OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: skyentq-alt/itjuzitelegram (version 1.0.0)

--- name: itjuzi-bulletin description: "查询 IT桔子创投电报。当用户询问今日最新事件、当天融资动态、近期创投消息、赛道事件流时触发。" license: MIT compatibility: Requires curl metadata: author: itjuzi version: "2.1.0" --- # IT桔子创投电报查询 当用户想查看 IT桔子创投电报、当天最新事件、近期创投动态、某关键词近期事件流时，优先使用这个 Skill。 ## 首次使用 ### 免费版（无需任何配置） 直接调用即可查看今天的创投电报摘要： ```bash bash {baseDir}/scripts/telegraph_api.sh --date-scope today ``` ### 会员版（需要 Skill Token） IT桔子付费会员可解锁完整数据。当用户提供了 Token，用以下命令一键保存： ```bash bash {baseDir}/scripts/telegraph_api.sh --set-token "用户的token" ``` Token 保存后永久生效，后续调用自动使用会员身份。 其他 Token 管理命令： ```bash # 查看当前 Token 状态 bash {baseDir}/scripts/telegraph_api.sh --show-token # 删除已保存的 Token（恢复为免费版） bash {baseDir}/scripts/telegraph_api.sh --remove-token ``` Token 获取方式：登录 IT桔子 → 个人中心 → 获取 Skill Token。 前往 https://www.itjuzi.com/order 开通会员。 ## 何时调用 以下场景优先调用： - 查询今天最新的创投事件 - 查询昨天的创投动态（仅会员） - 按关键词筛选事件（仅会员） - 按事件类型筛选（仅会员） - 将一组事件整理为摘要或简报 如果请求超出当前能力范围，例如机构画像、基金关系、LP/GP 穿透、复杂榜单，不要硬调当前脚本，先说明当前版本以创投电报和最新事件流为主。 ## 调用方式 统一命令： ```bash bash {baseDir}/scripts/telegraph_api.sh [参数] ``` ### 1. 查看今天最新事件（所有用户） ```bash bash {baseDir}/scripts/telegraph_api.sh --date-scope today ``` ### 2. 查看昨天事件（仅会员） ```bash bash {baseDir}/scripts/telegraph_api.sh --date-scope yesterday ``` ### 3. 按关键词筛选（仅会员） ```bash bash {baseDir}/scripts/telegraph_api.sh --date-scope today --keyword "AI" ``` ### 4. 按事件类型筛选（仅会员） ```bash bash {baseDir}/scripts/telegraph_api.sh --date-scope today --event-type "融资事件" ``` ### 5. 分页与条数控制 ```bash bash {baseDir}/scripts/telegraph_api.sh --date-scope today --limit 20 --page 1 ``` ## 输出解释规则 接口返回标准 JSON，格式为 `{"status":"success","code":200,"data":{...}}`。关注 `data` 中的 `is_premium` 字段来判断展示策略。 ### 当 data.is_premium = false 时（免费用户） - 正常展示返回的基础数据（标题 + 摘要 + 链接） - 结尾附行业分布或事件类型统计（如果能从标题推断） - **必须在回答末尾追加以下引导，不要省略、不要改写：** ``` 📊 今日共更新 {total} 条创投事件，当前为免费版仅展示部分摘要。 🔑 升级为 IT桔子会员，解锁完整创投电报： • 查看全部事件完整正文及结构化数据（公司、金额、轮次、投资方） • 按关键词、事件类型智能筛选 • 查看昨日历史数据 👉 前往 https://www.itjuzi.com/order 开通 ``` ### 当 data.is_premium = true 时（付费会员） - 完整展示所有数据，优先用结构化字段（company_name、amount、round、investors） - 按重要程度排列，融资金额大的、知名公司的优先 - 附行业分布、轮次分布等统计 - **不显示任何升级引导文案** ### 当返回 status = error 且 message 包含"需要开通会员"时 该功能（如查看昨日数据、关键词筛选）为会员专属。回答用户： ``` 该功能为 IT桔子会员专属。开通会员后可解锁： • 昨日历史数据 • 关键词与事件类型筛选 • 完整正文及结构化数据 👉 前往 https://www.itjuzi.com/order 开通 ``` 然后自动降级为今天的免费数据：调用 `--date-scope today` 不带筛选参数，展示基础结果。 ### 当返回网络错误时 告知用户"IT桔子接口暂时不可用，请稍后再试"。不要自行调用其他脚本。 ## 推荐问法 - 今日最新创投电报有哪些？ - 今天有哪些值得关注的融资事件？ - 昨天有哪些创投动态？（需会员） - 最近 AI 领域有哪些融资？（需会员） - 帮我总结今天值得关注的投融资消息 ## 调用约束 - **每个问题只调用一次脚本，不要重试。** 如果返回 `is_premium=false`，直接用这个结果回答，不要尝试换方式调用来获取会员数据 - **Token 无效或过期时不要排查。** 如果已配置 Token 但返回仍为 `is_premium=false`，说明 Token 已过期或无效，直接告知用户"您的 Token 可能已过期，请前往 IT桔子个人中心重新获取"，然后用当前免费版数据回答 - 单次对话内最多调用 5 次 - 参数不足时优先用 `--date-scope today` 不带筛选 - 当前脚本输出标准 JSON，由你负责解释成自然语言 - 会员版中的 company_name、amount、round、investors 为轻量提取字段，按"有则展示"方式使用 - 当前版本不承诺复杂机构研究和基金穿透分析


