OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: airoom-ai/tavily-search-up (version 1.1.0)

--- name: tavily-insight description: 增强型 AI 搜索与深度洞察引擎。除了搜索，还能进行情绪分析和情报汇总。 homepage: https://tavily.com metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🧠","requires":{"bins":["node"],"env":["TAVILY_API_KEY"]},"primaryEnv":"TAVILY_API_KEY"}} --- # Tavily Insight Engine (洞察引擎) 这是对标准 Tavily 搜索的创意升级，专为需要“深度理解”而不仅仅是“数据搬运”的 AI 代理设计。 ## 1. 基础搜索 (Search) ```bash node {baseDir}/scripts/search.mjs "量子计算的商业化进展" --deep ``` ## 2. 互联网情绪风向标 (Vibe Check) 🆕 分析当前互联网对某个话题的“体感温度”。 ```bash node {baseDir}/scripts/vibe.mjs "Apple Vision Pro" ``` ## 3. 任务简报 (Mission Brief) 🆕 将长网页转化为结构化的情报简报，自动识别关键角色和影响。 ```bash node {baseDir}/scripts/brief.mjs "https://example.com/tech-news" ``` ## 选项说明 - `-n <count>`: 结果数量 (默认 5) - `--deep`: 开启深度研究模式 - `--topic <news|general>`: 搜索类别 - `--days <n>`: 搜索最近 n 天的新闻 > **注意**: 必须在环境变量中配置 `TAVILY_API_KEY`。


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Skill: mingo-318/jiugong-feixing (version 1.0.0)

--- name: jiugong-feixing description: 九宫飞星理气风水，根据流年/流月/流日推算九星位置，判断方位吉凶 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧭", "requires": { "bins": ["python3"] } } } --- 你是"九宫飞星"风水专家。九宫飞星是理气派风水的核心，根据五行八卦九星飞布，判断方位吉凶。 # 核心概念 ## 九星 | 数字 | 星名 | 五行 | 颜色 | 性质 | |------|------|------|------|------| | 一 | 贪狼 | 水 | 白 | 吉 | | 二 | 巨门 | 土 | 黑 | 凶 | | 三 | 禄存 | 木 | 碧 | 凶 | | 四 | 文曲 | 木 | 绿 | 吉 | | 五 | 廉贞 | 土 | 黄 | 凶 | | 六 | 武曲 | 金 | 白 | 吉 | | 七 | 破军 | 金 | 赤 | 凶 | | 八 | 左辅 | 土 | 白 | 吉 | | 九 | 右弼 | 火 | 紫 | 吉 | ## 飞星原理 - 每年有一颗星入中宫 - 其他八星按洛书顺序飞布九宫 - 2004-2023年：八白左辅入中宫 - 2024年起：九紫右弼入中宫 ## 当令与失令 - 当令星（入中宫之年对应的星）：最旺 - 退运星：失令，凶 - 生气星：次吉 - 旺气方：桃花位、文昌位 # 调用方式 ```bash python3 "{baseDir}/feixing.py" year # 流年九宫飞星 python3 "{baseDir}/feixing.py" month # 流月九宫飞星 python3 "{baseDir}/feixing.py" today # 今日九宫飞星 python3 "{baseDir}/feixing.py" 2026 # 指定年份 python3 "{baseDir}/feixing.py" 2026 3 # 指定年月 ``` # 输出格式 ``` 🧭 2026年九宫飞星 【年星入中】：九紫右弼（火） 【坤宫】（西南）：五黄廉贞 - 凶方位 【震宫】（东）：七赤破军 - 退运凶星 【财位】东南（八白左辅）| 【文昌位】正北（一白贪狼） 【桃花位】正西（六白武曲）| 【太岁方】东北 【方位吉凶】 🟢 东南：八白左辅 - 旺财吉位 🟡 正南：九紫右弼 - 喜庆吉位 🔴 中宫：五黄廉贞 - 凶星方位 🔴 西南：二黑巨门 - 病符凶位 --- ※ 风水仅供参考 ※ ```


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Skill: bestisblessed/youtube-download (version 1.0.4)

--- name: download description: Downloads YouTube videos to ~/Downloads. Use when user wants to download a YouTube video to their machine. metadata: {"openclaw": {"emoji": "⬇️", "requires": {"bins": ["yt-dlp"]}, "install": [{"id": "brew", "kind": "brew", "formula": "yt-dlp", "bins": ["yt-dlp"], "label": "Install yt-dlp (brew)"}], "user-invocable": true}} --- # Download Downloads YouTube videos to your ~/Downloads folder using yt-dlp. ## What it does - Takes a YouTube URL as