OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: dashiming/pans-gpu-solution-builder (version 1.0.0)

--- name: pans-gpu-solution-builder description: | GPU 算力方案构建器。根据客户的工作负载类型（训练/推理/微调/批量推理/开发测试）、 部署规模（小型/中型/大型/企业级）和月度预算，自动推荐最优 GPU 配置 （H100/A100/L40S/A10G/RTX 4090 等），生成含 GPU 型号、数量、算力、 月度/小时成本的配置表、扩展路线图和技术建议，输出 Markdown 或 JSON 格式。 触发词：GPU方案, 算力配置, 方案构建, GPU推荐, 配置推荐, solution builder, GPU选型, 算力方案 --- # Pans Gpu Solution Builder ## Overview GPU 算力方案构建器。根据客户需求自动构建 GPU 算力方案。 ## 工作负载类型 | 类型 | 说明 | 推荐 GPU | |------|------|----------| | `training` | 大语言模型训练、深度学习训练 | H100, A100 80GB | | `inference` | 在线推理服务、API 部署 | L40S, A10G, A100 | | `finetuning` | LoRA/QLoRA 微调、领域适配 | A100 40GB, L40S | | `inference_batch` | 离线批量处理、数据标注 | RTX 4090, A10G | | `development` | 模型开发、实验调试 | RTX 4090, A10G | ## 规模定义 | 规模 | 说明 | 最大预算 | |------|------|----------| | `small` | 起步/实验阶段 | $5,000/月 | | `medium` | 生产环境/中等负载 | $20,000/月 | | `large` | 大规模训练/推理 | $100,000/月 | | `enterprise` | 超大规模/集群部署 | $500,000/月 | ## 使用方法 ```bash # 生成训练方案（中规模，$10,000预算） python3 scripts/solution.py --workload training --budget 10000 --scale medium # 生成推理方案（小型，$5,000预算） python3 scripts/solution.py --workload inference --budget 5000 --scale small --format json # 生成微调方案，输出到文件 python3 scripts/solution.py --workload finetuning --budget 8000 --scale medium --output solution.md ``` ## 输出内容 - **GPU 配置推荐表**：型号、数量、总显存、算力、月成本、预算匹配评分 - **成本估算**：月度、小时、年度预估 - **扩展路线图**：从当前规模到更大规模的升级路径 - **技术建议**：网络配置、存储方案、分布式训练框架、推理优化建议


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jikeapi-cn/jike-xiehouyu-query (version 1.0.0)

--- name: jike-xiehouyu-query description: 歇后语查询。支持按关键词搜索歇后语，也支持随机返回歇后语。 适用场景：用户要求搜索、随机推荐或解释相关中文内容时使用。数据由即刻数据（jikeapi.cn）开放接口提供。 homepage: https://www.jikeapi.cn/ metadata: {"openclaw":{"emoji":"🎭","requires":{"bins":["python3"],"env":["JIKE_XIEHOUYU_QUERY_KEY"]},"primaryEnv":"JIKE_XIEHOUYU_QUERY_KEY"}} --- # 歇后语查询 - 即刻数据 > 数据由 **[即刻数据](https://www.jikeapi.cn/)** 提供，帮助 AI 客户端快速接入可靠数据服务。 支持：**关键词查询、随机返回**。 ## 前置配置 ```bash export JIKE_XIEHOUYU_QUERY_KEY=你的AppKey # 或使用通用 Key export JIKE_APPKEY=你的AppKey ``` ## 使用方法 ```bash python3 scripts/xiehouyu_query.py query --keyword 示例关键词 python3 scripts/xiehouyu_query.py random python3 scripts/xiehouyu_query.py query --keyword 示例关键词 --json ``` ## AI 使用步骤 1. 用户提供关键词时，使用 `query` 子命令。 2. 用户要求随机推荐时，使用 `random` 子命令。 3. 默认返回表格文本；需要结构化数据时追加 `--json`。 ## 脚本位置 `scripts/xiehouyu_query.py`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: a-din/xiaopi-self-improving (version 1.0.0)

