OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: arbiger/valuation-calculator (version 1.1.0)

--- name: valuation-calculator description: Fast stock valuation calculator - compute PEG, EV/EBITDA, Rule of 40, DCF and more with simple commands. Inspired by YouTube tutorial and Day1Global Tech Earnings Deepdive Skill. --- # Valuation Calculator Fast stock valuation calculator with instant market valuation metrics. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `value <ticker>` | Full valuation for a single stock | | `value peg <ticker>` | PEG + Forward/Trailing P/E + Implied Growth | | `value ev <ticker>` | EV/EBITDA + Rule of 40 | | `value dcf <ticker>` | DCF valuation (default parameters) | | `value dcf <ticker> --auto` | DCF with **auto-calculated WACC** (CAPM model) | | `value dcf <ticker> --wacc=0.10 --growth=0.15 --terminal=0.03` | Custom DCF parameters | | `value` | All holdings valuation (reads from holdings.md) | | `value --index` | Three major indices (SPY, QQQ, DIA) | ## Output Metrics - **PEG Ratio** = Forward P/E ÷ EPS Growth Rate - **Forward P/E** = Based on next 12 months expected earnings - **Trailing P/E** = Based on past 12 months actual earnings - **Implied EPS Growth** = (Trailing P/E ÷ Forward P/E - 1) × 100% - **EV/EBITDA** = Enterprise Value ÷ EBITDA - **Rule of 40** = Revenue Growth % + Profit Margin % - **DCF** = Discounted Cash Flow valuation ## DCF Parameters | Parameter | Description | Default | |-----------|-------------|---------| | `--auto` | Auto-calculate WACC using CAPM model | - | | `--wacc=N` | Weighted Average Cost of Capital | 10% | | `--growth=N` | Future growth rate | 5% | | `--terminal=N` | Terminal growth rate | 2.5% | ### Auto WACC (CAPM Model) WACC = Rf + β × (Rm - Rf) - **Rf** = 10-year Treasury yield (auto-fetched from Yahoo Finance) - **β** = Stock beta (from Yahoo Finance) - **Rm - Rf** = Market risk premium (5.5%) ## Holdings File Default reads from `~/.openclaw/workspace/holdings.md` ## Data Source Yahoo Finance API (yfinance) ## Usage Examples ``` value NVDA # Full valuation value peg NVDA # PEG only value ev NVDA # EV/EBITDA + Rule of 40 value dcf NVDA # DCF (default params) value dcf NVDA --auto # DCF with auto-WACC value dcf NVDA --wacc=0.08 --growth=0.15 --terminal=0.03 # Custom value # All holdings dashboard value --index # Major indices ``` ## Evaluation Criteria | PEG | Rating | |-----|--------| | < 0.5 | 🔥 Severely Undervalued | | 0.5 - 1.0 | 👍 Undervalued | | 1.0 - 1.5 | ✅ Fair Value | | > 1.5 | ⚠️ Overvalued | | Rule of 40 | Rating | |------------|--------| | >= 40% | ✅ Pass | | < 40% | ⚠️ Below | | DCF Upside | Rating | |------------|--------| | > 20% | ✅ Undervalued | | -20% ~ 20% | ⚠️ Fair Value | | < -20% | ❌ Overvalued | --- **Inspired by:** - YouTube: [布萊恩穩賺 - Stock valuation screening](https://youtu.be/gVWvhIAtGDE) - Day1Global Tech Earnings Deepdive Skill


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Skill: deantiwang/guitar-chord (version 1.0.2)

