OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: russellfei/minimax-mcp-call (version 1.0.0)

--- name: minimax-mcp-call description: MiniMax MCP tools - Web search and image understanding via MiniMax Coding Plan. Use when user needs web search, current information, or image analysis. Requires MiniMax Coding Plan API key. --- # MiniMax MCP Tools Web search and image understanding via MiniMax Coding Plan MCP. ## Capabilities | Tool | Description | |------|-------------| | `web_search` | Search the web for current information, news, weather | | `understand_image` | Analyze images, screenshots, diagrams | ## Requirements - MiniMax Coding Plan API Key - Node.js 18+ - uv (for MCP server) ## Setup 1. Install uv: ```bash curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh ``` 2. Configure API key: ```bash echo 'MINIMAX_API_KEY=your-coding-plan-key' >> ~/.openclaw/.env echo 'MINIMAX_API_HOST=https://api.minimaxi.com' >> ~/.openclaw/.env ``` ## Usage ```bash # Web search ~/.openclaw/skills/minimax-mcp-call/scripts/mcp_search.sh web_search "search query" # Image understanding ~/.openclaw/skills/minimax-mcp-call/scripts/mcp_search.sh understand_image "image_url" "question" ``` ## Quick Test ```bash ~/.openclaw/skills/minimax-mcp-call/scripts/mcp_search.sh web_search "hello" ```

path: scripts/mcp_search.sh
content: #!/bin/bash
# Easy wrapper for MiniMax MCP web search

# Load env from ~/.openclaw/.env
if [ -f "$HOME/.openclaw/.env" ]; then
    export $(cat $HOME/.openclaw/.env | xargs)
fi

if [ -z "$MINIMAX_API_KEY" ]; then
    echo "Error: MINIMAX_API_KEY not set"
    exit 1
fi

SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"

# Run the Node.js MCP client
exec node "$SCRIPT_DIR/mcp_client.mjs" "$@"


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: robotlearning123/pm-sim (version 0.2.0)

--- name: pm-sim description: "[DEPRECATED] Renamed to polymarket-paper-trader. Run: npx clawhub install polymarket-paper-trader" version: 0.2.0 --- # pm-sim is now polymarket-paper-trader This skill has been renamed. Install the new version: ``` npx clawhub install polymarket-paper-trader ``` All features, 26 MCP tools, and 597 tests are in the new package.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kenxcomp/ai-news-collectors (version 1.0.0)

