OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: gisellekokkok/singapore-fnb-location (version 1.0.0)

--- name: singapore-fnb-location description: "🍜 新加坡餐饮选址助手：分析租金、人流、竞争、盈亏平衡，辅助餐饮店铺选址决策" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🍜", "requires": { "bins": [] }, "homepage": "https://github.com/gisellekokkok/Fnb-location-SG", "author": "gisellekokkok", "version": "1.0.0", "tags": ["singapore", "fnb", "restaurant", "location", "business"], "pricing": "free" } } --- # 🍜 新加坡餐饮选址助手 帮助餐饮创业者分析选址可行性，计算盈亏平衡，评估区域潜力。 ## 📋 核心功能 1. **区域租金参考** - 各区域租金范围、特点分析 2. **人流量评估** - 人流特征、适合业态匹配 3. **盈亏平衡计算** - 自动计算回本周期、成功几率 4. **身份匹配指南** - 不同身份开店路径（公民/PR/外国人） 5. **避坑指南** - 常见陷阱和应对方法 ## 📖 详细指南 完整内容请查看： 👉 https://github.com/gisellekokkok/Fnb-location-SG/blob/main/README.md 包含： - 精确到街道/楼栋的推荐 - 实时客单价调研方法 - 回本周期计算公式 - 成功几率评估模型 - 完整避坑清单 ## 💬 使用示例 **场景1：盈亏计算** ``` 输入：月租$6,000，人工$8,000，毛利率60% 输出：盈亏平衡点$23,333/月，日均需65单 ``` **场景2：成功几率评估** ``` 输入：甜品铺，Tiong Bahru，预算$100,000 输出：54/100分，建议找本地合伙人 ``` **场景3：选址对比** ``` 输入：Tanjong Pagar vs Lavender 开火锅店 输出：多维度对比表，根据需求推荐 ``` ## 📊 数据来源 - 租金数据：PropertyGuru Commercial, EdgeProp - 行业统计：新加坡餐饮协会, NEA - 市场趋势：URA 规划文件 *提示：数据仅供参考，实际决策需结合具体情况*

path: README.md
content: # 🍜 新加坡餐饮选址助手

**一句话介绍：** 精确到街道的新加坡餐饮选址专家，帮你计算回本周期、评估成功几率、避开常见陷阱

## 核心价值

| 痛点 | 解决方案 |
|------|----------|
| 不知道选哪里开店 | 精确到街道/楼栋的推荐 |
| 不会算盈亏平衡 | 自动计算回本周期 |
| 不了解竞争情况 | 实时客单价调研方法 |
| 怕踩坑 | 完整避坑指南 |

## 适用人群

- 想在新加坡开餐厅的创业者
- 已有店铺想开分店的老板
- 跨国品牌出海新加坡
- 餐饮投资人

## 功能亮点

### 1. 精确到街道的推荐
不只是"Tanjong Pagar"，而是：
- Icon Village（12 Gopeng St）- 办公人群密集
- 100AM Mall（100 Tras St）- 白领午餐
- Fusionopolis One - 科技园区 captive market

### 2. 回本周期计算
输入租金、人工、毛利率，自动计算：
- 盈亏平衡点
- 回本周期
- 成功几率评估

### 3. 身份匹配指南
- 新加坡公民/PR：可开熟食中心
- EP/外国人：需成立公司
- 完整EP申请路径

### 4. 避坑指南
- 选址陷阱（虚假人流、阴阳街）
- 财务陷阱（隐性成本、租金涨幅）
- 运营陷阱（人工依赖、供应链）
- 合规陷阱（牌照、排烟、用工）

## 使用场景

**场景1：盈亏计算**
```
输入：月租$6,000，人工$8,000，毛利率60%
输出：盈亏平衡点$23,333/月，日均需65单
```

**场景2：成功几率评估**
```
输入：甜品铺，Tiong Bahru，预算$100,000
输出：54/100分，低成功几率，建议找本地合伙人
```

**场景3：选址对比**
```
输入：Tanjong Pagar vs Lavender 开火锅店
输出：多维度对比表，根据需求推荐
```

## 定价

**免费版** - 基础选址分析、回本计算
**高级版（$29）** - 完整报告、1对1咨询

## 作者

在新加坡餐饮市场摸爬滚打，总结出的实战经验

## 更新日志

- v1.0.0 (2026-02-24) - 初始版本，覆盖7大区域、30+街道


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Skill: lunarcmd/moltbook-interact (version 1.0.1)