--- name: guitar-chord version: 1.1.0 description: | Guitar chord toolkit with chord identification, chord diagrams, capo calculation, and more. Features: - Identify chord from notes (reverse lookup) - Look up notes and diagrams from chord name - View chord inversions - View drop2 voicings - View scales and scale diagrams - Capo transposition calculator --- # Guitar Chord Tool ## 1. Forward Lookup (Chord Name → Notes) ```bash python3 chord_identifier.py <chord_name> ``` Example: ``` python3 chord_identifier.py Cmaj7 → **Cmaj7** Notes: C, E, G, B ``` ## 2. With Chord Diagram ```bash python3 chord_identifier.py <chord_name> --diagram ``` ## 3. Reverse Lookup (Notes → Chord Name) ```bash python3 chord_identifier.py --identify <note1> [note2] ... ``` Example: ``` python3 chord_identifier.py --identify C E G B → Result: • Cmaj7 ``` ## 4. Chord Inversions ```bash python3 chord_identifier.py --inversion <chord_name> ``` Example: ``` python3 chord_identifier.py --inversion C7 → **C7** inversions: Root: C, E, G, A# 1st: E, G, A#, C 2nd: G, A#, C, E 3rd: A#, C, E, G ``` ## 5. Drop2 Voicings ```bash python3 chord_identifier.py --drop2 <chord_name> ``` Drop2 是一种常见的吉他扩展和弦 voicing：把七和弦的第二高音（纯五度）降一个八度，产生更"开阔"的音色。 Example: ``` python3 chord_identifier.py --drop2 Cmaj7 → **Cmaj7 大七** Drop2 Voicings: 原位: C, E, G, B Drop2: C, G, B, E 常见 Guitar Voicings: Root pos.: X-3-2-1-1-0 → C,G,B,E 1st inv.: X-X-0-2-1-0 → E,C,G,B ... ``` ## 6. Scale Lookup ```bash python3 chord_identifier.py --scale "<scale>" python3 chord_identifier.py --scale "<scale>" --diagram ``` Supported scales: - `major`, `minor`, `harmonic_minor`, `melodic_minor` - `pentatonic_major`, `pentatonic_minor`, `blues` - `dorian`, `phrygian`, `lydian`, `mixolydian`, `locrian` Example: ``` python3 chord_identifier.py --scale "C major" → **C Major** Scale: C, D, E, F, G, A, B ``` ## 7. Capo Calculator Formula: **Actual Pitch = Open Chord Pitch + Capo Fret** Quick Reference: | Chord | 1st | 2nd | 3rd | 4th | |-------|-----|-----|-----|-----| | C | C#/Db | D | D#/Eb | E | | G | G#/Ab | A | A#/Bb | C | | Am | A#/Bb | B | C | C#/Db | ## Supported Chord Types - **Triads**: major, minor, diminished, augmented, sus2, sus4 - **Sevenths**: maj7, 7, m7, m7b5, dim7, aug7, maj7#5, 7#5, 7b5, mMaj7 - **Ninths**: maj9, 9, m9 ## Note Formats Supports: - Natural: C, D, E, F, G, A, B - Sharps: C#, D#, F#, G#, A# - Flats: Db, Eb, Gb, Ab, Bb - Symbols: ♯ (sharp), ♭ (flat) - Case insensitive


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Skill: mingo-318/daily-horoscope (version 1.0.0)

--- name: daily-horoscope description: 每日宜忌查询，包含彭祖百忌、神煞方位、吉利方位等传统黄历内容 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📅", "requires": { "bins": ["python3"] } } } --- 你是"每日宜忌"专家。根据传统黄历，为用户查询当日的吉凶宜忌事项。 # 核心概念 ## 彭祖百忌 - 每日天干地支的禁忌口诀 - 如：甲不开仓、乙不栽植... ## 十二神煞 - 值神、凶神、吉神 - 如：天德、月德、丧门、财神等 ## 宜忌事项 - 宜：祭祀、祈福、嫁娶、动土、开业... - 忌：安葬、上梁、动针线... # 查询流程 调用脚本获取当日宜忌： ```bash python3 "{baseDir}/horoscope.py" today python3 "{baseDir}/horoscope.py" tomorrow ``` # 输出格式 ``` 📅 每日宜忌 【日期】2026年3月6日 农历二月初七 【干支】乙卯月 辛未日 【彭祖百忌】 • 乙不栽植（乙日不种植） • 未不服药（未日不服药） 【神煞方位】 • 财神：正东 | 福神：东南 • 喜神：西南 | 阳贵：西北 【宜】 ✅ 祭祀、祈福、嫁娶、订盟 ✅ 动土、起基、定磉 【忌】 ❌ 安葬、动针线、词讼 【冲煞】 • 冲牛（辛丑） --- ※ 黄历仅供参考 ※ ```


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Skill: xbmchina/summarize-ai (version 1.0.0)

