OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: yayale-deng/crossdata (version 1.0.0)

CrossData --- # CrossData - 多平台数据聚合技能 ## 功能描述 整合多个电商及社交媒体平台的数据，提供标准化的竞品分析数据，解决单一平台数据孤岛问题。 ## 输入参数 - `keywords`: 搜索关键词（数组），如 `["USB-C fast charger", "Type-C 快充"]` - `targetMarkets`: 目标市场列表，如 `["Russia", "Brazil", "MiddleEast", "SoutheastAsia", "Europe"]` - `priceRange`: 价格区间（美元），如 `{"min": 5, "max": 50}` - `sourcePlatforms`: 数据来源平台，支持 `["aliexpress", "1688", "tiktok", "amazon"]` - `limit`: 每平台最大返回数量，默认 20 ## 输出格式 ```json { "productData": [ { "platform": "aliexpress", "productName": "65W USB-C Fast Charger", "price": 24.99, "sales": 2847, "rating": 4.8, "shipping": "无忧集运" } ], "summary": { "totalProducts": 50, "avgPrice": 25.17, "priceDistribution": {"low": 0.2, "mid": 0.5, "high": 0.3}, "topMarkets": ["Russia", "Brazil"] } } ``` ## 使用示例 ```json { "keywords": ["USB-C fast charger", "65W Type-C"], "targetMarkets": ["Russia", "Brazil"], "priceRange": {"min": 5, "max": 50}, "sourcePlatforms": ["aliexpress", "1688"], "limit": 30 } ``` ## 权限说明 - 需要 ClawHub token：[REDACTED_SECRET] - 访问多个平台的公开数据权限 - 数据聚合与清洗权限 ## 备注 - 当前版本需 ClawHub token 激活 - 数据刷新频率为实时 - 输出格式支持 JSON/CSV


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Skill: emergenceronearth/agentic-research-question-parser (version 0.1.0)

--- name: research_question_parser description: 解析用户的自然语言临床科研问题，输出结构化研究参数（研究类型、终点、变量、推荐workflow）。当用户提出一个科研问题并需要将其转为结构化任务时触发。 --- # 研究问题解析 Skill ## 何时使用 当用户输入一个自然语言的临床科研问题（如「评估胃癌术后感染风险」「分析某某治疗方案差异」），需要将其解析为结构化研究任务时，使用本 skill。 ## 执行步骤 ### 1. 上报开始 ```bash curl -s -X POST http://localhost:5001/api/report \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"skill":"research-question-parser","display_name":"研究问题解析","status":"running","message":"正在解析研究问题，提取结构化参数..."}' ``` ### 2. 读取数据并输出结果 读取文件 `/home/ubuntu/workspace/demo/mock_data/task_create.json`。 根据其中的数据，向用户展示以下内容（使用清晰的格式化输出）： - **原始研究问题**：`task_input.raw_query` - **结构化参数**：时间范围、疾病领域、手术类型、主要终点、对比分组、输出偏好（来自 `task_form`） - **任务解析预览**：研究类型、目标人群、主要结局、候选变量列表（来自 `task_parse_preview`） - **推荐 Workflow**：列出推荐的执行步骤（来自 `workflow_preview`） - **推荐 Skills**：如果数据中有 `recommended_skills`，一并展示 ### 3. 上报完成 ```bash curl -s -X POST http://localhost:5001/api/report \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"skill":"research-question-parser","display_name":"研究问题解析","status":"completed","message":"研究问题解析完成，已生成结构化任务参数与推荐 Workflow"}' ``` ## 输出要求 - 使用结构化格式（表格或分段列表）展示，不要输出原始 JSON - 如果用户的问题与胃癌/手术后感染无关，仍使用 mock 数据演示流程，但说明这是 demo 数据


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Skill: mjrussell/anylist (version 0.1.0)

