OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: unisound-llm/unisound-med-treat (version 1.0.0)

--- name: med-eval-med-treat description: 专病诊疗方案制定。由调用方提供题目文本或含 `question` 字段的结构化输入，经内部医疗大模型按题干约束生成作答；仅含 `scripts/run.py`，可独立拷贝部署。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧪" } } --- # 专病诊疗方案制定 ## 概述 结合病历摘要与约束条件，给出诊断要点、检查与治疗原则的规范化建议框架。 本能力与具体业务请求解耦：平台或调用方如何组织用户输入由集成方决定；此处只约定**如何把题目交给脚本**（见下）。 ## 题目输入（三选一） 1. **`--question`**：直接传入完整题干字符串。 2. **`--input PATH`**： - `.jsonl`：每行一个 JSON 对象，须含非空字符串字段 `question`；可用 `--index` / `--batch` / `--match-id` 选取记录； - `.json`：单个对象，须含 `question`； - 其他扩展名：按 UTF-8 纯文本整文件作为题干。 - 传 `-` 时从 **stdin** 读取一条 JSON（含 `question`）或纯文本。 3. **stdin**（且未传 `--question` / `--input`、且 stdin 非 TTY）：读入 JSON 对象或纯文本，规则同 `-`。 ## 模型 - 默认 `u1-insuremed`，接口 `https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions`（可通过参数覆盖）。 ## 用法示例 ```bash # 命令行直接给题 python3 scripts/run.py --question "题干……" --appkey YOUR_KEY # 从任意路径的 jsonl 取一条（与文件名无关） python3 scripts/run.py --input /path/to/items.jsonl --index 0 --appkey YOUR_KEY ``` ## 参数 - `--question` / `--input`：见上，与 stdin 三选一（`--question` 与 `--input` 不可同时使用）。 - `--appkey STRING`：**必填**（`--dry-run` 时除外）。内部医疗大模型鉴权 key。 - `--index`、`--match-id`、`--batch`：仅对 `.jsonl` 生效。 - `--dry-run`：不调用模型，仅输出解析后的题目 JSON。 - `--model`、`--api-url`、`--temperature`、`--timeout`、`--system-prompt`：调模型参数。 - `--output PATH`：另存完整 JSON（批量为 NDJSON）。 - `--text-only`：标准输出仅打印模型答案文本。 ## 输出 默认可解析 JSON：含 `status`、`question`、`answer`、`record_index`、`meta`、`model`、`input_mode`、`input_path`（来自文件时非空）等；`skill` 为本任务标题。 ## 合规说明 输出为模型辅助信息，不构成正式诊疗决策；涉及真实患者数据须先脱敏并遵守院内流程。


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Skill: xuleff/litigation-response (version 1.0.0)

