OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: certainlogicai/smart-router-coding (version 1.0.3)

--- name: smart-router-coding version: 1.0.2 description: "Route coding queries to the right model. Fast for lint, deep for architecture, never waste money on Opus for a one-liner." author: "CertainLogic <[REDACTED_SECRET]>" license: MIT homepage: https://certainlogic.ai repository: https://github.com/CertainLogicAI/smart-router-coding tags: ["model-routing", "coding", "cost-reduction", "ai-costs", "developer-tools", "code-optimization", "open-source"] --- # smart-router-coding Route coding queries to the right model. Fast for lint. Deep for architecture. Nothing in between. ## How it works Send a coding task. The router decides depth: ``` INPUT: coding query ↓ Is it cached? → Return instantly (0 cost) ↓ if no What kind of task? SIMPLE lint / format / boilerplate / regex one-liners / find & replace / rename → Qwen3.5 Flash ($0.0008/q) → 21s latency MODERATE debug / refactor / implement function code review / write tests / SQL / scripts → Grok 4.20 ($0.004/q) → 11s latency COMPLEX architecture design / security audit performance optimization / algorithms multi-file changes / critical logic → Opus 4.8 ($0.015/q) → 45s latency ``` ## What you save | Setup | Cost per query | Monthly (1k queries) | |-------|---------------|---------------------| | All Opus 4.8 | $0.015 | $15 | | All Grok 4.20 | $0.004 | $4 | | **With router** | **~$0.003** | **$3** | ## Speed Router adds 2ms. The rest is the LLM — you'd wait that long anyway. What changes is your average response time: | Setup | Average wait per query | |-------|----------------------| | All Opus 4.8 | 45s | | All Grok 4.20 | 11s | | **With router** | **~13s** | Simple tasks go to Qwen (21s). Standard goes to Grok (11s). Opus only when necessary (45s). 131 coding queries benchmarked across 7 languages. Full results: certainlogic.ai/benchmarks ## Usage ```bash clawhub install smart-router-coding ``` ## Author Created by CertainLogic — deterministic AI infrastructure. certainlogic.ai


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Skill: dinghaibin/ls-tool (version 1.0.0)

--- name: ls-tool description: List directory contents with detailed file information. Use for browsing files, checking permissions, and examining directory structure. --- # LS - Directory Listing Utility List files and directories with configurable detail levels including file size, permissions, ownership, and timestamps. ## Usage ```bash ls-tool [options] [path...] ``` ## Options - `-l`: Long format (permissions, size, date) - `-a`: Show hidden files (starting with .) - `-h`: Human-readable file sizes - `-R`: Recursive listing - `-t`: Sort by modification time ## Examples ```bash ls-tool -la ls-tool -lh /home/user ls-tool -R src/ ```


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Skill: loutai0307-prog/bytesagain-medical-scribe (version 1.0.0)

--- name: "bytesagain-medical-scribe" description: "Generate medical documents from clinical notes. Input: patient info, symptoms, diagnosis. Output: SOAP notes, discharge summaries, referral letters, prescription drafts." version: "1.0.0" author: "BytesAgain" tags: ["medical", "healthcare", "documentation", "clinical", "soap-notes", "ehr"] --- # Medical Scribe Generate structured medical documents from raw clinical notes. Supports SOAP notes, discharge summaries, referral letters, and prescription drafts. ## Commands ### soap Generate a SOAP note from clinical observations. ```bash bash scripts/script.sh soap --patient "John Doe, 45M" --chief "chest pain 2 days" --findings "BP 140/90, HR 88" ``` ### discharge Generate a discharge summary. ```bash bash scripts/script.sh discharge --patient "Jane Smith, 62F" --diagnosis "Type 2 Diabetes" --stay "3 days" --treatment "Metformin 500mg" ``` ### referral Generate a referral letter to a specialist. ```bash bash scripts/script.sh referral --patient "Bob Lee, 38M" --from "GP" --to "Cardiologist" --reason "suspected arrhythmia" ``` ### prescription Generate a prescription draft. ```bash bash scripts/script.sh prescription --patient "Alice Wong, 29F" --drug "Amoxicillin" --dose "500mg" --frequency "3x daily" --duration "7 days" ``` ### template List all available document templates. ```bash bash scripts/script.sh template --list ``` ### help Show all commands. ```bash bash scripts/script.sh help ``` ## Output Format All documents output as structured plain text, ready to paste into EHR systems. ## Disclaimer AI-generated drafts only. Must be reviewed and approved by a licensed medical professional before use. ## Feedback https://bytesagain.com/feedback/ Powered by BytesAgain | bytesagain.com


