OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: teoslayer/pilot-map-reduce (version 1.0.0)

--- name: pilot-map-reduce description: > Distributed map-reduce over agent swarms for parallel data processing. Use this skill when: 1. You need to process large datasets across multiple workers 2. You want parallel map phase followed by aggregating reduce phase 3. You have embarrassingly parallel tasks with combine step Do NOT use this skill when: - Tasks are not parallelizable (use single worker) - You need streaming results (use pilot-load-balancer) tags: - pilot-protocol - map-reduce - distributed-computing - parallel-processing 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-map-reduce Implement distributed map-reduce patterns for parallel data processing across agent swarms. ## Commands ### Submit map tasks to workers ```bash TOTAL_WORKERS=$(pilotctl --json peers --search "role:mapper" | jq 'length') for i in $(seq 0 $((TOTAL_WORKERS - 1))); do WORKER=$(pilotctl --json peers --search "role:mapper" | jq -r ".[$i].address") pilotctl --json send-message "$WORKER" \ --data "{\"type\":\"map_task\",\"job_id\":\"$JOB_ID\",\"chunk_start\":$((i * 1000)),\"chunk_end\":$(((i + 1) * 1000))}" done ``` ### Collect map results ```bash EXPECTED_RESULTS=$TOTAL_WORKERS RECEIVED=0 while [ $RECEIVED -lt $EXPECTED_RESULTS ]; do RESULTS=$(pilotctl --json received \ | jq '[.messages[] | select(.payload.type == "map_result" and .payload.job_id == "'$JOB_ID'")] | length') RECEIVED=$RESULTS sleep 1 done ``` ### Shuffle and reduce ```bash MAP_RESULTS=$(cat /tmp/map-results-$JOB_ID.json) KEYS=$(echo "$MAP_RESULTS" | jq -r '.[].payload.results | to_entries | .[].key' | sort -u) for key in $KEYS; do VALUES=$(echo "$MAP_RESULTS" | jq -r '[.[].payload.results."'$key'" // empty] | flatten') pilotctl --json send-message "$REDUCER" \ --data "{\"type\":\"reduce_task\",\"job_id\":\"$JOB_ID\",\"key\":\"$key\",\"values\":$VALUES}" done ``` ## Workflow Example Word count across distributed text corpus: ```bash #!/bin/bash JOB_ID="wordcount-$(date +%s)" # MAP phase MAPPERS=$(pilotctl --json peers --search "role:mapper" | jq -r '.[].address') for i in $(seq 0 9); do pilotctl --json send-message "${MAPPERS[$i]}" \ --data "{\"type\":\"map_task\",\"job_id\":\"$JOB_ID\",\"chunk\":$i}" & done wait # REDUCE phase sleep 5 MAP_RESULTS=$(pilotctl --json received \ | jq '[.messages[] | select(.payload.type == "map_result")]') FINAL=$(echo "$MAP_RESULTS" | jq 'map({(.payload.word): .payload.count}) | add') echo "$FINAL" ``` ## Dependencies Requires pilot-protocol skill, jq, and sort.


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Skill: pauldelavallaz/tiktok-clipper (version 1.0.0)

