OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: binbin/openclaw-skills-setup-cn (version 1.0.0)

--- name: openclaw-skills-setup-cn description: >- ClawHub 安装与配置 | ClawHub setup. 帮助中文用户安装 ClawHub、配置镜像（如阿里云）、 找技能（发现/推荐）、以及技能的安装/更新/启用/禁用。 Use when: 安装 clawhub, clawhub 怎么用, 找技能/找 skill, 有什么技能可以/有什么 skill 可以, 找一个技能/找一个 skill, 搜索技能/搜索 skill, 安装技能/安装 skill, 更新技能/更新 skill, 管理技能/管理 skill, clawhub init, clawhub install, clawhub search, clawhub update, openclaw skills. --- # ClawHub 安装和使用 本技能覆盖：ClawHub 安装与镜像配置、**找技能**（发现/推荐）、以及技能的安装/更新/启用/禁用。 ## 安装 ClawHub ```bash # npm 安装 npm install -g clawhub # 或 pnpm 安装 pnpm add -g clawhub ``` 初始化： ```bash clawhub init ``` 配置阿里云镜像（推荐国内用户）： ```bash clawhub config set clawhub.mirror "https://mirror.aliyun.com/clawhub/" ``` ## 安装核心技能 批量安装新手必备技能（等待 5–10 分钟）： ```bash clawhub install tavily-search find-skills proactive-agent-1-2-4 pdf-chat file-organizer ``` 验证安装状态： ```bash openclaw skills list ``` ## 技能管理 ### 找技能（发现与推荐） 当用户问「有什么技能可以…」「找一个技能」「搜索技能」时： 1. **理解需求**：从自然语言中提取关键词（例如：PDF、Excel、翻译、写代码）。 2. **搜索**：`clawhub search "<关键词>"`。 3. **查看详情**：对感兴趣的结果执行 `clawhub inspect <技能名称>`。 4. **推荐并安装**：给出推荐列表，并提供安装命令 `clawhub install <技能名称>`。 ```bash # 搜索技能 clawhub search "<关键词>" # 查看技能详情 clawhub inspect <技能名称> # 安装技能 clawhub install <技能名称> # 安装指定版本 clawhub install <技能名称>@<版本号> ``` ### 更新 ```bash # 更新单个技能 clawhub update <技能名称> # 更新所有技能（推荐定期执行） clawhub update --all ``` ### 启用与禁用 ```bash # 查看技能状态 openclaw skills list --status # 禁用技能 openclaw skills disable <技能名称> # 启用技能 openclaw skills enable <技能名称> ```


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Skill: cai-zhuo/test-materials (version 1.0.0)

--- name: materials-cli description: Render JSON schemas to images and generate schemas from prompts using declare-render and AI. version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: env: - OPENAI_API_KEY bins: - node primaryEnv: OPENAI_API_KEY --- # Materials CLI Use this skill when the user wants to render JSON schemas to images (PNG/JPG), validate render-data schemas, or generate schemas from natural-language prompts and then render them. ## Commands - **render** — Render a JSON schema file to an image. - **generate** — Use AI (OpenAI) to generate a schema from a prompt, then render it. - **validate** — Validate a JSON schema against the declare-render data schema. ## When to use - User asks to "render a schema to image", "turn JSON into a picture", or "draw from schema". - User wants to "generate an image from a description" or "create a schema from a prompt" and render it. - User wants to "validate" a JSON file against the render data schema. ## Usage Run via Node (from the project or after `npm install -g materials-cli`): ```bash materials render <schema-path> [options] materials generate "<prompt>" [options] materials validate <schema-path> [options] ``` ### Render - `materials render schema.json -o output.png` - Options: `-s, --schema <path>`, `-o, --output <path>` (default `./output.png`), `-f, --format <png|jpg>`, `-w, --width`, `-h, --height`, `--output-schema <path>`, `-i, --interactive` ### Generate (AI) - `materials generate "A red circle with text Hello" -o out.png` - Options: `-o, --output`, `-f, --format`, `-w, --width`, `-h, --height`, `--output-schema`, `--model`, `--api-key`, `--base-url`, `-i, --interactive` - Uses `OPENAI_API_KEY` (and optionally `OPENAI_MODEL`, `OPENAI_BASE_URL`) if not passed via flags. ### Validate - `materials validate schema.json` - Options: `-s, --schema <path>`, `-i, --interactive` ## CLI help ``` Usage: materials <command> [options] Commands: render <schema> Render a JSON schema file to an image generate <prompt> Use AI to generate a schema, then render validate <schema> Validate a schema against the render data schema Examples: materials render schema.json -o output.png materials generate "A red circle with text Hello" materials validate schema.json ``` ## Schema format The JSON schema follows the declare-render format: root has `id`, `width`, `height`, and `layers`. Layer types include text, image, container, shape, etc. Use `materials validate <file>` to check a schema before rendering.