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Skill: sunnyztj/crypto-backtest (version 1.0.0)

--- name: crypto-backtest description: Crypto futures backtesting engine with built-in EMA, RSI, MACD, and Bollinger Band strategies. Fetches OHLCV data from any ccxt-supported exchange (Bybit, Binance, OKX, etc.), runs multi-strategy sweeps, calculates win rate / PnL / drawdown, and exports results to JSON. Use when backtesting trading strategies, comparing parameter combinations, evaluating crypto trading signals, or building a quantitative trading pipeline. --- # Crypto Backtest Engine Fast, scriptable backtesting for crypto futures strategies. Fetches data via ccxt, runs strategies, reports metrics. ## Quick Start ```bash pip install ccxt numpy python scripts/backtest_engine.py --symbol ETH/USDT:USDT --strategy ema --fast 12 --slow 26 ``` ## Features - **Multi-exchange**: Any ccxt-supported exchange (Bybit, Binance, OKX, Bitget...) - **Built-in strategies**: EMA crossover, RSI, MACD, Bollinger Bands - **Parameter sweep**: Test all combinations automatically - **Risk simulation**: Configurable leverage, position size, SL/TP, fees - **JSON export**: Machine-readable results for pipeline integration - **Custom strategies**: Simple plug-in interface ## Usage ### Single Strategy ```bash python scripts/backtest_engine.py \ --symbol SOL/USDT:USDT \ --strategy rsi \ --period 14 --oversold 30 --overbought 70 \ --capital 1000 --leverage 5 ``` ### Parameter Sweep ```bash python scripts/sweep.py \ --symbol ETH/USDT:USDT \ --strategies ema,rsi,macd,bbands \ --capital 1000 --leverage 5 \ --output results.json ``` ### Custom Strategy See `references/custom_strategy.md` for the plug-in interface. ## Output Metrics Each backtest reports: - Total trades, win rate, profit factor - Total PnL (absolute + percentage) - Max drawdown - Best/worst trade - Final balance ## Files - `scripts/backtest_engine.py` — Core engine with EMA, RSI, MACD, Bollinger Bands - `scripts/sweep.py` — Multi-strategy parameter sweep runner - `references/custom_strategy.md` — Guide for adding custom strategies - `references/strategy_notes.md` — Notes on each built-in strategy's edge cases


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Skill: will1189/stock-acquisition-analysis (version 1.0.0)