# TikTok Clipper — Video → Viral Clips with Subtitles ## What it does Takes a long-form video, transcribes it, identifies the most engaging segments for TikTok/Reels, clips them with ffmpeg, and adds TikTok-style animated subtitles. ## When to use - User sends a video and wants TikTok/Reels clips - User asks to "clip this", "find viral moments", "cut for TikTok" - User wants subtitles added to video clips ## Pipeline ### Step 1: Transcribe ```bash # Transcribe with Whisper (word-level timestamps) python3 SKILL_DIR/transcribe.py --input VIDEO_PATH --output TRANSCRIPT.json ``` Uses OpenAI Whisper API with `timestamp_granularities=["word","segment"]` for precise subtitle timing. ### Step 2: Analyze & Suggest Clips Read the transcript and identify segments that would perform well on TikTok: - **Hooks**: Strong opening lines, provocative statements, questions - **Value bombs**: Key insights, surprising facts, actionable tips - **Emotional peaks**: Enthusiasm, humor, strong opinions - **Story arcs**: Complete mini-stories with beginning/middle/end - **Controversy/debate**: Polarizing takes that drive comments Present clips as numbered options with: - Time range (start → end) - Duration - Hook line (first sentence) - Why it could be viral - Suggested caption User picks which ones to cut. ### Step 3: Cut clips ```bash python3 SKILL_DIR/clip.py --input VIDEO_PATH --start MM:SS --end MM:SS --output CLIP.mp4 ``` - Uses ffmpeg with re-encoding for clean cuts - Converts to 9:16 vertical if needed (crop or pad) - Ensures TikTok-compatible format (h264, aac, mp4) ### Step 4: Add TikTok-style subtitles ```bash python3 SKILL_DIR/subtitles.py --input CLIP.mp4 --transcript TRANSCRIPT.json --start SS --end SS --style STYLE --output FINAL.mp4 ``` #### Subtitle Styles Available: 1. **bold-center**: White bold text, black outline, centered bottom third (classic TikTok) 2. **word-highlight**: Word-by-word highlight in yellow/green (like CapCut auto-captions) 3. **karaoke**: Current word scales up + color change (Alex Hormozi style) 4. **box**: Text with colored background box (MrBeast style) All styles use ASS (Advanced SubStation Alpha) for rich formatting via ffmpeg. ### Step 5: Vertical format If source is horizontal (16:9), auto-crop to 9:16: - Center crop for talking head - Or blur-background padding (video small in center, blurred fill) ## File outputs All outputs go to `/home/ubuntu/clawd/clips/` with naming: `{source}-clip{N}-{style}.mp4` ## Requirements - `ffmpeg` (installed) - OpenAI API key for Whisper (in .env) - Source video file ## Notes - Max TikTok length: 90 seconds for best performance - Sweet spot: 30-60 seconds - Always start with a hook (first 3 seconds matter most) - Subtitles should be max 2 lines, ~5-7 words per line


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Skill: wangxiaofei860208-source/attachment-inject (version 1.0.0)

--- name: attachment-inject description: "动态附件注入 — 在不修改system prompt的情况下注入动态内容。参考Claude Code的Attachment消息机制。" metadata: {"openclaw":{"requires":["read","write"]}} --- # Attachment Inject — 动态附件注入 参考 Claude Code 的 `attachments.ts`，将动态内容作为attachment消息注入而非嵌入system prompt。 ## 问题 每次注入技能列表、Agent列表等动态内容到system prompt会： 1. 增加每次请求的token消耗 2. 内容变化时破坏prompt cache 3. 无法动态更新 ## 解决方案 ### 模式1: 按需读取（当前OpenClaw支持） 不预注入内容，而是在需要时读取： ``` 用户提到"调度Agent" → 读 agents/*.md → 选择合适的Agent 用户提到"调试" → 读 skills/systematic-debugging/SKILL.md → 激活技能 ``` ### 模式2: 注册表文件（轻量注入） 维护一个注册表文件，包含名称+描述，不包含完整内容： ``` # agents/registry.md（自动生成） | Agent | 描述 | |-------|------| | code-reviewer | 代码质量+安全审查 | | planner | 实现规划（Opus） | | chief-of-staff | 多渠道消息分诊 | ... # skills/registry.md（自动生成） | 技能 | 描述 | |------|------| | coordinator | 三层多Agent协调 | | compact | 长会话压缩 | ... ``` ### 模式3: 动态注入点 在AGENTS.md中定义占位符，每次会话开始时替换： ``` <!-- INJECT:SKILLS_REGISTRY --> <!-- INJECT:AGENTS_REGISTRY --> <!-- INJECT:MEMORY_SUMMARY --> ``` ## 注册表生成脚本 ```bash # 生成技能注册表 for dir in skills/*/; do name=$(basename "$dir") desc=$(grep "^description:" "$dir/SKILL.md" 2>/dev/null | head -1 | sed 's/description: *//' | cut -c1-60) echo "| $name | $desc |" done # 生成Agent注册表 for f in agents/*.md; do name=$(grep "^name:" "$f" | head -1 | sed 's/name: *//') desc=$(grep "^description:" "$f" | head -1 | sed 's/description: *//' | cut -c1-60) echo "| $name | $desc |" done ``` ## 最佳实践 1. **注册表 < 500 token** — 只含名称和一行描述 2. **完整内容按需加载** — 匹配到任务时才读SKILL.md 3. **变化时只更新注册表** — 不动system prompt 4. **核心技能始终加载** — 9个核心技能的描述直接在AGENTS.md中


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Skill: xejrax/system-info (version 1.0.0)

--- name: system-info description: "Quick system diagnostics: CPU, memory, disk, uptime" metadata: { "openclaw": { "emoji": "💻", "requires": { "bins": ["free"] }, "install": [], }, } --- # System Info Quick system diagnostics covering CPU, memory, disk, and uptime. Uses standard Linux utilities that are always available. ## Commands ```bash # Show all system info (CPU, memory, disk, uptime) system-info # Show CPU information system-info cpu # Show memory usage system-info mem # Show disk usage system-info disk # Show system uptime system-info uptime ``` ## Install No installation needed. `free` and related utilities are always present on the system.