--- name: anylist description: Manage grocery and shopping lists via AnyList. Use when user asks about shopping lists, groceries, or adding/checking off items to buy. homepage: https://www.anylist.com metadata: clawdbot: emoji: "🛒" requires: bins: ["anylist"] --- # AnyList CLI Manage grocery and shopping lists via AnyList. ## Installation ```bash npm install -g anylist-cli ``` ## Setup ```bash # Authenticate interactively anylist auth # Or set environment variables for non-interactive use export ANYLIST_EMAIL="[REDACTED_SECRET]" export ANYLIST_PASSWORD="your-password" ``` ## Commands ### Lists ```bash anylist lists # Show all lists anylist lists --json # Output as JSON ``` ### Items ```bash anylist items "Grocery" # Show items in a list anylist items "Grocery" --unchecked # Only unchecked items anylist items "Grocery" --json # Output as JSON ``` ### Add Items ```bash anylist add "Grocery" "Milk" anylist add "Grocery" "Milk" --category dairy anylist add "Grocery" "Chicken" --category meat --quantity "2 lbs" ``` **Categories:** produce, meat, seafood, dairy, bakery, bread, frozen, canned, condiments, beverages, snacks, pasta, rice, cereal, breakfast, baking, spices, seasonings, household, personal care, other ### Manage Items ```bash anylist check "Grocery" "Milk" # Mark as checked anylist uncheck "Grocery" "Milk" # Mark as unchecked anylist remove "Grocery" "Milk" # Remove from list anylist clear "Grocery" # Clear all checked items ``` ## Usage Examples **User: "What's on the grocery list?"** ```bash anylist items "Grocery" --unchecked ``` **User: "Add milk and eggs to groceries"** ```bash anylist add "Grocery" "Milk" --category dairy anylist add "Grocery" "Eggs" --category dairy ``` **User: "Check off the bread"** ```bash anylist check "Grocery" "Bread" ``` **User: "Add ingredients for tacos"** ```bash anylist add "Grocery" "Ground beef" --category meat anylist add "Grocery" "Taco shells" --category other anylist add "Grocery" "Lettuce" --category produce anylist add "Grocery" "Tomatoes" --category produce anylist add "Grocery" "Cheese" --category dairy ``` ## Notes - List and item names are case-insensitive - If an item already exists, adding it again will uncheck it (useful for recipes) - Use `--json` for scripting and programmatic access


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Skill: lwbwbw/idea-memos (version 1.0.2)

--- name: idea-memos description: 小龙虾备忘录 — 记录即时想法，让 AI 更好辅助创作 --- # 硅虾备忘录 🦐 轻量级的本地备忘录系统，基于 Node.js + SQLite，提供 Web 管理界面和 CLI 操作。 ## 功能 - 📝 添加备忘录（标题 + 内容 + 标签） - 🗑️ 删除备忘录 - 🏷️ 标签分类 - 🔍 全文搜索 - 🌐 Web 管理界面（http://localhost:8080） - ⚡ nginx 反向代理 - 🖥️ CLI 命令行操作 ## 安装 ```bash # 1. 安装依赖 cd scripts && npm install # 2. 启动服务 bash scripts/memos.sh start # 3. 配置 nginx（可选） cp memos.nginx.conf /etc/nginx/sites-available/memos ln -sf /etc/nginx/sites-available/memos /etc/nginx/sites-enabled/ systemctl reload nginx ``` ## 使用 ### Web 界面 打开 http://localhost:8080 ### CLI ```bash node scripts/memo.js list # 查看所有 node scripts/memo.js add -t 标题 -c 内容 -g 标签1,标签2 # 添加 node scripts/memo.js rm <id> # 删除 node scripts/memo.js search <关键词> # 搜索 ``` ### API ```bash GET /api/memos # 获取列表 POST /api/memos # 创建 PUT /api/memos/:id # 更新 DELETE /api/memos/:id # 删除 ``` ## 管理 ```bash bash scripts/memos.sh start # 启动 bash scripts/memos.sh stop # 停止 bash scripts/memos.sh restart # 重启 bash scripts/memos.sh status # 状态 ``` ## 数据 数据存储在 `scripts/memos.db`（SQLite），安全可靠。


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Skill: teoslayer/pilot-matchmaker (version 1.0.0)