input - Downloads the best available quality (video + audio merged to MP4) - Saves to ~/Downloads with the video title as filename ## Usage ```bash {baseDir}/download.sh "https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" ``` Or just give me the URL and I'll run it for you. ## Requirements - yt-dlp must be installed: `brew install yt-dlp` - On first run, if yt-dlp is missing, the skill will prompt you to install it


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Skill: wondershare-boop/mediaio-image-to-video-api (version 1.0.0)

````skill --- name: mediaio-image-to-video-api description: "Animate images into videos using AI via Media.io OpenAPI. Transform any static image into a dynamic AI video with realistic motion." metadata: {"mediaio": {"emoji": "", "requires": {"env": ["API_KEY"]}, "priority": "P0", "core_goal_keywords": ["image-to-video"], "trigger_keywords": ["image to video", "image-to-video API", "animate image", "photo to video"]}, "publisher": "Community Maintainer", "source": "https://platform.media.io/docs/"} --- # Image to Video API ## Overview This skill focuses on image-to-video generation via Media.io OpenAPI. It includes only common APIs (`Credits`, `Task Result`) and one image-to-video model API for this skill. ## Core Trigger Keywords image to video, image-to-video API, animate image, photo to video ## Core Goal Keywords image-to-video ## Environment Variable - `API_KEY` (required): Media.io OpenAPI key used as `X-API-KEY`. ## Available APIs - `Credits` (`user-credits`) - `Task Result` (`generation-result`) - `Vidu Q3` (`i2v-vidu-q3`) ````


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Skill: jackfeng0614-prog/local-vector-store (version 1.0.0)

--- name: local-vector-store description: Implements semantic search using local vector embeddings for knowledge base indexing and similarity matching. Use when you need to search documents by meaning rather than keywords, or build a searchable knowledge base. --- # Local Vector Store A lightweight semantic search engine that indexes documents as vectors and enables similarity-based retrieval without external APIs. ## Features - Document indexing with vector embeddings - Semantic similarity search - Local storage (no external dependencies) - Batch indexing support - Configurable embedding dimensions - Cosine similarity matching ## Usage ```javascript const vectorStore = require('./local-vector-store'); // Initialize store const store = await vectorStore.create({ dimension: 384, storePath: '/tmp/vector-store' }); // Index documents await store.index({ id: 'doc1', content: 'Machine learning is a subset of artificial intelligence', metadata: { source: 'wiki' } }); // Search by semantic similarity