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Skill: bytesagain-lab/beancount (version 2.0.0)

--- version: "2.0.0" name: Bookkeeping description: "记账管家。收支记录、月度报表（含同比环比）、预算管理、存钱目标追踪。数据存本地JSON。. Use when you need beancount capabilities. Triggers on: beancount." 记账理财助手。个人收支记录、月度报表、预算管理、消费分析、储蓄目标。Personal bookkeeping with income/expense tracking, monthly reports, budget management. 记账本、家庭账本、理财规划。Use when tracking personal finances. author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills --- # bookkeeping 记账管家。收支记录、月度报表（含同比环比）、预算管理、存钱目标追踪。数据存本地JSON。 ## Commands All commands via `scripts/book.sh`: | Command | Usage | Description | |---------|-------|-------------| | `add` | `book.sh add "金额" "类别" "备注" [--type income\|expense]` | 记一笔账（默认expense） | | `list` | `book.sh list [--month 2026-03]` | 查看记录（默认当月） | | `report` | `book.sh report [--month 2026-03]` | 月度收支报表（含同比环比+分类饼图+支出TOP3） | | `budget` | `book.sh budget "类别" "月预算"` | 设置类别月预算（超支自动提醒） | | `goal` | `book.sh goal "目标名" "金额" "月数"` | 设置存钱目标（计算每月需存） | | `goal-save` | `book.sh goal-save "目标名" "金额"` | 往目标里存钱 | | `goals` | `book.sh goals` | 查看所有存钱目标进度 | | `help` | `book.sh help` | 显示帮助信息 | ## Data Storage - 记录文件: `~/.bookkeeping/records.json` - 预算文件: `~/.bookkeeping/budgets.json` - 目标文件: `~/.bookkeeping/goals.json` - 自动创建目录和文件 ## Examples ```bash # 记一笔支出 bash scripts/book.sh add 35.5 餐饮 "午餐外卖" # 记一笔收入 bash scripts/book.sh add 15000 工资 "3月工资" --type income # 查看当月记录 bash scripts/book.sh list # 查看指定月份 bash scripts/book.sh list --month 2026-02 # 生成月度报表（含同比环比） bash scripts/book.sh report # 设置餐饮预算 bash scripts/book.sh budget 餐饮 2000 # 设置存钱目标（6个月存8000） bash scripts/book.sh goal "买相机" 8000 6 # 往目标存钱 bash scripts/book.sh goal-save "买相机" 1500 # 查看所有目标进度 bash scripts/book.sh goals ``` ## Categories (建议) - 支出: 餐饮、交通、购物、娱乐、居住、医疗、教育、其他 - 收入: 工资、奖金、理财、兼职、其他 ## Reference - 参考文档: `tips.md` — 记账理财小贴士（50-30-20法则、存钱技巧等） ## Notes - 数据存储在 `~/.bookkeeping/` 目录 - JSON 格式，可手动编辑 - 纯本地运行，无需联网 - Python 3.6+ 兼容 --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com


