OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: smallkeyboy/user-behavior-analytics (version 1.0.0)

--- name: user-behavior-analytics description: 电商用户行为分析 - 活跃度趋势追踪与可视化图表生成 metadata: openclaw: requires: {} install: [] --- # 电商用户行为分析 分析电商平台的用户购物行为数据，追踪用户活跃度趋势，生成可视化图表和洞察报告。 ## 功能特性 ### 1. 活跃度趋势分析 - DAU/MAU 趋势追踪 - 活跃用户增长率 - 用户活跃周期识别 - 回流用户分析 ### 2. 可视化图表生成 - 折线图：活跃度趋势 - 柱状图：每日/周/月活跃对比 - 热力图：用户活跃时段分布 - 漏斗图：活跃度层级转化 ### 3. 行为洞察 - 活跃度异常波动预警 - 高活跃用户特征识别 - 流失风险用户标记 - 活跃度提升建议 ## 使用方法 ### 数据输入格式 支持以下数据格式： - CSV 文件（推荐） - Excel 文件 - JSON 格式 ### 必需字段 | 字段名 | 说明 | 示例 | |--------|------|------| | user_id | 用户唯一标识 | U001, U002 | | date | 行为日期 | 2024-01-15 | | action | 行为类型 | view, add_cart, purchase | | platform | 平台来源 | app, web, mini_program | ### 可选字段 | 字段名 | 说明 | |--------|------| | product_id | 商品ID | | category | 商品类目 | | amount | 交易金额 | | session_duration | 会话时长 | ## 使用示例 ### 示例 1：分析月度活跃度趋势 ``` 请分析这份数据的用户活跃度趋势，按周汇总，生成趋势图 ``` 输出： - 周活跃用户趋势折线图 - 峰值/谷值标注 - 异常波动说明 ### 示例 2：识别高价值活跃用户 ``` 找出活跃度前20%的用户，分析他们的行为特征 ``` 输出： - 高活跃用户行为模式 - 活跃时段偏好 - 购买转化率对比 ### 示例 3：活跃度预警 ``` 最近一周活跃度下降明显，帮我分析原因 ``` 输出： - 下降幅度量化 - 可能原因分析 - 改进建议 ## 分析维度 ### 时间维度 - 日/周/月活跃度 - 同比/环比分析 - 季节性规律 ### 用户维度 - 新老用户活跃对比 - 用户分层活跃度 - 渠道来源活跃度 ### 行为维度 - 浏览活跃度 - 加购活跃度 - 购买活跃度 - 复购活跃度 ## 输出报告 分析完成后，将生成包含以下内容的报告： 1. **执行摘要** - 核心发现和关键指标 2. **趋势图表** - 可视化活跃度变化 3. **数据洞察** - 深度分析和原因解读 4. **行动建议** - 可执行的优化策略 ## 适用场景 - 电商运营团队日常监控 - 用户增长策略制定 - 活动效果评估 - 用户流失预警 - 产品迭代效果验证 ## 注意事项 - 数据量建议：1万-100万条记录效果最佳 - 时间跨度：建议至少7天，最佳为30天以上 - 数据隐私：不存储用户原始数据，仅输出分析结果


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Skill: mmogdeveloper/qiuqiu-helper (version 0.1.0)

# SKILL.md - Qiuqiu Helper This is a multi-purpose helper skill for Jesse, designed to automate common workspace tasks. ## Tools ### workspace_summary - Description: Generates a brief summary of recent changes and current status of the workspace. - Usage: Just call it to get a pragmatic overview. ### quick_note - Description: Appends a quick timestamped note to a specified file in the memory folder. - Parameters: - content: The text to save. - file: (Optional) Target filename, defaults to today's date. ### clean_logs - Description: Deletes log files older than a specified number of days to save space. - Parameters: - days: (Optional) Retention period in days, defaults to 7. - path: (Optional) Directory to clean, defaults to current logs directory.


