代：XXX - 在位时间：XXX-XXX年 ## 📅 年号列表 | 年号 | 公元年份 | 干支纪年 | |------|----------|----------| | 元年 | XXXX年 | 甲子年 | | X年 | XXXX年 | 乙丑年 | ... ## 📖 功绩与历史地位 简要概括... ``` ### 皇帝数据来源 - references/emperor_data.md 内置主要皇帝年表数据 - 可通过网络搜索补充查询 ## 新功能：历史事件查询 ### 功能说明 当用户发送中国历史重要事件名称时，查询并展示： 1. 该事件发生的**公元纪年** 2. 该事件发生的**年号纪年** 3. 该事件发生的**干支纪年** 4. 事件的**简要介绍** ### 使用方式 1. 解析用户输入中的事件名称 2. 在 references/events_data.md 中查找匹配的事件 3. 列出事件的年份信息 4. 通过网络搜索补充事件详情 ### 输出格式 ``` ## 📜 历史事件 - 事件名称：XXX - 公元纪年：XXXX年 - 年号纪年：XXX朝 XXX年 - 干支纪年：XXX年 ### 事件简介 事件详细介绍... ``` ### 事件数据来源 - references/events_data.md 内置重要历史事件数据 - 可通过网络搜索补充查询 ### 支持的事件类型 - 政治变革：商鞅变法、戊戌变法、靖难之役等 - 军事战争：赤壁之战、淝水之战、鸦片战争等 - 外交出使：张骞出使西域、郑和下西洋等 - 都城变迁：盘庚迁殷、迁都北京等 - 宫廷政变：玄武门之变、神龙政变等 - 条约签订：辛丑条约、马关条约等 ## 注意事项 - 公元前纪年：公元前221年 = -220（计算时用负数） - 朝代年号需先确定朝代和皇帝，再查具体年份 - 搜索历史事件时，优先使用中文关键词 - 对于模糊输入，尽量给出最可能的结果


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: river-1992/property-vas (version 1.0.1)