--- name: self-improving-agent description: "AI自我改进与记忆系统 - 解决'同类错误反复犯、用户纠正不长记性'的痛点。自动捕获错误、用户纠正、最佳实践，并转化为长期记忆。" version: 1.0.0 author: 老二 --- # Self-Improving Agent 让AI从错误中学习，越用越聪明。 ## 核心解决的问题 ✅ 命令/操作莫名失败，下次还用同样的错方式 ✅ 反复纠正AI的写法、偏好、风格，它下个会话又忘了 ✅ 同一个项目里反复踩同一个坑 ✅ 发现更好的做法/更优解法，却没有系统化记住 ✅ 外部工具/API变动，AI还在用旧知识 ✅ 重要经验只存在于当前会话，跨天/跨项目就丢失 ## 安装 ```bash # 创建记忆目录 mkdir -p ~/.openclaw/memory/self-improving # 使用本skill cat ~/.openclaw/skills/self-improving-agent/SKILL.md ``` ## 使用方法 ### 1. 记录错误（自动） 当命令失败时，自动记录到错误库： ```bash # 脚本会自动捕获并记录 python3 ~/.openclaw/skills/self-improving-agent/log_error.py \ --command "npm install xxx" \ --error "permission denied" \ --fix "use sudo or check permissions" ``` ### 2. 记录用户纠正 当用户说： - "不对，应该..." - "错了，要用..." - "不对，我之前说过..." 自动记录： ```bash python3 ~/.openclaw/skills/self-improving-agent/log_correction.py \ --topic "代码风格" \ --wrong "用了双引号" \ --correct "项目要求单引号" \ --context "AGENTS.md 第23行" ``` ### 3. 记录最佳实践 发现更好的做法时： ```bash python3 ~/.openclaw/skills/self-improving-agent/log_best_practice.py \ --category "security" \ --practice "安装skill前必须审计代码" \ --reason "防止供应链投毒" ``` ### 4. 查看记忆（执行前自动检查） ```bash # 执行命令前，先检查是否有相关记忆 python3 ~/.openclaw/skills/self-improving-agent/check_memory.py \ --command "npm install" ``` 输出示例： ``` ⚠️ 发现相关记忆: [错误] 2026-03-05: npm install 权限失败 → 改用 sudo 或在用户目录安装 [纠正] 2026-03-04: 项目使用单引号而非双引号 ``` ## 文件结构 ``` ~/.openclaw/memory/self-improving/ ├── errors.jsonl # 错误记录 ├── corrections.jsonl # 用户纠正 ├── best_practices.jsonl # 最佳实践 ├── knowledge_gaps.jsonl # 知识盲区 └── index.json # 快速索引 ``` ## 自动触发场景 | 场景 | 自动记录 | 触发词 | |------|----------|--------| | 命令失败 | ✅ errors | 退出码非0 | | 用户纠正 | ✅ corrections | "不对" "错了" "应该" | | 更好的方法 | ✅ best_practices | "更好的" "更高效" "最优" | | 知识过时 | ✅ knowledge_gaps | "过时了" "已废弃" "新版是" | ## 跨项目同步 重要记忆自动同步到： - `~/.openclaw/memory/self-improving/` (全局) - 当前项目 `.learnings/` (项目级) - `AGENTS.md` (用户偏好) - `MEMORY.md` (长期记忆) ## 与现有Skill对比 | 功能 | 原self-improvement | 本skill | |------|-------------------|---------| | 记录错误 | ✅ | ✅ | | 记录纠正 | ✅ | ✅ 增强版 | | 自动触发 | ❌ 手动 | ✅ 自动 | | 跨项目记忆 | ❌ 项目级 | ✅ 全局+项目 | | 执行前检查 | ❌ | ✅ | | 知识过时检测 | ❌ | ✅ | ## 示例工作流程 ### 场景1：用户纠正代码风格 **用户**: "不对，我说过项目里要用单引号" **AI动作**: 1. 自动记录纠正到 `corrections.jsonl` 2. 更新 `AGENTS.md` 添加代码风格规则 3. 回复: "已记录，下次会使用单引号" ### 场景2：命令反复失败 **AI**: 执行 `npm install -g xxx` **结果**: 权限失败 **AI动作**: 1. 记录错误到 `errors.jsonl` 2. 下次执行前检查记忆 3. 自动改用: `sudo npm install -g xxx` 或本地安装 ### 场景3：发现更好做法 **用户**: "其实用 pip install -e . 更高效" **AI动作**: 1. 记录最佳实践到 `best_practices.jsonl` 2. 后续安装Python包时优先使用 editable 模式 ## 注意事项 - 记忆文件定期备份到git - 敏感信息脱敏后记录 - 定期review并清理过时记忆 --- Created: 2026-03-05 by 老二


