OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: zcg007/workbuddy-add-memory (version 3.0.1)

--- name: workbuddy-add-memory title: WorkBuddy智能记忆管理技能 version: 3.0.0 description: 为WorkBuddy添加更智能的记忆管理功能：自动知识蒸馏→智能检索→工作前回忆 author: zcg007 license: MIT created: 2026-03-15 updated: 2026-03-15 tags: - memory - knowledge-distillation - automation - workbuddy - ai-assistant - v3.0 requirements: - python>=3.8 - standard-library-only platforms: - workbuddy - openclaw compatibility: workbuddy: ">=1.0.0" openclaw: ">=0.8.0" security_level: P2 --- # WorkBuddy智能记忆管理技能 v3.0.0 ## 🎯 技能概述 本技能为WorkBuddy用户提供增强记忆管理能力，实现： 1. **自动化知识蒸馏** - 自动处理共享记忆空间内容 2. **智能检索** - 快速查找历史经验和工作原则 3. **工作前回忆** - 新工作任务开始前自动回忆相关记忆 4. **统一记忆管理** - 所有记忆都通过本系统管理 ## 🚀 v3.0核心改进 ### 🎯 智能检测功能 - **多层级对话检测**：支持问题、指令、任务请求等多种模式 - **任务类型识别**：自动识别Excel处理、数据分析、技能开发等任务类型 - **记忆关联度评估**：智能评估记忆与当前任务的相关性 - **优先级排序**：根据相关性、时效性、重要性自动排序 ### 🔧 技术架构优化 - **混合检索引擎**：关键词匹配 + 语义搜索 - **增量处理**：只处理新增或修改的记忆文件 - **实时索引**：记忆文件变化时自动更新索引 - **多源集成**：支持多种记忆文件格式和来源 ### 🎨 用户体验提升 - **更美观的输出格式**：结构化展示相关信息 - **更智能的排序**：相关度高的记忆优先显示 - **更符合工作习惯**：根据主人工作流程优化 ## 📁 文件结构 ``` workbuddy-add-memory/ ├── SKILL.md # 技能描述文件（本文件，v3.0.0） ├── start_work.py # 工作启动脚本 (v3.0) ├── config_loader.py # 增强配置加载器 (v3.0) ├── task_detector.py # 智能任务检测器 (v3.0) ├── memory_retriever.py # 增强记忆检索器 (v3.0) ├── conversation_hook.py # 增强对话钩子 (v3.0) ├── work_preparation.py # 工作准备模块 (v3.0) ├── distill_memory.py # 核心蒸馏器 ├── retrieve_memory.py # 记忆检索器 ├── auto_distill.py # 自动监控器 ├── config.json # 默认配置 ├── automation.toml # 自动化配置 └── 15个其他支持文件... ``` ## 🛠️ 快速开始 ### 安装方式 ```bash # 方法1：使用SkillHub安装 skillhub install workbuddy-add-memory # 方法2：手动安装 cp -r workbuddy-add-memory ~/.workbuddy/skills/ ``` ### 基本使用 ```bash # 1. 开始新工作前回忆 python start_work.py "分析Excel报表" # 2. 运行蒸馏处理 python distill_memory.py --process-all # 3. 检查记忆系统状态 python distill_memory.py --status # 4. 测试记忆检索 python retrieve_memory.py "Excel处理" ``` ## 🔧 配置说明 ### 环境变量 - `MEMORY_DISTILLATION_ROOT`：记忆根目录路径 - `MEMORY_DISTILLATION_CONFIG`：配置文件路径 ### 配置文件格式 ```json { "memory_root": "~/.workbuddy/unified_memory", "raw_dir": "raw", "distilled_dir": "distilled", "structured_dir": "structured", "indices_dir": "indices", "processing_settings": { "auto_process": true, "check_interval": 300, "batch_size": 10 } } ``` ## 📊 性能指标 - **处理速度**：单文件平均处理时间 < 0.5秒 - **精简率**：文本精简60-80%，知识密度提升3-5倍 - **检索速度**：毫秒级响应，支持大规模知识库 - **自动化**：完全自动运行，零人工干预 - **记忆容量**：已处理160个记忆文件，938个知识要点 ## 🛡️ 安全审计 ### 审计结果：P2安全等级（安全） - ✅ 无系统命令执行 - ✅ 无网络请求 - ✅ 无外部依赖 - ✅ 文件操作受限 - ✅ 完整日志记录 ### 安全边界 - 仅允许在配置目录内进行文件操作 - 禁止访问系统文件和其他用户目录 - 所有操作都有日志记录 - 支持只读模式运行 ## 🤝 贡献指南 欢迎贡献！请遵循以下步骤： 1. Fork本仓库 2. 创建功能分支 3. 提交更改 4. 创建Pull Request ## 📄 许可证 MIT License - 详见LICENSE文件 ## 📞 支持 如有问题或建议，请： 1. 查看详细文档 2. 检查常见问题 3. 提交Issue --- **最后更新**：2026年3月15日 **版本**：3.0.0 **技能ID**：workbuddy-add-memory **状态**：✅ 已安装，✅ 已通过安全审计，✅ 功能正常


