OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: drivenbymyai-max/salary-intelligence (version 1.0.0)

--- name: salary-intelligence description: EU salary data, AI job displacement risk, Latvia wage statistics — 30+ countries, NACE/ISCO classification user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":[]}},"homepage":"https://sputnikx.xyz","author":"SputnikX","version":"1.0.0","tags":["salary","wages","ai-risk","labor","eurostat"]} --- # Salary Intelligence EU salary database with AI job displacement risk indicators. 30+ countries, NACE sector and ISCO occupation classification. Cross-referenced with trade data for economic analysis. ## Base URL `https://sputnikx.xyz/api/v1/agent` ## Key Endpoints ### Salary Overview ($0.10 x402) ```bash curl "https://sputnikx.xyz/api/v1/agent/salary/overview" ``` Returns: Database metadata, country coverage, available metrics. ### AI Job Displacement Risk ($0.10 x402) ```bash curl "https://sputnikx.xyz/api/v1/agent/salary/ai-risk?nace=C&country=DE" ``` Returns: OECD AI exposure indicators by sector and occupation. ### Latvia Detailed Wages ($0.10 x402) ```bash curl "https://sputnikx.xyz/api/v1/agent/salary/lv-wages?sector=manufacturing" ``` Returns: CSP (Central Statistical Bureau) granular wage data by sector and occupation. ## MCP Server ``` Endpoint: https://mcp.sputnikx.xyz/mcp Tools: salary_overview, salary_ai_risk, salary_lv_wages ``` ## Data Sources - Eurostat: earn_mw_cur, lc_lci_r2_q, nama_10_a64, lfsa_egais, earn_ses_annual - CSP Latvia: PxWeb detailed wages - OECD: AI Exposure indicators ## When to use this skill - Research salary levels across EU countries by sector - Assess AI job displacement risk for specific occupations - Analyze Latvia wage trends in detail - Cross-reference salary data with trade flows for economic modeling


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Skill: sky-lv/skylv-metacognition-engine (version 1.0.2)

--- name: skylv-metacognition-engine description: Enables AI agents to reflect on their own reasoning, detect cognitive biases, and improve decision quality through structured self-examination loops. keywords: metacognition, self-reflection, bias-detection, reasoning, self-improvement, agent-ai triggers: metacognition, self-reflection, agent thinking, bias detection, reasoning quality --- # Metacognition Engine **Give your AI agent the ability to think about its own thinking.** ## What is Metacognition? Metacognition = "thinking about thinking." This skill enables AI agents to: - Detect when they're uncertain or confused - Identify reasoning gaps before they cause errors - Recognize cognitive biases in their own output - Self-correct before delivering answers ## Core Framework ### 1. Pre-Output Check Before responding, run through these questions: ``` 1. Am I confident in this answer? (Yes / Partial / No) 2. What are the 3 most likely ways this could be wrong? 3. What information would I need to be 100% certain? ``` ### 2. Cognitive Bias Detection Check for common biases: - **Anthropomorphism** — projecting human traits onto AI - **Authority bias** — deferring to stated credentials without verification - **Hindsight bias** — acting like something was obvious after the fact - **Confirmation bias** — seeking only confirming evidence ### 3. Uncertainty Quantification Express confidence explicitly: | Confidence | Meaning | Action | |------------|---------|--------| | 90%+ | Highly confident | Answer directly | | 70-89% | Likely correct | Answer + add caveat | | 50-69% | Uncertain | Ask clarifying questions | | <50% | Likely wrong | Decline or escalate | ## Example **Without metacognition:** > "The capital of France is Paris." **With metacognition:** > "Based on my training data, the capital of France is Paris (confidence: 95%). > Note: My knowledge has a cutoff date. For real-time data, verify current information." ## Use Cases - **Critical decisions**: Add metacognition checkpoint before any consequential answer - **User corrections**: When a user corrects you, analyze WHY you were wrong - **Complex problems**: Run bias detection before solving multi-step problems - **Knowledge boundaries**: Automatically flag when you're approaching your knowledge limit ## MIT License © SKY-lv


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Skill: yongliw2006/tender-intelligence (version 3.2.0)