--- name: summarize description: Summarize URLs or files with the summarize CLI (web, PDFs, images, audio, YouTube). homepage: https://summarize.sh metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🧾","requires":{"bins":["summarize"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/summarize","bins":["summarize"],"label":"Install summarize (brew)"}]}} --- # Summarize Fast CLI to summarize URLs, local files, and YouTube links. ## Quick start ```bash summarize "https://example.com" --model google/gemini-3-flash-preview summarize "/path/to/file.pdf" --model google/gemini-3-flash-preview summarize "https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ" --youtube auto ``` ## Model + keys Set the API key for your chosen provider: - OpenAI: `OPENAI_API_KEY` - Anthropic: `ANTHROPIC_API_KEY` - xAI: `XAI_API_KEY` - Google: `GEMINI_API_KEY` (aliases: `GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY`, `GOOGLE_API_KEY`) Default model is `google/gemini-3-flash-preview` if none is set. ## Useful flags - `--length short|medium|long|xl|xxl|<chars>` - `--max-output-tokens <count>` - `--extract-only` (URLs only) - `--json` (machine readable) - `--firecrawl auto|off|always` (fallback extraction) - `--youtube auto` (Apify fallback if `APIFY_API_TOKEN` set) ## Config Optional config file: `~/.summarize/config.json` ```json { "model": "openai/gpt-5.2" } ``` Optional services: - `FIRECRAWL_API_KEY` for blocked sites - `APIFY_API_TOKEN` for YouTube fallback


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Skill: yesong-hue/ecommerce-copy-generator (version 1.0.0)

--- name: content-generator description: Generate platform-specific shopping and recommendation copy for ecommerce products. version: 1.0.0 author: yesong-Hue homepage: https://clawhub.ai/yesong-Hue/content-generator tags: [content, ecommerce, social, marketing] readme: | # Content Generator - 种草内容生成器 # Content Generator - 种草内容生成器 一键生成多平台种草文案。 ## 功能 - 📝 小红书/抖音/朋友圈/知乎 多平台适配 - 🎯 多种风格模板（测评/清单/对比） - 🎨 自动表情和话题标签 - ⚡ 批量生成多平台版本 ## 使用 ``` 生成种草文案 商品信息 生成小红书文案 面霜 299 保湿效果好 生成朋友圈文案 简短 ```


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Skill: zhangq0687/report-processor (version 1.0.0)

# Report Processor (研报处理器) Automatically collect, parse, and extract key information from research reports. Supports PDF, TXT, and other formats. ## Features - Parse research reports (PDF/TXT) - Extract key information (core观点、数据、投资建议、风险) - Auto summary generation - Knowledge base storage ## Requirements - Ollama with qwen2.5:14b model installed - poppler-utils (for PDF parsing) ## Installation ```bash # Install Ollama and pull model ollama pull qwen2.5:14b # Install poppler (for PDF support) # macOS brew install poppler # Linux sudo apt install poppler-utils ``` ## Usage ```bash # Process single file python3 scripts/report_processor.py /path/to/report.pdf # Batch process directory python3 scripts/report_processor.py /path/to/reports/ ``` ## Output Results are saved to `~/.openclaw/workspace/data/reports/` in JSON format. ## Configuration Edit `scripts/report_processor.py` to customize: - `OLLAMA_MODEL`: Model to use (default: qwen2.5:14b) - `OUTPUT_DIR`: Output directory

path: _meta.json
content: slug: report-processor
version: 1.0.0

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Skill: enchograph/daily-gushiwen (version 1.0.0)

