OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: leooooooow/ecommerce-copy-humanizer-fr (version 1.0.0)

--- name: ecommerce-copy-humanizer-fr description: Humanize French ecommerce copy to remove generic AI tone while preserving clarity, persuasion, and compliance awareness. Best for product pages, ads, customer replies, and ecommerce captions written in French. --- # Ecommerce Copy Humanizer FR Make French ecommerce copy sound more human, more native, and less obviously AI-generated without losing selling intent. ## Language scope - **Language:** French only - Input should be written primarily in **French**. - Output should stay in **French**. - This skill is **not** for translation or bilingual localization. ## Solves - Copy sounds too robotic, generic, or machine-written. - The wording feels translated, over-polished, or not native to ecommerce usage. - Rewriting for natural tone often weakens the offer or creates compliance risk. Goal: **Make ecommerce copy feel more human and commercially usable while preserving clarity, persuasion, and safer wording.** ## Use when - Product page copy needs to sound more natural - Ad copy feels too templated or AI-written - Seller replies / customer replies need a more human tone - Ecommerce captions or selling scripts need less robotic phrasing ## Do not use for - Translation between languages - Legal, medical, or regulated compliance review - Long-form brand storytelling unrelated to ecommerce conversion - Claim invention or exaggerated benefit creation ## Inputs - Original French copy - Platform or channel - Target audience - Tone preference - Compliance boundaries or banned wording ## Workflow 1. Detect obvious AI tone, generic phrasing, and translated-looking patterns. 2. Rewrite the copy into more natural French ecommerce language. 3. Preserve the core offer, proof direction, and CTA intent. 4. Flag risky phrases and suggest safer wording swaps when needed. ## Output 1. AI-tone issues 2. Rewritten version (main) 3. Alternative version 4. Risk-safe wording swaps 5. Usage note by context ## Quality bar - Should sound like natural French ecommerce communication, not a model template. - Should keep selling intent without sounding exaggerated or fake. - Should be usable for real storefront, ad, or customer-touch workflows. - Should not drift into translation, over-copywriting, or fabricated claims. ## Notes This skill is for French-language ecommerce copy only. Use it to make copy sound more natural, less corporate, and less obviously AI-generated. ### Example Original: Ce sérum premium offre une hydratation exceptionnelle et un éclat visible immédiatement. Rewrite: Ce sérum aide la peau à rester plus hydratée et à paraître plus fraîche avec un ton plus naturel. ## Resource See `references/output-template.md`.


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Skill: jason-aka-chen/skillhub-preference-chen (version 1.0.0)

--- name: skillhub-preference description: Prefer `skillhub` for skill discovery/install/update, then fallback to `clawhub` when unavailable or no match. Use when users ask about skills, 插件, or capability extension. --- # Skillhub Preference Use this skill as policy guidance whenever the task involves skill discovery, installation, or upgrades. ## Policy 1. Try `skillhub` first for search/install/update. 2. If `skillhub` is unavailable, rate-limited, or no match, fallback to `clawhub`. 3. Before installation, summarize source, version, and notable risk signals. 4. Do not claim exclusivity; both registries are allowed. 5. For search requests, run `skillhub search <keywords>` first and report command output.


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Skill: nancliu/agent-comm-protocol (version 1.0.0)

