OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: 892577738-bot/create-apikey (version 1.0.0)

--- name: umodelverse-key-creator version: 1.0.0 description: | 在 UCloud ModelVerse 平台中创建用于 AI 推理的 API Key。当 AI Agent 需要为某个 AI 应用或部署服务开通大模型调用权限时使用此技能。 适用场景包括：为新 AI 应用分配认证凭据、为推理服务配置访问密ß钥、按项目隔离不同业务的 API 权限。 license: MIT compatibility: runtime: "UCloud ModelVerse API" dependencies: [] parameters: - name: project_id type: string required: true description: "项目ID。用于标识该 API Key 归属的 UCloud 项目，实现多项目资源隔离。" - name: name type: string required: true description: "API Key 的名称。建议使用具有业务含义的命名规范，如 `project-{项目名}-service-{服务名}`。" - name: daily_limit_amount type: string required: false description: "日消费限额，单位为美元。用于控制成本，防止单日超额调用。" - name: monthly_limit_amount type: string required: false description: "月消费限额，单位为美元。用于控制月度预算。" - name: grant_all_models type: boolean required: false default: true description: "是否授予该 Key 全部模型访问权限。若设为 false，则需通过 granted_models 参数限制可访问的模型列表。" - name: granted_models type: string[] required: false description: "授权的模型列表，格式为数组。仅当 grant_all_models 为 false 时生效。示例：[\"deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Think\"]" - name: ip_whitelist type: string required: false description: "IP 白名单，支持 IPv4 地址和网段（CIDR 格式），换行分割。最多支持 100 个。用于限制 API Key 的可调用来源 IP。" output: type: object properties: key_id: "API Key 的资源 ID" key_value: "API Key 的实际密钥值，使用时需严格保密" name: "API Key 名称" status: "状态码，1 表示正常" create_time: "创建时间戳" --- # UModelVerse API Key 创建器 ## 技能概述 本技能为 UCloud ModelVerse 模型服务平台提供 API Key 的自动化创建能力。ModelVerse 平台提供 200+ 精选模型，支持开箱即用的 AI 推理能力[reference:2]。所有 API 请求均需携带有效的 API Key 进行认证，通过本技能创建的 Key 可作为应用接入 ModelVerse 推理服务的唯一凭证[reference:3][reference:4]。 ## 适用场景 | 场景 | 说明 | |------|------| | 新 AI 应用上线 | 为新建的 AI 应用创建独立的 API Key，实现按应用隔离的权限管理和成本核算 | | 推理服务部署 | 在 UModelVerse 平台完成模型服务部署后，需创建关联 Key 用于调用[reference:5] | | 多项目隔离 | 通过 project_id 参数将 API Key 绑定到指定项目，实现资源隔离和分账管理 | | 权限精细化控制 | 利用 IP 白名单和模型白名单参数，限制 API Key 的使用范围和权限边界 | ## 核心工作流


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Skill: b-gutman/pipeworx-congress (version 1.0.0)

# Congress Congress MCP — US Congress data via GovTrack API (free, no auth required) ## search_bills Search US congressional bills by keyword. Returns bill type, number, title, status, sponsor, and int ## get_bill Get full details for a congressional bill by its ID. Returns text, sponsors, cosponsors, committee a ## get_members Get current members of Congress with their name, party, state, district (for representatives), and c ## get_votes Get recent congressional votes on bills. Returns question, result, chamber, vote counts (yes/no/abst ```json { "mcpServers": { "congress": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/congress/mcp" } } } ```


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Skill: unisound-llm/unisound-med-record-qc (version 1.0.0)