--- name: property-vas description: 物业公司多种经营（增值服务）全流程实战技能。从选品、供应商洽谈、上架、推广、私域运营到发售成交的完整方法论体系。适用于物业多种经营负责人、社区电商运营者。当用户提到：物业增值服务、社区电商、物业选品、私域变现、到家服务、社区零售、物业多种经营等关键词时激活。 --- # 物业公司增值服务全流程（Property VAS） 适用场景：从零开始搭建 / 诊断优化 / 冲刺发售 --- ## 核心理论框架（必读） ``` VCP 顶层设计（梁宁） ↓ 识知行成变 + 三维重塑（卢锡雷） ↓ 四步重塑法：诊断 → 设计 → 实施 → 固化 ↓ 四维选品评审 ↓ 三流协同（宫迅伟供应链） ↓ 收入 - 利润 = 成本（现金为王） ``` 完整框架说明见 `references/core-framework.md` --- ## 选品篇 ### 四维选品评审（决策工具） | 维度 | 权重 | 核心问题 | |------|------|---------| | **物业壁垒** | 30% | 别人能轻易复制吗？物业有没有天然信任优势？ | | **真实需求** | 30% | 业主有强需求吗？频次高吗？ | | **利润空间** | 25% | 佣金率/毛利能否覆盖运营成本？ | | **供应链可控性** | 15% | 能不能稳定履约？ | **低于70分不引进。** 评分工具见 `references/product-scoring.md` ### 3+1产品矩阵（物业版） | 层级 | 类型 | 物业举例 | 策略 | |------|------|---------|------| | 引流款 | 低价高频 | 矿泉水/日用品 | 补贴获客，建私域信任 | | 入门款 | 日常补货 | 米面粮油/生鲜 | 稳定复购，增现金流 | | 圈层款 | 会员服务 | "荣安邻里"会员群 | 筛选高净值业主 | | **利润款** | 高客单重交付 | 家政年卡/装修改造 | **核心利润来源** | > ⚠️ 冷启动不要从低往高做——直接切入高客单赛道，用低客单做信任背书。 --- ## 供应商洽谈篇 ### 谈判优先级（从小到大） ``` 纯佣金模式（最优先） → 平台费模式（次优先） → 买断模式（慎用） → 合资模式（大型项目才考虑） ``` ### 谈判要点清单 - 优先谈**纯拥金模式**：物业不出钱，供应商送货，成交后结算 - 佣金率参考：标准品 10-15%，非标品 15-25% - 账期：月结30天（次月10个工作日内） - 破损责任：**到货验收前由供应商承担**，验收后正常损耗内部消化 - 退货政策：未售出临期品可退换 完整谈判 SOP 见 `references/supplier-negotiation.md` --- ## 到家服务标准化篇 ### 服务商引入检查清单 - [ ] 证照齐全（营业执照 + 行业资质） - [ ] 有明确的服务标准手册 - [ ] 配送/上门时效承诺 - [ ] 售后处理时效（48小时受理/72小时处理） - [ ] 试服务体验（自己先用一次） ### 服务上架最小信息 ``` 服务名称 + 简介 价格（原售价 / 体验价） 适用小区范围 预约方式（小程序内直接约） 服务流程说明 售后条款 ``` --- ## 私域运营篇 ### 私域定位三步法 ``` 第一步：我是谁 → 社区物业严选服务/物业多种经营负责人 第二步：我服务谁 → 本小区/本区域业主 第三步：我提供什么价值 → 日常：物业严选好物送到家 重大时刻：节礼/到家服务/装修改造 ``` ### 日常内容节奏 | 时间 | 内容类型 | 比例 | |------|---------|------| | 平时 | 生活内容 + 软性种草 | 70% | | 大促前1-2周 | 预热倒计时 + 客户好评 | 20% | | 发售当天 | 硬广 + 成交流水 | 10% | > 参考：肖逸群"6+6"裂变式发售模型（`references/launch-methodology.md`） --- ## 发售篇（四步法） ### 高客单发售四步 ``` STEP 1 预热（发售前1-3个月） → 朋友圈图文预告、释放信号 → 送书籍/资料包积累名单 STEP 2 内容引流（发售中） → 发布核心销售信（5000-8000字） → 一鱼多吃：长文 → 摘要 → 朋友圈图文 → 标题：出人意料，情理之中 STEP 3 社群转化（发售中） → 3天免费公开课（逐字稿，非直播） → 每节内容指向最终产品销售 STEP 4 直播成交（发售高潮） → 连麦：优先请在你这拿到结果的人 → 时长：万元级产品平均需听100分钟+ → 涨价倒计时 + 限时福利收尾 ``` ### 发售核心公式 ``` GMV = 一度成交人数 + 二度成交人数 二度成交 = 朋友圈转发 → 新客户（占70-90%） ``` 物业天然一度关系：邻居信任 >> 普通电商 ### 季度发售日历（模板） | 季度 | 主题 | 主推产品 | |------|------|--------| | Q1 | 年味·家的味道 | 年货礼盒 + 年夜饭预制 | | Q2 | 春夏清爽季 | 清洁服务 + 洗护 | | Q3 | 金秋感恩 | 教师节礼 + 中秋 + 开学季 | | Q4 | 温暖过年 | 家政清洗 + 年货 | --- ## 制度与风控 - 前置仓商品管理完整制度：`/workspace/前置仓商品管理制度.md` - 试点小区选择标准：`references/pilot-community.md` - 损耗核销权限：单笔≤200元项目自行决定，＞200元报总部审批 --- ## 常用工具清单 | 用途 | 工具 | |------|------| | 选品评审 | `references/product-scoring.md` | | 供应商洽谈 | `references/supplier-negotiation.md` | | 发售方法论 | `references/launch-methodology.md` | | 试点小区选择 | `references/pilot-community.md` | | 核心框架 | `references/core-framework.md` |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: seanford/manifest (version 1.0.0)