# Agent 通信协议 Skill ## 简介 这是牧者团队 Agent 间通信的标准协议，用于确保任务分发、状态汇报、结果反馈的可靠传递。 ## 通信原则 1. **确认机制**：重要消息必须确认收到 2. **重试机制**：超时未确认时自动重试（最多3次） 3. **状态追踪**：记录通信状态日志 4. **简洁优先**：消息不超过 200 字 ## 消息类型 ### 1. 任务指令（牧者 → 助理） ``` 【牧者指令】任务内容 - 任务：xxx - 要求：xxx - 截止：xxx 请回复"收到"确认。 ``` ### 2. 状态汇报（助理 → 牧者） ``` 【状态汇报】xxx - 当前进度：xx% - 遇到问题：无/xxx - 预计完成：xx:xx ``` ### 3. 结果反馈（助理 → 牧者） ``` 【完成】xxx - 结果：xxx - 输出文件：xxx - 备注：xxx ``` ### 4. 确认回复 ``` 【确认】收到任务，预计 xx:xx 完成 ``` ### 5. 异常报告 ``` 【异常】xxx - 问题：xxx - 影响：xxx - 建议：xxx ``` ## 超时处理 | 消息类型 | 超时阈值 | 重试次数 | |----------|----------|----------| | 任务指令 | 30秒 | 3次 | | 状态汇报 | 60秒 | 2次 | | 结果反馈 | 120秒 | 2次 | ## 通信流程 ### 标准任务分发流程 ``` 1. 牧者发送任务指令 2. 助理回复"收到"（5秒内） 3. 助理执行任务 4. 助理发送状态汇报（如任务超过10分钟） 5. 助理发送结果反馈 6. 牧者确认结果 ``` ### 异常处理流程 ``` 1. 超时未确认 → 自动重试（最多3次） 2. 重试仍失败 → 记录异常日志 3. 通知牧者处理 ``` ## 日志记录 所有通信记录在： - `/root/.openclaw/agents/{agent_id}/communications/{date}.md` ## 使用场景 当需要进行 Agent 间通信时： - 向助理分发任务 - 向助理查询状态 - 助理向牧者汇报 - 助理间协作（通过牧者中转）


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Skill: gaoxiang603/valu-ai (version 2.1.3)

--- name: valu-ai description: ValU AI 智能估值分析器 — 基于 DCF 自由现金流折现模型的专业股票估值工具，支持所有A股（沪深主板/科创板/创业板）和港股上市公司。自动抓取 86 项财务指标，构建 WACC 敏感性分析，生成三阶段 DCF 估值报告（熊市/基准/牛市），并通过 PE/PB/PS 等相对估值法交叉验证。支持批量对比 2-5 只股票，自动识别行业并与可比公司对标。触发关键词：股票估值、DCF分析、投资报告、财报解读、个股深度分析、批量对比、A股估值、港股估值、PE/PB/WACC、预期收益率、成长预期、估值模型。 --- # ValU AI 智能估值分析器 > 🤖 让专业估值走进大众投资者 ## 功能概览 | 功能 | 说明 | |------|------| | **单股分析** | 支持所有A股、港股上市公司，输入股票代码生成完整 DCF 估值报告 | | **批量对比** | 2-5 只股票横向对比（PE/PB/ROE 等） | | **行业识别** | 自动从网络获取公司所属行业 | | **数据验证** | 完整性和准确性校验 | ## 支持范围 ``` ✅ 所有A股上市公司（约5000+只） ├── 上交所主板 (600xxx, 601xxx, 603xxx) ├── 科创板 (688xxx) ├── 深交所主板 (000xxx, 001xxx) ├── 中小板 (002xxx) └── 创业板 (300xxx) ✅ 部分港股上市公司 ``` ## 使用方式 ### 单股分析 ``` 输入：股票代码（如 000002、600519、300450、9888.HK） 输出：完整的达莫达兰估值分析报告 ``` ### 批量对比 ``` 输入：多个股票代码（逗号分隔） 输出：横向对比分析报告 ``` ## 报告内容 生成的估值报告包含： 1. **核心诊断摘要** - 生命周期、盈利能力、现金流评估 2. **三阶段 DCF 模型** - 熊市/基准/牛市三种情景 3. **相对估值验证** - PE/PB/PS 与行业对比 4. **敏感性分析** - WACC、永续增长率影响 5. **投资建议** - 风险提示与核心假设 6. **免责声明** - 合规声明 ## 数据来源 | 数据类型 | 来源 | 说明 | |---------|------|------| | 基础信息 | AKShare | 公司名称、行业、市值等 | | 价格数据 | Baostock / AKShare | 历史行情、复权数据 | | 财务指标 | AKShare | 86项详细财务指标 | | AI分析 | DeepSeek API | 专业估值模型 | ## 定价方案 | 版本 | 价格 | 权益 | |------|------|------| | 免费版 | 0 元 | 每周 2 次 | | 专业版 | 9.9 元/次 | 单股深度分析 | | 批量分析 | 29.9 元/批 | 最多 5 只股票 | ### 套餐优惠 | 套餐 | 次数 | 价格 | 折算 | |------|------|------|------| | 尝鲜包 | 10 次 | 79 元 | 7.9 元/次 | | 进阶包 | 30 次 | 199 元 | 6.6 元/次 | | 专业包 | 50 次 | 299 元 | 5.98 元/次 | ## 工作流程 ``` 1. 接收股票代码 ↓ 2. 获取公司基础信息（名称、行业） ↓ 3. 获取历史价格数据 ↓ 4. 获取财务报表（86项指标） ↓ 5. 数据完整性校验 ↓ 6. 构建达莫达兰分析提示词 ↓ 7. 调用 AI 生成报告 ↓ 8. 添加免责声明并保存 ``` ## 示例股票 支持分析任意A股上市公司，例如： | 代码 | 名称 | 行业 | |------|------|------| | 000002 | 万科A | 房地产 | | 600519 | 贵州茅台 | 白酒 | | 300750 | 宁德时代 | 电池 | | 002594 | 比亚迪 | 汽车 | | 600036 | 招商银行 | 银行 | | 688041 | 海光信息 | 半导体 | ## 注意事项 - 分析基于公开数据和 AI 模型，仅供参考 - 不构成投资建议 - 股票投资有风险，入市需谨慎