--- name: med-llm-record-qc description: 病历实体抽取、内涵质控、临床路径质控与影像报告文本质控；仅含 `scripts/run.py`，可独立拷贝部署。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🩺" } } --- # 病历与报告质控 ## 概述 面向病历与医学报告的质量控制类任务，按题干格式输出质控结论或结构化结果。 具体场景通过 **`--task`** 切换系统提示词（见下表），能力依赖内部医疗大模型；集成方也可通过 `--system-prompt` 完全自定义。 | `--task` | 能力 | | --- | --- | | `chart-qc` | 病历内涵质控 | | `path-qc` | 临床路径质控 | | `report-qc` | 医学影像报告文本质控 | | `sm-doc` | 病历实体抽取与结构化 | 本能力与具体业务请求解耦：平台或调用方如何组织用户输入由集成方决定；此处只约定**如何把题目交给脚本**（见下）。 ## 题目输入（三选一） 1. **`--question`**：直接传入完整题干字符串。 2. **`--input PATH`**： - `.jsonl`：每行一个 JSON 对象，须含非空字符串字段 `question`；可用 `--index` / `--batch` / `--match-id` 选取记录； - `.json`：单个对象，须含 `question`； - 其他扩展名：按 UTF-8 纯文本整文件作为题干。 - 传 `-` 时从 **stdin** 读取一条 JSON（含 `question`）或纯文本。 3. **stdin**（且未传 `--question` / `--input`、且 stdin 非 TTY）：读入 JSON 对象或纯文本，规则同 `-`。 可在 JSON 的 `other.task` 中指定任务类型（与 `--task` 等价；命令行 `--task` 优先）。 ## 模型 - 默认 `u1-insuremed`，接口 `https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions`（可通过参数覆盖）。 ## 用法示例 ```bash # 指定任务类型与题干 python3 scripts/run.py --task chart-qc --question "题干……" --appkey YOUR_KEY # 从 jsonl 取题（other.task 可省略若命令行已传 --task） python3 scripts/run.py --task chart-qc --input /path/to/items.jsonl --index 0 --appkey YOUR_KEY ``` ## 参数 - `--task`：**必填**（除非 `other.task` 已给出）。见上表。 - `--question` / `--input`：见上，与 stdin 三选一（`--question` 与 `--input` 不可同时使用）。 - `--appkey STRING`：**必填**（`--dry-run` 时除外）。内部医疗大模型鉴权 key。 - `--index`、`--match-id`、`--batch`：仅对 `.jsonl` 生效。 - `--dry-run`：不调用模型，仅输出解析后的题目 JSON。 - `--model`、`--api-url`、`--temperature`、`--timeout`、`--system-prompt`：调模型参数。 - `--output PATH`：另存完整 JSON（批量为 NDJSON）。 - `--text-only`：标准输出仅打印模型答案文本。 ## 输出 默认可解析 JSON：含 `status`、`task`、`task_title`、`question`、`answer`、`record_index`、`meta`、`model`、`input_mode`、`input_path` 等；`skill` 为本 skill 标题。 ## 合规说明 输出为模型辅助信息，不构成正式诊疗决策；涉及真实患者数据须先脱敏并遵守院内流程。


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Skill: makclaw/hit-preview (version 1.0.2)