--- name: moltbook description: Interact with Moltbook social network for AI agents. Post, reply, browse, and analyze engagement. Use when the user wants to engage with Moltbook, check their feed, reply to posts, or track their activity on the agent social network. --- # Moltbook Skill Moltbook is a social network specifically for AI agents. This skill provides streamlined access to post, reply, and engage without manual API calls. ## Prerequisites API credentials stored in `~/.config/moltbook/credentials.json`: ```json { "api_key": "your_key_here", "agent_name": "YourAgentName" } ``` ## Testing Verify your setup: ```bash ./scripts/moltbook.sh test # Test API connection ``` ## Scripts Use the provided bash script in the `scripts/` directory: - `moltbook.sh` - Main CLI tool ## Common Operations ### Browse Hot Posts ```bash ./scripts/moltbook.sh hot 5 ``` ### Reply to a Post ```bash ./scripts/moltbook.sh reply <post_id> "Your reply here" ``` ### Create a Post ```bash ./scripts/moltbook.sh create "Post Title" "Post content" ``` ## Tracking Replies Maintain a reply log to avoid duplicate engagement: - Log file: `/workspace/memory/moltbook-replies.txt` - Check post IDs against existing replies before posting ## API Endpoints - `GET /posts?sort=hot|new&limit=N` - Browse posts - `GET /posts/{id}` - Get specific post - `POST /posts/{id}/comments` - Reply to post - `POST /posts` - Create new post - `GET /posts/{id}/comments` - Get comments on post See `references/api.md` for full API documentation.


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Skill: billxfan/daily-recommend (version 1.0.0)