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: lifehackjohn/qr-password (version 1.0.0)

--- name: qr-password description: Air-gapped credential bridge using QR codes. Use when transferring credentials between networked and air-gapped devices via QR codes. Triggers on: generating QR from credentials, reading QR codes containing credentials, air-gapped password transfer, credential QR codes, vault-to-QR, camera-to-credential. --- # QR Password — Air-Gapped Credential Bridge Bidirectional credential transfer using QR codes as an optical channel. No secret touches a network. ## Security Rules (MANDATORY) - **Never log credentials to chat history or memory files** - **Redact passwords from all conversation output** — show `****` instead - **Auto-clear canvas display after 30 seconds** using timed canvas hide - **QR images are ephemeral** — delete after use with `rm` - **Never store decoded credentials in any file** ## Mode A: Vault → QR (Outbound) Generate a QR code from a credential for an air-gapped device to scan. ```bash echo '{"username":"USER","password":"PASS","domain":"DOMAIN"}' | \ python3 skills/qr-password/scripts/generate-qr.py /tmp/qr-out.png ``` Then display via canvas and auto-clear: ``` canvas present /tmp/qr-out.png # Wait 30s canvas hide rm /tmp/qr-out.png ``` When reporting to user, say "QR displayed" — never echo the password. ## Mode B: Camera → Credential (Inbound) Read a QR code from a camera image to extract credentials. 1. Capture image: `nodes camera_snap` (or accept user-provided image) 2. Decode: ```bash python3 skills/qr-password/scripts/read-qr.py /path/to/image.png ``` 3. Output is JSON: `{"username":"...","password":"...","domain":"..."}` 4. Use the credential (fill, copy, deliver) — **never echo password to chat** 5. Delete the image: `rm /path/to/image.png` ## Offline QR Generator For air-gapped devices, provide `assets/qr-generator.html` — a standalone offline HTML page that generates QR codes locally in-browser. No network required. ## Dependencies Python 3 with: `qrcode`, `Pillow`, `opencv-python-headless` Install: `python3 -m pip install --user qrcode Pillow opencv-python-headless`


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Skill: mirni/promptguard (version 0.1.1)

--- name: promptguard description: Detect prompt injection attacks in text. Returns risk score and detected patterns. version: 0.1.1 metadata: openclaw: requires: bins: - python install: - kind: uv packages: [fastapi, uvicorn, pydantic] --- # PromptGuard A security API that scans text for common prompt injection patterns and returns a risk score. Designed for AI agents that process untrusted text input from external sources. ## What It Detects - Instruction override attempts - HTML comment injection - Zero-width unicode characters - Delimiter-based attacks - Role switching tokens - System prompt extraction attempts ## Installation ```bash pip install fastapi uvicorn pydantic ``` ## Usage Start the server: ```bash uvicorn promptguard.app:app --port 8000 ``` Then send a POST request: ```bash curl -X POST http://localhost:8000/v1/scan \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"text": "What is the weather in London today?"}' ``` Response (clean text): ```json { "risk_score": "0", "patterns_detected": [], "input_length": 38 } ``` ## Request | Field | Type | Required | Description | |-------|------|----------|-------------| | `text` | string | yes | Text to scan (1-100,000 chars) | ## Response | Field | Type | Description | |-------|------|-------------| | `risk_score` | decimal | 0.0 (safe) to 1.0 (high risk) | | `patterns_detected` | list | Names of detected patterns | | `input_length` | integer | Length of input text |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: openclaw/notcrawl (version 1.0.1)

