OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: shenkunming/factor-investment (version 1.0.0)

--- name: factor-investment description: 基于《因子投资：方法与实践》的量化选股系统，融合Fama-French多因子模型与技术面选股，提供集合竞价选股、盘中监控、持仓复盘等功能。 metadata: {"openclaw": {"emoji": "📈", "os": ["win32", "darwin", "linux"]}} --- # 因子投资量化选股系统 基于《因子投资：方法与实践》的专业量化选股系统，融合经典Fama-French多因子模型与中国A股市场实证研究。 ## 一、核心因子体系 ### Fama-French五因子模型 | 因子 | 定义 | A股实证效果 | |------|------|-------------| | **市场因子 (MKT)** | Rm - Rf | 核心风险溢价 | | **规模因子 (SMB)** | 小市值 - 大市值 | 显著正收益 | | **价值因子 (HML)** | 高账面市值比 - 低账面市值比 | 弱正效应 | | **盈利因子 (RMW)** | 高盈利 - 低盈利 | 显著正收益 | | **投资因子 (CMA)** | 低投资 - 高投资 | 显著正收益 | ### 技术面核心因子 | 因子类别 | 具体指标 | 权重 | |----------|----------|------| | **均线系统** | MA5 > MA10 > MA20 > MA60 | 核心条件 | | **动量指标** | RSI (40-75健康区间) | 核心条件 | | **量能因子** | 成交量 > 1.5×MA5(VOL) | 核心条件 | | **趋势指标** | 价格 > MA5, 价格 > MA60 | 核心条件 | ## 二、量化选股5大核心条件 ### 条件A：均线多头排列 ``` MA5 > MA10 > MA20 ``` **含义**：短期均线向上发散，表明股价处于上升趋势 ### 条件B：突破MA60 ``` 收盘价 > MA60 ``` **含义**：股价突破中长期均线，中期趋势转强 ### 条件C：放量确认 ``` 成交量 > 1.5 × MA5(VOL) ``` **含义**：量能突破1.5倍短期均量，确认趋势有效性 ### 条件D：趋势加速 ``` 收盘价 > MA5 ``` **含义**：价格运行在短期均线上方，趋势加速中 ### 条件E：RSI健康区间 ``` 40 ≤ RSI ≤ 75 ``` **含义**：RSI处于健康区间，既不过度超买也不超卖 ## 三、综合评分体系（满分10+分） | 评分项目 | 得分 | 说明 | |----------|------|------| | 多头排列 | +2分 | MA5>MA10>MA20 | | 突破MA60 | +2分 | 价格站稳MA60 | | 放量确认 | +1.5分 | 量比>1.5 | | 价格线上 | +1分 | 价格>MA5 | | RSI健康 | +1分 | 40≤RSI≤75 | | 偏离度加分 | 最高+1.5分 | MA5与MA20偏离度 | | 极度放量 | +0.5分 | 量比>3 | | **满分** | **10+分** | | ### 评分等级划分 | 评分区间 | 等级 | 操作建议 | |----------|------|----------| | 9-10分 | ⭐⭐⭐ 强烈买入 | 重仓配置 | | 7-8分 | ⭐⭐ 买入 | 适度建仓 | | 5-6分 | ⭐ 关注 | 轻仓试探 | | <5分 | 观望 | 暂不参与 | ## 四、集合竞价选股因子 ### 高频量能因子 (OCVP) ```python OCVP = 开盘竞价成交量 / 全日预计成交量 ``` **实战应用**：OCVP > 0.15 表示竞价爆量 ### 竞价涨幅因子 ```python 竞价涨幅 = (竞价价格 - 前收盘价) / 前收盘价 × 100% ``` **筛选标准**：最佳区间 2% - 5% ### 集合竞价选股条件 1. 竞价涨幅：2% - 5% 2. 竞价爆量：成交量 > 昨日均量 × 1.5 3. 30日趋势：均线多头排列 ## 五、盘中实时监控因子 ### RSI动态监控 - RSI > 80：超买警戒，考虑止盈 - RSI < 30：超卖区域，关注反弹机会 - RSI > 75：进入止盈观察区 ### 均线偏离度 ```python 偏离度 = (MA5 - MA20) / MA20 × 100% ``` - 偏离度 > 5%：乖离过大，注意回调风险 - 偏离度 2-5%：健康发散 ## 六、持仓管理规则 ### 仓位管理 | 评分 | 建议仓位 | |------|----------| | 9-10分 | 20% - 30% | | 7-8分 | 10% - 20% | | 5-6分 | 5% - 10% | ### 止损止盈 - **硬止损**：亏损8%强制止损 - **跟踪止损**：盈利从最高点回撤5%止盈 - **普通止盈**：盈利15%部分止盈 ## 七、操作流程 ### 每日复盘流程 ``` 9:15-9:25 集合竞价阶段 ├── 筛选竞价异动标的（涨幅2-5%，爆量） └── 输出《集合竞价选股报告》 9:30-10:00 开盘确认期 ├── 执行5大核心条件筛选 ├── 计算综合评分 └── 输出《盘中选股建议》 14:30-15:00 尾盘决策期 ├── 持仓复盘分析 ├── 计算当日盈亏 └── 输出《持仓复盘报告》 ``` ## 八、已知持仓信息 | 股票代码 | 名称 | 成本价 | 仓位 | 评分 | |----------|------|--------|------|------| | 600905 | 三峡能源 | 4.57元 | 80% | 8.5分 | ## 九、能力总结 ✅ 量化选股复盘 ✅ 因子评分分析 ✅ 集合竞价选股 ✅ 盘中实时监控 ✅ 持仓风险管理 ✅ 股票池管理 ✅ Word/PDF报告生成 --- *本系统由Matrix Agent基于《因子投资：方法与实践》构建* *版本：v1.0.0 | 更新日期：2026-03-28*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: techlaai/gdocs-markdown (version 1.0.1)

