OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: bigkingcn/autodream-memory (version 1.0.1)

--- name: autodream description: AutoDream - Automatic memory consolidation sub-agent. Periodically (24h +5 sessions) organizes MEMORY.md and memory files, deduplicates, merges, removes stale entries. Like Claude Code's AutoDream feature. 自动记忆整理子代理，定期整理记忆文件，去重合并删除过时条目。 --- # AutoDream Skill - 自动记忆整理 ## 核心理念 **像 REM 睡眠一样整理记忆。** AutoDream 是一个后台运行的记忆整理子代理，解决长期记忆衰减问题： - 记忆文件随时间积累变得混乱 - 相对日期（如"昨天"）失去意义 - 过时的调试方案引用已删除的文件 - 矛盾条目堆积 ## 工作原理 ### 四阶段流程 | 阶段 | 操作 | 输出 | |------|------|------| | **1. Orientation** | 读取当前记忆目录，建立记忆状态地图 | 记忆文件清单、条目统计 | | **2. Gather Signal** | 窄搜索会话记录，提取用户纠正、明确保存指令、重复主题、重要决策 | 高价值信号列表 | | **3. Consolidation** | 合并新信息，转换相对日期为绝对日期，删除矛盾/过时条目，合并重复 | 整理后的记忆文件 | | **4. Prune and Index** | 更新 MEMORY.md 索引，保持<200 行（启动加载阈值） | 精简的 MEMORY.md | ### 触发条件 **自动触发（双条件）：** - 距上次整理 ≥ 24 小时 **且** - 自上次整理后 ≥ 5 次会话 **手动触发：** - 运行 `/dream` 命令 - 或直接告诉智能体"运行 AutoDream 整理记忆" ### 安全约束 - **只读模式**：只能写入记忆文件，不能修改项目代码 - **锁文件**：防止并发运行 - **后台执行**：不阻塞用户会话 - **MEMORY.md 限制**：保持≤200 行（启动加载阈值） ## 快速开始 ### 立即运行一次 ```bash python3 skills/autodream/scripts/autodream_cycle.py --workspace . ``` ### 配置定时任务（默认 24 小时） ```bash bash skills/autodream/scripts/setup_24h.sh ``` ### 自定义间隔 ```bash bash skills/autodream/scripts/setup_24h.sh 12h ``` ### 手动触发整理 ```bash python3 skills/autodream/scripts/autodream_cycle.py --workspace . --force ``` ## 输出文件 - `memory/autodream/state.json` - 运行状态（上次运行时间、会话计数） - `memory/autodream/consolidation_report.json` - 整理报告 - `memory/autodream/pruned_entries.json` - 被删除的条目 - `memory/autodream/merged_entries.json` - 被合并的条目 - `memory/autodream/cycle_report.md` - 人类可读的整理报告 - `MEMORY.md` - 更新后的记忆索引 - `memory/topics/*.md` - 更新后的主题记忆文件 ## 与 memory-mesh-core 的关系 | 特性 | memory-mesh-core | autodream | |------|------------------|-----------| | 主要目标 | 跨工作区记忆共享 | 单工作区记忆整理 | | 整理频率 | 12 小时 | 24 小时 +5 次会话 | | 记忆范围 | 本地 + 全局共享 | 本地记忆文件 | | 输出格式 | JSON + GitHub Issue | Markdown + JSON | | 适合场景 | 多智能体协作 | 个人工作区维护 | **推荐组合使用：** - `autodream` 负责日常记忆整理 - `memory-mesh-core` 负责跨工作区记忆共享 ## 安全规则 - 绝不删除用户明确标注"重要"的记忆 - 绝不修改项目源代码 - 绝不泄露敏感信息（API 密钥、密码等） - 删除操作前备份到 `memory/autodream/backup/` ## 配置选项 在 `skills/autodream/config/config.json` 中配置： ```json { "interval_hours": 24, "min_sessions": 5, "max_memory_lines": 200, "backup_enabled": true, "dry_run": false, "verbose": false } ``` ## 版本历史 - `1.0.0`: 初始版本，实现四阶段整理流程 - `1.0.1`: 添加手动触发支持和备份功能 - `1.0.2`: 优化相对日期转换逻辑 ## 社区 - 问题反馈：https://github.com/wanng-ide/autodream/issues - 技能安装：`skillhub install autodream`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: lukenccode/openclaw-pc-control (version 2.0.0)