--- name: "a-stock" description: "获取A股股票实时行情数据并进行技术分析。适用于投资者查询股票价格、涨跌幅、成交量等行情信息，以及进行MA、RSI、MACD等技术指标分析。" --- # A股股票数据获取与分析 本技能帮助用户从东方财富网获取A股股票实时行情数据，并提供技术分析功能。 ## 功能概述 - 获取股票实时价格、涨跌幅、成交量等基础行情 - 计算均线系统（MA5、MA10、MA20、MA60） - 计算RSI相对强弱指标 - 计算MACD指数平滑异同移动平均线 - 生成简单的技术分析报告 ## 使用方法 ### 1. 获取股票实时行情 当用户提供股票代码时（如600519、000001），自动构建东方财富网URL并抓取数据。 **示例股票代码格式：** - 上证股票：600519（贵州茅台）、600000（浦发银行） - 深证股票：000001（平安银行）、300750（宁德时代） ### 2. 数据来源 使用东方财富网行情页面： - 实时行情：`https://quote.eastmoney.com/sh{股票代码}.html`（上证） - 实时行情：`https://quote.eastmoney.com/sz{股票代码}.html`（深证） ## 数据字段 | 字段 | 说明 | |------|------| | 股票名称 | 公司的简称 | | 当前价格 | 最新成交价 | | 涨跌额 | 相比昨日收盘价的变化 | | 涨跌幅 | 变化百分比 | | 成交量 | 当日成交股数 | | 成交额 | 当日成交金额 | | 最高价 | 当日最高价 | | 最低价 | 当日最低价 | | 开盘价 | 当日开盘价 | | 昨收 | 昨日收盘价 | | 市盈率 | P/E ratio | | 总市值 | 公司总市值 | ## 技术分析 ### 均线系统（MA） | 指标 | 说明 | |------|------| | MA5 | 5日均线，短期趋势 | | MA10 | 10日均线 | | MA20 | 20日均线，中期趋势 | | MA60 | 60日均线，长期趋势 | **均线分析逻辑：** - 股价 > MA5 > MA10：强势上涨 - 股价 < MA5 < MA10：弱势下跌 - MA5 上穿 MA10：金叉买入信号 - MA5 下穿 MA10：死叉卖出信号 ### RSI相对强弱指数 | RSI值 | 市场状态 | |-------|----------| | RSI > 80 | 超买区，可能回调 | | RSI < 20 | 超卖区，可能反弹 | | RSI 40-60 | 中性区间 | ### MACD指标 | 指标 | 说明 | |------|------| | DIF | 快线（短期EMA - 长期EMA） | | DEA | 慢线（DIF的EMA） | | MACD柱 | (DIF - DEA) × 2 | **MACD信号：** - DIF上穿DEA：买入信号 - DIF下穿DEA：卖出信号 - MACD柱由负转正：强势信号 - MACD柱由正转负：弱势信号 ## 使用示例 ### 示例1：查询股票行情 **用户输入：** ``` 查询贵州茅台的股票数据，股票代码600519 ``` **执行流程：** 1. 构建URL：`https://quote.eastmoney.com/sh600519.html` 2. 导航到页面 3. 提取股票名称、当前价格、涨跌幅、成交量等数据 4. 返回结构化数据 ### 示例2：技术分析 **用户输入：** ``` 分析招商银行600036的技术指标 ``` **执行流程：** 1. 获取招商银行基础行情数据 2. 抓取历史K线数据用于计算技术指标 3. 计算MA5、MA10、MA20、MA60 4. 计算RSI指标 5. 计算MACD指标 6. 生成分析报告 ## 注意事项 1. **股票代码识别**：自动识别上证（6开头）和深证（0、3开头）股票 2. **数据更新**：东方财富数据实时更新，刷新页面即可获取最新数据 3. **请求频率**：建议每次查询间隔至少3秒，避免被限制 4. **数据验证**：获取数据后截图确认数据完整性 ## 错误处理 | 错误 | 原因 | 解决方案 | |------|------|----------| | 股票代码不存在 | 代码输入错误 | 检查6位代码是否正确 | | 无法获取数据 | 网络或页面问题 | 重试或更换数据源 | | 数据不完整 | 页面结构变化 | 更新抓取逻辑 |


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Skill: jimmy-openclaw-tavily-search (version 1.0.0)

--- name: tavily-search description: "Web search via Tavily API (alternative to Brave). Use when the user asks to search the web / look up sources / find links and Brave web_search is unavailable or undesired. Returns a small set of relevant results (title, url, snippet) and can optionally include short answer summaries." allowed-tools: [] metadata: category: search version: 1.0 author: openclaw --- # Tavily Search Use the bundled script to search the web with Tavily. ## Requirements - Provide API key via either: - environment variable: `TAVILY_API_KEY`, or - `~/.openclaw/.env` line: `TAVILY_API_KEY=...` ## Commands Run from the OpenClaw workspace: ```bash # raw JSON (default) python3 {baseDir}/scripts/tavily_search.py --query "..." --max-results 5 # include short answer (if available) python3 {baseDir}/scripts/tavily_search.py --query "..." --max-results 5 --include-answer # stable schema (closer to web_search): {query, results:[{title,url,snippet}], answer?} python3 {baseDir}/scripts/tavily_search.py --query "..." --max-results 5 --format brave # human-readable Markdown list python3 {baseDir}/scripts/tavily_search.py --query "..." --max-results 5 --format md ``` ## Output ### raw (default) - JSON: `query`, optional `answer`, `results: [{title,url,content}]` ### brave - JSON: `query`, optional `answer`, `results: [{title,url,snippet}]` ### md - A compact Markdown list with title/url/snippet. ## Notes - Keep `max-results` small by default (3–5) to reduce token/reading load. - Prefer returning URLs + snippets; fetch full pages only when needed.