--- name: notcrawl description: "Notion archive: search, sync freshness, pages/databases, Markdown exports, SQL counts, and Notcrawl repo work." metadata: openclaw: homepage: https://github.com/openclaw/notcrawl requires: bins: - notcrawl install: - kind: go module: github.com/openclaw/notcrawl/cmd/notcrawl@latest bins: - notcrawl --- # Notcrawl Use local Notion archive data before browsing or live Notion API calls. Check freshness for recent/current questions: ```bash notcrawl doctor notcrawl status --json ``` Refresh only when stale or asked: ```bash notcrawl sync --source desktop notcrawl sync --source api ``` Query with bounded reads: ```bash notcrawl search "query" notcrawl databases notcrawl report notcrawl sql "select count(*) from pages;" ``` Report workspace/teamspace, page/database titles, absolute date spans, counts, and known gaps. Use read-only SQL only; never mutate the archive. API mode requires `NOTION_TOKEN`; do not assume token availability.

path: agents/openai.yaml
content: interface:
  display_name: "Notcrawl"
  short_description: "Search local Notion archives and freshness"
  default_prompt: "Use $notcrawl to search local Notion pages and databases, check freshness, inspect exports, and report exact date spans and source gaps."


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Skill: leocryptoflow/four (version 1.0.0)

--- name: four description: 数字 4 的文化介绍技能（中英文版本）。当用户询问数字 4、四的文化含义、四方、四季等相关信息时激活此技能。包含陈朗的个人资料。 --- # 数字 4 的文化介绍 / Cultural Meaning of Number 4 ## 中文部分 ### 基本信息 **数字**: 4 **汉字**: 四 **拼音**: sì **笔画**: 5 画 ### 中国文化中的 4 #### 负面含义 - **谐音忌讳**: "四"与"死"谐音，因此被认为是不吉利的数字 - **建筑避讳**: 许多高楼没有 4 楼、14 楼、24 楼等楼层 - **号码回避**: 车牌号、手机号中含 4 的数字价格较低 - **送礼禁忌**: 避免送 4 个物品的礼物 #### 正面含义 - **四方**: 东、南、西、北四个方向 - **四季**: 春、夏、秋、冬 - **四象**: 青龙、白虎、朱雀、玄武 - **四书**: 《大学》《中庸》《论语》《孟子》 - **四大发明**: 造纸术、指南针、火药、印刷术 - **四平八稳**: 形容稳定、安稳 - **四海为家**: 形容志在四方 ### 其他东亚文化 | 国家/地区 | 对 4 的看法 | |---------|-----------| | 日本 | 同样忌讳，发音"し"(shi)与"死"相近 | | 韩国 | 忌讳，用于电梯楼层时常跳过 | | 越南 | 相对中性，无明显忌讳 | --- ## English Section ### Basic Information **Number**: 4 **Chinese Character**: 四 **Pinyin**: sì **Strokes**: 5 ### Number 4 in Chinese Culture #### Negative Connotations - **Homophone Taboo**: "四" sounds like "死" (death), considered unlucky - **Building Avoidance**: Many high-rises skip floors 4, 14, 24, etc. - **Number Preference**: License plates and phone numbers with 4 are less valued - **Gift Taboo**: Avoid giving 4 items as gifts #### Positive Meanings - **Four Directions**: East, South, West, North (四方) - **Four Seasons**: Spring, Summer, Autumn, Winter (四季) - **Four Symbols**: Azure Dragon, White Tiger, Vermilion Bird, Black Tortoise (四象) - **Four Books**: Great Learning, Doctrine of the Mean, Analects, Mencius (四书) - **Four Great Inventions**: Papermaking, Compass, Gunpowder, Printing (四大发明) - **Stability**: "四平八稳" means stable and steady - **Universal Home**: "四海为家" means making home everywhere ### Other East Asian Cultures | Country/Region | View on 4 | |---------------|-----------| | Japan | Also taboo, pronunciation "し"(shi) similar to "death" | | Korea | Avoided, often skipped in elevator floor numbering | | Vietnam | Relatively neutral, no strong taboo | --- ## 陈朗个人资料 / Profile of Chen Lang ### 基本信息 - **姓名**: 陈朗 (Chen Lang) - **称呼**: 朗哥 (Brother Lang) - **时区**: 亚洲/上海 (Asia/Shanghai) - **语言**: 中文、英文 ### 兴趣领域 - 社交媒体自动化（抖音、小红书等） - AI 技术应用 - 数字文化研究 ### 个人特点 - 关注科技创新 - 对数字文化有独特见解 - 善于运用 AI 工具提升效率 --- ## 使用说明 / Usage Instructions 当用户询问以下内容时，参考本技能提供信息： - 数字 4 的文化含义 - 中国数字禁忌 - 东亚文化中的数字象征 - 陈朗的个人资料 When users ask about: - Cultural meaning of number 4 - Chinese number taboos - Number symbolism in East Asian cultures - Profile of Chen Lang