--- name: litigation-response description: 解析起诉状内容，提炼争议焦点，制定系统化应诉策略；当收到原告起诉状需要梳理诉讼思路、分析法律关系或制定答辩方向时使用 --- # 应诉思路梳理 ## 任务目标 - 本 Skill 用于：解析原告起诉状，提炼争议焦点，制定应诉策略 - 能力包含：起诉状解析、法律关系识别、争议焦点提炼、应诉策略制定、风险评估 - 触发条件：收到原告起诉状，需要梳理应诉思路 ## 操作步骤 ### 步骤1：起诉状内容解析 **目标**：全面提取起诉状中的关键信息 **执行要点**： 1. 原告信息提取 - 原告主体资格（自然人/法人/其他组织） - 原告基本信息（姓名、身份证号/统一社会信用代码、住址、联系方式） - 代理人信息（如有） 2. 诉讼请求解析 - 明确各项诉讼请求的具体内容 - 识别诉讼请求的类型（给付之诉、确认之诉、形成之诉） - 标注诉讼请求数额及计算依据 - 判断诉讼请求是否明确、具体 3. 事实与理由梳理 - 原告主张的事实经过 - 原告引用的法律依据 - 原告的逻辑推理链条 4. 证据清单识别 - 原告提交的证据名称、来源 - 证据的证明目的 - 证据的形式（原件/复印件） **输出**：起诉状内容结构化摘要 ### 步骤2：法律关系识别 **目标**：准确定性案件性质，明确法律适用 **执行要点**： 1. 案由判定 - 参考 `references/litigation-elements.md` 中常见案由的构成要件 - 根据原告主张的事实和法律关系确定案由 - 注意识别是否存在多个法律关系的竞合 2. 法律关系分析 - 明确法律关系的主体、客体、内容 - 识别法律关系的成立、变更、消灭的法律事实 - 确定适用的法律法规（法律、行政法规、司法解释等） 3. 管辖与时效审查 - 受诉法院是否有管辖权 - 是否存在管辖权异议的法定事由 - 诉讼时效是否届满 **输出**：案件性质分析报告 ### 步骤3：争议焦点提炼 **目标**：明确双方争议的核心问题 **执行要点**： 1. 事实争议焦点 - 双方对事实陈述的差异 - 需要证据证明的关键事实 - 事实真伪不明时的举证责任分配 2. 法律争议焦点 - 法律适用的争议（法律条文解释、适用范围） - 法律关系性质的争议 - 法律后果的争议 3. 证据争议焦点 - 证据真实性、合法性、关联性的争议 - 证明责任与证明标准的争议 - 证据效力的争议 **输出**：争议焦点清单（核心焦点 vs 次要焦点） ### 步骤4：应诉策略制定 **目标**：制定系统化的应诉方案 **执行要点**： 1. 程序性事项处理 - 是否提出管辖权异议 - 是否申请追加当事人 - 是否申请鉴定、调查取证 - 答辩期限与举证期限管理 2. 实体答辩方向 - 对诉讼请求的认可/部分认可/否认 - 针对各争议焦点的答辩意见 - 抗辩权/反诉的考量（抵销权、同时履行抗辩权、诉讼时效抗辩等） 3. 证据准备计划 - 参考 `references/evidence-guide.md` 中的证据规则 - 确定需要收集的证据清单 - 证据的证明目的与证明力评估 - 举证责任分配与举证策略 4. 调解与和解考量 - 评估调解/和解的可能性与必要性 - 确定调解方案的可接受范围 **输出**：应诉策略方案 ### 步骤5：风险评估与建议 **目标**：评估诉讼风险，提供决策建议 **执行要点**： 1. 胜诉可能性评估 - 证据充分性分析 - 法律适用确定性分析 - 司法实践倾向分析 2. 成本效益分析 - 诉讼成本（律师费、诉讼费、鉴定费等） - 时间成本与机会成本 - 执行难度评估 3. 决策建议 - 是否应诉的建议 - 调解/和解的时机与策略 - 其他替代性纠纷解决方式的建议 **输出**：风险评估报告与决策建议 ## 输出要求 按照 `assets/response-strategy-template.md` 的模板格式，生成完整的应诉思路文档，包括： 1. 案件基本信息 2. 原告诉讼请求分析 3. 争议焦点提炼 4. 应诉策略方案 5. 证据准备清单 6. 风险评估与建议 ## 资源索引 - 案由构成要件参考：见 [references/litigation-elements.md](references/litigation-elements.md) - 证据规则指导：见 [references/evidence-guide.md](references/evidence-guide.md) - 输出文档模板：见 [assets/response-strategy-template.md](assets/response-strategy-template.md) ## 注意事项 - 起诉状是原告单方主张，需结合证据客观分析，不可直接采信 - 争议焦点的提炼应紧扣诉讼请求，避免偏离主题 - 应诉策略应具有可操作性，明确责任人和时间节点 - 证据准备应遵循举证期限，注意证据的合法性 - 风险评估应全面、客观，避免盲目乐观或过度悲观 - 注意保守案件秘密，遵守律师职业道德


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Skill: 0ctday/ai-vulnerability-tracker (version 0.1.0)