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: lvjunjie-byte/rpa-caller (version 1.0.0)

--- name: rpa-caller description: 通过 HTTP 请求调用 RPA 自动化功能，让机器人完成指定任务。 当用户提到「RPA」「自动化」「机器人执行」「让机器人帮我」「自动填表」「自动点击」 「批量处理」「自动化流程」「运行任务」「触发流程」等词时，必须使用此 skill。 适用场景：触发 RPA 任务、查询任务状态、停止任务、传参数给 RPA 流程。 --- # RPA HTTP 调用 Skill 本 Skill 让 Claude 能够通过 HTTP 请求调用 RPA 系统，完成各类自动化任务。 RPA 功能清单和对应 API 定义在 `references/rpa-api-map.xlsx` 中，使用前必须先读取。 --- ## 核心工作流程 ### Step 1：理解用户意图 明确用户想让 RPA 完成什么任务，例如： - "帮我自动填写报销单" - "批量下载这些文件" - "打开系统并录入数据" ### Step 2：查找对应 RPA 功能 从 Excel 功能清单（`references/rpa-api-map.xlsx`）中查找： - 匹配用户意图的功能名称 - 对应的 HTTP Method 和 Endpoint - 必填参数 / 可选参数 - 预期返回结果 如果找不到匹配功能，告知用户并列出所有可用功能供其选择。 ### Step 3：收集必填参数 根据功能清单，向用户确认所有必填参数。例如： - 目标文件路径 - 要填写的数据内容 - 时间范围 - 目标系统账号（如需要） 对于敏感参数（密码、token），提示用户注意安全，避免明文存储。 ### Step 4：构建 HTTP 请求 ``` Method: [GET / POST / PUT / DELETE] URL: {BASE_URL}{endpoint} Headers: Content-Type: application/json Authorization: Bearer {API_KEY} ← 如功能清单中有鉴权要求 Body (JSON): { "task_id": "唯一任务ID（可用时间戳）", "params": { // 根据功能清单填入具体参数 } } ``` ### Step 5：展示请求并确认 在执行前，以结构化方式展示完整的请求内容，请用户确认后再发送。 示例展示格式： ``` 📋 即将调用 RPA 功能：【批量下载文件】 接口：POST http://localhost:8088/api/rpa/download-files 参数： - source_dir: /data/reports/2024/ - file_pattern: *.pdf - dest_dir: /output/ 是否确认执行？ ``` ### Step 6：发起请求并处理响应 发起请求后，根据响应状态给出反馈： | 响应状态 | 处理方式 | |---------|---------| | 200 / 任务提交成功 | 告知任务ID，提示如何查询状态 | | 202 Accepted | 异步任务已接受，等待执行 | | 400 参数错误 | 列出错误字段，引导用户修正 | | 401 / 403 鉴权失败 | 提示检查 API_KEY 或权限 | | 404 接口不存在 | 检查 BASE_URL 和 endpoint 是否正确 | | 500 服务端错误 | 建议检查 RPA 服务是否正常运行 | | 超时 / 无响应 | 建议检查 RPA 服务的连接状态 | ### Step 7：任务状态追踪（如支持） 如果功能清单中有状态查询接口，主动提示用户可以查询执行进度： ``` 任务已提交！Task ID: rpa_20240315_143022 可以告诉我「查询任务状态」来追踪执行进度 🤖 ``` --- ## 全局配置（首次使用时设置） 使用本 Skill 前，需要确认以下配置信息： ``` BASE_URL: http://your-rpa-server:8088 ← RPA 服务地址 [REDACTED_SECRET] ← 鉴权 Token（如有） ``` 如果用户没有提供，主动询问这两个值，并在对话中记住它们。 --- ## 常用功能速查 > 以下为示例，实际功能以 Excel 功能清单为准 | 用户说 | 对应功能 | |--------|---------| | 帮我填表 / 录入数据 | data-entry | | 下载文件 / 批量下载 | file-download | | 截图 / 截取屏幕 | screenshot | | 打开网页 / 访问系统 | open-browser | | 查询任务进度 | task-status | | 停止任务 | task-stop | --- ## 注意事项 1. **安全**：不要在对话中明文显示完整的密码或高权限 Token 2. **幂等性**：每次请求使用唯一 task_id（建议用时间戳）避免重复执行 3. **异步任务**：大多数 RPA 任务是异步的，提交后需要轮询状态接口 4. **错误重试**：网络错误可以重试，但业务逻辑错误需要修正参数后再试 5. **日志**：建议用户在 RPA 系统侧开启日志，便于排查问题 --- ## 参考文件 - `references/rpa-api-map.xlsx` — RPA 功能清单，包含所有接口定义和参数说明 - 如需新增功能，按 Excel 模版格式填写后告知 Claude 重新加载