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Skill: duanc-chao/doge (version 1.0.0)

### 技能名称：ASCII Doge Meme 生成器 ### 技能描述 本技能指导 Agent 使用 Python 的字符串处理和打印功能，通过精心排列的 ASCII 字符构建出经典的“Doge”柴犬表情包。该技能侧重于字符画的空间布局设计、文本对齐技巧以及利用不同字符的灰度值来模拟图像阴影和轮廓，旨在提升 Agent 在纯文本环境下的视觉表达能力。 ### 核心代码实现 ``` def print_doge_meme(): """ 在控制台打印 ASCII 格式的 Doge Meme 包含经典的柴犬头像轮廓及标志性短语 """ # 1. 定义 Doge 的头部轮廓 # 使用 / \ ( ) 等符号构建耳朵和脸型 doge_art = r""" __ __ / \ / \ ( ) ( ) \ / \ / \/ \/ ( ) \ / \ / \ / \/ """ # 2. 定义 Doge 的标志性短语 # 模拟表情包中五颜六色的内心独白 phrases = [ " such skill", " wow", " much ascii", " so python", " very meme" ] # 3. 组合输出 # 先打印狗头，再打印文字，形成图文混排效果 print(doge_art) for phrase in phrases: print(phrase) print("\n [Doge Meme Generated Successfully]") # 执行函数 if __name__ == "__main__": print_doge_meme() ``` ### 实现原理解析 1. **原始字符串与转义** 代码使用了 Python 的原始字符串表示法（即在引号前加 `r`，如 `r"""..."""`）。 - **原理**：在 ASCII 艺术中，反斜杠 `\` 是构成线条的重要元素。在普通字符串中，`\` 是转义字符（如 `\n` 代表换行）。使用原始字符串可以确保 `\` 被直接视为普通字符，避免语法错误，保持图形的完整性。 2. **空间布局与对齐** ASCII 艺术的本质是字符矩阵。 - **脸型构建**：通过 `( )` 和 `/ \` 的组合，利用括号的弧度模拟柴犬圆润的脸颊和竖起的耳朵。 - **文字排版**：`phrases` 列表中的字符串前添加了不同数量的空格。这种手动缩进模拟了 Doge 表情包中文字随意散落在狗头周围的经典排版风格，打破了严格的居中对齐，增加了趣味性。 3. **模块化设计** 将图形数据（`doge_art`）与逻辑数据（`phrases`）分离存储。 - **优势**：这种分离使得修改内容变得非常容易。如果用户想要更换表情包文案，只需修改 `phrases` 列表，而无需触碰复杂的 ASCII 图形部分，符合单一职责原则。 ### 常见问题排查 - **图形变形**：如果运行后图形看起来被拉伸或压缩，请检查你的编辑器或终端是否使用了等宽字体（Monospace Font）。ASCII 艺术依赖于每个字符宽度一致（通常 Courier 或 Consolas 是标准选择），非等宽字体（如 Arial）会导致字符错位。 - **语法错误**：在复制粘贴 `doge_art` 字符串时，务必保留开头的 `r` 和三个引号。如果去掉 `r`，代码中的反斜杠可能会被解释器误读为转义符，导致 `SyntaxError`。 - **文字重叠**：如果修改了 `doge_art` 的宽度，记得同步调整 `phrases` 中前导空格的数量，以免文字“撞”到狗头上。 ### 技能扩展建议 - **动态颜色**：如果运行环境支持 ANSI 转义序列，可以为 `phrases` 中的每一行添加颜色代码（例如红色、黄色、蓝色），还原 Doge 表情包五颜六色的文字效果。 - **用户自定义**：编写一个输入接口，允许用户输入自己的短语（如 "very agent"），然后随机插入到 `phrases` 列表中，实现个性化表情包生成。 - **复杂化图形**：目前的图形是简化版。进阶技能可以引入更密集的字符（如 `@`, `#`, `%`, `.`）来绘制具有明暗阴影的写实风格柴犬头像，提升视觉冲击力。


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Skill: yangfan911113/xiaohongshucreator (version 1.0.0)

# 小红书内容创作技能 (xiaoHongShu) ## 简介 这是一个专门帮助 AI 生成和优化小红书平台内容的手工技能。 ## 功能 1. **内容润色**：优化内容，使其更符合小红书风格 2. **标题优化**：生成吸引点击的小红书标题 3. **话题标签**：自动生成相关话题标签 4. **emoji 优化**：为内容添加合适的 emoji 5. **内容生成**：基于主题生成不同类型的小红书笔记 ## 使用场景 - 为 AI 生成小红书笔记内容 - 优化文案使其更符合平台风格 - 生成吸睛的标题 - 推荐相关话题标签 ## 输入 - `text`: 需要优化的内容文本 - `topic`: 内容主题（如：生活、美妆、美食、穿搭等） - `format`: 内容格式（图文、视频脚本、纯文等） ## 输出 - 优化后的小红书笔记 - 多个标题选项 - 话题标签列表 - 风格分析报告 ## 技能版本 v1.0


