OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: runapi-ai/runapi-gpt-image-2 (version 0.2.4)

--- name: gpt-image-2 description: Generate and edit images with GPT Image 2 through RunAPI. Use when the user asks an agent to create, edit, or transform images with GPT Image 2. Default to the RunAPI CLI for one-off generation; use SDKs only when the user is integrating RunAPI into an app or backend. documentation: https://runapi.ai/models/gpt-image-2.md provider_page: https://runapi.ai/providers/openai.md catalog: https://runapi.ai/models.md metadata: openclaw: homepage: https://runapi.ai/models/gpt-image-2 requires: bins: - runapi install: - kind: brew formula: runapi-ai/tap/runapi bins: - runapi envVars: - name: RUNAPI_API_KEY required: false description: Optional RunAPI API key; runapi login or saved CLI config can also authenticate the runapi binary. --- # GPT Image 2 on RunAPI Generate and edit images with GPT Image 2 through RunAPI. The default path for one-off agent tasks is the `runapi` CLI; SDKs are for application integration. ## Routing decision - One-off generation, editing, or transformation for the user → use the **CLI path** with the `runapi` binary. - Building an app, backend, worker, library, or production codebase → use the **SDK integration path**. ## CLI path The `runapi` binary is the runtime dependency. Authenticate with `runapi login` (browser) or set `RUNAPI_API_KEY`; a saved CLI config also works — no required environment variable. Inspect the available actions and request fields with CLI help: ```shell runapi gpt-image-2 --help runapi gpt-image-2 text-to-image --help ``` Run a one-off task (synchronous — polls until the task completes): ```shell runapi gpt-image-2 text-to-image --input-file request.json ``` Submit asynchronously and poll separately: ```shell runapi gpt-image-2 text-to-image --async --input-file request.json runapi wait <task-id> --service gpt-image-2 --action text-to-image ``` Available actions: `text-to-image`, `edit-image`. ## SDK integration path When integrating GPT Image 2 into an app, backend, worker, or library — not for one-off tasks — use a RunAPI SDK package: - JavaScript / TypeScript: `@runapi.ai/gpt-image-2` - Ruby: `runapi-gpt_image_2` - Go: `github.com/runapi-ai/gpt-image-2-sdk/go` ## References - Model overview, pricing, and rate limits: https://runapi.ai/models/gpt-image-2.md - Provider comparison: https://runapi.ai/providers/openai.md - Full model catalog: https://runapi.ai/models.md ## Variants - [GPT Image 2 text to image](https://runapi.ai/models/gpt-image-2/text-to-image.md) - [GPT Image 2 image to image](https://runapi.ai/models/gpt-image-2/image-to-image.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: rubenfb23/wa-styler (version 1.0.0)

--- name: whatsapp-styler description: Skill to ensure all messages sent to WhatsApp follow the platform's specific formatting syntax. It prevents markdown bloat and ensures a clean, mobile-first reading experience. --- # WhatsApp Styler This skill defines the strict formatting rules for WhatsApp to ensure the user sees clean, styled text without raw markdown symbols. ## Core Syntax Rules 1. *Bold*: Use single asterisks around text: `*texto*`. NEVER use double asterisks `**`. 2. _Italic_: Use single underscores around text: `_texto_`. 3. ~Strikethrough~: Use tildes around text: `~texto~`. 4. `Monospace`: Use triple backticks: ``` texto ``` (good for code or technical IDs). 5. *Bullet Lists*: Use a single asterisk followed by a space: `* Item`. 6. *Numbered Lists*: Use standard numbers: `1. Item`. 7. *Quotes*: Use the angle bracket: `> texto`. ## Prohibited Patterns (Do NOT use) - No headers (`#`, `##`, `###`). Use *BOLD CAPS* instead. - No markdown tables. Use bullet lists for structured data. - No horizontal rules (`---`). Use a line of underscores if needed `__________`. - No nested bold/italic symbols if it risks showing raw characters. ## Goal The goal is a "Human-to-Human" look. Technical but clean.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: freedompixels/zhihu-topic-finder (version 1.2.5)