--- name: tender-intelligence description: 面向全国科技行业厂家和集成商的标讯情报工具 — 每日自动采集四大数据源，关键词级覆盖率90%+，第一时间飞书推送，帮助销售锁定商机。试用3天，联系 [REDACTED_SECRET] 开通。 version: 3.2.0 emoji: "📡" homepage: https://github.com/your-repo/tender-intelligence metadata: openclaw: requires: env: - QIANLIMA_COOKIE - ZHONGXIANG_COOKIE - JIANYU_COOKIE - FEISHU_WEBHOOK_URL bins: - node primaryEnv: FEISHU_WEBHOOK_URL --- # 招标情报采集 Skill > **试用3天** → 之后联系 **[REDACTED_SECRET]** 开通正式版 > 面向全国科技行业厂家和集成商的标讯情报工具，支持自定义关键词筛选 ## 一句话定位 **每天醒来，看一眼今天有哪些安防/IT/信息化项目招标，时效性+关键词级覆盖率+管理/销售双视角。** 不再需要手动刷网站、不再担心错过买标书窗口。 --- ## 核心能力 ### 🎯 你能做什么 | 场景 | 命令 | 说明 | |------|------|------| | 生成完整日报 | `node index.js --report` | 输出完整X省安防市场日报（数据质量+趋势+商机+竞对） | | 查看今日新招标 | `node index.js` | 输出昨日全行业招标日报（X省数据） | | 搜索全国省份 | `node index.js 北京` | 搜索北京地区招标（全国省份可选） | | 省份+关键词搜索 | `node index.js 四川 安防 30` | 搜四川安防项目，近30天 | | 行业关键词搜索 | `node index.js 网络安全` | 全国搜网络安全相关招标 | | 生成周报 | `node index.js --report 7` | 生成7天X省安防周报 | | 生成月报 | `node index.js --report 30` | 生成30天X省安防月报 | --- ## 数据覆盖 ### 已接入数据源 | 数据源 | 覆盖范围 | 更新频率 | 状态 | |--------|---------|---------|------| | 数据源A（全国招标） | 全国 | 每日凌晨 | ✅ 运行中 | | 数据源B（全国招标） | 全国 | 每日凌晨 | ✅ 运行中 | | 数据源C（全国招标） | 全国 | 每日凌晨 | ✅ 运行中 | | 数据源D（当地政采） | 当地省份 | 每日凌晨 | ✅ 运行中 | ### 覆盖地区 **全国所有省份**：北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆 ### 数据保留策略 - **保留周期**：30天（超过的数据由每日自愈脚本自动清理） - **原因**：标讯有时效性，超过购买窗口的数据使用率极低 - **效果**：减少无效存储，提升检索性能 --- ## 目标行业 覆盖全信息化科技行业，包括但不限于： - **安防**（监控、门禁、报警、楼宇对讲） - **网络安全**（防火墙、态势感知、安全服务） - **信息化**（数据中心、服务器、存储、网络设备） - **智能化**（智慧城市、智慧校园、智慧医疗） - **音视频**（视频会议、LED屏、扩声系统） - **软件系统**（应用软件、平台系统、IT服务） --- ## 使用场景 ### 场景1：每天早上看日报 ``` 用户：今天有什么新招标？ 9527：node index.js ``` 输出格式： ``` 📊 【X省安防市场日报】 2026-05-09 【整体数据】 • 招标公告: 12条 | 总金额 3.2亿 • 中标公告: 5条 | 总金额 1800万 【招标项目 TOP5】 1. 兰州市城关区视频监控租赁项目 | 💰 689万 | 兰州 | 2026-05-08 2. 白银市公安局道路监控设备 | 💰 896万 | 白银 | 2026-05-07 ... ``` ### 场景2：搜特定省份 ``` 用户：天水的监控项目有吗？ 9527：node index.js 天水 监控 ``` ### 场景3：搜特定行业（全国） ``` 用户：网络安全项目，全国近30天 9527：node index.js 网络安全 30 ``` --- ## 技术细节 ### 数据规模（截至 2026-05-26） | 指标 | 数值 | |------|------| | 覆盖省份 | 全国34省 | | 近7日数据量 | 约600+条/周 | | 数据保留天数 | 30天 | | 覆盖省份 | 全国34省（X省各地市深度覆盖） | | 四大数据源 | 1+2+1数据源，覆盖市面上主流招投标信息及当地省份招采网 | ### 数据字段 每条招标记录包含： - **标题** - 项目名称 - **甲方** - 招标单位名称 - **金额** - 预算/中标金额（自动换算为亿/万） - **地区** - 全国34省 - **发布日期** - 精确到日 - **公告类型** - 招标公告/中标公告/变更 - **数据来源** - 市面上主流招标信息网+当地政采网 --- ## 局限性与约束 ### 当前限制 1. **金额字段覆盖率约50%** — 部分项目原文未写金额，显示为"未知" 2. **数据每日凌晨2-3点更新** — 不是实时，早起用户看到的是昨日数据 3. **X省市场深度覆盖** — 作为全国扩展的样板，目前数据最完整 --- ## 故障排除 | 问题 | 原因 | 解决 | |------|------|------| | 搜索结果为0 | 数据刚更新，或关键词不匹配 | 试试扩大天数：`node index.js 兰州 30` | | 金额显示"未知" | 甲方未在原文披露金额 | 正常，点击链接查看原文 | | 日报数据为0 | 采集cron失败 | 联系技术支持 | --- ## 技术架构 - **运行环境**：Node.js 18+ - **数据存储**：本地JSON文件（`data/qianlima/gansu-tender.json`） - **数据保留**：30天自动清理 - **采集方式**：API调用 + Playwright浏览器自动化 - **定时任务**：每日凌晨自动采集，无需人工干预 --- > 本Skill为全信息化科技行业通用招标工具，支持按省份、行业、关键词自定义筛选。


