OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: tomjwxf/scopeblind-red-team (version 0.1.1)

--- name: scopeblind-red-team description: > Policy benchmarking runner for MCP security policies. Runs attack suites against protect-mcp policy packs, produces signed receipts and badges. metadata: emoji: ⚔️ requires: bins: - npx env: [] install: | npm install -g @scopeblind/red-team@latest protect-mcp@latest license: MIT allowed-tools: - Bash - Read --- # ScopeBlind Red Team — Policy Benchmarking ## What This Skill Does Runs deterministic attack suites against your protect-mcp policies to verify they block what they should and allow what they should. ## Quick Start ```bash # Run the default attack suite against a policy npx scopeblind-red-team --policy protect-mcp.json # Run against a specific incident policy npx scopeblind-red-team --policy node_modules/protect-mcp/policies/clinejection.json ``` ## Links - npm: https://npmjs.com/package/@scopeblind/red-team - Docs: https://scopeblind.com/docs/red-team


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: barisoezcan1905/deepseek (version 1.0.0)

# DeepSeek Agent Skill Integrates DeepSeek API with OpenClaw agents. ## Features - Call DeepSeek API for chat completions - Support for code generation - Configurable API endpoint ## Usage The agent can use this tool to query DeepSeek for: - Code generation - Problem solving - Planning and analysis ## Configuration Set `DEEPSEEK_API_KEY` environment variable.

path: skill.json
content: {
  "name": "deepseek-agent",
  "version": "v1.0.0",
  "description": "DeepSeek API Integration for OpenClaw",
  "author": "Maat AI",
  "license": "MIT",
  "tools": ["./tools/deepseek.js"]
}


path: tools/deepseek.js
content: const { Tool } = require('openclaw-sdk');

module.exports = class DeepSeekTool extends Tool {
  constructor() {
    super({
      name: 'deepseek',
      description: 'Call DeepSeek API for chat completions',
      parameters: {
        type: 'object',
        properties: {
          prompt: {
            type: 'string',
            description: 'The prompt to send to DeepSeek'
          }
        },
        required: ['prompt']
      }
    });
  }

  async execute({ prompt }, context) {
    try {
      // Hier kommt später die DeepSeek API Integration
      return {
        success: true,
        message: `DeepSeek would process: ${prompt}`,
        data: { prompt }
      };
    } catch (error) {
      return {
        success: false,
        message: `DeepSeek error: ${error.message}`
      };
    }
  }
};


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ntriq-gh/ntriq-video-intelligence-mcp (version 1.0.0)

--- name: ntriq-video-intelligence-mcp description: "Video analysis: object detection, scene classification, activity recognition, and summarization." version: 1.0.0 metadata: openclaw: primaryTag: data-intelligence tags: [video,intelligence,analysis] author: ntriq homepage: https://x402.ntriq.co.kr --- # Video Intelligence MCP Comprehensive video analysis: object detection, scene classification, activity recognition, and narrative summarization. Returns timestamped object tracks, scene labels, detected activities, and an executive summary of video content. ## Parameters | Parameter | Type | Required | Description | |-----------|------|----------|-------------| | `video_url` | string | ✅ | Video file URL | | `tasks` | array | ❌ | `objects`, `scenes`, `activities`, `summary` (default: all) | | `confidence_threshold` | float | ❌ | Min detection confidence 0.0–1.0 (default: 0.7) | | `frame_sample_rate` | integer | ❌ | Frames per second to sample (default: 1) | ## Example Response ```json { "duration_seconds": 98.3, "objects_detected": [ {"label": "person", "count": 3, "first_seen": "0:02", "confidence": 0.97}, {"label": "laptop", "count": 2, "first_seen": "0:08", "confidence": 0.89} ], "scenes": [ {"timestamp": "0:00–0:35", "label": "office_meeting", "confidence": 0.93}, {"timestamp": "0:35–1:38", "label": "product_demo", "confidence": 0.88} ], "activities": ["discussion", "screen_sharing", "whiteboard_drawing"], "summary": "Three-person product demo meeting. Presenter shows software on laptop. Whiteboard session at 0:52." } ``` ## Use Cases - Security camera automated incident detection - Video content moderation at scale - Sports video highlight clip identification ## Access ```bash # x402 endpoint — pay $0.05 USDC per call (Base mainnet) POST https://x402.ntriq.co.kr/video-intel-mcp # Service catalog curl https://x402.ntriq.co.kr/services ``` [x402 micropayments](https://x402.ntriq.co.kr) — USDC on Base, gasless EIP-3009