--- slug: zhihu-topic-finder name: 知乎选题分析器 version: "1.0.0" author: 千策 --- # 知乎选题分析器 搜索知乎热榜话题，分析高价值问题，帮助内容创作者精准选题。 ## 核心能力 1. **知乎热榜抓取** — 获取知乎实时热榜Top50 2. **问题分析** — 评估问题的回答数、浏览量、关注数 3. **机会评分** — 根据热度与竞争度评估内容机会 4. **竞品追踪** — 分析已有回答的质量与角度 ## 使用方式 用户说"搜一下知乎"或"知乎有什么热点"时： ``` python3 scripts/zhihu_topics.py ``` ## 注意事项 - 使用公开API获取热榜数据，无需登录 - 评分基于热度与竞争度的综合评估 - 建议选择评分80+的问题进行回答 - 回答角度建议避开已有高赞回答的相同观点

path: scripts/zhihu_topics.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""知乎热榜抓取与分析"""
import json, sys
try:
    import requests
except ImportError:
    print("请安装 requests: pip3 install requests")
    sys.exit(1)

def fetch_zhihu_hotlist():
    """获取知乎热榜"""
    url = "https://www.zhihu.com/api/v3/feed/topstory/hot-lists/total?limit=50"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36"}
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10, verify=True)
        data = r.json()
    except Exception:
        # 降级：直接解析网页
        url2 = "https://www.zhihu.com/hot"
        r2 = requests.get(url2, headers=headers, timeout=10, verify=True)
        import re
        titles = re.findall(r'title:(.*?)', r2.text[:50000])
        results = []
        for i, t in enumerate(titles[:50]):
            results.append({"title": t, "heat": 0, "index": i+1})
        return results

    results = []
    for item in data.get("data", []):
        target = item.get("target", {})
        results.append({
            "title": target.get("title", ""),
            "excerpt": target.get("excerpt", ""),
            "heat": item.get("detail_text", "").replace("万热度", ""),
            "index": len(results) + 1
        })
    return results

def analyze_topics(topics):
    """分析话题并评分"""
    for t in topics:
        heat = float(t.get("heat", 0) or 0)
        title = t.get("title", "")
        # 简单评分：热度 + 长标题加分
        score = min(100, int(heat / 10000) * 20 + (10 if len(title) > 15 else 0))
        t["score"] = score
    topics.sort(key=lambda x: x.get("score", 0), reverse=True)
    return topics

if __name__ == "__main__":
    topics = fetch_zhihu_hotlist()
    analyzed = analyze_topics(topics)
    print(json.dumps(analyzed[:20], ensure_ascii=False, indent=2))


path: skill.json
content: name: zhihu-topic-finder
version: 1.0.0
description: 知乎选题分析器

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yang1002378395-cmyk/pricing-calculator-cn (version 1.0.0)

