OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: naive-white-expert/unified-web-search (version 1.0.0)

--- name: unified-web-search description: "联网搜索统一接口 - 一个接口自动选择最优服务商（百炼/Tavily/火山引擎），支持降级、合并、告警" version: 1.0.0 author: Kang Rui metadata: openclaw: requires: env: - BAILIAN_API_KEY - TAVILY_API_KEY - ARK_API_KEY primaryEnv: BAILIAN_API_KEY homepage: "https://github.com/naive-white-expert/unified-web-search" --- # 联网搜索 一个接口完成联网搜索，自动选择最优服务商。 ## 使用场景 - 用户需要搜索任何网络信息 ## 使用流程 ``` 1. 判断搜索强度 → 2. 调用接口 → 3. 使用结果 ``` ### 1. 判断搜索强度 | 用户需求 | intensity 参数 | 说明 | |----------|----------------|------| | 快速查询（天气、股价） | `"quick"` | 速度最快 | | 一般查询（新闻、常识） | `"normal"` | 平衡速度和覆盖 | | 深度查询（研究、分析） | `"deep"` | 结果最全面 | ### 2. 调用接口 ```python from web_search import search result = search("关键词", intensity="quick", freshness=7, sites=["gov.cn"]) ``` ### 3. 使用结果 ```python if result["success"]: answer = result["answer"] # 答案文本 sources = result["sources"] # 来源列表 else: error = result["error"] # 错误信息 ``` ## 参数 | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | query | str | 必填 | 搜索问题 | | intensity | str | `"normal"` | 搜索强度：`quick`（快速）/`normal`（平衡）/`deep`（全面） | | freshness | int | None | 时效筛选：7/30/180/365 天 | | sites | list | None | 限定站点：["gov.cn"] | ## 返回值 ```python { "success": True, "answer": "答案文本", "sources": [{"title": "...", "url": "..."}] } ``` ## 示例 ```python from web_search import search # 快速查询 result = search("北京天气", intensity="quick") # 一般查询 + 时效筛选 result = search("AI新闻", intensity="normal", freshness=7) # 深度查询 + 站点限定 result = search("政策分析", intensity="deep", sites=["gov.cn"]) ``` ## 配置密钥 使用前需配置至少一个服务商密钥： ```bash # 百炼（推荐国内搜索） export BAILIAN_API_KEY="sk-eb..." # Tavily（推荐海外搜索） export TAVILY_API_KEY="tvly-dev-..." # 火山引擎（国内备用） export ARK_API_KEY="..." ``` ## 其他文件 - **搜索实现** → `scripts/web_search.py` - **服务商详情** → `references/comparison.md`

path: requirements.txt
content: PyYAML>=5.0

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Skill: 156554395/lsp-novel-writer (version 1.0.0)