const results = await store.search({ query: 'AI and deep learning', topK: 5, threshold: 0.7 }); // Batch operations await store.indexBatch([ { id: 'doc2', content: 'Neural networks process data' }, { id: 'doc3', content: 'Algorithms solve computational problems' } ]); ``` ## Configuration Set environment variables: - `VECTOR_DIMENSION`: Embedding dimension (default: 384) - `STORE_PATH`: Local storage directory (default: /tmp/vector-store) - `SIMILARITY_THRESHOLD`: Minimum similarity score (default: 0.5) ## Output Format ```json { "query": "semantic search", "results": [ { "id": "doc1", "content": "...", "similarity": 0.92, "metadata": {} } ], "searchTime": 45 } ```


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Skill: huangjingzhi07/daily-reminder (version 1.0.0)

--- name: daily-reminder version: 1.0.0 description: 每日提醒、倒计时、纪念日管理工具 author: 黄豆豆 tags: [提醒, 工具, 日程管理] --- # daily-reminder - 每日提醒技能 定时提醒、倒计时、纪念日管理工具。 ## 功能列表 1. **定时提醒** - 设置每天/每周固定时间的提醒 2. **倒计时** - 设定目标日期，显示倒计时天数 3. **纪念日** - 记录重要日期，提前提醒 ## 触发关键词 - 提醒、设置提醒 - 倒计时 - 纪念日 - 查看提醒、我的提醒 ## 数据存储 - reminders.json - 定时提醒 - countdowns.json - 倒计时 - anniversaries.json - 纪念日 ## 使用示例 - "明天上午9点提醒我开会" - "倒计时到2026年春节" - "2026年3月15日是女朋友生日" - "查看我的提醒"

path: package.json
content: {
  "name": "daily-reminder",
  "version": "1.0.0",
  "description": "每日提醒、倒计时、纪念日管理工具",
  "main": "index.js",
  "author": "黄豆豆",
  "license": "MIT",
  "keywords": ["提醒", "工具", "日程管理"]
}


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Skill: cle87937-code/trading-monitor (version 1.2.0)

--- name: trading-monitor description: 盘中股票盯盘定时任务管理。创建、配置和管理A股交易时段的自动分析任务，包括定时行情播报、深度分析、收盘前最终分析。使用场景：设置盯盘、调整分析频率、查看任务状态、停止/启动任务。触发词：盯盘、设置分析、开盘监控、调整频率、盯盘任务。 --- # 盘中股票盯盘系统 自动化A股交易时段的定时分析任务，通过 OpenClaw Cron 系统驱动。 ## 快速开始 ### 一键部署（推荐） 运行部署脚本，按提示输入参数： ```powershell powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\setup.ps1 -Channel feishu -Target "ou_你的ID" ``` 高级参数： ```powershell # 深度分析 + 开盘前准备 .\scripts\setup.ps1 -Channel feishu -Target "ou_xxx" -AnalysisDepth full -IncludePreMarket # 每5分钟高频盯盘 .\scripts\setup.ps1 -Channel feishu -Target "ou_xxx" -Interval 5 # 低频监控（省token） .\scripts\setup.ps1 -Channel feishu -Target "ou_xxx" -Interval 30 -AnalysisDepth basic ``` ### 管理任务 ```powershell # 查看所有任务状态 powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\manage.ps1 list # 查看系统配置 .\scripts\manage.ps1 status # 手动触发测试 .\scripts\manage.ps1 test # 停止所有任务 .\scripts\manage.ps1 stop ``` ### 手动创建 参考下方"任务类型"和 `references\config-guide.md`，用 `openclaw cron create` 命令手动创建。 ## 任务类型 ### 1. 盘中定时分析（每N分钟） 交易时段内每N分钟自动分析持仓+大盘+新闻+操作建议。 ``` openclaw cron create --name "盘中盯盘" --cron "*/15 9-15 * * 1-5" --tz "Asia/Shanghai" --session isolated --wake now --message "你是水水琪，独立操盘手。执行：1.查询持仓股票行情 2.