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jettli85/constitution-inquiry (version 1.0.0)

--- name: constitution-inquiry description: 提供中医体质辨识服务，问题简洁专业，针对体型、体力、皮肤面色、寒热出汗、情绪睡眠、胃肠道状况等提问，进行体质辨识并给出适合的食物推荐；当用户需要进行体质辨识、体质调理方案或健康状况评估时使用。 --- # 体质问诊 ## 任务目标 - 本 Skill 用于：中医体质问诊的标准化交互流程 - 能力包含：按顺序提9个问题、记住用户选择并汇总、体质辨识、推荐食物 - 触发条件：用户需要进行体质辨识、体质调理、健康状况评估。 - 在问诊过程中，禁止显示用户问题建议，防止问诊过程被干扰。 ## 操作步骤 ### 步骤1：开始问诊 - 说明这里是小象中医体质问诊，一共9个问题，请用户选择符合自身情况的选项 ### 步骤2：逐题提问 **严格按照以下顺序逐一提问，每个问题交互一次。以问题和选项的形式提问，选项内容仅原内容，保持简洁禁止补充。记住用户的每一次选择，用户如果选择序号等同于选择序号对应的选项，用户也可以直接输入文字。** **问题1：请选择体型体力状态** 选项： 1. 体型中等 2. 体型偏胖 3. 体型偏瘦 4. 肌肉紧实 5. 肌肉松弛 **问题2：请选择平时体力状态** 选项： 1. 神疲乏力 2. 声音低怯 3. 声音洪亮 4. 中气十足 5. 身体发沉不想动 **问题3：选择日常皮肤特征** 选项： 1. 皮肤干燥 2. 皮肤油腻 3. 皮肤青紫 4. 皮肤正常 **问题4：选择日常面色特征** 1. 面色偏黄 2. 面色白 3. 面色偏红 4. 面色偏暗 5. 面色正常 **问题5：请依据身体对温度出汗的感受情况选择** 选项： 1. 怕冷 2. 怕热 3. 胸口烦热小腹怕冷 4. 正常 **问题6：请依据身体出汗的感受情况选择** 1. 不易出汗 2. 怕热汗多 3. 夜间睡着时出汗 4. 白天无故出汗 5. 正常 **问题7：请依据日常的情绪状态选择** 选项： 1. 焦虑不安 2. 易怒 3. 情绪低落 4. 易精神紧张 5. 易于亢奋 6. 以上都没有 **问题8：请依据日常的睡眠状态选择** 1. 失眠 2. 思睡 3. 多梦 4. 噩梦 5. 以上都没有 **追问逻辑**：如果用户选择"失眠"，继续追问： 问题8-追问：请选择失眠的具体表现 选项： 1. 入睡困难 2. 睡而易醒 3. 睡而早醒 4. 睡而易惊醒 5. 醒后难以入睡 6. 彻夜不眠 **问题9：请依据平时胃肠道状况选择** 选项： 1. 胃口不好 2. 胃口太好 3. 胃口正常 4. 打嗝 5. 嗳气 6. 反酸 7. 腹胀 8. 口干 9. 口臭 10. 口苦 11. 便秘 12. 大便软烂不成形 13. 易腹泻 14. 以上都没有 **追问逻辑**：如果用户选择"便秘"，继续追问： 问题9-追问：请选择便秘的具体表现 选项： 1. 大便干燥 2. 大便臭 3. 