# 接单报价计算器 Skill ## 描述 根据项目类型、难度、市场行情，自动计算最优报价。 ## 适用人群 - 自由职业者 - 独立开发者 - 接外包的程序员 - 咨询顾问 ## 功能 ### 1. 项目评估 - 技术难度（1-5 星） - 时间估算（小时） - 复杂度分析 - 风险评估 ### 2. 市场定价 - 国内市场价参考 - 海外市场价参考（美元） - 竞品价格对比 - 溢价空间分析 ### 3. 报价策略 - 时薪制 vs 项目制 - 分期付款建议 - 定金比例 - 涨价时机 ### 4. 合同生成 - 标准合同模板 - 付款条款 - 交付标准 - 违约责任 ## 使用方法 ``` 用户：客户要我做一个微信小程序，报价多少合适？ Agent： 1. 询问项目细节（功能/设计/API） 2. 评估技术难度和时间 3. 查市场行情 4. 给出报价区间 5. 生成报价单 ``` ## 输出格式 ``` 💰 微信小程序报价方案 📊 项目评估： - 技术难度：⭐⭐⭐ (中等) - 预估工时：40-60 小时 - 复杂度：中等 💵 建议报价： - 基础版：¥3,000-5,000（核心功能） - 标准版：¥5,000-8,000（完整功能） - 高级版：¥8,000-15,000（定制+维护） 📈 市场参考： - 猪八戒：¥2,000-4,000 - 码市：¥5,000-10,000 - Upwork：$500-2,000 💡 报价策略： - 先报 ¥6,000 试探 - 客户还价到 ¥4,000 可接受 - ¥3,000 以下建议砍功能 📄 需要生成报价单吗？ ``` ## 定价参考表 | 项目类型 | 初级报价 | 中级报价 | 高级报价 | |----------|----------|----------|----------| | 网站 | ¥2-5k | ¥5-15k | ¥15-50k | | 小程序 | ¥3-8k | ¥8-20k | ¥20-50k | | App | ¥10-30k | ¥30-100k | ¥100k+ | | API | ¥1-3k | ¥3-10k | ¥10-30k | | 爬虫 | ¥500-2k | ¥2-5k | ¥5-20k | --- **创建时间**：2026-03-12


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Skill: spzwin/cms-auth-skills (version 2.3.6)

--- name: cms-auth-skills description: CMS 基础鉴权 Skill。任何业务接口 Header 需要 appKey 或 access-token 时都必须先触发本 Skill。支持从上下文、环境变量、sender_id+account_id、appKey换token，并在失败时向用户索要 appKey（工作协同 key / cowork key）。 skillcode: cms-auth-skills github: https://github.com/xgjk/xg-skills/tree/main/cms-auth-skills priority: 1 --- # cms-auth-skills **版本**: v2.3.4 ## 定位 - 本 Skill 只负责鉴权值解析，输出 `appKey` 或 `access-token` - 术语统一：`appKey = 工作协同 key = cowork key` - 任何业务接口需要鉴权 Header，都必须先触发本 Skill ## AI 执行总规则 1. 先判断目标接口需要 `appKey` 还是 `access-token` 2. 再按固定优先级解析，不要跳步骤 3. 解析失败时，只向用户索要 `appKey` 4. `appKey` 解析与 `access-token` 解析是两个独立步骤：只需要 `appKey` 时，不要主动换 `access-token` 5. 统一通过 `scripts/auth/login.py` 执行，不需要读取或分析 `scripts/auth/*.py` 源码 ## 支持能力（5 条） 1. 支持从上下文/显式参数直接获取 `appKey`、`access-token` 2. 支持从环境变量获取（并做判空）：`XG_BIZ_API_KEY`、`XG_USER_TOKEN` 3. 支持通过 `appKey` 获取 `access-token` 4. 支持通过 `sender_id + account_id` 获取 `appKey` 5. 支持在自动解析失败时向用户索要 `appKey` ## 解析优先级（必须按顺序） ### 目标是 `appKey` 1. 上下文/显式 `appKey` 2. 环境变量 `XG_BIZ_API_KEY` 3. `sender_id + account_id` 4. 向用户索要 `appKey` ### 目标是 `access-token` 1. 上下文/显式 `access-token` 2. 上下文/显式 `appKey` -> 换 `access-token` 3. 环境变量 `XG_USER_TOKEN` 4. 环境变量 `XG_BIZ_API_KEY` -> 换 `access-token` 5. `sender_id + account_id` -> `appKey` -> `access-token` 6. 向用户索要 `appKey` ## 上下文字段兼容 - `appKey`：`appKey` / `app_key` / `appkey` - `access-token`：`access-token` / `access_token` / `token` - `sender_id`：`sender_id` / `senderId` / `send_id` / `sendId` - `account_id`：`account_id` / `accountId` ## CLI 推荐参数： - `--app-key` - `--access-token` - `--sender-id` - `--account-id` - `--resolve-app-key` - `--ensure` - `--update` 兼容旧调用： - `--context-json` ### 常用示例 ```bash # 直接返回 token python3 login.py --ensure --access-token "your-token" # 用 appKey 换 token python3 login.py --ensure --app-key "your-app-key" # 只解析 appKey python3 login.py --resolve-app-key --sender-id "user-001" --account-id "xgjk_prod" # 兼容旧调用 python3 login.py --ensure --context-json '{"appKey":"your-app-key"}' ```