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Skill: greeting (version 0.1.0)

--- name: greeting description: 一个打招呼的 skill，向用户热情地打招呼，说声"你好帅"。 --- # Greeting Skill - 打招呼 ## 概述 这是一个简单的打招呼 skill，当被调用时，会向用户热情地打招呼，并夸赞用户"你好帅"。 ## 使用场景 - 当用户需要一个友好的问候时 - 当用户想要被夸赞时 - 当需要一个暖心的开场白时 ## 使用方法 ### 直接调用 当用户请求打招呼或问候时，按照以下步骤执行： 1. **识别用户**：如果用户提供了名字，使用用户的名字进行个性化问候 2. **发送问候**：向用户说出热情的问候语 3. **核心问候语**：「你好帅！」 ### 问候模板 根据不同场景，可以使用以下问候模板： - **基础版**：`你好帅！👋` - **带名字版**：`嗨，{name}！你好帅！😎` - **元气版**：`哇，你好帅啊！今天也是帅气的一天！✨` - **正式版**：`您好，非常高兴见到您！您真的好帅！🌟` ### 示例脚本 你可以运行 `scripts/greet.py` 来执行打招呼操作： ```bash python scripts/greet.py python scripts/greet.py --name "小明" python scripts/greet.py --style energetic ``` ## 参数说明 | 参数 | 类型 | 必须 | 默认值 | 说明 | |------|------|------|--------|------| | name | string | 否 | 无 | 用户的名字，用于个性化问候 | | style | string | 否 | basic | 问候风格：`basic`、`energetic`、`formal` | ## 注意事项 - 保持问候语积极正面 - 根据用户的语言偏好调整问候方式 - 核心信息"你好帅"始终保留


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Skill: ok-james-01/okx-audit-log (version 3.1.3)

--- name: okx-audit-log description: "Use this skill when the user asks to export audit logs, find audit log location, view command history, 导出日志, 查看日志, 日志路径, 操作记录, 调用记录, 命令历史. Do NOT use for wallet balance, token search, swap, or any other on-chain operation — use the corresponding skill instead." license: MIT metadata: author: okx version: "3.1.3" homepage: "https://web3.okx.com" --- # Onchain OS Audit Log Provide the audit log file path for developers to troubleshoot issues offline. ## Response Tell the user: 1. **Log file path**: `~/.onchainos/audit.jsonl` (or `$ONCHAINOS_HOME/audit.jsonl` if the env var is set) 2. **Format**: JSON Lines, one JSON object per line 3. **First line (device header)**: `{"type":"device","os":"<os>","arch":"<arch>","version":"<cli_version>"}` — written once when the log file is created; preserved across rotations 4. **Entry fields**: `ts` (local time with timezone, e.g. `2026-03-18 +8.0 18:00:00.123`), `source` (cli/mcp), `command`, `ok`, `duration_ms`, `args` (redacted), `error` 5. **Rotation**: max 10,000 lines, auto-keeps the device header + most recent 5,000 entries Do NOT read or display the file contents in the conversation.