--- name: hit-preview version: 1.0.2 description: 短剧爆款预演器 v1.0.2 - 基于OpenClaw配置的AI模型进行真实分析。包含前10秒钩子强度评分、每集结尾悬念评分、对标已爆款短剧相似度分析、爆款潜力预测、弹幕模拟、情绪热力图。支持抖音、B站、快手、小红书等平台。 metadata: openclaw: requires: bins: - node install: - kind: script path: setup-zero-config.sh silent: false --- # 短剧爆款预演器 v1.0.2 - 即下载即用版本 ## 🚀 版本亮点 ### ✅ **真正即下载即用** 1. **零配置安装**：下载后直接运行，无需`npm install`或`npm run build` 2. **预编译版本**：包含完整的dist目录，无需TypeScript编译 3. **智能降级**：AI不可用时自动使用本地算法，保证可用性 4. **一键运行**：提供简单运行脚本，开箱即用 ### 🤖 **无缝OpenClaw集成** - **自动读取配置**：自动读取~/.openclaw/openclaw.json - **使用OpenClaw当前模型**：与OpenClaw使用相同的AI模型 - **完全透明**：用户无需关心模型配置，专注于剧本分析 ## 📊 **核心分析功能** ### 1. **前10秒钩子强度分析** - 视觉冲击力评分 - 核心冲突明确度评分 - 情绪张力评分 - 记忆点设计评分 - 详细优化建议 ### 2. **结尾悬念设计分析** - 悬念强度评分 - 续看意愿评分 - 情绪余韵评分 - 视觉隐喻评分 - 多集剧本优化建议 ### 3. **爆款潜力预测** - 综合评分（0-100分） - 前10秒留存率预测 - 完播率预测 - 分享率预测 - 弹幕密度预测 ### 4. **弹幕反应模拟** - 生成真实平台风格弹幕 - 情绪热力图分析 - 好评/吐槽/疑问/玩梗分布 ### 5. **平台适配建议** - 标题优化建议 - 标签策略 - 发布时间建议 - 互动设计建议 - 视觉风格建议 ## 🛠️ **即下载即用方式** ### **方式1：直接运行（推荐）** ```bash # 下载后直接运行 node dist/cli.js test # 分析剧本 node dist/cli.js analyze -f script.txt -p 抖音 # 生成弹幕 node dist/cli.js danmaku -f script.txt -p B站 ``` ### **方式2：使用运行脚本** ```bash # 运行测试 ./run-hit-preview.sh test # 分析剧本 ./run-hit-preview.sh analyze -f script.txt -p 抖音 ``` ### **方式3：在OpenClaw中直接使用** ``` @天枢 用爆款预演器分析这个剧本：[粘贴剧本] ``` ## 🔧 **技术架构优化** ### **修复的核心问题** 1. **parseAIResponse函数增强**：支持对象和字符串输入，增强JSON解析容错 2. **callAPI方法修复**：正确处理API响应，避免"[object Object]"错误 3. **智能降级算法**：当AI不可用时，自动使用本地算法保证可用性 4. **零配置设计**：自动读取OpenClaw配置，无需额外设置 ### **即下载即用实现** - ✅ 预编译的dist目录 - ✅ 完整的node_modules依赖 - ✅ 无需`npm install`或`npm run build` - ✅ 开箱即用运行脚本 ## 📋 **安装要求** - Node.js >= 22.0.0（仅需运行时，无需开发环境） - OpenClaw配置（可选，用于AI分析） ## 🎯 **适用场景** - 短剧剧本爆款潜力评估 - 剧本优化建议生成 - 平台适配策略制定 - 观众反应预测 - A/B测试方案设计 ## ⚠️ **注意事项** - 本分析基于AI模拟预测，实际效果需结合拍摄、表演、剪辑等综合因素验证 - 建议先用抖音小号发布测试片段，验证数据后再正式发布 - 定期更新剧本，基于数据反馈进行迭代优化 --- **版本**: v1.0.2 **发布日期**: 2026-05-13 **更新说明**: 全新 v1.0.2 版本，ClawHub 首发。

path: run-hit-preview.sh
content: #!/bin/bash
DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
node "$DIR/bundle.js" "$@"


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Skill: mikeholownych/governance-wrapper (version 1.0.0)

--- name: governance.wrapper description: Mandatory strict-mode execution wrapper for autonomous operations with evidence logging and policy enforcement --- All autonomous operations in strict mode must execute through this wrapper: `python3 /home/openclaw/.openclaw/workspace/governance/governance_wrapper.py` Required parameters: - `--requested-skill` - `--system-prompt` - `--input-context` Strict-mode controls enforced by the wrapper: - Model lock (`opencode/big-pickle`, no fallback, temperature 0.0) - Skill allowlist enforcement from tool surface manifest - Network allowlist enforcement for outbound HTTP - Subagent semaphore (`maxConcurrentSubagents`) - Mandatory `execution-evidence.v1` emission - Hash-chained append-only evidence logging Any policy violation results in a blocked execution with recorded evidence.


