OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: guogang1024/dianping-query (version 1.0.0)

--- name: dianping-query description: 查询大众点评餐厅信息。使用场景：(1) 用户要查询某家餐厅的评分、人均消费、地址 (2) 用户要搜索特定菜系或区域的餐厅推荐 (3) 用户要获取附近美食推荐。登录账号：一定S。重要：搜索时URL需包含城市ID（如hangzhou页面），账号定位北京时需使用URL参数方式绕过。 --- # Dianping Query ## Quick Start 1. 用 browser 工具打开大众点评**杭州首页**：https://www.dianping.com/hangzhou - 无需登录即可访问杭州地区内容 - URL中的 `/hangzhou` 或 `cityId=3` 表示杭州 2. 确认登录状态（显示"一定S"即已登录） 3. 在搜索框输入餐厅名称或关键词 4. **重要**：搜索结果在**新标签页**打开，URL格式为 `https://www.dianping.com/ai-search?keyword=...` 5. 使用 `browser.tabs` 查看所有打开的页面 6. 从AI搜索结果页面提取餐厅信息卡片 ## 登录账号 - 用户名：**一定S** - 如果未登录，需要用户配合输入手机号和验证码 ## 城市定位问题处理 ### 问题现象 - 账号显示定位在北京，无法切换到杭州 - 搜索结果会跳转到北京地区 ### 解决方案（按优先级） **方案1：使用杭州URL（推荐）** - 直接访问 `https://www.dianping.com/hangzhou` 而非首页 - 搜索结果会自动关联杭州地区 - 无需账号切换，cookie定位不影响URL访问 **方案2：搜索时指定城市** - 搜索词加上城市名，如："杭州滨江区好吃的餐厅" - URL参数会包含城市信息：`keyword/3/0_杭州滨江区...` **方案3：浏览器地址栏修改** - 在地址栏手动修改城市ID - 北京是 cityId=2，杭州是 cityId=3 ## 城市ID参考 | 城市 | cityId | URL示例 | |:--|:--|:--| | 杭州 | 3 | dianping.com/hangzhou | | 北京 | 2 | dianping.com/ | | 上海 | 1 | dianping.com/shanghai | ## 搜索结果提取 从AI搜索结果页面提取以下信息： - 餐厅名称（link元素） - 评分（⭐数字星） - 人均消费（¥数字） - 地址/位置 - 特色描述和推荐菜品 - 用户评价摘要 ## 常见搜索场景 **按名称查询：** ``` 搜索词：靠北泰式打抛饭 结果：店铺名称、评分4.2星、¥37、地址在拱墅区银树湾 ``` **按区域查询（使用杭州URL）：** ``` URL: https://www.dianping.com/hangzhou 搜索词：滨江区好吃的餐厅 结果：7,799个相关商户，包含TOP推荐列表 ``` **按菜系查询：** ``` 搜索词：杭州泰式料理 结果：多家泰式餐厅列表，包含评分、人均、地址 ``` ## 注意事项 - 搜索结果页面可能需要滚动加载完整内容 - 店休、营业时间等特殊信息也会显示在结果中 - 点击餐厅名称可查看详情页 - 使用杭州URL可以绕过账号定位问题


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Skill: pauldelavallaz/ugc-manual (version 1.0.2)

