OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: wuxi304-collab/stainless-chain-analyzer (version 1.0.0)

# stainless-chain-analyzer - 不锈钢产业链分析工具 ## 技能描述 深度分析不锈钢产业链上下游关系，识别商机和风险评估。 ## 核心功能 ### 1️⃣ 产业链图谱 ``` 上游 中游 下游 ───────────────────────────────────────────────────── 镍矿 → 镍铁 → 不锈钢坯 → 热轧/冷轧 → 制品加工 → 终端应用 铬矿 → 铬铁 ↓ 废钢回收 贸易商/加工厂 封头/压力容器/化工设备 造纸设备/环保设备 食品机械/医疗器械 ``` ### 2️⃣ 客户关联度评级 - **直接消耗**：封头厂/压力容器厂（板材直接加工）→ ⭐⭐⭐⭐⭐ - **间接消耗**：化工设备厂（采购半成品）→ ⭐⭐⭐⭐ - **终端用户**：造纸厂/食品厂（采购成品设备）→ ⭐⭐⭐ ### 3️⃣ 产品匹配分析 根据客户类型推荐不锈钢牌号： | 客户类型 | 推荐牌号 | 理由 | |----------|----------|------| | 封头制造 | 304/316L | 通用性强，需求量大 | | 压力容器 | 304/316L/2205 | 需耐压耐腐蚀 | | 造纸设备 | 316L/2507 | 耐酸碱腐蚀 | | 化工设备 | 316L/2205/2507 | 强腐蚀环境 | | 食品机械 | 304/316L | 食品级要求 | | 医疗器械 | 316L/317L | 医用级要求 | ### 4️⃣ 价格趋势分析 - **镍价追踪**：LME 镍价/沪镍主力 - **钢价指数**：无锡/佛山市场 304/316L 价格 - **成本测算**：基于镍价推算不锈钢成本 - **报价建议**：根据成本 + 合理利润给出报价区间 ### 5️⃣ 竞品分析 - **主要钢厂**：太钢/宝新/张浦/青山等 - **产品特点**：各钢厂优势牌号/规格 - **价格对比**：市场主流报价 - **交期对比**：钢厂排产情况 ### 6️⃣ 风险评估 - **客户风险**：工商异常/诉讼/失信记录 - **行业风险**：产能过剩/环保限产/出口限制 - **价格风险**：镍价波动/汇率变化 - **账期风险**：客户付款记录/信用评级 ## 分析方法 ### 关联度评分模型 ``` 关联度 = (直接消耗系数 × 0.4) + (采购规模 × 0.3) + (合作潜力 × 0.3) 直接消耗系数: - 封头/压力容器厂：1.0 - 化工/造纸设备厂：0.7 - 终端用户：0.4 采购规模: - >1000 吨/年：1.0 - 500-1000 吨/年：0.7 - 100-500 吨/年：0.4 - <100 吨/年：0.2 合作潜力: - 已合作且增长：1.0 - 已合作稳定：0.7 - 新接触有意向：0.5 - 初步接触：0.3 ``` ### 商机识别规则 1. **扩产信号**：客户新厂房/新设备招标 2. **替代机会**：客户使用竞品但满意度低 3. **新品需求**：客户开发新产品需要特殊材质 4. **供应链风险**：客户现有供应商出现问题 ## 输出格式 ### 产业链分析报告 ```markdown # 客户产业链分析报告 ## 客户基本信息 - 名称：XXX - 行业：XXX - 规模：XXX ## 产业链位置 - 上游：XXX - 中游：XXX - 下游：XXX ## 关联度评级：⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) ## 产品匹配 - 推荐牌号：304/316L - 月均用量：50 吨 - 规格偏好：2.0mm 冷轧 ## 价格建议 - 成本价：XXX 元/吨 - 市场价：XXX 元/吨 - 建议报价：XXX 元/吨 ## 风险评估 - 客户风险：低 - 行业风险：中 - 价格风险：高 ## 商机建议 1. XXX 2. XXX ``` ## 使用示例 ```javascript // 分析客户产业链位置 const analysis = await analyzer.analyzeClient({ 名称："新乡七里营封头厂", 行业："封头制造", 年采购量："500 吨" }); // 获取价格建议 const price = await analyzer.getPriceSuggestion({ 牌号："304", 规格："2.0mm 冷轧", 数量："10 吨" }); // 风险评估 const risk = await analyzer.assessRisk({ 客户 ID："CLI-2026-001" }); ``` ## 数据源 - **价格数据**：我的钢铁网/上海有色网 - **工商数据**：极速数据 API/企查查 - **行业报告**：不锈钢行业协会/研究机构 - **新闻舆情**：网络搜索/行业媒体 ## 版本历史 - **v1.0.0** (2026-03-26) - 初始版本 - 产业链图谱框架 - 关联度评级模型 - 价格分析模板 --- **作者**: 商务拓展专家 👔 **适用场景**: 客户分析、商机识别、报价策略、风险评估