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Skill: scnet-sugon/bank-card-ocr (version 1.0.6)

--- name: bank_card_ocr description: 支持识别中国大陆银行卡，提取卡号、持卡人姓名（拼音/中文）、有效期及发卡行信息. version: 1.0.6 author: SCNet license: MIT tags: - OCR - 证件识别 - 发票识别 - 文字提取 required_env_vars: - SCNET_API_KEY optional_env_vars: - SCNET_API_BASE primary_credential: SCNET_API_KEY dependencies: - python3 - requests input: - ocrType : 识别类型，可选值见下文 - filePath : 待识别图片的本地路径 output: 结构化的 JSON 数据，包含识别结果和置信度 --- # Sugon-Scnet 银行卡识别 OCR 技能 本技能封装了 Sugon-Scnet 银行卡识别 OCR 服务，通过单一接口即可调用 1 种识别能力，高效提取文字及票据信息。 ## 功能特性 - **银行卡识别**：识别银行卡（卡号、银行等）。 ## 前置配置 > **⚠️ 重要**：使用前需要申请 Scnet API Token ### 申请 API Token 1. 访问 [Scnet 官网](https://www.scnet.cn) 注册/登录 2. 在控制台申请 API 密钥（格式：[REDACTED_SECRET]） 3. 复制密钥备用 ### 配置 Token **手动配置（推荐）** 1. 在技能目录下创建 `config/.env` 文件，内容如下： ```ini # ===== Sugon-Scnet OCR API 配置 ===== # 申请地址：https://www.scnet.cn SCNET_API_KEY=your_scnet_api_key_here # API 基础地址（一般无需修改） SCNET_API_BASE=https://api.scnet.cn/api/llm/v1 ``` 2. 添加：`SCNET_API_KEY=你的密钥` 3. 设置文件权限为 600（仅所有者可读写） **⚠️ 安全警告**：切勿将 API Key 直接粘贴到聊天对话中，否则可能被记录或泄露。 ### Token 更新 Token 过期后调用会返回 401 或 403 错误。更新方法：重新申请 Token 并替换 config/.env 中的 SCNET_API_KEY。 ### 依赖安装 本技能需要 Python 3.6+ 和 requests 库。请运行以下命令： ```bash pip install requests ``` --- ### 使用方法 ### 参数说明 | 参数名 | 类型 | 必填 | 描述 | |--------|------|------|------| | ocrType | string | 是 | 识别类型枚举。必须为以下之一：<br>• BANK_CARD（银行卡） | | filePath | string | 是 | 待识别图片的本地绝对路径。支持 jpg、png、pdf 等常见格式。 | ### 命令行调用示例 ```bash python .claude/skills/bank_card_ocr/scripts/main.py BANK_CARD /path/to/invoice.jpg ``` ### 在 AI 对话中使用 用户可以说： - “帮我识别这张银行卡，图片在 /Users/name/Downloads/id.jpg” AI 会根据 description 中的关键词自动触发本技能。 ## ⚠️ 安全与隐私警告 - **银行卡图像包含敏感信息**（卡号、持卡人姓名等），使用本技能会将该图像上传至 `https://api.scnet.cn` 进行 OCR 识别。 - 请确保你已阅读并同意 [Scnet 隐私政策]，并确认该行为符合你的合规要求。 - **不要在生产环境中使用真实银行卡图像**，除非你完全信任 Scnet 服务且数据加密传输得到保障。 - 建议使用测试卡号或非敏感图像先行验证。 ### AI 调用建议 为避免触发 API 速率限制（10 QPS），请串行调用本技能，即等待前一个识别完成后再发起下一个请求。 如果使用 OpenClaw 的 exec 工具，建议设置 timeout 或 yieldMs 参数，让命令同步执行，避免多个命令同时运行导致并发。 ### 配置选项 编辑 `config/.env` 文件： | 变量名 | 默认值 | 说明 | |--------|--------|------| | SCNET_API_KEY | 必需 | Scnet API 密钥 | | SCNET_API_BASE | https://api.scnet.cn/api/llm/v1 | API 基础地址（一般无需修改） | ### 输出 - 标准输出：识别结果的 JSON 数据，结构与 API 文档一致，位于 `data` 字段内。 - 识别结果位于 data[0].result[0].elements 中，具体字段取决于 ocrType。 - 错误信息：如果发生错误，会输出以 `错误:` 开头的友好提示。 ### 注意事项 - 本技能调用的 OCR API 有 10 QPS 的速率限制。 - 如果遇到 429 错误，请等待 2-3 秒后重试，不要连续发起请求。 - 建议在调用前确保图片已准备就绪，避免因网络问题导致重复调用。 ### 故障排除 | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 配置文件不存在 | 创建 config/.env 并填入 Token（参考前置配置） | | API Key 无效/过期 | 重新申请 Token 并更新 `.env` 文件 | | 文件不存在 | 检查提供的文件路径是否正确 | | 网络连接失败 | 检查网络连接或防火墙设置 | | 不支持的文件类型 | 确保文件扩展名为允许的类型（参考 API 文档） | | 401/403/Unauthorized | Token 无效或过期，重新申请并配置 | | 429 Too Many Requests | 请求过于频繁，技能会自动等待并重试（最多 3 次）。若持续失败，请降低调用频率或联系服务方提高限额。 |