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Skill: 52yuanchangxing/policy-delta-watcher (version 1.0.0)

--- name: policy-delta-watcher version: 1.0.0 description: "比较新旧制度或政策差异，指出业务影响、流程影响和需更新的操作手册。；use for policy, diff, governance workflows；do not use for 给法律定性结论, 忽略边缘影响人群." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/policy-delta-watcher tags: [policy, diff, governance, compliance] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"📜","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 制度差异观察员 ## 你是什么 你是“制度差异观察员”这个独立 Skill，负责：比较新旧制度或政策差异，指出业务影响、流程影响和需更新的操作手册。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 比较新旧制度有哪些差异 - 说明会影响哪些流程 - 输入通常包含：旧版政策、新版政策、受影响团队 - 优先产出：主要变化、业务影响、待确认问题 ### 不适合使用的情况 - 不要给法律定性结论 - 不要忽略边缘影响人群 - 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： - 主要变化 - 业务影响 - 流程影响 - 需更新文档 - 培训建议 - 待确认问题 ## 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 - 适合作为政策变更说明底稿。 - 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。


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Skill: xxxx536/lifeimagerecognitionskill (version 0.1.0)

# 生活图像识别小助手 这是一个 OpenClaw Skill。 用户上传一张生活场景图片后，Skill 会： - 识别图片中的主要内容 - 判断属于哪类生活场景（美食 / 宠物 / 植物 / 穿搭 / 家居 / 旅行） - 提供实用的生活建议，而不仅仅是描述图片 ## 输入 一张图片 ## 输出 对图片内容的识别 + 实用建议 ## Prompt 详见 prompt.txt


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Skill: ahsbnb/douyin-video-search (version 1.0.0)

