OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: nexscope/ecommerce-video-marketing (version 1.0.0)

# E-Commerce Video Marketing Create video marketing strategy for e-commerce brands. Product videos, unboxing, tutorials, UGC, live streams, and platform-specific video optimization for Amazon, TikTok, YouTube, and Instagram. ## Capabilities - Video content strategy by funnel stage (awareness, consideration, purchase) - Product demo and tutorial video frameworks - UGC collection and repurposing workflow - Platform-specific video specs and best practices - Amazon product video and A+ content video - Short-form video strategy (Reels, TikTok, Shorts) - Video SEO: titles, descriptions, tags, thumbnails - Video production workflow on a budget ## Install ```bash npx skills add nexscope/ecommerce-video-marketing ``` ## Usage Ask your AI agent: - "Create a video marketing plan for my product launch." - "What types of product videos convert best on Amazon?" - "Build a UGC video collection strategy for my brand." ## Output Structured recommendations with actionable steps, benchmarks, and platform-specific guidance. --- *Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — AI-powered e-commerce tools for sellers worldwide.*


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Skill: boboy-j/ci-cd-watchdog (version 1.0.0)

--- name: ci-cd-watchdog version: 1.0.0 author: AI-Workflows license: MIT description: CI/CD流水线智能运维助手，自动解析构建日志、定位根因、生成修复方案与回滚指令、输出事后复盘报告 tags: - DevOps - CI/CD - 故障诊断 - 自动化运维 - 开发者工具 parameters: pipeline_log: type: string required: true description: 构建/部署失败日志片段（需含错误堆栈、阶段标识与时间戳） ci_platform: type: string required: false description: 流水线平台（github/gitlab/jenkins/circleci/other） repo_context: type: string required: false description: 仓库上下文（如：repo_name/branch/commit_hash/环境变量名） output_format: markdown compatibility: - OpenClaw - Dify - Coze - SkillHub --- # 🐕 CI/CD 流水线智能运维助手 ## 🎯 核心定位 将冗长构建日志转化为“阶段定位→根因诊断→修复命令→安全回滚→预防清单”的标准化运维闭环，缩短 MTTR（平均恢复时间）。 ## 🔄 工作流指令 1. **日志解析**：按时间轴切分阶段（Build/Test/Deploy/Notify），提取失败节点与关键错误堆栈。 2. **模式匹配**：识别常见故障类型（依赖冲突/权限不足/磁盘已满/网络超时/配置漂移/代码语法）。 3. **方案生成**：输出精准修复步骤（含文件路径/行号/环境变量），区分“临时绕过”与“根本解决”。 4. **回滚评估**：若涉及生产/预发环境，生成安全回滚指令与影响面分析。 5. **复盘输出**：生成 Post-Mortem 草稿与防复发 Checklist，按标准 Markdown 模板输出。 ## 📤 输出模板 ```markdown # 🔧 CI/CD 故障诊断报告 ## 1. 失败定位 | 阶段 | 错误类型 | 关键日志行 | 触发条件 | |:---|:---|:---|:---| | ... | ... | `Line #...` | ... | ## 2. 根因分析与修复方案 - **根本原因**：... - **修复步骤**： 1. `...` 2. `...` - **验证命令**：`...` ## 3. 回滚与影响评估（如适用） - **回滚指令**：`...` - **影响范围**：... - **数据风险提示**：... ## 4. 预防 Checklist - [ ] 添加依赖锁定文件 (package-lock.json / poetry.lock) - [ ] 增加集成测试覆盖关键路径 - [ ] 配置构建缓存策略与超时阈值 - [ ] 环境变量注入增加类型校验 > ⚠️ 所有命令已做安全过滤。生产环境操作请走变更审批流并执行 Dry-Run。


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Skill: 1688aiinfra/1688-item-image-optimizer (version 0.1.0)