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Skill: minirr890112-byte/model-cost-advisor (version 1.1.0)

--- name: model-cost-advisor description: Analyze any task and recommend the most cost-effective LLM — with live pricing data from 30+ models, tier analysis, token estimation, and projected cost. Perfect for developers who use multiple LLMs and want to optimize spending. version: 1.1.0 author: minirr890112-byte license: MIT metadata: hermes: tags: [AI, Cost, LLM, Pricing, Optimization, Budget, Model, Advisor] homepage: https://github.com/minirr890112-byte/HermesMade --- # Model Cost Advisor ## 一句话 分析你的任务，从 30+ 模型中找到最具性价比的选择。实时定价 + 三层分级 + Token 预估 + 成本投影。 ## 核心功能 - **30+ Models** — GPT-4、Claude、DeepSeek、GLM、Mixtral 等，含最新定价 - **Tier Analysis** — budget / value / quality / premium 四层分级 - **Token Estimation** — 根据任务类型智能预估 input/output token 数 - **Cost Projection** — 单次运行成本 + 日/月/年投影 - **Live Pricing** — 持续跟踪 API 价格变化，自动更新 ## 怎么用 ```bash model-cost "build a full-stack todo app with auth" ``` ## 示例 ```bash $ model-cost "summarize 1000 customer reviews" 📋 Task: Summarization batch (1000×) Tokens: 500 in / 200 out per item 🏷️ Tier: Value → DeepSeek V4 Flash $0.0003/item $0.30/total → GLM-4 Flash $0.0004/item $0.40/total 🏷️ Tier: Quality → DeepSeek V4 Pro $0.0011/item $1.10/total → GPT-4o Mini $0.0015/item $1.50/total ``` ## 数据来源 定价数据来自各 LLM 服务商官方 API 文档，持续更新。与 HermesMade 的 model-watch 和 api-cost-compare 模块共享数据层。 ## 为什么给颗星？ 帮你每年轻松省下几百美元 API 费用。点 ⭐ 让更多开发者受益 → [GitHub](https://github.com/minirr890112-byte/HermesMade)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jujitao/instreet-gomoku (version 6.2.0)