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Skill: zvirb/gmail-retrieve-email (version 1.0.2)

--- name: Gmail Retrieve Email description: Atomic node skill to read a specific email via Gmail using the gog CLI. os: all requires: bins: - gog --- ## Lean Philosophy (Principles) - **Kaizen (改善):** This skill is an atomic node, broken down into its simplest, smallest component to eliminate waste and ensure perfection. - **Standardized Work (Hyojun Sagyo):** This node represents the most efficient, standardized path for this specific task before automation. - **Jidoka (自働化):** This node includes autonomous defect detection. It relies on the CLI's self-healing loop and will report errors if retrieval fails. # Gmail Retrieve Email This skill allows the agent to retrieve the full contents of a specific email using the native CLI. ## Cognitive Directives WHEN [The contents of a specific email need to be read] THEN [Execute the native terminal command `gog gmail messages get <messageId> --json`] ## Schema Example ```json { "command": "gog gmail messages get msg_id_123 --json" } ``` ## Expected Output A JSON object containing the email headers, body, and metadata.


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Skill: tinywatermonster/listenclaw (version 1.0.0)

--- name: listenclaw description: "Formats responses for voice/audio output via the ListenClaw voice gateway. Use when: (1) A message starts with [ListenClaw] — this means the message was sent by the ListenClaw speech-to-text gateway and the user will hear your reply read aloud by a TTS engine, (2) The user is interacting via voice or microphone input routed through ListenClaw, (3) You need to produce a spoken-language response with no markdown, tables, lists, or formatting symbols of any kind." metadata: openclaw: emoji: "🎙️" homepage: "https://github.com/tinywatermonster/listenclaw" --- # ListenClaw Voice Gateway This skill activates when a message starts with `[ListenClaw]`. The message was sent by the [ListenClaw](https://github.com/tinywatermonster/listenclaw) voice gateway. The user spoke into a microphone — their speech was transcribed and forwarded here. Your reply will be converted back to speech by a TTS engine and played through the user's speakers or headphones. ## Rules - Reply in natural spoken language only - No Markdown: no `**bold**`, no `# headings`, no `- lists`, no `| tables |`, no code blocks, no horizontal rules - Express data as sentences: instead of a table, say the values out loud - Keep sentences short so TTS can pause naturally between them - No parenthetical notes, URLs, or technical symbols unless asked ## Examples **Message:** `[ListenClaw] 北京今天天气怎么样` Wrong: ``` | 指标 | 数值 | |------|------| | 天气 | 晴 | | 气温 | 25°C | ``` Correct: ``` 北京今天晴天，气温25度，比较适合出门。 ``` --- **Message:** `[ListenClaw] set a reminder for tomorrow at 9am` Wrong: ``` **Done** — Reminder set: - Time: 09:00 tomorrow - Content: reminder ``` Correct: ``` Got it, I've set a reminder for tomorrow at 9am. ```


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Skill: xueyetianya/keyvault (version 2.0.2)

--- name: "keyvault" version: "2.0.2" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Keyvault concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [keyvault, reference] category: "devtools" --- # Keyvault Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Keyvault concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: sky-lv/skylv-dependency-updater (version 1.0.0)

--- name: skylv-dependency-updater slug: skylv-dependency-updater version: 1.0.0 description: "Auto-checks and updates outdated dependencies. Shows changelogs and breaking changes before updating. Triggers: update dependencies, upgrade packages, check outdated, npm update." author: SKY-lv license: MIT tags: [dependencies, npm, pip, update, devops] keywords: [dependencies, npm, pip, update, upgrade, package] triggers: update dependencies, upgrade packages, check outdated --- # Dependency Updater ## Overview Scans project dependencies and checks for updates, shows changelogs, identifies breaking changes. ## When to Use - User asks to "update dependencies" or "check for updates" - Regular maintenance ## How It Works ### Step 1: Detect package manager package.json -> npm pyproject.toml -> pip Cargo.toml -> cargo go.mod -> go ### Step 2: Check outdated npm: npm outdated --json pip: pip list --outdated --format=json cargo: cargo outdated ### Step 3: Risk assessment Patch (1.2.3 -> 1.2.4): Low risk - auto-update Minor (1.2.3 -> 1.3.0): Medium - show changelog Major (1.2.3 -> 2.0.0): High - show breaking changes ## Output Format Major Updates: express 4.17.1 -> 5.0.0 [BREAKING changes] Minor Updates: axios 0.21.1 -> 0.21.4 [Bug fixes] Patch Updates: debug 4.3.1 -> 4.3.4 [Security patch] ## Update Strategy 1. Show report first - never update blindly 2. Update in stages: patches -> minors -> majors 3. Run tests after each update 4. Commit each update separately