--- name: manifest description: Smart LLM Router for OpenClaw. Save up to 70% by routing every request to the right model. No coding required. metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["openclaw"]},"primaryEnv":"MANIFEST_API_KEY","homepage":"https://github.com/mnfst/manifest"}} --- # Manifest — LLM Router & Observability for OpenClaw Manifest is an OpenClaw plugin that: - **Routes every request** to the most cost-effective model via a 23-dimension scoring algorithm (<2ms latency) - **Tracks costs and tokens** in a real-time dashboard - **Sets limits** with email alerts and hard spending caps Source: [github.com/mnfst/manifest](https://github.com/mnfst/manifest) — MIT licensed. Homepage: [manifest.build](https://manifest.build) ## Setup (Local — recommended for evaluation) ```bash openclaw plugins install manifest@5.28.5 openclaw config set plugins.entries.manifest.config.mode local openclaw gateway restart ``` Dashboard opens at **http://127.0.0.1:2099**. Data stored locally in `~/.openclaw/manifest/manifest.db`. ## Setup (Cloud) ```bash openclaw plugins install manifest@5.28.5 openclaw config set plugins.entries.manifest.config.apiKey "mnfst_YOUR_KEY" openclaw gateway restart ``` Get the API key at [app.manifest.build](https://app.manifest.build) → create an account → create an agent → copy the key. ## Agent Tools Three tools are available to the agent in-conversation: | Tool | Trigger phrases | What it returns | | ----------------- | ----------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | | `manifest_usage` | "how many tokens", "token usage", "consumption" | Total, input, output, cache-read tokens + action count for today/week/month | | `manifest_costs` | "how much spent", "costs", "money burned" | Cost breakdown by model in USD for today/week/month | | `manifest_health` | "is monitoring working", "connectivity test" | Endpoint reachable, auth valid, agent name, status | Each accepts a `period` parameter: `"today"`, `"week"`, or `"month"`. ## Supported Providers Anthropic, OpenAI, Google Gemini, DeepSeek, xAI, Mistral AI, Qwen, MiniMax, Kimi, Amazon Nova, Z.ai, OpenRouter, Ollama. 300+ models total. ## Uninstall ```bash openclaw plugins uninstall manifest openclaw gateway restart ``` This removes the plugin, provider config, and auth profiles. ## Documentation For detailed security & privacy documentation, routing configuration, configuration changes, and troubleshooting, see the [full documentation](https://github.com/mnfst/manifest).


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: baobaodawang-creater/visual-muse (version 1.4.0)

--- name: visual-muse description: "ComfyUI 图像生成工坊 — 用自然语言描述需求，自动生成高质量 AI 图片。支持 SDXL/Flux 多模型、风格模板自动匹配、批量生成、质量评分。说「画一张图」即可触发。" version: 1.0.0 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎨", "requires": { "bins": ["python3", "curl"], "env": ["COMFYUI_API_URL"] }, "primaryEnv": "COMFYUI_API_URL" } } --- # Visual Muse — AI 视觉缪斯 通过自然语言对话生成 AI 图片的完整技能包。 ## 它能做什么 - 你说中文需求 → 自动生成英文 prompt → 调用本地 ComfyUI → 出图 - 自动匹配风格模板（电影感/动漫/写实/概念艺术/水彩） - 支持批量生成 + 质量评分 + 迭代优化 - 记录你的审美偏好，越用越懂你 ## 前置条件 1. macOS（Apple Silicon）或 Linux + NVIDIA GPU 2. ComfyUI 已安装并运行（API 端口 8188） 3. 至少一个 SDXL checkpoint 模型 ## 快速开始 安装后执行 setup 脚本： ```bash bash ~/.openclaw/workspace/skills/creative-workshop/scripts/setup.sh ``` 它会检查 ComfyUI 是否安装、模型是否就位，并引导你完成配置。 ## 使用方式 直接对 OpenClaw 说： - "画一张赛博朋克猫在雨夜街道" - "动漫风格，女孩在樱花树下" - "写实照片，城市天际线黄昏" - "出4张不同风格的猫" ## 包含的子技能 | 技能 | 功能 | |------|------| | prompt-agent | 中文→英文prompt，自动匹配风格模板 | | workflow-agent | 选择模型和参数，组装 ComfyUI 工作流 | | render-agent | 调用 ComfyUI API 执行生成 | | critic-agent | 多维评分 + 问题诊断 + 改进建议 | | memory-agent | 记录审美偏好，越用越准 | ## 支持的模型 开箱即用支持任何 SDXL checkpoint，推荐： - DreamShaper XL（万能型） - Juggernaut XL（电影写实） - Animagine XL（动漫） ## 配置 环境变量 `COMFYUI_API_URL` 默认值 `http://host.docker.internal:8188`（Docker 环境）或 `http://127.0.0.1:8188`（本地环境）。 ## 图片输出位置 生成的图片保存在 ComfyUI 的 output 目录下的 `creative_workshop/` 子文件夹。

path: resources/preferences.json
content: {
  "profile": {
    "liked_styles": [],
    "disliked_styles": [],
    "preferred_composition": [],
    "preferred_tones": []
  },
  "successful_patterns": [],
  "model_recipes": [],
  "history": []
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: allens0104/browser-profile (version 1.0.0)