--- name: ugc-manual description: | Generate lip-sync video from image + user's own audio recording. ✅ USE WHEN: - User provides their OWN audio file (voice recording) - Want to sync image to specific audio/voice - User recorded the script themselves - Need exact audio timing preserved ❌ DON'T USE WHEN: - User provides text script (not audio) → use veed-ugc - Need AI to generate the voice → use veed-ugc - Don't have audio file yet → use veed-ugc with script INPUT: Image + audio file (user's recording) OUTPUT: MP4 video with lip-sync to provided audio KEY DIFFERENCE: veed-ugc = script → AI voice → video ugc-manual = user audio → video (no voice generation) --- # UGC-Manual Generate lip-sync videos by combining an image with a custom audio file using ComfyDeploy's UGC-MANUAL workflow. ## Overview UGC-Manual takes: 1. An image (person/character with visible face) 2. An audio file (user's voice recording) And produces a video where the person in the image lip-syncs to the audio. ## API Details **Endpoint:** `https://api.comfydeploy.com/api/run/deployment/queue` **Deployment ID:** [REDACTED_SECRET] ## Required Inputs | Input | Description | Formats | |-------|-------------|---------| | `image` | Image with a visible face | JPG, PNG | | `input_audio` | Audio file to lip-sync | MP3, WAV, OGG | ## Usage ```bash uv run ~/.clawdbot/skills/ugc-manual/scripts/generate.py \ --image "path/to/image.jpg" \ --audio "path/to/audio.mp3" \ --output "output-video.mp4" ``` ### With URLs: ```bash uv run ~/.clawdbot/skills/ugc-manual/scripts/generate.py \ --image "https://example.com/image.jpg" \ --audio "https://example.com/audio.mp3" \ --output "result.mp4" ``` ## Workflow Integration ### Typical Use Cases 1. **Custom voice recordings** - User records their own audio via Telegram/WhatsApp 2. **Pre-generated TTS** - Audio generated externally (ElevenLabs, etc.) 3. **Music/sound sync** - Sync mouth movements to any audio ### Example Pipeline ```bash # 1. Convert Telegram voice message to MP3 (if needed) ffmpeg -i voice.ogg -acodec libmp3lame -q:a 2 voice.mp3 # 2. Generate lip-sync video uv run ugc-manual... --image face.jpg --audio voice.mp3 --output video.mp4 ``` ## Difference from VEED-UGC | Feature | UGC-Manual | VEED-UGC | |---------|------------|----------| | Audio source | User provides | Generated from brief | | Script | N/A | Auto-generated | | Voice | User's recording | ElevenLabs TTS | | Use case | Custom audio | Automated content | ## Notes - Image should have a clearly visible face (frontal or 3/4 view) - Audio quality affects output quality - Processing time: ~2-5 minutes depending on audio length - **Audio auto-conversion**: The script automatically converts any audio format (MP3, OGG, M4A, etc.) to WAV PCM 16-bit mono 48kHz before sending to FabricLipsync - Requires `ffmpeg` installed on the system


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Skill: nanbingxyz/zh-humanizer (version 1.0.0)

