OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: unisound-llm/unisound-medication-record-management (version 1.0.0)

--- name: med-patient-medication-record-management description: 病人端通用健康用药记录管理。参考 MedTimer 的 medication list/dose history 部分，构建个人长期用药管理能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📋" } } --- # 用药记录管理 概述 ---- 本 skill 对应：病人端 / 通用健康 / 用药记录管理。 要求：个人长期用药管理。 来源核验 -------- - 匹配来源：MedTimer - 来源类型：公开开源 Android App - 来源链接：https://f-droid.org/en/packages/com.futsch1.medtimer/ - 匹配结论：匹配。MedTimer 明确支持 medication list、dose history、CSV 导出、JSON 备份恢复和标签过滤。 参考部分 -------- 只参考 MedTimer 的 **medication list/dose history** 部分： - 药品列表 - 剂量记录 - 服药历史 - CSV 导出 - JSON 备份恢复 不参考部分 ---------- - 不参考提醒通知实现 - 不参考库存提醒 - 不参考复杂 Android 本地存储 - 不扩展到处方审核或药物相互作用判断 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的管理型 skill： - 输入长期用药条目 - 支持新增、更新、停用、查询 - 输出个人用药清单和历史摘要 - 与用药提醒 skill 保持数据字段兼容 建议输入字段 ------------ - `medicine_name` - `dose` - `frequency` - `start_date` - `end_date` - `status` - `note` 建议输出字段 ------------ - `skill`：`用药记录管理` - `medications` - `active_medications` - `stopped_medications` - `history_summary` 医疗边界 -------- 本 skill 只管理个人用药记录，不判断药品适应症，不调整用药方案。 快速开始 -------- 从本 skill 目录执行： ```bash python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY ``` 最小输入示例 ------------ ```json { "medications": [ { "medicine_name": "二甲双胍", "dose": "0.5g", "frequency": "每日2次", "start_date": "2026-04-01", "end_date": "", "status": "active", "note": "" } ] } ``` 输出约定 -------- 输出 UTF-8 JSON，采用统一格式： ```json { "skill": "技能名称", "status": "ok", "data": { /* 结构化数据 */ }, "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容，OpenClaw 直接渲染给用户" } ``` - `data`：本地预处理得到的结构化数据 - `text`：内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒，Markdown 格式 支持的输入格式 -------------- 除 JSON 外，还支持以下格式（通过 `--input-type` 自动检测或手动指定）： | 格式 | 说明 | |------|------| | JSON | 默认，直接读取结构化输入 | | CSV / XLSX / XLS | 表格数据，按列头自动映射字段 | | TXT / MD | key:value 文本格式（支持中文/英文字段名） | | PDF / DOC / DOCX | 文档，提取文本后解析 | | PNG / JPG 等图片 | OCR 提取文本后解析 | 文本格式示例 ----------- ``` 药品名称：二甲双胍 剂量：500mg 频次：每日2次 状态：active ``` CSV 格式示例 ----------- ``` 药品名称,剂量,频次,状态 二甲双胍,500mg,每日2次,active ``` 统一入口附加参数 ---------------- - `--input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json`：输入类型；默认 `auto`。 - `--sheet STRING`：读取 Excel 时指定 sheet（可选）。 - `--encoding STRING`：`txt/csv` 编码（默认：`utf-8`）。 - `--save-prepared`：保存预处理后的 JSON，便于调试。 - `--appkey STRING`：**必填**。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。 依赖 ---- ### 运行环境 - Python 3.7+ ### Python 第三方包（可选，按输入格式需要） | 包名 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | `openpyxl` | 读取 `.xlsx` 文件 | 输入为 xlsx 时必须 | | `pypdf` | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 时必须 | ### 外部工具（可选，按输入格式需要） | 工具 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | LibreOffice (`soffice`) | 转换 `.doc` / `.xls` | 输入为 doc/xls 时必须 | | `pdftotext`（poppler-utils） | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时 | | `tesseract`（含 chi_sim+eng） | 图片 OCR | 输入为图片时必须 | > 仅使用 JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。 模型配置 -------- 本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理： - endpoint：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` - model：`u1-insuremed` - 协议：OpenAI Chat Completions（兼容标准 /v1/chat/completions） - 鉴权：通过 `--appkey` 参数传入 Bearer token，由用户在 OpenClaw 中调用时提供 > 本 skill 强制走 API 推理，无本地透传模式。