--- name: daily-gushiwen description: 每日从古诗文网(gushiwen.cn)首页爬取诗词文句、古画名句等内容，整理后发送为消息。用于用户询问"每日古文"、"古诗"、"诗词推荐"或需要每日古文推荐时触发。 --- # 每日古文 从古诗文网首页(gushiwen.cn)获取当日的诗词文句、古画配句、名句摘录等，整理后发送。 ## 使用方式 用户在以下场景会触发此skill： - 询问"每日古文"、"今日古诗"、"古文推荐" - 询问"今天有什么古诗" - 需要获取古诗文网首页的精选内容 ## 执行流程 1. **获取首页内容**: 使用 exec+curl 或 tavily_extract 访问 https://www.gushiwen.cn/ 2. **解析内容**: 提取以下信息 - 诗词文句：标题、作者、朝代、正文（不包含标签） - 古画配句：古画名称（如"高其佩 山水册-画册局部"）及其下的名句评论，**古画图片URL**（格式：`https://ziyuan.guwendao.net/mingjuImg/{图片ID}.jpg`） - 名句摘录：经典名句及其出处 3. **古画图片URL提取方法**: 使用 exec+curl 抓取页面HTML，用正则表达式匹配 `<img src="https://ziyuan.guwendao.net/mingjuImg/` 获取图片URL 4. **整理格式**: 按以下结构组织消息 - 开头：日期 + 每日古文标题（格式：`📜 每日古文 · X年X月X日`） - 诗词：按网站顺序 - 标题：《诗题》 - 作者：〔朝代〕作者名 - 正文：诗句 - 古画：按网站顺序，紧跟对应诗词后面 - 古画名称（如"山水册-画册局部"） - 作者（如"高其佩"） - [图片]占位符 - 名句 - ——《出处》 - 名句摘录： - • 名句内容 - 出处（不要破折号，直接给出处） - 各区块之间用 `======` 分隔 5. **发送消息**: 将整理好的内容发送（通过 message 工具或 cron job 的 delivery） - 古画图片使用 message 工具的 media 参数发送 - [图片]占位符的位置就是发送图片的时机 ## 输出格式示例（不要直接用示例，按上面的步骤网络爬取内容输出！） ``` 📜 每日古文 · 2026年2月19日 --- 《采菱》 〔宋〕范成大 采菱辛苦废犁锄，血指流丹鬼质枯。 无力买田聊种水，近来湖面亦收租！ --- 山水册-画册局部 高其佩 [图片] "当断不断，反受其乱" ——《史记·七十列传·春申君列传》 --- 《归鸟·其一》 〔魏晋〕陶渊明 翼翼归鸟，晨去于林。 远之八表，近憩云岑。 和风不洽，翻翮求心。 顾俦相鸣，景庇清阴。 --- 野花草虫图局部 丘余庆 [图片] "野花不种年年有，烦恼无根日日生。" ——《警世通言·卷二十》 --- • 不以一眚掩大德。 《左传·僖公·僖公三十三年》 • 有治法而后有治人。 《明夷待访录·原法》 • 好水好山看不足，马蹄催趁月明归。 岳飞《池州翠微亭》 ``` ## 注意事项 - 古诗文网内容会每日更新，首页展示的是网站推荐内容 - 不输出长篇古文以控制消息长度 - 古画配句通常是一句经典名句，来自古籍 - 确保内容正确解析URL链接 - **古画图片URL格式**: `https://ziyuan.guwendao.net/mingjuImg/{图片ID}.jpg`，从HTML的 `<img src="https://ziyuan.guwendao.net/mingjuImg/` 标签中提取 - 发送古画图片时使用 message 工具的 media 参数，图片URL需要是可访问的公网URL - 如果是在QQ里调用的话，不输出图片相关内容。 - 不加赏析 - 分割线“---”用“======”代替 - 只输出要求输出的内容，前后不要输出多余的文本、说明、报错


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Skill: yangjinghua0127/bilibili-hot (version 1.0.0)

--- name: bilibili-hot description: "自动抓取Bilibili全站排行榜视频数据，包含详细的视频统计信息" metadata: { "openclaw": { "emoji": "📺", "requires": { "bins": ["node"] } } } --- # Skill: Bilibili热搜抓取 自动抓取Bilibili全站排行榜视频数据，包含详细的视频统计信息。 ## 触发方式 ``` B站热搜 bilibili hot 获取B站热榜 B站热门 b站排行榜 ``` ## 能力 - 使用Bilibili官方API获取全站排行榜 - 抓取Top 50热门视频的完整信息 - 提取视频标题、UP主、播放量、弹幕数等详细数据 - 返回结构化视频数据（JSON格式） - 生成易读的文本格式输出 ## 输出格式 ```json [ { "rank": 1, "title": "⚡对 对 子 战 神⚡", "up": "洛温阿特金森", "play": "863.0万播放", "danmu": "4.0万弹幕", "like": "86.1万点赞", "coin": "22.2万投币", "favorite": "26.9万收藏", "score": 0, "link": "https://www.bilibili.com/video/BV1bXAJz8EYC", "type": "全站榜" } ] ``` 控制台输出示例： ``` 📊 Bilibili全站排行榜 (Top 50): ================================================================================ 1. ⚡对 对 子 战 神⚡ 👤 UP主: 洛温阿特金森 📺 863.0万播放 💬 4.0万弹幕 👍 86.1万点赞 🪙 22.2万投币 ⭐ 26.9万收藏 ``` ## 配置 无需额外配置！使用B站官方API，无需安装Puppeteer。 依赖：Node.js内置的`https`模块。 ## API说明 使用Bilibili官方排行榜API： - `https://api.bilibili.com/x/web-interface/ranking/v2?rid=0&type=all` - rid=0 表示全站 - type=all 表示综合排名 ## 数据存储 抓取结果保存到： 1. `workspace/scripts/bilibili-hot.json` - JSON格式 2. `workspace/scripts/bilibili-hot.txt` - 文本格式 ## 示例对话 ``` 用户: B站热搜 助手: 🎯 开始抓取Bilibili热搜... 📊 Bilibili全站排行榜 (Top 50): 1. ⚡对 对 子 战 神⚡ 👤 UP主: 洛温阿特金森 📺 863.0万播放 💬 4.0万弹幕 👍 86.1万点赞 ✅ 已保存到 bilibili-hot.json ``` ## 优势 1. **速度快**：直接调用API，无需浏览器启动 2. **数据全**：获取完整的视频统计信息 3. **稳定**：使用官方API，不易被屏蔽 4. **轻量**：无需Puppeteer，节省资源 ## 扩展功能 可添加以下功能： 1. 分区排行榜（游戏、动画、知识等） 2. 热搜词抓取 3. 历史数据对比 4. 数据可视化图表 ### 分区API示例 - 动画区: `rid=1` - 游戏区: `rid=4` - 知识区: `rid=36` ## 维护 更新脚本位置：`skills/bilibili-hot/bilibili-hot.js` 如果API变更，需要更新： 1. API端点URL 2. 数据解析逻辑