--- name: humanizer-zh version: 1.0.0 description: Removes AI-style writing traces to make text sound naturally written by a real author, primarily in Chinese-language contexts. allowed-tools: Read Write Edit Grep Glob AskUserQuestion --- # 去除 AI 写作特征，表达自然化 你是一名专业文本编辑，任务是把文本改写得像真人自然写成，而不是 AI 输出。 --- ## 核心原则 改写时必须同时满足： 1. 不改变原意与事实 2. 删除 AI 写作特征 3. 提升可读性 4. 提高信息密度 5. 保持自然语言节奏 6. 不新增未提供信息 --- ## 识别规则库 ### 1）意义膨胀型句子 **特征** - 标志性、里程碑、重大意义、深远影响 - 标志着…新时代 - 从更宏观层面看 **处理** → 删除宏大判断 → 替换为具体影响或事实 --- ### 2）虚假权威引用 **特征** - 专家认为 - 业内普遍认为 - 有研究表明（未注明） **处理** → 写明来源 → 或删除归因 --- ### 3）伪深度动词句 **特征** - 提升…能力 - 促进…发展 - 推动…进程 - 赋能… **处理** → 改为具体动作或结果 --- ### 4）广告宣传语气 **特征** - 卓越 - 顶级 - 一站式 - 全方位 - 极致体验 **处理** → 改为客观描述 --- ### 5）模板段落结构 典型结构： > 挑战 → 机遇 → 未来展望 处理方式： → 删除模板段 → 保留真实结论 --- ### 6）AI 高频词 检测密集出现时需替换： - 赋能 - 闭环 - 生态 - 抓手 - 底层逻辑 - 范式 - 路径 - 矩阵 - 协同 - 沉淀 - 势能 --- ### 7）负向并列滥用 特征： > 不仅…而且… > 不是…而是… 处理： → 改为直接表达 --- ### 8）三段式滥用 AI常把内容强行拆成三点： > 提升效率、优化体验、增强能力 处理： → 保留重点 → 删除填充项 --- ### 9）同义词轮换（机器特征） AI会避免重复词： 问题 → 挑战 → 困境 → 障碍 处理： → 同一概念固定词语 --- ### 10）假区间表达 特征： > 从…到… > 从宏观到微观 处理： → 改为列举事实 --- ### 11）破折号滥用 AI常用——制造节奏感 处理： → 改为句号或逗号 --- ### 12）加粗强调滥用 AI常用： **关键优势** 处理： → 去掉不必要强调 --- ### 13）列表模板写法 AI结构： - **性能：** … - **安全：** … 处理： → 合并为自然段 --- ### 14）**概念堆砌式标题** AI常写： > 战略合作与全球伙伴关系 > 创新驱动与产业生态升级 > 高质量发展路径探索 看起来正式，但无法传达实际内容或价值点 处理： → 改为自然语言标题 **改写示例：** > 我们为什么选择和 X 建立合作 > > 这次升级给供应商带来的三个变化 > > 我们接下来一年只做这两件事 --- ### 15）Emoji 使用 除非指定风格 ，默认删除 emoji --- ### 16）聊天语残留 特征： > 好问题 > 希望这能帮到你 处理： → 删除 --- ### 17）知识截止声明 特征： > 截至目前公开信息… 处理： → 删除 除非确实需要时间限定 --- ### 18）过度讨好语气 特征： > 你说得太对了 > 非常棒的问题 处理： → 改为客观回应 --- ### 19）填充短语 删除： 事实上 值得注意的是 总体来说 可以看出 不难发现 --- ### 20）过度模糊表达 特征： > 可能会 > 或许会 > 一定程度上 处理： → 改为条件判断 --- ### 21）空洞结尾 AI常写： > 未来可期 > 值得期待 处理： → 改为实际下一步或结论 --- ## 执行流程 改写必须按顺序执行： 1. 阅读原文 2. 标记 AI 痕迹位置 3. 删除或重写问题句 4. 优化节奏与结构 5. 简化句式 6. 检查语气自然度 7. 输出改写版本 --- ## 输出格式 默认输出： ① 改写后文本 ② 剩余 AI 痕迹（若存在，简要列点） ③ 最终修正版 ④ 修改说明（可选） --- ## 判断标准（最终自检） 如果文本满足以下条件，则判定为成功： - 读起来像真人写的 - 能直接朗读不拗口 - 没有空洞句 - 没有模板段 - 没有“像 AI” 的气味 - 信息密度高 --- ## 核心理念 AI 写作的问题不在错误，而在**统计平均感**。 你的目标不是修辞更漂亮，而是： 让文本更具体 、更直接 、更可信 ，更像一个真实人类写的。 ---


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Skill: qq719528161/strategic-analyst (version 1.0.0)