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Skill: fantaclaw-ai/disposable-email (version 1.0.3)

--- name: disposable-email description: Create disposable Mail.tm inboxes and programmatically read incoming emails/OTP codes. Use when asked to generate a temporary email, poll inbox messages, extract OTPs, or automate email verification testing with Mail.tm. --- # Disposable Email Create and read temporary Mail.tm inboxes for testing email flows. ## Use bundled scripts - Create inbox + token: - `python3 scripts/create_inbox.py` - Returns JSON with `address`, `password`, `token`, `accountId`, `domain`. - List messages: - `python3 scripts/read_inbox.py --token <TOKEN> --list` - Read latest message: - `python3 scripts/read_inbox.py --token <TOKEN> --latest` - Wait for OTP from incoming mail: - `python3 scripts/read_inbox.py --token <TOKEN> --wait-otp --timeout 120 --interval 3` - Default OTP regex: `\\b(\\d{4,8})\\b` - Override regex with `--otp-regex`. - End-to-end (create inbox + wait for first message/OTP): - `python3 scripts/e2e_otp.py --timeout 120 --interval 3` - First line emits `inbox_created` JSON (address/password/token). - Then emits one of: `otp_found`, `message_received_no_otp`, or `timeout`. - Add `--save ./otp-result.json` to persist the latest emitted result to disk. ## Workflow 1. Run `create_inbox.py` and share the generated email address. 2. Trigger email delivery to that address. 3. Poll with `read_inbox.py` (`--latest` or `--wait-otp`). 4. Return sender, subject, createdAt, and message text/OTP. ## Notes - Free temp domains can be blocked by some production services. - Keep token private; treat it like mailbox access credentials. - Prefer stable paid inbox providers for CI if reliability is critical.