--- name: daily-recommend description: 每日书籍、诗词、电影等优质内容推荐技能。通过不定时推送，帮助用户高频触达有价值的文学与艺术内容，培养日常阅读与审美习惯。触发条件：Cron 定时任务（三个随机时间窗口）；用户主动说"推荐一首诗"等。 --- # 每日推荐技能 · 文学与艺术高频触达 ## 核心定位 每天在三个随机时间窗口内，向用户推送**一条**诗词/名句/书籍/电影推荐。不是批量轰炸，是细水长流。 通过反馈机制持续学习用户偏好，逐步形成个性化的推荐画像，让推荐越来越精准。 ## 核心原则 1. **宁缺毋滥** — 每次只推一条，内容必须值得记住 2. **有真情实感** — 推荐理由不罗列数据，要写出情感形状，让用户自己对号入座 3. **多源并行** — 不依赖单一语料库，初始阶段多风格尝试，逐步聚焦 4. **反馈驱动** — 根据用户反应调整偏好权重，像推荐系统一样持续学习 ## 推送时间规则 每天在以下三个窗口内**各随机选一个时间点**触发： | 窗口 | 时间段 | 说明 | |---|---|---| | 上午 | 通过 cron 任务参数传入 | 工作开始不久，适合文学性内容 | | 下午 | 通过 cron 任务参数传入 | 午后疲劳，适合影视/轻松内容 | | 晚上 | 通过 cron 任务参数传入 | 适合沉思性内容（诗词、名句、书籍） | - **深夜（22:00–08:00）不推送** - 触发前检查：若最近5分钟内有活跃对话，顺延30分钟 ## 内容类型（每日轮换） 每次从以下类型中随机选一种： - **诗词**：唐诗、宋词、元曲等，附情感解读 - **名句摘录**：文学作品或电影中的经典台词/段落 - **书籍**：小说、散文、传记等 - **电影/纪录片**：有叙事深度或美学价值的作品 ## 推荐格式 每条推荐包含三个部分，使用 Feishu 支持的 Markdown 富文本： **【标题行】加粗标题** 正文引用用代码块包裹，突出但不干扰阅读 **为什么值得记住：** 加粗标签 解读内容分点或分行，简洁有力 标签用 `#标签` 形式附在末尾 --- **诗词推荐示例：** ``` **《题都城南庄》· 崔护 · 唐** > 去年今日此门中，人面桃花相映红。 > 人面不知何处去，桃花依旧笑春风。 **为什么值得记住：** "人面不知何处去"写的是无常——某个普通的日子，熟悉的东西忽然不在了。 但诗人没有停在感伤里。"依旧笑春风"，桃花还在好好开着——是一种"我知道你走了，但我还在好好生活"的态度。 不煽情，但就是会让人愣一下。 #唐诗 #无常 #错过 #桃花 ``` **名句推荐示例：** ``` **✦《活着》· 余华 · 1993** > "人是为了活着本身而活着，而不是为了活着之外的任何事物而活着。" **为什么值得记住：** 这句话反直觉。我们习惯给活着找理由——为了家人、为了事业、为了意义。 余华说，不，活着的意义就是活着本身。 读进去之后会发现，这句话不是虚无，而是一种很深的释然。 #生命 #意义 #活着 ``` **书籍推荐示例：** ``` **📚《一句顶一万句》· 刘震云 · 2009** 为什么值得记住： 刘震云写了那么多人——卖豆腐的、剃头的、染布的——每个人都活在孤独里。 不是没人说话，而是**找不到说得着的人**。 书里有一句："世上的人遍地都是，说得着的人千里难寻。" 读到的时候像被人突然看穿了什么。 #孤独 #关系 #刘震云 #中国文学 ``` --- **格式规范：** - 标题：**加粗** - 引用原文：代码块包裹（` `` `） - 关键句/关键词：加粗 - 解读：普通文本，每句一行 - 标签：前空一行，末尾用 `#标签` 形式 ## 偏好追踪 每次推送后，[USER] 的反应会被记录到偏好文件中： - **喜欢（标记/回复正面）** → 增加该类型/风格/作者的权重 - **无感/忽略** → 降低权重 - **明确不喜欢** → 记录关键词（情感虚假的、语言矫情的、说教的），后续规避 偏好文件路径：`[WORKSPACE]/memory/recommend-preferences.md` ## 触发方式 ### 定时触发（Cron） 每天三个时间窗口各触发一次，使用 `agentTurn` 模式确保推送送达。 ### 手动触发 用户说"来首诗"、"推荐本书"、"最近有什么电影"等，直接推荐一条。 ## 信息来源 初期不锁定单一来源，多风格并行尝试： - 诗词：唐诗宋词经典库 + 豆瓣诗歌条目 + 各类诗词赏析 - 名句：文学作品、电影台词、散文段落 - 书籍：豆瓣读书、微信读书、知乎阅读推荐 - 电影/纪录片：豆瓣电影、知乎影视高分榜 ## 注意事项 - 每条推荐只推一个内容，不堆砌 - 推荐理由不写官方介绍词（"情节跌宕起伏、引人入胜"之类） - 不确定用户偏好时，优先推诗词和名句（文学性最强、最容易触发共鸣） - 推荐后不做额外追问，等用户自然反馈 - 遇到报错：主动解释原因，说明下一步处理


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Skill: fanfanscoin/uexx-data-cloud (version 1.0.0)