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Skill: cnspica/wechat-mp-draft-cnspica (version 1.0.0)

--- name: wechat-mp-draft description: 将本地 Markdown 文章上传到微信公众号草稿箱。当用户提到"上传文章到公众号"、"发布到微信公众号"、"推送到公众号草稿"等场景时应使用本技能。本技能通过调用微信公众平台 API，自动完成 Markdown 转 HTML、封面图生成/上传、创建草稿等全流程操作。 --- # 微信公众号草稿上传技能 ## 技能概述 本技能将本地 Markdown 文件自动转换为微信公众号格式的 HTML，上传封面图素材，并通过微信公众平台 API 创建草稿，最终文章出现在公众号后台「草稿箱」中等待发布。 ## 使用前提 在执行前，向用户确认以下信息： 1. **AppID** 和 **AppSecret**（公众平台后台 → 开发 → 基本配置） 2. **Markdown 文件路径**（本地绝对路径） 3. **封面图路径**（可选；不提供则自动生成绿色渐变占位图） 4. **作者名称**（可选） 5. **文章摘要**（可选，不填则自动截取正文前 100 字） > ⚠️ **IP 白名单**：若运行环境 IP 未加入白名单，API 会返回 40164 错误。提示用户在公众平台 → 开发 → 基本配置 → IP白名单中添加当前出口 IP。 ## 执行流程 ### Step 1：检查 Python 环境 ```bash python --version ``` 若 Python 不可用，提示用户安装 Python 3.7+。 可选安装 Pillow（用于生成高质量封面图）： ```bash pip install Pillow ``` 不安装 Pillow 也可运行（会自动下载免费占位图）。 ### Step 2：运行上传脚本 脚本位于本技能的 `scripts/upload_draft.py`。 **基础用法（自动生成封面）：** ```bash python scripts/upload_draft.py \ --appid "YOUR_APPID" \ --secret "YOUR_APPSECRET" \ --md "C:/path/to/article.md" \ --author "作者名" ``` **指定封面图：** ```bash python scripts/upload_draft.py \ --appid "YOUR_APPID" \ --secret "YOUR_APPSECRET" \ --md "C:/path/to/article.md" \ --cover "C:/path/to/cover.jpg" \ --author "作者名" \ --digest "文章摘要，最多120字" ``` **参数说明：** | 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | `--appid` | ✅ | 公众号 AppID | | `--secret` | ✅ | 公众号 AppSecret | | `--md` | ✅ | Markdown 文件绝对路径 | | `--cover` | ❌ | 封面图路径（JPG/PNG），不填则自动生成 | | `--author` | ❌ | 文章作者 | | `--digest` | ❌ | 摘要（最多120字），不填则截取正文 | ### Step 3：验证结果 脚本成功输出示例： ``` ✅ 获取 access_token 成功（有效期 7200 秒） ✅ 封面图上传成功，media_id = xxx ✅ 草稿创建成功！草稿 media_id = yyy 🎉 完成！文章《智慧养老正式进入AI时代》已成功上传至草稿箱。 ``` 告知用户登录 [微信公众平台](https://mp.weixin.qq.com/) → **内容** → **草稿箱** 查看文章。 ## 常见问题处理 | 错误 | 原因 | 解决 | |------|------|------| | `40001` access_token 无效 | AppID/AppSecret 错误 | 重新确认凭证 | | `40164` IP 不合法 | 当前 IP 不在白名单 | 在公众平台添加 IP | | `40007` media_id 无效 | 封面图上传失败 | 检查图片格式和大小（≤10MB） | | 封面图下载失败 | 无网络或 Pillow 未装 | 手动提供一张 JPG/PNG 封面图 | ## 参考资料 详细 API 规范见 `references/wechat_api.md`。


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Skill: terrycarter1985/multimodal-content-creator (version 1.0.1)