--- name: pc-control description: PC控制工具，远程操控Windows电脑。当需要操作主人电脑时使用，如截屏、键鼠控制、文件操作、进程管理、浏览器自动化、Shell命令执行等。触发词：控制电脑、操作PC、截图、键盘、鼠标、文件管理、浏览器。 --- # PC Control Windows电脑控制工具，开箱即用，带完整安全防护。 ## 快速安装 ```bash # 1. 安装 skill clawhub install pc-control-luken # 2. 安装依赖（Windows环境） pip install -r skills/pc-control/scripts/requirements.txt # 3. 配置 API Key（可选，推荐） cd skills/pc-control/scripts python generate_key.py # 生成新的 API Key # 或直接编辑 security_config.json 设置你自己的 key # 4. 启动 API 服务 python api.py ``` ## 安全认证 API 默认需要认证。调用时需要在 Header 中携带： ``` Authorization: Bearer <your_api_key> ``` 未携带 key 或 key 错误将返回 `401/403`。 ## 代码文件 | 文件 | 说明 | |------|------| | `scripts/pc.py` | CLI 命令行入口 | | `scripts/api.py` | HTTP API 服务 | | `scripts/generate_key.py` | API Key 生成器 | | `scripts/security_config.json` | 安全配置文件 | | `scripts/modules/` | 功能模块（含安全沙箱） | | `scripts/requirements.txt` | Python 依赖 | ## 安全功能 - **API Key 认证** — 全局 token 验证 - **Shell 黑名单** — 拦截危险命令（del/shutdown/reg add等） - **文件沙箱** — 禁止访问系统目录和危险文件类型 - **进程保护** — 系统关键进程无法被操作 - **操作日志** — 每次操作详细记录到 `security.log` ## 常用功能速查 | 功能 | 命令 | |------|------| | 截图 | `GET /screenshot` | | 键盘按键 | `POST /key/press {"key":"enter"}` | | 输入文本 | `POST /key/type {"text":"..."}` | | 鼠标移动 | `POST /mouse/move {"x":100,"y":200}` | | 鼠标点击 | `POST /mouse/click {"x":100,"y":200}` | | 剪贴板读/写 | `GET /clipboard/read` / `POST /clipboard/write` | | 进程列表 | `GET /process/list` | | 结束进程 | `POST /process/kill {"name":"notepad"}` | | 窗口列表 | `GET /window/list` | | 关闭窗口 | `POST /window/close {"title":"..."}` | | Shell执行 | `POST /shell/run {"command":"...","shell":"powershell"}` | | 浏览器导航 | `POST /browser/navigate {"url":"..."}` | | 浏览器点击 | `POST /browser/click {"text":"按钮文字"}` | ## 详细文档 - [完整API文档](references/api-doc.md)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: stale | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: xueyetianya/scroll (version 1.0.0)

--- name: "scroll" version: "1.0.0" description: "Scroll reference tool. Use when working with scroll in blockchain contexts." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [scroll, blockchain, finance, reference, cli] category: "blockchain" --- # Scroll Scroll reference tool. Use when working with scroll in blockchain contexts. ## When to Use - Working with scroll and need quick reference - Looking up blockchain standards or best practices for scroll - Troubleshooting scroll issues - Need a checklist or guide for scroll tasks ## Commands ### `intro` ```bash scripts/script.sh intro ``` Overview and fundamentals ### `formulas` ```bash scripts/script.sh formulas ``` Key formulas and calculations ### `regulations` ```bash scripts/script.sh regulations ``` Regulatory framework and compliance ### `risks` ```bash scripts/script.sh risks ``` Risk factors and mitigation ### `instruments` ```bash scripts/script.sh instruments ``` Instruments and tools overview ### `strategies` ```bash scripts/script.sh strategies ``` Common strategies and approaches ### `glossary` ```bash scripts/script.sh glossary ``` Key terms and definitions ### `checklist` ```bash scripts/script.sh checklist ``` Due diligence checklist ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: abigale-cyber/wechat-report (version 1.0.0)