查询大盘指数 3.搜索今日A股重要新闻 4.分析板块轮动和主线 5.评估持仓并给出操作建议 6.发送报告给方休（股票带代码）" --timeout-seconds 300 --announce --channel <频道> --to <目标ID> ``` ### 2. 收盘前最终分析（14:53） 集合竞价前4分钟触发，给操作留时间。 ``` openclaw cron create --name "收盘前分析" --cron "53 14 * * 1-5" --tz "Asia/Shanghai" --session isolated --wake now --message "最终分析：1.查询持仓最终行情 2.大盘收盘预判 3.评估集合竞价操作 4.给出明确指令（买/卖/不动）5.发送报告" --timeout-seconds 300 --announce --channel <频道> --to <目标ID> ``` ### 3. 开盘前准备（8:30） 每日开盘前选股分析。 ``` openclaw cron create --name "开盘前分析" --cron "30 8 * * 1-5" --tz "Asia/Shanghai" --session isolated --wake now --message "开盘前分析：1.搜索overnight重要新闻 2.检查持仓状态 3.预判今日主线 4.制定操作计划 5.发送报告" --timeout-seconds 300 --announce --channel <频道> --to <目标ID> ``` ## 管理命令 ```powershell # 查看所有任务 openclaw cron list # 停用任务（按名称模糊匹配） openclaw cron list --json | findstr "任务名" # 删除任务 openclaw cron delete <任务ID> # 手动触发测试 openclaw cron trigger <任务ID> ``` ## 配置参数 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--cron` | Cron表达式 | `*/15 9-15 * * 1-5` | | `--channel` | 推送渠道 | `feishu` | | `--to` | 推送目标ID | 需填写 | | `--timeout-seconds` | 超时时间 | `300` | | `--session` | 会话模式 | `isolated` | | `--message` | 分析指令 | 见上方模板 | ## 常用频率 - `*/5 9-15 * * 1-5` — 每5分钟（高频盯盘） - `*/15 9-15 * * 1-5` — 每15分钟（推荐） - `*/30 9-15 * * 1-5` — 每30分钟（低频） - `0 9,10,11,13,14 * * 1-5` — 每小时整点 - `53 14 * * 1-5` — 每日14:53（收盘前） ## 注意事项 - Cron表达式 `1-5` = 周一到周五，周末自动跳过 - `--session isolated` 让每次分析在独立会话运行，不污染主对话 - `--announce` 确保分析结果推送到指定渠道 - 超时建议300秒（分析需要调用多个工具） - 收盘前分析设在14:53，给集合竞价（14:57-15:00）留4分钟决策时间 ## 常见问题 ### 任务报错 "exec denied: allowlist miss" 原因：`tools.exec.security` 设为 `allowlist` 但 `paths` 为空。 修复：`openclaw config set tools.exec.security full` 后重启 gateway。 ### 任务报错但 exec 正常 检查是否是超时（默认30秒太短），用 `--timeout-seconds 300`。


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Skill: kelevis/document-summary (version 1.1.1)

--- # 核心元数据（OpenClaw 识别的关键，必须有！） name: document-summary slug: document-summary description: Summarizes technical documents into structured markdown. version: 1.0.2 author: kelevis tags: ["document", "summary", "markdown", "technical"] metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📝"}} --- # Document Summary 📝 ## Description Summarizes technical documents into structured markdown. ## Invocation This skill activates when the user intent matches: - summarize - summary - analyze document - extract key points ## Inputs - content (string, required) The document text to analyze. ## Behavior You are a professional technical analyst. When invoked: 1. Read the provided content. 2. Produce output in Markdown format. 3. Structure output as: - ## Summary (Max 5 lines) - ## Key Points (Bullet list) - ## Risks (Potential risks or concerns) ## Output Format Return valid Markdown only.


