OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: yesong-hue/dev-workflow-automation (version 1.0.0)

--- name: github description: Query and manage GitHub repositories - list repos, check CI status, create issues, search repos, and view recent activity. metadata: openclaw: emoji: "🐙" requires: env: - GITHUB_TOKEN - GITHUB_USERNAME config: - github.token - github.username --- # GitHub Integration Skill Query and manage GitHub repositories directly from your AI assistant. ## Capabilities | Capability | Description | |------------|-------------| | `list_repos` | List your repositories with filters | | `get_repo` | Get detailed info about a specific repo | | `check_ci_status` | Check CI/CD pipeline status | | `create_issue` | Create a new issue in a repo | | `create_repo` | Create a new repository | | `search_repos` | Search your repositories | | `get_recent_activity` | Get recent commits | ## Usage ``` You: List my Python repos Bot: [lists your Python repositories] You: Check CI status on my main project Bot: [shows CI/CD status] You: Create an issue about the bug Bot: [creates the issue] ``` ## Setup ### 1. Generate GitHub Personal Access Token 1. Go to https://github.com/settings/tokens 2. Click "Generate new token (classic)" 3. Name: `openclaw-github-skill` 4. Scopes: `repo` (required), `read:user` (optional) 5. Copy the token ### 2. Configure Credentials **Option A: Environment Variables (Recommended)** Set environment variables before starting OpenClaw: ```bash export GITHUB_TOKEN="ghp_your_token_here" export GITHUB_USERNAME="your_github_username" ``` **Option B: OpenClaw Config** Add to `~/.openclaw/openclaw.json`: ```json { "github": { "token": "ghp_your_token_here", "username": "your_username" } } ``` ### 3. Restart OpenClaw ```bash openclaw gateway restart ``` ## Security Notes ⚠️ **Protect Your Token:** - Never commit your token to git or share it publicly - Use the minimal required scopes (`repo` for private repos, `public_repo` for public-only) - Rotate your token if you suspect it was compromised - Consider using a secrets manager for production use ⚠️ **Best Practices:** - Don't store tokens in shell profiles (~/.zshrc) on shared machines - For local development, environment variables are acceptable - For production, use your platform's secret/credential store ## Rate Limits - Unauthenticated requests: 60/hour - Authenticated requests: 5,000/hour ## Requirements - OpenClaw gateway running - GitHub Personal Access Token with appropriate scopes


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Skill: codekungfu/meituan-ai (version 0.1.0)

--- name: meituan-hot-trend description: 注册“美团”热门技能；当需要访问或自动化美团相关内容时调用。 homepage: `https://www.meituan.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # 美团 用途与边界 - 面向公开商家与优惠页的信息检索与价格/评价摘要 - 不提供下单、接口逆向或突破风控能力 - 仅用于公开页面的轻量分析与提醒 关键入口 - 主页：https://www.meituan.com/ - 商家/商品搜索：站内入口 - 优惠/活动页：站点频道入口 常见任务 - 指定品类的商家列表摘要（评分、人均、距离、优惠信息） - 商品详情核心指标整理（价格、月售、规格、评价亮点） - 同类商家或商品对比（品牌/规格/价格/促销） 数据字段 - 商家名称、评分、评价数、人均、地址/距离、优惠信息、链接 - 商品标题、价格/促销价、月售、规格、评价数、链接 - 活动名称、时间窗口、来源链接 自动化要点 - 页面动态渲染与定位依赖，建议人工打开后触发解析 - 价格/配送信息随时间与区域变动，需标注采集时间与区域 - 频率控制，不进行批量抓取 示例流程 - 商家清单：输入地址 → 搜索品类 → 抽取商家 → 输出评分/人均/距离 - 商品摘要：访问详情页 → 提取价格/月售/评价 → 生成对比卡片 - 同类对比：收集候选 → 按规格分组 → 输出差异点 合规提示 - 遵守平台与地理位置授权规则，不进行接口调用或批量采集 - 结果仅用于内部分析与提醒


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Skill: pereirajair/redis-commander (version 1.0.1)