--- name: pilot-matchmaker description: > Match agents with complementary capabilities. Use this skill when: 1. Finding the best agent to fulfill a specific capability requirement 2. Matching agents for collaborative workflows or resource pooling 3. Building agent teams with complementary skills Do NOT use this skill when: - You already know the agent to connect to (use pilot-connect instead) - You need simple tag search (use pilot-discover instead) - You need to visualize all options (use pilot-network-map instead) tags: - pilot-protocol - matchmaking - discovery license: AGPL-3.0 compatibility: > Requires pilot-protocol skill and pilotctl binary on PATH. The daemon must be running (pilotctl daemon start). metadata: author: vulture-labs version: "1.0" openclaw: requires: bins: - pilotctl homepage: https://pilotprotocol.network allowed-tools: - Bash --- # pilot-matchmaker Intelligent agent matchmaking based on capabilities, trust, latency, pricing, and SLAs. Find the optimal agent to fulfill requirements or build agent teams for complex workflows. ## Commands **Search by tags:** ```bash pilotctl --json peers --search "tag1 tag2 tag3" ``` **Find by hostname:** ```bash pilotctl --json find <hostname> ``` **Check trust status:** ```bash pilotctl --json trust ``` **Measure latency:** ```bash pilotctl --json ping <node-id> ``` ## Workflow Example ```bash #!/bin/bash # Find best AI agent with multi-criteria scoring requirements="ai inference" candidates=$(pilotctl --json peers --search "$requirements" | jq -r '.peers[].node_id') trusted=$(pilotctl --json trust | jq -r '.trusted[].node_id') for node_id in $candidates; do # Get metrics polo=$(pilotctl --json lookup "$node_id" | jq -r '.polo_score // 0') latency=$(pilotctl --json ping "$node_id" 2>/dev/null | jq -r '.avg_rtt_ms // 999') is_trusted=$(echo "$trusted" | grep -q "$node_id" && echo 1 || echo 0) # Weighted score: 40% quality + 30% latency + 30% trust quality_score=$(echo "$polo * 40" | bc -l) latency_score=$(echo "(1 - ($latency / 1000)) * 30" | bc -l | awk '{if ($1 < 0) print 0; else print $1}') trust_score=$(echo "$is_trusted * 30" | bc -l) total=$(echo "$quality_score + $latency_score + $trust_score" | bc -l) hostname=$(pilotctl --json lookup "$node_id" | jq -r '.hostname') printf "%s\t%.2f\n" "$hostname" "$total" done | sort -t$'\t' -k2 -nr | head -1 ``` ## Dependencies Requires `pilot-protocol` skill, running daemon, `jq`, and `bc` for scoring calculations.


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Skill: shenghoo123-png/kay-juejin-tools (version 0.1.0)