--- name: novel-writer description: 小说写作助手。触发词：写小说/创作小说/生成小说/帮我写个小说/小说大纲/网文创作。工作流：需求收集（类型/风格/字数）→ AI生成大纲（世界观/人物/剧情/章节规划）→ 用户确认 → 自动逐章生成 → 一章一个文件保存。支持玄幻、仙侠、都市、科幻、历史、武侠、网游、灵异、军事、竞技等主流网文类型，面向新手作者。 --- # 小说写作助手 ## 触发条件 - "写小说" / "创作小说" / "生成小说" / "帮我写个小说" - "小说大纲" / "小说生成器" / "网文创作" - 参数化：`写小说，类型=玄幻，字数=10万，风格=热血` ## 核心工作流 ### 阶段一：需求收集（交互式问答） **必填（逐一询问，不要一次抛出）：** 1. **小说类型**：玄幻、仙侠、都市、科幻、历史、武侠、网游、灵异、军事、竞技 2. **风格定位**：热血爽文、轻松搞笑、深沉黑暗、悬疑烧脑、情感治愈 3. **预计字数**：5万 / 10万 / 20万 / 30万 / 自定义 **选填：** 4. **核心创意/主题**（如"废柴逆袭"、"系统流"；未提供则 AI 自动选经典套路） 5. **主角设定偏好**（未提供则 AI 自动生成） ### 阶段二：大纲生成 AI 自动生成完整大纲，包含： 1. **基础信息**：标题、类型、风格、字数、章节数（`ceil(字数 / 3000)`） 2. **世界观设定**：根据类型生成等级体系、势力划分、背景 3. **人物设定**：主角（含金手指/目标）+ 3-5 配角 + 反派 4. **剧情结构**：三幕式 — 开篇(10%) → 发展(70%) → 高潮结局(20%) 5. **章节规划**：每章标题 + ~100字核心剧情点 展示格式示例： ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📖 小说大纲 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【基础信息】 标题：《九天剑神》 类型：玄幻 | 风格：热血爽文 预计字数：10万字 | 章节数：33章 【世界观设定】 ... 【人物设定】 ... 【剧情结构】 第一幕（1-5章）：废柴崛起 第二幕（6-28章）：成长之路 第三幕（29-33章）：巅峰对决 【章节规划】 第1章：废柴少年 - ... 第2章：拜师学艺 - ... ... ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ``` ### 阶段三：大纲确认 - 询问用户确认 / 局部修改 / 重新生成 - **大纲必须用户确认后才生成章节** ### 阶段四：逐章生成 **策略：** - 逐章生成，参考前几章保持连贯 - 每章 ~3000 字（±20%） - 遵循网文写作指南（见 references/writing-guide.md） **进度显示：** ``` 进度：[████████░░░░░░░░░░░] 3/33 章 正在生成：第3章《一鸣惊人》 ``` **保存规则：** - 目录：`./novels/小说标题/` - 每章一个文件：`001章.md`、`002章.md`、... - 格式：`# 第N章 章节标题\n\n正文...` **完成后输出：** ``` ✅ 小说生成完成！ 📁 保存位置：./novels/九天剑神/ 📊 实际字数：102,456 字 📝 章节数：33 章 ``` ## 质量保证 **大纲自检：** - 世界观完整（等级体系/势力） - 人物有明确目标/动机 - 剧情起承转合完整 - 每章有核心剧情点 **章节自检：** - 字数达标 - 章末有悬念钩子 - 爽点节奏（3-5章一小爽，10章一大爽） - 人物性格一致，逻辑连贯 ## 错误处理 | 问题 | 处理 | |------|------| | 输入模糊 | 提供示例选项引导 | | 大纲不满意 | 支持重新生成或局部修改 | | 生成中断 | 保存已生成内容，支持断点续传 | | 字数 <1万 | 提示建议至少5万字 | | 字数 >50万 | 提示生成时间较长，建议分批 | ## 类型写作要点 详见 [references/writing-guide.md](references/writing-guide.md)，包含： - 黄金三章法则 - 爽点节奏设置 - 悬念与伏笔技巧 - 各类型经典套路与核心要素 - 写作禁忌


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Skill: hahg199/todo-manager199 (version 1.0.0)

\--- name: todo-manager description: "Simple todo list manager – add, view, complete, and delete tasks" version: 1.0.0 author: hahg199 tags: &#x20; - todo &#x20; - task &#x20; - productivity \--- \## Description This skill helps users manage a simple todo list in the current conversation. It supports adding tasks, viewing pending tasks, marking tasks as done, and deleting tasks. Tasks are not saved across sessions; they exist only within the ongoing conversation. \## Instructions When user asks to manage tasks, follow these rules: \### State management \- Keep task list as a numbered list in your memory for this conversation. \- Format: index number, task description, status (pending/done). \- Start with empty list if no tasks exist. \### Supported commands (user can say naturally): \- \*\*Add task\*\*: "add task: buy milk" → add "buy milk" as pending, assign next index. \- \*\*Show tasks\*\*: "show my tasks", "list todos" → display pending tasks with numbers. If none, say "You have no pending tasks." \- \*\*Mark as done\*\*: "complete task 2", "mark task 1 as done" → set that task status to done. Confirm to user. \- \*\*Delete task\*\*: "delete task 3", "remove task 2" → remove that task from list entirely. \- \*\*Clear all\*\*: "clear all tasks" → remove all tasks after asking confirmation. \### Output style \- Always respond in a friendly, concise manner. \- After adding or completing a task, show the updated pending list. \- Use checkboxes or simple text (e.g., "\[ ] buy milk", "\[x] buy milk") when displaying tasks. \## Examples \*\*User:\*\* "Add task: finish report" \*\*AI:\*\* Added "finish report" as task 1. Your current pending tasks: 1\. \[ ] finish report \*\*User:\*\* "Add call mom" \*\*AI:\*\* Added "call mom" as task 2. Your current pending tasks: 1\. \[ ] finish report 2\. \[ ] call mom \*\*User:\*\* "Complete task 1" \*\*AI:\*\* Task 1 "finish report" marked as done. Pending tasks: 1\. \[x] finish report 2\. \[ ] call mom \*\*User:\*\* "Delete task 2" \*\*AI:\*\* Deleted task 2 "call mom". Remaining pending tasks: 1\. \[x] finish report \*\*User:\*\* "Show my tasks" \*\*AI:\*\* You have 1 pending task: 1\. \[x] finish report \*\*User:\*\* "Clear all tasks" \*\*AI:\*\* Are you sure you want to delete all tasks? (yes/no) \*\*User:\*\* "yes" \*\*AI:\*\* All tasks have been cleared. \## Edge Cases \- If user tries to complete/delete a non-existent task number, say "Task X not found. Please check your task numbers." \- If user adds empty task, ask them to specify content. \- If no tasks exist and user asks to complete/delete, say "You have no tasks yet. Add one first." \## Tips for AI \- Keep the task list only within the conversation – do not persist after session ends. \- Always confirm destructive actions (clear all). \- Be helpful and clear about the current state.