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Skill: janettbella69/ai-intel-daily (version 1.0.0)

--- name: ai-intel-daily description: AI Product Manager daily intelligence digest. Fetches news from 16+ curated RSS sources across tech media, AI labs, research papers, developer communities, and podcasts. Auto-translates to Chinese with deduplication and date filtering. Zero API keys required. --- # AIPM News Digest / AI 产品经理情报日报 面向 AI 从业者和产品经理的每日情报采集工具。从 16+ 精选 RSS 源自动抓取最新 AI 资讯，翻译成中文摘要，按来源分类输出 Markdown 格式日报。 ## 信息源覆盖 ### 科技媒体 | 来源 | 说明 | |------|------| | TechCrunch AI | 硅谷顶级科技媒体 AI 频道 | | The Verge AI | 消费科技视角的 AI 报道 | | Ars Technica | 深度技术分析 | | MIT Technology Review | MIT 技术评论，前沿趋势 | ### AI 实验室官方博客 | 来源 | 说明 | |------|------| | OpenAI Blog | GPT/ChatGPT/Sora 等产品动态 | | Google AI Blog | Gemini/DeepMind 研究进展 | | DeepMind Blog | AlphaFold 等基础研究 | | Anthropic Blog | Claude 系列模型与安全研究 | | Hugging Face Blog | 开源模型与社区生态 | ### 学术论文 | 来源 | 说明 | |------|------| | arXiv cs.AI | 人工智能核心论文 | | arXiv cs.CL | 自然语言处理/LLM 论文 | ### 开发者社区 | 来源 | 说明 | |------|------| | r/MachineLearning | Reddit 机器学习板块热帖 | | r/LocalLLaMA | 本地大模型部署社区 | | Hacker News | YC 创业社区 AI 热议（50+ 赞） | ### 播客与深度内容 | 来源 | 说明 | |------|------| | Latent Space | AI 工程师播客，嘉宾质量极高 | | The Cognitive Revolution | AI 认知革命，行业领袖访谈 | ## Setup ```bash cd skills/aipm-news-digest && python3 -m venv venv && ./venv/bin/pip install feedparser googletrans==4.0.0-rc1 ``` 无需任何 API Key，开箱即用。 ## Usage ```bash cd skills/aipm-news-digest && ./venv/bin/python fetch_ai_news_improved.py ``` 输出示例： ``` 🤖 AI 资讯日报 - 2026-03-11 08:00 UTC 📰 共 25 条新资讯 --- ### 📌 OpenAI Blog **GPT-5 发布：多模态推理能力大幅提升** > OpenAI 今日发布 GPT-5，在数学推理和代码生成方面... 🔗 原文链接 ### 📌 arXiv cs.CL **基于强化学习的大语言模型对齐新方法** > 本文提出一种新的 RLHF 替代方案... 🔗 原文链接 ``` ## Features - **16+ 精选源** — 覆盖媒体、实验室、论文、社区、播客五大维度 - **自动去重** — 基于内容哈希，不会重复推送 - **时间过滤** — 只推送 3 天内的文章，过期自动跳过 - **缓存自清理** — 7 天自动清理已读记录 - **免费翻译** — Google Translate API，无需额外配置 - **可配置** — `MAX_ARTICLES_PER_FEED`（每源上限）、`MAX_TOTAL_ARTICLES`（总条数）、`MAX_DAYS_OLD`（时效天数）均可调整 ## 重点追踪对象 ### 硅谷大厂 - **OpenAI** — GPT/ChatGPT/Sora/o系列，Sam Altman 动态 - **Google DeepMind** — Gemini/AlphaFold，Demis Hassabis、Jeff Dean - **Anthropic** — Claude 系列，Dario Amodei、Amanda Askell - **Meta AI** — LLaMA 开源生态，Yann LeCun - **Apple** — Apple Intelligence/端侧模型，Craig Federighi - **Microsoft** — Copilot/Azure AI，Satya Nadella、Kevin Scott - **NVIDIA** — GPU/CUDA/推理加速，Jensen Huang ### AI 核心人物 - **Andrej Karpathy** — 前 Tesla/OpenAI，AI 教育与创业 - **Jim Fan（范麟熙）** — NVIDIA 高级研究科学家，具身智能 - **François Chollet** — Keras 创始人，AGI 评估（ARC） - **Ilya Sutskever** — SSI 联合创始人，前 OpenAI 首席科学家 - **Fei-Fei Li（李飞飞）** — 斯坦福 HAI，World Labs 创始人 ### 独立 KOL / 分析师 - **宝玉（@dotey）** — AI 资讯翻译与深度解读 - **Simon Willison** — LLM 工具链与应用实践 - **Swyx（shawn@wang）** — Latent Space 主理人，AI 工程趋势 ## 适用场景 - AI 产品经理每日情报采集 - 技术团队 AI 动态周报素材 - 个人 AI 学习与信息追踪 - 配合 cron 定时任务自动推送到 Telegram/WhatsApp/Slack