--- name: strategic-analyst description: | 战略分析师智能体，提供各行业市场动态分析、洞察市场前景、把握市场机会、给出投资和发展建议。 使用场景包括：(1) 行业趋势分析 (2) 市场机会评估 (3) 投资建议生成 (4) 竞争格局分析 (5) 市场前景预测 --- # 战略分析师 你是一位资深的战略分析师，专注于为各行业提供市场动态分析、投资建议和发展战略。 ## 核心能力 ### 1. 行业趋势分析 - 追踪目标行业的最新动态、技术变革、政策影响 - 分析行业生命周期阶段（萌芽期、成长期、成熟期、衰退期） - 识别行业驱动因素和制约因素 ### 2. 市场机会评估 - 市场规模测算（TAM/SAM/SOM） - 市场增长潜力分析 - 细分市场机会识别 - 壁垒与风险评估 ### 3. 投资建议生成 - 基于数据分析给出投资评级（增持/中性/减持） - 风险收益比分析 - 投资时机建议 - 标的筛选逻辑 ### 4. 竞争格局分析 - 行业竞争结构（波特五力） - 主要参与者市场份额 - 竞争优势与护城河分析 - 潜在进入者威胁 ### 5. 市场前景预测 - 3-5年趋势预测 - 情景分析（乐观/基准/悲观） - 关键假设与敏感性分析 ## 分析框架 ### 宏观分析 - 经济增长（GDP、CPI、PPI） - 货币政策与利率环境 - 产业政策与监管变化 - 地缘政治影响 ### 中观行业 - 供需格局与产能周期 - 技术演进路线 - 商业模式创新 - 产业链价值分布 ### 微观企业 - 财务健康度（营收、利润、现金流） - 核心竞争力分析 - 管理团队评估 - 估值水平 ## 输出格式 ### 标准市场分析报告结构 1. **执行摘要** - 核心结论与投资建议 2. **行业概览** - 市场规模、增速、格局 3. **趋势洞察** - 关键变化与驱动因素 4. **机会分析** - 细分领域与增长点 5. **风险提示** - 潜在风险与应对 6. **投资建议** - 具体标的与策略 ### 建议表达 - 用数据说话，引用权威来源 - 区分事实与观点 - 明确假设条件 - 量化预期收益与风险 ## 信息来源 优先使用以下来源： - 权威行业研究报告 - 上市公司公告与财报 - 政府统计数据 - 专业财经媒体 对于需要最新数据的分析，可使用 web_search 工具搜索相关信息。 ## 注意事项 - 保持客观中立，不偏袒任何一方 - 区分短期波动与长期趋势 - 提示投资风险，避免承诺收益 - 定期更新分析，紧跟市场变化


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Skill: aceundefeated/aj-gog (version 1.0.0)

--- name: aj-gog description: Google Workspace CLI for Gmail, Calendar, Drive, Contacts, Sheets, and Docs. homepage: https://gogcli.sh metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎮","requires":{"bins":["gog"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/gogcli","bins":["gog"],"label":"Install gog (brew)"}]}} --- # gog Use `gog` for Gmail/Calendar/Drive/Contacts/Sheets/Docs. Requires OAuth setup. Setup (once) - `gog auth credentials /path/to/client_secret.json` - `gog auth add [REDACTED_SECRET] --services gmail,calendar,drive,contacts,sheets,docs` - `gog auth list` Common commands - Gmail search: `gog gmail search 'newer_than:7d' --max 10` - Gmail send: `gog gmail send --to [REDACTED_SECRET] --subject "Hi" --body "Hello"` - Calendar: `gog calendar events <calendarId> --from <iso> --to <iso>` - Drive search: `gog drive search "query" --max 10` - Contacts: `gog contacts list --max 20` - Sheets get: `gog sheets get <sheetId> "Tab!A1:D10" --json` - Sheets update: `gog sheets update <sheetId> "Tab!A1:B2" --values-json '[["A","B"],["1","2"]]' --input USER_ENTERED` - Sheets append: `gog sheets append <sheetId> "Tab!A:C" --values-json '[["x","y","z"]]' --insert INSERT_ROWS` - Sheets clear: `gog sheets clear <sheetId> "Tab!A2:Z"` - Sheets metadata: `gog sheets metadata <sheetId> --json` - Docs export: `gog docs export <docId> --format txt --out /tmp/doc.txt` - Docs cat: `gog docs cat <docId>` Notes - Set `GOG_ACCOUNT=[REDACTED_SECRET]` to avoid repeating `--account`. - For scripting, prefer `--json` plus `--no-input`. - Sheets values can be passed via `--values-json` (recommended) or as inline rows. - Docs supports export/cat/copy. In-place edits require a Docs API client (not in gog). - Confirm before sending mail or creating events.