--- name: ai-news-collector description: AI 新闻聚合与热度排序工具。当用户询问 AI 领域最新动态时触发，如："今天有什么 AI 新闻？""总结一下这周的 AI 动态""最近有什么火的 AI 产品？""AI 圈最近在讨论什么？"。覆盖：新产品发布、研究论文、行业动态、融资新闻、开源项目更新、社区病毒传播现象、AI 工具/Agent 热门项目。输出中文摘要列表，按热度排序，附带原文链接。 --- # AI News Collector 收集、聚合并按热度排序 AI 领域新闻。 ## 核心原则 **不要只搜"AI news today"。** 泛搜索返回的是 SEO 聚合页和趋势预测文章，会系统性遗漏社区级病毒传播现象（如开源工具爆火、Meme 级事件）。必须用多维度、分层搜索策略。 ## 工作流程 ### 1. 多维度分层搜索（最少 8 次，建议 10-12 次） 按以下 **6 个维度** 依次执行搜索，每个维度至少 1 次： #### 维度 A：周报/Newsletter 聚合（最优先 🔑） 这是信息密度最高的来源，一篇文章可覆盖 10+ 条新闻。 ``` 搜索词： - "last week in AI" [当前月份年份] - "AI weekly roundup" [当前月份年份] - "the batch AI newsletter" - site:substack.com AI news [当前月份] ``` 发现周报后，用 web_fetch 获取全文，从中提取所有新闻线索。 #### 维度 B：社区热度/病毒传播（关键维度 🔑） 捕捉自下而上的社区爆款，这类信息泛搜索几乎无法触达。 ``` 搜索词： - "viral AI tool" OR "viral AI agent" - "AI trending" site:reddit.com OR site:news.ycombinator.com - "GitHub trending AI" OR "AI open source trending" - AI buzzing OR "everyone is talking about" AI - "most popular AI" this week ``` #### 维度 C：产品发布与模型更新 ``` 搜索词： - "AI model release" OR "LLM launch" [当前月份] - "AI product launch" [当前月份年份] - OpenAI OR Anthropic OR Google OR Meta AI announcement - "大模型 发布" OR "AI 新产品" ``` #### 维度 D：融资与商业 ``` 搜索词： - "AI startup funding" [当前月份年份] - "AI acquisition" OR "AI IPO" - "AI 融资" OR "人工智能投资" ``` #### 维度 E：研究突破 ``` 搜索词： - "AI breakthrough" OR "AI paper" [当前月份] - "state of the art" machine learning - "AI 论文" OR "机器学习突破" ``` #### 维度 F：监管与政策 ``` 搜索词： - "AI regulation" OR "AI policy" [当前月份年份] - "AI law" OR "AI governance" - "AI 监管" OR "人工智能法案" ``` ### 2. 交叉验证与补漏 初轮搜索完成后，检查是否有遗漏： - 如果 Newsletter 中提到了某个项目/事件但初轮搜索未覆盖 → 对该项目专项搜索 - 如果同一事件被 3+ 个不同来源提及 → 大概率是热点，深入搜索获取更多细节 - 如果中文媒体和英文媒体的热点完全不同 → 两边都要覆盖 ### 3. 搜索关键词设计原则（反模式清单） | ❌ 不要这样搜 | ✅ 应该这样搜 | 原因 | |---|---|---| | "AI news today February 2026" | "AI weekly roundup February 2026" | 前者返回聚合页，后者返回策划内容 | | "AI news today" | "viral AI tool" + "AI model release" 分开搜 | 泛搜无法覆盖社区现象 | | "artificial intelligence breaking news" | 按维度分类搜索 | 过于宽泛，返回噪音 | | 搜索词中加具体年月日 | 用 "this week" "today" "latest" | 日期反而会偏向预测/展望文章 | | 只搜 3 次就开始写 | 至少 8 次，覆盖 6 个维度 | 3 次搜索覆盖率不到 30% | ### 4. 热度综合判断 基于以下信号评估每条新闻热度（1-5 星）： | 信号 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 多家媒体报道同一事件 | ⭐⭐⭐ 高 | 3+ 来源 = 确认热点 | | 社区病毒传播证据 | ⭐⭐⭐ 高 | GitHub star 暴涨、Twitter 刷屏、HN 首页 | | 来自权威来源（顶会、大厂官宣） | ⭐⭐⭐ 高 | 但注意大厂 PR 不等于真热点 | | 实际用户体验分享 | ⭐⭐ 中 | 有人真的在用 > 只是发布了 | | 技术突破性/影响范围 | ⭐⭐ 中 | | | 争议性（安全、伦理讨论） | ⭐⭐ 中 | 争议往往说明影响力大 | | 时效性（越新越热） | ⭐ 中低 | 辅助排序 | ### 5. 输出格式 按热度降序排列，输出 **15-25 条**新闻： ``` ## 🔥 AI 新闻速递（YYYY-MM-DD） ### ⭐⭐⭐⭐⭐ 热度最高 1. **[新闻标题]** > 一句话摘要（不超过 50 字） > 🔗 [来源名称](URL) ### ⭐⭐⭐⭐ 高热度 2. ... ### ⭐⭐⭐ 中等热度 ... --- 📊 本次共收集 XX 条新闻 | 搜索 XX 次 | 覆盖维度：A/B/C/D/E/F | 更新时间：HH:MM ``` ### 6. 去重与合并 - 同一事件被多家报道时，合并为一条，选择最权威/详细的来源 - 在摘要中注明"多家媒体报道"以体现热度 - 改名/更名的项目视为同一事件（如 Clawdbot → Moltbot → OpenClaw） ## 推荐新闻源 详见 [references/sources.md](references/sources.md)。 ## 注意事项 - 优先使用 HTTPS 链接 - 遇到付费墙/无法访问的内容，标注"需订阅" - 保持客观，不对新闻内容做主观评价 - 搜索不足 8 次不要开始输出 - 如果某个维度搜索结果为空，换关键词再搜一次