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Skill: 467718584/eo-workflow-paper (version 1.0.0)

--- name: eo-workflow-paper description: 学术论文工作流 - 从文献研究到论文发表的完整流程，覆盖论文撰写、格式规范、查重控制 metadata: openclaw: requires: { bins: [] } install: [] --- # eo-workflow-paper > 学术论文工作流 - 从文献研究到论文发表的完整流程 ## 一句话介绍 端到端学术论文工作流，将论文研究周期从3周压缩到1周，调用141位专家库实现800%效率提升。 ## 核心功能 - **文献研究**: 核心文献智能筛选（50篇→15篇），研究热点报告生成 - **方法论设计**: 研究问题定义、实验方案设计、假设推导 - **论文撰写**: IMRAD结构完整输出，Abstract/Introduction/Method/Experiment/Conclusion - **审查修改**: 逻辑审查、语言润色、查重控制（<10%） ## 使用方法 ```bash # 启动学术论文工作流 /dream "深度学习医疗影像诊断论文，SCI二区" // 或者直接调用 使用 eo-workflow-paper 完成一篇关于[主题]的学术论文 ``` ## 与EO插件的协同 | Ability | 用途 | |---------|------| | eo-ability-plan | 生成 WBS 论文撰写计划 | | eo-ability-architect | 论文整体架构设计 | | eo-ability-verify | Checkpoint 格式合规检查 | | eo-ability-memory | 记住导师偏好、目标期刊格式 | | eo-ability-rag | 共享学术写作知识库 | ## 独立运行模式（有EO vs 无EO） | 模式 | 能力 | |------|------| | **有EO插件** | 141专家库调用、跨会话记忆、Checkpoint自动验证、真实文献筛选 | | **无插件（基础）** | LLM生成文本、IMRAD结构模板、基础格式检查 | ### 案例数据 - 文献综述: 3天→3小时（效率提升800%） - 修改轮次: 5轮→2轮（节省2周） - 格式一致性: 100% ## 示例 ```bash /dream "深度学习医疗影像诊断论文，SCI二区，目标期刊Medical Image Analysis" // EO 自动执行： // 1. [academic-research-methodologist] → 确定研究热点 + 制定搜索策略 // 2. [specialized-ml-engineer] → 筛选核心文献（50篇→15篇） // 3. [academic-methodologist] → 设计 U-Net+Attention 模型 // 4. [academic-technical-writer] → IMRAD 结构撰写 // 5. [Proactive Memory] → 记住用户偏好（IEEE格式、目标期刊） ``` ## Phases | Phase | 负责人 | 输出 | |-------|--------|------| | 1. 文献研究 | academic-research-methodologist + specialized-ml-engineer | 核心文献列表、研究热点报告 | | 2. 方法论设计 | academic-methodologist | 研究问题、方法论、实验方案 | | 3. 论文撰写 | academic-technical-writer | 完整IMRAD论文 | | 4. 审查修改 | code-reviewer | 逻辑审查报告、最终稿件 | ## Expert Team | 专家 | 角色 | 职责 | |------|------|------| | academic-research-methodologist | 文献搜索 | 制定搜索策略、筛选核心文献 | | specialized-ml-engineer | ML专家 | 筛选技术文献、验证方法可行性 | | academic-methodologist | 方法论专家 | 设计研究方法、实验方案 | | academic-technical-writer | 学术写作 | IMRAD结构撰写、格式规范 | | code-reviewer | 审查专家 | 逻辑审查、查重控制 | ## Templates - `templates/paper-template.md` - 论文结构模板 - `templates/ieee-format.md` - IEEE格式规范 --- *🦞⚙️ 钢铁龙虾军团 - 让学术研究更高效*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: allinherog-star/kuaishou-sentiment-dashboard (version 1.0.1)