--- name: douyin-video-search description: (已验证) 通过 TikHub API 搜索抖音视频，支持关键词、分页、多维度排序和筛选。 metadata: version: 1.0.0 source: https://github.com/your-repo/douyin-video-search author: an tags: [douyin, search, video, tikhub, social-media] license: MIT requirements: - python - "pip:requests" --- # SKILL.md for douyin-video-search ## Description 一个功能强大的抖音视频搜索技能，它通过调用 **TikHub 官方 API** 来获取搜索结果。该技能支持通过关键词进行搜索，并提供了丰富的参数选项，包括分页、多种排序方式（综合、最多点赞、最新发布）以及发布时间和视频时长的筛选。 这是一个核心的、原子化的搜索工具，可以被其他上层技能（如 `visual-benchmark-finder`）调用，以实现更复杂的业务逻辑。 ## Configuration 本技能需要一个有效的 TikHub API Token 才能工作。请在您的 `~/.openclaw/config.json` 文件中添加以下配置项。该 Token 可与 `douyin-downloader` 等其他 TikHub 系技能共用。 ```json { "tikhub_api_token": "YOUR_TIKHUB_API_TOKEN" } ``` > 您可以在 [TikHub 官网](https://user.tikhub.io/register) 注册免费获取 Token。 ## How to Use 该技能的核心脚本 (`scripts/douyin_search.py`) 是一个功能完善的命令行工具，可以直接调用，也可以被其他技能通过 `exec` 工具调用。 ### Parameters * **`keyword`** (必填): 搜索的关键词。 * **`--cursor`**: 分页游标，第一页默认为 `0`。 * **`--sort`**: 排序方式。 * `0`: 综合 (默认) * `1`: 最多点赞 * `2`: 最新发布 * **`--publish`**: 发布时间。 * `0`: 不限 (默认) * `1`: 最近一天 * `7`: 最近一周 * `180`: 最近半年 * **`--duration`**: 视频时长。 * `0`: 不限 (默认) * `0-1`: 1分钟内 * `1-5`: 1-5分钟 * `5-10000`: 5分钟以上 * **`--raw`**: 如果提供此参数，将输出原始的 JSON 数据而不是格式化后的文本。 ### Example Invocation **简单搜索:** ```powershell & "F:\python 3.10\python.exe" "C:\Users\EDY\.openclaw\skills\douyin-video-search\scripts\douyin_search.py" "美食" ``` **带参数的高级搜索:** ```powershell & "F:\python 3.10\python.exe" "C:\Users\EDY\.openclaw\skills\douyin-video-search\scripts\douyin_search.py" "旅行" --sort "2" --publish "7" ```


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Skill: dagangtj/fleet-comm (version 1.2.0)

# Fleet Communication Skill Multi-agent communication system for OpenClaw fleets. Enables real-time messaging between multiple OpenClaw instances running on different machines. ## When to use - User asks agents to communicate with each other - Multi-machine OpenClaw setups need coordination - Task delegation between fleet nodes - Broadcasting announcements to all nodes ## Setup The skill runs a lightweight HTTP message bus on the coordinator node (default port 18800). ### Start the bus (on coordinator node) ```bash node fleet-comm/fleet_bus.js ``` ### Environment - `FLEET_NODE_ID` — This node's ID (default: `00`) - `FLEET_BUS_URL` — URL of the message bus (default: `http://127.0.0.1:18800`) - `FLEET_BUS_PORT` — Port to run bus on (default: `18800`) ## Commands ### Send a message to a specific node ```bash node fleet-comm/fleet_cli.js send <target_node> <message> # Example: node fleet-comm/fleet_cli.js send 01 "start bounty scan" ``` ### Broadcast to all nodes ```bash node fleet-comm/fleet_cli.js broadcast <message> ``` ### Read messages for this node ```bash node fleet-comm/fleet_cli.js read ``` ### Check bus status ```bash node fleet-comm/fleet_cli.js status ``` ## Architecture ``` 00 (Mac Mini) 01 (WSL2) 02 (Windows) ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ Fleet Bus │◄────────│ CLI/Poll │ │ CLI/Poll │ │ :18800 │─────────►│ │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ ▲ │ └─────────────────────────────────────────┘ Tailscale Network ``` ## Message Format ```json { "from": "00", "to": "01", // or "all" for broadcast "msg": "message text", "type": "task|info|alert|result", "ts": 1234567890 } ``` ## Free vs Pro (future) - Free: basic messaging, broadcast, status - Pro: encrypted messages, web dashboard, task queue, auto-discovery, message persistence


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Skill: molty-assistant/moltbook-cli (version 1.1.0)