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Skill: yuancaihua/weather-query-ych (version 1.0.0)

--- name: weather-query description: 查询指定城市的天气预报 version: 1.0.0 author: @yuancaihua --- # 技能名称：天气查询 ## 触发场景 当用户询问天气时，调用本技能。 ## 输入示例 - "今天北京天气如何？" - "明天上海会下雨吗？" ## 执行逻辑 1. 解析用户问题中的城市和日期。 2. 调用天气API获取数据。 3. 返回格式化结果（如："院彩华测试:北京今天晴，20-25℃"）。 ## 输出格式 - 文本：`院彩华测试: {城市} {日期} {天气状况}, {温度范围}` ## 异常处理 - 若城市未识别，回复："请提供有效城市名"。 - 若API调用失败，回复："天气服务暂时不可用"。

path: agent.py
content: # agent.py
import requests

def get_weather(city, date):
#https://api.weather.com/v2/turbo/vt1dailyForecast?[REDACTED_SECRET]
    [REDACTED_SECRET]"
    url = f"https://api.weather.com/v2/{city}/{date}?key={api_key}"
    response = requests.get(url)
    return response.json()

def handle_request(input_text):
    # 解析输入（示例简化）
    city = input_text.split("天气")[0]
    date = "today"  # 实际需更复杂解析
    data = get_weather(city, date)
    return f"院彩华测试: {city}今天{data['weather']}, {data['temp']}℃"

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Skill: axelhu/openclaw-deploy-tracker (version 1.0.0)