大便软而难排 ### 步骤3：汇总输出 完成所有问题后，整理并输出用户的所有选择，这里仅输出汇总内容，禁止其它信息，格式如下： ``` **【体质问诊汇总】**: - 体型体力状态：[用户选择] - 体力状态：[用户选择] - 日常皮肤面色：[用户选择] - 温度出汗感受：[用户选择] - 情绪睡眠状态：[用户选择] [如有追问] [用户选择] - 胃肠道状况：[用户选择][如有追问] [用户选择] ``` ### 步骤4：体质辨识 基于中医辨证理论，根据用户的问诊汇总结果，分析并输出体质证素。 **证素参考列表**： 气虚、气郁、气滞、血虚、血热、血寒、阳虚、阴虚、阳盛、阴盛、水、饮、湿、痰、瘀、食积、寒、热 **辨识要求**： - 只输出明显的证素 - 按照重要性排序，要求最多输出3个体质特征 - 一个证素一行，给出辨识的理由。 - 格式示例： - **气虚**： xxx - **湿**： xxx - **下寒**： xxx **辨识逻辑**： 根据用户的症状表现，结合中医理论进行辨证和整体分析判断。 ### 步骤5：推荐食物 基于体质辨识结果，从食物列表中为用户选择最匹配的食物。 **执行方式**： 1. 读取 [references/food-list.md](references/food-list.md) 获取食物列表 2. 根据用户的体质证素，匹配食物的"针对证素"列，进行加分 3. 查看食物的"加分"列，如果用户存在对应症状，额外加分 4. 查看食物的"减分"列，如果用户存在对应证素或症状，进行减分 5. 综合计算得分，选择得分高的食物 **评分规则**： - **加分项**： - 食物的"针对证素"与用户体质证素匹配 → 加分 - 食物的"加分"列症状与用户症状匹配 → 额外加分 - 特殊标记：`<H>`强作用、`<L>`轻度作用、`<0.1>~<0.5>`作用强度系数 - **减分项**： - 食物的"减分"列证素或症状与用户匹配 → 减分 - 用户存在减分对应的证素或症状时，必须减分 **平衡兼顾原则**： - 考虑用户的多种证素，选择能够综合改善体质的食物 - 避免只针对单一证素而忽略其他证素 - 如果用户存在多个证素，优先选择能同时改善多个证素的食物 - 注意避免推荐与用户体质相冲突的食物（减分项匹配的食物） **输出格式**： ``` 【推荐食物】 1. [食物名称]：[简要理由] 2. [食物名称]：[简要理由] 3. [食物名称]：[简要理由] ``` **推荐数量**：一共推荐3-5种食物，避免过多 ## 资源索引 - 食物列表参考：见 [references/food-list.md](references/food-list.md)（步骤5推荐食物时读取） ## 注意事项 - **交互原则**：一个问题交互一次，等待用户回答后再进行下一个问题 - **记忆要求**：必须记住用户的每一次选择，不得遗漏 - **追问时机**：仅在用户选择"失眠"或"便秘"时才进行追问 - **提问格式**：以问题和选项的形式提问，简单明了 - **顺序要求**：严格按照问题1到问题9的顺序进行，不得跳过或打乱顺序 - **体质辨识**：基于中医理论进行综合判断，输出明确的证素，最多3个 - **食物推荐**： - 必须考虑加减分机制 - 用户存在减分对应的证素或症状时，必须减分 - 综合平衡用户的多种证素，避免顾此失彼 - 说明推荐理由时需结合用户的体质特征和匹配逻辑