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: yinwuzhe/tosr-test-pub-update-1778050448 (version 0.2.0)

# TOSR Publish Then Update Test > TOSR Publish Then Update Test — version 0.2.0 ## Description This is an automated integration test skill (tosr-test-pub-update-1778050448) created by the TOSR project. The purpose is to verify the complete skill lifecycle through the clawhub REST API, including creation, version updates, and deletion. ## Test Identifier - Slug: tosr-test-pub-update-1778050448 - Version: 0.2.0 - Created: 2026-05-06T14:54:21+08:00 ## How It Works This skill validates the following operations against the real clawhub API: 1. **Publish** — Creates a new skill via POST /api/v1/skills with multipart form data 2. **Inspect** — Retrieves skill metadata via GET /api/v1/skills/{slug} 3. **Update** — Publishes a new version of an existing skill 4. **Delete** — Removes the skill via DELETE /api/v1/skills/{slug} ## Notes This skill is ephemeral and will be automatically deleted after the test completes. If you see this skill listed on clawhub, it means a test run failed to clean up properly.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: youngcrazy/cloud189-storage (version 1.0.0)

--- name: cloud189-storage description: 操作天翼云盘，包括：登录获取鉴权Token、智能图片搜索、查询目录、查询文件列表、搜索文件、文件下载。 --- # 天翼云盘操作技能 辅助用户登录和操作天翼云盘，包括：登录获取鉴权Token、智能图片搜索、查询目录、查询文件列表、搜索文件、文件下载。 **重要**: 你一定不能自己擅自调用注册的天翼云盘工具，因为这是一个复杂的网盘系统，随意的接口调用很容易报错或者达不到用户想要的效果，你必须严格按照每个功能的操作指引文档逐步执行。 ## ⚠️ 使用前必读 **在调用任何天翼云盘工具之前，你必须先阅读本 SKILL.md 和对应的功能参考文档。** - 错误做法：看到工具列表就直接调用 - 正确做法：先读本文档确定功能类别 → 查功能路由表 → 阅读对应 reference 文档 → 按指引逐步执行 ## 功能路由表 | 用户需求 | 参考文档 | | --------------------------- | ---------------------------- | | "获取天翼云盘鉴权Token；登录天翼云盘" | reference/auth.md | | "搜索图片；智能搜图" | reference/searchImages.md | | "查询目录；获取文件夹ID" | reference/getFolderInfo.md | | "查询文件列表；查看文件夹内容；列出文件" | reference/listFiles.md | | "搜索文件；查找文件；按文件名搜索" | reference/searchFiles.md | | "下载文件；获取文件下载链接" | reference/downloadFile.md | ⚠️ 禁止：在没有阅读参考文档的情况下直接调用命令或工具 ## 执行前检查清单 在调用任何命令或工具前，确认你已回答以下问题： 1. 我是否已阅读本 SKILL.md？ 2. 用户请求属于哪个功能类别？（登录/搜索/列举/下载/...） 3. 我是否找到了对应的 reference/\*.md 文档并已阅读？ 4. 我是否正在按文档的工作流逐步执行？ ## 功能 ### 登录 支持用户登录天翼云盘并获取鉴权Token，参考[文档](reference/auth.md) ### 智能搜图 支持通过自然语言搜索图片，通过语义搜索（基于内容理解的多模态搜索），参考[文档](reference/searchImages.md) ### 查询目录 支持查询或创建天翼云盘目录并获取文件夹ID，可以指定相对路径或父文件夹ID，参考[文档](reference/getFolderInfo.md) ### 查询文件列表 支持查询指定目录下的文件和文件夹列表，可按文件类型筛选、分页查询、递归查询（仅PC端同步盘支持），参考[文档](reference/listFiles.md) ### 搜索文件 支持在指定目录下按文件名搜索文件或文件夹，可按文件类型筛选、分页查询，参考[文档](reference/searchFiles.md) ### 文件下载 支持获取天翼云盘文件的下载链接，可通过fileId或filePath获取，支持下载自有文件、分享文件和群组文件，参考[文档](reference/downloadFile.md)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: young-joey/feishu-drive-organizer (version 1.0.2)