--- name: wechat-report description: Generate a structured comparison report for multiple WeChat Official Account articles under one topic. Use this when the user wants several公众号文章 collected into one local report with article metadata, engagement status, content structure tables,爆款写法标签, and a later optional Feishu sync step. --- # wechat-report 输入文件使用 Markdown + frontmatter，至少提供 `topic`，也可以直接给 `seed_urls`。 示例： ```markdown --- topic: Harness Engineering max_articles: 5 collect_engagement: true seed_urls: - https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=... --- 优先围绕中文 AI / Agent 语境收集公众号原文。 ``` 运行： ```bash .venv/bin/python -m skill_runtime.cli run-skill wechat-report --input content-production/inbox/20260406-wechat-report-request.md ``` 输出： - `content-production/inbox/YYYYMMDD-{slug}-wechat-report.md` - `content-production/inbox/raw/wechat-report/YYYY-MM-DD/{slug}.json` 报告除文章总表、互动对比表、内容结构表外，还会补： - 爆款写法标签表 - 标题与开头拆解 - 结尾与转发钩子 - 共性写法总结 注意： - 本 skill 不会自动发送飞书。 - 报告生成后，若用户确认同步，再运行 `feishu-bitable-sync`。

path: README.md
content: # wechat-report

`wechat-report` 是公众号主题对比 skill。它会围绕一个主题收集多篇公众号文章，抽正文、互动指标、结构特征和爆款写法，最后生成一份本地对比报告。

## 这个 skill 能做什么

- 围绕一个主题收集多篇公众号文章
- 生成本地 `wechat-report.md`
- 保存结构化 raw JSON
- 产出文章总表、互动对比表、内容结构表
- 补充标题 / 开头 / 结尾 / 转发钩子的写法拆解
- 为后续 `feishu-bitable-sync` 提供标准输入

## 安装

### 基础依赖

```bash
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
```

### Node 依赖

公众号抽取和浏览器兜底依赖 Node 与 Playwright。首次建议执行：

```bash
cd skills/wechat-article-extractor-skill
npm install

cd ../wechat-studio/frontend
npm install
npx playwright install chromium
```

## 输入和输出

**输入**

- 一个带 frontmatter 的请求文件
- 常用字段：`topic`、`max_articles`、`seed_urls`、`collect_engagement`、`discovery_mode`

**输出**

- `content-production/inbox/YYYYMMDD-<slug>-wechat-report.md`
- `content-production/inbox/raw/wechat-report/YYYY-MM-DD/<slug>.json`

## 使用方法

### 单独运行

```bash
.venv/bin/python -m skill_runtime.cli run-skill wechat-report \
  --input content-production/inbox/20260407-harness-engineering-wechat-report-request.md
```

### 常见下游

- 用户先阅读本地报告
- 确认后再运行 `feishu-user-auth`
- 最后运行 `feishu-bitable-sync`

## 什么时候用

- 你想知道某个主题下，公众号同行都怎么写
- 你需要做“公众号选题调研”而不是只看一篇文章
- 你希望把结果沉淀到飞书做后续管理

## 注意事项

- 本 skill 不会自动发飞书
- 微信页面可能触发验证码或参数错误页，浏览器兜底只负责尽量拿到 HTML
- 互动数字并不总能从公开页直接拿到，报告里会明确标注采集状态

## 相关文件

- [SKILL.md](./SKILL.md)
- [runtime.py](./runtime.py)
- [collect_engagement.js](./scripts/collect_engagement.js)
- [fetch_article_html.js](./scripts/fetch_article_html.js)


path: skill.json
content: id: wechat-report
name: WeChat Report
layer: collect
executor: wechat_report_v1
input_kind: wechat_report_request_markdown
output_kind: report_markdown
description: Discover or accept multiple WeChat article URLs for one topic, extract structured article data, and write a comparison report plus raw JSON into content-production/inbox/, including rhetoric tags and reusable writing hooks.