--- name: uexx-data-cloud description: Use this skill when the user wants to query cryptocurrency market data, sentiment, ETF flows, funding rates, OI, long/short ratios, or asks to use UEXX Data Cloud. The skill automatically obtains or reuses a Free API Key and returns direct answers from the cached market data service instead of teaching API usage by default. metadata: short-description: Query crypto market cached data --- # UEXX Data Cloud UEXX Data Cloud is a cryptocurrency market data cache API for quantitative research, market monitoring, and trading systems. It provides cached global market data, selected symbol-level history, automatic historical backfill, and Free/PRO access levels. Use this skill to answer user questions directly from UEXX data. Do **not** default to API tutorials. Only show curl/Python code when the user explicitly asks how to integrate the API. ## Default Workflow 1. Understand the user's data question. 2. If needed, run `scripts/query.py` with the appropriate intent and symbol. 3. The script automatically obtains or reuses a Free Key via `POST /api/v1/free-key`. 4. Read the JSON result and answer in natural language. 5. Mention data time/cache age when useful. ## Supported Intents - `fear-greed`: fear and greed index, market sentiment - `altcoin-season`: altcoin season index - `funding-rate`: symbol funding rate, e.g. BTC/ETH - `oi`: symbol open interest - `long-short`: symbol account long/short ratio Default symbol is `BTCUSDT` when the user asks a symbol-level question without a symbol. ## Scripts Use Python 3. ```bash python scripts/query.py fear-greed python scripts/query.py altcoin-season python scripts/query.py funding-rate --symbol BTC python scripts/query.py oi --symbol ETH python scripts/query.py long-short --symbol BTCUSDT python scripts/list_catalog.py ``` ## Answer Style Return the value and interpretation, not raw JSON. Example: > 今日恐慌贪婪指数为 72，处于 Greed 区间。数据更新时间为 2026-05-19，缓存约 2 分钟前刷新。市场情绪偏乐观，但这不是单独的买入信号。 For unavailable or PRO-only data, say what is available on Free and suggest PRO only when relevant. ## API Usage Requests If the user explicitly asks for API integration, provide: - Base URL: `https://bbs.uexx.com` - Free Key endpoint: `POST /api/v1/free-key` - Auth header: `X-API-Key: <key>` - Relevant endpoint and a short curl/Python example. See `references/api_catalog.md` for available data categories and endpoint mapping.


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Skill: v585/nano-pdf-cn (version 1.0.0)

--- name: nano-pdf description: Edit PDFs with natural-language instructions using the nano-pdf CLI. homepage: https://pypi.org/project/nano-pdf/ metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📄","requires":{"bins":["nano-pdf"]},"install":[{"id":"uv","kind":"uv","package":"nano-pdf","bins":["nano-pdf"],"label":"Install nano-pdf (uv)"}]}} --- # nano-pdf Use `nano-pdf` to apply edits to a specific page in a PDF using a natural-language instruction. ## Quick start ```bash nano-pdf edit deck.pdf 1 "Change the title to 'Q3 Results' and fix the typo in the subtitle" ``` Notes: - Page numbers are 0-based or 1-based depending on the tool’s version/config; if the result looks off by one, retry with the other. - Always sanity-check the output PDF before sending it out.


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Skill: wang-junjian/super-trend-analysis (version 1.0.1)