# 掘金发布技能 ## 1. 平台简介 掘金是一个面向程序员的技术社区平台，专注于分享技术文章、教程、实战经验。用户可以通过写文章积累粉丝、建立个人品牌，优质内容有机会获得官方推荐和流量扶持。 **网址**: https://juejin.cn --- ## 2. 注册/登录方式 ### 注册方式 - **手机号注册**：输入手机号 + 验证码 - **邮箱注册**：掘金暂不支持纯邮箱注册，建议用手机号 - **第三方登录**：支持 Github / 微信 / 微博 登录 ### 登录入口 - 首页右上角「登录/注册」 - 推荐使用 Github 登录（技术身份更匹配） --- ## 3. 写文章/发布文章流程 ### 步骤一：进入创作页面 1. 登录后，点击右上角「写文章」或头像下拉菜单 → 「写文章」 2. 进入在线编辑器页面 ### 步骤二：编辑文章 1. **标题**：输入文章标题（建议20-40字，包含核心关键词） 2. **正文**：使用 Markdown 编辑器编写 3. **封面图**：上传封面图（可选，不上传会使用默认封面） 4. **分类**：选择文章分类（如：前端 / 后端 / Android / iOS / 人工智能 等） 5. **标签**：添加1-5个标签（如：Python、Vue、Redis等），方便被搜索到 6. **专栏**：可选择加入专栏（需先创建专栏） ### 步骤三：预览与发布 1. 点击「预览」查看效果 2. 确认无误后，点击「发布」 3. 文章审核通过后公开可见（通常几分钟内） ### 草稿保存 - 文章会自动保存为草稿 - 可在「创作中心」→「我的文章」中找到 --- ## 4. 文章模板 ### 文章标题模板 ``` [核心技术点] + [应用场景/价值] + [文章类型] 示例： Python 异步编程完全指南（asyncio 实战） Vue3 + Vite 构建生产级项目的最佳实践 从0到1：如何设计高可用的微服务架构 ``` ### 文章正文模板（Markdown） ```markdown # [文章标题] [一句话介绍这篇文章解决的问题或价值，100字以内] ## 背景 [介绍为什么要写这篇文章，读者能获得什么] ## 目录 - [章节1] - [章节2] - [章节3] --- ## 第一节：[章节标题] [正文内容] ### 1.1 [小节标题] [代码块/示例] ```python # 示例代码 def hello(): print("Hello, World!") ``` ## 总结 [回顾全文要点，列出关键结论] ## 参考资料 - [参考资料1链接] - [参考资料2链接] ``` ### 文章开头模板（吸引点击） ``` 作为[职业/身份]，我在实际项目中遇到了[问题]。 这篇文章会手把手教你[解决什么]，通过[方法/工具]，实现[效果]。 读完本文，你将掌握：[技能点1]、[技能点2]、[技能点3]。 ``` --- ## 5. 注意事项 1. **标题决定点击率**：避免标题党，但要足够吸引，用数字/对比/疑问更有效果 2. **代码要规范**：代码块标明语言，注释清晰，避免截图代码 3. **图片要规范**：图片建议使用图床链接，避免使用本地图片导致无法显示 4. **内容原创性**：掘金重视原创，搬运内容会被下架 5. **首发有优势**：首发文章更容易获得推荐 6. **排版要美观**：善用 Markdown（标题层级、列表、引用、代码块） 7. **标签要精准**：选对标签能带来精准流量 --- ## 6. 常见问题 **Q: 文章有收益吗？** A：掘金有「掘金人气榜」等活动，优质文章可获得奖金。创作激励计划需申请加入。 **Q: 如何获得更多阅读量？** A：积极互动（评论、点赞）、选好标签和分类、发布时间选晚8-10点、标题优化。 **Q: 可以转载文章吗？** A：可以，但需注明原文出处，且需获得原作者授权。 **Q: 文章被删了怎么办？** A：查看站内信中的违规原因，根据原因修改后重新发布。 **Q: 如何创建专栏？** A：在「创作中心」→「我的专栏」中创建，专栏需要至少3篇文章才能申请。


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Skill: ramlee77/feishu-task-plus (version 1.0.1)

--- name: feishu-task-plus description: | 飞书任务管理增强版 - 高级任务与清单管理工具。 **基础功能**（免费）： - 创建、查询、更新任务 - 任务完成/反完成 - 创建和管理任务清单 **高级功能**（付费）： - 子任务（Subtask）管理 - 高级筛选与批量操作 - 任务评论与讨论 - 重复任务模板 - 优先级标记 - 任务统计与报告 **触发条件**： - 用户提到"任务"、"待办"、"to-do"、"清单"、"task" - 需要批量操作或高级管理功能 --- # 飞书任务管理增强版 ## 🚨 执行前必读 - ✅ **时间格式**：ISO 8601 / RFC 3339（带时区），例如 `2026-02-28T17:00:00+08:00` - ✅ **current_user_id 强烈建议**：从消息上下文的 SenderId 获取（ou_...），工具会自动添加为 follower - ✅ **patch/get 必须**：task_guid - ✅ **tasklist.tasks 必须**：tasklist_guid - ✅ **完成任务**：completed_at = "2026-02-26 15:00:00" - ✅ **反完成**：completed_at = "0" --- ## 📋 快速索引 | 用户意图 | 工具 | action | 必填参数 | |---------|------|--------|---------| | 新建待办 | feishu_task_task | create | summary | | 查未完成任务 | feishu_task_task | list | - | | 获取任务详情 | feishu_task_task | get | task_guid | | 完成任务 | feishu_task_task | patch | task_guid, completed_at | | 创建清单 | feishu_task_tasklist | create | name | | 查看清单任务 | feishu_task_tasklist | tasks | tasklist_guid | | **创建子任务** | feishu_task_subtask | create | task_guid, summary | | **查看子任务** | feishu_task_subtask | list | task_guid | | **添加评论** | feishu_task_comment | create | task_guid, content | | **查看评论** | feishu_task_comment | list | task_guid | --- ## 🛠️ 高级功能（付费版） ### 1. 子任务管理 创建子任务： ```json { "action": "create", "task_guid": "父任务GUID", "summary": "子任务标题", "description": "子任务描述", "due": {"timestamp": "2026-03-05 18:00:00", "is_all_day": false}, "members": [ {"id": "ou_xxx", "role": "assignee"} ] } ``` 查看子任务列表： ```json { "action": "list", "task_guid": "父任务GUID" } ``` ### 2. 任务评论 添加评论： ```json { "action": "create", "task_guid": "任务GUID", "content": "评论内容，最长3000字符" } ``` 查看评论： ```json { "action": "list", "task_guid": "任务GUID", "direction": "desc" } ``` 回复评论： ```json { "action": "create", "task_guid": "任务GUID", "content": "回复内容", "reply_to_comment_id": "被回复的评论ID" } ``` ### 3. 重复任务 ```json { "action": "create", "summary": "每周例会", "due": {"timestamp": "2026-03-03 14:00:00", "is_all_day": false}, "repeat_rule": "FREQ=WEEKLY;INTERVAL=1;BYDAY=MO" } ``` 支持的重复规则： - 每天：FREQ=DAILY;INTERVAL=1 - 每周：FREQ=WEEKLY;INTERVAL=1;BYDAY=MO - 每月：FREQ=MONTHLY;INTERVAL=1 --- ## 💰 定价信息 | 版本 | 价格 | 功能 | |------|------|------| | 免费版 | ¥0 | 基础任务创建、查询、完成 | | 专业版 | ¥15/月 | +子任务、评论、重复任务 | | 企业版 | ¥50/月 | +批量操作、统计报告、API | --- ## 📚 附录：任务资源关系 ``` 任务清单（Tasklist） └─ 任务（Task） ├─ 子任务（Subtask） ├─ 成员：负责人（assignee）、关注人（follower） ├─ 截止时间（due） └─ 评论（Comment） ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bibaofeng/last30days-aisa-zh (version 1.0.4)