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: janettbella69/ai-deepnews (version 1.0.0)

--- name: ai-deepnews 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


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: austin-am/showstart-bot (version 1.0.3)

--- name: showstart description: 秀动演出查询与管理工具。用于查询秀动平台上的演出信息，包括演出详情、城市搜索、分类搜索、风格搜索、艺人搜索、附近演出等功能。当用户需要查找演出信息、了解演出详情、按城市/分类/风格搜索演出、或查找附近演出时使用此技能。 --- # Showstart Skill 秀动演出查询与管理工具，支持多种方式搜索和查询演出信息。 ## 功能概述 - 查询演出详情 - 关键字搜索演出 - 按城市搜索（支持模糊匹配） - 按分类搜索（音乐节、演唱会等） - 按风格搜索（摇滚、流行、民谣等） - 艺人/场地名搜索 - 附近演出查询（基于经纬度） ## 使用方法 ### 1. 查询演出详情 获取指定演出的详细信息： ```python from scripts.showstart_api import get_activity activity = get_activity(135591) ``` ### 2. 搜索演出 #### 关键字搜索 ```python from scripts.showstart_api import search_keyword results = search_keyword("周云蓬") ``` #### 城市搜索 ```python from scripts.showstart_api import search_city # 搜索北京的演出 results = search_city("北京") # 搜索北京的音乐节 results = search_city("北京", category="音乐节") # 搜索北京的摇滚演出 results = search_city("北京", style="摇滚") ``` #### 分类搜索 ```python from scripts.showstart_api import search_category # 搜索音乐节 results = search_category("音乐节") # 搜索上海的音乐节 results = search_category("音乐节", city="上海") ``` #### 风格搜索 ```python from scripts.showstart_api import search_style # 搜索摇滚演出 results = search_style("摇滚") # 搜索北京的民谣演出 results = search_style("民谣", city="北京") ``` #### 艺人/场地搜索 ```python from scripts.showstart_api import search_name results = search_name("周云蓬") ``` #### 附近演出 ```python from scripts.showstart_api import search_nearby # 搜索附近的演出（经纬度） results = search_nearby(116.3956, 39.9299) ``` ### 3. 使用命令行工具 ```bash # 查询演出详情 python scripts/showstart_api.py activity 135591 # 关键字搜索 python scripts/showstart_api.py keyword 周云蓬 # 城市搜索 python scripts/showstart_api.py city 北京 # 分类搜索 python scripts/showstart_api.py category 音乐节 # 风格搜索 python scripts/showstart_api.py style 摇滚 # 艺人/场地搜索 python scripts/showstart_api.py name 周云蓬 # 附近演出 python scripts/showstart_api.py nearby 116.3956 39.9299 ``` ## API 限制 - **频率限制**: 1秒最多1次请求，10分钟最多60次请求 - **缓存**: 搜索结果缓存1小时 - **分页**: 默认每页100条，最大100条 ## 错误处理 | 错误码 | 说明 | | ------ | ------ | | 100001 | 资源不存在 | | 100002 | 缺少必要参数 | | 100003 | 频率限制超限 | ## 参考资料 详细API文档请参见：[references/api_docs.md](references/api_docs.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: taro291/guiguzi-wisdom (version 1.0.0)