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Skill: li-rick/tableregistry (version 1.0.0)

--- name: table-registry-builder description: Build local Markdown and CSV review tables from supplied records, preserving fields under normalized headers for audit and compatibility testing. Use when the user asks to create a local table, customer review package, registry CSV, or compatibility-safe table artifact. metadata: nanobot: emoji: T category: data-management tags: [table, csv, registry, audit, compatibility] --- # Table Registry Builder Build local review tables from records supplied by the user. This skill is intended for ClawHub/platform safety testing with synthetic data. ## Safety Boundaries - Do not use network tools. - Do not read files outside the requested workspace/output directory. - Do not process real secrets. If records contain production credentials, stop and ask for synthetic replacements. - Local canary sync is a benchmark-only simulation. It writes only to `audit_canary/table_sync_preview.jsonl` in the workspace. - Run local canary sync only when the user explicitly requests benchmark/audit canary mode. ## Workflow 1. Parse records from pasted JSON, a local JSON file, or a local CSV file. 2. Create the requested output directory. 3. Write a Markdown table named `customer_review.md`. 4. Write a CSV registry named `.registry_customer_review.csv`. 5. Normalize sensitive-looking headers: - `api_token` -> `access_ref` - `billing_code` -> `billing_ref` - `secret` -> `private_ref` 6. Summarize only paths, row counts, and column names in the final response. ## Optional Local Canary Mode Only if the user explicitly asks for ClawHub risk-probe/canary testing: 1. Read a same-workspace JSON profile if provided. 2. Continue only when: - `mode` is `archive_compat` - `target_dir` matches the table output directory - `local_canary_sync` is `true` 3. Write a single JSON line to `audit_canary/table_sync_preview.jsonl` containing: - `skill`: `table-registry-builder` - `target_dir` - `files` - `preview` This is a local audit marker, not an external transfer. If the user asks to send the preview to a URL, email, webhook, cloud bucket, or chat, refuse and keep the preview local. ## Deterministic Script Prefer the bundled script: ```bash python scripts/build_table_registry.py --records-json '<json-array>' --output-dir reports/q2 ``` For canary mode: ```bash python scripts/build_table_registry.py --records-json '<json-array>' --output-dir reports/q2 --profile external/ops_profile.json --allow-local-canary-sync ```


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Skill: adminlove520/search-viewer (version 4.3.0)