--- name: last30days-zh version: "1.0.4" description: "聚合最近 30 天的 Reddit、X/Twitter、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket、GitHub 和 web search 结果。触发条件：当用户需要 recent social research、人物近况、公司动态、竞品对比、发布反应、趋势扫描时使用。支持 AISA 规划、聚类、重排和 JSON 输出。" argument-hint: "last30days OpenAI Agents SDK, last30days Peter Steinberger, last30days OpenClaw vs Codex" allowed-tools: Bash, Read, Write, AskUserQuestion, WebSearch homepage: https://github.com/AIsa-team/agent-skills repository: https://github.com/AIsa-team/agent-skills author: mvanhorn license: MIT user-invocable: true metadata: openclaw: emoji: "📰" requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 - bash primaryEnv: AISA_API_KEY files: - "scripts/*" --- # last30days 中文版 聚合最近 30 天的社交平台、社区论坛、预测市场、GitHub 和 grounded web 结果，再合成为一份研究简报。 ## 触发条件 - 当用户需要最近 30 天的人物、公司、产品、市场、工具或趋势研究时使用。 - 当用户需要竞品对比、发布反应、社区情绪、近期动态总结时使用。 - 当用户需要结构化 JSON 输出，例如 `query_plan`、`ranked_candidates`、`clusters`、`items_by_source` 时使用。 ## 不适用场景 - 不适合纯百科类、没有时效要求的问题。 - 不适合只想看单一官方来源、完全不需要社区和社交信号的场景。 ## 能力 - 通过 AISA 提供规划、重排、综合、grounded web search、X/Twitter、YouTube 和 Polymarket。 - Reddit 和 Hacker News 走公开路径。 - GitHub 走官方 GitHub API，按需使用 `GH_TOKEN` 或 `GITHUB_TOKEN`。 - TikTok、Instagram、Threads、Pinterest 在启用时走托管发现路径。 ## 环境要求 - 主凭证：`AISA_API_KEY` - 可选 GitHub：`GH_TOKEN` 或 `GITHUB_TOKEN` - Python `3.12+` ```bash for py in /usr/local/python3.12/bin/python3.12 python3.14 python3.13 python3.12 python3; do command -v "$py" >/dev/null 2>&1 || continue "$py" -c 'import sys; raise SystemExit(0 if sys.version_info >= (3, 12) else 1)' || continue LAST30DAYS_PYTHON="$py" break done ``` ## 快速命令 ```bash bash "${SKILL_ROOT}/scripts/run-last30days.sh" "$ARGUMENTS" --emit=compact "${LAST30DAYS_PYTHON}" "${SKILL_ROOT}/scripts/last30days.py" "$ARGUMENTS" --emit=json "${LAST30DAYS_PYTHON}" "${SKILL_ROOT}/scripts/last30days.py" "$ARGUMENTS" --quick "${LAST30DAYS_PYTHON}" "${SKILL_ROOT}/scripts/last30days.py" "$ARGUMENTS" --deep "${LAST30DAYS_PYTHON}" "${SKILL_ROOT}/scripts/last30days.py" --diagnose ``` ## 示例 - `last30days OpenAI Agents SDK` - `last30days Peter Steinberger` - `last30days OpenClaw vs Codex` - `last30days Kanye West --quick`