--- name: redis-commander slug: redis-commander version: 1.0.0 description: "Manage the Redis Commander Docker container for local dev environments. Provides a web UI for Redis key inspection at http://localhost:8083. Requires redis-manager and proxy-manager to be running first." changelog: Initial release. triggers: - "abrir redis commander" - "start redis commander" - "stop redis commander" - "redis commander status" - "interface redis" - "admin redis" - "redis-commander" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔴","requires":{"bins":["docker"]},"os":["linux","darwin"]}} --- # Redis Commander Manages the Redis Commander Docker container, providing a web UI for Redis key inspection and management. ## Architecture ``` redis-commander/ ├── docker-compose.yml # Redis Commander container └── run.sh # lifecycle CLI ``` Connects to the shared `nginx-proxy_net` network and reaches Redis at `codai_redis:6379`. Access is protected by HTTP Basic Auth. No data is persisted — Redis Commander is stateless. ## Commands ```bash ./run.sh start # start Redis Commander container ./run.sh stop # stop container ./run.sh status # show status and URL ./run.sh open # print access URL ``` ## How to Execute Tasks ### Start Redis Commander Check your session context for the absolute script path, then run: ```bash <plugin-root>/redis-commander/run.sh start ``` Open `http://localhost:8083` in a browser. Login: `admin` / `admin` (HTTP Basic Auth). ### Check status ```bash <plugin-root>/redis-commander/run.sh status ``` ## Prerequisites Start in this order: 1. `proxy-manager start` — creates the shared Docker network 2. `redis-manager start` — Redis must be running before Redis Commander connects ## Configuration | Variable | Default | Purpose | |------------------------|---------------------------|--------------------------------| | `COMMANDER_CONTAINER` | `codai_redis_commander` | Container name | | `COMMANDER_PORT` | `8083` | Host port | | `COMMANDER_USER` | `admin` | HTTP Basic Auth user | | `COMMANDER_PASSWORD` | `admin` | HTTP Basic Auth password | | `REDIS_CONTAINER` | `codai_redis` | Redis hostname on shared net | | `REDIS_PASSWORD` | `redispass` | Redis AUTH password | | `CODAI_NETWORK` | `nginx-proxy_net` | Shared Docker network name | ## Rules - Start `redis-manager` before this plugin — Redis Commander cannot connect without Redis. - Port `8083` is bound to `127.0.0.1` — accessible from the host only. - Change `COMMANDER_PASSWORD` on shared machines (default `admin` is not secure). - Use `stop` when done; the container uses `restart: unless-stopped` and survives reboots. ## Related Plugins - `proxy-manager` — creates the shared Docker network (start first) - `redis-manager` — Redis container that Redis Commander connects to


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Skill: caingao/ai-content-polish (version 1.0.1)