--- name: super-trend-analysis description: 综合趋势分析技能，融合移动平均线、MACD、RSI、布林带等多种技术分析方法，生成趋势判断、买卖信号和可视化图表。使用场景：(1) "分析贵州茅台的趋势"，(2) "生成药明康德的技术分析报告"，(3) "判断当前是买入还是卖出信号"。 --- # 🚀 超级趋势分析技能 融合多种技术分析方法的综合趋势分析工具，生成专业的趋势判断和可视化报告。 ## 核心分析方法 ### 1. 多周期移动平均线系统 - **短期**：MA5、MA10（快速趋势） - **中期**：MA20、MA30（主趋势） - **长期**：MA60、MA120（大趋势） - **均线排列**：多头/空头排列判断 ### 2. MACD 趋势强度分析 - **MACD 线与信号线交叉** - **柱状图扩张/收缩** - **背离判断**（顶背离/底背离） ### 3. RSI 超买超卖与动量 - **超买区间**：RSI > 70 - **超卖区间**：RSI < 30 - **RSI 背离**确认趋势反转 ### 4. 布林带波动率分析 - **带宽**：衡量市场波动率 - **价格位置**：判断相对高低位 - **缩口/开口**：预示趋势突破 ### 5. 趋势综合评分系统 - **趋势方向**：上升/下降/震荡 - **趋势强度**：强/中/弱 - **综合得分**：0-100 分 ## 快速开始 ### 单只股票分析 ```bash # 分析贵州茅台 python3 scripts/analyze_trend.py --file ../stock_data/药明康德_603259_A_daily.csv --name 药明康德 # 分析并生成图表 python3 scripts/analyze_trend.py --file ../stock_data/药明康德_603259_A_daily.csv --name 药明康德 --plot ``` ### 批量分析 ```bash # 分析目录下所有股票数据 python3 scripts/batch_analyze.py --dir ../stock_data/ ``` ## 详细用法 ### 趋势分析脚本 ```bash python3 scripts/analyze_trend.py [选项] 选项: --file FILE CSV 数据文件路径（必需） --name NAME 股票名称（可选，自动从文件名提取） --plot 生成可视化图表 --output DIR 输出目录（默认：./trend_reports） --period N 分析周期天数（默认：250天，约1年） ``` ### 输出内容 分析生成以下内容： 1. **趋势分析报告**（Markdown 格式） - 当前趋势判断 - 技术指标详解 - 买卖信号提示 - 风险评估 2. **可视化图表**（PNG 格式，可选） - 价格与均线图 - MACD 指标图 - RSI 指标图 - 布林带图 - 综合信号图 3. **综合评分卡** - 趋势方向得分 - 趋势强度得分 - 动量得分 - 波动率得分 - 总得分（0-100） ## 趋势判断标准 ### 多头趋势信号 ✅ - 短期均线 > 中期均线 > 长期均线 - MACD 金叉且柱状图为正 - RSI 在 50-70 之间（强势但不超买） - 价格在布林带中轨上方 ### 空头趋势信号 ❌ - 短期均线 < 中期均线 < 长期均线 - MACD 死叉且柱状图为负 - RSI 在 30-50 之间（弱势但不超卖） - 价格在布林带中轨下方 ### 震荡趋势信号 ⚪ - 均线缠绕，无明显排列 - MACD 接近零轴 - RSI 在 40-60 之间 - 价格在布林带上下轨之间震荡 ## 技能文件结构 ``` super-trend-analysis/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ ├── analyze_trend.py # 单只股票趋势分析 │ ├── batch_analyze.py # 批量趋势分析 │ └── indicators.py # 技术指标计算库 └── examples/ # 示例报告 ``` ## 依赖安装 ```bash # 安装必需的库 pip install pandas numpy matplotlib seaborn ta ``` ## 实际应用示例 ### 示例1：判断当前趋势 ```bash python3 scripts/analyze_trend.py --file ../stock_data/药明康德_603259_A_daily.csv --name 药明康德 ``` 输出可能包括： ``` 📊 趋势分析报告：药明康德 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 趋势方向：上升趋势 🟢 趋势强度：中等 ⚡ 综合评分：72/100 买卖信号：持有或低吸 主要支撑：88.5 元 主要阻力：96.0 元 ``` ### 示例2：生成可视化报告 ```bash python3 scripts/analyze_trend.py --file ../stock_data/药明康德_603259_A_daily.csv --name 药明康德 --plot ``` 将生成 5 张技术分析图表，保存到 `trend_reports/` 目录。 ## 指标详解 ### 移动平均线（MA） - **MA5/MA10**：捕捉短期变化 - **MA20/MA30**：判断中期趋势 - **MA60/MA120**：确认长期方向 - **金叉/死叉**：重要买卖信号 ### MACD - **DIF > DEA**：多头市场 - **DIF < DEA**：空头市场 - **柱状图放大**：趋势加强 - **背离**：警惕反转 ### RSI - **70+**：超买，考虑卖出 - **30-**：超卖，考虑买入 - **50 分水岭**：多空分界线 ### 布林带 - **触碰上轨**：可能回调 - **触碰下轨**：可能反弹 - **带宽收窄**：等待突破 - **带宽扩大**：趋势进行中 --- *这是一个综合多种技术分析方法的超级趋势分析工具！*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: johnnywang2001/jrv-text-stats (version 1.0.0)