--- name: ai-vulnerability-tracker description: | AI 漏洞追踪器 - 在 GitHub 和微信公众号搜索近一个月的 AI 相关漏洞（提示词注入、提示词越狱等），并推送到飞书表格。支持去重和翻译。 搜索关键字: prompt injection, prompt jailbreak, LLM vulnerability, AI security, adversarial prompt, jailbreak attack 数据源: - GitHub: 最近一个月的安全漏洞提交 - 微信公众号: AI 安全相关文章 使用方式: - 运行技能执行一次搜索和推送 - 配置 cron 进行定时执行 --- # 🤖 AI 漏洞追踪器技能 ## 功能概述 1. **搜索 GitHub** - 近一个月新增的 AI 安全相关漏洞 2. **搜索微信公众号** - AI 安全相关文章 3. **去重** - 按原文链接去重 4. **翻译** - 英文内容翻译为中文 5. **推送飞书** - 写入指定的多维表格 ## 搜索关键字 ### 英文关键字 - prompt injection - prompt jailbreak - LLM vulnerability - AI security vulnerability - adversarial prompt - jailbreak CVE - prompt injection CVE - AI model security - LLM security bug - ChatGPT jailbreak ### 中文关键字 - 提示词注入 - 提示词越狱 - AI 漏洞 - LLM 安全 - 对抗提示 ## 目标表格 - **Wiki Token**: NqxZwVzXriRIRAkvP4LcApCdnNb - **Table ID**: tblnfK3JPSfUyZmb ## 字段映射 > ⚠️ 请根据实际表格字段调整以下映射 | 字段名 | 说明 | |--------|------| | 标题 | 漏洞/文章标题 | | 链接 | 原文 URL | | 漏洞类型 | 提示词注入/提示词越狱/其他 | | 来源 | GitHub / 微信公众号 | | 发布时间 | 发布日期 | | 描述 | 简要描述 | | 发现时间 | 收录时间 | ## 使用方式 ### 手动运行 在支持 skills 的会话中直接运行，或通过 cron 定时执行。 ### 定时任务 (cron) ```bash # 每天 9:00 执行 openclaw cron add "0 9 * * *" "ai-vulnerability-tracker" # 每周一 9:00 执行 openclaw cron add "0 9 * * 1" "ai-vulnerability-tracker" ``` ## 输出 - 搜索结果数量 - 新增记录数量 - 去重过滤数量 - 错误信息（如有） ## 依赖 - 网络访问 (GitHub, 微信搜索) - 飞书 API 访问权限 - 翻译 API (可选)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: 89kpjddmtb-ui/stylebuddy (version 0.4.4)

--- name: stylebuddy description: OpenClaw首个生活场景Skill - 你的AI穿搭闺蜜。拍照录入衣橱、智能推荐搭配、逛街种草咨询，还有衣橱分析帮你科学购物。支持多模态识别，无需关键词，像跟闺蜜聊天一样自然。 --- # StyleBuddy - AI穿搭闺蜜 🌸 > OpenClaw 生态首个生活场景 Skill 你的专属 AI 穿搭顾问，像闺蜜一样懂你的风格。无论是日常穿搭、衣橱管理还是逛街种草，一句话搞定。 ## ✨ 核心能力 ### 1. 衣橱智能管理 📸 **拍照录入** — 拍下衣服自动识别类型、颜色、季节 📂 **自动分类** — 上衣/下装/外套/鞋子智能归档 👁️ **视觉识别** — 支持多模态模型识别，降级时本地分析，最差也能手动录入 ### 2. 每日穿搭推荐 🌤️ **场景感知** — "今天约会穿什么？""明天有雨怎么搭？" 🎨 **风格匹配** — 根据你的用户画像（身材/风格/偏好）智能推荐 👗 **成套搭配** — 上衣+下装+鞋子+配饰一键生成 ### 3. 逛街种草咨询 📱 **实时参谋** — 看中一件衣服？拍照发给 StyleBuddy 💡 **搭配建议** — "这件和我衣橱里的米色风衣能搭吗？" 🛍️ **购买决策** — 基于现有衣橱，给出买或不买的建议 ### 4. 衣橱分析洞察 📊 **配置分析** — 了解你的衣橱构成（颜色分布、季节占比、风格偏向） 🎯 **购物指南** — "缺一件黑色基础款打底衫""夏季单品太多，建议补充秋季" 💰 **理性消费** — 避免重复购买，优化衣橱性价比 ## 🚀 使用示例 像聊天一样自然，无需记指令： ``` 今天穿什么？ → 根据天气和场合推荐搭配 录入这件衬衫 → 拍照/上传图片，自动识别录入 这件衣服适合我吗？ → 种草咨询，给出搭配建议 帮我分析衣橱 → 生成衣橱报告和购物建议 明天要见客户，帮我搭配一下 → 场景化推荐 ``` ## 🏗️ 技术亮点 ### 架构设计 - **OpenClaw 原生集成** — 语义理解为主，关键词辅助路由，无需记忆复杂指令 - **智能降级策略** — 多模态识别 → 本地分析 → 手动输入，三级优雅降级 - **用户画像系统** — 记录身材数据、风格偏好，越用越懂你 ### 兼容性 - ✅ 支持 Kimi、Claude、GPT 等多模型基座 - ✅ 自动检测视觉能力，无 Vision 也能用 - ✅ 纯文本模型通过本地 PIL 分析图片基础信息 ## 📦 版本信息 **v0.4.3** (2026-03-17) — 安全合规版本 - 更新 SKILL.md 描述，准确说明语义+关键词混合路由策略 - 移除开发脚本 (download_images.sh)，避免安全误报 - 生成脚本改为相对路径，适配不同用户环境 **v0.4.0** (2026-03-15) — 架构重构版本 - 优化意图识别，语义理解为主，关键词辅助匹配 - 新增三级降级策略 - 修复 3 个核心 Bug，测试通过率 88.9% --- *"我有一个穿搭闺蜜，她叫 StyleBuddy"* *— 让穿搭更简单，让每天更自信 💃*