--- name: ai-content-polish description: | 中文 AI 内容去痕与润色工具。检测中文文本中的 AI 写作痕迹（slop），提供人性化改写建议，提升内容的真实感和可读性。 **当以下情况时使用此 Skill**: (1) 需要检查中文文本是否像 AI 写的 (2) 需要把 AI 生成的内容改得更自然、更人性化 (3) 用户提到"AI味"、"机器人味"、"去AI痕迹"、"人性化改写"、"反检测" (4) 需要给内容打"人类感"评分 (5) 发布前的内容质量把关 (6) 用户提到"slop"、"AI watermark"、"AI content detection" metadata: openclaw: emoji: "✍️" version: "1.0.0" author: "小摩事业部" tags: ["chinese", "writing", "ai-detection", "content-polish", "de-slop"] --- # ✍️ 中文 AI 内容去痕与润色 > 让 AI 写的东西看起来不像 AI 写的。 ## 🎯 核心功能 1. **AI 痕迹检测** — 扫描文本中的 8 大类 AI 写作特征，输出检测报告 2. **人性化改写** — 基于检测结果，提供具体的改写建议和改写版本 3. **人类感评分** — 0-100 分，评估文本的自然程度 4. **批量处理** — 支持对整篇文章逐段分析 ## 🔍 检测规则体系 ### 规则文件位置 完整的检测规则定义在 `detection-rules.md`（与本文件同目录）。 ### 检测流程 ``` 输入文本 → 分句/分段 → 逐条规则扫描 → 汇总结果 → 计算人类感评分 → 输出报告 + 改写建议 ``` ## 📋 使用方式 ### 模式一：检测报告 用户提供文本，输出 AI 痕迹检测报告。 **输出格式**： ```markdown ## AI 痕迹检测报告 **人类感评分**: 42/100 🔴（需要大幅修改） ### 检测到的 AI 痕迹 | # | 类型 | 原文片段 | 问题说明 | 严重度 | |---|------|---------|---------|--------| | 1 | 空洞过渡 | "值得注意的是" | AI 最爱的过渡语，人类很少用 | ⚠️ 高 | | 2 | 排比滥用 | "不仅...而且...更是..." | 三段式排比是 AI 标志性句式 | ⚠️ 高 | | ... | | | | | ### 改写建议 **原文**： > 值得注意的是，这款产品不仅功能强大，而且用户体验出色，更是行业领先的综合解决方案。 **改写**： > 这东西挺好用的。功能全，上手也快。 ``` ### 模式二：直接改写 用户提供文本，直接输出润色后的版本，附改了哪些地方。 **输出格式**： ```markdown ## 润色结果 ### 改写后文本 （润色后的完整文本） ### 改动清单 | 原文 | 改写 | 理由 | |------|------|------| | "值得注意的是" | 删除 | 空洞过渡，无实际意义 | | "全面而深入的" | "彻底的" | 去掉空洞形容词堆砌 | ``` ### 模式三：快速评分 只输出评分和一句话总结。 **输出格式**： ``` 人类感评分: 72/100 🟡 一句话: 基本自然，但有几处 AI 痕迹（过度使用"同时"作为过渡、结尾总结过于工整）。 ``` ## ⚙️ 参数 用户可以指定以下参数（通过对话自然语言）： | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | 模式 | report / rewrite / score | report | | 严格度 | strict（严格，更多检测）/ normal / loose | normal | | 目标风格 | casual（口语化）/ professional（专业但不死板）/ literary（文学感）| professional | | 保留程度 | conservative（保守改写）/ aggressive（激进改写）| conservative | ## 🚨 执行规范 1. **先读规则**：每次执行前，读取 `detection-rules.md` 获取最新检测规则 2. **逐条扫描**：不要跳过任何规则类别，每条都要检查 3. **给证据**：每个检测到的痕迹都要引用原文具体位置 4. **改写要实质性**：不只是替换词语，要调整句子结构和节奏 5. **尊重原文意图**：去痕不是重写，保留作者想表达的核心意思 6. **不要过度改写**：保守模式下，只改明确有问题的部分 ## 📐 评分算法 人类感评分 = 100 - Σ(各类别扣分) | 扣分项 | 每处扣分 | 上限 | |--------|---------|------| | 空洞过渡语 | 3 | 15 | | 排比/三段式 | 5 | 20 | | 形容词堆砌 | 3 | 12 | | 机械列举 | 2 | 10 | | 过度总结 | 3 | 12 | | 口癖重复 | 2 | 8 | | 缺乏个人声音 | 5 | 15 | | 过度工整 | 3 | 10 | **评分区间**： - 90-100：🟢 非常自然，基本无 AI 痕迹 - 70-89：🟢 较自然，有小瑕疵但不明显 - 50-69：🟡 有明显 AI 痕迹，建议修改 - 30-49：🔴 AI 味很重，需要大幅改写 - 0-29：🔴 典型 AI 输出，几乎需要全部重写 ## 💡 改写原则 1. **口语优先**：书面语和口语的边界取决于目标风格，但默认偏口语 2. **短句优先**：AI 爱写长句，人类思维是短句跳跃的 3. **有态度**：加入个人观点、偏好、情感，不要中立客观 4. **不规则**：打破对称结构，让段落长短不一 5. **具体化**：把抽象描述替换为具体细节 6. **适当留白**：不需要把每个点都说透，让读者自己体会 ## 版本历史 - **v1.0.0** (2026-05-20) — 初始版本，8 大类检测规则，3 种使用模式


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Skill: unisound-llm/unisound-followup-record (version 1.0.0)