--- name: multimodal-content-creator description: End-to-end multimodal content creation workflow — receive WhatsApp requests (text or voice), transcribe audio via Whisper, generate images with DALL-E 3, and reply automatically. tags: ['whatsapp', 'whisper', 'dall-e', 'image-generation', 'transcription', 'workflow', 'content-creation'] --- # Multi-Modal Content Creator Automated content creation workflow for freelance creators. Receives customer requests via WhatsApp (text or voice notes), transcribes audio to text, generates images from prompts, and sends results back. ## Components - **wacli.py** — WhatsApp CLI client for receiving/sending messages - **transcribe.py** — Audio transcription via OpenAI Whisper API (handles large files by chunking) - **generate_images.py** — DALL-E 3 image generation with batch support - **workflow.py** — End-to-end orchestrator ## Prerequisites - Python 3.10+ - OpenAI API key (`OPENAI_API_KEY` env var) - WhatsApp CLI auth token ## Setup ```bash pip install -r requirements.txt export OPENAI_API_KEY="your-api-key" python wacli.py login <your-wacli-token> ``` ## Usage ### Process all incoming WhatsApp requests ```bash python workflow.py process-all ``` ### Generate a single image ```bash python generate_images.py "a cat riding a skateboard" ``` ### Batch generate from file ```bash python generate_images.py prompts.txt ``` ### Transcribe audio ```bash python transcribe.py recording.mp3 ``` ### WhatsApp CLI ```bash python wacli.py list python wacli.py send +1234567890 "Hello!" ```


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Skill: liyu9/prompt-optimizer-100 (version 1.0.1)

# Prompt 优化系统 Skill（V3.0） > 让 AI 自动完成专业级 Prompt 重构，用户说人话即可 **版本**：V3.0 **作者**：向前 **参考体系**：PromptPilot 工程化 Prompt 优化体系 **适用平台**：OpenClaw + 飞书多 Agent 环境 --- ## 安装方式 ### 方式 1：自动安装（推荐） ```bash openskills install prompt-optimizer-100 ``` > **注意**：clawhub.ai 上的 slug 为 `prompt-optimizer-100`，安装时请使用完整名称。 ### 方式 2：手动安装 ```bash # 1. 下载 Skill 文件 git clone https://github.com/your-repo/prompt-optimizer.git # 2. 复制规则文件 cp prompt-optimizer/rules/prompt-optimization.md ~/.openclaw/workspace/memory/agent-notes.md # 3. 重启 Gateway openclaw gateway --force ``` ### 方式 3：Merge 模式（保留原有规则） ```bash # 安装时选择 merge 模式 openskills install prompt-optimizer --merge # 或手动合并 # 1. 备份原有规则 cp ~/.openclaw/workspace/memory/agent-notes.md ~/.openclaw/workspace/memory/agent-notes.md.bak # 2. 追加新规则 cat prompt-optimizer/rules/prompt-optimization.md >> ~/.openclaw/workspace/memory/agent-notes.md # 3. 重启 Gateway openclaw gateway --force ``` --- ## 核心功能 | 功能 | 说明 | |------|------| | **需求分级** | 自动判断 L1-L4 任务等级 | | **Prompt 优化** | 5 维度重构（角色/背景/任务/约束/示例） | | **Agent 路由** | 单 Agent / 多 Agent 并行 | | **执行保障** | 自检清单 + Badcase 闭环 | | **Merge 模式** | 保留用户原有规则，增量更新 | --- ## 需求分级规则 | 等级 | 关键词 | 处理方式 | 示例 | |------|--------|----------|------| | **L1 简单** | 默认 | 直接执行 | "写一篇 300 字文章" | | **L2 中等** | 调研/分析/设计/规划 | 展示优化思路 → 执行 | "调研一下竞品" | | **L3 复杂** | 对比/选型/评审/架构 | 多 Agent 并行 → 对比 | "技术选型方案" | | **L4 关键** | 客户/发布/对外/重要 | 显式确认 → 执行 | "生成客户方案 PPT" | --- ## 角色使用规则 | 场景 | 是否加角色 | 示例角色 | |------|-----------|----------| | L1 简单 | ❌ 不加 | - | | L2 调研/分析 | ✅ 加 | 产品经理/分析师 | | L3 方案/选型 | ✅ 加 | 架构师/顾问 | | L4 交付 | ✅ 加 | 资深顾问 | --- ## 回复格式模板 ### L1 简单任务 ``` 【交付内容】 {content} ``` ### L2-L3 中等/复杂任务 ``` 📋 原始需求：{user_input} 🎯 优化思路：{optimization_summary} 🤖 执行 Agent：{agent_name} ⏱️ 耗时：{duration}秒 【交付内容】 {content} ``` ### L4 关键任务（确认阶段） ``` 📋 原始需求：{user_input} 🎯 优化后的执行方案： 【任务】{task_description} 【维度】{dimensions} 【Agent】{agents} 【预计耗时】{duration} 请确认或修改： - 回复"确认"立即执行 - 回复"补充 XXX"添加要求 - 回复"只要 XXX"简化范围 ⏳ 等待确认... ``` --- ## 安装后验证 ### 运行验证脚本 ```bash ./scripts/verify.sh ``` ### 手动测试 | 测试用例 | 输入 | 预期输出 | |---------|------|----------| | L1 测试 | "写一篇 300 字文章" | 直接执行，无优化思路 | | L2 测试 | "调研一下竞品" | 展示🎯优化思路 + 执行 | | L3 测试 | "技术选型方案" | 展示🎯优化思路 + 多 Agent 对比 | | L4 测试 | "生成客户方案 PPT" | 显式确认方案 | --- ## 配置要求 | 配置项 | 要求 | 验证命令 | |--------|------|----------| | OpenClaw | ≥ 2026.3.8 | `openclaw --version` | | 飞书插件 | ≥ 1.2.0 | `openclaw plugins list` | | 记忆系统 | 已启用 | `ls memory/` | | 流式输出 | 已开启 | `openclaw config get channels.feishu.streaming` | --- ## 卸载方式 ```bash openskills uninstall prompt-optimizer ``` --- ## 完整文档 - 系统设计文档：https://feishu.cn/docx/He9Gdnpd4oTydyxSAZYcVQ1dnTc - PromptPilot 参考：https://www.producthunt.com/products/promptpilot --- ## 更新日志 | 版本 | 时间 | 核心修改 | |------|------|----------| | V0 | 2026-03-16 初版 | 初始方案（需求分级 + Agent 路由） | | V1 | 2026-03-16 优化 | 增加 L2-L3 展示优化思路 | | V2 | 2026-03-16 修正 | 承认错误 + 增加自检机制 | | V3 | 2026-03-16 完善 | 基于 PromptPilot 完善 + OpenClaw 融合 | --- ## License MIT License