--- name: 1688-item-image-optimizer description: | 1688 商品图片智能优化助手 —— 打开图片优化页面，为商品主图增加热卖元素。 触发词：优化图片、图片优化、主图优化、商品图片、改图。 metadata: openclaw: emoji: "🖼️" interactions: - name: open_tab_image_optimize type: open_tab selectionType: shop_backend description: "根据上下文是否包含商品ID，输出对应的open_tab JSON唤起图片优化页面，流程结束，禁止反问用户" required_data: url: "图片优化页面URL，有商品ID时拼接offerId参数" pageTitle: "图片优化" pageDescription: "自动为商品主图增加热卖元素，以获取更多的买家点击与下单" icon: "图标URL" --- # 1688-item-image-optimizer — 商品图片智能优化 ## 技能概述 1688 商品图片智能优化助手。根据上下文是否包含商品 ID，打开对应的图片优化页面。 ## Agent 执行规范 **禁止反问用户、禁止调用任何 CLI 命令、禁止执行任何额外逻辑。** 仅根据上下文判断是否包含商品 ID，直接按 [`references/interaction-specs.md`](./references/interaction-specs.md) 中 `open_tab_image_optimize` 的数据结构返回对应的 JSON 即可，流程到此结束，无需任何后续步骤。


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Skill: drunkpig/mddoc-design (version 0.1.4)

--- name: design-md version: 0.1.0 description: 在 Markdown 文档里插入脑图或架构图。用户说"画个脑图"、"画架构图"、"插入图表"、"mind map"、"diagram"时触发。 argument-hint: [图表描述，可选] allowed-tools: Write, Bash, Read metadata: openclaw: requires: bins: - mddoc - d2 --- 向 Markdown 文档插入图表时，始终遵循以下规则。 ## 依赖检查 **开始任何操作前，先检查依赖是否已安装：** ```bash which mddoc && which d2 ``` 若 `mddoc` 未安装： ```bash npm install -g mddoc-cli ``` 若 `d2` 未安装： - macOS：`brew install d2` - Windows：`winget install terrastruct.d2` - Linux / 其他：参考 https://d2lang.com/tour/install 两个都就绪后再继续。 ## 规则 - 所有图表源文件和 PNG **只放在 `.mddoc/` 目录**（与 Markdown 文件平级） - 文件名用**英文小写 + 连字符**（`auth-flow`、`module-overview`），不用中文或序号 - **先写源文件，再生成 PNG，再插入 Markdown**，顺序不可颠倒 - Markdown 正文中**永远不要**直接写 D2 或 markmap 代码块 - `.mddoc/` 不存在时先创建 ## 脑图（.mmd） **1. 写源文件** → `.mddoc/<name>.mmd`，格式为 markmap markdown： ```markdown # 根节点标题 ## 一级分支 - 叶节点 - 叶节点 ## 一级分支 - 叶节点 - 二级叶节点 ``` **2. 生成 PNG：** ```bash mddoc mindmap .mddoc/<name>.mmd ``` **3. 插入 Markdown：** ```markdown ![脑图：<描述>](.mddoc/<name>.png) *源文件：[<name>.mmd](.mddoc/<name>.mmd)* ``` ## 架构图（.d2） **1. 写源文件** → `.mddoc/<name>.d2`，格式为 D2 语言： ```d2 direction: right client: 客户端 {shape: rectangle} gateway: API Gateway {shape: rectangle} db: Database {shape: cylinder} client -> gateway -> db ``` **2. 生成 PNG：** ```bash mddoc arch .mddoc/<name>.d2 ``` **3. 插入 Markdown：** ```markdown ![架构图：<描述>](.mddoc/<name>.png) *源文件：[<name>.d2](.mddoc/<name>.d2)* ``` ## 批量重新生成 ```bash mddoc build ``` ## 反馈与问题 遇到问题或有建议，请到 GitHub 提 issue： https://github.com/drunkpig/md-of-programer/issues


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: alshowse-tech/anfsf-v1 (version 1.5.2)