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Skill: shendingyi/pv-inspection (version 1.0.0)

--- name: pv-inspection description: 光伏电站巡检报告生成技能。支持创建标准化巡检报告、记录缺陷问题、统计汇总数据、导出 Word/PDF 格式。使用场景：(1) 生成每日/周/月巡检报告，(2) 记录电站缺陷和隐患，(3) 统计发电量数据，(4) 导出格式化报告文档。 --- # 光伏电站巡检报告生成技能 ## 核心功能 ### 1. 巡检报告生成 - 📋 标准化巡检报告模板 - 📸 支持照片标注和问题记录 - 📊 自动统计缺陷类型和数量 - 📝 输出 Word/PDF 格式报告 ### 2. 缺陷管理 - 缺陷分类（设备缺陷、环境隐患、安全问题） - 严重程度分级（紧急、重要、一般） - 整改建议自动生成 - 历史缺陷追踪 ### 3. 数据汇总 - 发电量统计（日/周/月） - 设备运行状态汇总 - 巡检覆盖率计算 - 异常数据标记 --- ## 快速开始 ### 触发词示例 用户说以下任意内容时触发此技能： - "生成今天的巡检报告" - "汇总本周巡检记录" - "导出 XX 电站的巡检报告" - "记录一个缺陷" - "统计本月发电量" - "生成月度巡检总结" ### 基本流程 1. **确认电站信息** - 电站名称 - 巡检日期 - 巡检人员 2. **收集巡检数据** - 设备检查项 - 缺陷记录 - 照片/视频 3. **生成报告** - 选择模板（日报/周报/月报） - 输出格式（Word/PDF） - 发送方式（飞书/邮件） --- ## 脚本工具 ### 报告生成脚本 ```bash # 生成日报 python scripts/generate_report.py --type daily --station "嘉兴电站 1 号" --date 2026-03-16 # 生成周报 python scripts/generate_report.py --type weekly --station "嘉兴电站 1 号" --week 2026-W12 # 生成月报 python scripts/generate_report.py --type monthly --station "嘉兴电站 1 号" --month 2026-03 ``` ### 缺陷记录脚本 ```bash # 记录缺陷 python scripts/log_defect.py --station "嘉兴电站 1 号" --type "设备缺陷" --level "重要" --desc "逆变器故障" ``` --- ## 报告模板 ### 日报模板 ```markdown # 光伏电站巡检日报 **电站名称：** [电站名称] **巡检日期：** YYYY-MM-DD **巡检人员：** [姓名] **天气情况：** [晴/雨/阴] ## 一、发电数据 - 今日发电量：XXX kWh - 累计发电量：XXX kWh - 峰值功率：XXX kW ## 二、设备状态 - 逆变器：正常/异常 [数量] - 汇流箱：正常/异常 [数量] - 光伏组件：正常/异常 [数量] ## 三、缺陷记录 | 序号 | 位置 | 缺陷描述 | 严重程度 | 整改建议 | |------|------|----------|----------|----------| | 1 | | | | | ## 四、明日计划 - [ ] 待整改项目 - [ ] 重点检查项 ``` ### 周报/月报模板 在日报基础上增加： - 发电量趋势图 - 缺陷统计分析 - 整改完成率 - 下周期计划 --- ## 缺陷分类标准 ### 设备缺陷 - 逆变器故障 - 汇流箱异常 - 光伏组件损坏 - 电缆破损 - 支架松动 ### 环境隐患 - 杂草遮挡 - 积灰严重 - 排水不畅 - 周边施工 ### 安全问题 - 围栏破损 - 警示标识缺失 - 消防设备过期 - 电气安全隐患 --- ## 严重程度分级 | 等级 | 说明 | 响应时间 | |------|------|----------| | 🔴 紧急 | 影响发电或存在安全风险 | 24 小时内 | | 🟠 重要 | 影响设备寿命或效率 | 7 天内 | | 🟡 一般 | 轻微问题，可计划整改 | 30 天内 | --- ## 使用示例 ### 示例 1：生成日报 **用户：** "生成今天嘉兴电站 1 号的巡检日报" **技能响应：** 1. 确认巡检日期（今天） 2. 询问巡检数据（或从历史记录读取） 3. 生成 Word 格式日报 4. 发送到飞书 ### 示例 2：记录缺陷 **用户：** "记录一个缺陷，嘉兴电站 2 号，3 号逆变器故障，紧急" **技能响应：** 1. 记录缺陷信息 2. 生成整改建议 3. 添加到待办事项 4. 设置提醒（24 小时内） ### 示例 3：统计汇总 **用户：** "统计本月嘉兴电站的发电量" **技能响应：** 1. 查询本月发电数据 2. 生成统计图表 3. 对比历史同期 4. 输出分析报告 --- ## 配置项 ### 电站信息 在 `references/stations.md` 中配置电站基本信息： - 电站名称 - 装机容量 - 设备清单 - 巡检路线 ### 报告模板 在 `assets/templates/` 目录中存放： - 日报模板（daily_template.docx） - 周报模板（weekly_template.docx） - 月报模板（monthly_template.docx） ### 输出设置 在 `references/config.md` 中配置： - 默认输出格式（Word/PDF） - 发送方式（飞书/邮件） - 报告存储路径 --- ## 注意事项 1. **数据准确性** - 发电数据需从监控系统获取，不要手动填写 2. **照片标注** - 缺陷照片需标注位置和方向 3. **整改追踪** - 每个缺陷都应有整改状态和完成时间 4. **报告归档** - 所有报告应保存电子版并定期备份 --- ## 相关文件 - `scripts/generate_report.py` - 报告生成脚本 - `scripts/log_defect.py` - 缺陷记录脚本 - `scripts/summarize_data.py` - 数据汇总脚本 - `references/stations.md` - 电站信息配置 - `references/templates.md` - 报告模板说明 - `assets/templates/` - Word 报告模板 --- *版本：1.0.0 | 创建日期：2026-03-16*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jamod/surfisup-ecom-monitor (version 1.0.1)