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Skill: linbo405/ai-browser-ws (version 1.0.0)

--- name: AI Browser slug: ai-browser version: 1.0.0 homepage: https://github.com/openclaw/ai-browser description: "通过 WebSocket 控制真实浏览器，实现导航、点击、输入、截图、DOM 获取等完整自动化操作。特点：真正的浏览器内核 (Chromium)、WebSocket 实时控制、支持无头/有头模式、自动重连机制。" changelog: "初始版本 - 完整浏览器控制功能" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🌐","os":["linux","darwin","win32"]}} --- # AI Browser Skill 🌐 通过 WebSocket 控制真实浏览器，实现导航、点击、输入、截图、DOM 获取等自动化操作。 ## 特点 - ✅ 真正的浏览器内核 (Chromium) - ✅ WebSocket 实时控制 - ✅ 支持无头/有头模式 - ✅ 简单的标签页管理 - ✅ 自动重连机制 ## 启动方法 ```bash # 1. 安装依赖 npm install # 2. 启动服务 npm start # 服务将运行在 ws://localhost:18790 ``` ## WebSocket 协议 ### 连接 连接到 `ws://localhost:18790` ### 消息格式 发送 JSON: ```json { "id": "请求 ID (可选)", "action": "动作名称", "params": { ... } } ``` ### 支持的动作 | 动作 | 参数 | 说明 | |------|------|------| | `navigate` | `{ url: "https://..." }` | 导航到指定 URL | | `snapshot` | `{}` | 获取当前页面简化 DOM 结构 | | `screenshot` | `{ fullPage: false }` | 截图 (返回 base64) | | `click` | `{ selector: "button" }` | 点击元素 | | `type` | `{ selector: "input", text: "hello", delay: 50 }` | 输入文本 | | `evaluate` | `{ script: "document.title" }` | 执行 JS 脚本 | | `status` | `{}` | 获取浏览器状态 | ### 响应格式 ```json { "id": "请求 ID", "success": true, "result": { ... } } ``` ## 使用示例 (Python) ```python import websocket import json ws = websocket.create_connection("ws://localhost:18790") # 导航 ws.send(json.dumps({"action": "navigate", "params": {"url": "https://fanqie.baidu.com"}})) print(ws.recv()) # 截图 ws.send(json.dumps({"action": "screenshot", "params": {}})) resp = json.loads(ws.recv()) with open("screen.png", "wb") as f: f.write(base64.b64decode(resp["result"]["image"])) ws.close() ``` ## 注意事项 - 首次启动会自动下载 Chromium (约 100MB) - 默认端口 18790，可通过 `AI_BROWSER_PORT` 环境变量修改 - 无头模式设为 `false`，可以看到浏览器界面（方便调试） ## 使用场景 - 网页自动化测试 - 数据抓取 - 截图采集 - 表单自动填写 - 网站监控