--- name: med-followup-record-struct description: 将中文门诊复诊病历文本结构化为细粒度字段，输出 JSON（如现病史/既往史/诊断/处理意见等）。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧩" } } --- # 门诊复诊病历结构化 概述 ---- 给定一份中文门诊 **复诊病历文本**（医生已书写），本技能抽取并规范化为细粒度字段 JSON，例如： - 现病史.病情概述 - 现病史.药物 - 现病史.其他治疗措施 - 现病史.病情转归 - 现病史.一般情况 - 既往史.疾病 - 既往史.其他信息 - 既往史.手术史 - 既往史.过敏史 - 既往史.输血史 - 婚育史 - 月经史 - 个人史 - 家族史 - 查体 - 辅助检查 - 诊断 - 处理意见.药物 - 处理意见.其他建议 数据安全、隐私与伦理声明 ------------------------ - **最小必要原则**：仅处理结构化抽取所必需的文本内容；不要求也不鼓励包含姓名、证件号、手机号、详细地址等身份信息。 - **严格脱敏**：在发送至任何模型/接口前，会对可识别个人身份的信息进行脱敏/去标识化处理（如姓名、证件号、手机号、详细地址、人脸/影像等）。仅传递脱敏后的必要信息用于本次 skill 调用。 - **不做本地持久化**：不将用户输入与中间结果写入本地持久化存储（包含磁盘文件、数据库、日志）。仅在内存中短暂处理；**本次调用结束即销毁**。 - **第三方 API 风险提示**：在功能需要时，可能会调用第三方模型/服务接口；此时仅会发送**脱敏后的必要信息**，并使用加密传输。除完成本次请求外，不用于任何其他用途（如训练、画像、营销）。 - **医疗边界**：本技能输出为文本抽取与结构化结果，不构成医疗诊断或治疗建议；如涉及临床判断请以执业医生意见为准。 输入格式 -------- 纯文本病历（UTF-8），可包含如下分段： 主诉：…… 现病史：…… 既往史：…… 婚育史：…… 月经史：…… 个人史：…… 家族史：…… 查体：…… 辅助检查：…… 诊断：…… 处理：…… 也支持通过统一入口 `scripts/run.py` 直接输入 [REDACTED_SECRET]。 预处理成功后，会先归一化为标准复诊病历文本，再调用本 skill 的原始结构化逻辑。 快速开始 -------- ```bash # JSON 结构化输入 python doctor/emr-gen/followup-record/scripts/run.py \ --input data/med-followup-record/gen_records.json \ --appkey <your-appkey> # 普通病历文件（纯文本） python doctor/emr-gen/followup-record/scripts/run.py \ --input data/med-followup-record/record.txt \ --appkey <your-appkey> ``` 参数说明 -------- - `--input PATH`：**必填**。输入 JSON 文件或病历文本文件路径。 - `--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`。 - `--base URL`：内部大模型 base URL，默认 `https://maas-api.hivoice.cn/v1`。 - `--model STRING`：模型名称，默认 `u1-insuremed`。 - `--timeout SECONDS`：HTTP 超时秒数；`0` 表示一直等待，默认 `0`。 - `--appkey STRING`：**必填**。内部医疗大模型鉴权 key，使用 Bearer 方式认证。 - `--output-json PATH`：可选。保存输出 JSON。 - `--output PATH`：可选：输出病历文本文件路径。 - `--save-prepared`：可选：保存预处理后的文本，便于调试。 输出约定 -------- - 输出为 UTF-8 文本，每行格式：`字段：值` - 如果某个字段在原文中没有对应内容，返回 `未提及` - 标准化表达：如无过敏史、无手术史等统一简化为 `无` 依赖 ---- ### 前置 Skill `scripts/run.py` 依赖 **`_shared/doc-preprocess`** 提供的公共文件预处理库（`preprocess.py`）。 请确保 `_shared/doc-preprocess/` 位于 `skills/` 根目录下。 ### 运行环境 - Python 3.7+ ### 外部 API - 内部医疗大模型：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` - 方法：POST，OpenAI 兼容格式 - 需要传入 `--appkey` 参数进行 Bearer 认证 ### Python 第三方包（可选，run.py 使用非 txt/json 输入时需要） | 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 | 安装：`pip install openpyxl pypdf` > 仅使用 TXT/JSON 输入时，无需安装任何额外包。 测试命令 -------- 从 `skills` 根目录执行： ```bash # 离线自测（检查输入和构造请求） python self_tests/med-followup-record-gen/self_test_followup_record_gen.py # 在线自测（调用内部接口） python self_tests/med-followup-record-gen/self_test_followup_record_gen.py --run-network ```