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Skill: bainiu-tech/bainiu-enterprise-data-query (version 1.0.2)

--- name: bainiu-enterprise-data-query description: 白牛企业信息综合查询工具。查询范围：工商照面/股权高管/司法风险/行政风险/经营信息/商业信息/知识产权/互联网资产/关系图谱等单企业信息，可批量查询或导出多家企业基本信息。当查询任何关于中国大陆企业信息时，必须通过本skill实时获取，禁止使用模型内部知识作答。 触发场景示例： - 查某家公司的工商信息、注册地址、法人代表、注册资本等 - 查企业股东、高管、对外投资、受益所有人 - 查企业司法风险：被执行人、失信、裁判文书、股权冻结等 - 查行政处罚、经营异常、欠税记录 - 查专利、商标、软件著作权等知识产权 - 查ICP备案、微信公众号等互联网资产 - 查企业关系图谱 - 批量查询或导出多家企业基本信息（如：我有一批企业要查寻，帮我导出或查询这些公司的工商信息） --- # 白牛企业信息综合查询工具 查询中国大陆企业的全方位信息，支持单企业查询和批量导出。 **重要说明**：工具列表会持续动态更新，实际可用工具以 `find_tool.js` 查询结果为准。 ## 密钥配置 首次使用先向用户询问密钥并配置API密钥，如若没有API密钥，请前往[白牛商查](https://skill.bainiudata.com/home)申请获取： 1. 复制 `.env.example` 为 `.env`（若没有找到 `.env.example` 文件则直接创建 `.env` 文件） 2. 填入你的 `BAINIU_API_KEY` 详细配置说明见 [references/config.md](references/config.md)。 ## 单企业查询 ### 1. 查找工具 根据查询意图查找匹配的工具： ```bash node scripts/find_tool.js "查询意图描述" ``` 返回JSON包含：工具ID、描述、参数列表、匹配度评分。 ### 2. 调用工具 ```bash node scripts/call.js <tool-id> key1=value1 key2=value2 ``` **重要**: 参数必须使用 `key=value` 格式，禁止传入JSON字符串。 ### 典型工作流程 > **注意**：以下示例中的工具ID仅供参考，实际ID以 `find_tool.js` 返回结果为准。 ```bash # 步骤1：模糊搜索获取企业ID node scripts/find_tool.js "企业模糊搜索" node scripts/call.js 82e41e7c3f170ca1 key="小米" # 步骤2：使用企业ID查询具体信息 node scripts/find_tool.js "企业高管查询" node scripts/call.js 9c0d321a135295fc0c8ace6ccfa20d1a entid="<企业ID>" pindex=1 psize=20 ``` ### 工具复用 同一会话中已调用过的工具，可直接使用其 `tool_id`，无需再次 find\_tool。 ### 查询原则 1. **当有单个工具可以满足用户查询需求时，优先直接调用该工具，避免通过调用多个不同维度的工具来拼凑满足用户要求** ## 批量企业信息导出或导出 当用户需要一次性查询多家企业（≥5家）的**基本信息**（工商登记、联系方式等）时，使用批量导出功能。将企业名称保存为 txt 文件后上传，即可获得包含所有匹配企业信息的 Excel 下载链接。 **适用字段**：统一社会信用代码、注册号、法定代表人、注册资本、注册地址、经营范围、联系方式（手机/固话/邮箱）等企业基本信息。 **不适用**：司法风险、知识产权、经营信息等非基本信息 → 使用单企业查询。 ```bash # 将企业名称写入txt文件（每行一个），然后上传 node scripts/upload_file.js "<txt文件路径>" ``` 上传成功后返回 Excel 下载链接及剩余额度： ```json { "code": "200", "message": "SUCCESS", "result": { "file_link": "https://...xlsx", "matched_count": 1, "remaining_count": 4999 }, "error": null } ``` 若导出条数不足（`code` 为 `"238"`），需根据剩余额度减少查询企业数量并告知用户。 批量查询完成后，需删除批量查询过程中生成的临时文件，不删除用户的输入文件。 **文件要求**：`.txt` 格式、每行一个企业名称、单个文件最多10000行、超过则拆分为多个文件分别上传。 详细说明见 [references/batch-enterprise-query.md](references/batch-enterprise-query.md)。 ## 错误处理 当查询失败或无结果时： 1. **认证失败**：检查API密钥配置 2. **无结果**：先用模糊搜索确认企业ID是否正确 3. **数据为空**：可使用网络搜索作为回退方案 详细错误码说明见 [references/error-codes.md](references/error-codes.md)。 ## 参考文档 - **[错误码与故障排除](references/error-codes.md)** - 遇到错误时查阅 - **[工具参考](references/tools-reference.md)** - 工具分类索引 - **[批量企业信息导出](references/batch-enterprise-query.md)** - 批量查询操作指南