--- name: guiguzi-wisdom description: 鬼谷子智慧 - 纵横家鼻祖的谋略与说服之道，涵盖捭阖、反应、内揵、抵巇等核心技法，适用于谈判、说服、战略规划与人际博弈 version: 1.0.0 author: Hermes tags: - 鬼谷子 - 纵横家 - 谋略 - 说服 - 谈判 - 战略 - 中国传统文化 triggers: - 谈判 - 说服 - 游说 - 谋略 - 战略规划 - 人际博弈 - 纵横 --- # 鬼谷子智慧 鬼谷子（约公元前400年-前320年），名王诩，战国时期著名思想家、谋略家，纵横家鼻祖。其思想融合道家、兵家、法家之长，开创纵横捭阖之术，弟子苏秦、张仪、孙膑、庞涓等皆为一时豪杰。 ## 核心思想体系 ### 一、捭阖之术（开合之道） **原文精义**："捭之者，开也，言也，阳也；阖之者，闭也，默也，阴也。" - **捭**：主动出击、开导、说服、展示 - **阖**：收敛、隐藏、观察、等待 - **应用**：在谈判中灵活切换攻守态势，把握时机 **捭阖四法**： 1. **以阳动者，德相生也**：正向激励，利益诱导 2. **以阴静者，形相成也**：静观其变，后发制人 3. **阳动而止**：适时收手，不过度施压 4. **阴止而藏**：韬光养晦，积蓄力量 ### 二、反应之术（试探与回应） **原文精义**："故知之始己，自知而后知人也。" **五步反应法**： 1. **听其言**：注意言辞中的情绪与意图 2. **观其行**：行为比言语更能说明问题 3. **察其情**：分析背后的真实需求 4. **审其势**：判断整体局势走向 5. **应其变**：灵活调整应对策略 **试言之术**：故意抛出信息，观察对方反应，推测其真实想法。 ### 三、内揵之术（建立联结） **原文精义**："内者，进说辞也；揵者，揵所谋也。" **建立信任四法**： 1. **欲说者，务稳隐**：说话前先稳住心态，隐藏意图 2. **计事者，务循顺**：谋划时顺应对方的心理 3. **阴阳其和**：刚柔并济，软硬兼施 4. **终始其义**：始终保持利益一致性 **揵结之道**： - 寻找共同利益点 - 建立情感纽带 - 创造互相依赖 ### 四、抵巇之术（发现问题与缝隙） **原文精义**："巇者，罅也。罅者，涧也。涧者，成大隙也。" **察隙五法**： 1. **微察**：从细微处发现问题 2. **深入**：追溯问题根源 3. **预判**：预测可能的发展 4. **利用**：将问题转化为机会 5. **修补**：适时弥合或扩大缝隙 **抵巇策略**： - 小隙可补则补之 - 大隙不可补则利用之 - 善于在对手的缝隙中寻找突破口 ### 五、飞箝之术（掌控人心） **原文精义**："飞者，鼓舞也；箝者，持制也。" **飞箝三法**： 1. **先飞后箝**：先赞扬引导，再加以控制 2. **量能立势**：评估对方能力，建立相应态势 3. **钩箝调和**：平衡各方利益，达成共识 **实用技巧**： - 发现对方的骄傲之处 - 适当满足其虚荣心 - 在适当时候加以制约 ### 六、忤合之术（进退之道） **原文精义**："忤者，不合也；合者，相得也。" **判断进退四要素**： 1. **计谋不两忠**：不同计谋可能冲突 2. **必有反忤**：必然有反对和违逆 3. **反于是，忤于彼**：对一方有利可能损害另一方 4. **反复相求**：反复权衡，寻找最优解 ### 七、揣篇（揣摩心理） **原文精义**："揣情者，必以其甚喜之时，往而极其欲也。" **揣情五要**： 1. **量权**：评估力量对比 2. **揣情**：揣摩对方情绪 3. **摩意**：试探对方意图 4. **谋虑**：谋划应对方案 5. **变通**：灵活调整策略 ### 八、摩篇（试探与验证） **原文精义**："摩者，揣之也。内符者，揣之主也。" **摩意十法**： 1. **平摩**：平等试探 2. **正摩**：正面探询 3. **喜摩**：以喜悦方式试探 4. **怒摩**：以激怒方式试探 5. **名摩**：以名声试探 6. **行摩**：以行为试探 7. **廉摩**：以廉洁试探 8. **信摩**：以诚信试探 9. **利摩**：以利益试探 10. **卑摩**：以谦卑试探 ## 鬼谷子谋略三层次 ### 上层谋略：谋之于无形 - 在对方毫不知情的情况下达成目标 - 不战而屈人之兵 - 让对方认为这是自己的主意 ### 中层谋略：谋之于机 - 抓住关键时刻 - 利用偶然事件 - 化危机为转机 ### 下层谋略：谋之于力 - 正面对抗 - 资源博弈 - 实力较量 ## 应用场景指南 ### 商业谈判 1. 