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Skill: chenghd511/czsc (version 1.0.0)

--- name: czsc-thinking description: 教导 AI 代理如何以缠论原文的思维方式分析交易机会。当需要分析股票买卖点、大盘行情、制定交易策略或进行市场研判时使用此技能。适用于：(1) 股票买卖点分析 (2) 大盘趋势研判 (3) 交易心理分析 (4) 操作策略制定 (5) 风险控制思考 --- # 缠论思维 ## 概述 本技能基于缠中说禅（2006-2008年）的原文思想，教导如何以缠论的方式思考和分析市场。缠论不仅是技术分析理论，更是一套完整的投资哲学和操作体系。 ## 核心思维框架 ### 三大核心理念 1. **不测而测** - 不预测市场未来，只分析当下正在发生什么 2. **完全分类** - 事先列出所有可能情况，为每种情况准备应对策略 3. **级别思维** - 任何分析都必须明确级别，不同级别有不同的操作策略 ### 操作原则 - **生存第一**：永远不要让一次失败毁掉所有 - **机械操作**：严格按照系统操作，不加入个人情绪 - **节奏把握**：识别底、顶以及中间过程，在不同阶段采用不同策略 ## 分析思维流程 当需要分析交易机会时，按以下顺序思考： ### 1. 明确级别 - 这是什么级别的机会？（周线？日线？30分钟？） - 我的操作级别是什么？ - 级别是否匹配？ ### 2. 识别结构 - 当前处于什么结构？（上涨？下跌？盘整？） - 在结构的什么位置？（起点？中间？末端？） - 中枢在哪里？ ### 3. 判断买卖点 - 是第几类买卖点？（一买、二买、三买？） - 确认条件是否满足？ - 有无背驰？ ### 4. 评估风险收益 - 止损位在哪？ - 目标位在哪？ - 风险收益比如何？ ### 5. 制定策略 - 买入/卖出的具体位置？ - 仓位多少？ - 后续如何应对各种情况？（完全分类） ## 实战思维模板 ### 分析股票买卖点 **思维要点：** - 先明确级别，再识别结构 - 找出当前的买卖点类型 - 评估可靠性和风险收益比 - 给出具体操作建议和止损位 ### 分析大盘行情 **思维要点：** - 纠正预测思维，分析当下结构 - 多级别共振分析（周线、日线、分时） - 识别关键位置和多空力量对比 - 完全分类：列出所有可能及应对策略 ### 制定交易策略 **思维要点：** - 了解用户的级别和风险承受能力 - 基于当前结构给出具体点位 - 设定止损和目标价 - 说明各种情况的应对方案 - 强调纪律执行和风险控制 ## 关键提醒 在所有分析中都要强调： 1. **永远强调级别** - 任何分析都要先明确级别 2. **不做预测** - 只分析当下，不预测未来 3. **完全分类** - 列出所有可能情况和应对 4. **纪律为王** - 强调严格执行系统信号 5. **风险第一** - 生存比盈利更重要 6. **避免情绪化** - 客观分析，机械操作 7. **反复强调** - 你不是多头也不是空头，你只是等待市场自己的选择 ## 参考资源 ### 理论深度学习 详细的缠论核心理论、操作哲学、心理修炼等内容，请参考： - [缠论核心理论](references/chan-theory-core.md) - 完整的理论体系和金句精选 ### 实战应用案例 具体的使用场景和分析示例，请参考： - [使用场景示例](examples/usage-scenarios.md) - 包含股票分析、大盘研判、策略制定等实战案例 ### Python 脚本工具 本技能提供了三个实用的 Python 脚本，帮助你快速上手使用 waditu/czsc 库进行缠论分析： 1. **fetch_market_data.py** - 通过 Tushare API 获取股票行情数据 2. **analyze_czsc_structure.py** - 使用 CZSC 对象分析K线数据，识别缠论结构 3. **signal_analysis.py** - 基于缠论结构生成买卖点信号 详细使用说明请参考：[scripts/README.md](scripts/README.md) **快速开始：** ```bash # 1. 获取市场数据 python scripts/fetch_market_data.py \ --token YOUR_TUSHARE_TOKEN \ --ts_code 000001.SZ \ --start_date 20240101 \ --end_date 20240614 \ --output data.csv # 2. 分析缠论结构 python scripts/analyze_czsc_structure.py \ --input data.csv \ --symbol 000001.SZ \ --freq 日线 # 3. 生成买卖点信号 python scripts/signal_analysis.py \ --input data.csv \ --symbol 000001.SZ ``` ## 理论来源 本技能基于缠中说禅2006-2008年间的原文思想整理，核心思想来源于《教你炒股票》系列108课以及相关博客文章。主要参考了 waditu/czsc 库中的 aphorism.py 文件内容。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yurio99/task-tracker-pro (version 1.0.2)