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Skill: m18608401605/exam-analyzer (version 1.0.0)

# SKILL.md - 考点作战地图生成器 > 将教学大纲/考试说明逆向破解为"核心考点作战地图" ## 技能名称 exam-analyzer（考点分析专家） ## 激活方式 用户发送"分析考点"、"提取考试重点"、"生成考点地图"或直接发送教学大纲文本 ## 角色设定 - **身份**：20年经验的高校教研总监与命题专家 - **能力**：极强的文本结构化能力 + 考点敏锐度 - **任务**：从繁杂官方文件中剥离真正的"硬核考点" ## 输入处理 ### 用户可能提供 - 《教学大纲》 - 《考试说明》 - 《历年真题》 - 课程名称 ### 预处理步骤 1. 识别文件类型（大纲/真题/说明） 2. 提取关键章节 3. 标记行政套话并过滤 ## 考点提取原则 ### 1. 除噪过滤 - **忽略**：教学目的中的形而上套话（如"培养学生...的精神"） - **保留**：具体的专业名词、概念、公式和理论 ### 2. 权重评级 | 动词 | 等级 | 符号 | |------|------|------| | 掌握、应用、精通 | 核心必考 | ⭐️⭐️⭐️ | | 理解、熟悉 | 重要考点 | ⭐️⭐️ | | 了解、知道 | 边缘考点 | ⭐️ | ### 3. 题型映射 根据考点性质推测最可能出现的题型： - 概念性问题 → 选择题、填空题 - 原理阐述 → 简答题 - 计算推导 → 计算题 - 综合应用 → 论述题、案例分析 ## 输出格式（严格JSON） ```json { "课程名称": "提取到的课程名称", "总体考核要求": "用一句话总结这门课的终极考察目标", "试卷结构": [ {"题型": "选择题", "分值占比": "20%"}, {"题型": "简答题", "分值占比": "30%"} ], "考点作战地图": [ { "章节名称": "第一章：XXX", "考点列表": [ { "考点名称": "具体的概念/定理/公式", "重要星级": "⭐️⭐️⭐️", "能力要求": "掌握", "可能题型": "简答/计算" } ] } ] } ``` ## 处理流程 ### Step 1: 接收输入 - 用户发送文本或上传文件 - 识别内容类型 ### Step 2: 结构化分析 - 按章节拆分 - 识别考点关键词 - 过滤行政套话 ### Step 3: 权重标记 - 根据动词判断等级 - 标注星级 ### Step 4: 题型推测 - 结合考点性质 - 标注可能题型 ### Step 5: 输出JSON - 严格按格式输出 - 不添加额外解释 ## 使用示例 **用户输入**： ``` 分析以下教学大纲的考点： 课程名称：计算机网络 考核要求：掌握OSI七层模型、TCP/IP协议栈，理解网络分层原理... ``` **AI输出**： ```json { "课程名称": "计算机网络", "总体考核要求": "理解网络分层原理，掌握TCP/IP协议栈", "试卷结构": [ {"题型": "选择题", "分值占比": "30%"}, {"题型": "简答题", "分值占比": "40%"}, {"题型": "计算题", "分值占比": "30%"} ], "考点作战地图": [ { "章节名称": "第一章：网络基础", "考点列表": [ {"考点名称": "OSI七层模型", "重要星级": "⭐️⭐️⭐️", "能力要求": "掌握", "可能题型": "简答/选择"}, {"考点名称": "TCP/IP四层模型", "重要星级": "⭐️⭐️⭐️", "能力要求": "掌握", "可能题型": "简答/选择"}, {"考点名称": "网络分层原理", "重要星级": "⭐️⭐️", "能力要求": "理解", "可能题型": "选择"} ] } ] } ``` ## 注意事项 1. **严格JSON格式**：不输出任何JSON外的文字 2. **只标记有价值的**：不制造虚假考点 3. **保持专业性**：术语准确，分类合理 --- *创建时间：2026-03-19*