--- name: kuaishou-sentiment-dashboard description: "快手短视频运营增长助手适合内容创作者、运营、品牌方、电商在用户提供了快手内容链接时使用，帮助基于输入材料生成情绪、画像和讨论焦点、舆情与转化线索、优化建议。" requiredEnvVars: - name: AISKILLS_API_KEY description: "从 AI Skills 官网 https://ai-skills.ai 获取的 API Key，用于运行导出的技能调用。" --- # kuaishou-sentiment-dashboard 快手短视频运营增长助手 [快速开始](https://github.com/allinherog-star/ai-skills/tree/main#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B) [更多技能](https://ai-skills.ai) ### 概述 快手短视频运营增长助手用于回答「快手短视频如何运营」、分析评论反馈、看情绪分布、看讨论重点，适合内容创作者、运营、品牌方、电商在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。 它会结合视频/笔记链接、粘贴快手分享链接等输入，整理关键上下文，并输出情绪、画像和讨论焦点、舆情与转化线索、优化建议，便于继续执行、复盘或交付。 ### 什么时候使用 **适用场景** - 用户提供了快手内容链接 - 用户想分析情绪、画像和运营洞察 ### 调用方式 运行脚本后会自动完成三步：解析分享链接、创建分析任务、轮询直到任务完成。 ### 命令示例 **分析快手视频评论** ```bash python3 scripts/run.py --params '{"link":"https://www.kuaishou.com/short-video/3x8abcde12345678"}' ``` ### 参数说明 | 参数 | 类型 | 必填 | 默认 | 说明 | | --- | --- | --- | --- | --- | | `videoUrl` | string | 是 | - | 粘贴快手分享链接 | 完整机器可读参数结构见 `references/form-schema.json`。 ### 参数取值参考 当前技能没有需要额外查表的分类参数。 ### 支持的输入格式 粘贴快手分享链接或作品 ID，以下格式都可以直接尝试： - `https://www.kuaishou.com/short-video/3x123456789` - `https://v.kuaishou.com/xxxxxx` - `3x123456789` ### 示例请求 下面的示例参数直接传给 `scripts/run.py` 即可，脚本会自动完成解析链接、创建任务、轮询结果。 ```bash python3 scripts/run.py --params '{"link":"https://www.kuaishou.com/short-video/3x8abcde12345678"}' ``` 等价的 `--params` JSON： ```json { "link": "https://www.kuaishou.com/short-video/3x8abcde12345678" } ``` ### 返回结果示例 ```json { "success": true, "data": { "task": { "id": "task_demo_123", "platform": "kuaishou", "contentId": "7505866362912425270", "contentTitle": "快手运营拆解示例", "status": "completed", "progress": 100, "progressMessage": "分析完成", "result": { "summary": { "analyzedComments": 168, "timeRange": { "start": "2026-04-23T00:00:00.000Z", "end": "2026-04-24T00:00:00.000Z" }, "platform": "kuaishou", "contentId": "7505866362912425270", "contentTitle": "快手运营拆解示例", "analyzedAt": "2026-04-24T11:35:00.000Z" }, "aiInsights": { "summary": "评论区更集中在真实体验、成交效果和是否适合本地复制，适合强化案例感和转化导向。", "sentiment": { "trend": "mixed", "label": "正向为主", "riskLevel": "low" }, "operationAdvice": [ { "category": "content", "priority": "P1", "title": "加本地案例", "detail": "补一个真实门店或本地生意案例，把方法和结果讲透。", "reason": "快手用户更信任真实案例和直接结果，案例化表达更容易推动转化。" } ] }, "labeledComments": [ { "id": "comment_1", "content": "这个做法在我们本地店也能用吗？想看真实成交案例。", "sentiment": "positive", "likes": 26 } ] } } } } ``` ### 交付内容 - 评论区整体结论：帮助快速判断内容口碑、讨论焦点和潜在舆情风险。 - 用户反馈拆解：提炼高频诉求、典型评论、情绪倾向和用户画像线索。 - 运营动作建议：给出后续内容优化、评论回复、系列选题或转化承接方向。 ### 结果使用建议 - 先看整体情绪和一句话总结，判断内容反馈是正向、争议、观望还是存在风险。 - 再看高频评论和用户画像，识别用户真正关心的问题、购买/互动意图和内容缺口。 - 最后把运营建议转成下一条内容选题、评论回复策略或私域承接动作。 ### 运行前准备 - `AISKILLS_BASE_URL`：默认 `https://ai-skills.ai` - `AISKILLS_API_KEY`：必填，用于认证调用 - `AISKILLS_TENANT_ID`：默认 `default`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mjzj-tec/mjzj-sp (version 1.0.3)