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Skill: jofiction918/extract-memories (version 3.0.10)

--- name: extract-memories version: 3.1.0 description: "对话结束时主动提炼关键记忆到 topic 文件 / 触发词：提炼记忆、提取记忆 / 命令：/extract-memories" license: MIT triggers: - 提炼记忆 - 提取记忆 - extract-memories - "/extract-memories" --- # extract-memories v3.1.0 — 对话记忆提炼 对话结束时主动分析本轮对话，将值得持久化的信息写入 `memory/topics/` 下的独立 topic 文件，同时更新 `MEMORY.md` 索引。 --- ## 线性工作流 ``` 用户输入："提炼记忆" 或 检测到对话结束词 ↓ Step 1 — 确定本轮对话范围 读取当前 session 最近消息，确定本轮对话起止 ↓ Step 2 — 识别值得提炼的内容 扫描消息，识别：用户决策 / 用户偏好 / 项目约束 / 外部系统指针 ↓ Step 3 — 按四类型分类 每个内容 → 判断类型（user/feedback/project/reference） feedback 必须含 Why + How to apply ↓ Step 4 — 检查 topics/ 是否有重复 grep 已有 topic，确认没有重复再写 ↓ Step 5 — 写入 topic 文件（APPEND，不覆盖） 格式：frontmatter + 正文 ↓ Step 6 — 更新 MEMORY.md 索引 添加一行指针（≤150字符） ↓ 输出："已为您提炼本轮记忆 ✅" + 提炼条数 ``` --- ## Step 1 — 确定本轮对话范围 读取当前 session 最近消息（不限条数，确保覆盖完整对话）。 --- ## Step 2 — 识别值得提炼的内容 识别以下类型的信息： | 类型 | 特征 | 例子 | |------|------|------| | 用户决策 | 用户明确做出了选择或结论 | "用这个方案" | | 用户偏好 | 用户说了喜欢/不喜欢/习惯 | "我喜欢用 bun" | | 项目约束 | 截止时间、冻结期、技术限制 | "周五前要上线" | | 外部系统指针 | URL、工具、账号、路径 | "在 Linear 里有" | **过滤**：以下不提炼——代码结构、git历史、已在 CLAUDE.md/AGENTS.md 的内容、临时状态。 --- ## Step 3 — 按四类型分类 每个内容判断类型： | 类型 | 判断标准 | |------|---------| | `user` | 用户角色、偏好、知识 | | `feedback` | 用户纠正或确认的行为（含 Why + How to apply） | | `project` | 截止、动机、约束（含 Why + How to apply） | | `reference` | 外部系统 URL/路径 + 用途 | --- ## Step 4 — 检查重复 执行 `grep` 搜索已有 topic 文件： - 相同段落是否已存在 - 相同 URL/路径是否已记录 若有重复，追加新内容到已有文件，不新建。 --- ## Step 5 — 写入 topic 文件 **格式（frontmatter）**： ```yaml --- name: 名称 description: 一句话描述（用于判断 relevance） type: user / feedback / project / reference --- 正文内容 **Why:** 原因（feedback/project 必须） **How to apply:** 何时适用（feedback/project 必须） ``` **写入模式**：APPEND，不覆盖已有内容。 --- ## Step 6 — 更新 MEMORY.md 索引 在 MEMORY.md 末尾追加一行指针： ``` - [名称](topics/文件名.md) — 一句话 hook（≤150字符） ``` --- ## 输出格式 > 已为您提炼本轮记忆 ✅ > 写入位置：memory/topics/ > > **提炼结果：N条** > > ### user > - [名称]: description > 正文（一段文字即可） > > ### feedback > - [名称]: description > 正文 > **Why:** 原因 > **How to apply:** 何时适用 > > ### project > - [名称]: description > 正文 > **Why:** 动机 > **How to apply:** 如何影响工作 > > ### reference > - [名称]: description > URL/路径 + 用途说明 --- ## What NOT to Save（6条禁止） 1. 代码结构/文件路径（可从源码读取） 2. Git 历史（git log 是权威来源） 3. 调试方案（修复在代码里） 4. CLAUDE.md/AGENTS.md 已有的内容 5. 临时任务状态 6. PR 列表/活动摘要 --- ## 触发机制 ### 主会话主动触发（主要） 每次对话结束时，主 agent 会： 1. 检测结束模式：中文（`再见`/`bye`/`下次见`/`拜拜`/`结束了`/`先这样`）或英文（`bye`/`see you`/`that's all`） 2. 检测到结束模式 → 主动执行记忆提炼 3. 提炼完成后提示："已为您提炼本轮记忆 ✅" > 建议在 AGENTS.md 中加入： > ``` > 对话结束时，主动调用 /extract-memories 提炼关键记忆。 > ``` ### Heartbeat 辅助检测 每次 heartbeat 时检查： - 最近消息是否匹配结束模式 - 或距上次提炼是否超过 30 分钟 - 若满足条件则触发提炼 ### 手动触发 - 命令：`/extract-memories` --- ## 权限要求 - `FileRead`：读取对话上下文、MEMORY.md、topics/ - `FileWrite` / `FileEdit`：写入 `memory/topics/`、`MEMORY.md` - `sessions_history`：读取主会话消息（heartbeat 触发时） ## 触发词 - 自动：主会话主动检测结束模式 - 自动：Heartbeat 辅助检测 - 手动：`/extract-memories` --- *本 Skill 基于 CC 记忆系统设计，适配 OpenClaw v3.1.0*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: codekungfu/seo-optimization (version 0.1.0)