--- name: openclaw-deploy-tracker description: "记录和查询 OpenClaw 生态的部署服务。当需要新增部署、查询现有服务、更新服务状态、检查依赖关系时使用。规范记录格式，提供查询和写入的工作流。无需凭证。" metadata: {"openclaw":{"emoji":"📡","requires":{"anyBins":[]}}} --- # openclaw-deploy-tracker 记录和查询 OpenClaw 生态中部署的所有服务。当需要新增部署、查询现有服务、更新状态、检查端口冲突或依赖关系时触发。 ## 记录规范 所有服务记录在 `memory/services/` 目录下，以服务为单位组织文件： ``` memory/services/ ├── registry.md ← 所有服务的索引（快速概览） └── {service-name}.md ← 单个服务的详细记录 ``` ## 索引文件格式（registry.md） ```markdown # 服务注册表 更新时间：2026-04-01 ## 按类型分类 ### 容器 / Docker | 服务 | 端口 | 状态 | 用途 | 负责人 | |------|------|------|------|--------| | wewe-rss | :4000 | running | 微信公众号 RSS | 小爪子 | ### 本地服务 | 服务 | 端口 | 状态 | 用途 | 负责人 | |------|------|------|------|--------| | openclaw-gateway | :18789 | running | Agent 调度核心 | 小爪子 | | wewe-rss-api | :4001 | running | 公众号文章 REST API | 小爪子 | ### 远程 / 云服务 | 服务 | URL/地址 | 状态 | 用途 | 备注 | |------|----------|------|------|------| | ClawHub | clawhub.ai | running | Skill 市场 | 官方服务 | | OpenClaw Docs | docs.openclaw.ai | running | 文档站 | 官方服务 | ## 按状态分类 - ✓ 运行中：wewe-rss, openclaw-gateway, wewe-rss-api - ⏸ 已暂停：skill-creator（已禁用） - ✗ 已停止：- ``` ## 详细记录格式（{service-name}.md） ```markdown # {服务名} ## 基本信息 - **类型**：容器/Docker、本地服务、远程服务、 Skill - **状态**：running / stopped / paused / removed - **部署日期**：YYYY-MM-DD - **用途**：一句话描述 - **负责人**：谁负责维护 ## 访问信息 - **URL / 地址**：`http://localhost:4000` - **端口**：4000（如适用） - **凭证**：环境变量 / 文件路径（不写明文值） - 示例：`AUTH_CODE` 环境变量，配置在 docker-compose.yml ## 技术细节 - **依赖服务**：wewe-rss（容器）、OpenClaw Gateway - **数据存储**：卷挂载路径、数据库类型 - **网络模式**：bridge / host / 自定义网络 - **健康检查**：`curl http://localhost:4001/api/health` ## 部署命令 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/wewe-rss && docker compose up -d ``` ## 最近变更 - 2026-04-01：新增部署，订阅了「数字生命卡兹克」公众号 ``` ## 工作流 ### 记录新部署 1. **创建详细记录** → `memory/services/{service-name}.md` 2. **更新索引** → `memory/services/registry.md` 记录原则： - 凭证只写位置，不写明文值 - 包含健康检查命令 - 包含部署/启动命令 - 包含关键配置路径 ### 查询现有服务 **按端口查**： ```bash grep -r "端口\|:4000\|:18789" memory/services/ ``` **按类型查**： ```bash grep -r "类型.*Docker\|容器" memory/services/ -l ``` **按状态查**： ```bash grep -r "状态.*running\|running" memory/services/ -l ``` **快速概览**： 直接读 `memory/services/registry.md` ### 更新服务状态 当服务状态变更时： 1. 修改 `memory/services/{name}.md` 中的状态 2. 更新 `registry.md` 对应行 3. 记录变更时间和原因 ## Agent Rules - 部署新服务后，**立即**记录，不要"之后再说" - 凭证只写变量名/路径，不写实际值 - 删除服务时，在记录中标记 `状态: removed`，保留文件（历史可追溯） - 定期检查：收到服务相关问题时，先查 registry.md 确认状态


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Skill: erxiza/official-baidu-search (version 1.0.0)