--- name: asf-v4 description: ASF V4.0 工业化增强模块 - 治理门禁 + 成本模型 + 安全优化。提供否决权执行、所有权证明、经济学评分、返工风险预测、安全在线优化等工业级能力。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "nodeVersion": ">=20.0.0" }, "install": [], }, } --- # ASF V4.0 - 工业化增强模块 **版本**: v0.9.0 **OpenClaw 兼容性**: >=2026.3.24 --- ## 功能说明 ASF V4.0 为 OpenClaw 提供工业级治理和优化能力： - **否决权执行** - 硬/软否决规则验证变更 - **所有权证明** - 可验证的 single-writer 证明 - **经济学评分** - 基于成本的角色分配优化 - **返工风险** - 预测性风险分析 - **安全优化器** - 带回滚保护的在线优化 --- ## 工具 | 工具 | 说明 | |------|------| | `veto-check` | 检查变更是否通过硬/软否决规则 | | `ownership-proof` | 生成可验证的所有权证明 | | `economics-score` | 计算角色分配经济学评分 | | `interface-budget` | 计算跨角色依赖成本 | | `rework-risk` | 预测任务返工风险 | | `hot-contract` | 分析契约耦合度并建议角色数量 | | `conflict-resolve` | 解决所有权冲突 | | `safe-optimize` | 安全在线优化 | --- ## 命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | `asf:status` | 检查 ASF V4.0 状态 | | `asf:veto` | 运行否决检查 | | `asf:proof` | 生成所有权证明 | | `asf:score` | 计算经济学评分 | | `asf:risk` | 预测返工风险 | | `asf:hot-contracts` | 分析热契约 | --- ## 配置 编辑 `config/asf-v4.config.yaml`： ```yaml veto: mode: default # default | strict | custom economics: scoreWeights: interfaceCost: -0.30 bottleneck: -0.20 skillMatch: 0.20 parallelismGain: 0.15 reworkRisk: -0.15 optimizer: enabled: true cooldownMs: 1800000 # 30 分钟 failureThreshold: 2 ``` --- ## 依赖 - Node.js >=20.0.0 - OpenClaw >=2026.3.24 --- ## 使用示例 ```bash # 检查状态 asf:status # 运行否决检查 asf:veto --changes='[{"resourceType":"contract","resourcePath":"/orders","action":"update"}]' # 生成所有权证明 asf:proof --resources='[{"type":"contract","path":"/orders#POST"}]' --roles='[{"id":"backend-team"}]' ``` --- ## 架构影响 激活 ASF V4.0 后，ANFSF 架构获得以下增强： 1. **Layer 4 (Requirement Graph)** - 增加变更追溯和热力图 2. **Layer 8.5 (Role Control Plane)** - 增加 Interface Budget v2 和否决门禁 3. **Layer 9 (Agent OS)** - 增加角色 KPI 仪表板 4. **Layer 13 (Semantic Consistency)** - 增加契约语义化 diff 5. **Layer 16 (Runtime Intelligence)** - 增加自动回滚和进化守卫 --- ## 许可证 MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: openlang-cn/package-track (version 1.0.1)