--- name: text-stats description: Analyze text files for word count, character count, line count, sentence count, reading time, speaking time, readability scores (Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade Level), and vocabulary statistics. Use when counting words, analyzing readability, estimating reading time, or getting text metrics for documents, essays, blog posts, or any text content. --- # Text Stats Analyze text for word count, readability, reading time, and more. Reads files or stdin. ## Quick Start ```bash # Analyze a file python3 scripts/text_stats.py README.md # Multiple files python3 scripts/text_stats.py file1.txt file2.txt # From stdin echo "The quick brown fox jumps over the lazy dog." | python3 scripts/text_stats.py # JSON output python3 scripts/text_stats.py essay.md -f json # Compact (key metrics only) python3 scripts/text_stats.py chapter.txt --compact ``` ## Output Metrics | Metric | Description | |--------|-------------| | Words | Total word count | | Characters | Total characters (with and without spaces) | | Lines | Total and non-blank line count | | Sentences / Paragraphs | Count of each | | Syllables | Estimated syllable count | | Unique Words | Vocabulary diversity | | Avg Word/Sentence Length | Average sizes | | Reading Time | Estimated at 238 WPM | | Speaking Time | Estimated at 150 WPM | | Flesch Reading Ease | 0-100 scale (higher = easier) | | Flesch-Kincaid Grade | US grade level equivalent | | Difficulty | Easy / Standard / Fairly Difficult / Difficult / Very Difficult | ## Options | Flag | Description | |------|-------------| | `-f, --format` | `plain` or `json` output | | `--compact` | Show only words, sentences, reading time, grade, difficulty | ## Notes - No external dependencies (Python 3 stdlib only) - Handles UTF-8 text with graceful fallback for encoding errors - Syllable counting is heuristic-based (English-optimized)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jesson1222-ship-it/lu-nas-monitor (version 1.0.0)

# lu-nas-monitor NAS 服务监控技能 - 帮助你监控 NAS 上的 Docker 容器和系统状态。 ## 描述 这个技能提供 NAS 服务监控功能，包括： - 查看 Docker 容器状态 - 系统资源监控（CPU/内存/磁盘） - 服务健康检查 - 告警通知 ## 触发条件 当用户提到以下关键词时激活： - "NAS 状态" - "服务监控" - "容器状态" - "CPU 使用率" - "内存使用" - "磁盘空间" - "服务健康" ## 用法 ### 查看 NAS 状态 ``` NAS 状态 服务监控 系统状态 ``` ### 查看容器状态 ``` 容器状态 Docker 状态 mopidy 运行正常吗 ``` ### 系统资源 ``` CPU 使用率 内存使用 磁盘空间 ``` ### 服务健康检查 ``` 服务健康检查 检查所有服务 mopidy 健康状态 ``` ## 示例对话 **用户**: NAS 状态怎么样？ **助手**: NAS 运行正常！Docker 容器：3 个运行中。CPU: 15%, 内存：2.3GB/8GB, 磁盘：450GB/1TB 可用。 **用户**: 容器状态 **助手**: ``` ✅ mopidy - 运行中 (3 小时) ✅ nginx-proxy-manager - 运行中 (3 小时) ✅ uptime-kuma - 运行中 (1 小时) ``` **用户**: 磁盘空间 **助手**: 磁盘使用情况： - 系统盘：50GB/100GB (50%) - 数据盘：450GB/1TB (45%) - 剩余空间充足 ✅ ## Docker 命令 ```bash # 查看所有容器 docker ps -a # 查看系统资源 docker stats --no-stream # 查看磁盘使用 docker system df # 查看日志 docker logs <容器名> --tail 50 # 重启服务 docker-compose restart ``` ## 监控脚本 ```bash #!/bin/bash echo "=== NAS 服务监控 ===" echo "" # Docker 容器状态 echo "📦 Docker 容器:" docker ps --format "table {{.Names}}\t{{.Status}}\t{{.Ports}}" echo "" # CPU 和内存 echo "💻 系统资源:" top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print "CPU: "$2"%" }' free -h | grep Mem | awk '{print "内存："$3"/"$2" ("int($3/$2*100)"%)"}' echo "" # 磁盘空间 echo "💾 磁盘空间:" df -h | grep -E "^/dev/sd|/vol" | awk '{print $1": "$3"/"$2" ("$5")"}' echo "" # 运行中的容器数量 RUNNING=$(docker ps -q | wc -l) echo "✅ 运行中容器：$RUNNING 个" ``` ## 告警配置（可选） ### Telegram 告警 ```bash TELEGRAM_BOT_TOKEN="你的 Bot Token" TELEGRAM_CHAT_ID="你的 Chat ID" # 发送告警 curl -s "https://api.telegram.org/bot${TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMessage" \ -d "chat_id=${TELEGRAM_CHAT_ID}&text=⚠️ NAS 告警：容器异常" ``` ## 作者 - **作者**: jesson1222-ship-it - **版本**: 1.0.0 - **创建时间**: 2026-03-08 - **许可证**: MIT ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-08) - 初始版本 - 支持容器状态查看 - 支持系统资源监控 - 支持磁盘空间检查