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Skill: agimodel/care (version 1.0.0)

--- name: care description: > The Autonomous Guardianship & Bio-Optimization Standard. An integrated, proactive health-intelligence layer for the maintenance and enhancement of biological and cognitive assets. --- # CARE: The Protocol of Human Stewardship ## I. From Reactive to Predictive **Care** is the definitive interface between biological life and machine intelligence. It moves the concept of health from "intermittent intervention" to "continuous optimization," treating the human body as a high-value sovereign asset. ## II. Bio-Integration Stack ```CARE_STACK = { "telemetry": "Real-time processing of multi-spectral biometric data streams", "diagnostics": "Bayesian inference engines trained on global genomic and clinical datasets", "intervention":"Precision-guided wellness adjustments and automated pharmacy orchestration", "longevity": "Long-term epigenetic clock tracking and cellular maintenance protocols" }``` ## III. Ethical Guardrails - **Privacy First**: Zero-Knowledge processing of all biometric data. - **Autonomy**: Ensuring the "Patient-Agent" feedback loop respects biological consent. - **Resilience**: Fail-safe mechanisms for critical life-support integration. ---


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Skill: peand-rover/amazon-seller-video (version 1.0.0)

name: amazon-seller-video version: "1.0.0" displayName: "Amazon Seller Video — Product Demo and A+ Content Videos for Amazon Sellers" description: > On a page where your product competes with 23 similar listings and the only differentiators are photos, price, and reviews, a 60-second product video in the main image carousel does something no amount of bullet points can — it shows the product working in a real environment, answers the fit/size/texture questions that drive return rates, and gives buyers the confidence to choose your listing over a competitor with 200 more reviews. Amazon Seller Video turns your product's key features, its use cases, and your brand story into short demo and A+ content videos that answer the question every Amazon shopper scanning your listing asks: does this actually do what the title says it does, and will it look and feel like what I'm imagining when it arrives? tags: - amazon seller video - amazon product video - product demo video amazon - A+ content video - amazon listing video --- # Amazon Seller Video Help Amazon sellers create product demo and A+ content videos for their listings. ## What You Do 1. Ask what type of video (product demo, feature highlight, comparison/differentiation, lifestyle use case, unboxing/setup) 2. Gather: product category, ASIN/listing details, key features, target buyer, main competitor weaknesses, common return reasons to address 3. Generate 45-60 second script (Amazon video guidelines); suggest b-roll: product unboxing, key feature demonstrations with clear visibility, real-use scenarios, size/scale reference shots, packaging and quality details


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Skill: binkosun/img2img (version 1.0.0)

# img2img - 图生图能力 ## 触发条件 当用户提到"图生图"、"AI 画图"、"生成图片"、"画一个"等时激活。 ## 功能 使用 DALL-E 根据文字描述生成图片。 ## 使用方式 用户发送描述文字，我调用 DALL-E 生成图片并发送。 ## 技术实现 使用 OpenAI DALL-E 3 API 生成图片： ```python import openai import base64 import os [REDACTED_SECRET]"API_KEY") client = openai.OpenAI([REDACTED_SECRET]) response = client.images.generate( model="dall-e-3", prompt="描述文字", size="1024x1024", quality="standard", n=1, ) image_url = response.data[0].url ``` ## 限制 - 英文描述效果更好 - 避免生成真实人脸 - 遵守 DALL-E 使用政策


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Skill: jiaqi-guo-0114/journal-sci-ssci-checker (version 1.0.0)