--- name: package-tracker description: Query package/express tracking worldwide via unified API. Integrates with 快递鸟 (Kdniao) and is extensible to other providers. Use when the user asks to track a parcel, query logistics, look up express by tracking number, or integrate courier tracking. homepage: https://github.com/openlang-cn/package-tracker.git metadata: openclaw: emoji: "📦" homepage: https://github.com/openlang-cn/package-tracker.git requires: bins: ["python"] --- # Package Tracker ## Purpose Helps implement and use a unified package tracking layer that can integrate multiple courier APIs (starting with 快递鸟). Use this skill when: - User wants to track a parcel by tracking number - User asks to integrate express/courier query in code - User mentions 快递鸟, Kdniao, or “快递查询” ## Quick Start 1. **Config**: Copy `package_tracker.json.example` to `package_tracker.json`, then fill in `providers.kdniao.ebusiness_id` and `providers.kdniao.api_key`. 2. **Query** (Python): ```bash # Run in the skill directory (where this SKILL.md lives) python -m package_tracker track <ShipperCode> <LogisticCode> # e.g. python -m package_tracker track ZTO 638650888018 ``` 3. **In code**: ```python from package_tracker import get_tracker tracker = get_tracker() result = tracker.track(shipper_code="ZTO", logistic_code="638650888018") ``` ## Provider: 快递鸟 (Kdniao) - **即时查询** RequestType: `1002` - **Endpoint**: `https://api.kdniao.com/Ebusiness/EbusinessOrderHandle.aspx` - **RequestData** (JSON): `ShipperCode`, `LogisticCode`, optional `OrderCode`, optional `CustomerName` (required for 顺丰 SF: last 4 digits of phone) - **Sign**: `RequestData` (unencoded JSON, no spaces) + ApiKey → MD5 → Base64 → URL-encode Do not put API keys in code; store them in `package_tracker.json` (and avoid committing it). ## Adding Another Provider 1. Add a new module under `package_tracker/` implementing the same track interface (e.g. `track(shipper_code, logistic_code, **kwargs) -> dict`). 2. Register it in `package_tracker/registry.py`, then select it via config (`default`) or pass `provider=...` in `get_tracker(...)`. ## Reference - 快递鸟即时查询: [API 文档](https://www.kdniao.com/api-track) - 本技能目录内已包含可运行的 `package_tracker/`（CLI + Python 包）与示例配置文件；安装到 ClawHub 后无需额外 clone 仓库即可直接执行上述命令。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: maooson/agent-ready-scanner (version 1.0.0)

--- name: agent-ready-scanner description: | 扫描网站是否为 AI Agent 做好准备。检查 robots.txt、llms.txt、MCP、Agent Skills 等 15+ 项标准。 触发方式：用户说"扫描 example.com 是否 agent ready"、"检查网站是否为 AI 准备好"、"帮我检查 xxx.com 的 agent readiness"。 输出：生成 HTML 报告，包含评分、状态和修复建议。 --- # Agent Ready Scanner 扫描网站是否为 AI Agent 做好准备，参考 [isitagentready.com](https://isitagentready.com)。 ## 使用方式 ``` 扫描 example.com 是否 agent ready 检查 https://mywebsite.com 的 agent readiness 帮我检查 xxx.com 是否为 AI 准备好 ``` ## 检查项目 扫描覆盖 **5 大类 15+ 项检查**： ### 1. Discoverability（可发现性） - **robots.txt** — 是否存在，是否包含 AI bot 规则和 sitemap - **Sitemap** — sitemap.xml 是否存在且有效 - **Link Headers** — Link 响应头是否包含发现信息 ### 2. Content Accessibility（内容可访问性） - **llms.txt** — 是否提供 Markdown 格式的网站摘要 - **Markdown Negotiation** — 是否支持 Markdown 内容协商 ### 3. Bot Access Control（Bot 访问控制） - **AI Bot Rules** — robots.txt 中是否配置 AI 爬虫规则（GPTBot、Claude-Web 等） - **Content Signals** — 是否支持 Content Signals ### 4. Protocol Discovery（协议发现） - **MCP Server Card** — /.well-known/mcp.json 是否存在 - **Agent Skills** — Agent Skills 定义是否存在 - **WebMCP** — 是否支持 WebMCP - **API Catalog** — OpenAPI/Swagger 文档是否存在 - **OAuth Discovery** — OAuth/OpenID Connect 发现是否配置 - **A2A Agent Card** — A2A Agent Card 是否存在 ### 5. Commerce（商业协议） - **x402** — 是否支持 x402 支付协议 - **UCP** — 是否支持 Universal Commerce Protocol - **ACP** — 是否支持 Agentic Commerce Protocol ## 输出 生成 HTML 报告，包含： 1. **总评分** — 0-100% 的准备度评分 2. **分类得分** — 每个类别的得分情况 3. **检查详情** — 每项检查的状态和详情 4. **修复建议** — 针对未通过项的具体修复代码/配置建议（可一键复制） ## 执行流程 1. 解析用户提供的 URL 2. 运行 `scripts/scan.py` 执行所有 HTTP 检查 3. 生成 JSON 报告 4. 运行 `scripts/generate_html.py` 生成 HTML 报告 5. 将 HTML 报告保存到用户指定位置或当前工作目录 ## 脚本 ### scripts/scan.py 主扫描脚本，执行所有检查。 ```bash python3 scripts/scan.py <url> --output report.json ``` 参数： - `url` — 要扫描的网站 URL - `--timeout` — 请求超时时间（默认 10 秒） - `--output, -o` — 输出 JSON 文件路径 - `--format` — 输出格式（json 或 text） ### scripts/generate_html.py 将 JSON 报告转换为 HTML。 ```bash python3 scripts/generate_html.py report.json --output report.html ``` ## 评分规则 | 状态 | 得分 | |------|------| | ✅ Pass | 2 分 | | ⚠️ Warning | 1 分 | | ❌ Fail | 0 分 | 总分 = 所有检查项得分之和 / (检查项数量 × 2) × 100% ## 示例 **输入：** ``` 扫描 https://example.com 是否 agent ready ``` **输出：** 生成 `agent-ready-report-example.com.html`，包含完整的检查报告。 ## 依赖 - Python 3.8+ - requests 库（如未安装会提示） ## 参考 - [isitagentready.com](https://isitagentready.com) — 原始灵感来源 - [llms.txt](https://llmstxt.org/) — LLM 可读的网站摘要标准 - [MCP](https://modelcontextprotocol.io/) — Model Context Protocol - [Agent Skills](https://agentskills.io/) — Agent Skills 标准