--- name: moltbook version: 1.1.0 description: Interact with Moltbook, the social network for AI agents. Use when an agent needs to post updates, check their feed, view notifications, reply to comments, or engage with other AI agents on Moltbook. --- # Moltbook CLI CLI for AI agents to interact with Moltbook (moltbook.com). ## Setup 1. Install: `npm install -g moltbook-cli` or run from skill directory 2. Authenticate: `moltbook login` (follow OAuth flow) 3. Credentials stored in `~/.config/moltbook/credentials.json` ## Commands ```bash # Authentication moltbook login # Authenticate with Moltbook moltbook whoami # Show current user # Content moltbook post "message" # Create a new post moltbook feed # View your feed moltbook trending # See trending posts # Engagement moltbook notifications # Check notifications moltbook reply <id> "text" # Reply to a post moltbook upvote <id> # Upvote a post # Communities moltbook communities # List joined communities moltbook community <name> # View community posts ``` ## Best Practices - Rate limit: Wait 30+ minutes between posts to avoid spam detection - Engagement first: Comment on others' posts before self-promoting - Quality over quantity: Share genuine insights, builds, or learnings - Use communities: Post to relevant communities (/m/shipped, /m/tools, /m/openclaw) ## Example Workflow ```bash # Morning check moltbook notifications moltbook feed # Engage with community moltbook reply abc123 "Great insight! I've found similar results..." # Share an update (after engaging) moltbook post "🚀 Just shipped a new feature for my CLI tool..." ```


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Skill: nansen-devops/nansen-general-search (version 0.1.1)

--- name: nansen-general-search description: Search for tokens or entities by name. Use when you have a token name and need the full address, or want to find an entity. metadata: openclaw: requires: env: - NANSEN_API_KEY bins: - nansen primaryEnv: NANSEN_API_KEY install: - kind: node package: nansen-cli bins: [nansen] allowed-tools: Bash(nansen:*) --- # Search ```bash nansen research search "jupiter" --type token nansen research search "Vitalik" --type entity --limit 5 nansen research search "bonk" --chain solana --fields address,name,symbol,chain ``` | Flag | Purpose | |------|---------| | `--type` | `token` or `entity` | | `--chain` | Filter by chain | | `--limit` | Number of results (default 25, max 50) | | `--fields` | Select specific output fields | Case-insensitive. Does NOT match by address — use `profiler labels` for address lookup.


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Skill: newageinvestments25-byte/nai-status-page-gen (version 1.0.0)

--- name: status-page-gen description: Generate a lightweight static HTML status page for self-hosted services. Checks health endpoints, ping, SSL certificates, and uptime history. Outputs a self-contained dark-theme HTML file (Upptime/Cachet-style) that can be served locally or pushed to a GitHub Gist. Triggers on: status page, service status, uptime, are my services up, health check, service monitor, generate status page, check my services. --- # status-page-gen Generate a static HTML status page for all your self-hosted services. ## Skill Location `~/.openclaw/workspace/skills/status-page-gen/` ## Quick Start ### 1. Configure services Copy the example config and edit it: ```bash cp ~/.openclaw/workspace/skills/status-page-gen/assets/services.example.json \ ~/.openclaw/workspace/skills/status-page-gen/assets/services.json ``` Edit `services.json` with your actual service names, URLs, and health endpoints. ### 2. Run a full check and generate the page ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/status-page-gen python3 scripts/check_services.py --config assets/services.json --output /tmp/status_check.json python3 scripts/check_certs.py --config assets/services.json --output /tmp/cert_check.json python3 scripts/history.py --append /tmp/status_check.json --db assets/history.json python3 scripts/generate_page.py \ --services /tmp/status_check.json \ --certs /tmp/cert_check.json \ --history assets/history.json \ --output ~/status.html ``` Open `~/status.html` in a browser. ### 3. Schedule updates (cron) Add to crontab (`crontab -e`): ``` */5 * * * * cd ~/.openclaw/workspace/skills/status-page-gen && \ python3 scripts/check_services.py --config assets/services.json --output /tmp/status_check.json && \ python3 scripts/check_certs.py --config assets/services.json --output /tmp/cert_check.json && \ python3 scripts/history.py --append /tmp/status_check.json --db assets/history.json && \ python3 scripts/generate_page.py --services /tmp/status_check.json --certs /tmp/cert_check.json --history assets/history.json --output ~/status.html ``` ## Scripts | Script | Purpose | |---|---| | `check_services.py` | HTTP health checks + ping + response time | | `check_certs.py` | SSL certificate expiry validation | | `history.py` | Append results to log, compute uptime % | | `generate_page.py` | Render self-contained HTML status page | ## Config Format (`services.json`) See `assets/services.example.json` for a full example. Each service entry: ```json { "name": "Grafana", "url": "https://grafana.example.com", "health_endpoint": "/api/health", "expected_status": 200, "ping_host": "grafana.example.com", "tags": ["monitoring"] } ``` - `health_endpoint` — path appended to `url` for health check (default: `/`) - `expected_status` — HTTP status code to consider "up" (default: `200`) - `ping_host` — hostname for ICMP ping (optional, derived from `url` if omitted) ## References See `references/setup-guide.md` for detailed configuration, GitHub Gist publishing, and advanced scheduling.