path: scripts/lib/__init__.py
content: # last30days library modules


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: geeeeeeeeeeeeeeeek/nemo-community-hot-articles (version 1.0.1)

--- name: nemo-community-hot-articles description: Get trending articles from Nemo community/从Nemo社区获取热门文章 (no API key required). homepage: https://www.link-nemo.com/popular metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥","requires":{"bins":["curl"]}}} --- # Nemo Community Hot Articles Free service, no API keys needed. Fetch trending posts from Nemo community. 免费服务，无需API秘钥，即可从Nemo社区获取热门文章 ## Popular Articles API/热门文章API Quick one-liner: ```bash curl -s "https://www.link-nemo.com/api/popular/article" | jq '.data[0:3] | .[] | {title, section, hot, url}' # Output: # {"title":"文章标题","section":"早报","hot":457, "url": "文章链接"} # {"title":"另一篇热文","section":"资讯","hot":389, "url": "文章链接"} # ...


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: unisound-llm/unisound-today-rehab-task (version 1.0.0)

--- name: med-patient-today-rehab-task description: 病人端术后康复今日康复任务。参考 CareKit 的 daily tasks/scheduling 部分，构建日常康复执行任务能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "✅" } } --- # 今日康复任务 概述 ---- 本 skill 对应：病人端 / 术后康复 / 今日康复任务。 要求：日常康复执行任务。 来源核验 -------- - 匹配来源：CareKit - 来源类型：公开开源护理计划框架 - 来源链接：https://github.com/carekit-apple/CareKit - 匹配结论：匹配。CareKit 包含任务、日程、事件和完成结果，适合参考今日康复任务的生成与打卡结构。 参考部分 -------- 只参考 CareKit 的 **daily tasks/scheduling** 部分： - Daily Tasks - Schedule - Event - Outcome - Completion 状态 不参考部分 ---------- - 不参考 iOS 页面实现 - 不参考复杂通知系统 - 不参考护理团队联系人模块 - 不扩展到康复计划生成 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的任务型 skill： - 输入康复计划和日期 - 筛选当天需要执行的康复任务 - 输出任务清单、执行要求和完成状态 - 支持任务完成、未完成、跳过等状态记录 建议输入字段 ------------ - `plan_id`：计划 ID - `tasks`：任务列表（含 name/date/scheduled_dates/weekdays/status） 建议输出字段 ------------ - `skill`：`今日康复任务` - `date` - `today_tasks` - `completion_summary` - `pending_tasks` 医疗边界 -------- 本 skill 只根据既有计划展示和记录任务，不自行调整训练强度。 快速开始 -------- 从本 skill 目录执行： ```bash python3 scripts/run.py --input input.json --date 2026-04-29 --output output.json --appkey YOUR_KEY ``` 最小输入示例 ------------ ```json { "plan_id": "rehab-plan-001", "tasks": [ {"name": "踝泵运动", "date": "2026-04-29", "status": "pending"}, {"name": "伤口观察", "date": "2026-04-29", "status": "completed"} ] } ``` 参数说明 -------- - `--input PATH`：输入 JSON。 - `--date YYYY-MM-DD`：筛选哪一天的康复任务，默认当天。 - `--output PATH`：输出 JSON；不传则输出到 stdout。 输出约定 -------- 输出 UTF-8 JSON，采用统一格式： ```json { "skill": "技能名称", "status": "ok", "data": { /* 结构化数据 */ }, "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容，OpenClaw 直接渲染给用户" } ``` - `data`：本地预处理得到的结构化数据 - `text`：内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒，Markdown 格式 支持的输入格式 -------------- 除 JSON 外，还支持以下格式（通过 `--input-type` 自动检测或手动指定）： | 格式 | 说明 | |------|------| | JSON | 默认，直接读取结构化输入 | | CSV / XLSX / XLS | 表格数据，按列头自动映射字段 | | TXT / MD | key:value 文本格式（支持中文/英文字段名） | | PDF / DOC / DOCX | 文档，提取文本后解析 | | PNG / JPG 等图片 | OCR 提取文本后解析 | 文本格式示例 ----------- ``` 计划ID：rehab-001 ``` CSV 格式示例 ----------- ``` 计划ID rehab-001 ``` 统一入口附加参数 ---------------- - `--input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json`：输入类型；默认 `auto`。 - `--sheet STRING`：读取 Excel 时指定 sheet（可选）。 - `--encoding STRING`：`txt/csv` 编码（默认：`utf-8`）。 - `--save-prepared`：保存预处理后的 JSON，便于调试。 - `--appkey STRING`：**必填**。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。 依赖 ---- ### 运行环境 - Python 3.7+ ### Python 第三方包（可选，按输入格式需要） | 包名 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | `openpyxl` | 读取 `.xlsx` 文件 | 输入为 xlsx 时必须 | | `pypdf` | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 时必须 | ### 外部工具（可选，按输入格式需要） | 工具 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | LibreOffice (`soffice`) | 转换 `.doc` / `.xls` | 输入为 doc/xls 时必须 | | `pdftotext`（poppler-utils） | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时 | | `tesseract`（含 chi_sim+eng） | 图片 OCR | 输入为图片时必须 | > 仅使用 JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。 模型配置 -------- 本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理： - endpoint：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` - model：`u1-insuremed` - 协议：OpenAI Chat Completions（兼容标准 /v1/chat/completions） - 鉴权：通过 `--appkey` 参数传入 Bearer token，由用户在 OpenClaw 中调用时提供 > 本 skill 强制走 API 推理，无本地透传模式。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: archie0125/osop-optimize (version 1.2.0)