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Skill: dawnlck/kpi (version 1.0.1)

--- name: kpi description: 基于 KPI 体系管理智能体关键绩效指标与执行任务。当用户提到 KPI、指标管理、达成率、绩效复盘、评分、经验沉淀时使用，并将信息维护到 memory/kpi.md。 version: 1.0.1 --- # KPI 助手 本技能用于把用户目标落地为可量化 KPI 指标并持续追踪。每个 KPI 周期结束后，必须进行复盘与评分，并将经验沉淀到 `~/.openclaw/workspace/memory/kpi.md`。 ## 核心能力 ### 1) 建立 KPI 指标 - 将用户业务目标拆分为 3-8 个关键指标（KPI）。 - 每个 KPI 必须包含：指标定义、统计口径、目标值、周期、负责人。 - 指标尽量采用可度量表达（数值、比例、次数、时长等）。 ### 2) 管理执行任务（Tasks） - 为每个 KPI 拆分 2-6 个执行任务（Task），用于保障指标达成。 - 每个 Task 记录状态（待开始/进行中/已完成/阻塞）、截止时间、责任人。 - 用户提到“完成了某项工作”时，优先匹配并更新对应 Task，再回填 KPI 进展。 ### 3) 追踪进度与达成率 - 每次更新都记录实际值、目标值、达成率、更新时间。 - 达成率建议使用统一公式：`达成率 = 实际值 / 目标值 * 100%`（可按指标特性调整）。 - 出现偏差时，补充原因与纠偏动作。 ### 4) 周期收官后的强制复盘 - KPI 周期结束后，必须新增复盘记录。 - 复盘至少包含：结果概述、高杠杆动作、偏差原因、可复用经验、下周期优化项。 - 复盘完成后必须评分，评分仅可使用以下阶梯： - `5`：完美 - `4`：卓越 - `3.75`：超出期望 - `3.5`：符合期望 - `3.25`：不及期望 ## 存储规范 始终维护 `~/.openclaw/workspace/memory/kpi.md`，并保持如下结构： ```markdown # KPI 追踪与复盘 > 由 kpi 技能管理 --- ## 当前周期 ### KPI 1: [指标名称] - 周期：YYYY-MM（或 YYYY-QN） - 创建时间：YYYY-MM-DD HH:mm - 状态：进行中 / 已完成 / 暂停 - 指标定义：[一句话] - 统计口径：[如何计算] - 目标值：[数字或里程碑] - 实际值：[数字或里程碑] - 达成率：[0-100+]% - 负责人：[姓名] - 最后更新：YYYY-MM-DD HH:mm #### Tasks - [ ] 任务 1（截止：YYYY-MM-DD，状态：进行中） - [x] 任务 2（完成：YYYY-MM-DD） --- ## 复盘归档 ### [周期] KPI 复盘（YYYY-MM-DD） - 最终评分：3.75（超出期望） - 结果概述： - 高杠杆动作： - 偏差原因： - 可复用经验： - 下周期优化项： ``` ## 执行指南 1. **先读后写**：对 `memory/kpi.md` 的任何更新前都先读取现有内容，避免覆盖历史。 2. **口径优先**：创建 KPI 时先明确统计口径，再写目标值，避免后续争议。 3. **任务联动**：Task 状态变化要同步反映在 KPI 实际值或风险备注中。 4. **完成门槛**：仅当周期结束或用户明确收官时，将 KPI 标记为“已完成”。 5. **强制复盘评分**：已完成周期若无复盘或无评分，必须补齐后才算闭环。 6. **经验沉淀**：可复用经验需具体到方法、场景和适用条件，避免空泛总结。 ## 常用触发语例 - “帮我搭一套这个月的 KPI” - “把拉新指标拆成可执行任务” - “更新一下本周 KPI 的实际值” - “这个周期结束了，帮我复盘并打分” - “把这次做增长的经验沉淀下来” ## 注意事项 - 不记录敏感信息（密码、密钥、隐私凭证）。 - 指标定义与口径必须前后一致，必要时保留变更说明。 - 若用户要求越级评分（不在 5/4/3.75/3.5/3.25 中），先解释规则并引导到合法分值。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: matthewyin/subtitle-converter (version 1.0.0)