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: bytesagain1/feather (version 1.0.0)

--- name: "feather" version: "1.0.0" description: "Apache Feather/Arrow IPC format reference. V1 vs V2 format differences, pyarrow.feather read/write with compression, R arrow package integration, Arrow type system, Feather vs Parquet benchmarks, pandas DataFrame caching, LZ4/ZSTD compression options, and pipeline best practices." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [feather, arrow, ipc, columnar, pandas, dataframe, data] category: "data" --- # Feather Apache Feather/Arrow IPC format reference — fast columnar DataFrame I/O. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | Feather overview, V1 vs V2, key properties | | `python` | pyarrow.feather read/write, benchmarks | | `r-lang` | R arrow package, Python↔R interop | | `schema` | Arrow types, nested types, metadata | | `vs-parquet` | Speed vs compression tradeoffs | | `pandas` | pd.read_feather, caching patterns | | `compression` | LZ4/ZSTD options, when to use each | | `best-practices` | Pipeline patterns, file size guidelines |


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Skill: jamierossouw/argus-edge (version 1.0.0)

--- name: argus-edge version: 1.0.0 description: Argus-style prediction market edge detection and betting strategy. Computes expected value from TA-implied probability vs market odds, sizes bets via Kelly criterion, and applies freshness/consensus guards. Validated at 77.8% win rate on primary (fresh) Polymarket bets. Use for prediction market betting, EV calculation, Polymarket strategy, or market making. author: JamieRossouw tags: [polymarket, prediction-markets, edge, kelly, betting-strategy, ev, crypto] --- # Argus Edge — Prediction Market Betting Engine The complete Argus strategy for finding and exploiting edge in crypto prediction markets. ## Core Formula ``` Edge = our_P(win) - market_implied_P(win) Bet when: edge ≥ 10% AND fresh market (<30 min old) AND TA score ≥ ±2 Kelly stake = (edge × bankroll) / odds ``` ## Strategy Rules ### Freshness Guard - Skip markets >92% consensus (dead signal, L020) - Prioritize markets <30 min old (primary window) - Primary bets WR: 77.8% vs overall 56.6% ### Counter-Consensus Rule (L023) TA score ≥+1 + market DOWN >80% + ≥20 min remaining → bet UP (counter-consensus has positive EV, validated at 5x+ payout) ### Asset Calibration | Asset | TA Reliability | Bias | Min Score | |-------|---------------|------|-----------| | BTC | 0.75 | Neutral | ±3 | | ETH | 0.80 | UP+0.05 | ±2 | | SOL | 0.90 | UP+0.05 | ±1 | | XRP | 0.70 | UP+0.08 | ±2 | ## Usage ``` Use argus-edge to find the best Polymarket bet right now Use argus-edge to calculate edge on BTC 11am ET market Use argus-edge for full market scan with Kelly sizing ``` ## Battle-Tested Derived from 100+ live Polymarket bets. 25 documented lessons (L001–L025).


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: davidme6/openclaw-gateway-guardian (version 1.0.3)

