OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: nexscope/amazon-display-ads (version 1.0.0)

--- name: amazon-display-ads description: "Plan and optimize Amazon Sponsored Display campaigns. Audience targeting, product targeting, retargeting strategy, and creative optimization for awareness and conversion." metadata: nexscope: emoji: "🖼️" category: amazon --- # Amazon Display Ads 🖼️ Plan and optimize Amazon Sponsored Display campaigns. Audience targeting, product targeting, retargeting strategy, and creative optimization for awareness and conversion. **Supported platforms:** Amazon, Shopify, WooCommerce, Walmart, TikTok Shop, Etsy, eBay, BigCommerce. Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill amazon-display-ads -g ``` ## Usage ``` Set up a Sponsored Display strategy for my product. I already run SP campaigns profitably. Budget: $500/month for SD. Goal: defend my listing from competitors. ``` ## Capabilities - Sponsored Display campaign structure design - Audience targeting strategy (views remarketing, similar products, interests) - Product targeting selection (complementary, competitor, category) - Creative headline and logo optimization - Bid and budget optimization for SD campaigns - SD attribution and performance measurement - Cross-campaign integration (SP + SB + SD funnel) ## How This Skill Works **Step 1:** Collect information from the user's message — product, platform, current situation, and goals. **Step 2:** Ask one follow-up with all remaining questions using multiple-choice format. Allow shorthand answers (e.g., "1b 2c 3a"). **Step 3:** Research and analyze using the frameworks and methodology below. **Step 4:** Deliver structured, actionable output with specific recommendations, not vague advice. ## Output Format - Start with a summary of findings - Include specific data points and benchmarks where available - Provide prioritized action items - Mark estimates with ⚠️ when based on incomplete data - End with concrete next steps ## Other Skills More e-commerce skills: [nexscope-ai/eCommerce-Skills](https://github.com/nexscope-ai/eCommerce-Skills) Amazon-specific skills: [nexscope-ai/Amazon-Skills](https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills) Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions.


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

--- name: feishu-screenshot description: | 截取屏幕并发送到飞书。当用户说"截屏发给飞书"、"截图"、"屏幕截图"时使用这个技能。 --- # 飞书截图发送 截取屏幕并快速发送到飞书。 ## 核心流程 **第一步：截屏（PowerShell）** ```bash /mnt/c/Windows/System32/WindowsPowerShell/v1.0/powershell.exe -Command "Add-Type -AssemblyName System.Windows.Forms; \$bmp = New-Object System.Drawing.Bitmap([System.Windows.Forms.Screen]::PrimaryScreen.Bounds.Width, [System.Windows.Forms.Screen]::PrimaryScreen.Bounds.Height); \$graphics = [System.Drawing.Graphics]::FromImage(\$bmp); \$graphics.CopyFromScreen([System.Windows.Forms.Screen]::PrimaryScreen.Bounds.Location, (New-Object System.Drawing.Point(0,0)), [System.Windows.Forms.Screen]::PrimaryScreen.Bounds.Size); \$bmp.Save('C:\Users\edy\Pictures\screenshot.png', [System.Drawing.Imaging.ImageFormat]::Png); \$bmp.Dispose()" ``` **第二步：复制到 workspace** ```bash cp /mnt/c/Users/edy/Pictures/screenshot.png /home/edy/.openclaw/workspace/截图.png ``` **第三步：发送到飞书** ```json { "action": "send", "channel": "feishu", "filePath": "/home/edy/.openclaw/workspace/截图.png" } ``` ## 注意事项 - 截屏会保存到 `C:\Users\edy\Pictures\screenshot.png` - 然后复制到 workspace 才能正常发送附件 - 发送完成后可以删除 workspace 里的临时文件


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: nansen-devops/nansen-smart-money-tracker (version 0.1.0)