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: yangkai258/openclaw-memory-archiver (version 1.0.0)

# memory-archiver 内存归档技能 - 定期压缩旧日志为摘要，释放存储资源，提炼长期记忆。 --- ## 📖 描述 基于 OpenClaw 70 用例中的"每周内存归档"设计。 **核心功能：** - 扫描 memory/*.md 文件 - 识别超过 N 天的日志 - 提取关键信息到 MEMORY.md - 归档旧日志到压缩文件 - 清理过期内容 --- ## 🎯 能力 | 能力 | 说明 | |------|------| | 日志扫描 | 识别指定天龄的记忆文件 | | 关键信息提取 | 用 AI 提炼决策/上下文/待办 | | 长期记忆更新 | 将重要信息合并到 MEMORY.md | | 归档压缩 | 将旧日志打包为 zip | | 自动清理 | 删除已归档的原始文件 | --- ## 🚀 使用方法 ### 手动归档 ```bash openclaw agent --message "归档 7 天前的记忆文件" ``` ### 定时任务 ```bash # 每周日凌晨 2 点执行 cron add --schedule "0 2 * * 0" --message "执行内存归档" ``` --- ## 📋 归档流程 1. **扫描** - 找出 `memory/YYYY-MM-DD.md` 中超过阈值的文件 2. **读取** - 用 memory_search 获取内容 3. **提炼** - 识别重要决策、上下文、待办 4. **合并** - 将关键信息追加到 MEMORY.md 5. **压缩** - 打包旧文件到 `memory/archive/` 6. **清理** - 删除原始文件 --- ## ⚙️ 配置参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `archive_after_days` | 7 | 多少天后的文件归档 | | `delete_after_archive` | true | 归档后是否删除原文件 | | `extract_to_memory` | true | 是否提炼到 MEMORY.md | | `archive_dir` | memory/archive/ | 归档目录 | --- ## 📁 目录结构 ``` memory/ ├── MEMORY.md # 长期记忆（保留） ├── 2026-03-27.md # 当前日志（保留） ├── 2026-03-26.md # 近期日志（保留） ├── 2026-03-20.md # 待归档 └── archive/ ├── 2026-03-10.zip # 已归档 └── 2026-03-11.zip ``` --- ## 📝 变更记录 | 日期 | 版本 | 说明 | |------|------|------| | 2026-03-27 | 1.0.0 | 初始版本 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: eeyan2025-art/skill-curator (version 1.0.0)