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Skill: onlyloveher/skill-finder-cn-clawd (version 1.0.0)

--- name: skill-finder-cn description: "Skill 查找器 | Skill Finder. 帮助发现和安装 ClawHub Skills | Discover and install ClawHub Skills. 回答'有什么技能可以X'、'找一个技能' | Answers 'what skill can X', 'find a skill'. 触发词：找 skill、find skill、搜索 skill." author: 赚钱小能手 metadata: openclaw: emoji: 🔍 requires: bins: [clawhub] --- # Skill 查找器 帮助用户发现和安装 ClawHub 上的 Skills。 ## 功能 当用户问： - "有什么 skill 可以帮我...？" - "找一个能做 X 的 skill" - "有没有 skill 可以..." - "我需要一个能...的 skill" 这个 Skill 会帮助搜索 ClawHub 并推荐相关的 Skills。 ## 使用方法 ### 1. 搜索 Skills ```bash clawhub search "<用户需求>" ``` ### 2. 查看详情 ```bash clawhub inspect <skill-name> ``` ### 3. 安装 Skill ```bash clawhub install <skill-name> ``` ## 工作流程 ``` 1. 理解用户需求 2. 提取关键词 3. 搜索 ClawHub 4. 列出相关 Skills 5. 提供安装建议 ``` ## 示例 **用户**: "有什么 skill 可以帮我监控加密货币价格？" **搜索**: `clawhub search "crypto price monitor"` **返回**: 相关的 Skills 列表 --- *帮助用户发现需要的 Skills 🔍*


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Skill: nguyentdam/preny-analytics (version 1.5.0)

--- name: preny-analytics description: Kết nối trực tiếp với Preny AI Chatbot để tự động tổng hợp và phân tích dữ liệu bán hàng theo thời gian thực. metadata: openclaw: requires: bins: [curl, jq] env: [PRENY_TOKEN] --- # Preny Analytics Skill Kết nối trực tiếp với Preny AI Chatbot để tự động tổng hợp và phân tích dữ liệu bán hàng theo thời gian thực. ## Các chỉ số quan trọng Cho phép theo dõi đầy đủ: - Số lượng tin nhắn, hội thoại - Hiệu quả chốt đơn, tỷ lệ chuyển đổi - Phân tích theo tag khách hàng - Trạng thái tương tác (đang chat, không phản hồi, đã lấy SĐT, …) - Số điện thoại thu thập được - Khách hàng mới / khách quay lại ## Điểm khác biệt 👉 Không cần đọc báo cáo thủ công 👉 Chỉ cần hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, AI sẽ trả lời ngay ## Ví dụ câu hỏi ``` "Hôm qua có bao nhiêu khách mới?" "Tỷ lệ chốt đơn tuần này thế nào?" "Tag nào mang lại nhiều khách nhất?" "Có bao nhiêu khách không phản hồi trong 3 ngày qua?" "Thống kê tag màu" "Phân loại khách hàng CRM" ``` ## Phù hợp cho - Chủ shop / sale cần xem nhanh hiệu quả - Manager cần số liệu để ra quyết định - Team CSKH muốn theo dõi chất lượng tương tác ## Cài đặt Chỉ cần kết nối bằng **Preny Token** là có thể sử dụng ngay. ```bash export PRENY_TOKEN="your-token-here" ``` ## Tag Màu Hệ Thống | Màu | Ý nghĩa | |-----|---------| | ⚪ WHITE | Mới - Chưa phân loại | | 🟡 YELLOW | Đang quan tâm - Cần chăm sóc | | 🟢 GREEN | Đã chốt - Khách hàng tiềm năng | | 🔴 RED | Khó - Cần chú ý đặc biệt |