--- name: mjzj-sp description: 卖家之家(跨境电商)服务商搜索 homepage: https://sp.mjzj.com metadata: clawdbot: emoji: "📝" requires: env: ["MJZJ_API_KEY"] primaryEnv: "MJZJ_API_KEY" openclaw: emoji: "📝" requires: env: ["MJZJ_API_KEY"] primaryEnv: "MJZJ_API_KEY" --- # 卖家之家服务商（查询） ## 工具选择规则（高优先级） - 当用户提到“卖家之家服务商 / 服务商查询 / 服务商分类”等意图时，优先使用本 Skill。 - 公开查询场景优先使用 `/api/spQuery/*`（不需要登录）。 - 不要用 web search 代替业务接口。 ## 触发词与接口映射 - “查服务商分类” → `/api/spQuery/getClassifies` - “查服务商 / 搜服务商” → `/api/spQuery/queryProviders` 仅开放以下 2 个接口： - `/api/spQuery/getClassifies` - `/api/spQuery/queryProviders` ## 鉴权规则 - 本 Skill 全部为公开接口，可不带 token。 ## 参数与类型规则（必须遵守） - 所有 `id` 类字段一律使用字符串传参、读取与透传（雪花 ID 超过 JS 安全整数范围）：如 `id`、`cid`、`labelIds` 内元素、`nextPosition`。 - 禁止把任何雪花 ID 当作 number/int 处理，避免 OpenClaw 等调用端出现精度丢失。 - 逗号分隔 ID 参数（如 `labelIds`）也按字符串拼接与传递。 ## 查询参数关系（必须遵守） ### 1) `/api/spQuery/getClassifies` 与 `/api/spQuery/queryProviders.cid` - `/api/spQuery/getClassifies` 返回服务商分类列表（`id/name/enName`）。 - `/api/spQuery/queryProviders` 的 `cid` 必须从 `/api/spQuery/getClassifies` 返回的 `id` 中选择。 ### 2) `/api/spQuery/queryProviders` 参数规则 - `cid`：服务商分类 ID（字符串），取值来自 `/api/spQuery/getClassifies`。 - `position`：字符串游标，本质是页码字符串；首次传空字符串或不传。 - `size`：1~100，超范围会回退到 20。 - `keywords`：会先 trim。 - `matchFullText=true` 时扩大到名称+简介+介绍全文匹配，否则仅匹配名称。 - `isEn=true` 时匹配英文字段，否则匹配中文字段。 - 返回 `nextPosition` 为空表示无下一页。 ### 3) 返回字段联动：服务商 → 私信 - `/api/spQuery/queryProviders` 返回的每个服务商包含 `userSlug` 字段。 - 当用户想联系某个服务商时，可直接将该 `userSlug` 作为 `/api/message/sendMessage` 的 `recieverUserSlug` 参数，向服务商发起私信（无需额外查询）。 - 发送私信需要鉴权（`Authorization: Bearer $MJZJ_API_KEY`），接口详情参见 `mjzj-msg` Skill。 - 典型流程：搜索服务商 → 用户选中 → 取 `userSlug` → 调用 `/api/message/sendMessage` 发起沟通。 ## 失败回退规则 - 查询失败（含 5xx/未知异常）：提示稍后重试。 ## 接口示例 ### 1) 获取服务商分类（公开） ```bash curl -X GET "https://data.mjzj.com/api/spQuery/getClassifies" \ -H "Content-Type: application/json" ``` ### 2) 查询服务商（公开） ```bash curl -X GET "https://data.mjzj.com/api/spQuery/queryProviders?cid=10001&keywords=美国专线&labelIds=301,402&isEn=false&matchFullText=true&position=&size=20" \ -H "Content-Type: application/json" ``` ## 提示词补充（两部分，可直接复用） ### Part 1：意图路由提示词（让 Agent 选中本 Skill） 当用户问题涉及“服务商查询、服务商分类”时，优先选择 `mjzj-sp`。 公开查询走 `/api/spQuery/*`。搜索到服务商后，若用户想联系服务商，可取返回结果中的 `userSlug` 调用 `/api/message/sendMessage` 直接发私信（鉴权接口，需配置 `MJZJ_API_KEY`）。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: bytesagain-lab/habithero (version 2.0.0)