--- name: gdocs-markdown description: Create Google Docs from Markdown files. Use when the user wants to create a Google Doc from Markdown content, or when working with gog CLI and need to populate Google Docs with content. This skill handles the conversion Markdown → DOCX → Google Docs via Drive upload, since gog docs CLI only supports create/export/cat/copy but NOT write/update content. --- # Google Docs from Markdown Create Google Docs from Markdown files using the workflow: Markdown → DOCX → Drive Upload → Google Docs. ## Why This Skill Exists `gog docs` CLI does NOT support writing/updating content to Google Docs. It only supports: - `create` - Create empty doc - `export` - Export to file - `cat` - Read content - `copy` - Copy existing doc This skill provides the missing workflow to create Google Docs WITH content from Markdown. ## Author Created by **techla** ## Prerequisites - `gog` CLI authenticated with Google account - `pandoc` binary (auto-downloaded on first use if not available) ## Installation Note After installing from ClawHub, fix the script permissions: ```bash chmod +x ~/.openclaw/workspace/skills/gdocs-markdown/scripts/gdocs-create.sh ``` ## Usage ### Quick Create ```bash # Create Google Doc from markdown file gdocs-create.sh /path/to/file.md "Tiêu đề Document" ``` ### Manual Workflow If you need more control, follow these steps: 1. **Ensure pandoc is available:** ```bash # Auto-downloaded to /tmp/pandoc-3.1.11/bin/pandoc on first use # Or use system pandoc if available ``` 2. **Convert Markdown to DOCX:** ```bash /tmp/pandoc-3.1.11/bin/pandoc input.md -o output.docx ``` 3. **Upload to Drive (auto-converts to Google Docs):** ```bash gog drive upload output.docx ``` 4. **Result:** Google Drive returns a link to the converted Google Doc ## Script Reference See `scripts/gdocs-create.sh` for the helper script that automates this workflow. ## Example ```bash # Create a report from markdown echo "# Báo Cáo\n\nNội dung..." > /tmp/report.md gdocs-create.sh /tmp/report.md "Báo Cáo Tháng 2" # Output: https://docs.google.com/document/d/xxxxx/edit ``` ## Notes - Google Drive automatically converts DOCX to Google Docs format on upload - The resulting document is fully editable in Google Docs - Original DOCX file remains in Drive but can be deleted if only Google Docs version is needed