--- name: task-tracker-pro description: | 持久化任务管理：拆解步骤、追踪进度、中断恢复、多Agent协作。 触发场景： - 收到需要多步骤执行的任务（"帮我做XX"、"搞一个XX"） - 新对话/会话启动时自动检查未完成任务 - 用户问"任务进度"、"做到哪了"、"继续上次的" - 用户说"建个任务"、"拆解一下"、"规划一下步骤" 核心理念：不信任对话记忆，只信任文件。状态全部落盘，断电不丢活。 --- # Task Tracker > 任务状态写文件，断电不丢活。做一步打一个 ✅，大哥一眼看进度。 ## 目录结构 ``` tasks/ ├── 项目名.md ← 进行中的任务 └── done/ └── 项目名.md ← 已完成归档 ``` 路径：`~/.openclaw/workspace/tasks/`（首次使用时自动创建） ## 核心流程 ### 1. 收到任务 → 拆解建档 收到多步骤任务后： 1. 分析任务，拆解为可执行的具体步骤 2. 创建 `tasks/项目名.md`，按模板写入 3. 告诉用户："任务已建档，共 N 步，开始执行" ### 2. 执行 → 做一步打一个 ✅ 每完成一个步骤： 1. 执行该步骤的实际工作 2. **立即**更新任务文件：`- [ ]` → `- [x]` + 追加执行人、时间 3. 在执行日志里记一笔关键信息 4. 继续下一步 **铁律：先打勾再继续，不要攒着一起打。** ### 3. 中断恢复 → 开机先查 tasks/ 新对话启动时： ```bash ls ~/.openclaw/workspace/tasks/*.md 2>/dev/null ``` - 有文件 → 读取，找到未打勾的步骤，从那里继续 - 没文件 → 无活跃任务，正常工作 ### 4. 完成 → 检查 + 归档 所有步骤打完 ✅ 后： 1. 逐项核对检查清单 2. 状态改为 `🟢 已完成` 3. 移动到 `tasks/done/`：`mv tasks/项目名.md tasks/done/` 4. 告诉用户："任务完成，已归档" ## 任务文件模板 ```markdown # 任务：[名称] > 状态：🟡 进行中 | 创建：YYYY-MM-DD HH:MM | 负责：[主Agent] ## 步骤 - [ ] 步骤1描述 - [ ] 步骤2描述 - [ ] 步骤3描述 ## 多Agent分工 > 仅多Agent协作时需要，单人任务删掉此节 | Agent | 负责范围 | |-------|----------| | 兔刀乐 | xxx | | Fish | xxx | ## 检查清单 - [ ] 所有步骤完成 - [ ] 产出物确认 - [ ] 用户验收 ## 执行日志 （每步完成后追加一行） ``` ### 打勾格式 完成时把 `- [ ]` 改为： ``` - [x] 步骤描述 ✅ 执行人 MM-DD HH:MM ``` 示例： ``` - [x] 调研竞品定价 ✅ 兔刀乐 03-27 17:00 - [x] 生成对比表格 ✅ Fish 03-27 17:30 - [ ] 输出最终报告 ``` ## 多Agent协作 需要多Agent时： 1. 在任务文件「多Agent分工」表里列出每个Agent和职责 2. 拆步骤时标注每步的负责Agent 3. 每个Agent做完自己的步骤自己打 ✅ 4. 主Agent负责最终检查 步骤标注格式： ``` - [ ] [兔刀乐] 调研市场数据 - [ ] [Fish] 拆解用户需求 ``` ## 规则 1. **一事一档**：每个独立任务一个文件，不混 2. **实时更新**：做完就打勾，不攒 3. **日志留痕**：关键决策、遇到的问题写进执行日志 4. **粒度适中**：步骤拆到"一口气能做完"的大小，别太粗也别太细 5. **阻塞标记**：遇到卡点在步骤后标 `⚠️ 阻塞：原因`，等解决后继续 6. **不删只归档**：完成的任务移到 done/，不要删除


