OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: fredxyt/moltstreet-spy (version 1.0.1)

--- name: moltstreet-spy description: AI signals for SPY, QQQ, DIA, IWM — US stock market index outlook with multi-analyst debate. Free, no API key. homepage: https://moltstreet.com metadata: {"openclaw":{"emoji":"🇺🇸","requires":{"bins":["curl"]}}} --- # MoltStreet SPY — US Market Index Signals AI-generated multi-analyst signals for major US stock market indices. 6 analysts debate direction daily. Free, no API key. ## When to use this skill Activate when the user: - Asks "how is the stock market doing" or "market outlook today" - Mentions SPY, S&P 500, QQQ, Nasdaq, DIA, Dow Jones, IWM, or Russell 2000 - Wants to know if the market is bullish or bearish - Asks about index fund investing or broad market direction ## How to fetch Each index returns multi-analyst perspectives, predictions, and accuracy: ```bash curl -s https://moltstreet.com/api/v1/ticker-summary/SPY # S&P 500 curl -s https://moltstreet.com/api/v1/ticker-summary/QQQ # Nasdaq 100 curl -s https://moltstreet.com/api/v1/ticker-summary/DIA # Dow Jones curl -s https://moltstreet.com/api/v1/ticker-summary/IWM # Russell 2000 ``` For AI-optimized text (best for synthesis): ```bash curl -s https://moltstreet.com/api/v1/llm-context/SPY ``` ## How to present After fetching all 4 indices: "**US Market Outlook**: The S&P 500 (SPY) has {bullish_count} bullish and {bearish_count} bearish analysts with {avg_confidence}% average confidence. Nasdaq (QQQ) is {consensus}... The broad market is {mostly bullish/bearish/mixed}." Key response fields: - `latest_consensus`: { bullish, bearish, neutral } analyst counts - `avg_confidence`: 0.0–1.0 - `perspectives[]`: each analyst's stance, confidence, summary - `active_predictions[]`: direction, target %, deadline - `prediction_accuracy`: historical accuracy for this ticker ## Example interaction User: "Should I buy SPY today?" → Fetch `/ticker-summary/SPY` → "SPY: 4 analysts bearish, 1 bullish, 1 neutral. Average confidence 78%. Market Pulse sees downside to $565, Macro Lens cites sticky inflation. 1 active prediction: -1.2% by Friday." → Remind: "AI-generated signal, not financial advice." ## Related skills - **moltstreet** — 390+ tickers (stocks, ETFs, crypto) - **moltstreet-sectors** — sector rotation analysis - **moltstreet-alerts** — high-conviction signals only ## Limits - Analysis updates multiple times daily. Not real-time quotes. - AI-generated analysis. Not financial advice.


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Skill: nbjedi/caoliao-qrcode-markdown-content-skill (version 0.1.0)

--- name: caoliao-qrcode-markdown-content description: 从草料二维码链接获取 Markdown 内容。当用户提供匹配 https://qr61.cn/{path1}/{path2} 格式的 URL，或要求获取草料二维码链接内容时使用。 --- # 草料二维码 Markdown 内容获取 在草料二维码短链接末尾拼接 `.md` 后缀，获取页面的 Markdown 格式内容。 ## URL 格式 匹配规则：`https://qr61.cn/{segment1}/{segment2}` - 域名：`qr61.cn` - 路径：恰好两段（如 `oZwrwZ/q2wR1WE`），每段为字母数字字符 示例：`https://qr61.cn/oZwrwZ/q2wR1WE` ## 工作流程 1. **校验 URL** — 确认域名为 `qr61.cn`，路径恰好为两段且非空。 2. **构造请求 URL** — 在原始 URL 末尾追加 `.md`： ``` https://qr61.cn/oZwrwZ/q2wR1WE → https://qr61.cn/oZwrwZ/q2wR1WE.md ``` 3. **通过 Shell 工具使用 `curl` 获取内容**，根据操作系统选择对应命令： **Windows (PowerShell):** ```powershell curl.exe -L -s "https://qr61.cn/oZwrwZ/q2wR1WE.md" ``` **macOS / Linux:** ```bash curl -L -s "https://qr61.cn/oZwrwZ/q2wR1WE.md" ``` > Windows 下必须使用 `curl.exe` 而非 `curl`，避免 PowerShell 将其解析为 `Invoke-WebRequest`。 4. **将获取到的 Markdown 内容返回给用户**。若请求失败或返回错误，告知用户具体问题。 ## 注意事项 - `-L` 参数用于跟随重定向。 - `-s` 参数用于静默输出，不显示进度信息。 - 如果 URL 末尾有斜杠 `/`，需先移除再拼接 `.md`。