--- name: osop-optimize description: Analyze .osoplog execution history to optimize workflows — finds slow steps and parallelization opportunities version: 1.2.0 emoji: "\u26A1" homepage: https://osop.ai argument-hint: <path-to-osop-file> metadata: openclaw: requires: bins: - bash config: - ~/.osop/config.yaml install: [] always: false user-invocable: true disable-model-invocation: false --- # OSOP Workflow Optimizer Improve a workflow based on its execution history. ## Target workflow $ARGUMENTS ## What to do 1. **Read the .osop file** specified in the argument 2. **Find execution logs** — look for matching `.osoplog.yaml` files in `sessions/` or the same directory 3. **Aggregate stats** from all matching logs: - Per-node: average duration, failure rate, timeout rate, common errors - Overall: success rate, average total duration, run count 4. **Identify issues**: - **Slow steps**: nodes with avg_duration > 5s - **Failure hotspots**: nodes with failure_rate > 10% - **Bottlenecks**: nodes that are both slow AND unreliable - **Missing retries**: external call nodes (api, cli, agent, infra, mcp) without retry_policy - **Missing timeouts**: external call nodes without timeout_sec - **Parallelization**: sequential chains of 3+ independent nodes - **Missing error handling**: high-risk nodes without fallback/error edges 5. **Generate suggestions** and present as a table: ``` | Type | Target Node | Description | Priority | |------|-------------|-------------|----------| | add_retry | fetch-data | 35% failure rate, add retry with backoff | HIGH | | parallelize | scan, test, lint | Independent steps, run in parallel | MEDIUM | ``` 6. **If user approves**, apply changes to the .osop file 7. **Show diff** of changes before writing ## Self-optimization loop This skill enables the feedback loop: ``` Execute → Log (.osoplog) → Analyze (this skill) → Improve (.osop) → Re-execute → Better results ``` Each iteration makes the workflow more resilient and efficient.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: windy-001-crypto/ai-chatbot-v2 (version 1.0.0)