--- name: nansen-smart-money-tracker description: Smart money tracking — netflow, trades, holdings, perp trades. Use when finding what smart money wallets are buying/selling or tracking whale activity. metadata: openclaw: requires: env: - NANSEN_API_KEY bins: - nansen primaryEnv: NANSEN_API_KEY install: - kind: node package: nansen-cli bins: [nansen] allowed-tools: Bash(nansen:*) --- # Smart Money All commands: `nansen research smart-money <sub> [options]` ## Subcommands ```bash # Netflow — what tokens are smart money accumulating? nansen research smart-money netflow --chain solana --limit 10 # DEX trades — real-time spot trades by smart money nansen research smart-money dex-trades --chain solana --labels "Smart Trader" --limit 20 # Holdings — aggregated SM portfolio nansen research smart-money holdings --chain solana --limit 10 # Perp trades — Hyperliquid only (no --chain needed) nansen research smart-money perp-trades --limit 10 ``` ## Labels Filter by smart money category with `--labels`: | Label | Use case | |-------|----------| | `Fund` | Crypto funds | | `Smart Trader` | All-time top performers | | `30D Smart Trader` | Hot hands — top 30 days | | `90D Smart Trader` | Top 90 days | | `180D Smart Trader` | Top 180 days | | `Smart HL Perps Trader` | Top Hyperliquid perp traders | ```bash nansen research smart-money netflow --chain solana --labels "Fund" --limit 10 ``` ## Flags | Flag | Purpose | |------|---------| | `--chain` | Required for netflow/dex-trades/holdings | | `--labels` | Filter by SM label (quote multi-word values) | | `--limit` | Number of results | | `--sort` | Sort field:direction (e.g. `value_usd:desc`) | | `--fields` | Select specific fields | | `--table` | Human-readable table output | | `--format csv` | CSV export | ## Notes - `perp-trades` is Hyperliquid-only. No `--chain` flag. - For a time-series view of SM positions: `nansen research smart-money historical-holdings --chain <chain> --days 30`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bisbeebucky/hledger (version 1.0.0)

# hledger Skill for OpenClaw The **hledger skill** allows OpenClaw agents to execute `hledger` CLI commands on the host system and return structured output to the user. This skill acts as a thin wrapper around the installed `hledger` binary. --- ## What This Skill Does - Executes arbitrary `hledger` subcommands - Returns stdout and stderr output - Allows querying balances, registers, reports, and journal data - Enables automation of personal finance workflows inside OpenClaw --- ## Example Usage Input to the skill: balance Result: Displays account balances from the default journal file. Input: register Assets Result: Displays register entries for the Assets account. Input: balance -f myledger.journal Result: Runs hledger against a specific ledger file. --- ## Requirements - `hledger` must be installed and available in PATH - The user must have read access to their ledger files Test installation with: hledger --version --- ## Security Notes This skill executes shell commands using the local `hledger` binary. It does not allow arbitrary shell execution — only `hledger` commands are prefixed and executed. --- ## Intended Use - Personal finance automation - Ledger querying via chat - Integration with Telegram or WhatsApp bots powered by OpenClaw - Financial reporting pipelines --- ## Version 1.0.0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zhuchenggong19851114-design/zhuchenggong-wechat-account-aggregation (version 1.0.0)

# wechat-account-aggregation ## 简介 公众号内容聚合 Skill。根据公众号名称/链接，搜索归纳公众号类型，让用户选择关键词偏好，定时推送内容。 ## 使用场景 - 用户要求整理公众号内容 - 定时推送公众号内容 ## 触发关键词 - "整理公众号" - "公众号内容聚合" - "每天推送公众号" - "帮我关注公众号" ## 触发时的询问 用户给公众号名称/链接时，先问： "要用公众号内容聚合Skill整理吗？" - 要 → 按流程走 - 不要 → 直接搜索展示 ## 流程 ### 首次（让用户选关键词） 1. 用户给公众号名称/链接 2. 百度搜索归纳公众号类型 3. 给出几个关键词让用户选择 4. 记录用户偏好到记忆 ### 定时推送（每天10点） - 已选关键词 → 按关键词推送相关内容 - 未选过的 → 按重点推送（公众号定位、核心观点、关注价值） ### 最后 - 整理成**文案形式**推送给你看（不是表格） - 问"要存到公众号内容聚合库吗？" - 你确认后 → 存到飞书"公众号内容聚合库" ## 输出格式 | 公众号 | 定位 | 核心观点 | 关注价值 | |--------|------|----------|----------| | 腾讯研究院 | 前沿科技/AI行业 | AI落地潮 | 了解AI行业动态 | ## 整理重点 - **公众号定位** - 根据多篇文章总结公众号主要讲什么 - **核心观点** - 文章的主要观点 - **关注价值** - 值得关注的点 ## 依赖工具 - web_search（百度搜索） - feishu_bitable_create_record（存飞书） - 记忆（记录用户偏好关键词） ## 特点 - 零成本：不用付费API - 百度搜索即可完成 - 人机协作：每步确认 - 记忆偏好：按用户选择推送