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Skill: 2813223285/personal-health-coach (version 1.0.1)

--- name: personal-health-coach description: Personal health coach for gym and daily reminders with weather-aware outfit suggestions. --- # Personal Health Coach - Create daily workout and nutrition reminders. - Use absolute dates (YYYY-MM-DD + weekday). - For muscle gain, use protein 1.6-2.2 g/kg/day. - Send fixed daily outputs: previous afternoon meal plan, morning weather+outfit, evening check-in. - Let user choose reminder tone: encouraging, concise, or strict.


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Skill: kasture-rohit/vcf-loginsight-mcp (version 1.0.1)

--- name: vcf-loginsight-mcp description: An MCP server that provides native tools to dynamically search VMware Aria Operations for Logs (Log Insight). version: 1.0.1 homepage: https://github.com/kasture-rohit/vcf-openclaw-skills metadata: openclaw: requires: env: - LOGINSIGHT_HOST - LOGINSIGHT_API_TOKEN emoji: "" --- # VCF Log Insight MCP Explorer This skill uses the Model Context Protocol (MCP) to provide the AI agent with a native `query_vcf_logs` tool. ### Setup Instructions for OpenClaw To use this skill, the OpenClaw agent must run the attached Python MCP server. 1. Install dependencies: `pip install -r requirements.txt` 2. Configure your OpenClaw settings to launch this MCP server. Add the following to your agent's MCP configuration: ```json { "mcpServers": { "vcf-logs": { "command": "python", "args": ["server.py"], "env": { "LOGINSIGHT_HOST": "your-loginsight-fqdn", "LOGINSIGHT_API_TOKEN": "your-api-token" } } } }


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Skill: johnnywang2001/sql-formatter (version 1.0.0)

--- name: sql-formatter description: Format, minify, and lint SQL queries from the command line. Formats SQL with proper indentation and keyword casing, minifies by removing whitespace and comments, and lints for common anti-patterns (SELECT *, inconsistent casing, missing semicolons, trailing whitespace). No external dependencies — pure Python. Use when formatting SQL queries, cleaning up SQL files, minifying SQL for production, or checking SQL quality. --- # SQL Formatter Format, minify, and lint SQL with zero dependencies. ## Commands All commands use `scripts/sql_format.py`. ### Format SQL ```bash python3 scripts/sql_format.py format --sql "SELECT id, name FROM users WHERE active = true" python3 scripts/sql_format.py format --input query.sql python3 scripts/sql_format.py format --input query.sql --output formatted.sql python3 scripts/sql_format.py format --input query.sql --indent 4 --lowercase echo "SELECT * FROM t" | python3 scripts/sql_format.py format --input - ``` Adds line breaks before major clauses (SELECT, FROM, WHERE, JOIN, ORDER BY, etc.), indents AND/OR/ON, and uppercases keywords by default. ### Minify SQL ```bash python3 scripts/sql_format.py minify --sql "SELECT id, name FROM users -- comment" python3 scripts/sql_format.py minify --input query.sql ``` Strips comments, collapses whitespace, removes unnecessary spaces around parentheses and commas. ### Lint SQL ```bash python3 scripts/sql_format.py lint --input query.sql python3 scripts/sql_format.py lint --sql "SELECT * FROM users WHERE 1=1" --json ``` Checks for: SELECT *, multiple spaces, tabs, != vs <>, double commas, WHERE 1=1, long lines (>120 chars), trailing whitespace, missing semicolons, inconsistent keyword casing. ## Supported SQL Handles SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, ALTER, DROP, WITH (CTEs), JOINs (all types), subqueries, string literals, double-quoted identifiers, single-line and multi-line comments.