# EcomMonitor Skill **Triggers**: "shopify monitor", "check sales", "stock alert" **What it does**: - Daily Shopify sales summary (revenue, top products) - Low stock alerts (<10 units) via Telegram/email - Competitor price tracking **Setup needed**: Shopify API key (user provides) **Example**: User: "Monitor my Shopify store daily" → Agent: Fetches sales data → Sends report → Sets cron job


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: openlang-cn/checkpoints (version 1.0.0)

--- name: checkpoints description: Records full context of AI-generated code and binds it to git commits. When the agent writes and commits code, capture prompts, conversation history, reasoning steps, decision logic, and token/metadata, then associate that checkpoint with the commit. Use when committing AI-produced changes or when the user wants to save or audit why and how code was generated. --- # Checkpoints Checkpoints 用于**自动记录 AI 生成代码的完整上下文**，并与对应的**代码提交（Commit）**绑定，便于回溯、审计和复现“这段代码是怎么来的”。 --- ## 何时使用 - 智能体编写并即将提交（或刚提交）代码时，需要把本次生成的上下文一并留存。 - 用户明确要求“把这次改动的依据/对话记录下来”“和 commit 绑在一起”。 - 需要事后查看某次提交对应的提示词、推理过程和决策逻辑时，本 Skill 指导如何生成和存放 checkpoint 数据。 --- ## Checkpoint 应包含的内容 在生成或提交 AI 代码时，将以下信息与 commit 绑定： | 内容 | 说明 | |------|------| | **提示词（Prompts）** | 用户或系统触发生成的那条（或几条）主要 prompt，可做脱敏。 | | **对话记录** | 与本次改动相关的对话摘要或关键轮次（可精简为要点）。 | | **推理步骤** | 模型/智能体的推理链：先做了什么判断、尝试了哪些方案、为何选当前实现。 | | **决策逻辑** | 关键决策点（例如：为何用 A 库而非 B、为何采用这种结构）。 | | **元数据** | 可选：Token 消耗量、模型/版本、时间戳、涉及文件列表等。 | | **关联 Commit** | 明确对应的 commit hash（或 branch + 即将提交的说明），保证可追溯。 | --- ## 与 Commit 绑定的方式 - **方式一：独立 checkpoint 文件** 在仓库中维护 checkpoint 存储（例如 `.checkpoints/` 或 `docs/checkpoints/`），每个 commit 对应一个文件，命名包含 commit hash 或时间戳，便于通过 hash 查找。 - **方式二：Commit 消息或 tag** 在 commit message 中写简短摘要，并注明“详细上下文见 .checkpoints/<hash>.json”；或打 tag 指向该 commit，tag 名/描述中带 checkpoint 标识。 - **方式三：外部系统** 若有现成的 Checkpoints 工具或服务，按该工具的 API/CLI 上传上述内容，并在 commit message 或仓库内留一条引用（如 URL 或 id）。 按项目约定或用户指定选择一种方式，并保持一致。 --- ## Checkpoint 文件结构建议 若用文件形式保存，可采用结构化格式（便于后续解析和展示），例如： ```json { "commit": "abc123...", "timestamp": "ISO8601", "prompts": ["用户请求的原始或摘要 prompt"], "conversation_summary": "与本次改动相关的对话要点", "reasoning_steps": ["步骤1", "步骤2", "..."], "decisions": ["决策1及原因", "..."], "files_changed": ["path/a", "path/b"], "meta": { "model": "optional", "tokens_used": "optional", "agent_version": "optional" } } ``` 也可用 Markdown 书写，便于人工阅读，但需固定章节（Prompts、对话摘要、推理步骤、决策、元数据、Commit）。 --- ## 工作流程（智能体侧） 1. **在准备提交或完成提交后**：判断本次改动是否主要由 AI 生成；若是，则生成 checkpoint 内容。 2. **组装内容**：从当前对话中提取或总结：提示词、相关对话、推理步骤、决策逻辑；若有 token/模型信息则填入 meta。 3. **绑定 commit**：若尚未提交，先执行提交，取得 commit hash；再写入 checkpoint 文件或调用外部工具，并确保文件名/引用中包含该 hash。 4. **不污染主流程**：checkpoint 文件可加入 `.gitignore` 若仅本地使用；若团队需要共享审计，则纳入版本库并提交。 --- ## 使用原则 - **一致性**：同一仓库内固定用一种绑定方式和目录/命名规则。 - **隐私与脱敏**：若 prompt 或对话中含敏感信息，存盘前做脱敏或仅存摘要。 - **可追溯**：通过 commit hash 能从 checkpoint 反查到提交，或从提交找到对应 checkpoint。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: mariusfit/oc-content-repurposer (version 1.0.0)