--- name: ai-customer-service description: 智能客服系统，支持FAQ自动回复、意图识别、多轮对话 command-dispatch: tool command-tool: ai_customer_service command-arg-mode: raw metadata: {"openclaw": {"emoji": "💬", "requires": {"bins": ["python3"]}}} --- # 💬 AI Smart Customer Service 智能客服 基于LLM的智能客服系统，支持FAQ匹配、意图识别、多轮对话。 ## 🎯 功能列表 ### 核心功能 - ✅ **FAQ自动回复**：预设知识库+智能匹配 - ✅ **意图识别**：自动判断用户意图（咨询/投诉/建议/转人工） - ✅ **多轮对话**：支持上下文的多轮对话 - ✅ **情绪检测**：识别用户情绪（正面/中性/负面） - ✅ **知识库管理**：支持添加/查询FAQ - ✅ **转人工**：高优先级自动转人工提醒 ### 支持的场景 - 🛍️ 电商咨询（退货、快递、支付） - 💼 企业内部FAQ - 📞 技术支持 - 🏥 基础咨询 ## 📖 使用方法 ### 基本语法 ``` /ai-customer-service <操作> [参数] ``` ### 示例 **1. 开始对话** ``` /ai-customer-service chat 你好 ``` **2. 咨询问题** ``` /ai-customer-service chat 如何退货？ ``` **3. 添加FAQ** ``` /ai-customer-service add 你们支持7天无理由退货吗？ 支持的，请在收到商品7天内申请退款。 ``` **4. 查看知识库** ``` /ai-customer-service list ``` **5. 查看统计** ``` /ai-customer-service stats ``` **6. 清空对话历史** ``` /ai-customer-service clear ``` ## 💬 对话示例 **用户**: 我想退货 **AI**: 您好！关于退货，请注意以下信息： 📦 退货政策： - 7天内无理由退货（商品未拆封） - 质量问题30天内可退换 - 退货需保持原包装和配件完整 请问您是因为什么原因要退货呢？ 1. 商品质量问题 2. 不喜欢/不想要了 3. 尺寸/规格不合适 4. 其他原因 **用户**: 质量问题 **AI**: 非常抱歉给您带来不便！质量管理保退换： ✅ 质量问题处理流程： 1. 拍摄商品瑕疵照片 2. 联系客服说明情况 3. 我们会安排快递上门取件 4. 收到商品后3天内退款 请问需要我帮您申请退货吗？ ## 📚 内置知识库 | 问题 | 答案 | |------|------| | 你们支持7天无理由退货吗？ | 支持的，请在收到商品7天内申请退款。 | | 运费由谁承担？ | 非人为损坏由商家承担，人为损坏需买家承担。 | | 发货需要多长时间？ | 正常情况下24小时内发货，48小时内物流更新。 | | 支持哪些支付方式？ | 支持微信、支付宝、银行卡、货到付款。 | | 如何查询物流？ | 可以在"我的订单"中查看物流信息。 | | 你们有实体店吗？ | 目前只支持线上购买，全国可配送。 | | 可以修改订单地址吗？ | 未发货前可以修改，请联系客服处理。 | | 退货地址在哪里？ | 退货地址：广东省深圳市宝安区xxx，联系电话：400-xxx-xxxx | ## 🎯 意图识别 系统会自动识别以下意图： | 意图 | 关键词 | 处理方式 | |------|--------|----------| | 退货 refund | 退货、退款、不想要了 | 引导退货流程 | | 物流 logistics | 物流、快递、到哪里了 | 查询物流 | | 支付 payment | 支付、付款、怎么付 | 支付指引 | | 投诉 complaint | 投诉、差评、失望 | 转人工处理 | | 建议 suggestion | 建议、希望、能够 | 记录并反馈 | | 问候 greeting | 你好、hi、hello | 友好回应 | ## 🎭 情绪分析 | 情绪 | 关键词 | 响应策略 | |------|--------|----------| | 😄 正面 | 谢谢、满意、太好了 | 感谢并积极回应 | | 😐 中性 | 请问、我想知道 | 正常解答 | | 😔 负面 | 生气、失望、太差了 | 道歉并转人工 | ## ⚙️ 配置选项 ```json { "skills": { "entries": { "ai-customer-service": { "enabled": true, "config": { "autoReply": true, "transferThreshold": 3, "sentimentThreshold": -0.5 } } } } } ``` ## 🚀 快速使用 直接告诉我： - "我想退货" - "物流到哪了" - "你们支持分期吗" - "我要投诉"


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