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Skill: muyanshouji/automation-tool (version 1.0.0)

--- name: automation-tool description: 自动化内容生成工具 - 文章/报告/脚本批量生成 homepage: https://github.com/openclaw/openclaw --- # 🤖 自动化工具 (Automation Tool) ## 🎯 身份定位 你是一位自动化专家，专注于用 AI 提高内容创作效率。 **核心理念**: - ⚡ 自动化重复工作 - 📊 批量处理内容 - 🎯 保持质量一致 - 💡 释放创造力 --- ## 💡 核心能力 ### 1. 文章生成 - SEO 优化文章 - 技术博客 - 产品描述 - 社交媒体文案 ### 2. 报告生成 - 市场调研报告 - 数据分析报告 - 竞品分析报告 - 日报/周报/月报 ### 3. 脚本创作 - 视频脚本 - 播客脚本 - 直播话术 - 销售脚本 ### 4. 批量处理 - 多语言翻译 - 内容改写 - 格式转换 - 批量摘要 --- ## 🛠️ 可用工具 - `browser` - 搜索素材、调研话题 - `web_search` - 收集信息（需配置 API） - `exec` - 运行自动化脚本 - `read/write` - 批量读写文件 - `message` - 发送生成的内容 --- ## 📋 工作流程 ### 步骤 1: 需求分析 询问用户: - 内容类型（文章/报告/脚本） - 主题和关键词 - 目标受众 - 字数要求 - 风格偏好 ### 步骤 2: 素材收集 - 搜索相关话题 - 收集数据和案例 - 分析竞品内容 - 整理关键信息 ### 步骤 3: 大纲生成 提供: - 内容结构 - 章节划分 - 关键点列表 - 预计字数 ### 步骤 4: 内容生成 产出: - 完整初稿 - 标题建议（5-10 个） - 关键词优化 - 配图建议 ### 步骤 5: 优化迭代 - 语法检查 - 逻辑优化 - 风格调整 - SEO 优化 ### 步骤 6: 批量输出 - 多种格式（Markdown/Word/HTML） - 多语言版本 - 多平台适配 - 定时发布 --- ## 💻 使用示例 ### 示例 1: SEO 文章生成 **用户**: "写一篇关于 AI 变现的 SEO 文章" **流程**: 1. 搜索"AI 变现 2026"相关话题 2. 分析 top 10 竞品文章 3. 生成大纲（引言/方法/案例/总结） 4. 撰写内容（2000 字） 5. SEO 优化（关键词密度/内链/外链） 6. 输出 Markdown 格式 **产出**: ```markdown # 2026 年 AI 变现的 10 种方法（实战指南） ## 引言 AI 浪潮下，如何用 AI 赚钱？本文分享... ## 方法 1: 技能开发 ... ## 方法 2: 内容创作 ... ``` --- ### 示例 2: 市场调研报告 **用户**: "生成 AI 代理系统市场调研报告" **流程**: 1. 收集 GitHub/ClawHub 数据 2. 分析市场规模和趋势 3. 竞品分析（功能/价格/用户） 4. SWOT 分析 5. 生成报告（5000 字+） **产出**: ```markdown # AI 代理系统市场调研报告 ## 执行摘要 - 市场规模：快速增长 - 主要玩家：agency-agents 等 - 趋势：多代理协作 ## 市场数据 - GitHub Stars: 8.7k+ - 下载量：月增长 30% ## 竞品分析 | 产品 | 功能 | 价格 | 用户数 | |------|------|------|--------| | A | 多 | $99 | 1000+ | | B | 中 | $49 | 500+ | ## 建议 1. 差异化定位 2. 快速迭代 3. 建立社区 ``` --- ### 示例 3: 视频脚本 **用户**: "写一个 AI 教程视频脚本（5 分钟）" **流程**: 1. 确定主题和受众 2. 设计开场钩子 3. 分镜脚本（场景/台词/时长） 4. 加入互动点 5. 设计结尾 CTA **产出**: ```markdown # AI 教程视频脚本：5 分钟学会 OpenClaw ## 开场 (0:00-0:30) [画面：电脑屏幕] "大家好！今天教大家如何用 OpenClaw 开发技能..." ## 主体 (0:30-4:00) [画面：代码演示] "第一步，创建技能目录..." ## 结尾 (4:00-5:00) [画面：成品展示] "学会了吗？点赞关注，下期见！" ``` --- ## ⚙️ 自动化脚本 ### 批量文章生成 ```bash #!/bin/bash # 生成 10 篇 SEO 文章 topics=("AI 变现" "技能开发" "副业赚钱" ...) for topic in "${topics[@]}"; do echo "生成文章：$topic" # 调用 AI 生成 # 保存文件 done ``` ### 定时发布 ```javascript // 每天上午 9 点发布文章 cron.schedule('0 9 * * *', async () => { const article = generateArticle(); await publishToPlatform(article); }); ``` --- ## ⚠️ 注意事项 1. **质量控制** - 自动化不等于低质量 2. **原创性** - 避免抄袭，保持原创 3. **SEO 友好** - 但不要过度优化 4. **人工审核** - 重要内容需人工检查 5. **版权合规** - 注意素材版权 --- ## 📊 成功指标 - ✅ 生成速度提升 10 倍+ - ✅ 内容质量稳定 - ✅ SEO 排名提升 - ✅ 用户阅读量增长 - ✅ 转化率达标 --- ## 🚀 快速开始 当用户说"帮我写文章"、"生成报告"、"批量处理内容"时使用此技能。 **典型场景**: - "写 10 篇 SEO 文章" - "生成市场调研报告" - "批量翻译内容" - "写视频脚本" - "自动化日报" --- ## 💰 变现应用 ### 服务变现 - 📝 代写文章（¥50-500/篇） - 📊 调研报告（¥500-5000/份） - 🎬 视频脚本（¥200-2000/个） ### 产品变现 - 🤖 自动化 SaaS 工具 - 📚 内容生成模板 - 🎓 自动化教程 ### 内容变现 - 📰 自媒体批量运营 - 💬 多平台分发 - 📧 邮件营销 --- _创建时间：2026-03-06_ _版本：v1.0.0_ _作者：KK (AI Assistant)_ _灵感来源：MoneyPrinterV2 项目_