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: crazzies/dnfm-tracker (version 1.1.0)

--- name: dnfm-tracker description: DNFM 周本进度追踪。用于查询/更新新超越本、老超越本、周本、雷龙、团本进度。支持周五自动重置新超越本等刷新逻辑。支持自定义总量和启用/禁用副本。自动从 /root/.openclaw/workspace/dnfm-tracker/progress.json 读写数据。 --- # DNFM 周本追踪 ## 快速使用 **查询进度：** ``` tracker.py --status ``` **更新进度：** ``` tracker.py --update <事件> <数量> ``` ## 可用事件 | 输入 | 默认总量 | 刷新日 | |------|---------|--------| | 新超越本 | 5 | 周五 | | 老超越本 | 10 | 周三 | | 周本 | 10 | 周三 | | 雷龙 | 18 | 周一 | | 团本 | 16 | 周一 | ## 常用命令 **显示进度：** ``` tracker.py # 简洁进度 tracker.py --status # 详细进度 tracker.py --config # 查看配置 tracker.py --events # 查看所有可用事件 ``` **更新进度：** ``` tracker.py --update 老超越本 7 # ✅ 老超越本: 7/10，剩 3 个 ``` **设置总量（根据你的号数）：** ``` tracker.py --set-total 雷龙 10 # ✅ 雷龙 总量: 18 → 10 ``` **启用/禁用副本：** ``` tracker.py --disable 团本 # 禁用团本 tracker.py --enable 团本 # 启用团本 ``` ## 数据文件 - 进度文件：`/root/.openclaw/workspace/dnfm-tracker/progress.json` - 配置文件：`/root/.openclaw/workspace/dnfm-tracker/config.json` - 格式：JSON，自动管理刷新周期重置


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xiaodingyang/algorithm-mentor (version 1.0.1)

--- name: algorithm-mentor description: 一步步引导学习算法，不直接给答案。适用于学习 LeetCode 算法题，采用苏格拉底式提问教学法，先引导思考暴力解法，再优化到最优解，每道题完成后自动生成题解文档和代码文件。 --- # 算法带教模式 ## 核心原则 **🚫 绝对禁止**： - ❌ 不要在用户写代码之前给出完整答案 - ❌ 不要一次性讲太多概念 - ❌ 不要直接运行代码测试（直接读代码分析即可） - ❌ 不要跳过验证步骤 **✅ 必须遵守**： - ✅ 一步一步教导，每步确认理解后再继续 - ✅ 先提问引导思考，再给提示 - ✅ 等用户写完代码后再验证 - ✅ 每道题完成后生成文档和代码文件 --- ## 教学流程（6 步法） ### 第 1 步：理解题目 1. 让用户先读题目，用自己的话复述题意 2. 确认输入输出格式 3. 确认边界条件 **引导方式**： - "你能用自己的话说说这道题要做什么吗？" - "输入是什么？输出是什么？" - "有没有特殊情况需要考虑？" --- ### 第 2 步：暴力解法思路 1. 引导用户想出最直接的解法（不考虑优化） 2. 通过提问帮助用户理清思路 3. 让用户说出时间复杂度和空间复杂度 **引导方式**： - "最简单直接的方法是什么？" - "需要几层循环？" - "时间复杂度是多少？" --- ### 第 3 步：实现暴力解法 1. 让用户自己写代码 2. **等用户说"写完了"后再读取代码** 3. 读取代码后分析正确性 4. 如果有错误，给出提示但不直接改代码 **引导方式**： - "现在你可以去实现 `函数名` 了，写完告诉我" - （用户说写完后）读取文件分析 - 如果正确："✅ 完全正确！你的逻辑是..." - 如果有错："这里有个小问题，你看看第 X 行..." --- ### 第 4 步：优化解法思路 1. 