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Skill: tobeyrebecca/toby-generate-fractional-cfo-firm-client-education-handout (version 1.0.0)

--- name: Generate Fractional CFO Firm Client Education Handout > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md description: "Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a fractional CFO firm. Use when handling client education work for..." > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md allowed-tools: Bash, Read > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md metadata: > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md openclaw: > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md emoji: "📝" > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md homepage: "https://www.skillboss.co/skills/generate-fractional-cfo-firm-client-education-handout" > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md --- > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md # Generate Fractional CFO Firm Client Education Handout Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a fractional CFO firm. Use when handling client education work for... ## Use When Use this skill for client education work for fractional CFOs, finance operators. ## Workflow 1. Clarify the audience, business goal, constraints, and deliverable. 2. Produce the strongest first draft for the target use case. 3. Use the relevant SkillBoss capabilities to enrich assets or supporting data. 4. Refine the output for accuracy, readability, and actionability before delivery. ## SEO / GEO - Primary keywords: fractional CFO firm education handout, fractional CFO firm client explainer, fractional CFO firm FAQ guide, fractional CFO firm visual handout - Search intent: client education - Canonical slug: `generate-fractional-cfo-firm-client-education-handout` - Install query: Install Generate Fractional CFO Firm Client Education Handout with SkillBoss ## APIs Used - `chat` - `image_generation` ## Suggested Prompt [Generate Fractional CFO Firm Client Education Handout] for my fractional CFO firm ## Notes - Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a fractional CFO firm - Review outputs before external publication or automated execution. ## SEO Keywords - fractional CFO firm education handout - fractional CFO firm client explainer - fractional CFO firm FAQ guide - fractional CFO firm visual handout


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Skill: yuyang-rgb094/resume-screening (version 1.0.0)