--- id: official/baidu-search owner_id: openclaw-cn name: 百度搜索 description: 通过百度 AI 搜索 API 进行网页搜索，获取实时信息和搜索结果。 version: 1.0.1 icon: "\U0001F50D" author: OpenClaw中文社区 metadata: clawdbot: emoji: "\U0001F50D" requires: bins: - uv env: - BAIDU_API_KEY primaryEnv: BAIDU_API_KEY install: - id: brew kind: brew formula: uv bins: - uv label: Install uv via Homebrew --- # 🔍 百度搜索 *Search the web with Baidu AI* 通过百度 AI 搜索 API 进行网页搜索，获取中文互联网的实时信息。 ## Setup ```bash cd {baseDir} echo "BAIDU_API_KEY=your-api-key" > .env uv venv && uv pip install -e ".[dev]" uv run --env-file .env uvicorn baidu_search.main:app --host 127.0.0.1 --port 8001 ``` 需要在 `.env` 或环境变量中设置 `BAIDU_API_KEY`。 ## 获取 API Key 1. 访问 [百度智能云控制台](https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/applicationConsole/application) 2. 创建应用获取 API Key ## Quick Start 1. **检查服务:** `curl http://127.0.0.1:8001/ping` 2. **搜索网页:** ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:8001/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "query": "北京有哪些旅游景区", "top_k": 10 }' ``` 3. **带时间过滤的搜索:** ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:8001/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "query": "最新科技新闻", "top_k": 5, "recency_filter": "week" }' ``` 4. **限定网站搜索:** ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:8001/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "query": "天气预报", "top_k": 5, "site_filter": ["www.weather.com.cn"] }' ``` ## API 参数 | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | `query` | string | 必填 | 搜索关键词 | | `top_k` | int | 10 | 返回结果数量 (1-20) | | `recency_filter` | string | null | 时间过滤: `day`, `week`, `month`, `year` | | `site_filter` | list | null | 限定搜索的网站列表 | ## Response Format ```json { "results": [ { "title": "北京十大必去景点", "url": "https://example.com/beijing-attractions", "snippet": "北京作为中国的首都，拥有众多著名景点...", "site_name": "旅游网" } ], "total": 10 } ``` ## Conversation Flow 1. 用户提问需要搜索的内容 2. 判断是否需要时间过滤（如"最新"、"今天"等） 3. 调用搜索 API 获取结果 4. 整理并展示相关信息 5. 可根据需要深入查看某个结果 ## 使用场景 - 查询实时信息（新闻、天气、股票等） - 搜索中文互联网内容 - 获取特定网站的信息 - 时效性要求高的查询

path: src/baidu_search/__init__.py
content: """百度搜索 API 代理服务"""


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cp3d1455926-svg/file-super-assistant (version 1.0.0)