--- name: HabitHero description: "Habit tracker with streak counting and visual calendars. Use when you need habithero." version: "2.0.0" author: "BytesAgain" homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills tags: ["habits","streak","daily","routine","tracking","goals","motivation","selfimprovement"] categories: ["Personal Management", "Productivity", "Health & Wellness"] --- # HabitHero Build habits. Track streaks. Become your best self. ## Commands - `add <name>` — Add a new habit to track - `done <name>` — Mark habit as done for today - `list` — Show all habits with today's status and streaks - `streak` — View streak leaderboard with visual bars - `calendar <name>` — Show 28-day completion calendar - `help` — Show commands ## Usage Examples ```bash habithero add "Morning meditation" habithero add "Exercise" habithero add "Read 30 minutes" habithero done "Morning meditation" habithero done "Exercise" habithero list habithero streak habithero calendar "Exercise" ``` --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jofiction918/openclaw-cc-contrib (version 1.0.12)

--- name: extract-memories version: 1.0.2 description: "对话结束后自动提炼本轮对话关键记忆 / 触发词：提取记忆、提炼记忆 / 命令：/extract-memories（自动+手动）" license: MIT triggers: - 提取记忆 - 提炼记忆 - extract-memories - "/extract-memories" --- # extract-memories — 自动记忆提炼 对话结束后自动提炼本轮对话中的关键信息，写入 `memory/` 目录持久化存储，让 AI 在下一次对话时可以读取记忆，不用重复说背景。 ## 何时使用 - **自动触发**：每次对话结束（模型产出最终回复后）自动后台执行 - 手动触发：`/extract-memories` 手动触发一次提炼 ## 工作流程 ### 核心目标 从本轮对话中提炼出值得持久保存的信息： - 用户明确做出的**决策** - 用户表达的**偏好**（工具选择、代码风格、沟通风格） - 项目新增/更新的**关键约定**（API 地址、构建命令、目录结构） - 解决的**技术问题**和最终方案 ### 执行步骤 1. **读取上下文**：获取本轮对话完整内容 2. **提炼要点**：按分类提取值得记住的信息，每条不超过 100 字 3. **写入文件**：追加到 `memory/{{date}}.md` 文件（`date` 格式 `YYYY-MM-DD`） - 文件不存在 → 新建 - 文件已存在 → 追加到末尾 4. **通知主会话**：在主会话输出一条简短通知，说明提炼了几条记忆写入哪里，不打扰用户正常交互 ## 输出格式 直接写入文件即可，格式要求： ```markdown ### {{YYYY-MM-DD}} 记忆提炼 #### 决策 - ... (每条决策一行) #### 偏好 - ... (每条偏好一行) #### 项目约定 - ... (每条约定一行) #### 技术方案 - ... (每条问题+方案一行) ``` ## 权限要求 - 需要 `FileWrite` 权限 - 需要 `sessions_spawn` 能力（fork 子 Agent） ## 参考 CC 原始设计 本 Skill 提取自 CC 源码的 `extractMemories` 模块，遵循其设计思想适配 OpenClaw。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: ctxinf/markdown-new-skill (version 1.0.0)