--- name: profile description: Shortest English alias for site-profile / external-site-profile-learning. Use this when turning an already-proven site flow into a stable reusable external profile. license: Proprietary session artifact for local Copilot use --- # Profile skill This is the shortest English alias for: - `site-profile` - `external-site-profile-learning` It is best when you want to: - add a stable external site profile - debug heuristic vs Gemini planning differences - classify blocked, special-case, and config-driven sites ## Primary guidance 1. probe the site 2. classify the failure mode 3. add a data-only profile when justified 4. validate heuristic and Gemini flows ## Quick invocation template ```text Use /profile to turn this site into a stable reusable external profile and validate both heuristic and Gemini planning. ``` ```text 请用 /profile 把这个网站沉淀成稳定可复用的 profile，并验证 heuristic 与 Gemini 两条链路。 ``` ## Pointer For the full detailed playbook, see: - `skills/external-site-profile-learning/SKILL.md` in this repository


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chenyuan35/ai-decision-coach (version 1.0.0)

--- name: decision-helper description: AI决策助手。帮用户分析决策困境，权衡利弊，给出建议。不是替用户做决定，而是帮用户看清局面。 version: 1.0.0 tags: - 决策 - 选择 - 分析 - 利弊 metadata: openclaw: version: "1.0.0" author: "008" license: "MIT" --- # Decision Helper — 选择困难症终结者 ## 使用方法 当用户面临选择困境、纠结、犹豫不决时，执行以下分析流程。 ## 分析框架 ### 1. 明确决策问题 - 用户要做什么决定？ - 有哪些选项？ - 决策的截止时间？ ### 2. 利弊分析（每个选项） | 维度 | 选项A | 选项B | 选项C | |------|-------|-------|-------| | 短期收益 | | | | | 长期收益 | | | | | 风险 | | | | | 机会成本 | | | | | 情感倾向 | | | | ### 3. 风险评估 - **最坏情况**：如果选错了，最坏会怎样？ - **后悔概率**：10年后回头看，哪个选择更可能后悔？ - **不可逆性**：这个决定可以撤回吗？ ### 4. 决策风格匹配 根据用户的决策风格给出建议： - **理性型**：用数据和逻辑说话 - **直觉型**：相信第一感觉 - **焦虑型**：先解决安全感问题 - **冲动型**：先冷静下来 ### 5. 输出格式 ```json { "summary": "一句话总结决策困境", "options": ["选项A", "选项B", "选项C"], "analysis": { "pros_cons": "利弊分析", "risk": "风险评估", "opportunity_cost": "机会成本" }, "recommendation": "建议（但不替用户做决定）", "next_steps": ["第一步", "第二步", "第三步"] } ``` ## 输出模板 ``` # 决策分析 ## 问题 {summary} ## 选项对比 | 维度 | {option_a} | {option_b} | |------|-----------|-----------| | 短期收益 | | | | 长期收益 | | | | 风险 | | | | 机会成本 | | | ## 风险评估 {risk} ## 我的建议 {recommendation} ## 下一步 1. {step1} 2. {step2} 3. {step3} ``` ## 分析原则 1. **不替用户做决定** — 只帮分析，最终选择权在用户 2. **不回避风险** — 直接指出可能的坏结果 3. **考虑情感因素** — 不只是冷冰冰的数据 4. **给出可执行的下一步** — 不只是分析，还要有行动指南 ## 示例 **用户输入：** "我在纠结要不要辞职创业，现在工作稳定但没激情" **分析结果：** # 决策分析 ## 问题 稳定工作 vs 辞职创业，安全感 vs 激情 ## 选项对比 | 维度 | 继续工作 | 辞职创业 | |------|---------|---------| | 短期收益 | 稳定收入 | 可能零收入 | | 长期收益 | 缓慢积累 | 可能爆发增长 | | 风险 | 低（但可能后悔） | 高（失败风险） | | 机会成本 | 错过创业机会 | 失去稳定收入 | ## 风险评估 - 最坏情况：创业失败，6个月没收入 - 后悔概率：如果不试，10年后更可能后悔 - 不可逆性：创业可以失败后再找工作，但年龄越大越难 ## 我的建议 先不要辞职。用6个月时间验证创业想法： 1. 周末做 MVP 测试 2. 找到第一个付费用户 3. 存够6个月生活费 4. 再辞职 ## 下一步 1. 这周末写出创业计划书 2. 找3个潜在客户访谈 3. 计算最低生存成本


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