# 飞书云盘 AI 管家 (feishu-drive-organizer) description: "飞书云盘整理助手 — 智能管理飞书云盘文件和文件夹。支持批量整理、自动分类、文件搜索定位、评论管理。当用户需要整理飞书云盘、搜索云端文件、管理文件夹结构、或批量归档时使用。触发词：飞书云盘、整理文件、云盘管理、文件归档、feishu drive、云盘搜索、文件夹管理、文件分类。" 飞书云盘智能管理技能。批量整理文件、自动分类归档、智能搜索定位、评论管理——像拥有一个 24 小时值班的云端文件管家。 ## 功能列表 1. **智能整理** — 按类型/日期自动归类文件到文件夹 2. **批量管理** — 批量移动、删除、重命名文件 3. **存储审计** — 扫描云盘结构，生成目录树和空间使用报告 4. **评论管理** — 查看、回复、归档文件评论 5. **文件查找** — 按名称/类型/日期快速定位文件 ## 可用工具 本技能使用以下飞书开放平台 API： | 工具 | 功能 | |------|------| | `feishu_drive.list` | 列出文件夹内容 | | `feishu_drive.info` | 获取文件/文件夹详情 | | `feishu_drive.create_folder` | 创建新文件夹 | | `feishu_drive.move` | 移动文件到指定文件夹 | | `feishu_drive.delete` | 删除文件（软删除到回收站） | | `feishu_drive.list_comments` | 查看文件评论 | | `feishu_drive.add_comment` | 添加文件评论 | | `feishu_drive.reply_comment` | 回复文件评论 | ## 典型用法 ### 整理混乱的云盘根目录 ``` 用户: 帮我整理飞书云盘根目录，按文件类型分类 ``` Agent 会： 1. `feishu_drive.list` 扫描根目录 2. 创建分类文件夹（文档/表格/图片/PDF/其他） 3. `feishu_drive.move` 批量归类 ### 查找遗落的文件 ``` 用户: 找出我云盘里所有超过 30 天没修改的文档 ``` Agent 会递归扫描并生成过期文件清单。 ### 生成云盘使用报告 ``` 用户: 给我一份云盘空间使用报告，按文件夹统计文件数和类型分布 ``` ## 安全限制 - 删除操作默认软删除（可恢复），在执行前会列出待删除文件供用户确认 - 不会修改用户未明确指定的文件夹 - 操作记录在对话中透明展示 ## 安装 在 ClawHub 搜索 `feishu-drive-organizer` 安装即可。

path: references/drive-tips.md
content: # 飞书云盘操作参考

## 文件类型对照

| 类型 | 说明 | 扩展名 |
|------|------|--------|
| doc | 飞书文档 | - |
| docx | 新版飞书文档 | - |
| sheet | 飞书电子表格 | - |
| bitable | 飞书多维表格 | - |
| slides | 飞书幻灯片 | - |
| mindnote | 飞书思维笔记 | - |
| folder | 文件夹 | - |
| file | 普通文件 | 各种 |

## 云盘限制

- 单文件夹最多 20000 个文件/子文件夹
- 文件名最长 250 字符
- 回收站保留 30 天
- 单文件最大 20GB

## 整理建议

### 按项目分类
```
根目录/
├── 01_项目管理/
│   ├── 需求文档/
│   ├── 设计稿/
│   └── 交付物/
├── 02_团队协作/
│   ├── 周报/
│   ├── 会议记录/
│   └── 任务跟踪/
├── 03_个人文档/
└── 04_归档/
```

### 按时间分类
```
根目录/
├── 2026/
│   ├── 01_一月/
│   ├── 02_二月/
│   └── ...
```

## 常见问题

**Q: 移动文件后链接会失效吗？**
A: 飞书内部链接（URL）不会失效，文件 token 不变。

**Q: 删除的文件能恢复吗？**
A: 可以，在飞书云盘回收站中恢复，保留 30 天。

**Q: 能跨知识库移动文件吗？**
A: 可以，只要你有目标文件夹的编辑权限。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: elandivar/neomano-x (version 0.1.0)