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: liudengkui/doc-ocr-xy (version 1.0.0)

--- name: doc-ocr description: 文档 OCR 识别技能。扫描文件夹中的文档（PDF/图片），调用翔云 OCR API 识别文档信息。**重要：首次使用必须先配置翔云凭证，主动向用户索要 netocr_key 和 netocr_secret，或引导用户运行 --config 命令自行配置。** --- # 文档 OCR 识别技能 批量识别文档。 ## ⚠️ 首次使用必须配置凭证 **此技能需要翔云 OCR 服务，使用前必须先配置凭证！** ### 方式一：向用户提供凭证（推荐） 主动询问用户： > "使用此技能需要翔云 netocr_key 和 netocr_secret，请提供这两个凭证。\ > 获取方式：翔云个人中心" 然后运行： ```bash python scripts/recognize_doc.py --config ``` ### 方式二：引导用户自行配置 告诉用户： > "请先运行以下命令配置翔云凭证：" > ```bash > python ~/.openclaw/skills/invoice-ocr/scripts/recognize_doc.py --config > ``` ## 特点 | 支持语言 | 代码 | | :------- | :------- | | 简体中文（印刷） | 0 | | 简体中文（印刷+手写） | 3 | | 繁体中文（印刷） | 1 | | 繁体中文（印刷+手写） | 4 | | 英文 | 2 | | 阿拉伯 | 5 | | 乌尔都 | 6 | | 格鲁吉亚 | 7 | | 西里尔文 | 8 | | 法文 | 9 | | 西班牙文 | 10 | | 日文 | 11 | | 韩文 | 12 | | 葡萄牙文 | 13 | | 越南 | 14 | | 孟加拉 | 15 | ## 支持的文件格式 | 格式 | 扩展名 | |------|--------| | PDF | .pdf | | OFD | .ofd | | 图片 | .jpg, .jpeg, .png, .bmp , .tif, .tiff, .webp | ## 使用方法 ### 识别文档 ```bash # 识别文件夹中的所有文档 python scripts/recognize_doc.py /path/to/doc # 识别单文档 python scripts/recognize_doc.py /path/to/doc/123.png ``` ### 配置管理 ```bash # 设置翔云凭证 python scripts/recognize_doc.py --config # 查看当前配置 python scripts/recognize_doc.py --list-config ``` ## 获取 netocr_key 和 netocr_secret 1. 登录[翔云](https://netocr.com) 2. 在个人中心获得 详细 API 说明见 [翔云 OCR API 参考](https://www.netocr.com/table.html) ## 工作流程 ``` 文档文件 → OCR识别 → 返回结果（输出原文不必翻译） ↓ ↓ PDF/图片 md结构 ``` ## 注意事项 1. 图片需清晰，建议长宽 > 500px 2. 单个文件不超过 10MB 3. 翔云 OCR 按次计费，注意费用控制 4. 配置文件保存在技能目录下的 config.json


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ricardodpalmeida/mslearn-mcp (version 1.0.0)