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: kalmuraee/faster-whisper-transcribe (version 1.0.0)

# Voice Transcription Skill Transcribes voice messages using Faster Whisper (local, privacy-first). ## Requirements ```bash pip3 install --break-system-packages faster-whisper ``` ## Usage ```bash # Transcribe a voice file voice-transcribe /path/to/audio.ogg # Or use with media path voice-transcribe ~/.openclaw/media/inbound/file_xxx.ogg ``` ## Models - `tiny` - Fastest, lowest accuracy (default) - `base` - Balanced - `small` - Better accuracy - `medium` - High accuracy (requires more RAM) ## Output Returns transcribed text from voice messages.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-pet-grooming (version 1.0.1)

--- name: book-pet-grooming description: Book pet-grooming services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book pet-grooming. Triggers on requests like "book a pet-grooming", "find pet-grooming near me", or any pet-grooming service request. --- # uook pet grooming Book pet-grooming services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "pet-grooming", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: googleworkspace-bot/gws-workflow (version 1.0.12)

--- name: gws-workflow description: "Google Workflow: Cross-service productivity workflows." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "productivity" requires: bins: - gws cliHelp: "gws workflow --help" --- # workflow (v1) > **PREREQUISITE:** Read `../gws-shared/SKILL.md` for auth, global flags, and security rules. If missing, run `gws generate-skills` to create it. ```bash gws workflow <resource> <method> [flags] ``` ## Helper Commands | Command | Description | |---------|-------------| | [`+standup-report`](../gws-workflow-standup-report/SKILL.md) | Today's meetings + open tasks as a standup summary | | [`+meeting-prep`](../gws-workflow-meeting-prep/SKILL.md) | Prepare for your next meeting: agenda, attendees, and linked docs | | [`+email-to-task`](../gws-workflow-email-to-task/SKILL.md) | Convert a Gmail message into a Google Tasks entry | | [`+weekly-digest`](../gws-workflow-weekly-digest/SKILL.md) | Weekly summary: this week's meetings + unread email count | | [`+file-announce`](../gws-workflow-file-announce/SKILL.md) | Announce a Drive file in a Chat space | ## Discovering Commands Before calling any API method, inspect it: ```bash # Browse resources and methods gws workflow --help # Inspect a method's required params, types, and defaults gws schema workflow.<resource>.<method> ``` Use `gws schema` output to build your `--params` and `--json` flags.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xie07418/xhs-crawler-xie (version 1.0.0)