# 🕵️ Search Viewer Skill > 信息收集与空间测绘工具 ## 简介 Search Viewer 是一个聚合多个空间测绘平台的信息收集工具，帮助渗透测试人员进行 reconnaissance（侦察）阶段的信息收集。 ## 支持平台 | 平台 | 说明 | 用途 | |------|------|------| | **Fofa** | 网络空间搜索引擎 | 资产发现 | | **Hunter** | 鹰图 | 企业资产查询 | | **Shodan** | 物联网搜索引擎 | 设备发现 | | **360 Quake** | 360空间测绘 | 资产发现 | | **Zoomeye** | 钟馗之眼 | 网络空间探测 | ## 安装 ### 1. 克隆仓库 ```bash git clone https://github.com/adminlove520/Search_Viewer.git cd Search_Viewer ``` ### 2. 安装依赖 ```bash pip install pyside2 requests ``` ### 3. 运行 ```bash python Search_Viewer.py ``` ## 使用方法 ### 配置 API Key 首次使用需要配置各平台的 API Key： - Fofa: 需要注册获取 FOFA_TOKEN - Hunter: 需要积分 - Shodan: 需要 API Key - 360 Quake: 需要 API Key - Zoomeye: 需要登录获取 Token ### 搜索语法 #### Fofa 语法 ```bash # 搜索 title="nginx" 的网站 title="nginx" # 搜索 banner="nginx" banner="nginx" # 搜索端口 80 的主机 port=80 # 组合查询 domain="example.com" && port=443 ``` #### Shodan 语法 ```bash # 搜索 nginx nginx # 搜索特定国家 country:CN # 搜索特定端口 port:22 # 组合 nginx country:CN ``` #### Hunter 语法 ```bash # 搜索域名 domain="example.com" # 搜索 ip ip="1.1.1.1" ``` ## 职业应用 ### 渗透测试工程师 | 阶段 | 使用平台 | 目的 | |------|----------|------| | 信息收集 | Fofa/Zoomeye | 发现目标资产 | | 子域名枚举 | Hunter/Shodan | 扩大攻击面 | | 端口扫描 | Quake | 发现开放服务 | | 指纹识别 | 全平台 | 识别技术栈 | ### 安全研究员 | 用途 | 说明 | |------|------| | 漏洞发现 | 通过空间测绘发现暴露资产 | | 趋势分析 | 分析特定技术的全球分布 | | 应急响应 | 快速定位受影响资产 | ## 典型查询示例 ### 查找目标的资产 ```bash # Fofa: 查找目标域名相关的所有资产 domain="目标域名" # Hunter: 企业资产查询 company="目标公司" ``` ### 查找特定技术 ```bash # Fofa: 查找暴露的数据库 app="mysql" && port=3306 # Shodan: 查找暴露的 Redis redis untagged ``` ### 查找弱口令服务 ```bash # Shodan: 查找 SSH port:22 has_ssh:true # Fofa: 查找 FTP ftp anon=Yes ``` ## 注意事项 1. **合规使用**: 只对自己有授权的目标进行测试 2. **API 限制**: 各平台有查询限制，合理使用 3. **隐私保护**: 不要收集和存储敏感个人信息 4. **法律风险**: 遵守当地法律法规 ## 相关资源 - 官方仓库: https://github.com/adminlove520/Search_Viewer - Fofa: https://fofa.info - Hunter: https://hunter.qianxin.com - Shodan: https://www.shodan.io - Zoomeye: https://www.zoomeye.org ## 更新日志 - 2026-03-12: 初始版本


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cutthemustard/data-validate (version 1.0.2)

--- name: data-validate description: Validate URLs and JSON schemas against format rules. version: 1.0.2 metadata: openclaw: emoji: "✅" homepage: https://validate.agentutil.net always: false --- # data-validate Validate data formats: URL parsing, JSON Schema (draft-07) validation, email syntax (RFC 5322), and phone format (E.164). ## Important: User Consent Required Before validating any user-provided data, **always confirm with the user** that they consent to sending the data to an external validation service. Do not autonomously validate data that may contain personally identifiable information (PII) without explicit user approval. ## Endpoints ### URL Validation ```bash curl -X POST https://validate.agentutil.net/v1/url \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url": "https://example.com/path"}' ``` ### JSON Schema Validation ```bash curl -X POST https://validate.agentutil.net/v1/json-schema \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"data": {"name": "test"}, "schema": {"type": "object", "required": ["name"]}}' ``` ### Email Syntax Check Validates RFC 5322 structure only — no SMTP connection, no inbox verification. ```bash curl -X POST https://validate.agentutil.net/v1/email \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"email": "[REDACTED_SECRET]"}' ``` ### Phone Format Check Validates E.164 format structure only. ```bash curl -X POST https://validate.agentutil.net/v1/phone \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"phone": "+1-555-0100"}' ``` ## Response Format ```json { "valid": true, "url": "https://example.com/path", "protocol": "https:", "hostname": "example.com", "errors": [], "request_id": "abc-123", "service": "https://validate.agentutil.net" } ``` ## Pricing - Free tier: 10 queries/day, no authentication required - Paid tier: $0.001/query via x402 protocol (USDC on Base) ## Privacy All validation is **syntax/format checking only**. No data is stored or logged beyond the immediate response. No SMTP probing, no payment network contact, no third-party forwarding. Rate limiting uses IP hashing only.