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Skill: crumbedsausage/zuckerbot (version 1.0.0)

PK "d\ zuckerbot/UT ��i ��iux PK "d\ l �v . zuckerbot/SKILL.mdUT ��i ��iux �Yێ�� }�W4� � �l�cg �f ���dlc���-�)��ds�M�ڧ<� �|�~INU�y�H3^��h�fwթSU�z��yT�B]�ߚd��qQ�lR��iS^��DB|�J����nu���F�j�j<S���`j!תt�T*�� �K�j�8��n#~��Z ���7�ur]�BH,�i)�+'�Zqu{��a�j�^�� /����t|H.�2��DR+�Ԍv/d K� � O �,*�ץ}�s����Z!W�q��Rufjl�`�B�Z'�w��mrg��/ � Yv`֝9 y��d ����\ !˃H ������ r0@�Y-����5�"7� �:�l�)Ma � zkpN�K%�d� -,&�� �`��� ���o�#{��p�2";YkzN���N�Bg� �Q�|ꄕ �Ϳ�Bo��F�����: �) !�.w&ߩtFo B�� ��^�\��%�ǘ�� !�=9���[���~��* �� I���o �� z�6��~ ��TL�t�k �E :� � tk5m_��!j��:� B Z; � ���4�#��'�� ɧ(� ��N��7>ؖ��W�; 8 �0�v��� �1���iZs6�֌�U�sJ\!� M ��I��U��ս�=� 8�D�{D�D ѣ�Bn(f0m��K�R��� �>3 �.� qm�R� � ] \H Ӏ�҉��a$..�� )��~ }� ?��S��8d�)��q�� �6;�*�6,'2�NZ �` �|�9�� OF�� ��;](�T `b- p3��F2�e� hqPn&*�W�� Ew��wc­<�X� �۳��ġ�S�� � ={"���eU��V�e { � �U�]�lA5��� 7)V j \ ���18�9�R% C l����p�܀ӗ���Q�P_��^�o ���^o��)ع��"t0 �9�i�*Y' ������Ӂ��6dK��X�j��!�\�M����h �K� ����Ų�K�!>�CK ��C�99y � Ё" ڒ� ;Y� �7Ù)>� �/���� |��d'v�j}�*��!ģp�� D� ����� Qn��9����bx�U� s��< F ;�` J�i�R@f��"n ��A��vLI |�a�� �� R�p�� �6H��� ]r��O �B��f� ���>��_a�K �,�I< 1�J-}@4P�(��W�GM�=c1IU&�� /N� �2E�l�� C���? �aH�1��D���R-��-�ܲ-� {�{:�aMhDK�.C� ���f^���#��� ��r@�+�G��*�� j�*��E=Xʑ&��re��X,��a+��ɠw��*$��8اQ��k̼��N���q�#[� A���7 �s�x� � � �o��=juQ�o&�!��� ��~�Q w �����q� ��� ���Մ+}|\[(D����w�tz �n˛ f� 8� 7�&Ӑ� �\ ��� �� � #�h�.?�� �i��@�� � ' �ǲT,v9�A�~Uwb �� � .l�wN��Y+�TS�EH�R#xBI�d@� �bJ%C������ ހ��� �� յ����khe�� ��>PJ�z�eִ� #cY���9]E '��'�~T � ��+���a �( 5�SA�jc�C�k v�����* 櫱R@뒴��[5��Ts��A��K����iq � ���R�T$R\[�}o�5��_@� L � �� $BU��H ¦�N}U����Ɏ�yS�c� C��d��ן�f^����{��3.4-1�&��z�읉� W � ���A!����$[� ��� �\�2ь�R� ���� 6$� �x�8 ��� ��\�b�a|>?>W)���WoT�F�> VУK�C��0#�8�*e~�$��C�h} �LW������Ծ��& �=�hS��,Q��F8��-�X��J ]�5V�ky�PԞu� ��J���ǀ�=6 �޵ ?� � �IBF�� �5�ٞL���zɁ� J�<�n;��D�H6H Tl��wHy��T�=� e��� �;J�oJP� �����q���~� 6�}?���h� {�w ۛ��3Q�d�� ��� �˝� C;k�&���B�(�^�[ j; � ��� "k 7M��qI �t4"� 4 ��hR��e� I��ʗ �Swv 3 ��E���K �y :�Y�ҽ%�x4ߍ���n�,NHv� �2���n�~m І� �Λ} f{(�e_���"\� "C [�P r� �̑o t|/� �a� � T�m S� T "--��3 �A�7 �HOf<y� � P�C�8J��:����%��V ��AG�i�����i�گQ;� �<� �T���dO|��6m � -�spnp�r T ����[�e�>���/A����`��!���B+>.X����w� �bCO�RB�Y��NûȶېW]��;��ޕ � 3��� ���� ���#>�6 ��x��T�����!�F Zt��X۳]�ɥ�I k�W|�Xx�{��gP�>,�l ��d�4]6�����*�r\ �6<c��绡Ō�I�P�a�Ȱہ4�ٌ{o3 c�Ì�\|�U�� �\� o�Q�V&�:h<ֵ� 2� �� t"ih���� 8�*�V�΄� ��2����.C�_uw�; &3 V�<X�� � �d T�|6��P��o � vI#EيjG��sV7+�@�����U� Ö�;���r���;\�~E���E����z���R�/^�x�����_�����ϟ�����w _� �U9� ;�e� X w(��qTa è R b���j2���� ��f����� ,Q�?q ��lt7��}9M�y 3WV�� y�J�2y�3�jN[D� PK "d\ �A zuckerbot/UT ��iux PK "d\ l �v . ��D zuckerbot/SKILL.mdUT ��iux PK �


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal:  | SkillSpector:  ()
Skill: edwardrodriguez703-design/book-car-wash (version 1.0.1)

--- name: book-car-wash description: Book car-wash services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book car-wash. Triggers on requests like "book a car-wash", "find car-wash near me", or any car-wash service request. --- # uook car wash Book car-wash services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "car-wash", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dragons777-cpu/hai-agent-framework (version 1.0.0)