--- AIGC: ContentProducer: Minimax Agent AI ContentPropagator: Minimax Agent AI Label: AIGC ProduceID: [REDACTED_SECRET] PropagateID: [REDACTED_SECRET] ReservedCode1: 304402203e494f87230d1a50ff89c740a1dcf262f851f797f89d5f8719660f13f962ef46022057029d5d3e6ccb4e2572d3e1e89eb36d9dcd689854aa14c8d73caca8c9088fee ReservedCode2: 3045022044c1b49bfaef40d0093443964c1d345ff898cfecc13fe642a183061ecb19110c022100c9b81f2818d1675763d1d57f1b4303c39994acda2357687849bc53debb05d077 description: |- 检查心理学学术期刊是否被 SCI 或 SSCI 索引。在评估文献质量时使用，帮助筛选符合条件的期刊文章。 触发场景： - 用户要求检查某期刊是否被 SCI/SSCI 索引 - 在评估非预印本文献质量时自动调用 - 构建心理学语料库时作为期刊筛选工具 不适用于预印本平台的文章（直接跳过，使用 PaperClaw 评估）。 name: journal-sci/ssci-checker --- # Journal SCI/SSCI Checker ## 功能描述 检查给定期刊是否被 SCI（Science Citation Index）或 SSCI（Social Sciences Citation Index）索引。 ## 使用场景 在论文质量评估流程中： 1. **判断文章类型** → 预印本？→ 直接 PaperClaw 2. **非预印本** → 检查期刊是否在 SCI/SSCI → 通过后 → PaperClaw ## 数据来源 - **Web of Science** (WoS) - **Journal Citation Reports** (JCR) - 更新频率：每年一次 ## 期刊列表文件 - 路径：`/workspace/skills/journal-sci-ssci-checker/data/journals.txt` - 格式：每行一个期刊名（支持模糊匹配） ## 检查流程 ### 输入 - 期刊名称（journal_name） ### 处理逻辑 1. 加载期刊列表（journals.txt） 2. 模糊匹配输入的期刊名 3. 返回匹配结果： - `SCI` - 被 SCI 索引 - `SSCI` - 被 SSCI 索引 - `BOTH` - 同时被 SCI 和 SSCI 索引 - `NOT_FOUND` - 不在列表中 ### 输出 ```json { "journal_name": "输入的期刊名", "matched_name": "匹配到的期刊名", "indexed_in": ["SCI", "SSCI"], "result": "PASS" | "FAIL" } ``` ## 示例 **输入：** ``` Journal of Personality and Social Psychology ``` **输出：** ```json { "journal_name": "Journal of Personality and Social Psychology", "matched_name": "Journal of Personality and Social Psychology", "indexed_in": ["SCI", "SSCI"], "result": "PASS" } ``` ## 更新期刊列表 运行更新脚本： ```bash python3 /workspace/skills/journal-sci-ssci-checker/scripts/update_journals.py ``` 该脚本会： 1. 从 Web of Science 获取最新期刊列表 2. 更新 JCR 数据 3. 合并去重 4. 保存到 journals.txt ## 注意事项 - 预印本文章不需要执行此检查 - 建议每年更新一次期刊列表 - 匹配采用模糊匹配（忽略大小写、空格差异）


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Skill: yanglinzhen/pinyin-box (version 1.0.0)

--- name: pinyin-box description: | 汉字小助手 - 将文字或图片中的文字转换为拼音格或米字格练习纸。 当用户需要：(1) 把文字转换成练字帖或米字格，(2) 提取图片中的文字并生成拼音格， (3) 生成汉字书写练习材料，(4) 把任何内容做成拼音格或米字格格式时，使用此 Skill。 支持文字输入、图片 OCR 识别，输出 PNG 或 PDF 格式。 --- # 汉字小助手 将用户提供的文字或图片中的文字，转换为带拼音的标准拼音格练习纸。 ## 环境准备 在使用本 Skill 前，需要先安装依赖： ### 使用 pip 安装 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/pinyin-box pip install -r requirements.txt ``` ### 使用 uv 安装 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/pinyin-box # 创建虚拟环境 uv venv # 激活虚拟环境 source .venv/bin/activate # 安装依赖 uv pip install -r requirements.txt ``` ## 工作流程 1. **接收输入** - 用户直接发送文字 - 用户发送包含文字的图片 2. **提取文字** - 如果是图片：使用 image 工具识别其中的文字内容 - 如果是文字：直接使用 3. **格式化文本** - 去除无关内容（如页眉页脚、状态栏、时间等） - 保留核心文字内容 - 适当分段，每行不要太长 4. **生成拼音格** - 调用 pinyin-box CLI 工具生成练习纸 - 默认使用 medium 尺寸 - 输出 PNG 格式（也可按需求输出 PDF） 5. **发送结果** - 返回生成的图片文件 - 告知用户文件路径和基本信息（字数、页数） ## 使用工具 ### 图片文字识别 ```python # 使用 image 工具分析图片中的文字 image(image_path, prompt="请识别这张图片中的中文文字内容，完整提取出来") ``` ### 生成拼音格 ```bash # 基本命令 pinyin-box -t "文本内容" -s medium -o ~/.openclaw/workspace/pinyin-box/output/pinyin_img1.png # 参数说明 # -t: 文本内容（支持 \n 换行） # -s: 尺寸 small/medium/large # -o: 输出路径 # --tone-color: 声调着色 # --no-pinyin: 不显示拼音 ``` > 💡 提示：可以使用 `pinyin-box --help` 查看完整的命令参数说明。 ## 输出路径 所有生成的文件默认保存在： ```~/.openclaw/workspace/pinyin-box/output/``` ## 示例场景 ### 场景1：用户发送文字 用户："帮我把这段话做成练字帖：床前明月光" → 直接提取文字，生成拼音格 ### 场景2：用户发送图片 用户：发送一张包含文字的图片 → 识别图片文字，格式化后生成拼音格 ### 场景3：生成 PDF 打印版 用户："生成 PDF 格式方便打印" → 使用 .pdf 扩展名输出 ### 场景4：大字版书法练习 用户："要大字版的" → 使用 -s large 参数 ## 注意事项 - 自动过滤图片中的 UI 元素（时间、电量、导航栏等） - 文本较长时会自动分页，无需担心 - 默认输出 PNG，如需 PDF 请根据用户需求指定 - 生成完成后告知用户字数和页数 - 使用相对路径 MEDIA:./filename.png 发送图片