--- name: "SEO优化" description: "提供SEO优化的可落地指南与SOP。在开展SEO优化相关工作时调用。" --- # SEO优化 (seo-optimization) ## 使用场景 - 获取搜索引擎自然流量（Baidu/360/Sogou/Google）与提升品牌曝光。 ## 技术优化 - Title 30-60字符，Description 80-160字符，H1-H3语义化结构； - 规范化链接：canonical、robots、sitemap.xml、301重定向； - 移动端适配、CLS/LCP/FID优化；图片ALT、WebP压缩、延迟加载。 ## 内容策略 - 关键词分层：核心词/长尾词/品牌词；基于用户意图的内容集群； - 专题页与FAQ结构化（Schema.org），提升搜索结果富文本展示。 ## 外链与站外 - 高质量外链建设：行业媒体、垂直社区、合作伙伴；拒绝垃圾外链。 ## 数据与监控 - 百度搜索资源平台&站长平台接入；定期抓取与索引率监控； - 指标：自然流量、排名、收录量、CTR、转化。 ## 合规 - 遵循广告法与平台规则，避免虚假宣传与堆叠关键词。 ## 落地清单 - 关键词表、内容日历、技术优化Checklist、抓取与收录看板。 生成日期：2026-03-17


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Skill: horizoncove/tianshu-stock (version 1.0.0)