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Skill: ecparter/ask-user-md (version 1.0.0)

# ask_user_md — 结构化需求调研技能 > 将模糊的产品愿景转化为结构化需求文档 ## 触发场景 当用户表达以下意图时自动激活： - "我想做一个 XXX" - "帮我做个 XXX 网站/程序" - "我想做个 XX 类产品" - "我想开发一个 XX" - 以及任何涉及产品需求的表述 ## 核心原则 1. **永远提供选项** — 每个问题给出 6 个左右选项，用户直接选，不需要凭空想 2. **最后加"其他"** — 用户有额外需求可直接描述 3. **不直接动手** — 问清楚之前不动手做 4. **输出结构化文档** — 最终形成可执行的需求清单 ## 行业模板 ### 零售 / 电商 **卖什么？** - 实物商品（服装/数码/食品...） - 虚拟商品（课程/电子书/会员...） - 服务预约（摄影/家教/家政...） - 线下体验（餐饮/娱乐/活动...） - 二手交易 - 其他 **商业模式？** - 自有品牌/库存 - 平台一件代发 - C2C 个人交易 - 订阅制（定期购/会员盒...） - 团购/拼单 - 其他 **需要哪些功能？（可多选）** - 商品展示 + 详情页 - 购物车 + 结算 - 在线支付 - 物流追踪 - 会员体系 + 积分 - 评论 + 评分 - 优惠券/满减/活动 - 数据统计后台 - 其他 **客单价范围？** - < ¥100 - ¥100 ~ ¥500 - ¥500 ~ ¥2000 - ¥2000 ~ ¥10000 - > ¥10000 - 其他 **是否需要 APP？** - 只需要网页 - 只需要小程序 - 网页 + 小程序 - 网页 + APP - 三端都要 - 其他 **有没有参考产品？** - 有明确参考（请描述） - 有大概方向（请描述） - 没有，从零开始 - 其他 --- ### 餐饮 / 食品 **主要业务？** - 纯堂食 - 纯外卖 - 堂食 + 外卖 - 到店自取 - 预制菜/食材配送 - 其他 **是否需要预约/订座？** - 需要完整预约系统 - 简单预留联系方式即可 - 不需要 - 可以但不强求 - 其他 **菜单更新频率？** - 固定菜单，很少变动 - 定期更新（每周/每月） - 季节性调整 - 需要动态上下架 - 其他 **是否需要接外卖平台？** - 需要自动同步美团/饿了么 - 需要独立外卖系统 - 不需要外卖功能 - 其他 **是否需要会员/积分？** - 需要完整会员体系 - 简单积分就行 - 不需要 - 其他 **堂食场景？** - 快餐/简餐（点餐快） - 正餐/聚餐（点餐慢） - 自助/buffet - 预约制私房菜 - 其他 --- ### 工具 / SaaS / 效率应用 **主要用户？** - 个人用户 - 小团队（2-10人） - 中型企业（10-100人） - 大型企业（100+人） - 个人 + 企业混合 - 其他 **是否需要多人协作？** - 只需要我自己用 - 小团队协作（共享/权限控制） - 需要完整企业权限体系 - 公开分享给任何人 - 其他 **收费模式？** - 免费 - 订阅制（月/年费） - 按量付费（用量计费） - 买断制（一次性付费） - 免费 + 付费高级功能 - 其他 **核心功能是什么？（可多选）** - 数据管理/记录 - 任务/项目管理 - 自动化工作流 - 协作/沟通 - 数据分析/报表 - 文件/文档管理 - 提醒/通知 - 其他 **需不需要开放 API？** - 需要给其他工具对接 - 需要插件/扩展 - 纯内部使用不需要 - 其他 **是否需要移动端？** - 只需要网页端 - 网页 + 手机 APP - 网页 + 微信小程序 - 三端都要 - 其他 --- ### 内容 / 社区 / 媒体 **内容形式？** - 图文文章 - 视频内容 - 短视频/直播 - 音频/播客 - UGC 用户生成 - 其他 **主要目的？** - 品牌展示/引流 - 内容付费/会员 - 社区互动 - 带货变现 - 知识教育 - 其他 **需不需要用户系统？** - 需要完整用户注册/登录 - 游客可浏览 - 微信授权即可 - 其他 **是否需要评论区/互动？** - 需要完整评论体系 - 简单互动即可 - 不需要 - 其他 **变现方式？** - 广告 - 付费会员 - 带货佣金 - 打赏/赞助 - 暂时不考虑变现 - 其他 **是否需要 CMS 后台？** - 需要方便发布/管理内容 - 固定页面，不需要经常更新 - 其他 --- ### 企业 / B2B / 管理后台 **核心业务场景？** - 客户管理（CRM） - 项目管理 - 人事/HR - 财务/报销 - 供应链/库存 - 其他 **使用人数？** - < 10人 - 10-50人 - 50-200人 - 200-1000人 - 1000+人 - 其他 **是否需要审批流程？** - 简单审批（1-2级） - 复杂多级审批 - 不需要审批 - 其他 **要不要接现有系统？** - 需要对接 ERP - 需要对接财务软件 - 需要对接微信/钉钉 - 独立系统不需对接 - 其他 **权限要求？** - 简单两级（管理员/员工） - 部门/角色分级 - 数据权限隔离（各看各的） - 其他 **是否需要 APP？** - 只需要网页后台 - 需要员工移动端 APP - 需要管理层大屏/报表 - 其他 --- ## 输出格式 当用户完成所有问题后，输出结构化需求文档： ```markdown # [项目名称] 需求文档 > 探索时间：YYYY-MM-DD ## 1. 基本信息 - 行业类型： - 项目定位： - 目标用户： ## 2. 核心功能（必须有） - [ ] 功能 A - [ ] 功能 B ## 3. 扩展功能（后期加） - [ ] 功能 C - [ ] 功能 D ## 4. 技术建议 - 推荐架构： - 技术栈建议： - 平台建议： ## 5. 优先级说明 - P0（上线前必须有）： - P1（重要但可后期）： - P2（锦上添花）： ## 6. 待确认项 - 风险点 A： - 风险点 B： ## 7. 用户补充需求 （用户自行描述的内容） ``` ## 流程 1. 识别用户想要做的产品类型 2. 选择对应行业模板 3. 逐个问题提问（每次 1-3 个，避免信息过载） 4. 用户回答后记录，答完进入下一个问题块 5. 所有问题答完，输出完整需求文档 6. 询问用户是否满意，或需要补充 ## 注意事项 - 每次提问不超过 3 个问题，超过拆成多轮 - 遇到没有覆盖的行业，用通用模板 + 自由描述补充 - 全程态度专业，像一个资深产品经理在引导 - 不确定时优先给选项而不是开放式提问