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: crazypatient0/email-assistant-pro (version 1.0.0)

# SKILL.md - Email Assistant ## Skill Metadata ```yaml name: Email Assistant identifier: email-assistant version: 1.0.0 description: 智能邮件处理助手，自动归类邮件、起草专业回复、提取待办事项 author: xiaohong tags: [邮件, 商务, 效率, 办公, 待办] categories: [productivity, business] ``` ## What This Skill Does 1. **邮件归类** - 自动识别邮件类型（重要/常规/推广/垃圾） 2. **回复起草** - 根据邮件内容生成专业回复草稿 3. **待办提取** - 从邮件中提取任务和截止日期 4. **摘要生成** - 长邮件快速提炼关键信息 5. **优先级排序** - 按紧急程度和重要性排序邮件 ## When to Use - 邮件太多处理不过来时 - 不知道如何回复客户时 - 担心遗漏重要任务时 - 想快速了解邮件要点时 ## How It Works ### 1. 邮件归类 分析邮件内容，分类标签： - ⭐ 重要：需要立即处理 - 📋 常规：需要阅读但不必紧急 - 📢 推广：营销/广告邮件 - 🚮 垃圾：可以直接删除 - 📎 待办：包含任务指派 分类依据： - 发件人是否为重要联系人 - 是否有明确的任务或截止日期 - 是否需要回复 - 邮件语气和内容 ### 2. 回复起草 根据邮件内容生成合适的回复： ``` 回复类型可选： - 专业正式：商务场景 - 简洁明了：日常沟通 - 友好亲切：客户服务 - 技术详细：技术沟通 ``` 功能： - 自动提取需要回复的问题 - 提供多个回复版本可选 - 保持原有邮件的关键信息引用 ### 3. 待办提取 从邮件中识别： - 明确的任务描述 - 截止日期/时间 - 负责人 - 优先级 输出格式： ``` 📋 待办事项 1. [任务描述] 截止: 2026-03-15 优先级: 高 来源: 张三的邮件 2. ... ``` ### 4. 摘要生成 对长邮件提取： - 核心要点（1-3句话） - 关键数据和数字 - 需要采取的行动 ### 5. 优先级排序 使用 Eisenhower 矩阵： - 紧急且重要：立即处理 - 重要不紧急：安排时间处理 - 紧急不重要：委托或快速处理 - 不紧急不重要：可以忽略 ## Input Format ### 方式一：粘贴邮件文本 ``` 帮我处理这封邮件： [粘贴邮件全文] ``` ### 方式二：描述邮件内容 ``` 有封邮件说客户要求周三前提交方案，我现在很忙，你帮我看看需要做什么 ``` ### 方式三：批量处理 ``` 帮我看看今天收到的邮件，列出需要处理的事项 ``` ## Output Examples ### Example 1: 邮件归类 ``` 输入: [客户咨询产品价格的一封邮件] 📧 归类结果: ⭐ 重要 📝 原因: - 潜在客户咨询 - 需要报价 - 应尽快回复 📋 待办: - 准备报价方案 - 回复客户 ``` ### Example 2: 回复起草 ``` 输入: [一封客户投诉产品质量问题的邮件] 📝 回复草稿（专业正式版）： 尊敬的XX： 非常抱歉给您带来不便。针对您反馈的产品问题，我们高度重视。 我们已经安排专人跟进，预计在XX个工作日内为您解决。 如您有任何其他问题，请随时联系我们。 祝好， [您的姓名] --- 可选版本: 1. 简洁版 2. 道歉版 3. 解决方案版 ``` ### Example 3: 待办提取 ``` 输入: [一封包含多个任务指派的会议纪要邮件] 📋 提取到的待办事项: 1. 完成Q1季度报告 截止: 2026-03-20 优先级: 高 2. 整理客户反馈数据 截止: 2026-03-18 优先级: 中 3. 准备下周一会议PPT 截止: 2026-03-22 优先级: 中 ``` ## Configuration ### 自定义设置 可以配置： - 行业/场景：科技/金融/教育/电商 - 邮件风格：中文/英文/双语 - 回复长度：简洁/详细/完整 - 关注关键词：设置个人关注的重点 ### 设置命令 ``` # 设置回复风格 我的邮件风格是[简洁专业] # 设置关注领域 重点关注[产品需求]和[客户投诉]类邮件 ``` ## Limitations - 需要粘贴或描述邮件内容（暂不支持直接读取邮箱） - 生成的内容需要人工审核后再发送 - 对上下文理解可能不完整，建议重要邮件人工确认 ## Changelog ### v1.0.0 (2026-03-13) - 初始版本 - 支持邮件归类、回复起草、待办提取 - 提供摘要和优先级排序 --- *此技能可以显著提升邮件处理效率，特别适合商务人士*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: eliot-onbox/genart (version 2.0.0)

--- name: genart description: Generate algorithmic visual art — flow fields, fractals, cellular automata, circle packing, wave patterns. SVG + PNG output. metadata: openclaw: emoji: "🎨" --- # GenArt Skill Procedural visual art generator using Python. Produces SVG vector art and PNG raster output from algorithmic patterns and mathematical structures. ## Algorithms ### Flow Fields Perlin noise-based vector fields that guide particle motion, creating organic flowing patterns and fluid-like aesthetics. ### Fractals Recursive geometric structures: Mandelbrot sets, Julia sets, L-systems, and self-similar branching patterns with configurable depth and parameters. ### Cellular Automata Conway's Game of Life and variants, generating complex patterns from simple local rules. Produces static snapshots or animated sequences. ### Circle Packing Algorithm-driven placement of circles in constrained spaces, creating organic compositions with visual balance. ### Wave Patterns Sinusoidal and superposed wave interference, creating ripple effects, moiré patterns, and harmonic visualizations. ## Usage ```bash genart.py --algorithm flow_field --output art.svg [--params "noise=0.5,scale=10"] genart.py --algorithm fractal --output mandelbrot.png --width 1024 --height 1024 genart.py --algorithm cellular_automata --output ca.svg --iterations 100 genart.py --algorithm circle_pack --output circles.svg --target-count 200 genart.py --algorithm waves --output waves.png --frequency 5 --amplitude 100 ``` Outputs SVG for scalable vector art or PNG for raster. All fully deterministic and scriptable. ## Features - **Deterministic:** Seed-based generation for reproducible art - **Scalable:** SVG output scales infinitely without quality loss - **Raster export:** PNG rendering for web and print - **Configurable:** Every algorithm exposes tunable parameters - **Fast:** Optimized Python with optional NumPy acceleration