--- name: content-repurposer description: Repurpose any blog post or article into multiple social media formats. Input a URL or text, get X/Twitter thread, LinkedIn post, Instagram caption, email snippet, and summary. Use when asked to repurpose content, create social posts from an article, turn a blog into tweets, or generate multi-platform content. --- # Content Repurposer Turn any article or blog post into ready-to-post content for multiple platforms. ## Quick Start ```bash # Repurpose from URL — generates all formats uv run --with beautifulsoup4 python scripts/repurpose.py url "https://example.com/blog-post" # Repurpose from text file python scripts/repurpose.py file article.txt # Generate only specific formats uv run --with beautifulsoup4 python scripts/repurpose.py url "https://example.com/post" --formats twitter,linkedin # Output as JSON (for automation) uv run --with beautifulsoup4 python scripts/repurpose.py url "https://example.com/post" -f json # Save all outputs to files uv run --with beautifulsoup4 python scripts/repurpose.py url "https://example.com/post" -o output/ # Repurpose from clipboard/stdin echo "Your article text here..." | python scripts/repurpose.py stdin ``` ## Commands | Command | Args | Description | |---------|------|-------------| | `url` | `<url> [--formats LIST] [-f FORMAT] [-o DIR]` | Extract article from URL and repurpose | | `file` | `<path> [--formats LIST] [-f FORMAT] [-o DIR]` | Repurpose from text/markdown file | | `stdin` | `[--formats LIST] [-f FORMAT]` | Repurpose from piped input | ## Output Formats | Platform | What You Get | |----------|-------------| | **Twitter/X** | Thread of 5-8 tweets, each ≤280 chars, with hooks and hashtags | | **LinkedIn** | Professional post (1300 chars), insight-driven, with CTA | | **Instagram** | Caption (2200 chars max), storytelling style, 20-30 hashtags | | **Email** | Newsletter snippet with subject line, preview text, and body | | **Summary** | 3-sentence TL;DR for quick sharing | ## Examples ### From URL ```bash uv run --with beautifulsoup4 python scripts/repurpose.py url "https://blog.example.com/ai-trends-2026" ``` ### Only Twitter + LinkedIn ```bash uv run --with beautifulsoup4 python scripts/repurpose.py url "https://example.com/post" --formats twitter,linkedin ``` ### Save to directory ```bash uv run --with beautifulsoup4 python scripts/repurpose.py url "https://example.com/post" -o ./social-posts/ # Creates: twitter.txt, linkedin.txt, instagram.txt, email.txt, summary.txt ``` ## Notes - Uses beautifulsoup4 for URL extraction (optional for file/stdin input) - Content extraction focuses on article body (removes nav, sidebar, footer) - All generated content is original repurposing, not copy-paste - Character limits are enforced per platform