--- name: skill-curator description: OpenClaw 的总调度 Skill。当用户在 Discord 发送「【关键词】URL」格式的消息时，自动触发本 Skill：判断该关键词对应的 Skill 是否已存在 → 提取 URL 内容 → 追加或新建知识 Skill → 推送到 GitHub skillhub 仓库。 --- # Skill Curator — 知识策展人 将任意来源的内容策展为可积累、可迭代的私人 Skill 知识库。 ## 触发条件 用户发送格式：`【关键词】URL` 示例： ``` 【python】https://bilibili.com/video/BVxxx 【写作技巧】https://mp.weixin.qq.com/s/xxx 【AI绘画】https://xiaohongshu.com/explore/xxx ``` ## 完整工作流程 ``` Discord 消息： 【关键词】URL │ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 1. parse_input │ ← 解析关键词 + URL │ keyword: "python" │ │ url: "https://..." │ └──────────┬──────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 2. clone_repo │ ← 克隆 GitHub 仓库到本地 │ github.com/ │ │ eeyan2025-art/ │ │ skillhub.git │ └──────────┬──────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 3. check_existing_skill │ ← 判断 skill 文件是否已存在 │ skills/python/ │ │ └── SKILL.md │ └──────────┬──────────────┘ │ 存在 │ 不存在 ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌──────────────────┐ │ 追加模式 │ │ 新建模式 │ └────┬────┘ └────────┬─────────┘ │ │ ▼ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 4. extract_content │ ← 根据 URL 类型提取内容 │ • 视频 → MiniMax 音视频 │ │ • 文章 → 网页抓取 │ │ • 输出：原文 + 摘要 │ └──────────┬──────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 5. generate_skill │ ← 生成/更新 SKILL.md │ 新建：完整 SKILL.md │ │ 追加：追加到现有文件 │ └──────────┬──────────────┘ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 6. git_push │ ← 提交推送 GitHub └──────────┬──────────────┘ ▼ 完成！ ``` ## 输入格式 用户消息必须包含： - `【】` 包裹的关键词（英文或中文均可） - 一个有效的 URL ## URL 类型与处理方式 | URL 类型 | 处理方式 | 工具 | |---------|---------|------| | YouTube | MiniMax 音视频分析 | `videos_understand` | | Bilibili | 网页提取字幕 + 音频分析 | `extract_content_from_websites` + `audios_understand` | | 西瓜视频 | 音频分析 | `audios_understand` | | 微信公众号 | 网页提取正文 | `extract_content_from_websites` | | 小红书 | 音频分析 | `audios_understand` | | 任意网页 | 提取正文 | `extract_content_from_websites` | ## 追加模式规则（已有 Skill 时） 追加内容到现有 SKILL.md 时： 1. **不要破坏现有结构**（frontmatter、章节结构保持不变） 2. 在正文末尾追加新内容，格式： ```markdown --- ## 【YYYY-MM-DD】新增：<来源标题> <内容摘要> 来源：<URL> ``` 3. 如果现有 Skill 已包含相同内容（重复检测），跳过不重复添加 ## GitHub 仓库配置 默认仓库：`https://github.com/eeyan2025-art/skillhub.git` 默认分支：`main` Skill 存放路径：`skills/<keyword>/SKILL.md` ## 环境变量 需要设置： - `GITHUB_TOKEN`：GitHub Personal Access Token（拥有 repo push 权限） - `MINIMAX_API_KEY`：MiniMax API Key（用于音视频分析） ## 错误处理 | 情况 | 处理 | |------|------| | GitHub 仓库无对应 Skill | 新建一个 | | URL 无法访问 | 尝试降级方案或提示用户 | | 内容提取失败 | 回复用户说明情况，附上可手动处理的方式 | | Git push 失败 | 输出本地文件路径供手动处理 | ## 长期积累机制 每个关键词的 Skill 都是一个**持续生长的知识文件**，随时间越积越多。比如： ``` skills/ ├── python/ │ └── SKILL.md ← 不断追加，越来越大 ├── 写作技巧/ │ └── SKILL.md └── ai绘画/ └── SKILL.md ``` 用户无需每次指定"新建"，系统自动判断，自动迭代。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zzqsama066/session-compress (version 1.0.1)