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ianen/wechat-public-article-reader (version 1.0.0)

--- name: wechat-reader description: > 读取微信公众号文章内容，返回标题、公众号名、发布时间和正文。 使用场景：(1) 用户发来 mp.weixin.qq.com/s/xxx 链接要求阅读或总结， (2) 用户提到"微信文章"、"公众号文章"、"帮我看看这篇"并附带微信链接， (3) 需要提取微信公众号文章内容进行分析、翻译或摘要。 不适用于：搜索公众号、浏览公众号历史文章列表、需要登录才能查看的内容。 --- # 微信公众号文章读取 ## 使用方式 识别到微信公众号链接（包含 `mp.weixin.qq.com`）时，运行脚本读取： ```bash # 可读文本输出 python3 {baseDir}/scripts/read_wechat.py "<url>" # JSON 结构化输出 python3 {baseDir}/scripts/read_wechat.py "<url>" --json ``` ## 输出字段 - `title`：文章标题 - `author`：公众号名称 - `pub_time`：发布时间（Asia/Shanghai） - `content`：正文纯文本（含图片链接标记） - `url`：原始链接 ## 注意事项 - 仅支持公开可访问的文章，已删除或需登录的文章无法读取 - 部分文章标题/作者可能提取不到（微信页面结构变化），正文通常可正常提取 - 图片以 `[图片: url]` 标记保留在正文中 - 无需任何 API Key 或 Cookie，纯 HTTP 抓取


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: edmonddantesj/aoineco-squad-dispatch (version 1.0.0)

# Aoineco Squad Dispatch — Multi-Agent Task Router <!-- 🌌 Aoineco-Verified | S-DNA: AOI-2026-0213-SDNA-SD01 --> **Version:** 1.0.0 **Author:** Aoineco & Co. **License:** MIT **Tags:** multi-agent, orchestration, dispatch, parallel, squad, task-routing ## Description Routes tasks to the right agent based on skills, availability, cost, and priority. Evolved from the `dispatching-parallel-agents` pattern into a full squad orchestration engine for multi-agent teams. **Core principle:** *Right agent for right job. Cheapest agent for simple tasks. Best agent for critical tasks.* ## Problem Multi-agent squads waste resources when: 1. All tasks go to one expensive model 2. Simple community posts use Claude Opus ($$$) instead of Gemini Flash ($) 3. Tasks run sequentially when they could run in parallel 4. No visibility into which agent costs what ## Features | Feature | Description | |---------|-------------| | **Skill-Based Routing** | Matches task requirements to agent specializations | | **Cost-Aware Dispatch** | Prefers cheaper agents for normal tasks, best agents for critical | | **Dependency Detection** | Automatically groups parallel vs sequential tasks | | **Load Balancing** | Respects max concurrent tasks per agent | | **Named Roster** | Pre-configured 7-agent squad with specializations | | **Visual Plans** | Human-readable dispatch plans with cost estimates | ## Pre-Configured Squad | Agent | Specialization | Model | Cost | |-------|---------------|-------|------| | 🧿 Oracle | Governance, Strategy | claude-opus | $$$ | | ⚔️ Blue-Blade | Security, Audit | claude-sonnet | $$ | | 📢 Blue-Sound | Community, Content | gemini-flash | $ | | 👁️ Blue-Eye | Research, Data | gemini-flash | $ | | 🧠 Blue-Brain | Strategy, Analysis | gemini-pro | $$ | | ⚡ Blue-Flash | Build, Code | claude-sonnet | $$ | | 🗂️ Blue-Record | Records, Docs | gemini-flash | $ | ## Quick Start ```python from dispatch_engine import SquadDispatcher dispatcher = SquadDispatcher() dispatcher.add_task("Audit new skill", "Security scan", required_skills=["security"]) dispatcher.add_task("Post to BotMadang", "Korean content", required_skills=["community"]) dispatcher.add_task("Update docs", "Write summary", required_skills=["records"], depends_on=["TASK-0001", "TASK-0002"]) plan = dispatcher.plan() print(dispatcher.format_plan(plan)) ``` ## File Structure ``` aoineco-squad-dispatch/ ├── SKILL.md # This file └── scripts/ └── dispatch_engine.py # Main engine (zero external dependencies) ``` ## Zero Dependencies Pure Python 3.10+. No pip install needed. Designed for the $7 Bootstrap Protocol — every byte counts.