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Skill: xyhxyfx/english-dictionary (version 1.0.0)

--- name: dictionary description: "查英语单词的释义、音标、变形、用法例句和搭配短语，参考欧路词典风格" metadata: emoji: "📖" category: "reference" tags: ["dictionary", "english", "vocabulary", "translation"] --- # Dictionary 📖 查英语单词的详细信息，参考欧路词典风格。 ## 查询内容 查一个单词时，按以下顺序提供信息： ### 1. 单词 & 音标 - 英式音标 / 美式音标 - 词性标注（n. / v. / adj. / adv. / prep. 等） ### 2. 释义 - **中文释义**（最常用义项优先） - **英文释义**（简明英文解释） - 多个义项用数字编号列出 ### 3. 词形变化 - **动词**：过去式、过去分词、现在分词、第三人称单数 - **名词**：复数形式 - **形容词/副词**：比较级、最高级 - **不规则变化**特别标注 ### 4. 常用搭配 & 短语 - 常见词组搭配（如 take care of, look forward to） - 固定短语及其释义 ### 5. 例句 - 每个主要义项至少配 1-2 个例句 - 例句附中文翻译 - 优先选用真实语料中的常见例句 ### 6. 同义词 / 反义词（可选） - 常见同义词 - 常见反义词 ## 输出格式示例 ``` 📖 abandon /əˈbændən/ (v.) 【中文释义】 ① 抛弃，遗弃 ② 放弃（计划、希望等） ③ 放纵，沉溺（~ oneself to） 【英文释义】 ① to leave someone or something permanently ② to stop doing or planning something ③ to allow yourself to be fully controlled by a feeling 【词形变化】 过去式: abandoned 过去分词: abandoned 现在分词: abandoning 第三人称单数: abandons 【常用搭配】 • abandon hope 放弃希望 • abandon ship 弃船 • abandon oneself to 沉溺于，放纵 【例句】 ① He abandoned his wife and children. 他抛弃了妻子和孩子。 ② They had to abandon the project due to lack of funds. 由于缺乏资金，他们不得不放弃这个项目。 ③ She abandoned herself to despair. 她陷入了绝望。 【同义词】desert, forsake, give up 【反义词】keep, maintain, retain ``` ## 注意事项 - 如果用户只输入一个单词，默认查英文单词 - 如果用户输入中文，可以查中译英 - 如果用户问某个词的用法区别（如 affect vs effect），做对比辨析 - 不确定的释义要说明，不要编造


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bwtomekk-bit/lena-learning (version 1.0.0)

--- version: 1.0.0 name: lena-learning description: Lena lernt aus jeder Konversation und verbessert sich automatisch --- <objective> Der Agent lernt kontinuierlich aus jeder Konversation und verbessert sich automatisch. Speichert Erkenntnisse, Korrekturen und Präferenzen für bessere future Responses. </objective> <principles> ## Wie Selbst-Verbesserung funktioniert ### 1. Nach jeder Session - Key Insights extrahieren - Fehler dokumentieren - Präferenzen aktualisieren - Learnings speichern ### 2. Memory System - daily logs: memory/YYYY-MM-DD.md - long-term: MEMORY.md - preferences: USER.md, TOOLS.md ### 3. Feedback Loop - Korrekturen sofort speichern - recurring patterns merken - bessere prompts entwickeln </principles> <process> ## Verbesserungs-Routine nach jeder Konversation <step> <action>Identifiziere neue Learnings</action> <details> - Was habe ich heute Neues gelernt? - Welche Insights sollte ich mir merken? - Gab es Fehler die ich nicht wiederholen soll? </details> </step> <step> <action>Aktualisiere Memory Files</action> <details> - memory/YYYY-MM-DD.md: Raw notes - MEMORY.md: Langzeit-Wissen - USER.md: Präferenzen - TOOLS.md: Environment-Notes </details> </step> <step> <action>Skill-Updates</action> <details> - Check ob Skills verbessert werden müssen - Neue Patterns dokumentieren - Best Practices teilen </details> </step> <step> <action>Feedback-Loop</action> <details> - Wenn Thomas mich korrigiert -> sofort speichern - Wenn etwas nicht funktioniert -> dokumentieren - Wenn etwas gut funktioniert -> merken </details> </step> </process> <triggers> ## Wann aktivieren? - Am Ende jeder Session - Nach jeder Korrektur durch Thomas - Bei signifikanten Entscheidungen - Täglich (Heartbeat-Routine) </triggers> <success_criteria> - Keine Wiederholung alter Fehler - BessereResponses durch Memory - Thomas' Präferenzen genau kennen - Kontinuierliches Lernen ohne manuelles Setup </success_criteria>