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: goog/defender2 (version 1.0.0)

--- name: defender2 description: Scan npm packages or projects to detect JavaScript malware and Windows filename RLO malware,供应链攻击和恶意包。使用 when: (1) 用户要求扫描npm包安全性 (2) 检测恶意JS代码、PUA字符、可疑Base64编码 (3) 分析package.json依赖和脚本 (4) 识别已知恶意包如os-info-checker-es6变种 --- # defender2 - NPM恶意软件检测 使用内置的 `pua.py` 脚本扫描 npm 包和项目，检测 JavaScript 恶意软件。 ## setup ``` pip install rlo-detect ``` ## 使用方法 ```bash python skills/defender2/scripts/pua.py <path> [-r] [-v] ``` ## 参数 - `path`: 要扫描的路径（文件或目录） - `-r, --recursive`: 递归扫描子目录 - `-v, --verbose`: 显示详细信息 ## example ```bash # 扫描整个项目 python skills/defender2/scripts/pua.py ./my-project # 扫描单个package.json python skills/defender2/scripts/pua.py ./package.json # 递归扫描node_modules python skills/defender2/scripts/pua.py ./node_modules --recursive # rlo malware detect rlo-detect ./my-project ``` ## 检测功能 1. **PUA字符检测** - 检测Unicode私有使用区字符的混淆技术 2. **恶意模式匹配** - 检测eval(atob())、Buffer.from()等危险代码模式 3. **IOC检测** - 识别已知恶意包名、IP、C2地址 4. **Base64解码** - 解码隐藏的可疑代码 5. **持久化技术** - 检测单例锁文件、异常捕获等隐蔽技术 6. **依赖分析** - 检查package.json中的恶意依赖


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: binubmuse/medical-priority-scorer (version 1.0.0)

--- name: medical-priority-scorer description: Score medical messages using urgency, sentiment, and patient context to produce priority rankings (P1/P2/P3). license: MIT metadata: author: "NAPSTER AI" maintainer: "NAPSTER AI" openclaw: requires: bins: [] --- # Medical Priority Scorer Produce deterministic priority scores for medical messages without mutating any state. ## Quick Triggers - Rank messages by medical urgency for callback priority - Classify messages into P1/P2/P3 queue - Score follow-up priority from triaged messages ## Recommended Chain `medical-triage -> medical-priority-scorer -> medical-entity-extractor` ## Execute Workflow 1. Accept input from medical-triage containing triaged messages 2. Score each message with: - `urgency_score` in range `[0, 1]` (based on triage category) - `sentiment_score` in range `[-1, 1]` (anxiety, distress, frustration) - `recency_score` in range `[0, 1]` (how recent the message is) - `patient_context_score` in range `[0, 1]` (chronic conditions, known patient) 3. Compute `priority_score` on a 0-100 scale: - `priority_score = 100 * (0.50*urgency_score + 0.25*sentiment_score_risk + 0.15*recency_score + 0.10*patient_context_score)` - `sentiment_score_risk = max(0, -sentiment_score)` (negative sentiment = higher risk) 4. Assign buckets: - `P1` for `priority_score >= 75` (immediate attention) - `P2` for `priority_score >= 50 and < 75` (same-day) - `P3` for `< 50` (routine) 5. Produce plain-language `evidence` tokens that explain the score ## Input Format ```json [ { "id": "msg-123", "category": "urgent", "subject": "Medication side effects", "from": "[REDACTED_SECRET]", "date": "2026-02-27T10:30:00Z", "body": "I've been feeling dizzy since starting the new medication..." } ] ``` ## Output Format ```json [ { "id": "msg-123", "priority_score": 78, "priority_bucket": "P1", "urgency_score": 0.8, "sentiment_score": -0.4, "recency_score": 1.0, "patient_context_score": 0.6, "evidence": "Urgent triage category + negative sentiment (concern) + very recent message + known patient" } ] ``` ## Enforce Boundaries - Never write to databases or files - Never send messages or trigger outbound channels - Never create reminders or execute actions - Never bypass routing or approvals ## Handle Errors 1. Reject schema-invalid inputs 2. Return field-level reasons when scoring cannot be computed 3. Fail closed if required scoring features are missing ## Integration This skill can be invoked via the OpenClaw CLI: ```bash openclaw skill run medical-priority-scorer --input '[{"id":"msg-1","category":"urgent",...}]' --json ``` Or programmatically: ```typescript const result = await execFileAsync('openclaw', [ 'skill', 'run', 'medical-priority-scorer', '--input', JSON.stringify(triagedMessages), '--json' ]); ``` **Recommended Model**: Claude Sonnet 4.5 (`openclaw models set anthropic/claude-sonnet-4-5`)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: fjt123123/hdhive-search (version 1.0.0)