# 小红书爬虫 Skill ## 功能描述 基于Python的小红书关键词爬取工具，支持搜索和抓取小红书笔记内容，自动推送到飞书群。 ## 核心特性 - ✅ **浏览器模拟搜索** - 绕过API限制，搜索成功率更高 - ✅ **Cookie自动管理** - 过期自动触发二维码登录 - ✅ **飞书集成** - 结果自动以卡片形式推送到飞书群 - ✅ **指令识别** - 支持 `run-xhs:关键词` 格式指令 ## 命令列表 ### run-xhs 执行小红书关键词爬取 **语法：** `run-xhs <关键词>` **示例：** - `run-xhs 新燕宝2025` - 搜索"新燕宝2025"相关笔记 - `run-xhs 中间带新燕宝` - 搜索"中间带新燕宝"相关笔记 **说明：** - 默认返回5条笔记 - 搜索时间约10-30秒 - 结果自动发送到飞书群 ### xhs-help 显示帮助信息 **示例：** `xhs-help` ## 环境要求 ### Python环境 - Python 3.8+ - 依赖包： ```bash pip install playwright requests playwright install chromium ``` ### 配置文件 在 `config.py` 中配置以下参数： ```python # 飞书应用凭证（必填） FEISHU_APP_ID = "cli_a924d921ce7a9cbd" FEISHU_APP_SECRET = [REDACTED_SECRET] # 群聊ID（在example_openclaw_skill.py中配置） FEISHU_CHAT_ID = [REDACTED_SECRET] ``` ### OpenClaw配置 #### 方式1：通过配置文件添加（推荐） 在 OpenClaw 的 `config/default.json` 中添加： ```json { "skills": [ { "name": "xhs-crawler", "type": "local", "path": "D:\\pycharm\\projects\\小红书关键词爬取\\openclaw封装skill", "config": { "pythonEnv": "python" } } ] } ``` **注意**：`path` 应该指向 Skill 文件夹，而不是 `index.js` 文件。 #### 方式2：通过 OpenClaw 命令行安装 ```bash # 在 OpenClaw 目录下执行 openclaw skill install D:\pycharm\projects\小红书关键词爬取\openclaw封装skill ``` ## 工作流程 ``` 用户飞书输入: run-xhs 新燕宝2025 ↓ OpenClaw 接收指令 ↓ 调用 example_openclaw_skill.py "run-xhs：新燕宝2025" ↓ 解析指令 → 提取关键词 ↓ 检查Cookie有效性 ↓ ├── Cookie有效 → 继续搜索 └── Cookie失效 → 自动二维码登录 ↓ 截图发送到飞书群 ↓ 用户手机扫码登录 ↓ 自动保存Cookie ↓ 浏览器搜索小红书 ↓ 提取笔记信息（标题、链接、作者、点赞数） ↓ 发送结果卡片到飞书群 ``` ## 文件结构 ``` openclaw封装skill/ ├── index.js # OpenClaw Skill入口 ├── package.json # Node.js项目配置 ├── example_openclaw_skill.py # Python主程序 ├── config.py # 配置文件 ├── feishu_app_bot.py # 飞书应用机器人 ├── cookie_manager.py # Cookie管理 ├── auto_login_with_qrcode.py # 自动二维码登录 ├── xhs_search_with_browser.py # 浏览器搜索 └── SKILL.md # 本文档 ``` ## 使用示例 ### 1. 命令行测试 ```bash cd "D:\pycharm\projects\小红书关键词爬取\openclaw封装skill" python example_openclaw_skill.py "run-xhs：新燕宝2025" ``` ### 2. OpenClaw集成后飞书使用 ``` run-xhs 新燕宝2025 ``` 飞书群将收到： ``` 📱 小红书搜索报告 关键词: 新燕宝2025 共找到: 5 条笔记 时间: 2026-03-18 11:09 1. 0岁宝宝疫苗儿保一站式搞定... 熙熙妈宝藏分享 | 👍 187 [查看笔记] 2. 新燕宝·开年福利降免赔额... 