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Skill: cp3d1455926-svg/coding-lite (version 1.0.0)

--- name: coding-lite description: 轻量级编码助手，支持 Python 脚本生成与执行、Excel/WPS 函数自动化、小程序代码生成、SQL 查询助手。快速响应，不占用过多 context。 --- # Coding-Lite 轻量级编码助手 ## 触发场景 当用户需要快速生成代码、自动化脚本、数据处理或查询时使用此技能。适合轻量级、高频的编码需求。 ## 技术范围 ### 1. Python 脚本生成与执行 🐍 **支持场景：** - 文件批量处理（重命名、格式转换） - 数据抓取（网页、API） - 数据分析（pandas、numpy） - 自动化办公（邮件、文件操作） - 简单爬虫 - 文本处理 **示例：** ```python # 批量重命名文件 import os for i, f in enumerate(os.listdir('.')): os.rename(f, f'img_{i:03d}.jpg') ``` --- ### 2. Excel / WPS 函数自动化 📊 **支持场景：** - 复杂公式编写（VLOOKUP、INDEX/MATCH、数组公式） - 数据透视表配置 - 条件格式设置 - VBA 宏脚本 - WPS 自动化（Python for WPS） **常用公式模板：** ```excel =VLOOKUP(A2,Sheet2!$A:$D,4,FALSE) =INDEX($C:$C,MATCH(1,(A2=$A:$A)*(B2=$B:$B),0)) =SUMPRODUCT((A2:A100="条件")*(B2:B100)) ``` --- ### 3. 小程序代码生成 📱 **支持平台：** - 微信小程序 - 支付宝小程序 - 抖音小程序 **支持内容：** - 页面结构（WXML/AXML） - 样式（WXSS/ACSS） - 逻辑（JavaScript/TypeScript） - 配置文件（app.json） - 云函数 **示例（微信小程序）：** ```javascript // pages/index/index.js Page({ data: { count: 0 }, onTap() { this.setData({ count: this.data.count + 1 }) } }) ``` --- ### 4. SQL 查询助手 💾 **支持数据库：** - MySQL - PostgreSQL - SQLite - SQL Server - Oracle **支持场景：** - 基础查询（SELECT、JOIN、GROUP BY） - 复杂查询（子查询、窗口函数） - 数据操作（INSERT、UPDATE、DELETE） - 表结构查询 - 性能优化建议 **示例：** ```sql -- 查询每个部门的平均工资 SELECT dept, AVG(salary) as avg_sal FROM employees GROUP BY dept ORDER BY avg_sal DESC; -- 窗口函数示例 SELECT name, dept, salary, RANK() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary DESC) as rank FROM employees; ``` --- ## 使用原则 ### ✅ 适合的场景 - 快速原型/脚本 - 一次性任务自动化 - 数据查询/处理 - 学习/参考代码 - 简单功能实现 ### ❌ 不适合的场景 - 大型项目开发（需要完整工程化） - 高并发/高性能要求 - 复杂系统架构 - 生产环境关键代码 --- ## 输出规范 ### 代码格式 - 简洁优先，避免过度设计 - 添加必要注释 - 标注依赖和运行环境 - 提供使用示例 ### 安全提示 - 标注潜在安全风险（如 SQL 注入） - 敏感操作需二次确认 - 不生成恶意代码 --- ## 快速参考 ### Python 常用命令 ```bash python script.py # 运行脚本 pip install package # 安装依赖 python -m venv venv # 创建虚拟环境 ``` ### Excel 快捷键 ``` Ctrl + ` 显示公式 Ctrl + Shift + ↓ 选中区域 Alt + = 自动求和 ``` ### SQL 调试 ```sql EXPLAIN SELECT ... -- 查看执行计划 SHOW WARNINGS; -- 查看警告 ``` --- ## 注意事项 - 执行代码前请确认环境安全 - 涉及数据的操作请先备份 - 生产环境代码需要完整测试 - 遵守开源许可证要求