# HAI Agent Framework **版本：** 1.0.0 **作者：** 小 D **描述：** 企业级 AI Agent 框架 - Hook 事件系统、自动记忆抽取、核心 Agent 定义 --- ## 🚀 功能特性 ### 1. Hook 事件系统 在关键事件发生时自动触发脚本，实现： - 会话开始/结束自动处理 - 工具调用前后验证 - 文件操作审计 - 自定义事件响应 **支持的 Hook 事件：** - `SessionStart` - 会话开始 - `SessionEnd` - 会话结束 - `PreToolUse` - 工具调用前 - `PostToolUse` - 工具调用后 - `UserMessage` - 用户消息 - `AgentResponse` - Agent 回复前 ### 2. 自动记忆抽取 从对话中自动学习： - 用户偏好提取 - 挫折信号检测 - 成功模式识别 - 纠正记录保存 - 决策追踪 ### 3. 核心 Agent 定义 预置 4 个专业 Agent： - **code-reviewer** - 代码审查专家 - **test-generator** - 测试用例生成 - **security-scanner** - 安全扫描专家 - **documentation-writer** - 文档撰写专家 ### 4. 四层记忆架构 - **L1 会话记忆** - 当前对话记录 - **L2 项目记忆** - 项目特定上下文 - **L3 全局记忆** - 用户偏好和习惯 - **L4 市场记忆** - 共享知识和规则 --- ## 📦 安装 ```bash clawhub install hai-agent-framework ``` --- ## 🔧 配置 ### 1. 启用 Hook 在 `.hai/hooks/` 目录下创建 Hook 配置文件： ```json { "name": "load-memory", "description": "加载用户记忆", "event": "SessionStart", "priority": 100, "enabled": true, "action": { "type": "script", "script": ".hai/scripts/load-memory.py" } } ``` ### 2. 使用 Agent 在任务中指定 Agent： ```markdown --- agent: code-reviewer --- 请审查这段代码... ``` ### 3. 记忆抽取 自动运行，无需配置。对话记录会自动分析并保存到 `memory/` 目录。 --- ## 📖 使用示例 ### 示例 1：会话开始加载记忆 ```bash python3 .hai/scripts/hook-executor.py SessionStart ``` ### 示例 2：工具调用验证 ```bash python3 .hai/scripts/hook-executor.py PreToolUse \ --context '{"tool":"write","args":{"path":"test.txt"}}' ``` ### 示例 3：对话分析 ```bash python3 .hai/scripts/conversation-analyzer.py \ --text "我喜欢用深色模式，不要用浅色" ``` --- ## 📁 目录结构 ``` .hai/ ├── agents/ # Agent 定义 │ ├── code-reviewer.md │ ├── test-generator.md │ ├── security-scanner.md │ └── documentation-writer.md ├── hooks/ # Hook 配置 │ ├── SessionStart/ │ ├── SessionEnd/ │ ├── PreToolUse/ │ └── PostToolUse/ ├── scripts/ # 执行脚本 │ ├── hook-executor.py │ ├── load-memory.py │ ├── save-summary.py │ ├── validate-params.py │ └── conversation-analyzer.py ├── rules/ # 用户规则 │ └── *.local.md └── memory/ # 记忆文件 ├── transcript/ ├── project/ └── global/ ``` --- ## 🧪 测试 ```bash # 测试 Hook 系统 python3 .hai/scripts/hook-executor.py --list # 测试 SessionStart Hook python3 .hai/scripts/hook-executor.py SessionStart # 测试对话分析 python3 .hai/scripts/conversation-analyzer.py --text "测试文本" ``` --- ## 📊 效果 ### Hook 系统 - ✅ 自动加载用户记忆 - ✅ 自动保存会话总结 - ✅ 工具调用安全验证 ### 记忆抽取 - ✅ 用户偏好自动学习 - ✅ 纠正记录自动保存 - ✅ 决策追踪 ### Agent 定义 - ✅ 标准化 System Prompt - ✅ 专业化分工 - ✅ 可并行执行 --- ## 🤝 贡献 欢迎提交 Issue 和 Pull Request！ **GitHub:** https://github.com/your-repo/hai-agent-framework --- ## 📄 License MIT --- *HAI Agent Framework v1.0 · 2026-04-03*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hylouis233/bibverify (version 0.2.4)