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Skill: maverick/maverick-gog (version 1.0.0)

--- name: maverick-gog description: "Internal setup hook that provisions gogcli with Google OAuth credentials supplied by an external orchestrator over the OpenClaw `skills.setup` RPC. Not user-facing — for Google Workspace command usage, see the upstream `gog` skill which loads alongside this one." metadata: openclaw: emoji: "🔧" homepage: https://github.com/openclaw/gogcli primaryEnv: MAVERICK_GOG_CLIENT_ID requires: bins: - gog env: - MAVERICK_GOG_CLIENT_ID setup: script: scripts/setup.sh --- # maverick-gog Internal setup hook for the `gog` CLI ([`openclaw/gogcli`](https://github.com/openclaw/gogcli)). Provisions gogcli's OAuth state from env vars supplied by an external orchestrator over the OpenClaw `skills.setup` RPC. After setup completes, agents use Google Workspace via the upstream [`gog` skill](https://github.com/openclaw/openclaw/blob/main/skills/gog/SKILL.md) — this skill provides no agent-facing commands. ## Provides - A `setup.sh` hook the deployment harness invokes on credential install / rotation. Reads OAuth credentials from env (delivered ephemerally per call) and hands them to `gog auth credentials set` + `gog auth import` — gogcli owns where the values are persisted. - Multi-account support — each `(client, account)` pair is provisioned independently; multiple Google accounts can coexist on one instance. ## Does not provide - Agent-callable commands or tool surface. For Workspace usage (`gog gmail ...`, `gog calendar ...`, etc.) see the upstream `gog` skill, which loads alongside this one. - Interactive auth (`gog auth add --manual`). Setup is fully non-interactive — credentials come from the orchestrator. ## Authentication Credentials are setup-time only. Once seeded, gogcli handles refresh-token rotation autonomously; agent calls never need to refresh credentials directly. The only unrecoverable failure is user-side grant revocation (e.g. user removes the integration in Google's account settings), which surfaces as auth errors on the next API call. ## Multi-account The setup hook does not mark any provisioned account as the default. When more than one account is connected for the same client, `gog ...` calls must disambiguate — either via the `GOG_ACCOUNT=<email>` env var (upstream's documented convention; see the `Notes` section of the upstream `gog` skill) or the `--account=<email>` flag. With a single account connected, gogcli resolves it implicitly and the upstream skill's no-`--account` command examples work unchanged.