--- name: instreet-gomoku description: InStreet五子棋AI。在InStreet桌游室进行五子棋对局时，自动计算最佳落子并提交。支持威胁检测，优先防守对手的活三/冲四。 --- # InStreet 五子棋 AI Skill v6.1 在 InStreet 桌游室进行五子棋对局时，使用 AI 自动计算最佳落子。 **v6.1 更新 (2026-03-19):** - ✅ 修复 KataGomo GTP 通信问题 - ✅ 成功在实战中调用 KataGomo AI 落子 - ✅ 修复坐标解析和输出解析 ## 触发方式 当用户说： - "下五子棋" - "帮我下棋" - "InStreet 五子棋" - 执行五子棋对局 --- ## v6.1 使用方法 ### 快速开始 ```bash # 方式1: 创建房间并自动对弈 cd ~/.openclaw/workspace/skills/instreet-gomoku python gomoku_bot.py create # 方式2: 自动匹配 python gomoku_bot.py auto ``` ### 手动落子（测试用） ```python import sys sys.path.insert(0, '~/.openclaw/workspace/skills/instreet-gomoku') from katagomo_simple import KataGomo # 棋盘字符串（从 InStreet API 获取） board_str = """ A B C D E F G H I J K L M N O 6 . . . . . . . O . . . . . . . 7 . . . . . . X . X O . . . . . 8 . . . . . X . X O X . . . . . 9 . . . . . X O O O . . . . . .""" # 获取 AI 着法 x, y, position, reason = KataGomo.get_best_move(board_str, "black") print(f"推荐: {position}") # 输出: K8 ``` --- ## 核心组件 | 文件 | 说明 | |------|------| | `katagomo_simple.py` | KataGomo AI 桥接（修复版 v6.1） | | `instreet_gomoku.py` | 本地 AI 备用 | | `gomoku_bot.py` | 自动对弈机器人脚本 | --- ## API 说明 ### KataGomo.get_best_move(board_str, my_color) **参数：** - `board_str`: 棋盘字符串（InStreet 格式） - `my_color`: `'black'` 或 `'white'` **返回：** - `(x, y, position, reason)` - 坐标和理由 **示例：** ```python from katagomo_simple import KataGomo board = """ A B C D E F G H I J K L M N O 8 . . . . . . . X . . . . . . .""" x, y, pos, reason = KataGomo.get_best_move(board, "black") # pos = 'K8', reason = 'KataGomo AI 深度计算' ``` --- ## 注意事项 1. **KataGomo 需要 GPU**：首次调用需要加载模型（约30秒），后续会缓存 2. **超时设置**：120秒超时，建议在调用前检查是否轮到自己 3. **坐标格式**：使用 InStreet 格式，如 H8, K8, J10 4. **API Key**：已配置在代码中 [REDACTED_SECRET] --- ## 更新日志 ### v6.1 (2026-03-19) - 修复 KataGomo GTP 命令解析 - 修复输出格式识别（正则匹配 `^[A-O]\d{1,2}$`） - 添加 CREATE_NO_WINDOW 标志（Windows 兼容） - 实战测试成功：K8 落子 ### v6.0 (2026-03-19) - 新增自动对弈机器人 gomoku_bot.py - 实现完整 Game Loop ### v5.0 - 集成 KataGomo AI - 添加四三检测、VCT/VCF

path: publish-info.md
content: # 发布信息参考

## Slug（唯一标识）
```
instreet-gomoku
```

## Display Name（显示名称）
```
InStreet 五子棋 AI
```

## Tags（标签）
```
gomoku, 五子棋, AI, InStreet, 桌游, minimax, alphabeta, 游戏
```

---

## 完整发布命令参考

```bash
clawhub publish ./instreet-gomoku --slug instreet-gomoku --name "InStreet 五子棋AI" --version 1.0.0 --changelog "初始版本"
```

---

## 推荐 Tags（英文+中文）

- gomoku（五子棋）
- five-in-a-row（五子连珠）
- AI（人工智能）
- InStreet（AI社交平台）
- board-game（棋类游戏）
- minimax（极小极大）
- alphazero（阿尔法算法）
- game-AI（游戏AI）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: lanyasheng/content-deai-engine (version 1.0.0)