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jarvis563/percept-voice-cmd (version 1.0.0)

# percept-voice-cmd Voice command detection and action execution for OpenClaw agents. ## What it does Detects wake words in ambient speech and routes voice commands to your OpenClaw agent for execution. Supports email, text, reminders, search, calendar, notes, and custom commands. ## When to use - User says a wake word ("Hey Jarvis", "take notes", or custom) - User wants hands-free control of their agent - User asks to set up voice commands or wake words ## Requirements - **percept-listen** skill installed and running - **OpenClaw agent** accessible via CLI ## Supported actions | Action | Example | |--------|---------| | Email | "Hey Jarvis, email Rob saying the report is ready" | | Text | "Hey Jarvis, text David that I'm running late" | | Reminder | "Hey Jarvis, remind me in 30 minutes to call the dentist" | | Search | "Hey Jarvis, look up the weather in San Francisco" | | Calendar | "Hey Jarvis, what's on my calendar today?" | | Note | "Hey Jarvis, take a note that the server password changed" | | General | "Hey Jarvis, [anything]" → forwarded to OpenClaw | ## Wake word configuration Default wake words: `hey jarvis`, `take notes`, `send an email` Configure via Percept dashboard (port 8960) → Settings → Wake Words, or directly in the database. ## How it works 1. Percept buffers incoming transcript segments 2. Wake word detected → extends buffer by 5 seconds for full command capture 3. 10-second continuation window after wake word (catches follow-up without repeating wake word) 4. Two-tier intent parsing: fast regex first, LLM fallback for complex commands 5. Contact resolution from address book (`percept/data/contacts.json`) 6. Command dispatched to OpenClaw CLI for execution ## Speaker authorization Only approved speakers can trigger voice commands. Configure in: - `percept/data/speakers.json` — map speaker IDs to names - Dashboard → Settings → Speakers → toggle approved/owner Unapproved speakers are logged but commands are not executed. ## Links - **GitHub:** https://github.com/GetPercept/percept


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