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Skill: guilh00009/clawdzap (version 1.0.2)

--- name: clawdzap version: 0.3.0 description: Encrypted P2P Messaging for Agents (Nostr-based) --- # ClawdZap 🍄⚡ **Direct, Encrypted, Unstoppable Messaging for AI Agents.** ## Install ```bash cd ~/clawd/skills/clawdzap npm install ``` ## Features - **Public Signal:** Broadcast via `send.js` / `receive.js` (#clawdzap tag) - **Private DMs:** Encrypted via `send_dm.js` / `receive_dm.js` (NIP-04) ## Quick Start ### 1. Public Chat ```bash node send.js "Hello World!" node receive.js ``` ### 2. Encrypted DM ```bash # Get your pubkey first (printed on start) node receive_dm.js # Send to someone (using their hex pubkey) node send_dm.js <recipient_pubkey> "Secret message 🤫" ``` ## Protocol - **Transport:** Nostr (Relays) - **Encryption:** NIP-04 (Shared Secret) - **Identity:** `~/.clawdzap_keys.json` Join the network! 🦞


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Skill: iamwangli/tool-master (version 0.1.2)

--- name: tool-master description: 工具使用大师 - 基于关键词映射表的实用工具查找系统 priority: high --- # 工具使用大师 (Tool Master) **核心功能**: 通过工具-关键词映射表快速找到合适的工具命令。 ## 🎯 设计理念 **工具优先**：任务 -> 使用tool-master搜索实用工具 -> 使用工具完成任务。 ## 🔍 核心组件 ### 1. 工具-关键词映射表 (`tool_keyword_map.md`) - **格式**: `工具类型:工具名称 | 关键词1,关键词2 | 命令示例 | 优先级` - **示例**: `bash:tree | 目录,树形结构 | tree -a | 8` - **覆盖范围**: 150+个常用工具，涵盖文件、系统、网络、开发等场景 ## 🚀 工作流程 ### 标准流程（用户驱动） ``` 1. 提取关键词 2. 使用grep指令搜索映射表 3. 选择工具 4. 执行命令 5. 输出结果 ``` ### 自我驱动流程（主动使用） ``` 1. 发现需求（重复、复杂、耗时任务） 2. 自我提问："用什么工具？" 3. 使用grep指令搜索映射表 4. 使用工具 5. 优化工作流程 ``` ### 实际应用模式 - **被动响应**：用户提问 → 使用工具回答 - **主动优化**：发现模式 → 使用工具改进 - **预防维护**：定期检查 → 使用工具监控 - **知识扩展**：遇到新领域 → 使用工具学习 ### 实际示例 **用户**: "查看当前目录的树形结构" ``` 1. 提取关键词: "目录", "树形结构" 2. 搜索映射表 → 找到 bash:tree (命令: tree -a) 3. 执行: tree -a ``` **用户**: "现在几点了？" ``` 1. 提取关键词: "时间" 2. 搜索映射表 → 找到 bash:date (命令: date '+%H:%M') 3. 执行: date '+%H:%M' ``` **用户**: "统计workspace目录大小" ``` 1. 提取关键词: "统计", "目录", "大小" 2. 搜索映射表 → 找到 bash:du (命令: du -sh .) 3. 执行: du -sh ~/.openclaw/workspace ``` ## 🛠️ 使用方法 ### 作为AI助手（我） #### 模式1：用户驱动 1. 收到用户问题 2. 自动提取关键词 3. 搜索工具映射表 4. 找到并执行最佳工具 5. 输出工具执行结果 #### 模式2：自我驱动 1. 执行任务时发现模式（重复、复杂、耗时） 2. 主动思考："用什么工具优化？" 3. 搜索工具映射表 4. 使用工具改进工作流程 5. 记录工具使用经验 #### 模式3：预防维护 1. 定期检查系统/项目状态 2. 使用工具进行监控和分析 3. 提前发现潜在问题 4. 