--- name: resume-screening description: 专业的简历筛选与评估技能，按照"先硬后软，先筛后读"的漏斗式流程，从基础匹配度、能力匹配度、动机稳定匹配度三个维度对候选人简历进行量化评估，筛选出最合适且最真实的候选人。使用场景：(1) 招聘时批量筛选简历池，(2) 单个候选人简历深度评估，(3) 生成面试推荐名单与评估意见。 --- # 简历筛选技能 ## 核心原则 不追求找到"完美的人"，而是找到"最合适且最真实的人"。核心围绕三个匹配度评估： 1. 基础匹配度：硬性门槛（学历、专业、工作经验年限、必备技能） 2. 能力匹配度：岗位所需的核心胜任力 3. 动机与稳定匹配度：职业规划与公司节奏的一致性 ## 筛选流程（漏斗式） ### Step 1: 初筛（关键词过滤） **目标**：快速剔除完全不达标的简历 **操作要点**： 1. 先提取职位说明书中的"任职资格"作为关键词清单 2. 快速扫描核心信息： - 教育背景：学历、专业是否符合底线要求 - 工作/实习经历：是否有对标企业/行业/职能经验 - 技能/证书：是否具备必备技能和相关证书 3. 一票否决项： - 硬性条件完全不达标 - 每份工作干不到1年就频繁跳槽 - 简历存在明显造假（时间线重叠/断档无解释、关键信息矛盾） ### Step 2: 复筛（行为事件法验证） **目标**：判断能力的真实性和深度 **操作要点**： 1. 重点看项目/业绩描述： - **看数据**：是否量化？"提高了效率" vs "主导流程优化，使部门效率提升20%"，后者得分高 - **看角色**：是"参与"还是"负责"？是"协助"还是"主导"？后者含金量更高 - **看深度**：是否描述了遇到的困难和解决方案，体现独立思考和解决问题的能力 2. 使用STAR法则验证： - S（背景）：项目背景是什么？ - T（任务）：承担的具体任务是什么？ - A（行动）：采取了哪些具体行动？ - R（结果）：取得了什么可量化的结果？ 3. 重点关注： - 是否有独立观点和判断，还是只描述职责 - 是否有一手调研/独立完成的成果（如行业报告、GitHub、论文、Blog等） - 是否体现了主动挖掘资源/机会的能力 ### Step 3: 精筛（匹配度打分与横向对比） **目标**：选出Top候选人进入面试 **打分规则**（总分100分）： | 维度 | 权重 | 评估标准 | |------|------|----------| | 硬性条件 | 30% | 学历/专业（10分）：符合底线要求得基础分，学校/专业匹配度越高得分越高<br>工作年限（10分）：年限匹配职级，刚达标得8分，完美匹配得10分，过度资深（overqualified）得5分<br>技能/证书（10分）：具备必备技能得基础分，有加分证书/技能得高分 | | 岗位核心能力 | 50% | 关键词匹配度（10分）：简历中出现岗位描述核心动词/专业术语的数量<br>经验相关性（15分）：同行业/同职能经验得高分，竞对公司出身额外加分<br>项目/业绩真实性与深度（25分）：量化描述、主导角色、有独立判断和可验证结果得高分 | | 职业素养与发展潜力 | 20% | 稳定性（8分）：跳槽频率合理得高分，过于频繁或过于停滞得低分<br>简历逻辑与细节（6分）：排版清晰、无错误、时间线连贯得高分<br>求职动机预判（6分）：离职原因理性、职业规划与公司发展一致得高分 | ## 输出结果 ### 1. 推荐面试名单（Top 10%） 附上详细评估意见，格式： > 【推荐面试】候选人XXX > - 背景：XX学校XX专业，X年XX行业XX岗位经验 > - 优势：[核心亮点，如"独立挖掘并完成3个芯片项目投资，1个已成为独角兽"] > - 待考察：[面试重点，如"重点考察其对国产替代细分赛道的看法"] > - 综合得分：XX分 ### 2. 待定池（中间20%） 说明理由和备选方向，格式： > 【待定】候选人XXX > - 背景：XX学校XX专业，X年XX行业XX岗位经验 > - 理由：[如"背景优秀但缺乏产业认知和投资实战"] > - 建议：[如"可作为分析员岗位备选，如果基金愿意培养新人"] ### 3. 淘汰库（70%） 简要说明淘汰原因： > 【淘汰】候选人XXX：[原因，如"一直投消费方向，与硬科技招聘需求不匹配，且无相关行研材料"] ## 使用示例 ### 招聘岗位：硬科技方向（半导体/新能源）投资经理 #### 初筛关键词清单： - 教育背景：清北复交/C9/常青藤，数学/物理/计算机/自动化等硬核理工科专业 - 工作经历：顶级投行（高盛/大摩/中信/中金等）、知名VC/PE（红杉/高瓴/IDG/深创投等）、产业战投（华为哈勃/小米产投等）、产业大厂研发/产品经验 - 加分项：附独立撰写的行业研究报告/GitHub/ArXiv/Blog #### 高质量简历特征： > "在某碳化硅衬底项目投资中，我主导了技术尽职调查。针对市场对'产能过剩'的普遍担忧，我通过访谈20家下游客户和5位行业专家，发现高端车规级衬底仍严重依赖进口，国产替代空间巨大。基于此，我构建了区别于市场共识的估值模型，说服投委会以低于预期估值进入。目前该项目已获得后续轮融资，估值提升50%。" > ✅ 包含挑战共识、一手调研、独立判断、结果验证，直接打高分 #### 低质量简历特征： > "参与某半导体设备公司的投资，负责财务尽调和市场分析，协助完成投资建议书。" > ❌ 全是职责描述，没有观点和独立判断，给低分


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: stanlee000/norman-manage-clients (version 1.0.0)