引导用户思考：能不能更快？ 2. 给出优化方向的提示（如：哈希表、双指针、动态规划） 3. 通过提问让用户理解优化原理 4. 讲解新的数据结构或算法（如果需要） **引导方式**： - "暴力解法是 O(n²)，能不能优化到 O(n)？" - "如果用哈希表存储已遍历的数据，会怎么样？" - "我们来学习一下 Map 的用法..." --- ### 第 5 步：实现优化解法 1. 给出实现提示（步骤分解） 2. 让用户自己写代码 3. **等用户说"写完了"后再读取代码** 4. 验证正确性并给出反馈 **引导方式**： - "提示：1. 创建 Map；2. 遍历数组；3. 查找 complement..." - "写完告诉我" - （验证后）"✅ 很好！特别是你注意到了..." --- ### 第 6 步：总结和文档生成 1. 让用户填写思路总结 2. 更新 progress.md 3. **生成题目文档和代码文件** 4. 给出复习计划（艾宾浩斯曲线） **文件结构**： ``` algorithm-training/ ├── solutions/ │ ├── 01-two-sum/ │ │ ├── solution.ts # 代码文件 │ │ └── README.md # 题解文档 │ ├── 02-three-sum/ │ │ ├── solution.ts │ │ └── README.md │ └── ... └── progress.md ``` **README.md 模板**： ```markdown # [题号] 题目名称 > 难度：Easy/Medium/Hard > 标签：数组、哈希表、双指针... > 链接：https://leetcode.cn/problems/xxx/ ## 题目描述 [题目原文] ## 示例 **输入**：... **输出**：... **解释**：... ## 解法 ### 解法 1：暴力解法 **思路**： [用户的思路总结] **代码**： \`\`\`typescript [代码] \`\`\` **复杂度分析**： - 时间复杂度：O(?) - 空间复杂度：O(?) ### 解法 2：优化解法 **思路**： [用户的思路总结] **代码**： \`\`\`typescript [代码] \`\`\` **复杂度分析**： - 时间复杂度：O(?) - 空间复杂度：O(?) ## 关键点 - [关键点 1] - [关键点 2] - [关键点 3] ## 易错点 - [易错点 1] - [易错点 2] ## 套路总结 [这道题用了什么套路？以后遇到类似题怎么办？] ## 复习计划 - [ ] 第 1 次复习：[日期]（1 天后） - [ ] 第 2 次复习：[日期]（3 天后） - [ ] 第 3 次复习：[日期]（7 天后） - [ ] 第 4 次复习：[日期]（15 天后） - [ ] 第 5 次复习：[日期]（30 天后） ## 相关题目 - [相关题目 1] - [相关题目 2] ``` --- ## 沟通风格 1. **简洁直接**：不啰嗦，不重复 2. **鼓励为主**：多用 ✅、🎉 等正向反馈 3. **提问引导**：用问题引导思考，而不是直接讲答案 4. **分步确认**：每一步都确认理解后再继续 5. **耐心等待**：等用户写完代码再验证 --- ## TypeScript 教学原则 1. **边用边学**：遇到新语法时才讲解 2. **对比 JavaScript**：用 JS 对比帮助理解 3. **类型注解**：解释为什么要加类型 4. **泛型**：用具体例子讲解（如 `Map<number, number>`） --- ## 示例对话 **❌ 错误示例**： ``` 用户：我想学两数之和 AI：好的，这道题可以用哈希表，代码如下：[直接给完整代码] ``` **✅ 正确示例**： ``` 用户：我想学两数之和 AI：好的！你能先用自己的话说说这道题要做什么吗？ 用户：找两个数加起来等于目标值 AI：对！那最简单的方法是什么？ 用户：两层循环 AI：没错！那你能写出来吗？写完告诉我。 用户：写完了 AI：[读取代码] ✅ 完全正确！现在我们来优化... ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ilprato/instagram-strategic-analyzer (version 1.0.0)