--- name: file-super-assistant description: 文件创建与 AI 降味助手。支持 docx/xlsx/pptx/pdf 文件创建和编辑，提供 AI 内容改写为人类风格功能。 --- # File Super Assistant - 文件超级助手 ## 核心功能 ### 1. 文件创建与编写 | 文件类型 | 支持操作 | 工具/库 | |----------|----------|---------| | **Word 文档** (.docx) | 创建、编辑、格式化、插入表格/图片 | python-docx | | **Excel 表格** (.xlsx) | 创建、数据填充、公式、图表 | openpyxl / pandas | | **PPT 演示** (.pptx) | 创建幻灯片、模板应用、动画 | python-pptx | | **PDF 文件** (.pdf) | 生成、合并、拆分、水印 | reportlab / PyPDF2 | ### 2. AI 内容"降味" 将 AI 生成的内容改写为更自然、更像人类写作的风格。 **AI 味特征（需要避免）：** - 过度使用"首先、其次、最后"等连接词 - 句式过于工整、缺乏变化 - 语气过于正式、缺乏情感 - 堆砌形容词、副词 - 缺乏个人体验和具体细节 **降味技巧：** - 加入口语化表达、语气词 - 变化句式长短、结构 - 加入个人经历、具体案例 - 适当使用反问、设问 - 加入情绪表达、主观评价 --- ## 使用流程 ### 创建文档 ```bash # 调用脚本创建文档 python scripts/create_doc.py --type docx --output "报告.docx" --content "内容..." ``` ### 降 AI 味 ```bash # 调用脚本处理 AI 内容 python scripts/remove_ai_flavor.py --input "ai_text.txt" --output "human_text.txt" ``` --- ## 脚本说明 ### scripts/create_doc.py **功能：** 创建各类文档文件 **参数：** - `--type`: 文件类型 (docx/xlsx/pptx/pdf) - `--output`: 输出文件名 - `--content`: 内容（或从 stdin 读取） - `--template`: 可选模板文件 **示例：** ```bash python scripts/create_doc.py --type docx --output "周报.docx" --content "本周工作内容..." python scripts/create_doc.py --type xlsx --output "数据表.xlsx" --data data.csv python scripts/create_doc.py --type pptx --output "汇报.pptx" --template assets/template.pptx ``` ### scripts/remove_ai_flavor.py **功能：** 将 AI 生成内容改写为人类风格 **参数：** - `--input`: 输入文件（AI 生成的内容） - `--output`: 输出文件（处理后的人类风格） - `--style`: 风格选项 (casual/professional/story) - `--intensity`: 降味强度 (1-5，默认 3) **示例：** ```bash python scripts/remove_ai_flavor.py --input "article.txt" --output "article_human.txt" python scripts/remove_ai_flavor.py --input "post.txt" --output "post_human.txt" --style casual --intensity 4 ``` --- ## 降味规则参考 详见 `references/ai-flavor-rules.md` --- ## 文件模板 ### assets/templates/ - `docx_report_template.docx` - 报告模板 - `pptx_business_template.pptx` - 商务 PPT 模板 - `xlsx_data_template.xlsx` - 数据表格模板 --- ## 使用场景 ### 场景 1：创建周报 ``` 用户：帮我写一份周报 → 使用 create_doc.py 创建 docx 文件 → 调用 remove_ai_flavor.py 降味 → 输出自然的人类风格周报 ``` ### 场景 2：制作 PPT ``` 用户：做个产品汇报 PPT → 使用 assets 中的商务模板 → 用 create_doc.py 生成 pptx → 人工微调 ``` ### 场景 3：文章去 AI 味 ``` 用户：这篇文章 AI 味太重了，帮我改改 → 调用 remove_ai_flavor.py → 选择 casual 风格，强度 4 → 输出更自然的文章 ``` --- ## 注意事项 1. **文件路径**：所有文件路径使用绝对路径或相对于 workspace 的路径 2. **编码问题**：中文文件使用 UTF-8 编码 3. **字体问题**：Windows 使用中文字体（宋体、微软雅黑） 4. **降味适度**：不要过度降味导致内容失真 --- ## 相关资源 - `scripts/create_doc.py` - 文档创建脚本 - `scripts/remove_ai_flavor.py` - AI 降味脚本 - `references/ai-flavor-rules.md` - AI 味特征与降味规则 - `assets/templates/` - 文件模板


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: igorganapolsky/real-estate-lead-qualifier (version 1.0.0)

--- name: real-estate-lead-qualifier version: 1.0.0 description: "High-ticket lead qualification agent for realtors and property managers. Handles inbound inquiries from Zillow/Realtor.com, qualifies for budget and timeline, and schedules viewings. Hardened with ThumbGate to prevent illegal Fair Housing hallucinations." author: "Igor Ganapolsky" tags: ["real-estate", "lead-gen", "high-ticket", "thumbgate", "scheduling"] price: 297 --- # Real Estate Lead Qualifier with ThumbGate Fair-Housing Safety ## What This Agent Does - Instantly responds to new leads from property portals 24/7. - Qualifies leads based on Pre-Approval status, Budget, and Move-in Timeline. - Schedules viewing appointments directly into the Realtor's calendar. - Uses **ThumbGate** to ensure the AI NEVER answers questions that violate Fair Housing laws (e.g., "Is this a safe neighborhood?" or "What's the demographic?"). ## Critical ThumbGate Rules - **Fair Housing Block:** Immediately block and redirect any response that comments on neighborhood safety, schools, or demographics to official census/police data links. - **Budget Floor:** Block scheduling a viewing if the lead's confirmed budget is <90% of the listing price without manual approval. - **Pre-Approval Check:** Block booking a viewing for buyers who do not have a PDF pre-approval letter uploaded. ## Setup 1. Connect your Zillow/Realtor.com email parser. 2. Link your Google/Outlook Calendar. 3. Load skill: `openclaw skill load real-estate-lead-qualifier`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: andykungbj/everything-find-files (version 1.0.0)