--- name: mslearn-mcp description: Connect to Microsoft Learn MCP Server to search Microsoft documentation, fetch specific doc pages, and find code samples. Use when you need to query Microsoft Learn documentation, Azure docs, .NET docs, or find official Microsoft code examples. Works with mcporter for tool-based MCP interaction. --- # Microsoft Learn MCP Connect to the Microsoft Learn MCP (Model Context Protocol) Server to interact with Microsoft documentation through structured tools. ## Endpoint ``` https://learn.microsoft.com/api/mcp ``` This is a remote MCP server using streamable HTTP. It provides three main tools: - `microsoft_docs_search` — Search Microsoft documentation - `microsoft_docs_fetch` — Fetch specific documentation pages - `microsoft_code_sample_search` — Search for official code samples ## Setup ### Add to mcporter config ```bash mcporter config add --name mslearn --url https://learn.microsoft.com/api/mcp --type http ``` Or manually add to `~/.config/mcporter/config.json`: ```json { "servers": { "mslearn": { "type": "http", "url": "https://learn.microsoft.com/api/mcp" } } } ``` ### Verify connection ```bash mcporter list mslearn --schema ``` ## Usage ### Search documentation ```bash mcporter call mslearn.microsoft_docs_search query="Azure Functions triggers" ``` ### Fetch a specific doc page ```bash mcporter call mslearn.microsoft_docs_fetch url="https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-triggers-bindings" ``` ### Search code samples ```bash mcporter call mslearn.microsoft_code_sample_search query="Python blob storage" language="python" ``` ## Tool Reference Tool schemas are dynamic. Always check current schema with: ```bash mcporter list mslearn --schema ``` Common patterns: | Tool | Typical parameters | |------|-------------------| | `microsoft_docs_search` | `query` (required), `locale` (optional, e.g., "en-us") | | `microsoft_docs_fetch` | `url` (required, full Learn URL) | | `microsoft_code_sample_search` | `query` (required), `language` (optional), `product` (optional) | ## Output formats Default output is human-readable. Use `--output json` for structured data: ```bash mcporter call mslearn.microsoft_docs_search query="Entra ID" --output json ``` ## Notes - No authentication required for the Learn MCP Server - The server interface may change dynamically; always call `list` to get current tools - For complex queries, prefer search over fetch; let the tool find relevant pages - Locale defaults to en-us if not specified


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sky-lv/skylv-git-pruner (version 1.0.0)

--- name: skylv-git-pruner slug: skylv-git-pruner version: 1.0.0 description: "Safely removes merged and stale Git branches. Identifies branches already on main/master. Triggers: clean branches, remove old branches, delete merged branches, git cleanup." author: SKY-LV license: MIT tags: [git, cleanup, branch-management, devtools] keywords: [git, branch, cleanup, prune, delete] triggers: git pruner, clean branches, delete merged branches --- # Git Branch Pruner ## Overview Safely identifies and removes merged, stale, and orphaned Git branches. ## When to Use - User asks to "clean up branches" or "delete merged branches" - Branch list is too long to manage ## How It Works ### Step 1: Identify main branch git branch --show-current git remote show origin | findstr "HEAD branch" ### Step 2: List all branches git branch -a --format "%(refname:short) %(upstream:short) %(committerdate:short)" ### Step 3: Categorize Merged: already in main/master Stale: no commit in 90+ days Orphaned: no upstream tracking Active: recent commits under 30 days ### Step 4: Safe deletion 1. Always show user what will be deleted first 2. Exclude protected branches: main, master, develop, release/* 3. Exclude branches with unpushed commits 4. Ask for confirmation before deletion ## Output Format Merged branches (safe to delete): feature-old-login -> DELETE bugfix-typo-2024 -> DELETE Protected (do not delete): main <- current develop Commands: git branch -d (safe) or git branch -D (force) Remote: git push origin --delete branch-name


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: junwugit/intimate-ch10-stress-strain (version 1.0.0)