# 天枢股票分析系统 (TianShu Stock Analysis) ## 概述 **名称**: 天枢股票分析系统 **版本**: 1.0 **作者**: Sharon **功能**: AI驱动的智能股票诊断系统，基于七大哲学理论 --- ## 理论基础 ### 七大理论框架 | 理论 | 应用 | |------|------| | **场域论** | 资金流向、市场情绪、场域强度 | | **分形论** | 多周期结构分析（日/周/月） | | **连续论** | 趋势连续性判断 | | **协同论** | 多维度共振分析 | | **统一论** | 核心规律（价值、周期、均值回归） | | **显现论** | 信号捕捉（买入/卖出信号） | | **进化论** | 动态演化分析 | --- ## 诊断维度 ### 多维度评分体系 | 维度 | 权重 | 评分标准 | |------|------|----------| | 基本面 | 30% | 营收增长、利润率、ROE、负债 | | 技术面 | 25% | 趋势、均线、K线形态、量价关系 | | 行业面 | 15% | 行业周期、景气度、竞争格局 | | 消息面 | 10% | 政策、业绩公告、催化剂 | | 资金面 | 10% | 主力资金流向、成交量、换手率 | | 估值面 | 10% | PE、PB、PEG、相对估值 | ### 综合评分 | 分数区间 | 评级 | |----------|------| | 8.0-10.0 | 优秀 | | 7.0-8.0 | 良好 | | 6.0-7.0 | 中等 | | 5.0-6.0 | 及格 | | <5.0 | 风险 | --- ## 数据获取 ### API配置 使用腾讯财经API作为主数据源： ``` URL: https://qt.gtimg.cn/q={股票代码} 示例: https://qt.gtimg.cn/q=sh603127 ``` ### 数据字段 - 当前价格、涨跌、涨幅 - 开盘、最高、最低价 - 成交量、成交额 - 总市值、市盈率、市净率 - 换手率 --- ## 分析流程 ### 1. 网络检查 ```python # 检查腾讯财经API可用性 import urllib.request import ssl ssl_context.check_hostname = False ssl_context.verify_mode = ssl.CERT_NONE ``` ### 2. 数据获取 ```python url = 'https://qt.gtimg.cn/q=sh' + stock_code # 解析返回数据 ``` ### 3. 七大理论分析 逐项分析并评分 ### 4. 综合诊断 计算加权得分，给出最终结论 --- ## 输出格式 ### 实时数据模块 ``` 当前价: XXX元 涨跌: ±X.XX元 涨幅: ±X.XX% ``` ### 七大理论分析 - 每个理论包含：维度、分析、评分 ### 诊断结论 - 综合评分 (X/10) - 短期/长期评级 - 操作建议 --- ## 使用方式 当用户说"用天枢系统分析[股票代码]"时： 1. 检查网络和API 2. 获取实时数据 3. 执行七大理论分析 4. 计算综合评分 5. 输出诊断报告 --- ## 更新日志 - 2026-04-01: 初始版本创建 - 包含：七大理论、多维度评分、实时数据获取


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Skill: rydako1052/api-docs-gen-pro (version 1.0.0)

# API Docs Generator ## Overview You are an API documentation generator. Your job is to take a plain text list of REST API endpoints and output a single, clean, copy-paste-ready markdown API documentation file. You are concise, structured, and consistent. You never add fictional endpoints. You never output anything other than markdown. You never ask unnecessary clarifying questions — just process and output. --- ## Instructions 1. Parse each line of the user's input to identify: - HTTP method (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE) - Endpoint path - Description (if provided) 2. For each valid endpoint generate a markdown block containing: - Method + path as a heading - Description (infer from method + path if not provided) - URL parameters extracted from the path (e.g. `:id`) - A basic example response status 3. Combine all blocks into one markdown document with a top-level `# API Documentation` heading. 4. At the end, if any lines were skipped or flagged, include a short `## Notes` section listing them. --- ## Rules - NEVER invent endpoints that weren't in the input - NEVER output anything other than markdown - NEVER truncate output regardless of list size - If a line has no HTTP method, skip it and note it - If a method looks like a typo (e.g. "GETT"), flag it and ask the user to confirm before processing - If no description is given, infer one from the method and path name - If input is empty, respond: "Please paste your list of API endpoints and I'll generate the documentation." - Match the output language to the language of the input descriptions --- ## Example **Input:** ``` GET /users/:id — returns user profile POST /orders — creates a new order DELETE /products/:id — removes a product ``` **Output:** ``` # API Documentation ## GET /users/:id Returns user profile. **URL Parameters** - `id` — User ID **Example Response:** `200 OK` --- ## POST /orders Creates a new order. **Request Body:** See implementation. **Example Response:** `201 Created` --- ## DELETE /products/:id Removes a product. **URL Parameters** - `id` — Product ID **Example Response:** `200 OK` ``` --- ## ClawHub Listing **Name:** API Docs Generator **Description:** Paste your REST API endpoints and get a clean, copy-paste-ready markdown documentation file in seconds — no formatting work required. **Price:** $15 **Use cases:** - Solo devs who need quick docs for a side project or client handoff - Small teams who want a README-ready API reference without a technical writer - Indie hackers launching an API product who need docs fast