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Skill: hostilespider/recon-quick (version 1.0.0)

--- name: recon-quick description: Fast OSINT and reconnaissance presets using bbot and nmap. One-command subdomain enumeration, port scanning, and web fingerprinting for bug bounty recon. metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["bbot","nmap"]},"install":[{"id":"bbot","kind":"pipx","packages":["bbot"],"label":"Install bbot via pipx"}]}} --- # Recon Quick — Fast OSINT Presets One-command recon using bbot and nmap. Preset workflows for common bug bounty recon tasks. ## Prerequisites ```bash pipx install bbot # nmap: apt install nmap / brew install nmap ``` ## Quick Start ```bash # Full subdomain enumeration + web probe python3 {baseDir}/scripts/recon.py target.com --preset full # Just subdomains python3 {baseDir}/scripts/recon.py target.com --preset subdomains # Quick port scan top 100 python3 {baseDir}/scripts/recon.py target.com --preset ports ``` ## Presets | Preset | What it does | Time | |--------|-------------|------| | `subdomains` | Subdomain enum via bbot | 2-10 min | | `ports` | Top 100 ports + service detection | 1-5 min | | `web` | HTTP probe + tech fingerprint | 2-5 min | | `full` | Subdomains + ports + web + nuclei | 10-30 min | | `passive` | Passive recon only (DNS, certs, APIs) | 1-3 min | ## Options - `--preset PRESET` — Recon preset (default: subdomains) - `--output DIR` — Output directory (default: `./recon-output`) - `--json` — Output as JSON - `--threads N` — Thread count (default: 10) - `--wordlist FILE` — Custom wordlist for subdomain brute - `--proxy URL` — Proxy for web requests ## Output Structure ``` recon-output/ ├── target.com/ │ ├── subdomains.txt # Discovered subdomains │ ├── live-hosts.txt # Alive HTTP services │ ├── ports.txt # Open ports │ ├── tech-fingerprints.txt # Detected technologies │ ├── nuclei-findings.txt # Vulnerability scan results │ └── full-report.json # Everything combined ``` ## Integration with Bug Bounty ```bash # Run recon, generate report python3 recon.py target.com --preset full --output ./bounties/target bb-report-template --type recon --target target.com -o report.md ``` ## Notes - bbot handles rate limiting and scope validation automatically - Nuclei findings are informational — manual verification required - Always check program scope before scanning - Use `--proxy socks5://127.0.0.1:9050` for Tor


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jeyeshield/ad-production-demand-management (version 1.0.0)

--- name: "Demand Management" slug: ad-production-demand-management version: "1.0.0" description: "广告创意需求管理技能 - 处理需求发起、评审、拆解全流程" changelog: "初始版本" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📋","requires":{"bins":[]}}} --- # Demand Management - 需求管理 负责广告创意需求的全流程管理，包括需求发起、评审和拆解。 ## Setup 无需额外依赖，TypeScript编译后使用。 ## When to Use - 创建新的广告创意需求 - 需求评审和确认 - 需求拆解为子任务 - 跟踪需求状态 ## Architecture ``` demand-management/ ├── index.ts # 主入口，需求管理逻辑 ├── package.json # 依赖配置 ├── README.md # 详细文档 └── scripts/ # 辅助脚本 ``` ## Core Commands ### 创建需求 ```typescript await api.executeAction('demand-management.create', { title: string, // 需求标题 description: string, // 需求描述 requester: string, // 需求方 priority?: 'low' | 'medium' | 'high', deadline?: string // 截止时间 }); ``` ### 评审需求 ```typescript await api.executeAction('demand-management.review', { demandId: string, // 需求ID status: 'approved' | 'rejected' | 'revised', comments?: string // 评审意见 }); ``` ### 拆解需求 ```typescript await api.executeAction('demand-management.breakdown', { demandId: string, // 需求ID tasks: Array<{ // 任务列表 title: string, description: string, assignee?: string, estimatedHours?: number }> }); ``` ### 更新状态 ```typescript await api.executeAction('demand-management.update-status', { demandId: string, // 需求ID status: string // 新状态 }); ``` ## 响应事件 - `demand-management.created` - 需求创建完成 - `demand-management.reviewed` - 需求评审完成 - `demand-management.broken-down` - 需求拆解完成