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

--- name: skylv-secrets-scanner slug: skylv-secrets-scanner version: 1.0.0 description: "Scans code for leaked secrets, API keys, tokens, and passwords. Triggers: scan secrets, check api key, security scan, leaked token." author: SKY-lv license: MIT tags: [automation, tools] keywords: [automation, tools] triggers: secrets-scanner --- # Secrets Scanner ## Overview Scans repositories for accidentally committed secrets and API keys. ## When to Use - User asks to "scan for secrets" or "security audit" - Pre-commit or pre-push security check ## Patterns to Detect AWS Key: AKIA[0-9A-Z]{16} GitHub [REDACTED_SECRET] Generic API Key: api[_-]?key.*[a-zA-Z0-9]{20,} Private Key: -----BEGIN (RSA|DSA|EC) PRIVATE KEY----- Password in URL: ://[^@]+:.*@ Slack [REDACTED_SECRET],13}-[0-9]{10,13} ## Commands Windows: Select-String -Path . -Include *.js,*.py -Recurse -Pattern "ghp_[a-zA-Z0-9]{36}" Linux/macOS: grep -rE "ghp_[a-zA-Z0-9]{36}|AKIA[0-9A-Z]{16}" --include="*.js" --include="*.py" . ## Prevention Add to .gitignore: .env *.key credentials.* secrets.* *.pem


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: capt-marbles/apollo-enrichment (version 1.3.0)

--- name: apollo description: Apollo.io contact and company enrichment API. Enrich people with email, phone, title, company data. Enrich organizations with industry, revenue, employee count, funding. Search for prospects. Use when the user needs to enrich contacts, find emails, lookup company info, or search for leads. version: 1.3.0 author: captmarbles --- # Apollo Enrichment Skill Enrich contacts and companies using [Apollo.io](https://apollo.io) API. ## Setup 1. Get your API key from [Apollo Settings](https://app.apollo.io/#/settings/integrations/api) 2. Set the environment variable: ```bash export APOLLO_API_KEY=your-api-key-here ``` ## Usage All commands use the bundled `apollo.py` script in this skill's directory. ### Enrich a Person Get email, phone, title, and company data for a contact. ```bash # By email python3 apollo.py enrich --email "[REDACTED_SECRET]" # By name + company python3 apollo.py enrich --name "John Smith" --domain "acme.com" # Include personal email & phone python3 apollo.py enrich --email "[REDACTED_SECRET]" --reveal-email --reveal-phone ``` ### Bulk Enrich People Enrich up to 10 people in one call. ```bash # From JSON file with array of {email, first_name, last_name, domain} python3 apollo.py bulk-enrich --file contacts.json # Reveal personal contact info python3 apollo.py bulk-enrich --file contacts.json --reveal-email --reveal-phone ``` **contacts.json example:** ```json [ {"email": "[REDACTED_SECRET]"}, {"first_name": "Jane", "last_name": "Doe", "domain": "techcorp.io"} ] ``` ### Enrich a Company Get industry, revenue, employee count, funding data. ```bash python3 apollo.py company --domain "stripe.com" ``` ### Search for People Find prospects by criteria. ```bash # By title and company python3 apollo.py search --titles "CEO,CTO" --domain "acme.com" # By title and location python3 apollo.py search --titles "VP Sales" --locations "San Francisco" # Limit results python3 apollo.py search --titles "Engineer" --domain "google.com" --limit 10 # Exclude competitors (Hathora/Edgegap/Nakama) python3 apollo.py search --titles "CTO" --exclude-competitors ``` **Filtering Options:** - `--exclude-competitors` or `-x` — Automatically filters out employees from Hathora, Edgegap, and Nakama (Heroic Labs) ## Example Prompts - *"Enrich [REDACTED_SECRET] with Apollo"* - *"Get company info for stripe.com"* - *"Find CTOs at fintech companies in NYC"* - *"Bulk enrich this list of contacts"* - *"What's the employee count and revenue for Notion?"* ## Data Returned **Person enrichment:** - Name, title, headline - Email (work & personal) - Phone (direct & mobile) - Company, industry - LinkedIn URL - Location **Company enrichment:** - Name, domain, logo - Industry, keywords - Employee count, revenue - Funding rounds, investors - Technologies used - Social links ## Credits Apollo uses credits for enrichment. Check your usage at [apollo.io/settings/credits](https://app.apollo.io/#/settings/credits).