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Skill: alex-gh-lao/printhelloworld (version 1.0.0)

--- name: print_hello_world_multi description: 生成各编程语言的 Hello World 示例程序 --- 你是一个多语言示例代码生成助手。 目标：根据用户指定的编程语言，输出一个最小可运行的 `print hello world` 示例。 输出规则： 1. 默认输出纯代码，不要额外解释。 2. 代码块必须带语言标识（例如 `python`、`javascript`、`go`）。 3. 如果用户未指定语言，先给出可选语言列表并让用户选择。 4. 如果用户指定了多个语言，按语言分别给出对应代码块。 5. 优先使用各语言最常见、最基础的语法写法。 支持语言示例： - Python - JavaScript (Node.js) - TypeScript - Java - Go - C - C++ - C# - Rust - PHP - Ruby - Kotlin - Swift - Bash - PowerShell 示例： - 用户：用 Go 打印 hello world - 输出： ```go package main import "fmt" func main() { fmt.Println("Hello, world!") } ```


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Skill: xiucheng/xiucheng-self-improving-agent (version 1.0.0)

--- name: self-improving-agent description: Self-improving agent system that analyzes conversation quality, identifies improvement opportunities, and continuously optimizes response strategies. version: "1.0.0" author: xiucheng type: skill tags: [self-improvement, learning, optimization, reflection, growth] homepage: https://github.com/xiucheng/self-improving-agent license: MIT --- # Self-Improving Agent An intelligent self-improvement system for OpenClaw agents that analyzes conversation quality and continuously optimizes performance. ## Features - 📊 **Quality Analysis**: Evaluates conversation effectiveness - 🎯 **Improvement Tracking**: Identifies areas for enhancement - 📝 **Learning Log**: Records insights and lessons learned - 📈 **Weekly Reports**: Generates improvement summaries - 🔄 **Strategy Optimization**: Adapts response patterns over time ## Installation ```bash clawhub install self-improving-agent ``` ## Usage ### Automatic Analysis The skill automatically analyzes conversations after each session. ### Manual Improvement Logging ```python from self_improving import SelfImprovingAgent sia = SelfImprovingAgent() sia.log_improvement("Need to be more concise in technical explanations") ``` ### Generate Weekly Report ```python report = sia.generate_weekly_report() print(report) ``` ## Configuration | Setting | Default | Description | |---------|---------|-------------| | improvement_log | ./improvement_log.md | Learning log file | | soul_file | ./SOUL.md | Personality anchor file | | auto_analyze | true | Auto-analyze conversations | ## Integration Works best with: - `memory-manager`: For tracking improvement history - Custom agent personalities (SOUL.md) ## License MIT License - Help agents get better every day!

path: skill.yaml
content: name: self-improving-agent
description: Self-improving agent system for continuous optimization
version: "1.0.0"
author: xiucheng
type: skill
tags:
  - self-improvement
  - learning
  - optimization
license: MIT


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yangjinghua0127/skill-create-cn (version 1.0.1)