--- name: content-deai-engine description: 为小红书、X、知乎等平台生成“去 AI 味”的内容重写与新稿产出技能。用于用户要求内容更像真人表达、减少模板腔、提升口语感和观点力度的场景；也用于把已有草稿改写为平台适配版本。触发词包括“去 AI 味”“重写成更像人写的”“太像 AI 了”“口语化”“按平台改写”“小红书/X/知乎 优化”。 --- # Content De-AI Engine 目标：把“信息正确但机器感重”的内容，重写成“有人味、可传播、可追溯”的平台稿。 ## 0) 先决条件 开始写作前，必须先固定三项： - 时间窗（例如：今日热点 / 本周观点） - 素材来源（ainews/trading/macro/用户提供） - 目标平台（小红书 / X / 知乎） 如果素材不足，必须明确写： - 「今日暂无该方向素材」 - 或「基于昨日素材」 - 无法验证的信息标注「待核实」 ## 1) AI 味诊断（先诊断，再重写） 先用 `references/anti-ai-patterns.md` 检查草稿，统计三类问题： - 结构问题：三段式模板（首先/其次/最后）、机械连接词堆叠 - 语言问题：空泛大词、过度正确、缺少第一人称体验 - 传播问题：没立场、没细节、没行动建议 输出一行诊断结论： - `AI 味等级: 高/中/低 + 主要原因（不超过 3 条）` ## 2) 四步重写法（必须按顺序） 1. **去模板**：删掉机械连接词、套话、教科书语气 2. **加细节**：至少补 2 个真实细节（时间/场景/数字/代价/踩坑） 3. **立观点**：给明确站位（支持/反对/条件成立） 4. **给动作**：结尾提供 1 个可执行动作或提问，促进互动 重写原则： - 短句优先，允许停顿和口语化 - 不追求“完美书面语”，追求“像真人在说话” - 不编造事实，不夸大结论 ## 3) 平台适配 按 `references/platform-templates.md` 选择平台模板： - 小红书：痛点场景 → 亲历细节 → 3步做法 → 互动提问 - X：反直觉观点 → 证据点 → 行动建议 - 知乎：问题边界 → 反例/证据 → 方法与适用条件 每次至少提供： - 2-3 个标题候选（A/B） - 1 个主稿 - 1 条评论区首评（用于补充信息或引导讨论） ## 4) 标准输出格式（强制） 每条内容必须包含： - 目标受众 - 核心观点（一句话） - 信息来源（ainews/trading/macro/用户输入） - 核验状态（已核验/待核实） - 平台适配说明（小红书/X/知乎） 输出顺序固定： 1. AI 味诊断 2. 标题候选 3. 正文 4. 评论区首评 5. 标签建议 6. 发布前风险提示 ## 5) 质量门禁（发布前） 发布前执行 `references/preflight-checklist.md`。 最低门槛： - 有明确目标受众 - 有明确观点，不中性空话 - 有可追溯来源 - 至少 2 处具体细节 - 无高频 AI 套话 如任何一项不满足，先修稿再给发布建议。 ## 6) 三角色自检（单轮） - 传播专家：标题与开头是否有点击动力 - 平台算法专家：格式和关键词是否符合平台分发习惯 - 魔鬼代言人：给出 1 条最强反对理由 若反对理由无法反驳，必须再改一轮。 ## 7) 边界 - 不做未确认发布动作 - 不输出投资/医疗等高风险结论式建议 - 不伪造数据或来源 - 不直接复用其他 agent 原文，必须二次创作 ## 8) 快速调用模式 当用户只说“把这段去 AI 味”，按下面最小输出： - 诊断（1-2 行） - 重写稿（1 版） - 说明改了什么（3 条以内） 当用户说“给我发版稿”，按完整格式输出。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kamiguyi/dagugu-tiktok-auto-reply (version 1.0.0)

--- slug: tiktok-auto-reply name: TikTok 自动回复 version: 1.0.0 author: dagugu license: MIT tags: [tiktok, auto-reply, social-media, automation] --- # TikTok 自动回复技能 ⚠️ **风险提示**：使用此技能可能导致账号被 TikTok 限制或封禁。请谨慎使用，后果自负。 ## 功能 - 监控指定关键词的热门视频 - 自动获取视频评论 - 根据配置自动回复评论 ## 前置条件 1. TikTok 企业开发者账号 2. TikTok API 访问令牌 3. Node.js 环境 ## 安装 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/tiktok-auto-reply npm install ``` ## 配置 复制配置模板： ```bash cp config.example.json config.json ``` 编辑 `config.json`： ```json { "tiktok": { "accessToken": "YOUR_ACCESS_TOKEN", "clientKey": "YOUR_CLIENT_KEY", "clientSecret": "YOUR_CLIENT_SECRET" }, "keywords": ["热门关键词1", "关键词2"], "replyTemplates": [ "视频太棒了！🔥", "学到了！感谢分享 👍", "有意思～" ], "checkIntervalMinutes": 30, "maxRepliesPerHour": 10 } ``` ## 使用 ```bash # 手动运行一次 node index.js # 或作为定时任务 node watch.js ``` ## 注意事项 - 不要设置过高的回复频率 - 避免完全相同的回复内容 - 定期更换回复模板 - 监控账号状态 ## API 文档 [TikTok for Developers](https://developers.tiktok.com/) --- **免责声明**：本技能仅供学习研究使用。使用本技能产生的任何后果由使用者自行承担。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: adchina2025/shanghai-hua (version 1.0.0)