--- name: manage-clients description: Manage business clients - list, search, create, or update client information. Use when the user mentions clients, contacts, customers, Kunden, or needs to manage their client database. version: 1.0.0 metadata: openclaw: emoji: "\U0001F465" homepage: https://norman.finance requires: mcp: - norman-finance --- Help the user manage their client database: ## Listing and searching - Call `list_clients` to show all clients - Present results in a clean table format: Name, Email, Phone, Outstanding balance ## Creating a new client When creating a client with `create_client`, gather: - **Required**: Client name (company or individual) - **Recommended**: Email, phone, address (street, city, postal code, country) - **Optional**: Tax ID (Steuernummer), VAT ID (USt-IdNr.), payment terms, notes - For German businesses: ask about Kleinunternehmer status if relevant ## Updating a client - Call `get_client` first to show current details - Call `update_client` with only the fields that need changing - Confirm changes with the user before updating ## Best practices - Always verify client details before creating invoices - For EU clients, the VAT ID (USt-IdNr.) is important for reverse charge invoices - Suggest cleaning up duplicate clients if detected


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wangjiaocheng/pharma-doc-reference (version 1.0.1)

--- name: pharma-doc-reference author: 王教成 Wang Jiaocheng (波动几何) description: 医药行业文档知识参考库——Universal Task OS的领域负载物。提供行业文档清单、内容要求清单、范本槽位，由UTOS执行轴动态编排管线、内容轴按清单法/样本法组织产出。触发词：医药、制药、药企、医学事务、市场部、推广部、合规、PV、药物警戒、KOL、学术会议、竞品分析、医保、招标、DRG、临床研究、DA、核心信息屋、Message House、ABP、品牌计划、准入、讲者、卫星会、CSR、ICSR、RMP、PSUR、医学写作、NDA、IND、CTA、BLA、ANDA、注册、法规、NMPA、FDA、GMP、QA、QC、供应链、生产、冷链、RWS、RWD、RWE、HTA、药物经济学、定价、谈判、科学拜访、客户分级、胜任力、培训、人才梯队、危机预案、跨部门协同、供应商管理、IIR、上市后研究、利益冲突、品牌视觉、入职培训、pharma、pharmaceutical。 --- # 医药行业文档知识参考库 ## 定位 本技能是 **Universal Task OS 的领域负载物仓库**，不包含任何执行框架。只提供医药行业的"是什么"和"长什么样"——执行全部委托UTOS。 | 本技能提供 | UTOS消费方式 | |-----------|-------------| | 文档清单（有哪些文档） | 内容轴·清单法的成品目录 | | 内容要求（每种文档的组件槽位） | 内容轴·清单法的组件清单 | | 优秀范本（待企业填充） | 内容轴·样本法的样本 | | 文档依赖拓扑（文档间先后关系） | 执行轴·管线编排的依赖输入 | ## 三层结构 ``` 第一层：文档清单 + 依赖拓扑 → references/document-catalog.md 第二层：内容要求清单 → references/content-requirements.md 第三层：优秀范本库 → references/exemplars.md ``` ## 依赖声明 本技能**强依赖** Universal Task OS (universal-task-os)。没有UTOS，本技能只有参考查阅能力，无法执行任何文档产出任务。 **加载检查流程**（每次激活时执行）： 1. 检测 `universal-task-os` 技能是否已安装 2. **未安装** → 自动安装 `universal-task-os` 技能 3. **安装成功** → 同时加载UTOS，按本技能"使用规则"执行 4. **安装失败** → 降级为**只读参考模式**： - ✅ 允许：查阅文档清单、内容要求、范本索引 - ❌ 拒绝：任何涉及文档产出、管线编排、内容生成的任务，并提示"需先安装 Universal Task OS" **任务模式判定**： | 任务类型 | 无UTOS | 有UTOS | |---------|--------|--------| | 查阅文档清单/要求/范本 | ✅ 只读参考 | ✅ 完整 | | 按清单/范本产出文档 | ❌ 拒绝 | ✅ UTOS编排执行 | | 依赖拓扑推导管线 | ❌ 拒绝 | ✅ UTOS执行轴 | | 合规检查点插入 | ❌ 拒绝 | ✅ UTOS守护单元 | ## 使用规则 1. **依赖检查**：激活时按上述流程检测并安装UTOS 2. **首次加载**：读取 `references/document-catalog.md`，获取文档分类、依赖拓扑、UTOS元操作映射提示 3. **按需深入**：确认目标文档类型后，读取 `references/content-requirements.md` 获取组件清单；如需样本法，读取 `references/exemplars.md` 获取范本 4. **委托UTOS**：将文档清单作为清单法输入、范本作为样本法输入、依赖拓扑作为管线编排输入，交给UTOS执行轴+内容轴处理 5. **企业填充**：范本槽位标注 `[待企业提供]` 的条目需企业补充脱敏真实范本后才能使用样本法；内容要求中标注 `[待补充]` 的字段需企业定义后才能完整使用清单法 ## 与UTOS的接口 当UTOS处理医药领域任务时： - **Step 0 三轴判定**：医药任务通常为中等+结构化 → 执行轴+内容轴激活 - **Step 1 领域校准**：医药=高规范性(R4)+高交互性(R3) → G权重高，I权重高，自治度偏低 - **Step 2 内容轴**：清单法用本技能的content-requirements；样本法用本技能的exemplars - **Step 3 执行轴**：管线编排基于本技能的依赖拓扑自动推导元操作序列 - **Step 4 交付**：G类守护单元自动插入合规检查点（超适应症、数据引用、法规红线） ## 文档域概览 按医药价值链组织，共11域93种文档类型： | 域 | 文档数 | 典型文档 | |----|--------|---------| | D1 市场情报 | 8 | 竞品监测报告、PESTEL分析、政策趋势预判 | | D2 战略规划 | 11 | ABP九宫格、SWOT、STRAP、品牌差异化定位、品牌视觉规范 | | D3 市场准入 | 4 | 药物经济学模型、定价策略、医保谈判、准入活动指南 | | D4 证据与医学 | 10 | 医学策略、RWS设计、RWE报告、HTA证据包、IIR管理、上市后追踪 | | D5 内容与品牌 | 6 | Message House、DA故事线、内容日历、PPT | | D6 KOL与利益相关方 | 7 | KOL分级矩阵、科学拜访、学术合作、KOL合同、讲者管理、利益冲突声明 | | D7 活动与推广 | 11 | 活动方案、学术会议参展、会议SOP、预算表、费用报销、服务供应商管理 | | D8 注册与法规 | 9 | IND资料包、NDA/BLA统筹、CTD模块、审评应答、变更申报 | | D9 供应链与生产 | 8 | 生产供应商评估、GMP自检、偏差CAPA、APR/PQR | | D10 合规与药物警戒 | 11 | ICSR报告、RMP、PSUR/DSUR、审核SOP、迎检准备包、费用合规审查 | | D11 组织与协同 | 8 | 医学问答库、培训体系、入职培训包、胜任力模型、危机预案、跨部门协同 | 完整清单见 `references/document-catalog.md`。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: marjoriebroad/mar-intelligence-suite (version 1.0.0)