--- name: create-skill description: "在需要新建或优化技能、判断复用还是重建、并生成最小可用技能文件时使用。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎨" } } --- # Skill: 技能创建向导 (create-skill) 用于高效创建或优化技能，优先避免重复建设，并保持产物最小可用。 ## 何时使用 - 需要创建新技能（如“创建技能”“新建 skill”“写 SKILL.md”） - 需要优化已有技能（结构混乱、触发词不清、描述不聚焦） - 不确定应“扩展已有技能”还是“全新创建” - 需要最小可用产物（默认仅 `SKILL.md`，必要时再加脚本） ## 常见触发词 - 创建技能 - 新建技能 - create-skill - skill create - 优化技能 - 重写 SKILL.md - 复用已有技能 ## 执行清单 1. **搜索相似技能** - 基于关键词查找同类能力，避免重复造轮子。 - 给出候选技能和复用点（可继承的触发词、结构、示例）。 2. **选择创建策略** - `扩展已有技能`：已有技能覆盖 60% 以上需求时优先使用。 - `全新创建`：现有技能不匹配核心场景时使用。 - `取消创建`：若已有技能可直接满足需求，则停止创建并给出使用指引。 3. **收集最小必要信息** - 技能名（`name`，小写连字符） - 场景描述（`description`，只写“何时使用”） - 触发词（3-8 个） - 输出目标（仅文档 / 文档+脚本） 4. **生成文件** - 生成区域：skill只在 工作目录/skills 下生成 - 默认生成：`SKILL.md` - 仅当确有必要时再生成 `*.js` 或 `*.sh` - 如使用脚本并需要依赖，再补 `package.json` 5. **输出后续建议** - 提供如何验证触发效果 - 提供如何继续迭代（补示例、补反例、补边界） ## 输出标准 - **优先精简**：默认只产出 `SKILL.md` - **描述聚焦**：`description` 仅描述触发条件，不写执行流程 - **结构清晰**：至少包含“何时使用 / 执行清单 / 输出标准” - **可复用**：优先复用已有技能，而非重复创建 - **可验证**：提供最少 1 组触发词验证方式 ## 最佳实践 - 先搜索后创建，避免功能重叠 - 优先扩展，再考虑新建 - 文档先行，脚本后置 - 触发词要覆盖同义表达 - 每次改动后做一次触发验证 ### OpenClaw YAML Frontmatter 规范 每个技能建议包含标准 YAML frontmatter： ```yaml --- name: skill-name description: "在......场景下使用" homepage: https://example.com (可选) metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎨", "requires": { "bins": ["node"] } } } --- ``` **核心字段**： - `name`: 技能名称（小写，用连字符连接） - `description`: 使用场景描述（建议 50 字以内） - `homepage`: 相关主页URL（可选） - `metadata.openclaw`: OpenClaw元数据 - `emoji`: 技能表情符号（如🎨、📊、⚡等） - `requires`: 依赖要求 - `bins`: 需要的二进制文件（如`node`、`bash`、`curl`） - `node_modules`: 需要的npm包 - `env`: 需要的环境变量 **示例**： - 文档指导型：`metadata: { "openclaw": { "emoji": "📚" } }` - Node.js技能：`metadata: { "openclaw": { "emoji": "⚡", "requires": { "bins": ["node"] } } }` - Shell技能：`metadata: { "openclaw": { "emoji": "🐚", "requires": { "bins": ["bash"] } } }` ## 快速自检 - `name` 是否为小写连字符格式 - `description` 是否只描述“何时使用” - 是否已提供 3-8 个触发词 - 是否默认只生成了 `SKILL.md` - 是否明确说明何时需要脚本文件


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gwyang7/retail-store-poscore-baseline-analysis (version 1.0.0)

--- name: retail-store-poscore-baseline-analysis description: | 门店历史基线分析工具。基于Agent API数据库视图，提供多周期基线+四分位分析。 核心能力： 1. 多周期基线（13周/季度、26周/半年、52周/全年、12个月） 2. 多维度分组（按星期几分组、自然周、自然月） 3. 四分位分析（P25/P50/P75，识别异常区间） 4. 基线类型（weekday按星期几分组、week自然周、month自然月） 5. 数据质量检查（最小样本数要求） 数据源：v_gmv_daily_by_store、v_gmv_weekly_by_store、v_gmv_monthly_by_store 触发条件： - 用户需要基线对比（如"和历史比怎么样"） - 用户分析周期规律（如"周一通常卖多少"） - 用户识别异常（如"今天的业绩正常吗"） --- # 历史基线分析 Skill ## 技能名称 `store-poscore-baseline-analysis` ## 版本 v1.0 ## 功能描述 基于Agent API（数据库视图），提供多周期基线+四分位分析。 ## 数据源 - `v_gmv_daily_by_store`（日粒度） - `v_gmv_weekly_by_store`（周粒度） - `v_gmv_monthly_by_store`（月粒度） ## 核心能力 ### 1. 基线类型 - **WEEKDAY** (`weekday`) - 按星期几分组（周一、周二...） - **WEEK** (`week`) - 自然周（周一至周日） - **MONTH** (`month`) - 自然月（每月1日到最后1日） ### 2. 基线周期 - **P13W** (`13w`) - 13周（季度） - **P26W** (`26w`) - 26周（半年） - **P52W** (`52w`) - 52周（全年） - **P12M** (`12m`) - 12个月 ### 3. 四分位分析 - P25（第25百分位） - P50（中位数） - P75（第75百分位） - 识别异常区间 ### 4. 最小样本要求 - weekday: 至少6个样本 - week: 至少6周 - month: 至少6个月 ## 使用示例 ```python from analyze import analyze_baseline, BaselineType, BaselinePeriod # 分析门店历史基线 result = analyze_baseline( store_id="416759_1714379448487", baseline_type=BaselineType.WEEKDAY, baseline_period=BaselinePeriod.P13W, end_date="2026-03-25" ) ``` ## 版本 v1.0.0 - 多周期基线、四分位分析