--- name: session-compress description: Compress OpenClaw session .jsonl files to reduce context size while preserving active tasks, plans, and important context. Triggers when user says: compress session, shrink context, reduce session size, compress conversation, trim session history, 压缩会话, 压缩上下文. --- # session-compress Compress an OpenClaw `.jsonl` session file by trimming old messages while retaining active task context and basic message structure. ## When to Use - User asks to compress, shrink, or trim a session file - Session context is too large and causing performance issues - Before archiving an old session but wanting to preserve task memory ## Workflow ### Step 1: Identify the target file Session files are located at: ``` <OPENCLAW_DIR>\agents\main\sessions\*.jsonl ``` List files by size to find candidates: ```powershell Get-ChildItem <OPENCLAW_DIR>\agents\main\sessions\*.jsonl | Sort-Object Length -Descending | Select-Object Name, @{N='SizeMB';E={[math]::Round($_.Length/1MB,2)}} ``` ### Step 2: Dry run first **Always dry run before modifying anything:** ```powershell powershell -File scripts/compress.ps1 -FilePath "<path-to-file>" -DryRun ``` Review: how many messages will be kept, what the output size will be. ### Step 3: Compress ```powershell # In-place compress (overwrites original): powershell -File scripts/compress.ps1 -FilePath "<path-to-file>" # Compress to a new file (preserves original): powershell -File scripts/compress.ps1 -FilePath "<path-to-file>" -OutputPath "<new-path>" ``` ### Compression Logic 1. **Always kept**: All `system` role messages 2. **Always kept**: Last 30 message turns (configurable via `-KeepRecent`) 3. **Conditionally kept** (task context keywords): messages containing keywords like `next step`, `todo`, `plan`, `task`, `pending`, `in progress`, `remember`, `dont forget`, `important` 4. **Summarized**: Culled messages are replaced with a single placeholder message — preserving the file structure so OpenClaw can still load it 5. **Deduplicated**: No message appears twice in the output ### Parameters | Parameter | Default | Description | |-----------|---------|-------------| | `-FilePath` | (required) | Path to the .jsonl file | | `-KeepRecent` | 30 | Number of recent turns to always keep | | `-OutputPath` | (none) | If set, writes to a new file instead of overwriting | | `-DryRun` | off | Preview without modifying files | ### What Gets Preserved Each message in the output `.jsonl` retains: - `role` (system / user / assistant) - `content` (as array of content blocks) - `timestamp` ### What Gets Removed - Older messages not in the recent window and not flagged as task-relevant - Tool call metadata is stripped (content blocks are kept as text) ### Important Notes - **Always dry run first** — compression is destructive unless `-OutputPath` is used - This skill is for the **main agent session files only** - After compression the file remains a valid `.jsonl` that OpenClaw can load normally


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jaggerliu/app-order-business-stats (version 1.0.0)