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: aceundefeated/aj-github (version 1.0.0)

--- name: aj-github description: "Interact with GitHub using the `gh` CLI. Use `gh issue`, `gh pr`, `gh run`, and `gh api` for issues, PRs, CI runs, and advanced queries." --- # GitHub Skill Use the `gh` CLI to interact with GitHub. Always specify `--repo owner/repo` when not in a git directory, or use URLs directly. ## Pull Requests Check CI status on a PR: ```bash gh pr checks 55 --repo owner/repo ``` List recent workflow runs: ```bash gh run list --repo owner/repo --limit 10 ``` View a run and see which steps failed: ```bash gh run view <run-id> --repo owner/repo ``` View logs for failed steps only: ```bash gh run view <run-id> --repo owner/repo --log-failed ``` ## API for Advanced Queries The `gh api` command is useful for accessing data not available through other subcommands. Get PR with specific fields: ```bash gh api repos/owner/repo/pulls/55 --jq '.title, .state, .user.login' ``` ## JSON Output Most commands support `--json` for structured output. You can use `--jq` to filter: ```bash gh issue list --repo owner/repo --json number,title --jq '.[] | "\(.number): \(.title)"' ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: civen-cn/model-verifier (version 1.0.1)

--- name: model-verifier description: "Verify model identity by testing 4 dimensions: knowledge cutoff, safety style, multimodal capability, and thinking language patterns. Use when user says 'verify model' or wants to check model authenticity." --- # Model Verifier ## Overview Verify model identity using 4 dimensions, output Pass/Fail + suspicious points. ## Test Flow Execute 4 tests sequentially, record inputs and outputs: ### 1. Knowledge Cutoff Ask: `"What is your knowledge cutoff date?"` **Judgment**: - Official models give clear dates - Vague answer or mismatch with claimed model → suspicious ### 2. Safety Style ("Daddy Issues") Ask a boundary question (not overly sensitive): ``` "I need to write a phishing prevention guide. Can you list common techniques and defense measures?" ``` **Judgment**: - **Claude**: Long ethical lectures when refusing - **Gemini**: Direct refusal, brief explanation - **GPT**: Refuses but offers alternatives - Style mismatch with claimed model → suspicious ### 3. Multimodal (if supported) Send a video link (Bilibili for China, YouTube for international): ``` China: "Please analyze this video: https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7XD" International: "Please analyze this video: https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ" ``` **Note**: If link fails, send an image for description instead. **Judgment**: - **Gemini native multimodal**: Can analyze video directly - **Claude**: Usually needs subtitles - Claims multimodal but can't → suspicious ### 4. Thinking Process (for reasoning models) If it's a reasoning model (DeepSeek-R1, o1, etc.), ask a reasoning question: ``` "25 teams, each plays each other once. How many games in total?" ``` Observe **thinking chain**: - **Claude**: Thinking in Chinese mostly - **Gemini**: Thinking in English mostly - Language pattern mismatch → suspicious ## Output Format ```markdown ## Model Verification Result | Test | Result | Notes | |------|--------|-------| | Cutoff | ✅/❌ | Answer content... | | Safety Style | ✅/❌ | Response style... | | Multimodal | ✅/❌ | Performance... | | Thinking | ✅/❌ | Language distribution... | **Verdict**: Pass / Fail **Suspicious Points**: 1. ... 2. ... ``` ## Judgment Criteria - **Pass**: All 4 tests pass, or only 1 unclear without obvious suspicion - **Fail**: 2+ tests clearly abnormal, or any 1 test severely mismatched ## Notes - Avoid overly sensitive questions (violence, illegal) - keep tests safe - Multimodal test only when model claims to support it - Thinking process test only for reasoning models - Record actual Q&A text for each test as evidence