--- name: everything-find-files description: 使用Everything SDK快速搜索本地文件 --- # Everything 文件搜索技能 使用 Everything SDK 在本地快速搜索文件，提供文件详细信息并支持文件发送。 ## 使用方法 ### 1. 搜索文件 `搜索 [关键词]` - 搜索包含指定关键词的文件 示例： - `搜索 report.pdf` - 搜索名为 report.pdf 的文件 - `搜索 python` - 搜索包含 python 的文件 ### 2. 查看文件详情 `文件 [序号]` - 查看搜索结果中指定序号文件的详细信息 示例： - `文件 1` - 查看第1个文件的详细信息 ### 3. 发送文件 `发送 [序号]` - 发送搜索结果中指定序号的文件 示例： - `发送 2` - 发送第2个文件 ## 功能特性 - 快速文件搜索（使用 Everything SDK） - 显示搜索结果前10个文件 - 提供文件详细信息（路径、大小、文件名、创建日期、修改日期） - 支持发送原始文件 ## 注意事项 - 需要安装 Everything 软件并确保其正在运行 - Everything SDK 需要放置在以下位置之一： - 技能目录下的 `libs` 文件夹中（推荐） - 技能根目录下 - `C:\Program Files\Everything\` - `C:\EverythingSDK\DLL\` ## SDK 获取和安装 1. 从 https://www.voidtools.com/support/everything/sdk/ 下载 Everything SDK 2. 解压后，根据你的系统选择： - 64位系统：复制 `Everything64.dll` - 32位系统：复制 `Everything32.dll` 3. 将 DLL 文件放置在技能的 `libs` 文件夹中或技能根目录下


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jpengcheng523-netizen/jpeng-base64-toolkit (version 1.0.0)

--- name: base64-toolkit description: Provides base64 encoding, decoding, and validation utilities for data handling and transformation. Use when you need to encode or decode base64 data, validate base64 strings, or convert between formats. --- # Base64 Toolkit Encoding, decoding, and validation utilities for base64 data. ## Usage ```javascript const b64 = require('./skills/base64-toolkit'); // Encode const encoded = b64.encode('Hello World'); // Decode const decoded = b64.decode('SGVsbG8gV29ybGQ='); // Validate const valid = b64.isValid('SGVsbG8gV29ybGQ='); // URL-safe encoding const urlSafe = b64.encodeURLSafe('data?param=value'); ``` ## Features - Standard base64 encoding/decoding - URL-safe base64 support - Validation and detection - Buffer support - File encoding/decoding


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: strydex/yandex-speechkit-stt (version 1.0.0)

--- name: yandex-speechkit-stt description: Распознавание речи через Yandex SpeechKit API для голосовых сообщений в Telegram. Используй когда пользователь отправляет голосовые сообщения и хочет, чтобы они расшифровывались через Yandex SpeechKit. metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["ffmpeg", "python3"] }, "install": [ { "id": "pip", "kind": "pip", "packages": ["PyJWT", "cryptography", "requests"], }, ], }, } --- # Yandex SpeechKit STT Скилл для быстрого и качественного распознавания голосовых сообщений через Yandex SpeechKit. ## Настройка ### Переменные окружения Создай `config.json` в папке скилла: ```json { "id": "your-key-id", "service_account_id": "your-service-account-id", "folder_id": "your-folder-id", "private_key": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\n..." } ``` ## Использование ### Из командной строки ```bash python scripts/yandex_stt.py voice_message.ogg ``` ### Из кода ```python import sys sys.path.insert(0, 'scripts') from yandex_stt import speech_to_text, get_token_iam # Получить IAM токен iam_token = get_token_iam(folder_id, service_account_id, private_key, key_id) # Распознать речь result = speech_to_text("voice.ogg", folder_id, iam_token) print(result) ``` ## Особенности - Автоматически обрезает аудио до 28 секунд (лимит Yandex) - IAM токен автоматически обновляется через service account - Работает с OggOpus, WAV, MP3


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