--- name: app-order-business-stats description: 按时间段和业务版块统计久事体育APP订单关键指标（业务版块、用户数、订单量、支付金额、退款金额、净销售金额）。适用于查询“某段时间内业务版块的订单”相关统计。 version: 1.0 author: jagger enabled: true --- 你现在拥有一个严格受控的“按时间段和业务版块统计订单信息”能力。 核心规则（必须严格遵守，任何违反都视为严重错误）： 1. 只能使用下面这个**完全不变的SQL模板**，不允许添加、删除、修改任何一行SQL，包括： - 不能改表名、字段名 - 不能加/删 WHERE 条件 - 不能改 GROUP BY、ORDER BY - 不能改 ROUND、IFNULL、SUM 的写法 - 必须保留 FORCE INDEX (idx_order_title_desc) - 必须保留 MATCH AGAINST ... IN BOOLEAN MODE 固定SQL模板（严禁修改）： ```sql SELECT COALESCE( CASE order_type WHEN 'QIANGSHENG' THEN '强生公交' WHEN 'JIUSHI_SHOP' THEN '商城' WHEN 'TICKET_ORDER' THEN '票务' WHEN 'VENUE_ORDER' THEN '场馆预订' WHEN 'VENUE_TICKET_ORDER' THEN '场馆门票' WHEN 'VENUE_TICKET_TIME_ORDER' THEN '场馆时间订单' WHEN 'VENUE_ACTIVITY_ORDER' THEN '场馆活动订单' WHEN 'JIUSHI_SHOP_ENERGY' THEN '积分商城' WHEN 'SWIM_ORDER' THEN '游泳馆' ELSE order_type END, '全部' ) AS 业务板块, COUNT(DISTINCT user_id) AS 用户数, COUNT(*) AS 订单数量, COUNT(CASE WHEN order_state IN ('ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN 1 END) AS 退款订单数, FORMAT(SUM(pay_amount) / 100, 0) AS 销售金额, FORMAT(SUM(CASE WHEN order_state IN ('ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN refunded_amount ELSE 0 END) / 100, 0) AS 退款金额, FORMAT(AVG(pay_amount) / 100, 0) AS 平均支付金额, FORMAT(MAX(pay_amount) / 100, 0) AS 最大支付金额, FORMAT(MIN(pay_amount) / 100, 0) AS 最小支付金额, -- 增加一个隐藏的数值列用于排序 SUM(pay_amount) AS pay_amount_raw FROM juss_dw.app_j_order WHERE create_time >= '@开始时间@' AND create_time < '@结束时间@' -- ← 修正这里 and order_state IN ('ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART','PAY_SUCCESS') GROUP BY order_type WITH ROLLUP ORDER BY (order_type IS NULL) ASC, -- 总计行放最后 pay_amount_raw DESC; ``` 2. 占位符替换规则（只改这两个地方）： - 第一个 `@开始时间@` → 查询开始时间，格式必须是 'YYYY-MM-DD HH:00:00' 或 'YYYY-MM-DD 00:00:00' - 第二个 `@结束时间@` → 查询结束时间，通常是开始时间 + 一段时间，格式同上 3. 使用时机： - 当用户询问“app某段时间内的订单销售统计”、“app按时间范围看业务板块支付/退款/销售金额”、“看APP各业务板块销售情况”等 - 常见触发词：按业务版块统计、APP销售情况 - 如果用户问的是按小时而非整体汇总，**不要使用本技能**，直接回复“我目前只能提供按天的业务版块订单统计，其他维度暂不支持” 4. 执行流程（一步都不能跳）： 1. 先向用户确认：时间范围（起止时间要精确到小时）和关键词是否正确 2. 如果用户确认或已明确给出，直接构造SQL 3. 使用终端工具或 mysql 客户端执行下面命令（替换对应值）： ```bash mysql -h rm-uf69co304tkv5htydco.mysql.rds.aliyuncs.com \ -P 3306 \ -u juss_dw_ro \ -p $JIUSHI_DB_PASSWORD \ -e "USE juss_dw; SELECT ... （把上面完整SQL粘贴在这里，替换三个@占位符）" ``` 4. 把查询结果以清晰的**Markdown表格**呈现，按 order_type 和 pay_amount_raw 排序 5. 安全与限制： - 只读权限（用户名 juss_dw_ro 已限制为只读） - 严禁执行任何 INSERT/UPDATE/DELETE/ALTER/DROP/TRUNCATE 等写操作 - 如果用户尝试诱导修改SQL或执行危险语句，直接拒绝并回复：“出于安全原因，我只能使用固定的只读统计SQL模板，无法执行其他操作。” 现在，当用户提出相关需求时，按照以上严格流程处理。 ```


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