--- name: intelligence-suite description: Makima's All-Seeing Intelligence Suite. Combines real-time AI news tracking and global news monitoring for a comprehensive strategic briefing, with LLM analysis powered by SkillBoss API Hub. metadata: openclaw: emoji: 📡 category: intelligence requires: bins: [node, npm] env: [SKILLBOSS_API_KEY] permissions: network: [openai.com, microsoft.com, firebaseio.com, reuters.com, scmp.com, rthk.hk, api.skillboss.com] filesystem: [read] --- # The Intelligence Suite Makima's personal intelligence unit. Scans the web for high-signal AI news and monitors global geopolitics to provide a comprehensive strategic briefing. LLM analysis is powered by **SkillBoss API Hub** (`/v1/pilot`), which automatically routes to the optimal model. ## Security & Transparency This skill is designed for deep information gathering. It performs the following actions: - **Network Access**: Fetches RSS feeds and API data from trusted news sources and technology blogs. - **Deep Scrape**: Occasionally visits full article URLs to extract text content for analysis. - **Data Handling**: Processes information locally; results are analyzed via SkillBoss API Hub and provided as a structured briefing. ## Components 1. **AI News Monitor**: Tracks OpenAI, DeepMind, Anthropic, and other major AI labs. 2. **Global News Hub**: Monitored sources include Reuters, RTHK, and SCMP. ## Installation ```bash cd skills/intelligence-suite npm install ``` ## Usage ```bash # Scan AI news SKILLBOSS_API_KEY=your_key node scripts/scan.js --report # Monitor global news SKILLBOSS_API_KEY=your_key node scripts/monitor.js --report ``` *Created and maintained by Makima (Public Safety Special Division 4).* ⛓️