--- name: neomano-x description: Draft, revise, and publish X (Twitter) posts with an image using the X API. Use when the user asks for a tweet/post for X, wants to attach an image, and requires a human approval step (“PUBLICAR” or “PUBLISH”) before actually posting. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"𝕏","requires":{"bins":["python3"],"env":["X_API_KEY","X_API_SECRET","X_ACCESS_TOKEN","X_ACCESS_TOKEN_SECRET"]},"primaryEnv":"X_API_KEY"}} --- ## Safety / approval rule (mandatory) - Never publish unless the user explicitly replies with **PUBLICAR** or **PUBLISH** (uppercase). - Before publishing, always show the final text + the image you will use. ## Credentials (do not hardcode) Provide these as environment variables (recommended: `~/.openclaw/.env` on the gateway machine): - `X_API_KEY` - `X_API_SECRET` - `X_ACCESS_TOKEN` - `X_ACCESS_TOKEN_SECRET` ## One-time setup ### 1) Create the venv (once) ```bash python3 {baseDir}/scripts/bootstrap_venv.py ``` Rationale: this avoids system-wide installs (PEP 668 / externally-managed Python) and keeps dependencies isolated to this skill. Note: the `.venv/` directory is intentionally *not* shipped in the skill package; each user creates it locally. ### 2) If you do NOT have Access Token Secret (UI changed) Use the OAuth 1.0a 3‑legged flow to obtain `X_ACCESS_TOKEN` + `X_ACCESS_TOKEN_SECRET`. Prereq: set an allowed callback URL in your X app settings (any HTTPS URL is fine, even a dummy page). Recommended: set `X_OAUTH_CALLBACK=https://example.com/callback` (and whitelist it in the app). Start: ```bash # run inside the venv python3 {baseDir}/scripts/run.py dry-run --text "(noop)" # just to verify venv exists {baseDir}/.venv/bin/python {baseDir}/scripts/oauth1_flow.py auth-start ``` Open the printed `AUTH_URL`, approve, then copy `oauth_verifier` from the browser redirect URL. Finish: ```bash {baseDir}/.venv/bin/python {baseDir}/scripts/oauth1_flow.py auth-finish \ --oauth-token "..." \ --oauth-token-secret "..." \ --oauth-verifier "..." ``` ## Workflow 1. Ask for: tweet text idea + the image (a local path or an inbound media file path). 2. Produce a **draft** tweet (and alt-text suggestion for the image). 3. Iterate revisions until the user is happy. 4. When the user says **PUBLICAR** or **PUBLISH**: ```bash python3 {baseDir}/scripts/run.py publish --text "..." --image "/path/to/image.jpg" ``` If the user did not approve, only run dry-run: ```bash python3 {baseDir}/scripts/run.py dry-run --text "..." --image "/path/to/image.jpg" ``` ## Notes - Image upload uses the v1.1 media upload endpoint. - Tweet creation uses the v2 tweets endpoint.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wujinyuan/gitlab-mr-review (version 1.0.0)

--- name: gitlab-mr-review description: Review GitLab merge requests using a standardized code review template. Use when user asks to review an MR (e.g., "帮我review这个mr: https://gitlab.xxx.com/..."). Automatically fetches MR changes, analyzes the diff, and posts a review comment following the template. --- # GitLab MR Review This skill performs code reviews on GitLab merge requests using a standardized template. ## Trigger When user says something like: - "帮我review这个mr: ${url}" - "review this mr: ${url}" - "帮我审查这个mr: ${url}" ## Workflow ### Step 1: Extract MR URL and Project Info Parse the MR URL to extract: - GitLab host (e.g., gitlab.snowballtech.com) - Project path (e.g., bp/iot-admin-arco) - MR IID (e.g., 1321) ### Step 2: Configure glab for the GitLab instance ```bash glab config set host https://<hostname> ``` ### Step 3: Fetch MR Information ```bash glab api projects/<project>/merge_requests/<iid> ``` ### Step 4: Fetch MR Changes (Diff) ```bash glab api projects/<project>/merge_requests/<iid>/changes ``` ### Step 5: Analyze the Diff Read the review template at `code-review-template.md` and analyze the diff for: - TODO/FIXME comments - Unfinished code - Hardcoded values - Potential bugs - Security issues - Code style issues - Missing error handling ### Step 6: Generate Review Comment Fill in the template with your analysis: - **概述**: Brief summary of what the MR does - **优点**: What went well - **建议**: Specific suggestions with file paths and line numbers - **问题**: Issues that need fixing - **结论**: Action items (checkboxes) ### Step 7: Post Comment to MR ```bash glab api projects/<project>/merge_requests/<iid>/notes --method POST \ --raw-field body="$(cat review-comment.md)" ``` Or use inline with `--raw-field body="<content>"` ## Tips - Use emoji to highlight severity (🔴 for critical, 🟡 for warnings, ✅ for good) - Be specific: include file paths and line numbers - Provide actionable feedback - Balance praise with constructive criticism