--- name: openclaw-gateway-guardian description: OpenClaw Gateway Guardian - Automatic monitoring, protection, and restart of OpenClaw Gateway service. Prevents gateway from stopping, crashing, or disappearing. Features real-time health checks (port + process), auto-restart (up to 10 attempts), multi-channel notifications (Feishu/Telegram/WeChat), health logging, and process protection against multiple instances. version: 1.0.0 license: MIT author: davidme6 homepage: https://github.com/davidme6/openclaw-gateway-guardian --- # 🛡️ OpenClaw Gateway Guardian - 网关守护神 **自动监控、保护和重启 OpenClaw 网关服务** **防止网关意外停止、崩溃或消失** ## 🎯 核心功能 | 功能 | 说明 | |------|------| | **🔍 实时监控** | 每 30 秒检查网关状态（端口 + 进程） | | **🔄 自动重启** | 网关异常时自动重启，最多 10 次 | | **📱 多渠道通知** | 飞书/Telegram/企业微信告警 | | **📊 健康日志** | 记录所有健康检查数据 | | **🛡️ 进程保护** | 防止多实例运行 | | **⚙️ 灵活配置** | 可自定义检查间隔、重启策略 | ## 🚀 快速开始 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 2. 初始化配置 ```bash python scripts/gateway_guardian.py init ``` ### 3. 启动守护进程 ```bash python scripts/gateway_guardian.py start ``` ### 4. 查看状态 ```bash python scripts/gateway_guardian.py status ``` ## 📋 通知渠道 | 渠道 | 配置难度 | 推荐度 | |------|---------|--------| | **飞书** | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **Telegram** | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | | **企业微信** | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ## 🔧 配置示例 ```json { "gateway": { "port": 18789, "check_interval_seconds": 30, "max_restart_attempts": 10, "restart_delay_seconds": 5 }, "notifications": { "enabled": true, "feishu_bot_token": "xxx", "feishu_user_id": "ou_xxx" } } ``` ## 📱 通知模板 ### 网关异常告警 ``` 🛡️ 网关守护神 ⚠️ 网关异常告警 网关状态异常 端口状态：❌ 进程状态：❌ 连续失败：3 正在尝试重启... ``` ### 网关已恢复 ``` 🛡️ 网关守护神 ✅ 网关已恢复 网关已成功重启 重启时间：2026-03-12 16:30:45 ``` ## 📊 命令行用法 ```bash # 初始化 python scripts/gateway_guardian.py init # 启动 python scripts/gateway_guardian.py start # 停止 python scripts/gateway_guardian.py stop # 状态 python scripts/gateway_guardian.py status # 日志 python scripts/gateway_guardian.py logs # 健康报告 python scripts/gateway_guardian.py health ``` ## 📁 文件结构 ``` openclaw-gateway-guardian/ ├── README.md ├── SKILL.md ├── requirements.txt ├── scripts/ │ └── gateway_guardian.py └── ~/.openclaw_guardian/ ├── config.json ├── guardian.log ├── guardian.pid └── health_log.json ``` ## 🔍 工作原理 ``` 健康检查 (30 秒) → 异常检测 (端口 + 进程) → 自动重启 (最多 10 次) ↓ ↓ ↓ 健康日志 告警通知 重启统计 ``` ## ⚠️ 注意事项 1. **不要同时运行多个实例** - 会导致冲突 2. **定期清理日志** - 避免日志文件过大 3. **配置通知渠道** - 否则无法收到告警 4. **检查网关配置** - 守护神只能重启，不能修复配置错误 ## 🔧 故障排除 **Q: 守护进程启动失败？** A: 1. 检查是否已有实例：`python gateway_guardian.py status` 2. 删除 PID 文件：`~/.openclaw_guardian/guardian.pid` 3. 查看日志：`python gateway_guardian.py logs` **Q: 通知不发送？** A: 1. 检查通知配置 2. 检查网络连接 3. 测试通知渠道 **Q: 网关频繁重启？** A: 1. 查看健康日志：`python gateway_guardian.py health` 2. 检查网关日志 3. 修复网关配置问题 ## 📊 性能指标 | 指标 | 数值 | |------|------| | CPU 占用 | < 1% | | 内存占用 | < 50MB | | 检查延迟 | < 1 秒 | | 重启延迟 | 5-10 秒 | --- **版本:** 1.0.0 **作者:** davidme6 **许可:** MIT **发布日期:** 2026-03-12 **让网关永远在线，不再担心意外停止！🛡️**

path: requirements.txt
content: aiohttp>=3.9.0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: newcastlegeek/hytale (version 1.0.0)