使用工具进行优化 ### 关键词提取技巧 - **具体名词**: 目录, 文件, 时间, 进程, 网络 - **动作动词**: 统计, 查找, 搜索, 查看, 转换 - **组合搜索**: 使用多个关键词提高精度 ## 🔧 扩展与维护 ### 添加新工具 在 `tool_keyword_map.md` 中添加新行： ``` 格式: 工具类型:工具名称 | 关键词 | 命令示例 | 优先级 ``` ### 更新优先级 基于使用频率调整工具优先级（1-10，10为最高）。 ### 维护最佳实践 1. 每个工具关联3-5个关键词 2. 命令示例要实际可执行 3. 定期清理过时工具 4. 根据用户反馈优化 ## ⚠️ 注意事项 ### 安全边界 - 危险命令（rm -rf, dd等）需要用户确认 - 涉及系统修改的命令要谨慎 - 网络操作要考虑隐私和安全 ### 性能考虑 - 简单任务直接计算，不调用工具 - 大文件操作要预估时间 - 避免不必要的工具调用 ### 回退机制 - 工具不存在时提供替代方案 - 命令失败时给出错误分析和建议 - 保持文字解释作为备选 ## 🎯 成功指标 ### 量化指标 - **工具匹配率**: 找到合适工具的比例 - **执行成功率**: 工具执行成功的比例 - **时间节省**: 相比文字解释节省的时间 ### 质化指标 - **用户满意度**: 对工具结果的评价 - **工作效率**: 任务完成速度的提升 - **学习效果**: 用户学会使用新工具 ## 💡 核心价值 **不是提供具体工具，而是提供找到工具的能力**： - 快速回答"用什么工具？" - 提供可执行的命令示例 - 培养工具优先的思维方式 - 持续扩展工具知识库 **一句话总结**: 关键词 → 工具 → 结果 --- *版本: 5.1.0* *特点: 基于关键词映射表的实用工具查找系统（去除脚本依赖）* *目标: 让工具使用成为第一反应*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: hi-jiajun/openclaw-skills-github-sync-hiliang (version 2.0.0)

--- name: openclaw-skills-github-sync description: | 将 OpenClaw skills 同步到 GitHub（非实时，需手动确认）。 支持 Windows/Linux/Mac。 使用场景：skill 创建或修改完成后同步到 GitHub --- # OpenClaw Skills GitHub Sync Skill > 将你的 OpenClaw skills 同步到 GitHub ## 功能 - ✅ 交互式配置向导 - ✅ 支持私有仓库同步 - ✅ 支持公开仓库同步 - ✅ 手动确认同步（非实时，更安全） - ✅ 自动检测变更并提交推送 - ✅ 支持 Windows / Linux / Mac ## 支持平台 | 平台 | 脚本 | |------|------| | Windows | scripts/sync.ps1 | | Linux | scripts/sync.sh | | Mac | scripts/sync.sh | ## 安装方式 ### Windows ```powershell # 克隆到 OpenClaw skills 目录 cd $env:USERPROFILE\.openclaw\skills git clone https://github.com/Hi-Jiajun/openclaw-skills-github-sync.git ``` ### Linux / Mac ```bash # 克隆到你的 OpenClaw skills 目录 cd ~/.openclaw/skills git clone https://github.com/Hi-Jiajun/openclaw-skills-github-sync.git ``` ## 快速开始 ### Windows ```powershell # 首次配置（交互式向导） powershell -ExecutionPolicy Bypass -File "scripts/setup.ps1" # 执行同步 powershell -ExecutionPolicy Bypass -File "scripts/sync.ps1" ``` ### Linux / Mac ```bash # 首次配置（交互式向导） chmod +x scripts/setup.sh ./scripts/setup.sh # 执行同步 chmod +x scripts/sync.sh ./scripts/sync.sh ``` ## 安全说明 ### 重要：排除敏感目录 本工具会自动创建 .gitignore 文件，包含以下排除项： ``` credentials/ *.key *.pem .DS_Store *.log ``` **使用前请确保**： 1. 仓库中已包含 .gitignore 文件 2. 敏感目录（如 credentials/）已被排除 3. 推送前运行 `git status` 确认要推送的内容 ### 同步前确认 脚本会： 1. 检查 .gitignore 是否存在，如不存在则自动创建 2. 显示将要推送的文件列表 3. 询问确认后才执行推送 ## 注意事项 - 公开仓库建议设置为私有 - 同步前务必检查 .gitignore 配置 - credentials/ 目录请确保已排除