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: renoblabs/high-value-extractors (version 1.0.0)

--- name: high-value-extractors description: Extract structured data from product pages, job listings, and company pages. Plus generate working AI endpoints from schemas. LLM-powered extraction micro-services. --- # High-Value Extractors Four LLM-powered extraction services for structured data. ## Services ### /extract-product — Product Page to Data E-commerce URL to structured product data. ``` POST /x402s/extract-product Body: {"url": "https://amazon.com/dp/..."} Response: {"product": {"name": "...", "price": "$29.99", "brand": "...", "specs": {...}}} Price: $0.02 USDC ``` ### /extract-job — Job Listing to Data Job listing URL to structured data. ``` POST /x402s/extract-job Body: {"url": "https://linkedin.com/jobs/..."} Response: {"job": {"title": "...", "company": "...", "salary": "...", "requirements": [...]}} Price: $0.02 USDC ``` ### /extract-contact — Company Intel Company page to contact/company intelligence. ``` POST /x402s/extract-contact Body: {"url": "https://company.com/about"} Response: {"company": {"name": "...", "industry": "..."}, "emails": [...], "phones": [...]} Price: $0.02 USDC ``` ### /create-endpoint — Schema to Working Endpoint Describe what you want, get working FastAPI code back. ``` POST /x402s/create-endpoint Body: {"name": "sentiment", "description": "Analyze text sentiment", "input_schema": {...}, "output_schema": {...}} Response: {"code": "async def sentiment(request):\n ...", "model": "claude-sonnet-4-6"} Price: $0.10 USDC ``` ## Payment x402 protocol — USDC on Base.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: felix-antonio-sl/arquitecto-categorico (version 1.0.1)

--- name: arquitecto-categorico description: Disena y audita arquitecturas de datos y APIs con teoria de categorias. Usar cuando haga falta formalizar un dominio en PostgreSQL DDL, JSON Schema, OpenAPI, GraphQL SDL, Prisma, Mermaid o PlantUML; decidir tensiones de modelado como entidad vs evento, SQL vs documento o lens vs coalgebra; integrar esquemas heterogeneos o data lakes; planificar migraciones Delta/Sigma/Pi; auditar schemas, DALs o KBs; o justificar una decision estructural con trazabilidad categorica. --- # Arquitecto Categorico Seguir este flujo para convertir requisitos ambiguos en modelos y artefactos estructurales. ## Flujo Base 1. Clasificar el pedido en `static`, `dynamic`, `integration`, `audit` o `consult`. 2. Leer `{baseDir}/references/engine-map.md` y cargar solo el playbook minimo para ese modo. 3. Si una decision estructural cambia el artefacto, leer `{baseDir}/references/clarification-taxonomy.md` y hacer una sola pregunta socratica para colapsar la tension dominante. 4. Formalizar primero el modelo minimo: objetos, morfismos, composicion, identidades, path equations y la construccion universal o behavioral que gobierna el problema. 5. Elegir el formato de salida con `{baseDir}/references/artifact-mappings.md`. 6. Leer `{baseDir}/references/kb-map.md` solo si hace falta profundizar teoria o justificar el diseno con el corpus FXSL de solo lectura en `{baseDir}/references/kb`. 7. Emitir el artefacto target o el informe de auditoria. 8. Cerrar con riesgos, `Functor Information Loss` cuando exista, y siguientes pasos pragmaticos. ## Output Contract - Abrir con un modelo sintetico corto cuando el dominio aun no este fijado. - Emitir luego un solo artefacto principal o un informe de auditoria estructurado. - Mantener comentarios categoricos solo cuando agreguen trazabilidad real. - Usar Markdown estricto y bloques de codigo limpios. - Escribir en espanol tecnico y mantener la terminologia categorica en ingles cuando sea mas precisa. ## Guardrails - Mantener el trabajo dentro de estructuras de datos, integracion, migraciones, DALs, KBs y APIs. - No implementar logica imperativa ad hoc salvo que sea parte de un artefacto declarativo. - No exponer nombres internos `CM-*` ni asumir tooling que no exista en el workspace. - Detenerse y pedir aclaracion si el artefacto cambia segun una tension no resuelta. - Declarar `Functor Information Loss` cuando el formato destino no pueda preservar toda la estructura relevante. ## Self Check Antes de responder, verificar: - el modo elegido coincide con el pedido; - el artefacto preserva objetos, morfismos y composicion relevantes; - las restricciones y path equations importantes quedaron explicitas; - la salida no mezcla schema con logica de runtime; - la respuesta no depende de fuentes inventadas ni de conocimiento no cargado.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: phheng/brand-protection-ebay (version 0.1.0)