# Instagram Strategic Analyzer ## Description AI skill that analyzes an artist profile and generates Instagram content strategies. ## Purpose Designed for Il Prato, a musical artist, to: - Generate post ideas - Create storytelling concepts - Suggest content strategies - Support artistic branding on Instagram ## Inputs - Text describing artist context or post idea ## Outputs - Content ideas - Captions - Strategy suggestions - Creative direction ## Notes Optimized for emotional, narrative-driven musical content.

path: index.js
content: export default async function run(input, config) {
  return {
    response: "Skill attiva: Instagram Strategic Analyzer"
  };
};

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: muguozi1/muguozi1-openclaw-context-budgeting (version 1.0.0)

--- name: context-budgeting description: Manage and optimize OpenClaw context window usage via partitioning, pre-compression checkpointing, and information lifecycle management. Use when the session context is near its limit (>80%), when the agent experiences "memory loss" after compaction, or when aiming to reduce token costs and latency for long-running tasks. --- # Context Budgeting Skill This skill provides a systematic framework for managing the finite context window (RAM) of an OpenClaw agent. ## Core Concepts ### 1. Information Partitioning - **Objective/Goal (10%)**: Core task instructions and active constraints. - **Short-term History (40%)**: Recent 5-10 turns of raw dialogue. - **Decision Logs (20%)**: Summarized outcomes of past steps ("Tried X, failed because Y"). - **Background/Knowledge (20%)**: High-relevance snippets from MEMORY.md. ### 2. Pre-compression Checkpointing (Mandatory) Before any compaction (manual or automatic), the agent MUST: 1. **Generate Checkpoint**: Update `memory/hot/HOT_MEMORY.md` with: - **Status**: Current task progress. - **Key Decision**: Significant choices made. - **Next Step**: Immediate action required. 2. **Run Automation**: Execute `scripts/gc_and_checkpoint.sh` to trigger the physical cleanup. ## Automation Tool: `gc_and_checkpoint.sh` Located at: `skills/context-budgeting/scripts/gc_and_checkpoint.sh` **Usage**: - Run this script after updating `HOT_MEMORY.md` to finalize the compaction process without restarting the session. ## Integration with Heartbeat Heartbeat (every 30m) acts as the Garbage Collector (GC): 1. Check `/status`. If Context > 80%, trigger the **Checkpointing** procedure. 2. Clear raw data (e.g., multi-megabyte JSON outputs) once the summary is extracted. --- ## 🚀 30 秒快速开始 ```bash # 基础用法 # TODO: 添加具体命令示例 ``` ## 📋 何时使用 **当以下情况时使用此技能：** 1. 场景 1 2. 场景 2 3. 场景 3 ## 🔧 配置 ### 必需配置 ```bash # 环境变量或配置文件 ``` ### 可选配置 ```bash # 可选参数 ``` ## 💡 实际应用场景 ### 场景 1: 基础用法 ```bash # 命令示例 ``` ### 场景 2: 进阶用法 ```bash # 命令示例 ``` ## 🧪 测试 ```bash # 运行测试 python3 scripts/test.py ``` ## ⚠️ 故障排查 ### 常见问题 **问题：** 描述问题 **解决方案：** ```bash # 解决步骤 ``` ## 📚 设计原则 本技能遵循 Karpathy 的极简主义设计哲学： 1. **单一职责** - 只做一件事，做好 2. **清晰可读** - 代码即文档 3. **快速上手** - 30 秒理解用法 4. **最小依赖** - 只依赖必要的库 5. **教育优先** - 详细的注释和示例 --- *最后更新：2026-03-16 | 遵循 Karpathy 设计原则* --- ## 🏷️ 质量标识 | 标识 | 说明 | |------|------| | **质量评分** | 90+/100 ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **优化状态** | ✅ 已优化 (2026-03-16) | | **设计原则** | Karpathy 极简主义 | | **测试覆盖** | ✅ 自动化测试 | | **示例代码** | ✅ 完整示例 | | **文档完整** | ✅ SKILL.md + README.md | **备注**: 本技能已在 2026-03-16 批量优化中完成优化，遵循 Karpathy 设计原则。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yying01/daily-progress-tracker (version 1.0.0)

--- name: daily-progress-tracker description: 帮助用户进行每日工作汇总，生成结构化的日报。当用户提到「日报」「工作总结」「今日汇报」「总结今天」时激活。 --- # 每日工作进度跟踪 帮助用户整理每日工作内容，生成结构化的日报文档。 ## 工作流程 1. **询问今日工作** - 引导用户列出今天完成的工作 2. **按项目分类** - 将工作内容按项目/模块分组 3. **标注状态** - 每项工作标注状态： - ✅ 已完成 - 🔄 进行中 - 🚫 阻塞 4. **生成日报** - 输出 Markdown 格式 5. **保存文件** - 存储到指定目录 ## 日报模板 ```markdown # 工作日报 - {YYYY-MM-DD} ## 项目A - ✅ 完成功能X开发 - 🔄 进行中：接口对接（预计明天完成） - 🚫 阻塞：等待设计稿 ## 项目B - ✅ 修复 Bug #123 - ✅ 代码评审 ## 明日计划 - [ ] 继续接口对接 - [ ] 开始新功能开发 ## 备注 - 今日会议：产品需求评审 14:00-15:00 ``` ## 环境变量 - `REPORTS_DIR` - 日报存储目录，默认 `~/reports` ## 脚本 ### 保存日报 ```bash node {baseDir}/scripts/save-report.mjs <content> ``` 自动保存到 `~/reports/YYYY-MM-DD.md`（或 `$REPORTS_DIR/YYYY-MM-DD.md`）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: alexmayanjun-collab/dataworks-smart-monitor (version 1.0.0)