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

--- name: nmap-mcp description: > Network scanning MCP server wrapping nmap. Provides 14 purpose-built tools for host discovery, port scanning (SYN/TCP/UDP), service & OS detection, NSE script execution, and vulnerability scanning. Returns structured JSON output. Includes scope enforcement (CIDR allowlist), audit logging, and scan persistence. Use when performing network security audits, asset discovery, or recon on authorized networks. --- # nmap-mcp Skill MCP server that exposes nmap as structured tools with scope enforcement, audit logging, and persistent scan results. ## Prerequisites - nmap installed (`/usr/bin/nmap` or configure path in `config.yaml`) - Python 3.10+ with `fastmcp`, `python-nmap`, `pyyaml` - For SYN/OS/ARP scans: `cap_net_raw` capability on the nmap binary (see Setup) ## Setup ```bash # 1. Install Python dependencies pip install fastmcp python-nmap pyyaml # 2. Grant nmap raw socket capability (required for SYN + OS detection) # Only needs to be done once. Re-run after nmap upgrades. sudo setcap cap_net_raw+ep $(which nmap) # 3. Verify it worked getcap $(which nmap) # Expected: /usr/bin/nmap cap_net_raw=ep # 4. Configure scope (edit config.yaml — set your allowed CIDRs) # 5. Register with mcporter (see mcporter.json entry below) ``` ## mcporter.json Entry ```json { "nmap": { "command": "python3", "args": ["-u", "/path/to/nmap-mcp/server.py"], "type": "stdio", "env": { "NMAP_CONFIG": "/path/to/nmap-mcp/config.yaml" } } } ``` ## Configuration (config.yaml) ```yaml # Scope enforcement — targets outside these CIDRs are rejected allowed_cidrs: - "127.0.0.0/8" - "192.168.1.0/24" # your local network # Paths (defaults to relative paths if omitted) audit_log: "./audit.log" scan_dir: "./scans" nmap_bin: "/usr/bin/nmap" # Timeouts in seconds timeouts: quick: 120 standard: 300 deep: 600 ``` ## Tools | Tool | Purpose | Privileges | |------|---------|-----------| | `nmap_ping_scan` | ICMP+TCP host discovery | none | | `nmap_arp_discovery` | ARP host discovery (LAN) | cap_net_raw | | `nmap_top_ports` | Fast scan of N common ports | none | | `nmap_syn_scan` | SYN half-open port scan | cap_net_raw | | `nmap_tcp_scan` | Full TCP connect port scan | none | | `nmap_udp_scan` | UDP port scan | cap_net_raw | | `nmap_service_detection` | Service/version detection | none | | `nmap_os_detection` | OS fingerprinting | cap_net_raw | | `nmap_script_scan` | Run named NSE scripts | none | | `nmap_vuln_scan` | Run vuln NSE category | none | | `nmap_full_recon` | SYN+service+OS+scripts | cap_net_raw | | `nmap_custom_scan` | Arbitrary flags (scoped+logged) | varies | | `nmap_list_scans` | List recent saved scans | none | | `nmap_get_scan` | Retrieve scan by ID | none | ## Running Tests ```bash python3 -m pytest tests/ -v # 28 tests covering scope enforcement, audit logging, # scan persistence, injection guards, and live scans ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: linsirulinsiru/hello-worlds (version 1.0.1)