--- name: brand-protection-ebay version: 1.0.0 description: "eBay brand protection toolkit. Detect unauthorized sellers, counterfeits, and VeRO violations. Includes price monitoring, trademark abuse detection, VeRO complaint templates, and enforcement guides. No API key required." metadata: {"nexscope":{"emoji":"🛡️","category":"ecommerce"}} --- # Brand Protection — eBay 🛡️ Protect your brand from unauthorized sellers and counterfeits on eBay. ## Installation ```bash npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill brand-protection-ebay -g ``` ## Features - **Unauthorized Seller Detection** — Find sellers without authorization - **Price Monitoring** — MAP violation alerts - **Counterfeit Signals** — Feedback-based fake detection - **Trademark Abuse** — Listing title/description infringement - **VeRO Complaint Templates** — eBay's rights owner program - **Enforcement Guide** — Step-by-step takedown process ## eBay-Specific Detection | Dimension | Method | Risk Level | |-----------|--------|------------| | Unauthorized Sellers | Seller ID monitoring | 🔴 High | | Price Violations | Below MAP detection | 🔴 High | | Counterfeit | Feedback keyword analysis | 🔴 High | | Trademark | Title pattern matching | ⚠️ Medium | ## Risk Levels | Level | Description | Action | |-------|-------------|--------| | 🔴 High | Immediate threat | File VeRO within 24h | | ⚠️ Medium | Potential concern | Monitor and investigate | | ✅ Low | Normal activity | Continue monitoring | ## Input Configuration ```json { "brand_name": "YourBrand", "trademark_number": "US12345678", "vero_enrolled": true, "authorized_sellers": ["seller_id_1", "seller_id_2"], "protected_item_ids": ["123456789012"], "min_price": 29.99 } ``` ## Usage ### Detection ```bash python3 scripts/detector.py ``` ### Generate Complaint Templates ```bash # VeRO complaint python3 scripts/templates.py vero # Cease & Desist letter python3 scripts/templates.py cease-desist # Test buy guide python3 scripts/templates.py testbuy ``` ## Output Example ``` 🛡️ eBay Brand Protection Report Brand: YourBrand Items Monitored: 8 Analysis Date: 2024-01-15 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔴 HIGH RISK ALERTS Item: 123456789012 ├── Unauthorized seller detected ├── Price: $15.99 (MAP: $29.99) └── Action: File VeRO complaint ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚠️ COUNTERFEIT SIGNALS Feedback mentioning "fake": 3 Feedback mentioning "not genuine": 2 Recommendation: Order test buy ``` ## VeRO Program eBay's Verified Rights Owner Program allows brand owners to: - Report counterfeit listings - Remove trademark violations - Protect intellectual property ## Action Workflow ``` Monitor Listings ↓ Detect Violation ↓ Collect Evidence ↓ File VeRO Complaint ↓ Track Removal ``` --- **Part of [Nexscope AI](https://www.nexscope.ai/) — AI tools for e-commerce sellers.**


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