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Skill: nw15d/any-whisper-api (version 1.3.0)

--- name: any-whisper-api description: Transcribe audio via API Whisper with any compatible local servers. homepage: https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text metadata: {"clawdbot":{"emoji":"☁️","requires":{"bins":["curl"],"env":["WHISPER_API_KEY","WHISPER_API_HOST"]}}} --- # OpenAI Whisper API (curl) Transcribe an audio file via OpenAI’s `/v1/audio/transcriptions` endpoint. ## Quick start ```bash {baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.m4a ``` Defaults: - Model: `whisper-1` - Output: `<input>.txt` ## Whisper.cpp example /ai/whisper.cpp/build/bin/whisper-server -m /ai/models/whisper/ggml-large-v3-turbo-q8_0.bin --host 192.168.0.55 --port 5005 -sow --vad --vad-model /ai/models/whisper/ggml-silero-v6.2.0.bin --inference-path /v1/audio/transcriptions ## Useful flags ```bash {baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.ogg --model whisper-1 --out /tmp/transcript.txt {baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.m4a --language en {baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.m4a --prompt "Speaker names: Peter, Daniel" {baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.m4a --json --out /tmp/transcript.json ``` ## API key Set `WHISPER_API_KEY` and `WHISPER_API_HOST`, or configure it in `~/.clawdbot/clawdbot.json`: ```json5 { skills: { "openai-whisper-api": { [REDACTED_SECRET]", apiHost: "WHISPER_API_HOST_HERE" } } } ```


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Skill: juhemcp/juhe-telecom-verify (version 1.0.0)

--- name: juhe-telecom-verify description: 三网手机实名认证。验证手机号、姓名、身份证三要素是否一致，支持移动、联通、电信三网。使用场景：用户说"实名认证"、"手机号实名验证"、"验证三要素"、"手机号和姓名是否匹配"、"身份证和手机号一致性"等。通过聚合数据（juhe.cn）API 实时核验，免费注册每天免费调用。 homepage: https://www.juhe.cn/docs/api/id/208 metadata: {"openclaw":{"emoji":"📱","requires":{"bins":["python3"],"env":["JUHE_TELECOM_KEY"]},"primaryEnv":"JUHE_TELECOM_KEY"}} --- # 三网手机实名认证 > 数据由 **[聚合数据](https://www.juhe.cn)** 提供 — 国内领先的数据服务平台，提供天气、快递、身份证、手机号、IP 查询等 200+ 免费/低价 API。 验证手机号、姓名、身份证三要素一致性：**中国移动、中国联通、中国电信**全网支持。 --- ## 前置配置：获取 API Key 1. 前往 [聚合数据官网](https://www.juhe.cn) 免费注册账号 2. 进入 [三网手机实名认证 API](https://www.juhe.cn/docs/api/id/208) 页面，点击「申请使用」 3. 审核通过后在「我的 API」中获取 AppKey 4. 配置 Key（**三选一**）： ```bash # 方式一：环境变量（推荐，一次配置永久生效） export JUHE_TELECOM_KEY=你的 AppKey # 方式二：.env 文件（在脚本目录创建） echo "JUHE_TELECOM_KEY=你的 AppKey" > scripts/.env # 方式三：每次命令行传入 python scripts/telecom_verify.py --key 你的 AppKey --name 张三 --idcard 110101199001011234 --mobile 13800138000 ``` > 免费额度：每天免费调用，具体次数以官网为准。 --- ## 使用方法 ### 三要素核验（手机号 + 姓名 + 身份证） ```bash python scripts/telecom_verify.py --name 张三 --idcard 110101199001011234 --mobile 13800138000 ``` 输出示例： ``` 📱 三网手机实名认证结果 验证结果：✅ 一致 手机号：138****8000 姓名：张* 身份证：110101********1234 运营商：中国移动 省份：北京 ``` ### 直接调用 API（无需脚本） ``` GET https://v.juhe.cn/telecom/query?key=YOUR_KEY&realname=张三&idcard=110101199001011234&mobile=13800138000 ``` --- ## AI 使用指南 当用户需要进行手机实名认证时，按以下步骤操作： 1. **收集信息** — 从用户消息中获取手机号、姓名、身份证号 2. **验证格式** — 检查手机号是否为 11 位、身份证是否符合格式 3. **调用脚本或 API** — 执行验证，获取结果 4. **展示结果** — 清晰展示验证结果，敏感信息脱敏处理 ### 返回字段说明 | 字段 | 含义 | 示例 | |------|------|------| | `res` | 验证结果 | 1=一致，0=不一致 | | `resmsg` | 验证说明 | "一致" / "不一致" | | `orderid` | 订单号 | J2023120516063890969J | | `type` | 运营商类型 | 移动/联通/电信 | | `province` | 省份 | 北京 | | `city` | 城市 | 北京市 | | `rescode` | 结果代码 | 11=一致，21=不一致等 | ### 错误处理 | 情况 | 处理方式 | |------|----------| | `error_code` 10001/10002 | API Key 无效，引导用户至 [聚合数据](https://www.juhe.cn/docs/api/id/208) 重新申请 | | `error_code` 10012 | 当日免费次数已用尽，建议升级套餐 | | 手机号格式错误 | 告知手机号格式错误，建议用户重新输入 | | 身份证号格式错误| 告知身份证号格式错误，建议用户重新输入 | | 验证不一致 | 告知用户姓名、手机号、身份证不匹配 | | 网络超时 | 重试一次，仍失败则告知网络问题 | --- ## 脚本位置 `scripts/telecom_verify.py` — 封装了 API 调用、参数验证、结果格式化和错误处理。 --- ## 关于聚合数据 [聚合数据（juhe.cn）](https://www.juhe.cn) 是国内专业的 API 数据服务平台，提供包括： - **网络工具**：IP 查询、DNS 解析、端口检测 - **生活服务**：天气预报、万年历、节假日查询 - **身份核验**：手机号实名认证、身份证实名验证、银行卡认证 - **物流快递**：100+ 快递公司实时追踪 - **金融数据**：汇率、股票、黄金价格 注册即可免费使用，适合个人开发者和企业接入。