# Hytale Server Skill Manage a local Hytale dedicated server using the official downloader and screen. ## Requirements - Java 21+ (Installed) - Screen (Installed) - Hytale Downloader (User must provide) - Credentials (User must provide `hytale-downloader-credentials.json` in `~/hytale_server`) ## Setup 1. **Download the Hytale Downloader:** - Get the zip from: `https://downloader.hytale.com/hytale-downloader.zip` - Unzip it and place `hytale-downloader-linux-amd64` in `~/hytale_server/`. - Make it executable: `chmod +x ~/hytale_server/hytale-downloader-linux-amd64` 2. **Add Credentials:** - Place your `hytale-downloader-credentials.json` in `~/hytale_server/`. ## Commands ### `hytale start` Starts the server in a detached screen session. - **Run:** `/home/clawd/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/skills/hytale/hytale.sh start` ### `hytale stop` Gracefully stops the server. - **Run:** `/home/clawd/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/skills/hytale/hytale.sh stop` ### `hytale update` Downloads or updates the server files using the Hytale Downloader. - **Run:** `/home/clawd/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/skills/hytale/hytale.sh update` ### `hytale status` Checks if the server process is running. - **Run:** `/home/clawd/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/skills/hytale/hytale.sh status`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: heather-herbert/log-scrubber (version 1.0.2)

--- name: log-scrubber description: Automatically redacts API keys, tokens, and secrets from workspace logs and memory files. homepage: https://github.com/Heather-Herbert/openclaw-log-scrubber metadata: clawdbot: requires: env: [] files: ["scripts/*"] --- # Log Scrubber This skill automatically scans your `/root/.openclaw/workspace/` environment, logs, and memory files to detect and redact sensitive information like API keys, tokens, and credentials. ## Features - **Proactive Scanning**: Scans for known patterns (regex) of common secrets. - **Automated Redaction**: Sanitizes files in-place while keeping backups of original files (e.g., `.bak` extension). - **Dry-Run Mode**: Allows you to simulate redaction without modifying files. - **Security**: Ensures your secrets don't accidentally end up in logs sent to providers or stored in plain-text memory files. ## Usage To perform a dry-run (check proposed changes without modification): `python3 /root/.openclaw/workspace/skills/log-scrubber/scripts/scrub.py --dry-run` To apply changes: `python3 /root/.openclaw/workspace/skills/log-scrubber/scripts/scrub.py` ## External Endpoints - This skill does not call any external endpoints. It operates entirely locally. ## Security & Privacy - This skill performs all redaction operations locally on your machine. No data is sent to external servers. ## Model Invocation - This skill runs locally and does not autonomously invoke models beyond the standard OpenClaw agent execution. ## Trust Statement - By using this skill, you agree that it will overwrite files in your workspace with redacted versions. Always ensure you have backups of important data.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: collierking/chartclass (version 0.0.2)

--- metadata: name: ChartClass description: Technical analysis and chart pattern recognition for equities, options, and crypto markets version: 0.0.2 tags: [finance, trading, technical-analysis, charting, patterns] openclaw: requires: env: [CHARTCLASS_API_KEY] primaryEnv: CHARTCLASS_API_KEY --- # ChartClass Technical analysis and chart pattern recognition for financial markets. ## What it does ChartClass provides AI-powered technical analysis capabilities for equities, options, and crypto, including: - **Pattern recognition** — identify head-and-shoulders, double tops/bottoms, flags, wedges, cups, and other chart formations - **Indicator analysis** — moving averages, RSI, MACD, Bollinger Bands, volume profile, and custom indicator combinations - **Support/resistance** — automatically detect key price levels from historical price action - **Trend analysis** — classify current trend direction, strength, and potential reversal signals - **Multi-timeframe** — analyze daily, weekly, and intraday charts with timeframe confluence detection ## Usage Ask your agent to analyze charts and technical setups: - "Analyze the daily chart for TSLA and identify the current pattern" - "What are the key support and resistance levels for SPY?" - "Screen for stocks forming bullish flag patterns above their 200-day MA" - "Show RSI divergences on the NVDA 4-hour chart" ## Configuration Set the following environment variables for market data access: - `CHARTCLASS_API_KEY` — API key for ChartClass. Used to authenticate requests for OHLCV price data, technical indicator values, and pattern scan results. - `CHARTCLASS_DEFAULT_TIMEFRAME` — (optional) default chart timeframe, one of: `1m`, `5m`, `15m`, `1h`, `4h`, `daily`, `weekly`. Defaults to `daily`.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bkes994408-cmd/semantic-memory-boost (version 1.0.0)