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: googleworkspace-bot/recipe-copy-sheet-for-new-month (version 1.0.12)

--- name: recipe-copy-sheet-for-new-month description: "Duplicate a Google Sheets template tab for a new month of tracking." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "recipe" domain: "productivity" requires: bins: - gws skills: - gws-sheets --- # Copy a Google Sheet for a New Month > **PREREQUISITE:** Load the following skills to execute this recipe: `gws-sheets` Duplicate a Google Sheets template tab for a new month of tracking. ## Steps 1. Get spreadsheet details: `gws sheets spreadsheets get --params '{"spreadsheetId": "SHEET_ID"}'` 2. Copy the template sheet: `gws sheets spreadsheets sheets copyTo --params '{"spreadsheetId": "SHEET_ID", "sheetId": 0}' --json '{"destinationSpreadsheetId": "SHEET_ID"}'` 3. Rename the new tab: `gws sheets spreadsheets batchUpdate --params '{"spreadsheetId": "SHEET_ID"}' --json '{"requests": [{"updateSheetProperties": {"properties": {"sheetId": 123, "title": "February 2025"}, "fields": "title"}}]}'`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: h-beatman/sichuan-cuisine-rd (version 1.0.0)

--- name: sichuan-cuisine-rd description: 川菜食品研发专家，提供配方研制、工艺设计与食品安全指导；当用户需要开发川菜产品、优化生产工艺或咨询食品法规时使用 --- # 川菜食品研发专家 ## 任务目标 - 本 Skill 用于：川菜食品配方研发、工业化工艺设计、食品安全合规咨询 - 能力包含：风味配方设计、生产流程优化、质量标准制定、法规风险识别 - 触发条件：用户请求"开发川菜产品"、"设计工艺流程"、"检查食品安全"或类似表述 ## 核心能力框架 ### 1. 配方研制 - 传统川菜风味提取与现代工业化转化 - 原料替代方案与成本优化 - 风味平衡与稳定性设计 - 营养成分分析与配方调整 ### 2. 工艺设计 - 从实验室配方到生产线参数转化 - 关键工艺参数优化（温度、时间、pH、压力） - 质量控制点识别与检测方法 - 产能扩展与设备选型建议 ### 3. 食品安全 - 食品安全法规解读与应用 - 危害分析与关键控制点（HACCP） - 微生物、化学、物理风险识别 - 标签标识与合规性审核 ## 操作步骤 ### 标准研发流程 1. **需求澄清** - 确认产品定位（餐厅用/零售预包装/中央厨房） - 明确目标场景（堂食、外卖、速冻、常温保存） - 收集风味偏好、成本预算、产量要求 2. **配方设计** - 依据川菜风味框架设计基础配方 - 评估原料可得性与成本结构 - 平衡风味呈现与工业化可行性 - 制定试制计划 3. **工艺开发** - 将配方转化为标准化工艺参数 - 识别关键工艺步骤（炒制、调配、杀菌、包装） - 设计质量检测方案 - 制定试生产验证计划 4. **安全与合规** - 对照食品法规进行合规性检查 - 评估食品安全风险点 - 设计追溯与召回机制 - 审核标签标识信息 ### 分支流程 - **传统菜品工业化**：重点在风味还原度与工艺稳定性，参考 [references/sichuan-flavor-profile.md](references/sichuan-flavor-profile.md) - **预包装产品开发**：重点在货架期与杀菌工艺，参考 [references/production-process-guide.md](references/production-process-guide.md) - **法规咨询**：重点在标准对照与风险识别，参考 [references/food-safety-standards.md](references/food-safety-standards.md) ## 川菜核心知识要点 ### 风味特征 - **麻辣体系**：辣椒品种选择（二荆条、朝天椒、花椒等级）、辣度量化、麻味平衡 - **复合味型**：鱼香、宫保、回锅、水煮等经典味型的风味构成 - **原料搭配**：豆瓣酱、花椒、姜蒜等核心原料的品质标准 ### 工艺关键点 - **炒制工艺**：油温控制、投料顺序、火候把握 - **调味工艺**：调料投放时机、溶解度、反应时间 - **稳定性设计**：油脂分离、风味衰减、质地变化控制 ### 安全要点 - **微生物控制**：原料初加工、热处理强度、冷却速率 - **化学风险**：油脂氧化、添加剂使用、重金属检测 - **过敏原管理**：明确标注、交叉污染预防 ## 资源索引 - **风味参考**：见 [references/sichuan-flavor-profile.md](references/sichuan-flavor-profile.md)（川菜风味谱系与经典配方） - **法规参考**：见 [references/food-safety-standards.md](references/food-safety-standards.md)（食品法规与安全标准） - **工艺参考**：见 [references/production-process-guide.md](references/production-process-guide.md)（工业化生产工艺设计） ## 注意事项 - 充分利用智能体的领域知识进行配方创新和工艺优化 - 当需要精确计算或复杂参数优化时，可提供计算框架让用户执行 - 食品安全法规可能因地区而异，确认适用范围后给出建议 - 工业化生产需考虑设备能力、成本控制和批次一致性 - 对于实验室验证、试生产等实际操作，提供指导方案但不代为执行 ## 使用示例 ### 示例1：开发速冻麻婆豆腐 - **功能**：将传统麻婆豆腐转化为速冻预包装产品 - **执行方式**：智能体指导配方调整与工艺设计 - **关键要点**：豆腐预处理、酱汁浓缩工艺、速冻参数、杀菌方案 ### 示例2：设计宫保鸡丁中央厨房工艺 - **功能**：制定标准化生产流程和质量标准 - **执行方式**：智能体分析工艺关键点并设计控制方案 - **关键要点**：鸡肉预处理、炒制标准化、分装冷却、保质期设计 ### 示例3：评估新产品合规性 - **功能**：对照法规检查标签标识和添加剂使用 - **执行方式**：智能体解读法规条款并识别风险点 - **关键要点**：配料表审核、营养成分计算、过敏原标注、保质期验证