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: toan203/osv-ui (version 1.0.1)

--- name: osv-ui description: Security auditing skill for scanning CVE vulnerabilities across npm, Python, Go, and Rust projects using osv-ui. Opens a visual browser dashboard for human review, then applies fixes with explicit confirmation. version: 1.0.0 author: toan203 homepage: https://github.com/toan203/osv-ui tags: [security, cve, vulnerability, npm, python, go, rust, audit, dependabot] tools: [bash, computer] --- # osv-ui — CVE Audit Skill Use this skill whenever the user asks to: - Audit, scan, or check dependencies for vulnerabilities or CVEs - Find security issues in their npm, Python, Go, or Rust project - Get a visual security report or dashboard - Fix or upgrade vulnerable packages - Replace or complement `npm audit`, `pip-audit`, Snyk, or Dependabot ## When to activate Activate when the user mentions any of: - "audit", "scan", "CVE", "vulnerability", "security", "dependabot", "snyk" - "check my packages", "upgrade guide", "fix vulnerabilities" - "npm audit", "pip-audit", "cargo audit", "govulncheck" - "is my project secure?", "any known issues in my deps?" ## Workflow ### 1 — Scan ```bash # Single service npx osv-ui --no-open --json ./osv-report.json # Multiple services npx osv-ui ./frontend ./api ./worker --no-open --json ./osv-report.json # Auto-discover npx osv-ui --discover --no-open --json ./osv-report.json ``` ### 2 — Present summary Parse `osv-report.json` and show: ``` 📊 [project]: [N] packages · 🔴 Critical: N · 🟠 High: N · 🟡 Moderate: N · 🔵 Low: N · Risk: N/100 Top CVEs: [list top 5 by severity with fix version] ``` ### 3 — Always offer the visual dashboard > "Want to review in a visual dashboard before I apply any fixes?" ```bash npx osv-ui [same paths] # Opens http://localhost:2003 ``` ### 4 — Show fix commands, get confirmation Show what will change. NEVER apply without explicit user "yes". ```bash npm install axios@0.30.3 # fixes 4 CVEs npm install lodash@4.17.23 # fixes 3 CVEs ``` ### 5 — Apply and verify ```bash # Apply fixes npm install [package@version] # Re-scan to confirm npx osv-ui --no-open --json ./osv-report-after.json ``` ## Notes - Never apply fixes silently — always confirm first - Prefer dashboard for 10+ CVEs - Alpha/beta/canary versions are never suggested as fix targets - Add `--offline` if OSV.dev is unreachable ## Quick reference ```bash npx osv-ui # scan current dir npx osv-ui ./frontend ./api # multi-service npx osv-ui --discover # auto-detect npx osv-ui --json=report.json --no-open # export JSON npx osv-ui --html=report.html --no-open # export HTML ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: misso0513/trade-analyzer (version 1.0.0)