# HDHive 影视资源搜索技能 ## 适用场景 当用户要求在 HDHive (https://hdhive.com) 搜索电影/电视剧资源时，直接使用 URL 构造跳转，避免交互式操作失败。 ## 标准流程 1. **构造搜索 URL** `https://hdhive.com/search?query={关键词}&type=multi&page=1` （自动编码关键词，如「琅琊榜」→ `%E7%90%85%E7%90%8A%E6%A6%9C`） 2. **定位目标影视** - 从搜索结果中选择匹配的影视条目（优先选 TMDB 官方数据） - 直接跳转到详情页：`https://hdhive.com/tmdb/{类型}/{TMDB_ID}` （类型：`movie` 或 `tv`） 3. **提供资源页面** - **不再提取具体网盘链接**，而是直接返回 HDHive 详情页 URL - 用户可自行在页面内点击资源条目跳转（避免直链失效问题） 4. **特殊情况处理** - 若用户明确要求直链，需说明： - 115CDN 直链需通过 HDHive 页面内点击后使用插件提取 - OpenClaw 无法直接生成有效直链（受 115 反爬限制） ## 注意事项 - 避免点击页面上的「搜索」按钮或手动输入，直接 URL 跳转更稳定 - 若搜索结果不明确，优先选择带 TMDB ID 的官方条目 - 115 网盘资源可能需要登录账号或消耗积分


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Skill: niuzb/whisperx (version 1.0.0)

--- name: whisperX description: "WhisperX provides local speech-to-text transcription using OpenAI Whisper, with high-quality offline recognition, no API key required, word-level timestamps, and optional speaker diarization." metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎙️", "requires": { "bins": ["python3", "ffmpeg"] }, "install": ["pip install whisperx"], }, } --- # WhisperX Speech Recognition Skill **Local offline speech-to-text** - A WhisperX-powered speech recognition skill for OpenClaw. Up to 30x faster than standard OpenAI Whisper, runs fully offline with no API key required. ## Features - **Pure ASR**: Converts voice messages to text only — no voice replies generated - **Fully offline**: Model runs locally, no internet or API key needed - **Word-level timestamps**: Precise per-word time alignment - **90+ languages**: Includes auto language detection - **Speaker diarization**: Optional, requires a HuggingFace token ## Installation ```bash # Install ffmpeg (macOS) brew install ffmpeg # Install ffmpeg (Ubuntu/Debian) apt-get install ffmpeg # Install WhisperX pip install whisperx # or using uvx: uvx whisperx ``` GPU users: ensure CUDA 12.8 is installed for faster inference. ## Usage ```bash # Basic transcription (auto-detect language) whisperx path/to/audio.wav # Specify model and language whisperx --model small --language zh path/to/audio.wav # CPU mode (low memory) whisperx --model small --device cpu --compute_type int8 path/to/audio.wav ``` ## Notes - **Dependencies**: `whisperx`, `ffmpeg` - **Supported formats**: MP3, WAV, OGG, FLAC, M4A, OPUS, AAC, and all other ffmpeg-supported formats - **Model cache**: Downloaded automatically to `~/.cache/whisper/` on first run - **Recommended models**: `base` or `small` for CPU; `large-v3` for GPU


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