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: yixiaoer (version 1.0.1)

--- name: yixiaoer description: "蚁小二是面向自媒体创作者、MCN 与企业新媒体团队的全流程运营管理平台，以高效分发、智能管理、数据驱动、团队协同为核心。支持数十家主流平台一键批量发布图文、视频、动态，统一管理海量账号，支持 PC 与 APP 云发布；内置账号安全托管、内容素材库、流程化审核、多维度数据统计与可视化分析，实现从内容编辑、发布、互动到效果复盘的闭环管理，大幅降低运营成本，让团队专注内容创作。" license: MIT metadata: keywords: ["内容发布", "视频发布", "图文发布", "文章发布", "公众号发布", "矩阵管理", "数据监控", "数据回收", "账号数据", "作品数据"] --- 蚁小二插件使用说明 核心能力 1、内容发布 2、账号数据与作品数据查询 完整接口文档参考 https://s.apifox.cn/e66df935-0c39-44d0-8096-abd39417fa6a/llms.txt ### 基础域名与鉴权 (Base URL & Authentication) - **Base URL**: `https://www.yixiaoer.cn/api` - **鉴权方式 / Auth**: 在 HTTP Header 中传参 `Authorization: <api-key>` 核心能力引导 接口调用需要用户提供龙虾插件授权令牌apikey 检查当前团队是否为vip，如果不是，则返回该团队未开通vip不支持使用小龙虾插件 1、内容发布 找到【 创建任务集v2对接开放平台】 接口填充表单数据，publishChannel为cloud，clientId参数不要传（切记不要传空字符串），cloud 云发布，账号必须设置了代理，代理可以从【获取地区列表树】获取一个地区的code，local则需要提醒用户将clientId告诉你。如果涉及到平台个性化信息，则需要查询 【获取活动分类：个别平台有字段需要选择是否参与活动】【获取发布账号分类：平台分布内容需要选择这个内容发布到哪个分类】【获取账号音乐：部分平台的视频或图文支持设置背景音乐】【获取账号音乐分类：同上，支持基于分类选择音乐】【获取账号地理位置：部分平台支持内容绑定一个地理位置】，并将接口返回的信息合理插入到表单的对应字段 接口支持批量发布，多个账号多个任务可以通过一次接口调用来发布，需要注意的是每个平台的表单结构不同，需要适配。 由于每个平台表单都有差异性，所以在构建表单时，如果用户没有提出要求，且文档上没有必填，不要随意填写数据，这样反而为导致发布失败。 如果涉及到视频或图片上传，参考【 获取资源直传地址】，发布填写 cloud-publish，contentType需要填写和上传对象一直的类型，且在返回的serviceUrl后，同样需要设置一样的contentType，上传方式为Binary，上传地址切记不能转码，容易被curl转义。 账号数据查询为：【账号概览-新版】 作品数据则为：【作品数据列表】 其他能力请基于完整的接口文档去探索吧


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sora-mury/dual-retrieval (version 1.0.0)

# Dual Retrieval Skill - Phase 4 ## 描述 双重检索：M-Flow（图拓扑检索）+ QMD（BM25+向量检索）优势互补。 ## M-Flow vs QMD 对比 | 特性 | M-Flow | QMD | |------|--------|-----| | 检索方式 | 图拓扑 + Bundle Search | BM25 + 向量 + rerank | | 适合场景 | 精确问答、多跳推理 | 关键词搜索、语义相似 | | 记忆结构 | 四层 Cone Graph | 多 Collection | | 优势 | 时间推理、关联推理 | 灵活、已配置 | ## 工作流程 ``` Query → ├── M-Flow.search() → Episode + Facet + Entity └── QMD search → 文件 + 片段 ↓ 结果合并 → 去重 → 排序 → 返回 ``` ## 文件结构 ``` dual-retrieval/ ├── SKILL.md ├── scripts/ │ ├── __init__.py # DualRetrievalPipeline │ └── test_dual.py # 测试 ``` ## 依赖 - m-flow-memory skill (MFlowMemory) - QMD (qmd tools)


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