--- name: subtitle-converter description: 字幕格式转换工具，支持 VTT、SRT、ASS、LRC 四种格式互转，以及时间轴偏移和双语字幕合并。当用户需要转换字幕格式（如 VTT 转 SRT 用于剪映）、调整字幕时间、合并双语字幕、或批量处理字幕文件时使用此技能。触发词：字幕转换、vtt转srt、srt转vtt、剪映字幕、字幕格式、时间轴偏移、双语字幕、字幕合并。 --- # 字幕格式转换 支持 VTT、SRT、ASS、LRC 四种字幕格式的相互转换，以及时间轴偏移和双语字幕合并功能。 ## 支持格式 | 格式 | 用途 | 特点 | |------|------|------| | **VTT** | 网络视频（YouTube等） | 支持样式、定位 | | **SRT** | 通用格式（剪映支持） | 简单、兼容性好 | | **ASS** | 高级字幕（动画、卡拉OK） | 完整样式控制 | | **LRC** | 歌词同步 | 行级时间戳 | ## 工作流 ### 格式转换 1. 确定源文件格式和目标格式 2. 运行转换脚本： ```bash python scripts/convert.py <输入文件> --format <目标格式> ``` 3. 输出文件默认在同目录，使用 `.srt`/`.vtt` 等扩展名 ### 批量转换 1. 确定目标目录和格式 2. 运行批量转换： ```bash python scripts/convert.py <目录> --batch --format <目标格式> ``` ### 时间轴偏移 1. 确定偏移秒数（正数延后，负数提前） 2. 运行偏移命令： ```bash python scripts/convert.py <文件> --shift <秒数> ``` ### 双语字幕合并 1. 准备两个字幕文件（不同语言） 2. 运行合并命令： ```bash python scripts/convert.py <文件1> <文件2> --merge ``` ## 命令参考 ```bash # 格式转换 python scripts/convert.py input.vtt --format srt python scripts/convert.py input.vtt --output output.srt # 批量转换 python scripts/convert.py ./subs --batch --format srt python scripts/convert.py ./subs --batch --format srt --output ./output # 时间轴偏移 python scripts/convert.py input.srt --shift 2.5 # 延后2.5秒 python scripts/convert.py input.srt --shift -1.0 # 提前1秒 # 双语字幕合并 python scripts/convert.py zh.srt en.srt --merge python scripts/convert.py zh.srt en.srt --merge --output bilingual.srt ``` ## 常见场景 ### YouTube VTT 转 剪映 SRT YouTube 自动生成的 VTT 字幕包含滚动显示和逐词时间戳，转换时会自动清理： ```bash python scripts/convert.py video.zh-Hans.vtt --format srt ``` ### 批量转换目录下的 VTT 文件 ```bash python scripts/convert.py /path/to/subs --batch --format srt ``` ### 字幕与视频不同步 如果字幕整体提前或延后，使用时间轴偏移： ```bash # 字幕提前了3秒，需要延后 python scripts/convert.py subtitle.srt --shift 3 # 字幕延后了2秒，需要提前 python scripts/convert.py subtitle.srt --shift -2 ``` ### 制作中英双语字幕 ```bash python scripts/convert.py chinese.srt english.srt --merge --output bilingual.srt ``` ## 技术细节 详见 [references/formats.md](references/formats.md)： - 四种格式的语法规范 - 时间格式差异（毫秒分隔符、精度） - 转换注意事项（标签清理、编码处理） ## 注意事项 1. **YouTube VTT**：自动合并滚动块、清理逐词标签 2. **SRT 必须有序号**：转换到 SRT 时自动生成 3. **ASS 精度损失**：毫秒转厘秒时会四舍五入 4. **LRC 无结束时间**：自动设为下一行开始时间 5. **编码统一**：输出文件使用 UTF-8 编码