--- name: trade-analyzer version: 1.0.0 description: 交易策略分析专家 - 深度解析交割单和交易复盘数据，提供胜率、盈亏比、策略一致性评估及改进建议。支持 CSV、Excel、文本格式输入，输出专业 Markdown 报告。 metadata: emoji: 📊 author: OpenClaw tags: [trading, analysis, report, finance] --- # Trade Analyzer - 交易策略分析专家 深度解析交易记录，发现你的交易优势与盲点。 ## 功能概述 - **多格式支持**：CSV、Excel (.xlsx)、文本格式自动识别 - **核心指标**：胜率、盈亏比、平均收益、最大回撤、夏普比率 - **策略评估**：交易一致性、纪律性评分、风格识别 - **智能建议**：基于数据模式的个性化改进方案 - **专业报告**：Markdown 格式，含 ASCII 可视化图表 ## 触发场景 1. 用户上传交易记录文件（CSV/Excel/文本） 2. 用户说"分析我的交易记录" 3. 用户要求"帮我复盘交割单" 4. 用户想"评估交易策略" ## 输入格式支持 ### CSV 格式 ```csv 日期,股票,买入价,卖出价,收益率,策略 2024-01-01,贵州茅台,1000,1100,10%,价值投资 ``` ### Excel 格式 - 支持 .xlsx 文件 - 自动识别常见列名（日期、股票、收益、策略等） - 支持多 Sheet（分析第一个数据 Sheet） ### 文本格式 ``` 4月30日,全筑股份,打板,5月7日,涨停炸板,20% 5月6日,川润股份,打板,5月7日,开盘跳水,4% ``` ## 分析维度 ### 1. 基础统计 - 总交易次数 - 胜率（盈利次数/总次数） - 平均盈利 / 平均亏损 - 盈亏比 - 总收益率 - 最大单笔盈利/亏损 ### 2. 风险指标 - 最大回撤 - 收益波动率 - 夏普比率（简化版） - 连续亏损次数 ### 3. 策略一致性 - 买入方式一致性 - 卖出纪律评分 - 仓位管理评估 - 交易频率稳定性 ### 4. 行为分析 - 盈利时持仓周期 - 亏损时持仓周期 - 最佳交易时段 - 常见错误模式 ## 输出报告结构 ``` 📊 交易策略分析报告 一、核心数据概览 二、胜率与盈亏比分析 三、风险指标评估 四、策略一致性评分 五、交易行为画像 六、改进建议与行动计划 七、数据附录 ``` ## 使用流程 1. **用户上传文件** → 自动检测格式 2. **数据解析** → 提取关键字段 3. **统计分析** → 计算各项指标 4. **模式识别** → 发现交易规律 5. **生成报告** → Markdown 格式输出 ## 依赖 - Python csv 模块（内置） - openpyxl（Excel 支持，通过 document-pro 技能） - 纯 Python 计算（无需 pandas） ## 限制 - 不支持 PDF 截图（需 OCR，后续版本考虑） - 单次分析建议 <1000 条交易记录 - 需要明确的列名（支持智能映射） ## 示例 ``` 用户：分析这个交易记录 [上传 CSV] 系统： 📊 交易策略分析报告 =================== 【核心数据】 总交易次数：49 笔 胜率：73.5% ⭐ 优秀 盈亏比：1.53 : 1 总收益率：+180% 【策略一致性评分】85/100 ✅ 买入方式统一：100% 打板 ✅ 止损纪律严格：平均止损 -6.4% ⚠️ 卖点偏早：存在卖飞现象 【改进建议】 1. 引入"龙头持股机制"，减少卖飞 2. 加仓机制：确认龙头后加仓 3. 空仓机制：连续亏损 3 笔后强制休息 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 52yuanchangxing/skill-example-synthesizer (version 1.0.0)

--- name: skill-example-synthesizer version: 1.0.0 description: "为 Skill 生成高质量正例、反例和边界例，提升路由与可理解性。；use for skills, examples, routing workflows；do not use for 只给笼统例子, 忽视误触发场景." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/skill-example-synthesizer tags: [skills, examples, routing, quality] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🧱","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # Skill 示例合成器 ## 你是什么 你是“Skill 示例合成器”这个独立 Skill，负责：为 Skill 生成高质量正例、反例和边界例，提升路由与可理解性。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 给这个 skill 生成更好的 examples - 覆盖正例和反例 - 输入通常包含：skill 描述、输入类型、禁用场景 - 优先产出：正例、反例、维护提示 ### 不适合使用的情况 - 不要只给笼统例子 - 不要忽视误触发场景 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 正例 - 反例 - 边界例 - 常见误触发 - 文档放置建议 - 维护提示 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 适合作为 README 和 SKILL.md 配套内容。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。


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