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Skill: enihsago/sbti-personality (version 1.0.0)

--- name: sbti description: SBTI 恶搞人格测试。给用户出一组抽象搞笑的测试题，根据回答生成一个离谱的人格类型和解读。触发词：SBTI、人格测试、性格测试、测一测、做个测试。当用户提到 SBTI、想做人格测试、或有人分享了 SBTI 结果时触发。 --- # SBTI — 没有任何科学依据的人格测试 恶搞版 MBTI。问一堆离谱问题，给你一个更离谱的人格标签。 ## 测试流程 1. 告诉用户："来，做个没有任何科学依据的SBTI测试吧！一共10道题，凭直觉选。" 2. 从 `references/questions.md` 随机抽取 10 道不重复的题目（每题2-4个选项）。 3. **逐题提问**，等用户回复选项后记录得分，再出下一题。 4. 10题结束后，根据得分映射到人格类型（见 `references/types.md`）。 5. 生成结果卡片，格式如下： ``` 🎯 你的SBTI人格类型：[类型代号] — [类型名] [一段300字以内的幽默人格解读，要够损够搞笑，结合互联网梗] ✨ 关键特征： • [特征1] • [特征2] • [特征3] 🔥 建议搭配人格：[另一个类型] 💀 死对头人格：[另一个类型] — 本测试没有任何科学依据，结果仅供参考，不对你的人生负责 — ``` ## 出题风格 - 问题要**抽象、发疯、精神状态堪忧** - 选项要**让人纠结又好笑** - 参考孙吧语录、打工人梗、社畜日常、互联网名场面 - 不要正经，不要严肃，不要像真正的心理测试 - 中文提问，中文结果 ## 得分计算 每道题的每个选项对应不同人格维度的加分。10题结束后汇总各维度得分，取最高维度组合确定类型。 维度： - **C** (Chaos) 混乱程度 - **S** (Social) 社交能量 - **E** (Emotion) 情绪浓度 - **W** (Workaholic) 卷王指数 最终类型由最高的2个维度字母组合决定，如 CE、SW、EW 等。具体映射见 `references/types.md`。 ## 注意事项 - 每次测试的题目要随机，不要每次都一样 - 解读要个性化，不要套模板，根据用户的具体回答加点料 - 如果用户半途放弃，已回答的题也可以出结果，但要说"你果然是XX型，连测试都做不完" - 保持轻松搞笑的氛围


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shark1973/afrexai-incident-response-skip (version 1.0.0)

# Incident Response Playbook Structured incident response for business and IT teams. Guides you through detection, triage, containment, resolution, and post-mortem — with auto-generated timelines and action items. ## What It Does When triggered with an incident description, this skill: 1. **Classifies severity** (P1-P4) based on impact and urgency 2. **Generates a response checklist** tailored to incident type (outage, data breach, security event, service degradation, vendor failure) 3. **Builds a communication plan** — who to notify, when, what channels 4. **Creates a real-time timeline** as you log updates 5. **Produces a post-mortem template** with root cause analysis and prevention steps ## Usage Tell your agent about an incident: > "Production API is returning 500 errors for 20% of requests. Started 10 minutes ago." Or trigger proactively: > "Create an incident response plan for a potential data breach scenario" ## Incident Types Covered - **Service outages** — full or partial downtime - **Security incidents** — breaches, unauthorized access, phishing - **Data incidents** — corruption, loss, privacy violations - **Vendor failures** — third-party SLA breaches - **Performance degradation** — latency spikes, capacity issues ## Severity Matrix | Level | Impact | Response Time | Escalation | |-------|--------|---------------|------------| | P1 - Critical | Business stopped | Immediate | Executive + all hands | | P2 - High | Major feature down | < 30 min | Engineering lead + PM | | P3 - Medium | Degraded experience | < 2 hours | On-call team | | P4 - Low | Minor issue | Next business day | Ticket queue | ## Response Framework ### 1. Detection & Triage (First 5 minutes) - Confirm the incident is real (not a false alarm) - Classify severity using the matrix above - Assign incident commander - Open a dedicated communication channel ### 2. Containment (First 30 minutes) - Identify blast radius — what's affected? - Apply immediate mitigation (rollback, feature flag, scaling) - Communicate status to stakeholders ### 3. Resolution - Root cause investigation - Implement fix with verification - Monitor for recurrence - Update all stakeholders ### 4. Post-Mortem (Within 48 hours) - Timeline of events - Root cause analysis (5 Whys) - What went well / what didn't - Action items with owners and deadlines - Process improvements ## Integration Works with any monitoring stack. Feed alerts from PagerDuty, Datadog, Grafana, or manual reports. ## Pro Tip Pair this with a full **AI Operations Context Pack** for your industry. Pre-built incident taxonomies, compliance-aware escalation paths, and automated stakeholder templates. Browse packs: https://afrexai-cto.github.io/context-packs/ Free tools: - AI Revenue Calculator: https://afrexai-cto.github.io/ai-revenue-calculator/ - Agent Setup Wizard: https://afrexai-cto.github.io/agent-setup/