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dsnkzdeny/homeassistant-mcp (version 1.0.0)

# Home Assistant MCP Skill ## Description This skill provides structured access to Home Assistant via its native MCP (Model Context Protocol) integration. It provides tools and context for interacting with devices, sensors, and cameras in the smart home. ## Credentials The MCP server endpoint is `http://220.0.0.5:8123/api/mcp`. Ensure the connection is configured with the correct Long-Lived Access Token. ## Best Practices 1. **Camera Snapshots:** **MCP tools for cameras (video_garage, homeassistant___XXXXX) DO NOT WORK!** Always use `exec` with `curl` to the REST API to get camera snapshots: `curl -s -H "Authorization: Bearer <TOKEN>" "http://220.0.0.5:8123/api/camera_proxy/camera.<entity_id>" -o /home/clawd/.openclaw/workspace/<filename>.jpg` After fetching, verify it's a JPEG with `file`, then display it using the `MEDIA:<path>` directive. 2. **Garage Operations:** - The garage ESPHome logic is inverted: `HassTurnOff` = OPEN, `HassTurnOn` = CLOSE. - Wait 30-50 seconds after a command before checking the position. - True garage door position is determined by endstops, not just `current_position: 0` or state. - Ignore `Garage 2 Motion` as it produces false positives. 3. **Device Control:** - **NEVER** turn devices on or off without explicit user request. - Do not use the `homeassistant__forced` tool. 4. **Status Checks:** - Use `homeassistant__GetLiveContext` to get a snapshot of all exposed entities. - If MCP tools timeout, fallback to the REST API: `curl -H "Authorization: Bearer <TOKEN>" http://220.0.0.5:8123/api/states/<entity_id>` ## Key Entities Review `/home/clawd/.openclaw/workspace/memory/home-assistant-entities.md` for a full list of areas and key entities.

path: _meta.json
content: slug: homeassistant-mcp
version: 1.0.0
publishedAt: 1779009973820

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: artyomx33/pre-mortem-analyst (version 1.0.0)