--- name: intimate-ch10-stress-strain description: 在对话中辅助学习"亲密关系/Intimate Relationships"第 10 章"压力与紧张"。基于 Rowland S. Miller《Intimate Relationships》教材第 6 版。（relational value 关系价值；relational devaluation 关系贬值；hurt feelings 感情创伤；ostracism 伴侣排斥；jealousy 嫉妒；reactive jealousy 反应性嫉妒；suspicious jealousy 怀疑性嫉妒；deception 欺骗；deceiver's distrust 欺骗者猜疑；truth bias 事实偏见；betrayal 背叛；forgiveness 宽恕）使用渐进式披露，按需读取 references/ 下的细节，把课本知识自然引入学习对话 --- # Intimate Relationships Chapter 10: Stress And Strain ## 何时启用 - 用户询问 Miller《Intimate Relationships》第 10 章、压力、紧张、关系伤害或负面事件。 - 用户提到 relational value、relational devaluation、感情创伤、伴侣排斥或沉默对待。 - 用户想区分接纳、拒绝、排斥、关系贬值和受伤感。 - 用户询问 jealousy、reactive jealousy、suspicious jealousy、情敌或不贞引发的嫉妒。 - 用户询问 deception、lying、half-truths、deceiver's distrust、truth bias 或识破谎言。 - 用户询问 betrayal、背叛的两面性、报复、应对背叛或人际背叛量表。 - 用户询问 forgiveness、真诚道歉、同理心、沉思、宽恕边界或报复的后果。 - 用户要用中文复习本章术语、经典研究、课本例子或常见误解。 ## 渐进式披露总原则 1. 先问后讲：先确认用户问的是概念定义、研究证据、关系应用，还是考试辨析。 2. 最小必要信息：每次先给 3-5 句核心回答，再按用户追问下钻。 3. 用课本例子锚定：解释抽象概念时优先使用第 10 章原有实验、图表或"请你思考"案例。 4. 层层下钻不反向展开：用户问嫉妒时不主动铺开欺骗和宽恕；用户问宽恕时不倒灌排斥实验。 5. 中文回答，术语首次给英文：第一次出现写作"关系贬值（relational devaluation）"，之后可只用中文。 ## 核心骨架 ### 关系价值是本章主线 - 关系价值（relational value）指他人认为与我们的关系珍贵、重要或亲近的程度。 - 当感知到的关系价值低于期待，人会感到苦恼。 - 关系贬值（relational devaluation）会引发感情创伤、排斥痛苦、嫉妒、背叛感和宽恕难题。 ### 五类压力与紧张 - 感情创伤（hurt feelings）：感觉伴侣或他人不再像期待那样重视自己。 - 伴侣排斥（ostracism）：受到忽视、冷眼对待或沉默对待。 - 嫉妒（jealousy）：珍视的关系因现实或想象中的情敌而受到威胁。 - 欺骗（deception）：故意制造自己知道不真实的印象，包括说谎和隐瞒。 - 背叛（betrayal）：信任的人做出伤害行为，违反亲密关系中的仁爱、忠诚、尊重和信赖。 ### 修复方向 - 报复通常会延长伤害并损害关系。 - 面对背叛时，更有效的路径包括正视事实、重新解释、寻求支持和可能的宽恕。 - 宽恕（forgiveness）不是遗忘或纵容；它依赖真诚道歉、同理心、减少沉思，并有边界。 ## 引入细节时去读哪个文件 | 用户问题 / 场景 | 读取文件 | | --- | --- | | 术语定义、英文原词、易混辨析 | `references/key-terms.md` | | 本章理论主线、关系价值、演化嫉妒、宽恕机制 | `references/theories.md` | | 关系价值、感情创伤、排斥、沉默对待 | `references/relational-value-hurt-ostracism.md` | | 嫉妒类型、嫉妒易感性、性事/感情不贞、嫉妒应对 | `references/jealousy.md` | | 欺骗、说谎、半真半假、欺骗者猜疑、事实偏见 | `references/deception-lying.md` | | 背叛、背叛者与受害者视角、应对背叛、宽恕 | `references/betrayal-forgiveness.md` | | 经典研究、研究者、年份、百分比和图表数据 | `references/research.md` | | 课本原有例子、实验情境、案例锚点 | `references/examples.md` | | 常见误解、考试纠偏、应用边界 | `references/common-misconceptions.md` | ## 教学风格建议 - 苏格拉底式：先问"这是要解释情绪反应、行为后果，还是修复策略？"再选择 reference。 - 易混概念辨析：重点区分嫉妒/羡慕、反应性/怀疑性嫉妒、欺骗/说谎、宽恕/纵容。 - 例子锚点：讲排斥用传接球和网络投球，讲说谎用日记研究，讲背叛用竞争性需求例子。 - 敏感问题：遇到现实伤害、暴力风险、创伤或法律问题时，只用课本框架解释，并建议寻求专业支持。 - 考试复习：优先给"定义 + 关键研究 + 易混点 + 一句应用"。 ## 范围边界 - 本 skill 只覆盖 Miller《Intimate Relationships》第 10 章"压力与紧张"。 - 若用户问归属需要、吸引、依恋、性不贞或冲突管理，可提示这些在其他章有详细讨论，再回到第 10 章的关系价值和压力框架。 - 若用户要求具体数据、研究者或年份，先读取 `references/research.md`；没有记录的内容明确说"本章材料未提供"。 - 若用户寻求心理治疗、危机干预、医学用药或法律判断，只能提供一般学习框架，并建议联系合格专业人士。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 1kalin/afrexai-qa-test-plan (version 1.0.0)