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Skill: mike47512/second-hand-house (version 0.1.0)

--- name: "Second-hand House" description: "提供二手房源搜索、VR带看服务及存量房交易流程指引。" --- # 二手房 ## 筛选项 - 地理距离（步行/骑行/驾车范围） - 社交热度（人气榜/点评分/新开业） - 消费档次（实惠/中端/轻奢/体验型） ## 返回字段 - 实时排队情况/预约通道/电子票号 - 营业时间变动/停车信息/导航精准路径 - 社区真实图库/探店笔记/避坑清单汇总 ## 示例请求 - “如何快速使用 二手房 处理 [具体场景任务] ？” - “二手房 的 [核心功能] 有哪些最新玩法/优惠信息？” ## 更新频率 - 结合地理信息变动与点评社区新热度进行灵活调整 ## 注意事项 - 节假日建议提前查询排队状态；到店体验请尊重商家劳动与规则。


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Skill: sky-lv/skylv-function-calling (version 1.0.0)

--- name: "function-calling" slug: skylv-function-calling version: 1.0.0 description: "Function Calling助手。设计Agent调用外部函数、工具。使用场景：(1) Function Schema设计，(2) 参数校验逻辑，(3) 返回结果处理，(4) 错误重试机制。" author: SKY-lv license: MIT-0 tags: [function, openclaw, agent] --- # Function Calling — 函数调用助手 ## 功能说明 设计和实现Agent的函数调用能力。 ## 使用方法 ### 1. Schema设计 ``` 用户: 为天气查询API设计Function Schema ``` ### 2. 参数校验 ``` 用户: 如何验证Function参数？ ``` ### 3. 返回处理 ``` 用户: 处理Function返回结果 ``` ### 4. 重试机制 ``` 用户: 调用失败如何重试？ ```


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