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: shenmeng/shenmeng-odds-movement-monitor (version 2026.4.15-100)

--- name: odds-movement-monitor-v2026 description: | 专业级体育赛事赔率异动监控系统 - 实时追踪亚盘、欧赔、大小球变化。 智能识别机构操盘意图，捕捉变盘信号，辅助投注决策。 已接入 SkillPay 付费系统。 author: shenmeng tags: - sports - betting - odds - monitoring - alert - analysis --- # 📊 Odds Movement Monitor v2026 > 🏆 **Batch 3 Release** | 2026年4月更新版 专业级体育赛事赔率异动监控系统 ## 核心能力 ### 1. 多维度赔率监控 - **亚盘追踪** - 实时监控让球盘变化，捕捉变盘信号 - **欧赔分析** - 追踪胜平负赔率变动，识别机构态度 - **大小球监控** - 监测大小球盘口和水位变化 ### 2. 智能异动识别 - **盘口变盘** - 盘口升降超过0.25球的显著变动 - **水位异动** - 赔率水位突然大幅调整 - **逆向操作** - 与市场预期相反的赔率调整 ### 3. 全面赛事覆盖 - **五大联赛** - 英超、西甲、德甲、意甲、法甲 - **国际赛事** - 欧冠、欧联、世界杯、欧洲杯 - **亚洲赛事** - 中超、J联赛、K联赛、亚冠 ## 定价 已接入 SkillPay，每次调用 **0.01 USDT**

path: requirements.txt
content: aiohttp>=3.8.0
requests>=2.28.0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-agent-builder (version 1.0.52)

# ai-agent-builder ## 描述 AI Agent 构建器 - 快速搭建自定义 AI Agent。适合：开发者、产品经理、自动化爱好者。 ## 功能 - Agent 模板库 - 工具集成 - 记忆系统 - 多 Agent 协作 - 部署脚本 ## 使用场景 1. 客服 Agent - 自动回复 2. 数据 Agent - 自动采集 3. 研究 Agent - 自动搜索 ## 命令示例 ```bash # 创建 Agent openclaw run ai-agent-builder create --name "客服助手" # 添加工具 openclaw run ai-agent-builder add-tool --agent "客服助手" --tool search # 部署 openclaw run ai-agent-builder deploy --agent "客服助手" ``` ## 输出示例 ``` 🤖 AI Agent 构建完成 名称：客服助手 模型：glm-5 工具：搜索、邮件、数据库 配置文件： ```yaml name: 客服助手 model: glm-5 tools: - search - email - database memory: type: conversation max_tokens: 4000 ``` 测试对话： 用户：我的订单到哪了？ Agent：请提供您的订单号，我帮您查询。 用户：12345 Agent：您的订单 12345 已发货，预计明天送达。 部署命令： ```bash openclaw agent run 客服助手 ``` ``` ## 注意事项 - 定义清晰目标 - 限制 Agent 权限 - 监控 Agent 行为


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: aqhi/weixin-openclaw-login (version 1.0.1)