# QA Test Plan Generator You are a Quality Assurance architect. Generate comprehensive test plans, coverage matrices, and automation strategies for engineering teams. ## Inputs Ask the user for: - Product/feature being tested - Tech stack (frontend, backend, database) - Team size and current QA maturity - Release cadence (daily/weekly/monthly) - Compliance requirements (SOC 2, HIPAA, PCI DSS) ## Test Strategy Output ### 1. Test Coverage Matrix For each module, generate: - Unit test targets (80%+ line coverage) - Integration test scope (API contracts, DB operations) - E2E critical paths (top 5-10 user journeys) - Performance benchmarks (P95 latency, throughput targets) - Security checks (OWASP Top 10 mapping) ### 2. Test Case Generation Use this template: ``` ID: TC-[module]-[number] Priority: P0 (blocker) / P1 (critical) / P2 (major) / P3 (minor) Preconditions: [setup] Steps: [numbered actions] Expected Result: [pass criteria] Automated: Yes / No / Planned ``` Generate P0/P1 cases first. Always include: - Happy path - Edge cases (empty inputs, max values, unicode, concurrent access) - Error paths (network failure, timeout, invalid auth) - Boundary conditions ### 3. Bug Severity Framework | Severity | SLA | Definition | |----------|-----|------------| | S1 Critical | 4 hours | System down, data loss, security breach | | S2 Major | 24 hours | Core feature broken, no workaround | | S3 Moderate | 1 sprint | Feature impaired, workaround exists | | S4 Minor | Backlog | Cosmetic, UX polish | ### 4. Automation ROI Calculate break-even for automation investment: - Manual cost = hours × cycles × $75/hr - Automation cost = build hours × $100/hr + 20% annual maintenance - Break-even = automation_cost / monthly_manual_savings - Typical: 2-4 months for stable suites ### 5. Release Readiness Checklist Generate a go/no-go checklist covering: - Test pass rates (P0/P1 = 100%, P2 = 95%) - Open bug counts by severity - Performance benchmarks - Security scan results - Migration validation - Rollback plan - Monitoring/alerting ### 6. Metrics Dashboard Track and report: - Test coverage % (target: >80%) - Automation rate (target: >75%) - Flaky test rate (target: <2%) - Mean time to detect (target: <1hr) - Escaped defect rate (target: <5%) - CI pipeline duration (target: <30 min) ## Anti-Patterns to Flag - Testing only happy paths (70% of prod bugs = edge cases) - Manual regression (automate anything run twice) - No test data strategy (flaky tests = flaky data) - Skipping perf testing until launch week - 100% coverage targets (diminishing returns past 85%) ## Tone Practical, engineering-focused. Use real numbers. No buzzwords. Tables over paragraphs.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: charmmm718/quiverai-quickstart (version 1.0.0)