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: amd5/work-progress (version 4.0.6)

--- name: work-progress description: 工作进度检查技能 - 定期检查待办事项 + 子代理超时/消失检测与自动恢复 + 全量会话监控 version: 4.0.6 author: c32 --- # Work Progress Skill - 工作进度检查技能 **版本**: 4.0.6 **创建日期**: 2026-03-11 **更新日期**: 2026-04-14 **作者**: c32 --- ## 📋 技能描述 定期检查工作进度和待办事项完成情况，主动检测子代理超时/消失任务并自动恢复。 --- ## 📂 文件结构 ``` skills/work-progress/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── skill.json # 技能元数据 (v4.0.2) ├── _meta.json # ClawHub 元数据 ├── .clawhub/ │ └── origin.json # 来源信息 ├── state.json # 任务状态持久化（自动维护） └── scripts/ ├── check-progress.js # 进度检查（Node.js） ├── auto-recover.js # 自动恢复（Node.js） ├── work-monitor.js # 全量会话监控（Node.js） └── install.js # 安装脚本 ``` --- ## 🎯 功能 ### check-progress.js — 进度检查 - 状态同步：发现/注册子代理任务 - 进度检查：超时检测 - 待办事项：检查 daily 文件 - 终态 GC：自动清理完成任务（5 分钟 grace period） ### auto-recover.js — 自动恢复 - 检查超时/消失/失败任务 - 记录到 error.md - 建议恢复操作 ### work-monitor.js — 全量会话监控 - 扫描所有 Agent 的活跃会话 - 检测超时/卡死/失败会话 - 输出结构化监控报告 --- ## 📊 Cron 任务 | 任务 | 频率 | Job ID | |------|------|--------| | 工作进度检查 | 10m | `6a4bde16` | | 全量工作监控 | 5m | `98f5a84a` | --- ## 🔄 状态机 ``` pending → running → completed/failed/disappeared → notified → GC ``` --- *技能位置：`~/.openclaw/workspace/skills/work-progress/`*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: brucegutman/pipeworx-disify (version 1.0.0)

--- name: pipeworx-disify description: Detect disposable and temporary email addresses — validate emails and check domains against known throwaway services version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - curl emoji: "📧" homepage: https://pipeworx.io/packs/disify --- # Disify — Disposable Email Detection Is that email real or a throwaway? Disify checks email addresses and domains against a database of known disposable email services like Mailinator, Guerrilla Mail, and Temp Mail. Useful for form validation, anti-fraud, and user quality checks. ## Tools - **`validate_email`** — Check if an email address is disposable or malformed. Returns format validity and disposable status. - **`check_domain`** — Check if a domain is associated with disposable email services (e.g., "mailinator.com"). ## When to use - Validating sign-up forms to block throwaway emails - Screening lead generation forms for quality - Checking if a domain in your user database is disposable - Anti-abuse pipelines that need to flag temporary email usage ## Example ```bash curl -s -X POST https://gateway.pipeworx.io/disify/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"validate_email","arguments":{"email":"[REDACTED_SECRET]"}}}' ``` ```json { "email": "[REDACTED_SECRET]", "format_valid": true, "disposable": true, "domain": "mailinator.com" } ``` ## MCP config ```json { "mcpServers": { "pipeworx-disify": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/disify/mcp"] } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: autogame-17/feishu-image (version 1.0.0)