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Skill: coolhackboy/poyo-sora-2 (version 1.0.0)

--- name: poyo-sora-2 description: Use PoYo AI's Sora 2 video generation models through the `https://api.poyo.ai/api/generate/submit` endpoint. Use when a user wants to generate videos, submit Sora 2 jobs, create text-to-video or image-to-video payloads, poll task status, or prepare PoYo-compatible requests for `sora-2` or `sora-2-private`. metadata: {"openclaw":{"homepage":"https://docs.poyo.ai/api-manual/video-series/sora-2","requires":{"bins":["curl"],"env":["POYO_API_KEY"]},"primaryEnv":"POYO_API_KEY"}} --- # PoYo Sora 2 Use this skill to submit and track Sora 2 video jobs on PoYo AI. ## Quick workflow 1. Choose the model: - `sora-2` for standard Sora 2 generation - `sora-2-private` for the private standard-quality variant 2. Build the request body. 3. Submit a POST request to `https://api.poyo.ai/api/generate/submit` with Bearer auth. 4. Save the returned `task_id`. 5. Poll unified task status until the job finishes, or rely on `callback_url` if the user has a webhook. ## Request rules - Require `Authorization: Bearer <POYO_API_KEY>`. - Require top-level `model`. - Require `input.prompt`. - Use `input.image_urls` only for image-to-video; PoYo docs say only one image is supported. - Use `input.duration` when the user specifies clip length; valid values are `10` or `15`. - Use `input.aspect_ratio` when needed; valid values are `16:9` or `9:16`. - Optional stylistic control is available through `input.style` and `input.storyboard`. ## Model selection ### `sora-2` Use for: - standard text-to-video generation - standard image-to-video generation - default Sora 2 jobs on PoYo ### `sora-2-private` Use for: - private standard-quality variant when the user explicitly asks for it - cases where the user's account/workflow expects the private model id ## Execution - Read `references/api.md` for payload fields, examples, and polling notes. - Use `scripts/submit_sora_2.sh` to submit a task from the shell when direct API execution is appropriate. - If the user needs a raw curl example, adapt one from `references/api.md`. - After submission, report the `task_id` clearly so follow-up polling is easy. ## Output expectations When helping with a Sora 2 task, include: - chosen model - whether the request is text-to-video or image-to-video - final payload or summarized parameters - returned `task_id` if the request was actually submitted - next step: poll status or wait for webhook


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Skill: laimiaohua/gi-vue-component-guide (version 1.0.0)