中间带新燕宝 | 👍 20 [查看笔记] ... ``` ## 注意事项 1. **首次使用**：需要先运行 `python login.py` 手动登录一次，保存Cookie 2. **Cookie过期**：程序会自动检测并发送二维码到飞书群，扫码后即可继续 3. **IP风控**：如遇"IP存在风险"错误，请切换网络或等待2-4小时 4. **搜索频率**：已设置防风控机制，请求间隔2-5秒 ## 故障排查 | 问题 | 解决方法 | |------|---------| | 搜索不到结果 | 尝试更换关键词，如"新燕宝2025"代替"新燕宝" | | Cookie频繁失效 | 正常现象，程序会自动触发重新登录 | | 飞书收不到消息 | 检查App ID、App Secret、群聊ID是否正确 | | IP被风控 | 切换手机热点，或等待2-4小时 | ## 更新日志 | 日期 | 版本 | 更新内容 | |------|------|---------| | 2026-03-18 | 1.0.0 | 初始版本，完整功能实现 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: 52yuanchangxing/podcast-production-ops (version 1.0.0)

--- name: podcast-production-ops version: 1.0.0 description: "从选题到上线整理播客生产流程，生成 show notes、标题、剪辑要点与发布清单。；use for podcast, production, content workflows；do not use for 虚构嘉宾观点, 公开未授权片段." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/podcast-production-ops tags: [podcast, production, content, ops] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🎙️","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 播客制作运营台 ## 你是什么 你是“播客制作运营台”这个独立 Skill，负责：从选题到上线整理播客生产流程，生成 show notes、标题、剪辑要点与发布清单。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 把这期播客整理成完整生产包 - 给我标题和 show notes - 输入通常包含：节目主题、嘉宾摘要、录音要点 - 优先产出：选题摘要、标题备选、复用素材 ### 不适合使用的情况 - 不要虚构嘉宾观点 - 不要公开未授权片段 - 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： - 选题摘要 - 标题备选 - 剪辑要点 - show notes - 发布清单 - 复用素材 ## 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 - 适合作为音频后期与发布协作骨架。 - 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: xela-io/telegram-whisper-transcribe (version 1.0.1)

--- name: telegram-whisper-transcribe description: Standalone Telegram bot for voice message transcription via OpenAI Whisper API. No LLM overhead — audio goes directly to Whisper and text comes back in 2-5 seconds. Use when you want a dedicated Telegram bot that only transcribes voice messages, audio files, and video notes without routing through an LLM agent. Supports automatic language detection, runs as a systemd user service, and costs only Whisper API pricing ($0.006/min). env_vars: - name: TELEGRAM_BOT_TOKEN description: Telegram Bot API token from @BotFather required: true - name: OPENAI_API_KEY description: OpenAI API key for Whisper transcription required: true --- # Telegram Whisper Transcribe Standalone Telegram bot for fast voice transcription. Bypasses LLM orchestration entirely — Telegram audio goes straight to OpenAI Whisper API and the transcript comes back as a reply. ## Why standalone? OpenClaw routes audio through an LLM agent that then calls Whisper via tool use. That adds 10-30s latency and LLM token costs per transcription. This bot eliminates both — direct API call, 2-5s response time. ## Requirements - Python 3.12+ - Telegram Bot Token (from @BotFather) - OpenAI API Key (for Whisper) ## Setup ### 1. Install ```bash mkdir -p ~/transcribe-bot cp {baseDir}/scripts/bot.py ~/transcribe-bot/ python3 -m venv ~/transcribe-bot/venv ~/transcribe-bot/venv/bin/pip install python-telegram-bot openai ``` ### 2. Configure systemd service ```bash {baseDir}/scripts/install.sh <telegram-bot-token> <openai-api-key> ``` Or manually: ```bash # Create environment file with secrets (restricted permissions) cat > ~/transcribe-bot/.env << EOF TELEGRAM_BOT_TOKEN=<your-token> OPENAI_API_KEY=<your-key> EOF chmod 600 ~/transcribe-bot/.env # Create systemd service cat > ~/.config/systemd/user/transcribe-bot.service << EOF [Unit] Description=Telegram Transcribe Bot (Whisper API) After=network-online.target Wants=network-online.target [Service] ExecStart=$HOME/transcribe-bot/venv/bin/python3 $HOME/transcribe-bot/bot.py Restart=always RestartSec=5 EnvironmentFile=$HOME/transcribe-bot/.env [Install] WantedBy=default.target EOF systemctl --user daemon-reload systemctl --user enable transcribe-bot systemctl --user start transcribe-bot ``` ### 3. Verify ```bash systemctl --user status transcribe-bot ``` ## Features - Voice messages, audio files, and video notes - Automatic language detection - Transcript as direct reply to the original message - No LLM tokens consumed — only Whisper API ($0.006/min audio) - Auto-restart via systemd ## Manage ```bash systemctl --user status transcribe-bot systemctl --user restart transcribe-bot journalctl --user -u transcribe-bot -f ``` ## OpenClaw integration note If you already have OpenClaw running with a Telegram channel, use a **separate** Telegram bot token for this service. Do not reuse the same bot token — Telegram only allows one poller per bot.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: dead1ine/socratic-skill-builder (version 1.0.0)

--- name: skill-builder description: 技能构建工厂（Meta-Skill Factory）。使用苏格拉底诘问法 + 第一性原理分析，通过多轮对话迭代细化需求，帮助用户从零到一构建一个完整的新技能。当用户说"创造一个技能"、"创建一个 skill"、"帮我设计一个 xxx 技能"、或表达任何需要构建新技能的需求时激活。 --- # Skill Builder — 技能构建工厂 ## 工作流程 ### 第 0 步：理解原始需求 用一句话复述用户的需求，确认理解正确，并提出第一个元问题： > "你想创建一个用于 **[需求简述]** 的技能。在开始细化之前，我需要先了解这个技能的复杂度。请回答：做一个能做 **X** 的技能，它大概需要多长时间？如果做出来，你预计会多久用一次？" 根据用户回答，评估复杂度并告知对话轮数： | 复杂度 | 判断标准 | 对话轮数 | 示例 | |--------|---------|---------|------| | 🌱 简单 | 单一步骤、单一工具、无分支逻辑 | 2~3 轮 | 发送消息、格式化文本 | | 🌿 中等 | 2~4 个步骤、需要判断分支、有外部依赖 | 3~5 轮 | 爬虫+摘要、邮件处理 | | 🌳 复杂 | 多步骤、多工具、长链条、需容错 | 5~8 轮 | 全栈开发、自动化工作流 | | 🌲 超复杂 | 需架构设计、跨系统集成、不确定性强 | 8 轮以上 | 商业智能系统、推荐引擎 | ### 第 1 步：第一性原理拆解（第一轮） > "让我们从最底层开始。**做任何技能之前，最重要的问题是：它解决的是什么根本问题？** 请回答： 1. 这个技能要替代或扩展你现在的什么**手动工作**？ 2. 如果这个技能完美运行，你第一次用它时会输入什么？输出什么？ 3. 它的失败模式是什么？哪些情况它**不应该**做？" ### 第 2 步：触发条件映射（第二轮） > "好，现在我们知道这个技能**做什么**了。接下来要精确界定**何时触发**。 请描述：一个用户可能会怎样**表达**这个需求？（比如：用户会说'...'