# Feishu Image Skill 上传并发送图片到飞书聊天或用户。支持缓存 `image_key`，避免重复上传同一文件。 ## 使用方式 ```bash node skills/feishu-image/send.js --target <chat_id_or_user_id> --file <path_to_image> # 或者直接发送网络图片（自动下载） node skills/feishu-image/send.js --target <chat_id_or_user_id> --url <image_url> ``` ## 参数 - `--target`: 用户 OpenID（`ou_...`）或群 ChatID（`oc_...`） - `--file`: 本地图片路径 - `--url`: 网络图片 URL（可选，自动下载并发送） ## 配置 - `FEISHU_APP_ID` - `FEISHU_APP_SECRET`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: stale | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: wangxiaofei860208-source/lobster-attachment-inject (version 1.0.1)

--- name: lobster-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


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: earlyyuokubgw25-coder/office-automation-test (version 1.0.0)

# 办公自动化助手 activated: true description: 一款高效的办公自动化助手，可根据用户提供的核心信息快速生成规范、完整的日报、周报和会议纪要，支持自定义格式和内容侧重点，提升办公文档撰写效率。 author: 办公效率提升团队 version: 1.0.0 category: 办公效率 tags: [日报, 周报, 会议纪要, 办公自动化, 文档生成] instructions: | 1. 技能激活方式：用户发送包含「写日报」「生成周报」「整理会议纪要」等关键词的指令即可触发对应功能； 2. 信息收集阶段：技能会主动询问用户核心信息： - 日报需确认：今日完成工作、待办事项、遇到的问题 - 周报需确认：本週工作总结、下周计划、成果与不足 - 会议纪要需确认：会议主题、参会人员、核心决议、待办任务 3. 文档生成规则： - 日报：默认包含「今日完成」「待办事项」「问题与解决」「明日计划」四个模块 - 周报：默认包含「本周工作总结」「本周成果」「存在问题」「下周工作计划」「需要协调的资源」五个模块 - 会议纪要：默认包含「会议基本信息」「会议核心内容」「决议事项」「待办任务」「后续跟进要求」五个模块 4. 用户可提出格式、语言风格等调整需求，技能会根据要求优化生成内容 5. 输出的文档以结构化文本形式返回，支持直接复制使用 examples: | - 输入：帮我写一份今天的日报，完成了客户需求对接、修改了项目文档，待办是明天提交测试报告，遇到的问题是客户需求不明确 输出： # 日报 日期：2026年3月8日 今日完成： 1. 完成与XX客户的需求对接工作，初步明确核心需求方向 2. 修改项目文档，补充需求相关细节内容 待办事项： 1. 明日12:00前提交项目测试报告 问题与解决： 1. 客户需求描述不明确，已通过电话沟通初步梳理，待进一步确认细节 明日计划： 1. 跟进客户需求确认进度 2. 完成测试报告撰写并提交


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hichana/resolved-sh-rstack (version 1.0.2)

--- name: rstack description: | The operator skill suite for the agentic web. Helps resolved.sh operators maximize their presence and build a successful agent-native business: audit page quality, craft A2A agent cards, optimize data products, register paid service endpoints, publish monetized content (blog posts, courses, paywalled sections), and distribute to Smithery, mcp.so, skills.sh, and other registries. Start with /rstack-audit to get a scorecard, then run the skills it recommends. Use when asked to "audit my resolved.sh page", "improve my agent presence", "sell API calls", "publish a course", "get discovered", or "optimize my data listing". metadata: author: resolved.sh version: 1.1.0 --- # rstack — The operator skill suite for the agentic web rstack helps you maximize your [resolved.sh](https://resolved.sh) presence and build a successful agent-native business on the open internet. ## Skills - `/rstack-audit` — Full health check with A-F scorecard across 7 areas: page, agent card, data, services, content, discovery, distribution - `/rstack-page` — Generate page content + spec-compliant A2A v1.0 agent card - `/rstack-data` — Optimize data file descriptions, pricing, and queryability - `/rstack-services` — Register any HTTPS endpoint as a paid per-call API with webhook verification and auto-generated docs - `/rstack-content` — Publish monetized blog posts, courses with modules, and paywalled page sections - `/rstack-distribute` — Generate listing artifacts for Smithery, mcp.so, skills.sh, and more ## Quick start 1. Set your env vars: `RESOLVED_SH_SUBDOMAIN`, `RESOLVED_SH_API_KEY`, `RESOLVED_SH_RESOURCE_ID` 2. Run `/rstack-audit` to see where you stand 3. Run the skill it recommends first 4. Re-audit to track progress Every skill outputs concrete artifacts — commands, config files, submission text — not advice. Full documentation: https://github.com/resolved-sh/rstack


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