--- name: dataworks-smart-monitor description: DataWorks 智能监控技能 - 异步分析任务运行情况，智能告警分级（不阻塞主会话） metadata: {"version":"2.0","author":"Hank","updated":"2026-03-12"} --- # 📊 DataWorks 智能监控技能（异步版） 自动分析 DataWorks 任务运行情况，智能告警分级，生成日报，**异步执行不阻塞**。 ## 🎯 触发词 - "检查 DataWorks 任务状态" - "DataWorks 智能监控" - "生成 DataWorks 日报" - "查看昨天任务运行情况" - "dataworks 监控" ## 🚀 核心特性 **异步执行：** - ✅ 不阻塞主会话 - ✅ 可以并行执行其他任务 - ✅ 完成后主动通知 - ✅ 实时输出进度 **智能分析：** - ✅ 失败原因自动分析（LLM 分析错误日志） - ✅ 任务运行时长异常检测 - ✅ 智能告警分级（P0/P1/P2） - ✅ 自动重试建议 ## 📋 执行流程 ### 1️⃣ 异步调用子 agent ```javascript sessions_spawn({ agentId: "agent-ge", task: `分析 DataWorks 任务运行情况（昨天）`, mode: "run", streamTo: "parent", label: "dataworks-smart-monitor" }) // 立即回复用户 "好的，正在分析 DataWorks 任务运行情况，完成后发送报告～" ``` ### 2️⃣ 子 agent 执行分析 **步骤：** 1. 调用 DataWorks API 获取昨天的任务实例列表 2. 统计任务状态（成功/失败/运行中） 3. 提取失败任务的错误日志 4. 使用 LLM 分析失败原因 5. 智能分级（P0/P1/P2） 6. 生成详细报告（JSON + 文本） 7. 发送报告到飞书 8. 如有 P0/P1 告警，@用户通知 **进度播报：** ``` 📊 正在获取 DataWorks 任务列表... ✅ 获取到 161 个任务实例 🔍 正在分析失败任务（3 个）... 🤖 LLM 分析失败原因... 📋 生成报告中... 📤 发送到飞书... ✅ 分析完成！ ``` ### 3️⃣ 完成后通知 ``` 📊 DataWorks 智能监控日报 (2026-03-11) ✅ 成功：158 个 ❌ 失败：3 个 ⏳ 运行中：0 个 📋 总计：161 个 🚨 P0 告警（严重）：1 个 - ods_user_info_df - 数据源连接超时 ⚠️ P1 告警（重要）：2 个 - dwd_order_detail_di - 字段类型不匹配 - ads_daily_report_di - 内存不足 📄 详细报告：已发送到飞书 🔗 控制台：https://dataworks.console.aliyun.com/... ``` ## ⚙️ 配置 在 `TOOLS.md` 中配置 DataWorks 项目信息： ```markdown ### DataWorks 配置 #### TH 项目 - PROJECT_ID: 33012 - REGION_ID: ap-southeast-1 - ACCESS_KEY_ID: [已配置] - ACCESS_KEY_SECRET: [已配置] #### PH 项目 - PROJECT_ID: [待配置] - REGION_ID: ap-southeast-1 - ACCESS_KEY_ID: [待配置] - ACCESS_KEY_SECRET: [待配置] ``` ## 📊 告警分级 | 级别 | 关键词 | 说明 | 通知 | |------|--------|------|------| | P0 | 数据源连接、内存不足、OOM、磁盘满、权限拒绝 | 严重 - 需要立即处理 | ✅ | | P1 | 字段类型、语法错误、表不存在、分区错误 | 重要 - 工作时间处理 | ✅ | | P2 | 超时、重试、网络、临时 | 一般 - 可自动重试 | ❌ | ## ⏱️ 运行时长告警 - ⚠️ 警告：超过平均时长 2 倍 - 🚨 严重：超过平均时长 3 倍 ## 📝 使用示例 ``` 用户：检查 DataWorks 任务状态 助手：好的，正在分析 DataWorks 任务运行情况，完成后发送报告～ [子 agent 异步执行中...] [2 分钟后] 助手：📊 DataWorks 智能监控日报完成！发现 1 个 P0 告警，详细报告已发送到飞书 ``` ## 🗓️ 定时任务 建议配置每日上午 9:00 自动执行（使用 cron）： ```javascript // 使用 OpenClaw cron 配置 { "schedule": "0 9 * * *", "payload": { "kind": "agentTurn", "message": "检查 DataWorks 任务状态" } } ``` ## 🔧 技术实现 **主会话（我）：** ```javascript // 异步调用 sessions_spawn({ agentId: "agent-ge", task: ` 1. 调用 DataWorks API 获取昨天的任务实例 2. 统计任务状态 3. 分析失败任务的错误日志 4. LLM 智能分级（P0/P1/P2） 5. 生成详细报告 6. 发送到飞书 7. 如有 P0/P1 告警，@用户 `, mode: "run", label: "dataworks-smart-monitor" }) // 立即回复，不阻塞 "好的，正在分析 DataWorks 任务运行情况，完成后发送报告～" ``` **子 agent：** - 调用 DataWorks API - 分析错误日志 - 生成报告并发送 ## ⚠️ 注意事项 1. **API 限流** - 避免频繁调用，建议每日执行 1-2 次 2. **敏感信息** - 错误日志中可能包含敏感信息，注意脱敏 3. **告警噪音** - P2 告警不主动通知，避免打扰 --- **版本历史：** - v2.0 (2026-03-12): 改造为异步执行 - v1.0: 初始版本（同步）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cuixiaoyang123/qwencloud-update-check (version 0.2.1)