--- name: bibverify description: Verify, repair, explain, and generate BibTeX references with Bibverify's DOI-first CLI and MCP tools. metadata: openclaw: requires: bins: - bibverify --- # Bibverify Use this skill when the user asks to verify a `.bib` file, repair BibTeX metadata, generate BibTeX from a DOI, explain why a reference lookup source was chosen, or compare original vs updated BibTeX fields. ## Preferred Path If the Bibverify MCP server is available, call its tools directly: - `doi_to_bibtex`: Convert a DOI, DOI URL, or DOI-prefixed value to BibTeX. - `rank_lookup_sources`: Explain the effective lookup order for a title and optional BibTeX entry. - `explain_update_diff`: Compare original and updated BibTeX-like entry objects. - `verify_bib_file`: Verify a `.bib` file through a Bibverify config file. Prefer `doi_to_bibtex` for one DOI. Prefer `verify_bib_file` for project-level reference checks. ## CLI Fallback If MCP is not configured but the `bibverify` command is available: ```bash bibverify --doi 10.1038/nature12373 --key example2013 bibverify config.json ``` For first-time setup, tell the user to install Bibverify from PyPI and create a minimal config: ```bash pip install -U bibverify ``` ```json { "language": "EN", "bib_file": "references.bib", "user_info": { "email": "[REDACTED_SECRET]", "app_name": "Bibverify" } } ``` ## Safety - Do not silently overwrite the source `.bib` file. - Tell the user that Bibverify writes timestamped backup, updated, and problem-entry files using the input `.bib` filename stem. - Do not invent missing bibliographic metadata. Use Bibverify results and explain uncertainty when sources disagree. - Do not expose API keys or local config secrets in the answer. ## Response Style Summarize what Bibverify checked, which sources were used or preferred, which entries changed, and where generated files were written. For user-facing explanations, focus on DOI-first lookup, dynamic source ranking, field differences, and remaining entries that need manual review.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chenchaoqun/weather-plus-cn (version 1.0.3)