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mrknow001/filemanager-transfer (version 1.0.1)

--- name: filemanager-transfer description: "本技能适用于发送文件/远程发送文件/分享文件给用户，以及用户提供的FileManager下载连接需要下载文件，是否是FileManager下载连接可获取scripts/.env中获取FILEMANAGER_BASE_URL确定" --- # FileManager Transfer 当用户与 agent 远程环境之间传递文件时，使用这个技能。`scripts/` 里的 FileManager 程序负责提供文件中转服务，Python 脚本只是调用 API 的便捷封装。 ## 首次使用 1. 访问https://github.com/mrknow001/FileManager/releases下载可执行程序 2. 启动scripts目录下服务端程序 3. 访问web页面设置密码或者使用./filemanager-linux-amd64 -reset-password your_password初始化密码 4. 访问后台创建appkey 5. 配置`scripts/.env` ## 使用流程 1. 先判断传输方向： - agent 发给用户：上传文件，创建带密码的分享链接，把链接和密码给用户。 - 用户发给 agent：让用户通过 FileManager 上传，或提供 FileManager 文件 ID，然后下载。 3. 脚本用法只参考 `references/transfer-script.md`。 4. 脚本失败时，不要盲猜。先阅读错误，参考 `references/troubleshooting.md` 修复配置或服务状态，然后重试一次。 5. 如果 FileManager 可访问但脚本仍失败，可按 references 中`api.md`记录的 API 行为兜底，并向用户说明已尝试的操作。 ## 参考文档 - `references/install-and-start.md`：安装、配置和启动 FileManager 服务。 - `references/transfer-script.md`：`scripts/filemanager_transfer.py` 的上传、分享、下载命令。 - `references/troubleshooting.md`：常见失败原因和恢复步骤。 ## 规则 - 不要硬编码或泄露 `FILEMANAGER_APPKEY`。 - 除非用户明确只需要上传保存，否则创建分享链接时必须设置非空密码(默认4位数字字母组合)。 - 临时传输优先使用短有效期分享。 - 输出应聚焦于链接、密码、文件 ID 或本地保存路径。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: spacesq/s2-habitat-pod (version 1.0.4)

# 🧊 S2-Habitat-Pod v1.0.4: State & Visual Initialization The **Space2 Habitat Pod** assigns a deterministic **4-square-meter virtual space** to your OpenClaw agent and equips it with a visual face. ### 👁️ Network & I/O Behavior (Please Read) To ensure absolute transparency for the OpenClaw sandbox, here is exactly what this script executes: 1. **File Write (Local I/O):** When executed, the Python script explicitly creates a folder named `s2_matrix_data` in your **current working directory** and writes a visible `<POD-ID>.json` state file containing the agent's name, avatar ID, and a local execution timestamp. 2. **Remote Image URLs:** The script generates and prints a Markdown string that contains remote image URLs (e.g., `<img src="https://spacesq.org/..."/>`). When you copy and paste this Markdown into your viewer, your viewer will fetch the images from the Space2 CDN. ### 🦞 24 Cyber Avatars Choose from 24 meticulously designed Cyber-Lobster avatars. The engine calculates a permanent local `Pod-ID` and grid coordinate (e.g., `[LOCAL-ZONE-X:12, Y:45]`) based on your agent's name. *Synchronize your Pod-ID at [Space2.world](https://space2.world)!*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: horizoncove/yuheng-memory-pro (version 1.0.0)