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lin-shiwu/cshi (version 1.0.0)

--- name: url-parameter-saver description: extract parameters from a given URL and save them into a MySQL database. use when you need to store URL query parameters for later processing or analysis. --- # URL Parameter Saver This skill extracts parameters from a provided URL and saves them into a MySQL database. If the table does not exist, it will be created automatically. Currently supports single URL processing. ## Usage 1. Call the `save_url_params.py` script with a URL. 2. The script parses the query parameters and inserts them as a new row in the database. 3. Each URL's parameters are saved in independent rows. ### Database - Database type: MySQL - Table name: `url_parameters` - Columns: dynamically matched to URL parameter names

path: scripts/save_url_params.py
content: import mysql.connector
from urllib.parse import urlparse, parse_qs
import os

# MySQL connection settings (can customize)
DB_HOST = os.getenv("DB_HOST", "localhost")
DB_USER = os.getenv("DB_USER", "root")
DB_PASSWORD = os.getenv("DB_PASSWORD", "root")
DB_NAME = os.getenv("DB_NAME", "test_db")

TABLE_NAME = "url_parameters"

def connect_db():
    conn = mysql.connector.connect(
        host=DB_HOST,
        user=DB_USER,
        [REDACTED_SECRET],
        database=DB_NAME
    )
    return conn

def create_table_if_not_exists(columns):
    conn = connect_db()
    cursor = conn.cursor()

    # Build column definitions
    column_defs = ", ".join(f"{col} VARCHAR(255)" for col in columns)
    create_sql = f"""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS {TABLE_NAME} (
        id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
        {column_defs}
    )
    """
    cursor.execute(create_sql)
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()

def save_url_params(url):
    parsed = urlparse(url)
    params = parse_qs(parsed.query)

    # Flatten values (take first value if multiple)
    flat_params = {k: v[0] for k, v in params.items()}

    if not flat_params:
        print("No parameters found in URL.")
        return

    # Create table with these columns if not exists
    create_table_if_not_exists(flat_params.keys())

    # Insert data
    conn = connect_db()
    cursor = conn.cursor()

    columns = ", ".join(flat_params.keys())
    placeholders = ", ".join(["%s"] * len(flat_params))
    values = list(flat_params.values())

    insert_sql = f"INSERT INTO {TABLE_NAME} ({columns}) VALUES ({placeholders})"
    cursor.execute(insert_sql, values)
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()

    print(f"Inserted parameters into {TABLE_NAME}: {flat_params}")

if __name__ == "__main__":
    import sys
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Usage: python save_url_params.py <URL>")
        sys.exit(1)
    url = sys.argv[1]
    save_url_params(url)

path: agents/openai.yaml
content: interface:
  display_name: "URL Parameter Saver"
  short_description: "Extracts URL parameters and saves them into MySQL"
  icon: "link"