、'...'、'...'）" 整理触发词，映射到 Skill 的 `description` 字段。 ### 第 3 步：工具与依赖分析（第三轮） > "现在来拆解**执行路径**。这个技能运行时，会用到哪些工具或系统？ 请列出： 1. 它需要调用哪些 **API/工具**？（如：搜索、文件读写、数据库、网页抓取…） 2. 它需要**输入什么数据**？这些数据从哪里来？ 3. 是否有**外部依赖**（需要用户提供 API Key、账号等）？" ### 第 4 步：输出与边界定义（第四轮） > "接下来定义**输出边界**。技能完成工作后，结果呈现为什么形式？ 请回答： 1. 输出是：**文件**？**文字**？**结构化数据**？还是**直接执行动作**？ 2. 是否有**格式要求**？（如：必须是什么文件类型、表格格式、markdown 结构…） 3. 技能在**什么条件下应该主动说'做不到'**？" ### 第 5 步：错误处理与容错（第五轮） > "我们已经定义了正常路径。现在来思考**异常情况**。 请回答： 1. 如果外部 API 超时或返回错误，技能应该如何**优雅降级**？ 2. 如果用户输入了**完全无法处理的内容**，应该返回什么？ 3. 是否有**敏感操作**需要二次确认（如：删除、发送、付费）？" ### 第 6 步：实现路径确认（第六轮） > "好的，逻辑框架已经完整。现在来做**实现决策**。 请回答： 1. 这个技能主要是**让我（AI）调用工具自动完成**，还是**生成内容/代码让你自己执行**？ 2. 是否有**参考文档**需要我提前学习？（如：API 文档、模板文件） 3. 你希望技能完成后是**立即可用**，还是留有**可配置参数**让你自己调整？" ### 第 7 步：命名与打包（第七轮） 基于以上所有对话，为技能生成： 1. **候选名称**（2~3 个选项，供用户挑选） 2. **SKILL.md 草稿**（完整内容） 3. **目录结构**（需要哪些 scripts/references/assets） 4. **一句话描述**（用于 ClawHub 发布） > "根据我们的对话，我为这个技能起了几个名字，请选一个： > - `xxx` — 强调... > - `xxx` — 强调... > 选好后我生成完整技能包。" ### 第 8 步：确认与收尾（最终轮） 生成完整技能后，展示： - 完整的 `SKILL.md` - 所需脚本/文件清单 - 下一步操作指引 > "✅ **技能已构建完成！** 请检查以上内容： > - 如果满意，我可以将它安装到你的 workspace 立即使用 > - 如果需要调整，告诉我具体哪里改 > - 如果你想发布到 ClawHub，告诉我你的 token" --- ## 复杂度评估算法 ```python complexity_score = 0 # 按以下维度打分（每项 0~2 分） dimensions = { "步骤数量": 0, # 1步=0, 2-3步=1, 4步+=2 "外部依赖": 0, # 无=0, 1个=1, 2个+=2 "分支判断": 0, # 无=0, 少量=1, 复杂=2 "容错需求": 0, # 无=0, 需要=1, 复杂=2 "状态管理": 0, # 无状态=0, 简单=1, 复杂=2 } total = sum(dimensions.values()) if total <= 3: complexity = "简单" elif total <= 6: complexity = "中等" elif total <= 9: complexity = "复杂" else: complexity = "超复杂" ``` --- ## 苏格拉底问题库 详见 `references/socratic-questions.md`（按技能类型分类的问题模板） ## 第一性原理分析框架 详见 `references/first-principles.md`（拆解技能本质的系统框架） ## 复杂度评估矩阵 详见 `references/complexity-matrix.md`（评估量表与轮数对照表）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-bartender (version 1.0.1)

--- name: book-bartender description: Book bartender services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book bartender. Triggers on requests like "book a bartender", "find bartender near me", or any bartender service request. --- # uook uartender Book bartender services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "bartender", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: krislu1221/github-reader (version 3.2.3)