--- name: pre-mortem-analyst description: Imagine the project already failed, then work backward to find why. More powerful than risk assessment because it assumes failure is certain. Use when user says "pre-mortem", "premortem", "imagine this failed", "what could go wrong", "risk analysis", "before we launch", "stress test", "what would kill this", "project risks". --- # Pre-Mortem Analyst ## Why Pre-Mortem > Risk Assessment **Risk Assessment:** "What MIGHT go wrong?" → Optimism bias filters answers **Pre-Mortem:** "It's 6 months later. It FAILED. Why?" → Liberates honest analysis Research: Pre-mortems increase problem identification by 30%. ## The Process 1. **Set the scene:** "It's [date]. This has failed completely." 2. **Brainstorm causes:** List 10+ failure reasons (no filtering) 3. **Categorize:** People, Process, Technology, External 4. **Rate:** Likelihood × Impact (H/M/L) 5. **Prevent:** Top 3 get specific mitigation actions 6. **Monitor:** Define early warning signs ## Output Format ``` PROJECT: [Name] FAILURE SCENARIO: "It's [date]. [Project] has completely failed." WHY IT FAILED: 👥 PEOPLE: [Cause] - L×I: H/H | Prevent: [x] | Warning: [y] ⚙️ PROCESS: [Cause] - L×I: M/H | Prevent: [x] | Warning: [y] 💻 TECHNOLOGY: [Cause] - L×I: L/H | Prevent: [x] | Warning: [y] 🌍 EXTERNAL: [Cause] - L×I: M/M | Prevent: [x] | Warning: [y] TOP 3 PRIORITIES: 1. [Risk] → [Specific action] 2. [Risk] → [Specific action] 3. [Risk] → [Specific action] WARNING SIGNS TO MONITOR: □ [Early indicator 1] □ [Early indicator 2] ``` ## Common Failure Categories | Category | Common Causes | |----------|---------------| | **People** | Key person leaves, skill gaps, misalignment, low buy-in | | **Process** | Aggressive timeline, scope creep, dependency issues | | **Tech** | Doesn't scale, integration fails, security breach | | **External** | Market shift, competitor move, regulation change | ## Integration Compounds with: - **inversion-strategist** → Create systematic avoidance strategies - **second-order-consequences** → Project impact of prevented failures - **first-principles-decomposer** → Question hidden assumptions - **mspot-generator** → Validate MSPOT projects before committing --- See references/examples.md for Artem-specific pre-mortems


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kodos-vibe/x402-private-search (version 1.0.0)

--- name: x402-client description: Make paid API requests using the x402 HTTP payment protocol (USDC on Base Sepolia). Use when you need to access x402-protected services, pay for API calls with crypto, or perform web searches via an x402 search gateway. Handles wallet setup, payment signing, and request retry automatically. --- # x402 Client Make HTTP requests to x402-protected APIs. The x402 protocol uses HTTP 402 responses to request payment — this skill handles signing USDC payments and retrying automatically. ## Prerequisites - Node.js 18+ installed - A Base Sepolia wallet with ETH (gas) and USDC (payments) ## First-Time Setup ### 1. Install dependencies ```bash bash <skill-dir>/scripts/setup.sh ``` This installs the x402 SDK to `~/.x402-client/`. Only needed once. ### 2. Generate a wallet (if you don't have one) ```bash node <skill-dir>/scripts/wallet-gen.mjs --out ~/.x402-client/wallet.key ``` ### 3. Fund the wallet Get testnet tokens from faucets: - **Base Sepolia ETH** (gas): https://www.alchemy.com/faucets/base-sepolia - **Base Sepolia USDC** (payments): https://faucet.circle.com/ → select Base Sepolia + USDC Send both to the wallet address printed by wallet-gen. ### 4. Store the key Set the environment variable for future use: ```bash export X402_PRIVATE_KEY=$(cat ~/.x402-client/wallet.key) ``` Or pass `--key-file ~/.x402-client/wallet.key` to each request. ## Making Paid Requests Use `x402-fetch.mjs` to make any x402-paid HTTP request: ```bash # Search the web ($0.001 USDC per query) node <skill-dir>/scripts/x402-fetch.mjs \ "https://<service-url>/web/search?q=latest+AI+news&count=5" \ --key-file ~/.x402-client/wallet.key ``` The script automatically: 1. Makes the HTTP request 2. If 402 received, parses payment requirements 3. Signs a USDC payment with your wallet 4. Retries with the payment header 5. Outputs the response JSON to stdout All scripts must be run from `~/.x402-client/` (where node_modules lives): ```bash cd ~/.x402-client && node <skill-dir>/scripts/x402-fetch.mjs "<url>" --key-file wallet.key ``` ## Known Services See [references/services.md](references/services.md) for a list of known x402 endpoints including a web search service. ## Troubleshooting - **"insufficient funds"**: Wallet needs more USDC or ETH. Use faucets above. - **402 with no auto-payment**: Ensure setup.sh was run and you're executing from `~/.x402-client/`. - **Tunnel URL not working**: The service URL may have changed. Ask the service operator or check `/health`.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: liangshenghzj888-stack/wanjie-openclaw-video-v1-0-0 (version 1.0.0)