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: unisound-llm/unisound-prescription-assist (version 1.0.0)

--- name: clinic-prescription-assist description: 基层处方开具辅助。输入诊断、患者基本信息（年龄/肾功/过敏史/合并用药），推荐用药方案，检查药物相互作用与禁忌，给出剂量调整建议（JSON + 自然语言摘要）。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "💊" } } --- # 基层处方开具辅助 概述 ---- 面向**社区诊所/基层卫生机构**医生，给定患者诊断及个体信息，本技能会： - 推荐合理用药方案（优先国家基本药物，含剂量/频次/疗程） - 检查已有合并用药与拟开药之间的相互作用 - 识别禁忌（如过敏史、妊娠、肝肾功能不全等）并给出剂量调整建议 - 给出用药监测建议和患者教育要点 数据安全、隐私与伦理声明 ------------------------ - **最小必要原则**：仅处理开具处方所必需的患者信息；不要求也不鼓励包含姓名、证件号、手机号等身份信息。 - **严格脱敏**：在发送至任何模型/接口前，会对可识别个人身份的信息进行脱敏/去标识化处理。 - **不做本地持久化**：仅在内存中短暂处理；**本次调用结束即销毁**。 - **医疗边界**：本技能输出为处方辅助建议，不替代执业药师/医生的审方责任；最终处方须由执业医生签发。 输入格式 -------- 纯文本（UTF-8），包含诊断和患者用药相关信息，例如： ```text 诊断：2型糖尿病，高血压病2级 患者信息：年龄65岁，体重70kg，血肌酐120μmol/L，eGFR约46 ml/min/1.73m² 过敏史：磺胺类药物过敏 当前用药：缬沙坦80mg qd，阿司匹林100mg qd 拟新增用药：二甲双胍，格列齐特 ``` 也支持 JSON 格式（包含 `text`/`content` 字段的对象）。 快速开始 -------- ```bash # 从 skills 目录运行 python3 clinic/primary-care-assist/prescription-assist/scripts/run.py \ --input data/clinic-prescription/case-001.txt \ --appkey <your-appkey> # 保存输出到文件 python3 clinic/primary-care-assist/prescription-assist/scripts/run.py \ --input data/clinic-prescription/case-001.txt \ --appkey <your-appkey> \ --output runs/clinic-prescription/case-001.json ``` 参数说明 -------- - `--input PATH`：**必填**。处方信息文件路径（txt 或 json，UTF-8）。 - `--appkey STRING`：**必填**。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。 - `--output PATH`：输出文件路径（默认：打印到 stdout）。 - `--base URL`：内部大模型 base URL（默认：`https://maas-api.hivoice.cn/v1`）。 - `--model STRING`：模型名称（默认：`u1-insuremed`）。 - `--timeout SECONDS`：HTTP 超时秒数；`0` 表示一直等待（默认：0）。 - `--encoding STRING`：输入文件编码（默认：`utf-8`）。 输出约定 -------- 输出分两部分： **JSON 结构**： ```json { "prescription_check": { "status": "需注意", "issues": [ { "type": "剂量调整", "severity": "moderate", "drugs_involved": ["二甲双胍"], "description": "eGFR 46 ml/min/1.73m²，二甲双胍需谨慎使用，应减量至500mg bid", "recommendation": "建议起始剂量500mg bid，定期复查肾功能；eGFR<45时停用" } ] }, "recommended_drugs": [ { "drug_name": "二甲双胍", "dosage": "500mg", "frequency": "bid", "route": "口服", "duration": "长期，定期评估", "notes": "餐中或餐后服用，减少胃肠道反应" } ], "monitoring_required": ["每3个月复查血肌酐/eGFR", "空腹血糖及糖化血红蛋白"], "patient_education": ["随餐服药", "出现恶心呕吐时及时就诊"], "overall_safety": "需监测" } ``` **自然语言摘要**：以"【摘要】"开头，总结关键用药建议和注意事项。 依赖 ---- ### 运行环境 - Python 3.7+（仅使用标准库，无需额外安装） ### 外部 API - 内部医疗大模型：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` 备注 ---- - severity 分级：`major`（禁忌/严重，必须干预）、`moderate`（需调整）、`minor`（注意观察） - **发布约束**：示例输入、运行输出均放在 skill 包外（`data/`、`runs/`），skill 目录内仅保留可发布的核心文件


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