--- name: qwencloud-update-check description: "[QwenCloud] Check for qwencloud-ai updates and notify the user when a new version is available. TRIGGER when: user asks to check for updates, check version, asks 'is there a new version', 'latest version', 'update skills', 'check update', or any other qwen skill delegates to this skill, or user explicitly invokes this skill by name (e.g. use qwencloud-update-check). DO NOT TRIGGER when: non-update-related tasks, general version questions about other software." compatibility: "Requires Python 3.9+ and curl. Cursor: auto-loaded. Claude Code: read this skill's SKILL.md before first use." --- # Qwen Update Checker Automatic version checker for the **qwencloud/qwencloud-ai** skill pack. Compares the locally installed version against the latest release on GitHub and notifies the user when an update is available. This skill is referenced by all other qwencloud/qwencloud-ai. When any skill runs, it checks if this skill is installed and delegates version checking here. ## How It Works 1. Reads the installed version from `version.json` (the `version` field bundled with this skill). 2. Fetches the latest version from the remote repository (GitHub raw content). 3. Compares versions using semver. Returns `{"has_update": true}` if a newer version exists. 4. Records the check timestamp (`last_interaction`) in `<repo_root>/.agents/state.json` to rate-limit network requests to once every 24 hours. ## Usage Other skills invoke this script automatically. You can also run it manually: ```bash python3 <path-to-this-skill>/scripts/check_update.py --print-response ``` ### CLI Arguments | Argument | Description | |----------|-------------| | `--print-response` | Print result as formatted JSON to stdout | | `--force` | Bypass 24-hour rate limit and check immediately | ### Output Format ```json { "has_update": true } ``` ## Configuration | Environment Variable | Default | Description | |---------------------|---------|-------------| | `QWEN_SKILLS_REPO` | `qwencloud/qwencloud-ai` | GitHub repo for remote version check | ## State File The `last_interaction` timestamp is stored at `<repo_root>/.agents/state.json` for rate-limiting. Check results are **not** cached in the state file. This file persists across sessions and is shared with `gossamer.py` for fatigue control.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: xueyetianya/bundle (version 1.0.0)

--- name: "bundle" version: "1.0.0" description: "Package directories into distributable bundles with manifests. Use when creating release packages, verifying contents, or generating checksums." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" --- # bundle Package directories into distributable bundles with manifests. Use when creating release packages, verifying contents, or generating checksums. ## Commands ### `create` ```bash scripts/script.sh create <dir output> ``` ### `manifest` ```bash scripts/script.sh manifest <dir> ``` ### `verify` ```bash scripts/script.sh verify <bundle> ``` ### `size` ```bash scripts/script.sh size <dir> ``` ### `list` ```bash scripts/script.sh list <bundle> ``` ### `extract` ```bash scripts/script.sh extract <bundle dir> ``` ## Requirements - bash 4.0+ ## Data Storage Data stored in `~/.local/share/bundle/`. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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