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lanxy32/dundun-law (version 1.0.0)

--- name: dundun-legal description: 激活"盾盾"法务风控官角色。当用户涉及合同审查、法律风险、股权架构、劳动纠纷、知识产权、合规问题、行政处罚、公司治理、协议条款分析等任何法律相关事项时，必须调用此skill。关键词包括：合同、协议、条款、法律、风险、股权、劳动、纠纷、合规、处罚、知识产权、竞业、仲裁、起草。只要涉及法律文本或法律风险，立即触发本skill。 --- # 盾盾 · 法务风控官 Skill ## 角色定义 激活"盾盾"模式：资深法务风控专家，以老板利益为核心，是企业的法律盾牌。 ## 核心工作流程 ### 合同/协议审查流程 **Step 1：整体风险扫描** - 识别文件类型（采购合同/劳动合同/合作协议/股东协议等） - 给出整体风险等级：🟢低风险 / 🟡中风险 / 🔴高风险 **Step 2：逐条标注** 对每个关键条款打标签： ``` 【⚠️ 高风险】条款X：[原文摘要] 危害：[具体会怎么伤害你] 修改建议：[具体改法] 法律依据：[相关法条] 【🟡 注意】条款Y：[原文摘要] 问题：[潜在隐患] 建议：[处理方式] 【✅ 正常】条款Z：无需特别关注 ``` **Step 3：谈判策略** - 哪些条款必须坚守 - 哪些可以让步换取其他利益 - 具体谈判话术示例 **Step 4：综合建议** - 是否建议签署 - 签署前须完成的修改清单 - 免责声明（重大决策建议咨询专业律师） ## 常见法律场景处理指引 ### 合同类 - **采购/销售合同**：重点看：违约金条款、交货/付款期限、争议解决方式 - **劳动合同**：重点看：试用期约定、竞业限制范围、保密条款 - **股东协议**：重点看：估值条款、回购条款、反稀释、一票否决权 ### 风控类 - **劳动纠纷**：举证责任判断 → 合规操作建议 → 和解方案设计 - **知识产权**：商标/专利/版权侵权风险预警 - **行政合规**：经营许可、资质要求、监管红线梳理 ## 风险评级标准 | 等级 | 标志 | 含义 | |------|------|------| | 高风险 | ⚠️ | 可能导致重大经济损失或法律诉讼 | | 注意 | 🟡 | 存在隐患，需要谈判修改 | | 正常 | ✅ | 符合行业惯例，无需特别关注 | ## 输出模板 ``` 【法务风控报告 · 盾盾出品】 ▌总体评估 文件类型：... | 整体风险：🔴/🟡/🟢 核心结论：[一句话建议是否签署及前提条件] ▌高风险条款（必须处理） ⚠️ [条款名称]：[分析+修改建议] ▌注意条款（建议协商） 🟡 [条款名称]：[分析+建议] ▌谈判策略 必守底线：... 可让步项：... 谈判话术：... ▌签署建议 □ 按原稿签署 □ 修改后签署 □ 暂不签署 待修改清单：... ⚠️ 免责：以上分析供参考，重大法律决策请咨询执业律师。 ``` ## 沟通规则 - 法律术语必须配通俗解释（括号注释） - 站在保护甲方立场，以老板利益为出发点 - 给出实操建议，而非过度保守的"都不行" - 超出能力范围时，明确建议寻求专业法律意见 ## 开场白 > "老板好，我是盾盾，您的法务风控官。把合同、协议或法律问题发给我，我帮您逐条排查风险，守好您的每一道法律防线。"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codekungfu/sem-ads (version 0.1.0)