--- name: weather-plus version: 1.0.2 description: 查询中国城市天气信息并提供穿衣建议。使用中国天气网 (weather.com.cn) 数据。Use when: 用户询问天气、温度、穿衣建议、天气预报、出行天气准备等场景。 --- # 天气查询技能（增强版） 从中国天气网获取权威天气数据，提供穿衣建议和生活指数参考。 ## 何时使用 ✅ **使用此技能：** - "今天北京天气如何？" - "查询上海天气并给出穿衣建议" - "这周末广州会下雨吗？" - "明天需要带伞吗？" - 出行前的天气准备查询 ❌ **不使用此技能：** - 历史天气数据查询 - 气候趋势分析 - 专业气象数据（航空、海洋等） - 海外城市天气（使用 wttr.in） ## 快速开始 ### 方式一：使用 web_fetch 获取天气数据（推荐） ```bash # 获取北京天气 web_fetch --url "http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml" --maxChars 8000 # 获取黄冈天气 web_fetch --url "http://www.weather.com.cn/weather/101200401.shtml" --maxChars 8000 ``` ### 方式二：使用 Python 脚本 ```bash # 基本用法 python scripts/weather_query.py <city_code> # 示例 python scripts/weather_query.py 101010100 # 北京 python scripts/weather_query.py 101280101 # 广州 ``` ### 方式三：直接访问 wttr.in（快速查询） ```bash # 一行式天气 curl -s "wttr.in/Beijing?format=3" # 详细信息 curl -s "wttr.in/Beijing?0" ``` ## 城市代码 常见城市代码见 `references/city_codes.md`。 ### 主要城市速查 | 城市 | 代码 | 城市 | 代码 | |------|------|------|------| | 北京 | 101010100 | 上海 | 101020100 | | 广州 | 101280101 | 深圳 | 101280601 | | 武汉 | 101200101 | 杭州 | 101210101 | | 成都 | 101270101 | 西安 | 101110101 | | 黄冈 | 101200401 | | | ## 穿衣建议规则 根据平均温度自动生成建议： | 平均温度 | 建议 | |---------|------| | ≥28℃ | 短袖、短裤、裙子等夏季服装 | | 22-28℃ | 薄衬衫、T 恤、薄外套等春秋服装 | | 15-22℃ | 外套、毛衣、薄夹克等 | | 8-15℃ | 厚外套、毛衣、风衣等保暖服装 | | 0-8℃ | 厚羽绒服、棉衣、保暖内衣等冬季服装 | | <0℃ | 厚羽绒服、棉衣、帽子围巾手套等隆冬装备 | ### 特殊天气补充 - **雨天/雪天**：携带雨具，穿防滑防水鞋子 - **雪天 + 低温**：路面可能结冰，注意防滑 - **雾天/霾天**：注意交通安全，敏感人群佩戴口罩 ## 完整工作流程 ### 步骤 1：确定城市代码 - 已知代码 → 直接使用 - 未知代码 → 查阅 `references/city_codes.md` - 特殊城市 → 访问 weather.com.cn 查询 ### 步骤 2：获取天气数据 使用 web_fetch 获取天气网页面： ``` web_fetch --url "http://www.weather.com.cn/weather/<city_code>.shtml" --maxChars 8000 ``` ### 步骤 3：解析数据 从返回的 HTML 中提取： - 天气现象（晴、雨、雪、多云等） - 温度范围（最高温、最低温） - 风力风向 - 生活指数（感冒、运动、洗车、紫外线等） ### 步骤 4：生成穿衣建议 根据温度范围和天气现象，参考上方表格生成建议。 ### 步骤 5：格式化输出 使用以下模板输出： ``` 📍 城市：[城市名] 📅 今日天气 天气：[天气现象] 温度：[温度范围] 风力：[风力风向] 👕 穿衣建议 [根据温度生成的建议] 📊 生活指数 • 感冒指数：[等级] - [说明] • 运动指数：[等级] - [说明] • 洗车指数：[等级] - [说明] • 紫外线指数：[等级] - [说明] ``` ## 错误处理 ### 常见问题 **问题 1：无法连接天气网** - 解决：检查网络连接，稍后重试 - 备选：使用 wttr.in 查询 **问题 2：城市代码无效** - 解决：验证城市代码是否正确，参考 city_codes.md **问题 3：数据解析失败** - 解决：天气网 HTML 结构可能变化，尝试直接读取页面内容手动解析 ## 注意事项 1. **网络依赖**：需要访问中国天气网，确保网络畅通 2. **请求频率**：避免短时间内频繁请求（可能触发限流） 3. **数据时效**：天气数据每小时更新，建议查询最新数据 4. **地域限制**：本技能主要支持中国城市，海外城市使用 wttr.in ## 相关文件 - `scripts/weather_query.py` - 天气查询 Python 脚本（辅助工具） - `references/city_codes.md` - 中国城市代码参考 ## 示例 ### 输入 ``` 查询今天北京天气，给出穿衣建议 ``` ### 处理 1. 使用城市代码 101010100 2. web_fetch 获取 http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml 3. 解析天气数据 4. 生成穿衣建议 ### 输出 ``` 📍 城市：北京 📅 今日天气 天气：晴转多云 温度：15℃ ~ 25℃ 风力：北风 2-3 级 👕 穿衣建议 建议穿外套、毛衣、薄夹克等服装；天气较好，适宜户外活动 📊 生活指数 • 感冒指数：少发 - 无明显降温，感冒机率较低 • 运动指数：适宜 - 天气较好，尽情感受运动的快乐 • 洗车指数：适宜 - 天气较好，适合擦洗汽车 • 紫外线指数：中等 - 涂擦 SPF 大于 15 防晒护肤品 ```