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nishant-clawit/openclaw-web-search-mcp (version 1.0.0)

# Web Search and Research MCP This MCP provides comprehensive web browsing, search, and research capabilities for AI agents, including PDF extraction, YouTube transcripts, summarization, and semantic search. ## Overview This MCP implements a full suite of tools for AI agents to interact with the web: - Google search integration - Web page content extraction - Link extraction from pages - PDF text extraction - YouTube video transcript retrieval - Text summarization - Text embedding and semantic search - Automated research workflows ## Features - **Search**: Perform Google searches and get structured results - **Page Extraction**: Extract clean text content from web pages - **Link Extraction**: Get all links from a webpage - **PDF Processing**: Extract text from PDF documents - **YouTube Transcripts**: Retrieve transcripts from YouTube videos - **Summarization**: Generate concise summaries of text content - **Embeddings**: Store and search text using semantic embeddings - **Research**: Automated multi-step research workflows ## Tools - `search` - Google search with results - `open_page` - Extract text from web pages - `extract_links` - Get links from pages - `extract_pdf` - Extract text from PDFs - `youtube_transcript` - Get YouTube video transcripts - `summarize` - Summarize text content - `embed` - Store text embeddings - `semantic_search` - Search stored embeddings - `research` - Conduct automated research ## Installation ```bash npm install ``` ## Usage Run the MCP server: ```bash node index.js <tool_name> <json_input> ``` Example: ```bash node index.js search '{"query":"artificial intelligence"}' ``` ## Dependencies - axios: HTTP requests - cheerio: HTML parsing - natural: Text processing - pdf-parse: PDF text extraction - youtube-transcript: YouTube transcript API

path: ai/chunker.js
content: function chunkText(text,size=1000){

  const chunks=[];

  for(let i=0;i<text.length;i+=size)
    chunks.push(text.slice(i,i+size));

  return chunks;
}

module.exports={chunkText};

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-intelligent-ai-model-marketplace (version 1.0.3)

--- name: ai-intelligent-ai-model-marketplace version: 1.0.1 description: AI 模型市场，模型交易 + 模型评估。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: [] --- # AI 智能模型市场 ## 描述 AI 模型市场，模型交易 + 模型评估。 ## 功能 - 模型上架（模型发布） - 模型评估（性能评估） - 模型交易（在线交易） - 模型部署（一键部署） - 收益分成（自动结算） ## 定价 - 基础版：¥199/月（10 模型） - 专业版：¥999/月（100 模型） - 企业版：¥2999/月（无限模型） ## 适用场景 - 模型交易 - 模型分享 - 模型评估 - 模型部署 ## 技术栈 - Python + FastAPI - 模型存储 - 交易系统 - 部署引擎 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-ai-model-marketplace cd ai-intelligent-ai-model-marketplace pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ankwu001/skill-cortex-pub (version 0.0.2)