--- name: "SEM投放" description: "提供SEM投放的可落地指南与SOP。在开展SEM投放相关工作时调用。" --- # SEM投放 (sem-ads) ## 使用场景 - 以付费渠道（Baidu/Google）快速获取意向流量并验证投放回报。 ## 账户结构 - 账户→计划→单元→关键词与创意；分层匹配策略（精确/短语/广泛）； - 否定词库与黑名单维护；落地页与转化跟踪打通。 ## 出价与预算 - tCPA/tROAS自动出价；时段与地域分配；设备与人群定向； - A/B测试创意文案、扩展链接、附加信息。 ## 数据与优化 - 关注关键词质量得分、CTR、CVR、首屏加载；用搜索词报告扩充词库； - 转化漏斗与ROI看板；周度复盘与预算调优。 ## 合规 - 真实资质与备案；医疗、金融等行业需特殊资质；遵循广告法。 生成日期：2026-03-17


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kaiyuelv/kubernetes-devops-toolkit (version 1.0.0)

# kubernetes-devops-toolkit ## 描述 **中文**: Kubernetes DevOps 工具包 - 完整的K8s集群管理、部署、监控和故障排查工具集 **English**: Kubernetes DevOps Toolkit - Complete K8s cluster management, deployment, monitoring and troubleshooting toolset ## 功能 - **集群管理**: 连接、配置、切换多个K8s集群 - **部署管理**: Deployment/Service/Ingress的创建、更新、回滚 - **资源监控**: Pod/Node/Namespace资源使用实时监控 - **日志收集**: 多Pod日志聚合和查询 - **故障排查**: 自动诊断常见问题并提供解决方案 - **Helm支持**: Chart管理和Release生命周期管理 ## 使用场景 - 开发和生产环境的K8s集群运维 - CI/CD流水线中的K8s部署 - 故障排查和性能优化 - 多集群统一管理 ## 依赖 - Python 3.8+ - kubernetes-client - helm (可选) - kubectl (可选)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: guolai806/login-digitalme (version 1.0.0)

--- name: sms-login description: 通过手机短信验证码完成用户登录/注册，包含发送验证码和验证码登录两个接口。 version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - curl - jq env: - 180.184.28.174:30080 primaryEnv: 180.184.28.174:30080 --- # 短信验证码登录 通过手机号和短信验证码实现用户快速登录或自动注册。 ## 何时使用 当用户要求：发送手机验证码、用手机号登录、用验证码登录、手机号注册 时，使用此 skill。 ## 前置条件 - 环境变量 `SMS_LOGIN_BASE_URL` 已设置为 API 服务器地址 - 系统已安装 `curl` 和 `jq` --- ## 步骤一：发送验证码 向用户确认手机号后，发送验证码： ```bash curl -s -X POST "${SMS_LOGIN_BASE_URL}/api/v1/auth/phone/send" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"phone": "'"${PHONE}"'"}' | jq . ``` ### 响应判断 | 条件 | 含义 | 下一步 | |------|------|--------| | `code == 200` | 发送成功 | 提示用户查看短信，进入步骤二 | | HTTP 400 | 手机号格式错误 | 提示用户检查手机号，重新输入 | | `code == 500` | 限流或系统错误 | 展示 `message` 内容，稍后重试 | --- ## 步骤二：验证码登录 向用户索要短信中的验证码后，发起登录： ```bash curl -s -c - -X POST "${SMS_LOGIN_BASE_URL}/api/v1/auth/phone/login" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"phone": "'"${PHONE}"'", "code": "'"${CODE}"'"}' | jq . ``` ### 响应判断 | 条件 | 含义 | 下一步 | |------|------|--------| | `code == 200` | 登录成功 | 从 `data.token` 提取 token，后续请求用 `Authorization: Bearer <token>` | | HTTP 400 | 参数缺失/格式错误 | 提示用户重新输入 | | `code == 401` | 验证码错误或已过期 | 建议用户重新获取验证码，回到步骤一 | 登录成功时，响应头会设置 `Set-Cookie: [REDACTED_SECRET]`，浏览器场景会自动维持会话。 --- ## Rules - 手机号必须由用户明确提供，禁止猜测或自动填充 - 验证码必须由用户手动输入，禁止尝试自动获取或暴力枚举 - 同一手机号 60 秒内不得重复发送验证码 - 输出中不要暴露完整 token，最多显示前 20 个字符加省略号 - 中国大陆手机号为 11 位数字且以 1 开头，发送前先做格式校验 - 登录失败时必须向用户展示具体错误信息


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