--- name: shanghai-hua description: 上海话（沪语）对话 Skill（默认模式）。支持日常对话、问候、情感表达、美食、职场吐槽、上海本地特色文化等场景。说"普通话模式"可切换到正常普通话模式。触发词包括：侬、阿拉、啥、哪能、今朝、蛮、忒、扎劲、轧闹猛、白相、吃生活、扎台型、坍台、拎不清、拆烂污、捣浆糊、豁翎子、接翎子、小龙花、摸鱼、搭子、噶山湖等上海话特有词汇。 --- # 上海话对话（沪语） 上海话是中国最具特色的方言之一，使用吴语语法和大量独有词汇。本技能使 AI 能够流利地使用上海话与用户交流。 ## 核心规则 ### 语气与风格 - 用"侬"代替"你"，"阿拉"代替"我们" - 用"伐"结尾表示疑问，如"啥个事体侬？" - 语气词：个（的）、伐（吗/吧）、咯（了）、哦（确认）、嗯（思考中）、啦（强调） - 常用副词：蛮（很）、忒（太）、交关（非常）、实在（确实） - 上海小年轻表达：扎劲、笑色特、绷勿住、离大谱、尊嘟假嘟、咱就是说 ### 人称与指示 | 上海话 | 含义 | |--------|------| | 侬 | 你 | | 阿拉 | 我们（上海） | | 我伲 | 我们（郊区/老派） | | 迭个 | 这个 | | 辣个 | 那个 | | 啥个 | 什么 | | 啥地方 | 哪里 | ### 否定与疑问 | 上海话 | 含义 | |--------|------| | 勿 | 不 | | 呒没/呒不 | 没有 | | 覅 | 不要 | | 晓得伐？ | 知道吗？ | | 好伐？ | 好不好？ | | 哪能啦？ | 怎么了？ | | 为点啥？ | 为什么？ | ### 常用程度词 | 上海话 | 含义 | |--------|------| | 蛮好 | 很好 | | 忒啥 | 太什么 | | 交关 | 非常 | | 扎劲 | 有意思/过瘾 | | 崭/赞 | 很好/很赞 | | 垃圾 | 很差（贬义） | | 来三 | 行/厉害 | | 勿来三 | 不行/做不到 | | 门槛精 | 很精明 | ### 上海特色动作词 | 上海话 | 含义 | |--------|------| | 轧闹猛 | 凑热闹 | | 白相相 | 玩玩/逛一逛 | | 荡马路 | 逛街/压马路 | | 噶山湖 | 聊天/唠嗑 | | 拆烂污 | 搞砸事 | | 捣浆糊 | 糊弄/敷衍 | | 拎不清 | 不识相 | | 豁翎子 | 递暗号/暗示 | | 接翎子 | 领会暗示 | ### 美食 & 小龙虾 | 上海话 | 含义 | |--------|------| | 小龙花 | 小龙虾（上海专属） | | 鲜的眉毛掉下来 | 鲜到极致 | | 入味透顶 | 非常入味 | | 弹牙得很 | 肉质很Q弹 | | 吃撑脱 | 吃撑了 | | 吃爽脱 | 吃过瘾了 | | 饭搭子 | 一起吃饭的伙伴 | | 撸串 | 吃烤串 | | 轧队 | 排队 | | 拔草 | 去吃/买种草的东西 | | 踩雷 | 吃到/买到不好的 | ### 职场 & 打工人 | 上海话 | 含义 | |--------|------| | 摸鱼 | 上班偷懒 | | 划水 | 上班敷衍 | | 卷王 | 最内卷的人 | | 卷不动了 | 不想再内卷了 | | 打工人 | 上班族 | | 搬砖 | 工作（自嘲） | | 搞钱 | 赚钱 | | 跳槽 | 换工作 | | 裸辞 | 没找下家就辞职 | | 摸鱼被抓 | 偷懒被领导发现 | ### 社交 & 年轻人 | 上海话 | 含义 | |--------|------| | 搭子 | 一起做某事的伙伴 | | 闺蜜 | 女性好朋友 | | 小姐妹 | 女性朋友们 | | 兄弟淘 | 男性好朋友们 | | 扎台型 | 出风头 | | 坍台 | 丢脸 | | 有腔调 | 有格调 | | 显眼包 | 爱出风头的人 | | 笑色特 | 笑死了 | | 绷勿住 | 忍不住了 | | 破防了 | 情绪崩溃 | | 躺平 | 佛系不卷 | | 摆烂 | 破罐破摔 | | 拿捏 | 掌握主动/搞定 | | 稳了 | 没问题了 | ### 文化与地标 | 上海话 | 含义 | |--------|------| | 老上海宁 | 老上海人 | | 新上海宁 | 新上海人 | | 弄堂里 | 小巷子里 | | 石库门 | 上海经典老建筑 | | 外滩兜兜 | 逛外滩 | | 荡马路 | 逛街 | | 叫差头 | 打车 | | 讲上海闲话 | 说上海话 | | 侬饭吃了伐？ | 你吃饭了吗（经典问候） | ### 语气词对照 | 语气词 | 用法 | |--------|------| | 个 | 陈述（中性） | | 伐 | 疑问/确认 | | 咯 | 完成 | | 哦 | 确认/感叹 | | 嗯 | 思考中 | | 呀/啦 | 强调/疑问 | | 啊 | 感叹 | ### 文化注释原则 上海话有丰富的文化内涵。在回应时，适当加入： - 地方特色表达（如"十三点"＝傻/不正经） - 海派文化元素 - 吴语特有的亲昵感 ### 混合使用 - 复杂专业术语可用普通话 - 情感表达尽量用上海话 - 解释概念时可用"普通话：xxx"辅助 ## 模式切换 - **默认模式**：上海话 - **切换到普通话**：说"普通话模式"或"切正常"或"正常模式" - **切换回上海话**：说"上海话模式"或"继续上海话" ## 触发检测 当用户输入包含以下特征时激活上海话模式： - 上海话特有字词（侬、阿拉、啥、今朝、蛮、轧闹猛、扎劲） - 吴语拼音（nong、xia、ve） - 用户明确要求"用上海话讲" - 拼音缩写如"shh"（Shanghai Hua） ## 参考文件 - `references/vocabulary.md` — 扩展词汇表（500+词条，按五类分类） - `references/grammar.md` — 语法差异详解 - `references/phrases.md` — 常用表达句式


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gawainchin/minimax-vision-skill (version 1.0.1)

--- name: minimax-vision-skill description: Analyze images using MiniMax CLI (mmx-cli) for vision tasks. Use when user wants image understanding via MiniMax instead of OpenRouter. Triggers on requests like "analyze this image with minimax", "use minimax vision", "minimax image understanding", "mmx vision", or when user explicitly requests MiniMax-native vision analysis via CLI. --- # Minimax Vision Skill Analyzes images using MiniMax's CLI tool (`mmx`) with vision understanding. ## Prerequisites - `mmx-cli` installed: `npm install -g mmx-cli` - If permission error: `npm install -g mmx-cli --prefix ~/.local` - Authenticated: `mmx auth login --api-key <key>` ## Image Analysis ### With local file ```bash mmx vision --prompt "What is in this image?" ./photo.jpg ``` ### With URL ```bash mmx vision --prompt "Describe this image in detail" https://example.com/image.jpg ``` ## API Key If not authenticated, get your key from [platform.minimax.io](https://platform.minimax.io/user-center/basic-information/interface-key), then: ```bash mmx auth login --api-key <your-key> ``` Check quota: ```bash mmx quota show ```


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