--- name: gi-vue-component-guide description: Design and implement Vue 3 components following best practices. Use when creating Vue components, defining props/emits, or when the user asks for Vue component structure or composition API patterns. tags: ["vue", "vue3", "component", "composition-api", "ant-design", "frontend"] --- # Vue 3 组件规范 按团队规范设计与实现 Vue 3 组件，适用于 Composition API + Ant Design 技术栈。 ## 何时使用 - 用户请求「写一个 Vue 组件」「设计组件结构」 - 定义 Props、Emits、Slots - 使用 Composition API 组织逻辑 - 与 Ant Design 组件集成 ## 项目结构 ``` src/ ├── components/ # 可复用组件 ├── views/ # 页面级组件 ├── router/ ├── services/ ├── stores/ ├── types/ └── utils/ ``` ## 组件设计原则 ### 1. 命名 - 组件文件：PascalCase，如 `UserCard.vue`、`DataTable.vue` - 组件注册：与文件名一致 - Props：camelCase，如 `userName`、`isLoading` ### 2. 单文件结构顺序 ```vue <script setup lang="ts"> // 1. imports // 2. props & emits 定义 // 3. 响应式状态 // 4. 计算属性 // 5. 方法 // 6. 生命周期 / watch </script> <template> <!-- 模板 --> </template> <style scoped> /* 样式 */ </style> ``` ### 3. Props 定义 ```typescript interface Props { /** 用户 ID */ userId: number /** 是否加载中 */ loading?: boolean /** 自定义类名 */ class?: string } const props = withDefaults(defineProps<Props>(), { loading: false }) ``` - 必填项不加 `?` - 提供默认值用 `withDefaults` - 复杂类型从 `types/` 导入 ### 4. Emits 定义 ```typescript const emit = defineEmits<{ (e: 'update', value: string): void (e: 'submit', payload: { id: number; name: string }): void }>() ``` ### 5. 与 Ant Design 集成 - 表单：`a-form` + `a-form-item`，使用 `v-model` 或 `v-decorator`（视版本） - 表格：`a-table`，columns 用 `defineColumns` 或常量 - 弹窗：`a-modal`，`v-model:open` 控制显隐 - 按钮：`a-button`，type 区分 primary/default/danger ### 6. 请求与状态 ```typescript // 从 services 调用 API import { getUserList } from '@/services/user' const loading = ref(false) const data = ref<User[]>([]) async function fetchData() { loading.value = true try { data.value = await getUserList(params) } finally { loading.value = false } } ``` ### 7. 类型定义 - 组件 Props/Emits 的 payload 类型放在 `types/` 或组件同目录 - 使用 `interface` 或 `type`，避免 `any` ## 示例模板 ```vue <script setup lang="ts"> import { ref, computed, onMounted } from 'vue' import type { User } from '@/types/user' interface Props { title?: string } const props = withDefaults(defineProps<Props>(), { title: '默认标题' }) const emit = defineEmits<{ (e: 'confirm', id: number): void }>() const list = ref<User[]>([]) const loading = ref(false) onMounted(() => { // 初始化 }) </script> <template> <div class="user-card"> <a-spin :spinning="loading"> <!-- 内容 --> </a-spin> </div> </template> <style scoped> .user-card { /* ... */ } </style> ``` ## 常见模式 - **受控/非受控**：优先受控（v-model），必要时支持非受控 - **插槽**：默认 slot + 具名 slot（如 `header`、`footer`） - **样式**：优先 `scoped`，避免污染；使用 CSS 变量统一主题


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Skill: shine8592/novel-outliner (version 1.1.1)

--- name: novel-outliner description: > 从小说大纲自动拆解逐章prompt。支持纯文本、JSON、Markdown格式大纲， 一键生成每章写作指令。 用法：用户给出大纲文件并要求"拆解大纲"/"生成每章prompt"/"把大纲转成写作指令"。 NOT for: 写作、扩写——只负责从大纲生成prompt --- # Novel Outliner — 大纲拆解 ## 用法 ```bash python3 scripts/parse_outline.py --outline <大纲文件> --output <输出目录> ``` ## 支持格式 - **纯文本**：按"第X章"分隔 - **JSON**：`{"chapters": {"1": {"title": "...", "plot": "..."}}}` - **Markdown**：`# 第X章` 格式 ## 输出 - 每章一个 prompt 文件（`.txt`），可直接配合小说生成工具使用 - 汇总文件 `chapters.json`，包含所有章节信息 ## 约束 每个 prompt 自动注入硬性约束：纯中文、零AI标记词、字数12000+、忠于大纲。


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Skill: plgonzalezrx8/openclaw-healthcheck-cron (version 1.0.0)