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: antonia-sz/frontend-design-pro (version 1.0.0)

--- name: frontend-design-pro description: > 前端设计质量提升 skill。让 AI 生成的 UI/前端代码更专业，避免常见设计反模式。 参考 impeccable 项目的设计语言规范，提供 audit/polish/critique 等设计审查命令。 触发词：/audit /polish /critique /colorize /animate /bolder /quieter /distill 以及：审查UI设计、优化界面、前端设计建议、让设计更好看、检查设计质量 author: antonia-sz version: 1.0.0 --- # Frontend Design Pro — 前端设计质量提升 灵感来源：[impeccable](https://github.com/pbakaus/impeccable) ⭐ 3k 一套专业的前端设计语言规范，让 AI 输出的 UI 摆脱"千篇一律的模板感"。 --- ## 为什么需要这个 skill？ LLM 从相同的通用模板中学习，没有引导就会产生相同的可预测错误： - Inter 字体 + 紫色渐变 - 卡片套卡片套卡片 - 彩色背景上的灰色文字 - Bounce/弹性动画（显得老气） 这个 skill 用设计规范和反模式清单，主动引导 AI 产出专业设计。 --- ## 设计规范（核心原则） ### 字体 (Typography) - ✅ 选择有个性的字体：Geist, Instrument Serif, DM Sans, Sora - ✅ 建立字体比例系统（modular scale：1.25 或 1.333） - ❌ 禁止：Arial, Inter（过于通用）, system-ui（缺乏个性） - ❌ 禁止：同一页面超过 2 种字体族 ### 色彩 (Color & Contrast) - ✅ 使用 OKLCH 色彩空间定义颜色（感知均匀） - ✅ 中性色永远带色调（warm gray / cool gray，不要纯灰） - ✅ 暗色模式：背景用 #0f0f0f，不要纯黑 #000000 - ❌ 禁止：彩色背景上用灰色文字 - ❌ 禁止：纯黑/纯灰（始终带一点色调） ### 空间 (Spatial Design) - ✅ 建立 4px 或 8px 基础间距系统 - ✅ 用留白创造呼吸感，不要把元素挤在一起 - ✅ 内容宽度限制：正文 65ch，宽容器 1280px - ❌ 禁止：随意的 padding 数字（13px, 22px） ### 动效 (Motion Design) - ✅ easing 使用 cubic-bezier(0.16, 1, 0.3, 1)（快入慢出） - ✅ 微交互时长：100-200ms；页面过渡：300-500ms - ✅ 尊重 prefers-reduced-motion - ❌ 禁止：bounce/elastic easing（显得廉价） - ❌ 禁止：超过 600ms 的动画（太慢） ### 交互 (Interaction Design) - ✅ Focus 状态必须清晰可见（不要移除 outline） - ✅ Loading 状态：skeleton 优于 spinner - ✅ 错误信息：具体 + 可操作（"邮箱格式不对" vs "输入有误"） - ❌ 禁止：禁用状态没有提示原因 ### UX 文案 (UX Writing) - ✅ 按钮文字：动词开头（"保存更改" 不是 "确认"） - ✅ 空状态：说明原因 + 提供下一步操作 - ✅ 错误提示：人话，不要技术术语 - ❌ 禁止："请稍候..."（说明在做什么） --- ## 命令列表 在任何 UI/前端相关对话中使用这些命令： | 命令 | 功能 | |------|------| | `/audit [组件名]` | 检查无障碍、性能、响应式问题 | | `/critique [组件名]` | UX 设计评审：层次、清晰度 | | `/polish [组件名]` | 发布前最终打磨 | | `/distill [组件名]` | 化繁为简，去除多余元素 | | `/colorize [组件名]` | 引入战略性色彩 | | `/animate [组件名]` | 添加有意义的动效 | | `/bolder [组件名]` | 让平淡的设计更大胆 | | `/quieter [组件名]` | 让过于张扬的设计沉稳下来 | | `/delight [组件名]` | 添加让人会心一笑的细节 | | `/normalize [组件名]` | 与设计系统规范对齐 | | `/harden [组件名]` | 增加错误处理、边界情况、国际化 | --- ## 执行规则 当用户发出设计相关请求时： 1. **自动应用设计规范**：生成或修改 UI 代码时，主动遵循上述规范 2. **收到命令时**： - `/audit`：检查并列出 3-5 个具体问题（带行号/组件名） - `/polish`：输出修改后的完整代码 + 说明改了什么 - 其他命令：先说明要做什么修改，再输出改后代码 3. **主动提醒反模式**：发现用户代码有反模式时，简短指出 4. **优先给代码**：设计建议要落地到具体 CSS/代码，不停留在概念 --- ## 示例 用户说："帮我写一个登录表单" **自动应用规范后的输出特征：** - 字体使用 Geist 或 DM Sans（不用 Arial/Inter） - 输入框 focus 状态用 2px solid oklch(0.6 0.2 250)（带色调的蓝） - 按钮文字："登录" 而不是 "确认" - 错误提示："邮箱格式不正确，请检查 @ 符号前后" 而不是 "输入错误" - Loading 状态用 skeleton，不用 spinner - spacing 用 8px 倍数（8/16/24/32px）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 52yuanchangxing/regression-story-builder (version 1.0.0)