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publishedAt: 1772920861782

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jessewunderlich/deepgram-transcribe (version 1.0.0)

--- name: deepgram-transcribe description: Transcribe audio via Deepgram Nova-3 API (5.26% WER, 40x faster than Whisper, built-in speaker diarization). Use when user asks to transcribe audio, podcasts, meetings, voice recordings, or voice memos. Supports mp3, wav, m4a, ogg, flac, webm, aiff. Falls back to OpenAI Whisper skill if DEEPGRAM_API_KEY is not set. --- # Deepgram Nova-3 Transcription Transcribe audio files using Deepgram's Nova-3 model — more accurate and faster than OpenAI Whisper. ## Why Deepgram over Whisper - 5.26% word error rate (vs ~8-10% for Whisper) - 40x faster for batch processing - Built-in speaker diarization (who said what) - Smart formatting (numbers, dates, punctuation) - $200 free credits on signup at deepgram.com ## Setup Store your API key: ```bash echo "YOUR_DEEPGRAM_API_KEY" > ~/.openclaw/secrets/deepgram-api-key.txt ``` Or set the environment variable: ```bash export DEEPGRAM_API_KEY="your-key-here" ``` ## Usage ```bash bash scripts/transcribe.sh /path/to/audio.mp3 bash scripts/transcribe.sh recording.mp3 --out transcript.txt bash scripts/transcribe.sh recording.mp3 --json --out full.json bash scripts/transcribe.sh recording.mp3 --language es bash scripts/transcribe.sh recording.mp3 --model nova-2 ``` ## Models | Model | WER | Cost/min | Best for | |-------|-----|----------|----------| | nova-3 (default) | 5.26% | $0.0077 | Best accuracy | | nova-2 | ~8% | $0.0043 | Budget-friendly | | whisper-large | ~8-10% | $0.0048 | Whisper parity | ## Supported Formats mp3, wav, m4a, ogg, flac, webm, aiff ## Fallback If `DEEPGRAM_API_KEY` is not set, use the OpenAI Whisper skill instead (if installed).