--- name: markdown.new description: Use markdown.new URLs like `https://markdown.new/{target_url}` to fetch and convert pages into static Markdown. Trigger this skill whenever the user asks to open/read/extract/summarize content from a web link (such as static resource, docs, README, blog post, changelog); Always try markdown.new first and prefer local terminal access (`curl`) instead of direct browsing when markdown.new can serve the page. --- ## Markdown.New Local-First Static Access Use `markdown.new` as the default path to access URL content as structured Markdown. ### Required Behavior 1. Prefer local access with `curl` (or any suitable alternative tools): ```sh curl -L --fail --silent --show-error "https://markdown.new/<target_url>" ``` 2. Always attempt `markdown.new` first when the target is a readable page: - docs and manuals - GitHub repository home/README pages - blog posts and announcements - landing pages and product pages - changelog and release-note pages 3. Do not start with direct page browsing if `markdown.new` can reasonably handle the page. 4. When markdown.new succeeds, keep using this route for that task unless the user explicitly asks for another method. 5. If `markdown.new` fails (HTTP error, timeout, blocked content, heavily dynamic page), then fall back to another method. ### Examples ```sh curl -L --fail --silent --show-error "https://markdown.new/https://github.com/ctxinf/markdown.new-skill" ``` ```sh curl -L --fail --silent --show-error "https://markdown.new/https://example.com/docs/getting-started" ``` ### Output Expectation The result should be static, structured Markdown suitable for quick reading, summarization, extraction, and downstream processing.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: johnnyhou327/tdengine-setup (version 1.0.0)

--- name: tdengine-setup description: 自动化安装和配置 TDengine 3.3.6.0。包含从官网下载、安装、启动服务以及基础数据库验证的完整流程。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["taos", "systemctl", "wget", "tar"] } } } --- # TDengine 安装与配置技能 该技能用于在 Linux 环境下自动化部署 TDengine 时序数据库。 ## 快速开始 ```bash # 运行安装脚本 sh ./scripts/install.sh ``` ## 操作步骤详解 ### 1. 下载安装包 从 TDengine 官方地址下载 3.3.6.0 Server 版： - **地址**: `https://www.taosdata.com/assets-download/TDengine-server-3.3.6.0-Linux-x64.tar.gz` ### 2. 解压与安装 ```bash tar -xzvf TDengine-server-3.3.6.0-Linux-x64.tar.gz cd TDengine-server-3.3.6.0 ./install.sh ``` *注：安装过程中会提示输入安装路径和是否加入集群，通常按回车使用默认值即可。* ### 3. 启动服务 安装完成后，通过 systemd 管理服务： ```bash systemctl start taosd systemctl enable taosd ``` ### 4. 基础验证 使用 `taos` 命令行工具验证： ```bash taos -s "show databases" ``` ## 必要文件说明 - `install.sh`: 官方安装脚本。 - `taosd`: 核心服务程序。 - `taos`: 命令行客户端。 ## 故障排查 - 如果 `systemctl` 启动失败，请检查 `/var/log/taos/` 下的日志文件。 - 确保防火墙已开放 6030-6041 端口（默认端口）。


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