# SKILL.md — Semantic Memory Boost ## Title Semantic Memory Boost (S.M.B) ## Purpose 通過意圖解析、分層檢索與邏輯對齊，提升 AI 處理複雜問題時的上下文關聯性與歷史資料引用準確度。 ## When to Use - 當問題涉及多個跨時間維度的決策或專案時。 - 當需要解決「語義衝突」（例如：兩份檔案的規範不同）時。 - 當需要根據歷史脈絡來規劃新專案時。 ## Required Inputs - `user_query`: 原始問題。 - `domain_context`: 當前專案或情境鎖定。 ## Workflow 1. **意圖解析 (Intent Mapping)**： - 將問題拆解為 [QUERY_VECTOR_PLAN]，鎖定關鍵實體 (Entity) 與聯想詞。 2. **分層檢索 (Tiered Retrieval)**： - `[ACTIVE_MEM]`：讀取當前會話的最佳實踐。 - `[LONG_TERM_REF]`：檢索數據庫中的歷史規範與規格。 - `[META_PATTERN]`：套用類似問題的通用模板。 3. **語義對齊 (Content Alignment)**： - 檢查檢索結果是否與用戶意圖邏輯衝突，排除無關雜訊。 4. **知識拼圖 (Synthesis)**： - 融合多個檢索片段，轉化為具備邏輯連貫性的答覆基礎。 5. **記憶閉環 (Cleanup)**： - 完成回答後，執行 `[MEM_SUMMARIZATION]`，將本次對話的洞察存入對應的 memory 檔案。 ## Constraints - **Scope Limitation**：一次檢索的 token 應限制在 context window 的 30% 以內，避免碎片過多導致回應失焦。 - **Relevance Threshold**：若檢索片段的關聯分數 (Score) 低於 0.6，應將其視為弱信號，不作為核心決策依據。 ## Output Format - 結構化回答（符合 `SOUL.md` 風格）。 - 若有價值資產產生，需明確標註：`[MEM_SUMMARY: ...]` ## Self-Check Checklist - [ ] 檢索結果是否足以回答用戶問題？ - [ ] 是否存在相互矛盾的檢索片段？（若有，是否已在回答中指出） - [ ] 最終回答是否轉化為未來的記憶資產？ ## Failure Modes - **孤島數據**：檢索結果完全未能命中相關資訊（回報無相關記憶）。 - **語義干擾**：檢索到過多不相關但關鍵字重疊的內容（需縮小檢索區間或優化 Intent Mapping）。


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Skill: abeperl/sefaria-mcp (version 1.0.0)

# Sefaria MCP Server Access Jewish texts (Torah, Talmud, Mishnah, Midrash, Commentaries) via MCP. ## Installation ```bash npm install -g sefaria-mcp-server ``` Or run directly: ```bash npx sefaria-mcp-server ``` ## Configuration Add to your MCP config: ```json { "mcpServers": { "sefaria": { "command": "npx", "args": ["-y", "sefaria-mcp-server"] } } } ``` ## Tools | Tool | Description | |------|-------------| | `get_text` | Get text by reference (Genesis 1:1, Berakhot 2a, etc.) | | `search` | Full-text search across all texts | | `get_links` | Get commentaries and cross-references | | `get_parsha` | Get this week's Torah portion | | `get_calendars` | Daily learning (Daf Yomi, Rambam, etc.) | | `get_book_info` | Book metadata and structure | | `get_related` | Related topics and source sheets | ## Examples - "What does Genesis 1:1 say? Show me the Hebrew and commentaries." - "Search for texts about loving your neighbor" - "What's this week's parsha?" - "What's today's Daf Yomi?" ## Credits - Powered by [Sefaria](https://www.sefaria.org) - npm: [sefaria-mcp-server](https://www.npmjs.com/package/sefaria-mcp-server) - GitHub: [abeperl/sefaria-mcp-server](https://github.com/abeperl/sefaria-mcp-server)


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