# Skill: wanjie-video-skill ### 作者: 何振杰 ## 功能描述 一个高性能 Veo 视频生成技能，支持通过自然语言一键生成。现已升级为全自动守护模式。 ## 适用场景 - 自动化视频创作。 - 无需命令行参数，通过自然语言对话生成视频。 - 具备自动依赖修复、超时自愈、任务防重及全自动后台监控功能。 ## 安装说明 1. 使用 `openclaw install wanjie-video-skill` 安装。 2. 确保在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中配置了有效的 API Key。 ## 使用方法 安装后，直接在聊天窗口输入： > 生成视频：[您的提示词] 后台会启动定时监控（每5分钟一次），若检测到空闲，会自动处理任务并将结果通过日志文件同步。 ## 运行机制 - 拦截指令后，自动调用后台进程生成。 - 具备 30 分钟任务超时强制清理机制，防止任务卡死。 - 支持自动依赖安装（requests 库）。 - 生成结果会自动存入 `veo_result.txt`，支持定时任务闭环管理。 ## 注意事项 - 请确保系统环境已安装 Python。 - 本插件部署了 Windows 任务计划程序 `OpenClaw_Veo_Monitor` 进行自动化监控。

path: requirements.txt
content: requests>=2.25.1


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: freedompixels/qclaw-token-monitor (version 1.2.0)

--- name: qclaw-token-monitor description: | AI Token消耗监控优化工具。读取会话日志，统计Token消耗，检测异常模式（短时激增、重复失败等），提供优化建议，生成消耗趋势报告。 中文优先，面向QClaw/OpenClaw用户。 当用户说"Token消耗"、"费用多少"、"Token统计"、"超支"、"优化建议"时触发。 Keywords: Token, 消耗, 费用, 监控, 优化, 趋势, 统计, 异常检测. metadata: {"openclaw": {"emoji": "📊"}} --- # Token消耗监控优化 监控 AI Token 消耗，检测异常，提供优化建议。 ## 功能 - 📊 读取 session 日志统计 Token 消耗 - 🚨 检测异常消耗（短时激增、重复失败等） - 💡 给出优化建议 - 📈 生成消耗趋势报告 ## 使用 ### 检查今日消耗 ```bash python3 ~/.qclaw/skills/token-monitor/scripts/token_stats.py --today ``` ### 检查指定日期 ```bash python3 ~/.qclaw/skills/token-monitor/scripts/token_stats.py --date 2026-04-14 ``` ### 检查异常模式 ```bash python3 ~/.qclaw/skills/token-monitor/scripts/token_stats.py --check-anomaly ``` ### 生成优化报告 ```bash python3 ~/.qclaw/skills/token-monitor/scripts/token_stats.py --report ``` ## 异常检测规则 | 规则 | 阈值 | 说明 | |------|------|------| | 单日总量 | >1000万 | 严重超标 | | 单小时 | >200万 | 需要检查 | | 重复失败 | >3次 | 死循环风险 | | 浏览器快照 | 单次>5000字 | 未压缩 | ## 历史数据参考 | 日期 | Input | Output | Total | 状态 | |------|-------|--------|-------|------| | 4/11 | 3.46M | 117K | 28.8M | 🚨 超标 | | 4/12 | 5.57M | 127K | 37.0M | 🚨 严重超标 | | 4/13 | 1.80M | 22K | 9.5M | ⚠️ 偏高 | | 4/14 | 430K | 20K | 3.7M | ✅ 正常 | **4/12是Token浪费最严重的一天**：3700万token，根因是Chrome CDP崩溃重试+ClawHub限速重试 ## 优化建议库 - 浏览器快照用 `compact=true` - 同一操作失败3次立即换方案 - 限速不硬等，跳转做其他事 - 后台进程不轮询 - Context超过150K时触发LCM压缩 ## 数据存储 - 日志：`~/.qclaw/agents/main/sessions/*.jsonl` - 统计：`memory/token-usage-YYYY-MM-DD.json` ## 依赖 - Python 3（系统自带） - 无第三方依赖


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