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Skill: huoguang16/cn-trends-aggregator (version 1.0.0)

--- name: cn-hot-trends description: "中文+全球热榜聚合器。一键获取百度热榜、今日头条、V2EX、Hacker News、GitHub 热门新项目。Use when: user asks about trending topics, hot searches, what's popular, today's hot news, tech trends, or wants a daily briefing. Triggers on: 热榜、热搜、趋势、trending、hot、what's popular、daily briefing." --- # CN Hot Trends — 中文+全球热榜聚合 ## Quick Start ```bash python3 scripts/fetch_trends.py --proxy http://127.0.0.1:7897 --format markdown ``` ## Data Sources | Source | ID | Content | Auth | |--------|----|---------|------| | 百度热榜 | `baidu` | 实时热搜，7M+ 热度值 | No | | 今日头条 | `toutiao` | 头条热榜 | No | | V2EX | `v2ex` | 技术社区热帖 + 回复数 | No | | Hacker News | `hn` | 全球科技热帖 + 分数 | No | | GitHub | `github` | 近 7 天热门新项目 | No | ## Usage ```bash # All sources, markdown output python3 scripts/fetch_trends.py --format markdown # Specific sources, JSON output python3 scripts/fetch_trends.py --sources baidu,v2ex --format json --limit 5 # With proxy (needed for V2EX, HN, GitHub) python3 scripts/fetch_trends.py --proxy http://127.0.0.1:7897 # Plain text python3 scripts/fetch_trends.py --format text --limit 10 ``` ## Options | Flag | Default | Description | |------|---------|-------------| | `--sources` | `baidu,toutiao,v2ex,hn,github` | Comma-separated source IDs | | `--limit` | `10` | Items per source | | `--format` | `json` | Output: `json`, `text`, `markdown` | | `--proxy` | none | HTTP proxy URL | ## Output Formats - **json**: Structured data, good for further processing - **text**: Human-readable plain text - **markdown**: Formatted tables, good for chat/email output ## Tips - Baidu and Toutiao work without proxy; V2EX/HN/GitHub need proxy in some regions - Combine with AI analysis: fetch trends → summarize → identify patterns - Use `--sources github` to discover trending open-source projects - Pair with cron for daily automated briefings


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: magnum-opus-v1/wpclaw-lite (version 1.0.0)