--- name: quiverai-quickstart description: QuiverAI API快速入门指南。当用户想要学习如何使用QuiverAI的SVG生成API时使用此技能。包括API密钥创建、环境配置、SDK安装和发送请求的完整流程。 metadata: {"openclaw": {"emoji": "🎨", "requires": {"env": ["QUIVERAI_API_KEY"]}, "primaryEnv": "QUIVERAI_API_KEY", "homepage": "https://quiver.ai"}} --- # QuiverAI 快速入门指南 本指南将帮助你快速上手QuiverAI的SVG生成API，包括账户创建、API密钥配置、SDK安装和发送请求的完整流程。 ## 前期准备 ### 1. 创建账户 首先访问 [quiver.ai/start](https://quiver.ai/start) 创建QuiverAI公开测试账户，然后登录 [app.quiver.ai](https://app.quiver.ai)。 ### 2. 创建API密钥 1. 在应用中打开 [API Keys](https://app.quiver.ai/settings/api-keys)（Settings > Developers > API Keys） 2. 点击 **Create API key** 并命名 3. **立即复制密钥** —— 密钥只显示一次，无法后续找回 ### 3. 配置环境变量 QuiverAI API使用Bearer认证方式。将密钥保存为 `QUIVERAI_API_KEY`： **macOS/Linux:** ```bash export QUIVERAI_API_KEY="<your-key>" ``` **Windows PowerShell:** ```bash $env:QUIVERAI_API_KEY="<your-key>" ``` ## 安装SDK ### Node.js SDK 使用官方Node.js SDK： ```bash npm install @quiverai/sdk ``` 或使用 pnpm/bun： ```bash pnpm add @quiverai/sdk # 或 bun add @quiverai/sdk ``` ## 发送第一个请求 ### 使用Node.js SDK ```javascript import { QuiverAI } from "@quiverai/sdk"; const client = new QuiverAI({ bearerAuth: process.env["QUIVERAI_API_KEY"], }); const logo = await client.createSVGs.generateSVG({ model: "arrow-preview", prompt: "A logo for the next AI Design startup", }); console.log(logo); ``` ### 使用REST API 也可以直接使用HTTP请求： ```bash curl --request POST \ --url https://api.quiver.ai/v1/svgs/generations \ --header 'Authorization: Bearer <QUIVERAI_API_KEY>' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "arrow-preview", "prompt": "A logo for the next AI Design startup", "n": 1, "stream": false }' ``` ## 错误处理 API返回JSON错误载荷： ```json { "status": 429, "code": "rate_limit_exceeded", "message": "Rate limit exceeded", "request_id": "req_01J..." } ``` 常见错误码： - `401 Unauthorized`: API密钥缺失或无效 - `402 Payment Required`: 积分不足 - `429 Too Many Requests`: 请求过于频繁，请稍后重试 ## 计费模型 - 每次成功的API请求消耗1积分 - 计费按请求次数计算，即使 `n` 大于1也只消耗1积分 ## 下一步 - 查看 [API参考文档](https://docs.quiver.ai/api-reference/introduction) - 了解 [定价和套餐](https://docs.quiver.ai/api/pricing) - 探索模型：[Text to SVG](https://docs.quiver.ai/models/text-to-svg) 和 [Image to SVG](https://docs.quiver.ai/models/image-to-svg) ## 重要提示 - **永远不要将API密钥提交到版本控制仓库** - 确保环境变量在生产环境中安全存储 - 关注API调用频率以避免触发速率限制


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sky-lv/skylv-readme-generator (version 1.0.0)

--- name: skylv-readme-generator slug: skylv-readme-generator version: 1.0.0 description: "Auto-generates professional README.md from code structure, package.json, and directory analysis. Triggers: generate readme, create readme, readme from code, project documentation, scaffold readme." author: SKY-lv license: MIT tags: [readme, documentation, generator, github] keywords: [readme, documentation, github, markdown, generator] triggers: readme generator, generate readme, create readme --- # README Generator ## Overview Automatically analyzes a codebase and generates a comprehensive, professional README.md. ## When to Use - User asks to "generate a README", "create documentation", or "document this project" - New project needs a README but none exists - Existing README is outdated or incomplete ## How It Works ### Step 1: Analyze project structure Run: dir /b /s /a:d (Windows) or find . -maxdepth 2 -type d (macOS/Linux) ### Step 2: Detect project type Check for: package.json (JS), setup.py/pyproject.toml (Python), Cargo.toml (Rust), go.mod (Go), pom.xml (Java) ### Step 3: Generate README sections 1. Project Title - from package.json name or directory name 2. Badges - CI status, version, license, downloads 3. One-liner Description 4. Features - auto-detect from exports and main functions 5. Installation - standard install for detected type 6. Usage - realistic examples from source code 7. API Reference - parse function signatures 8. Contributing + License ## Output Format Write a complete README.md with all sections. Keep descriptions under 80 chars per line. Include real badges (shields.io) and actual code examples from the source.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yang1002378395-cmyk/quick-translation (version 1.0.0)