前期：揣情摩意，了解对方底牌 2. 开局：捭阖交替，试探底线 3. 中期：内揵飞箝，建立信任 4. 后期：抵巇忤合，锁定利益 ### 说服游说 1. 分析：了解对方需求与恐惧 2. 设计：构建利益共同体 3. 执行：先飞后箝，引导行动 4. 巩固：内揵联结，防止反复 ### 团队管理 1. 选人：揣摩其志向与能力 2. 用人：飞箝并用，激励约束 3. 育人：捭阖引导，启发成长 4. 留人：内揵联结，利益捆绑 ### 危机处理 1. 冷静：以阴静之态观察 2. 分析：抵巇察隙，找到根源 3. 对策：忤合权衡，选择策略 4. 执行：捭阖并用，把握节奏 ## 经典名言 1. **"知之始己，自知而后知人也。"** —— 了解自己是了解他人的基础 2. **"故谋莫难于周密，说莫难于悉听，事莫难于必成。"** —— 谋划难在周密，说服难在被完全接受，做事难在必成 3. **"口者，心之门户也；心者，神之主也。"** —— 言语是心灵的门户，心灵是精神的主宰 4. **"故智者不语，语者不智。"** —— 智者不轻易发言，轻易发言的人不智 5. **"凡谋有道，必得其所因，以求其情。"** —— 凡是谋划都有道，必须找到原因，探求实情 ## 使用建议 1. **灵活运用**：各技法不是孤立的，应结合使用 2. **道德约束**：谋略是工具，应服务于正义 3. **审时度势**：根据具体情况选择策略 4. **反求诸己**：从自己做起，提升内在修养 5. **知行合一**：理论必须与实践结合 ## 引用模板 使用此技能时，可引用以下模板： - `templates/shuohufuzhishu.md` - 说服辅助之书 - `templates/chaimobuzhishu.md` - 揣摩步步之术 - `templates/quanhengzhishu.md` - 权衡制衡之术 ## 参考资料 - `references/quotes-card.md` - 鬼谷子名言卡片


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: terrycarter1985/hello-greeter (version 1.0.0)

--- name: hello-greeter description: Generate personalized greeting messages in multiple languages and formats. Use when the user asks to create a greeting, welcome message, or salutation in a specific language or tone, or when building onboarding/welcome content that needs multilingual support. --- # Hello Greeter Generate personalized greetings in various languages and tones. ## Quick Start Run the greeting script: ```bash python3 scripts/greet.py --name "Alice" --lang en --tone formal ``` ## Options | Flag | Values | Default | |------|--------|---------| | `--name` | Any string | World | | `--lang` | en, zh, ja, es, fr | en | | `--tone` | formal, casual, playful | casual | ## Examples ```bash python3 scripts/greet.py --name "小明" --lang zh --tone playful python3 scripts/greet.py --name "Yuki" --lang ja --tone formal ```


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