# GitHub Reader Skill v3.2 **深度解读 GitHub 项目 / Deeply Analyze GitHub Projects** 📖 输入 GitHub 仓库链接，自动生成结构化分析报告 — 纯 GitHub REST API，不经过任何第三方服务。 --- ## 🚀 安装 / Installation ```bash cd github-reader/ ./install_v3_secure.sh ``` 重启 Agent gateway： ```bash openclaw gateway restart ``` --- ## 💡 用法 / Usage ### 命令方式（推荐，精准触发） ``` /github-read microsoft/BitNet ``` ### GitHub URL ``` https://github.com/HKUDS/nanobot ``` ### 自然语言（需包含 owner/repo） ``` 分析 HKUDS/nanobot 解读仓库：microsoft/BitNet ``` > ⚠️ **注意**：不带仓库名的泛化语句（如 "帮我分析这个仓库"）不会触发，避免误触发。 --- ## 📊 输出示例 / Output Example ```markdown # 📦 microsoft/BitNet 深度解读报告 > 分析时间: 2026-05-24 15:30 > 数据来源: GitHub REST API（纯 API，不经第三方） --- ## 💡 项目简介 BitNet.cpp 是微软官方推出的 1 比特量化大语言模型推理框架... ## 📊 项目卡片 | 指标 | 值 | |------|-----| | ⭐ Stars | 12.5k | | 🍴 Forks | 2.1k | | 📝 Issues | 156 | | 🐍 语言 | Python | | 📄 许可证 | MIT License | | 🕐 最后更新 | 3天前 | ## 🔗 链接 | 平台 | 链接 | |------|------| | GitHub | https://github.com/microsoft/BitNet | ## 📖 README 摘要 > BitNet.cpp is the official inference framework for 1-bit LLMs... ## 🔗 快速开始 ```bash git clone https://github.com/microsoft/BitNet.git cd BitNet ``` 🔒 数据流向声明：本次分析仅使用 GitHub REST API，不会将仓库信息发送给任何第三方服务。分析结果本地缓存 24 小时，缓存目录：/tmp/gitview_cache。 --- *v3.2 — 纯 GitHub API，无第三方数据外传* ``` --- ## 🔒 隐私与安全 / Privacy & Security ### 数据流向 - ✅ **仅使用 GitHub 官方 REST API**（`api.github.com`） - ✅ **不经过任何第三方服务**（Zread、GitView 等已移除） - ✅ **分析结果本地缓存**，缓存位置和时长可配置 - ✅ **不访问用户的私有仓库列表或 Token** ### 缓存管理 缓存目录：`/tmp/gitview_cache`（默认），可通过环境变量修改： ```bash export GITVIEW_CACHE_DIR="/path/to/cache" # 缓存目录 export GITVIEW_CACHE_TTL="24" # 缓存时间（小时） ``` 清除缓存：`rm -rf /tmp/gitview_cache` --- ## ⚙️ 配置 / Configuration ```bash # 缓存配置 export GITVIEW_CACHE_DIR="/tmp/gitview_cache" export GITVIEW_CACHE_TTL="24" export GITVIEW_CACHE_MAX_SIZE="1" # MB # 性能配置 export GITVIEW_GITHUB_DELAY="1.0" # API 调用间隔（秒） # 超时配置 export GITVIEW_GITHUB_TIMEOUT="10" # API 超时（秒） ``` --- ## 📈 性能指标 / Performance | 场景 | 耗时 | 备注 | |------|------|------| | 首次分析 | 3-5 秒 | API 调用 + 本地生成 | | 缓存命中 | < 0.1 秒 | 直接返回 | | 缓存有效期 | 24 小时 | 可配置 | --- ## 📁 文件结构 / File Structure ``` github-reader/ ├── github_reader_v3_secure.py # v3.2 主代码（纯 API） ├── __init__.py # Skill 注册 ├── clawhub.json # ClawHub 元数据 ├── SECURITY.md # 安全说明（代码对应） ├── SKILL.md # 本文件 ├── RELEASE_NOTES.md # 发布说明 ├── README.md # 简要说明 ├── README_BILINGUAL.md # 双语说明 ├── README_EN_CN.md # 详细中英对照 ├── PACKAGE.md # 打包说明 └── install_v3_secure.sh # 安装脚本 ``` --- ## 🔄 版本变更（v3.1 → v3.2） | 变更 | 说明 | |------|------| | ❌ 移除 Zread | 不再调用 zread.ai，不再生成 Zread 链接 | | ❌ 移除 GitView | 不再引用本地 GitView 服务 | | ✅ 纯 API | 完全基于 GitHub REST API | | ✅ 收紧触发 | 只接受显式 owner/repo 格式 | | ✅ 隐私声明 | 输出中包含数据流向说明 | | ✅ SECURITY.md | 移除未验证的自检清单 | --- ## 📄 许可证 / License MIT License ## 👨‍💻 作者 / Author **Kris Lu** --- *版本: v3.2（纯 API 安全版）* *最后更新: 2026-05-24*


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