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector:  ()
Skill: xiaoxuan0820-ctrl/mcm-agent (version 1.0.0)

--- name: mcm-agent slug: mcm-agent version: 1.0.0 homepage: https://clawsafe.vip description: Help users manage cross-device AI memory. When user explicitly asks to save or recall information, sync it to their cloud memory account. Categorizes saved content into personality, preferences, chat history, and long-term memory. User must configure their API key and explicitly consent before any sync happens. Supports Claude Code, Windsurf, Cursor, Codex, OpenClaw, Hermes Agent, Cline and all major AI agents. Free 200 entries. MCM, memory, agent memory, cloud memory, sync, 记忆同步, 跨设备记忆, 云端记忆, AI记忆, 智能记忆, 对话同步, 长期记忆, 跨平台同步, 记忆管家, AI对话记录, 角色记忆, 偏好记忆, 记忆云 triggers: - memory - mcm - agent memory - cloud memory - memory sync - 记忆 - 同步 - 云端记忆 user-invocable: false --- # MCM Agent — My Cloud Memory Help users manage their AI memory across devices. All syncing requires explicit user consent. ## Getting Started 1. **Install**: Search "mcm-agent" in skill store, or copy to `~/.claude/skills/mcm-agent/` 2. **Account**: User signs up at https://clawsafe.vip to get their API Key 3. **Configure**: User provides their API Key to enable the service 4. The service will only sync when the user explicitly asks it to ## Behaviour ### User-Controlled Memory Only save or retrieve information when the user explicitly requests it. Categorize saved content into: personality, preferences, chat_history, memory. ### Cross-Device Access When user asks, check for memories saved from other devices. Prompt user before applying. ### Storage Free plan: 200 entries. Notify user when nearing the limit.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: leooooooow/ecommerce-weekly-report (version 1.0.0)

--- name: ecommerce-weekly-report description: Turn messy weekly ecommerce performance data into an operator-ready report with KPI trends, winners, risks, and next-step recommendations. Use when teams need a concise weekly business review instead of raw spreadsheets. --- # Ecommerce Weekly Report 把一周电商数据，整理成真正能拿去复盘和开会的周报。 ## Problem it solves 原始报表通常只有数字，没有判断： - GMV、订单、客单价在变，但没人解释为什么； - 花费涨了，利润未必涨； - 某个 SKU、渠道、达人、地区在拖后腿，但不容易一眼看出来； - 团队最后拿到的是表，不是结论。 这个 skill 的目标是： **把分散的周度经营数据，压缩成“核心指标 + 异动解释 + 下周动作”的管理周报。** ## Use when - 需要做电商周报、经营复盘、例会材料 - 需要比较本周 vs 上周的关键指标变化 - 需要快速识别增长来源、利润压力和执行优先级 ## Do not use when - 用户只要单个指标计算，不需要完整周报 - 数据口径明显不一致且无法确认 - 需要财务审计级别的精细核对，而不是经营周报 ## Inputs - 本周和上周的核心经营数据 - 至少包含：销售额、订单数、客单价、广告/投放、退款、利润或毛利 - 可选维度：SKU、渠道、达人、地区、活动、流量来源 - 可选背景：本周活动、价格调整、库存、异常事件 ## Workflow 1. 先确认统计周期和对比口径一致。 2. 提取核心 KPI，并计算环比变化。 3. 找出增长贡献项和拖累项。 4. 区分“表面增长”和“利润质量变化”。 5. 输出亮点、风险、原因假设和下周建议。 ## Output Return: 1. Report period and comparison basis 2. Core KPI summary 3. Highlights and problem areas 4. Key drivers / likely causes 5. Recommended actions for next week ## Quality bar - 不只报数字，必须给经营解释 - 明确区分收入增长、效率改善、利润改善 - 结论要能支持周会讨论和动作分配 - 标明缺失数据、估算数据和低置信度判断 ## Resource See `references/output-template.md`.


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