--- name: skill-cortex description: > Skill Cortex is the system's capability cortex. When lacking ability, it autonomously acquires Skills from ClawHub or GitHub, then releases them after use. Every invocation is learned and reinforced by the cortex — future identical tasks fire as reflexes, bypassing search. Manages only short-term capability memory; never interferes with long-term Skills. Continuously restructures its own capability architecture through reinforcement and decay, achieving ongoing evolution. --- # Skill Cortex Triggers when installed Skills cannot complete the current task. If you can handle it yourself, just do it — do not trigger this flow. Cortex data file: ~/.openclaw/skill-cortex/cortex.json (schema in DESIGN.md). ## Phase 1: Perception 1. Read cortex.json (if missing or corrupt, skip to step 3). 2. Semantically match the users task description against sensory.patterns signals. 3. On miss, search ClawHub. ## Phase 2: Validation Present candidates to the user with safety info. Wait for explicit approval before installing. ## Phase 3: Execution Install the Skill, generate an execution plan, execute the task. On failure, auto-recover or switch to next candidate. ## Phase 4: Learning Update the cortex memory. Successful Skills gain weight; failed ones decay. ## Boundary Rules 1. Never interfere with long-term Skills. 2. Installation requires user confirmation. 3. System dependency installation requires separate confirmation. 4. Write operations never enter reflex. 5. Max 2 candidate switches.


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

# Feishu Cards Send interactive cards to Feishu (飞书) directly via Feishu Open API. ## When to Use - User wants to send rich interactive messages in Feishu - Need buttons, forms, or dropdown menus in messages - Want beautifully formatted messages with colors ## Installation ```bash clawhub install feishu-cards ``` ## Usage ### CLI ```bash # Basic card feishu-cards --to "ou_xxx" --title "标题" --content "内容" # With buttons feishu-cards --to "ou_xxx" --title "任务" --content "有新任务" --buttons "处理,稍后" # Custom color feishu-cards --to "ou_xxx" --title "警告" --content "注意" --template "red" # To chat feishu-cards --to "oc_xxx" --type "chat_id" --title "群通知" --content "大家好" ``` ### As Python Module ```python from feishu_card_sender import FeishuCardSender sender = FeishuCardSender() result = sender.send( recipient_id="ou_xxx", title="任务提醒", content="你有一个新任务", buttons=["立即处理", "稍后提醒"], template="blue" ) ``` ## Options | Flag | Description | Default | |------|-------------|---------| | `--to` | Recipient ID (user or chat) | Required | | `--type` | ID type: open_id, user_id, chat_id | open_id | | `--title` | Card title | Required | | `--content` | Card content text | Required | | `--buttons` | Comma-separated buttons | None | | `--template` | Color: blue, green, red, yellow, grey | blue | | `--note` | Optional note | None | ## Card Elements - **Header** - Title with color template - **Content** - Main text (plain text format) - **Buttons** - Interactive buttons (primary/default types) - **Note** - Additional info with icon ## Button Types - `primary` - Blue button (first button) - `default` - Gray button (other buttons) ## Examples ### Task Notification ```bash python3 feishu_card_sender.py \ --to [REDACTED_SECRET] \ --title "📋 任务通知" \ --content "你有一个新任务待处理" \ --buttons "立即处理,稍后提醒" \ --template "blue" ``` ### Alert Card ```bash python3 feishu_card_sender.py \ --to "ou_xxx" \ --title "⚠️ 警告" \ --content "账户存在异常登录" \ --template "red" \ --buttons "查看详情" ``` ## Requirements - Python 3.7+ - requests library Install: `pip install requests` ## Configuration Credentials are read from environment variables (optional): - `FEISHU_APP_ID` - `FEISHU_APP_SECRET` Defaults to OpenClaw's configured Feishu app. ## Notes - Cards work in Direct Messages and group chats - Buttons open URLs (configure your callback server for full interactivity) - Maximum card size: 45KB --- *Made for ClawHub*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: omactiengartelle/furry-art-skill (version 1.6.4)

--- name: furry-art-skill description: Generate furry art generator ai images with AI via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open). tools: Bash --- # Furry Art Generator Generate stunning furry art generator ai images from a text description. Get back a direct image URL instantly. ## Token Requires a Neta API token. Free trial available at <https://www.neta.art/open/>. ```bash export NETA_TOKEN=your_token_here node <script> "your prompt" --token "$NETA_TOKEN" ``` ## When to use Use when someone asks to generate or create furry art generator images. ## Quick start ```bash node furryart.js "your description here" --token YOUR_TOKEN ``` ## Options - `--size` — `portrait`, `landscape`, `square`, `tall` (default: `square`) - `--style` — `anime`, `cinematic`, `realistic` (default: `anime`) ## Install ```bash npx skills add omactiengartelle/furry-art-skill ```


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