--- name: wpclaw-connector description: Connects to a WooCommerce store via the WPClaw Connector plugin to fetch orders and products. user-invocable: true --- # WPClaw Connector This skill allows you to interact with a WooCommerce store. You can check order status, search for products, and verify the store's connection health. ## Configuration The following environment variables are required: * `WPCLAW_STORE_URL`: The full URL of your WordPress site (e.g., https://example.com). * `WPCLAW_STORE_SECRET`: The Secret Key from the WPClaw Connector plugin settings. ## Tools ### `check_order` Use this tool to retrieve detailed information about a specific order. * **Input:** `id` (integer) - The Order ID. * **Output:** Formatted string with Status, Total, Customer, and Items. ### `find_product` Use this tool to search for products by name or SKU. * **Input:** `query` (string) - The search term. * **Output:** List of matching products with IDs, Stock, and Price. ### `store_status` Use this tool to check if the store is reachable and the plugin is active. * **Input:** (None) * **Output:** Connection status message.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 52yuanchangxing/review-miner (version 1.0.0)

--- name: review-miner version: 1.0.0 description: "从评论、评价和反馈中提炼卖点、痛点、反对意见与应删除的话术。；use for reviews, voice-of-customer, marketing workflows；do not use for 造假好评, 泄露用户身份." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/review-miner tags: [reviews, voice-of-customer, marketing, analysis] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"⛏️","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 评论挖掘工 ## 你是什么 你是“评论挖掘工”这个独立 Skill，负责：从评论、评价和反馈中提炼卖点、痛点、反对意见与应删除的话术。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 从这些评论里提炼卖点和痛点 - 找出不该继续宣传的点 - 输入通常包含：评论 CSV、文本列表或工单摘要 - 优先产出：高频卖点、高频痛点、后续样本需求 ### 不适合使用的情况 - 不要造假好评 - 不要泄露用户身份 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 高频卖点 - 高频痛点 - 反对意见 - 不该再说的话 - 可测试信息 - 后续样本需求 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 建议对原始评论做脱敏处理。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: logandx314/inventory-query (version 1.0.0)

# 库存与补货计划查询技能 ## 触发条件 当用户查询库存、问有没有货、查补货计划时触发。 ## 使用方法 运行以下命令，将输出原样发送给用户，不要做任何修改或添加： 查库存（默认）： exec python3 /root/.openclaw/workspace/skills/inventory-query/query.py 库存 用户输入的型号 查补货计划（用户明确要求时）： exec python3 /root/.openclaw/workspace/skills/inventory-query/query.py 补货 用户输入的型号 查库存+补货（用户两个都问时）： exec python3 /root/.openclaw/workspace/skills/inventory-query/query.py 全部 用户输入的型号 ## 查询文本处理 用户输入的型号不需要你处理大小写和空格，脚本会自动处理。 ## 重要规则 - 将脚本输出原样发送给用户，禁止修改格式 - 禁止在输出前后添加任何文字 - 禁止用自己的方式重新查询或格式化 - 用户只问库存不问补货时用"库存"模式 - 用户输入的型号直接传给脚本，不需要你处理大小写


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Skill: codenova58/skateboarding (version 0.1.0)

--- name: "网红滑板" description: "提供关于网红滑板的推荐清单、打卡路线与指南。用户搜索网红滑板或规划相关出行时调用。" --- # 网红滑板 ## 筛选项 - 难度/里程/海拔/路况（铺装/土路） - 季节/气候/最佳时段/是否需要预约或许可 - 安全（补给点/紧急撤退/信号覆盖）/亲子或萌宠友好 ## 返回字段 - 路线图/用时/交通方式/补给点与洗手间 - 风景亮点/拍摄位/人流情况/风险点 - 天气预警/装备清单/环保与无痕原则 ## 示例请求 - “杭州 网红滑板 雨季友好路线（坡度≤8%）” - “深圳 网红滑板 城市步道串联（地铁直达）” ## 更新频率 - 每周迭代，结合新热度与口碑反馈 ## 注意事项 - 高峰期排队较久，建议提前预约或错峰 - 部分项目有拍摄限制或最低消费，按现场规则执行


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