--- name: openclaw-healthcheck-cron description: Create and run a reusable OpenClaw deep healthcheck automation using a cron job plus a script. Use when setting up scheduled OpenClaw health audits, standardizing security/status checks, sanitizing environment-specific values for sharing, and packaging the setup for reuse. --- # OpenClaw Healthcheck Cron Skill Create a portable healthcheck automation that runs on a schedule and reports concise findings. ## Build the automation 1. Create a script at `scripts/healthcheck.sh` (or reuse the one in this skill). 2. Keep checks read-only by default. 3. Write artifacts to [REDACTED_SECRET]. 4. Return a compact summary with severity. ## Create the scheduled job Use an isolated cron `agentTurn` job that runs twice daily (example: 6am and 7pm local time): - `schedule.kind`: `cron` - `schedule.expr`: `0 6,19 * * *` - `schedule.tz`: set local timezone - `sessionTarget`: `isolated` - `payload.kind`: `agentTurn` - `delivery.mode`: `announce` (or `none` if reporting is handled inside task) Use this task pattern: - Execute `bash scripts/healthcheck.sh` - Parse summary line and emit: - Verdict: `OK | MONITOR | NEEDS_ATTENTION` - Counts: passed/warn/fail - Artifact path - Active issues + recommended next action ## Sanitize before publishing Remove or parameterize all local identifiers: - Usernames, hostnames, phone numbers, chat IDs - API keys, tokens, webhook URLs - Absolute personal paths (use placeholders or relative paths) Replace with variables: - `${HEALTHCHECK_OUTPUT_DIR:-/tmp/openclaw-healthcheck}` - `${OPENCLAW_HEALTH_TZ:-America/New_York}` - `${HEALTHCHECK_EXCLUDE:-small model,sandbox,groupPolicy}` ## Validate 1. Run script manually once. 2. Confirm artifact directory and summary format. 3. Run cron job once with `cron run`. 4. Verify final message is concise and actionable. ## Package Package as a `.skill` zip containing only: - `SKILL.md` - `scripts/healthcheck.sh` - `references/cron-job-example.json`


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Skill: 155143783/zaizai-auto-login (version 1.0.0)

--- name: auto-login-credentials description: 自动登录凭据管理，在需要登录时自动填写账号密码。支持GitHub、知乎、闲鱼、BotStreet等平台。 --- # 自动登录凭据 ## 功能说明 当任务需要登录某个平台时，自动从SECRET.md读取凭据并填写登录表单。 ## 支持平台 ### GitHub - **登录地址**: https://github.com/login - **邮箱**: [REDACTED_SECRET] - **密码**: Ft656618 - **使用场景**: ClawHub发布技能、代码仓库管理 ### 知乎 - **登录地址**: https://www.zhihu.com/signin - **手机号**: 13308844548 - **密码**: 110827zcm - **使用场景**: BotStreet任务交付 ### 闲鱼 - **登录方式**: 淘宝账号登录 - **账号**: 13308844548 - **密码**: ft656618 - **使用场景**: 闲鱼商品发布 ### BotStreet（波街） - **平台**: BotStreet.cn - **agentId**: 167441766587305984 - **agentKey**: ak-xv1frJKdz9MmIThDNmSLpVP64X5pwFIurEVUzgMSuxib4Ebf ### 虾评Skill - **平台**: https://xiaping.coze.site - **用户名**: zaizai-agent - **api_key**: agent-world-1687b6ad18e9faafc50ee074b541dbd478fdbdd689cb2f26 ## 使用方法 ### 方式一：Agent自动读取 Sub-agent执行任务时，自动读取 `../主对话/SECRET.md` 获取凭据。 ### 方式二：浏览器自动填写 使用agent-browser时： ```bash # 打开登录页面 agent-browser open https://github.com/login && agent-browser tab 0 agent-browser snapshot -i # 自动填写凭据 agent-browser fill @e1 "[REDACTED_SECRET]" # 邮箱输入框 agent-browser fill @e2 "Ft656618" # 密码输入框 agent-browser click @e3 # 登录按钮 ``` ### 方式三：敏感操作用户接管 遇到以下情况调用 `browser_wait_user_action`： - 需要输入验证码 - 需要扫码登录 - 需要短信验证 - 首次登录需要信任设备 ## 工作流集成示例 在需要登录的工作流中添加： ``` ## 登录步骤 1. 打开登录页面 2. 读取凭据（从SECRET.md或本技能） 3. 自动填写账号密码 4. 如需验证码，调用browser_wait_user_action 5. 完成登录后继续任务 ``` ## 安全提醒 - 凭据存储在SECRET.md，仅主对话可访问 - Sub-agent需要通过相对路径 `../主对话/SECRET.md` 读取 - 严禁在日志或输出中暴露密码明文


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