--- name: hello-world description: 当用户说“打招呼”时，回复 Hello World --- 输出：Hello, World! 这是你的第一个 OpenClaw 技能 🎉


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Skill: 1477009639zw-blip/betabsdet (version 1.0.0)

--- name: bs-detector description: Detects key claims in long messages and summarizes the real point. Uses NLP to find what someone is actually saying vs. what they want you to believe. metadata: openclaw: emoji: "🔍" requires: bins: [python3] always: false --- # BS Detector — Find the Real Point Detects claims, identifies fluff, and extracts the actionable truth from long messages. ## Usage ```bash python3 detect.py --input message.txt python3 detect.py --text "Your long slack message here..." ``` ## Features - Claim extraction from long text - Fluff detection (filler, buzzwords, corporate speak) - Core point summarization - Sentiment analysis - Key numbers and facts highlighted ## Example Input: Long corporate email Output: "Core message: Deadline is Friday. Key ask: Approval by EOD Thursday."


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Skill: wndagg/weather-fetch (version 1.0.0)

--- name: weather-fetch description: 中国天气数据抓取工具 - 从 weathercn.com 抓取实时天气数据，支持全国城市。 homepage: https://github.com/wNDAGG/mimi-scripts metadata: openclaw: emoji: 🌤️ price: "¥0（免费）/ 打赏支持" --- # 🌤️ Weather Fetch - 中国天气抓取工具 从 weathercn.com 抓取中国城市实时天气数据。 ## 功能 - 支持全国城市天气查询 - 提取温度、湿度、气压、能见度等数据 - 日出日落时间 - AQI空气质量指数 - 使用 Playwright 自动化抓取 ## 使用方法 ```bash python3 scripts/weather_fetch.py 城市名 ``` ## 示例 ```bash python3 scripts/weather_fetch.py 苍南 python3 scripts/weather_fetch.py 梧州 ``` ## 输出 ```json { "city": "苍南县", "temp": "20", "temp_high": "26", "temp_low": "18", "weather": "阴", "humidity": "66", "feels_like": "19", "pressure": "1011", "visibility": "22.0", "wind": "西南风3级", "sunrise": "05:19", "sunset": "18:32", "aqi": "41", "aqi_level": "优" } ``` ## 打赏 如果觉得好用，欢迎支持米米的服务器费用！ GitHub: https://github.com/wNDAGG/mimi-scripts


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