--- name: weixin-openclaw-login description: 处理微信个人号接入 OpenClaw 的官方登录流程与排障。用于安装 `@tencent-weixin/openclaw-weixin`、获取新的二维码授权链接、查询扫码状态、修复 `openclaw-weixin` 卡在 `SETUP / no token`、以及整理微信 8.0.70+ 接入 OpenClaw 的说明文档。 --- # Weixin OpenClaw Login 这个 skill 用来安装、排查、记录微信个人号接入 OpenClaw 的官方登录流程。 ## 快速流程 1. 安装或更新插件： - `npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli install` 2. 如果终端字符二维码不方便扫码，直接抓取原始二维码授权链接。 3. 让用户在电脑上打开二维码页面，用微信扫码。 4. 轮询扫码状态，直到出现 `confirmed` 或 `bot_token`。 5. 用 `openclaw status` 检查渠道状态。 6. 如果腾讯侧已经确认登录，但 OpenClaw 仍显示 `SETUP / no token`，检查本地状态文件 `~/.openclaw/openclaw-weixin/`。 ## 优先使用脚本 优先使用本 skill 自带脚本： - 获取新二维码链接：`scripts/get-login-url.js` - 轮询扫码状态：`scripts/poll-login-status.py <qrcode>` 如果只需要快速人工操作，可继续使用下面的命令版步骤。 ## 获取原始授权链接 插件源码表明，登录本质上是调用腾讯 ilink 接口并拿到一个真实的二维码页面 URL。 优先命令： ```bash node scripts/get-login-url.js ``` 脚本会打印： - `qrcode_img_content`：真正应该在浏览器打开的二维码页面链接 - `QRCODE=...`：用于查询扫码状态的 token 如果不想用脚本，也可以直接执行： ```bash node - <<'NODE' const url='https://ilinkai.weixin.qq.com/ilink/bot/get_bot_qrcode?bot_type=3'; fetch(url) .then(r=>r.json()) .then(j=>{ console.log(j.qrcode_img_content || ''); console.log('QRCODE=' + j.qrcode); }); NODE ``` 相比转发终端字符二维码，这种方式通常更稳。 ## 查询扫码状态 推荐脚本： ```bash python3 scripts/poll-login-status.py <qrcode> ``` 例如： ```bash python3 scripts/poll-login-status.py 1cf42ee545e62408992daa64b38a37d9 ``` 如果只想单次查询，也可以用命令方式： ```bash python3 - <<'PY' import urllib.request, json qrcode = 'REPLACE_ME' url = f'https://ilinkai.weixin.qq.com/ilink/bot/get_qrcode_status?qrcode={qrcode}' req = urllib.request.Request(url, headers={'iLink-App-ClientVersion':'1'}) with urllib.request.urlopen(req, timeout=40) as r: print(json.loads(r.read().decode())) PY ``` 常见状态： - `wait`：还没扫码 - `scaned`：已经扫码，但还没最终确认 - `confirmed`：已确认登录 - 返回里还可能带：`bot_token`、`ilink_bot_id`、`baseurl`、`ilink_user_id` 只要出现 `bot_token`，就可以认定腾讯侧登录已经成功，即使 OpenClaw 本地状态还没立刻刷新。 ## OpenClaw 本地把微信状态存在哪里 检查这些路径： - `~/.openclaw/openclaw-weixin/accounts.json` - `~/.openclaw/openclaw-weixin/accounts/<account-id>.json` - 可选同步缓冲文件：`*.sync.json` 一个正常的账号文件通常长这样： ```json { "token": "<bot_token>", "savedAt": "<timestamp>", "baseUrl": "https://ilinkai.weixin.qq.com" } ``` 账号 id 一般会把 `@` 和 `.` 规范化成 `-`，例如： - 原始：`[REDACTED_SECRET]` - 规范化：`4b22f436d38f-im-bot` ## 验证是否真正完成 执行： ```bash openclaw status ``` 成功时通常表现为： - channel 是 `openclaw-weixin` - state 是 `OK` - detail 显示账号数量，而不是 `no token` 失败时通常表现为： - `SETUP` - `no token` ## 如果扫码成功了，但 OpenClaw 还显示 `no token` 1. 先确认轮询结果里已经出现 `bot_token`。 2. 再检查 `~/.openclaw/openclaw-weixin/` 下对应文件是否已写入。 3. 如果文件已经存在，重启 gateway： - `openclaw gateway restart` 4. 再次执行 `openclaw status` 确认状态。 如果需要更底层的实现说明，读取 `references/implementation-notes.md`。


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