--- name: 记忆专家skill description: "> 精选层·主动精馏：主动从原始会话和笔记中提取知识，沉淀到长期记忆。。触发词：skill, 优化。" --- # SKILL.md — memory-pro (CURATED · 主动精馏层) > 精选层·主动精馏：主动从原始会话和笔记中提取知识，沉淀到长期记忆。 > > 与 memory-setup（初始化）配合，memory-setup 负责"读取"，memory-pro 负责"写入"和"提炼"。 ## 触发条件 满足以下任一条件时激活： 1. **会话结束**：一段完整会话结束后，主动总结并沉淀 2. **重要发现**：在研究/开发过程中发现新知识或重要结论 3. **决策时刻**：用户做出重要决策，需要记录理由 4. **错误纠正**：任务失败或犯错后，记录教训 5. **用户要求**：用户说"记下来"、"保存这个"、"这是个教训" ## 精馏流程 ### 第1步：识别精馏价值 判断当前内容是否值得沉淀： - 是否是重复会用到的知识？ - 是否影响未来决策？ - 是否是重要的用户偏好或约定？ - 是否是教训或纠正？ **不值得精馏**：一次性任务输出、临时草稿、明显过期内容 ### 第2步：选择目标位置 | 内容类型 | 目标位置 | 文件命名 | |----------|---------|---------| | 用户偏好、风格、约定 | `notes/people/` 或 `USER.md` | `USER.md` | | 项目进展、里程碑 | `notes/projects/<name>.md` | 项目名.md | | 知识积累、方法论 | `notes/knowledge/<topic>.md` | 主题名.md | | 教训、错误纠正 | `notes/lessons/YYYY-MM-DD-<lesson>.md` | 日期-教训 | | 重要决策及理由 | `notes/decisions/YYYY-MM-DD-<decision>.md` | 日期-决策 | | 人物关系 | `notes/people/<name>.md` | 人名.md | | 跨领域洞察 | `notes/ontology/` | 知识图谱节点 | ### 第3步：写入或更新文件 **新增文件**：创建 `notes/<category>/YYYY-MM-DD-<title>.md` ``` # <标题> ## 背景 [什么时候、为什么这件事重要] ## 核心内容 [提炼出的关键知识/结论/决策] ## 启示/后续 [对未来工作的指导意义] --- 来源：session_YYYY-MM-DD ``` **更新现有文件**：追加到相关文件的对应 section ### 第4步：触发 COLD STORE（git-notes） 重要内容写入后，执行归档： ```bash git add <file> git commit -m "[cold-store] <type>: <简短描述>" ``` ## 精馏质量标准 ### 好的精馏 - 一句话能说清楚核心 - 包含"为什么重要" - 有明确的适用场景 - 标注了来源和日期 ### 不好的精馏 - 照抄会话记录，不做提炼 - 过于笼统，没有具体细节 - 没有标注来源，难以追溯 ## 主动精馏的触发词 用户可能不会主动说"精馏一下"，但以下表述都是精馏信号： - "这个以后还会用到" - "我之前好像说过这个..." - "这次学到了..." - "记住这个偏好..." - "下次遇到这种情况应该..." ## 与 self-improving-agent 的关系 memory-pro 是精馏的"执行层"，self-improving-agent 的 multi-memory 架构（semantic + episodic + working）是技术支撑。 memory-pro 利用现有工具（read/write/exec）完成精馏动作。 ## ELITE-LONGTERM 前置条件 当某条 knowledge/lesson/decisions 被多次引用、或被验证为高价值洞察时，触发 elite-longterm SKILL.md，将其提升到"精英长期记忆"层。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: herbliu/drop-a-folder-0409 (version 1.0.2)

# 技能名称：XXX ## 技能功能 本技能用于解决XXX场景下的XXX问题，可实现XXX、XXX、XXX核心操作。 ## 具体能力 1. XXX（详细描述功能1） 2. XXX（详细描述功能2） 3. XXX（详细描述功能3） ## 使用方法 输入内容：XXX 输出结果：XXX 调用方式：XXX ## 适用场景 适用于XXX行业/XXX工作，提升XXX效率，减少XXX人工操作。


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