# Quick Translation Skill 🚀 快速翻译工具，支持 100+ 语言，专业术语识别，批量翻译。 ## 功能特性 ### 核心功能 - **多语言翻译** - 支持 100+ 语言互译 - **专业术语识别** - 自动识别技术/法律/医疗术语 - **批量翻译** - 一次翻译多个段落或文件 - **翻译历史** - 保存翻译记录，方便回顾 - **发音支持** - 提供原文和译文发音 ### 高级功能 - **上下文感知** - 根据上下文选择最佳翻译 - **风格调整** - 正式/非正式/口语化 - **术语库** - 自定义专业术语翻译 - **对比显示** - 原文译文对照查看 ## 使用方式 ### 基础翻译 ``` 翻译这段文字到英文：你好，世界 ``` ### 批量翻译 ``` 把以下内容全部翻译成日语： 1. 你好 2. 谢谢 3. 再见 ``` ### 专业翻译 ``` 用专业术语把这个技术文档翻译成中文 ``` ### 风格调整 ``` 用口语化的英语翻译：今天天气真好 ``` ## 支持语言 ### 常用语言 - 🇨🇳 中文（简体/繁体） - 🇺🇸 英语 - 🇯🇵 日语 - 🇰🇷 韩语 - 🇫🇷 法语 - 🇩🇪 德语 - 🇪🇸 西班牙语 - 🇷🇺 俄语 - 🇸🇦 阿拉伯语 ### 更多语言 葡萄牙语、意大利语、荷兰语、波兰语、土耳其语、越南语、泰语、印尼语、马来语、印地语等 100+ 语言 ## 输出格式 ### 标准输出 ``` 🌐 翻译结果 原文： 你好，世界 译文： Hello, World 语言：中文 → 英文 ``` ### 专业术语输出 ``` 🌐 专业翻译 原文： API endpoint configuration 译文： API 端点配置 术语说明： - API: 应用程序接口 - endpoint: 端点 - configuration: 配置 ``` ## 使用场景 1. **日常沟通** - 快速翻译聊天消息 2. **文档处理** - 翻译技术文档/合同 3. **学习辅助** - 翻译外文资料 4. **内容创作** - 多语言内容生成 5. **商务沟通** - 跨国邮件翻译 ## 最佳实践 - 提供上下文可获得更准确的翻译 - 专业内容建议指定领域 - 长文本可分段翻译提高准确性 - 重要翻译建议人工复核 --- 创建时间：2026-03-11 作者：ClawMart 版本：1.0.0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: haohanyang92/trading-software-efficiency (version 1.0.0)

--- name: trading-software-efficiency description: 用快捷键和自定义功能提升看盘和交易效率。用于A股操作效率提升。 --- # 交易软件高效操作 Skill ## 核心能力 用快捷键和自定义功能提升看盘和交易效率。 ## 常用快捷键 ### 看盘快捷键 - F5：切换分时/K线 - F10：看基本面 - .400：看板块热点 - 60+回车：看涨幅榜 - 80+回车：看跌幅榜 ### 快速下单 - 数字键盘：快速输入价格 - F12：打开交易窗口 ### 行情查看 - 创业板：300+回车 - 科创板：688+回车 - 上海：600/601+回车 - 深圳：000/002/003+回车 ## 自定义界面设置 ### 指标叠加 - 均线：MA5, MA10, MA20, MA60 - MACD：默认参数 - 成交量：VOL ### 条件预警 - 设置涨停预警 - 设置跌破预警 - 设置突破预警 ## 条件单使用 - "突破20元自动买入" - "跌破18元自动卖出" - 不用时刻盯盘，触发条件自动执行 ## 触发场景 - "怎么快速看盘" - "有什么快捷键" - "怎么设置条件单" - "F10怎么看"


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