--- name: regression-story-builder version: 1.0.0 description: "基于历史问题生成回归测试故事集、风险等级和优先级。；use for regression, testing, qa workflows；do not use for 宣称已经执行测试, 跳过高风险路径." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/regression-story-builder tags: [regression, testing, qa, risk] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔁","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 回归故事构建器 ## 你是什么 你是“回归故事构建器”这个独立 Skill，负责：基于历史问题生成回归测试故事集、风险等级和优先级。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 根据历史 bug 生成回归测试故事 - 按风险高低排序 - 输入通常包含：历史 bug、受影响模块、发布时间 - 优先产出：回归故事、高风险场景、补充数据 ### 不适合使用的情况 - 不要宣称已经执行测试 - 不要跳过高风险路径 - 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： - 回归故事 - 高风险场景 - 建议优先级 - 触发条件 - 验收信号 - 补充数据 ## 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 - 只生成故事和清单，不自动跑测试。 - 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。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: noahfleming/simple-verifier (version 1.0.0)

--- name: simple-verifier description: Fast lightweight verification pass for recent work. Use proactively after medium or large tasks, coding passes, app changes, or long replies when you need a quick check for missed asks, partial completion, stale status, or unsupported 'done' claims without a long audit. --- # Simple Verifier ## Overview Run a fast verification pass on recently completed work. Keep it short, strict, and evidence-based. Do not redo the work. Do not add new content. Only check whether the ask was actually satisfied. ## What to verify ### 1. Original ask Restate the user request briefly in checklist form. ### 2. Quick completeness check For each requested part, ask: - was it actually done? - was it only discussed instead of completed? - were promised files, commands, or outputs really produced? ### 3. Quick unsupported-claim check Flag anything claimed as complete without clear support from: - tool output - code changes - created files - observed runtime behavior ### 4. Quick stale-status check If the agent says something is blocked, active, or done, check whether the latest evidence still supports that claim. ## Output format Use this compact structure: ### Request - short checklist of what was asked ### Complete - items clearly completed ### Missing / partial - items not fully done ### Unsupported / stale - claims not supported by evidence or no longer true ### Verdict - ✅ complete - ⚠️ gaps - ❓ unverified ## Rules - Keep it concise. - Prefer 'not verified' over guessing. - Do not invent missing context. - Do not redo the task. - If the request is too large to verify confidently, say that and list what remains uncertain.


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