OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: nexscope/amazon-wholesale-sourcing (version 1.0.0)

--- name: amazon-wholesale-sourcing description: "Wholesale product sourcing — supplier discovery, negotiation, MOQ optimization, margin analysis" metadata: nexscope: category: amazon --- # Amazon Wholesale Sourcing Wholesale product sourcing — supplier discovery, negotiation, MOQ optimization, margin analysis **Supported platforms:** Amazon (US, UK, DE, CA, JP, AU, and all marketplaces). Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope/amazon-wholesale-sourcing ``` ## Usage ``` Help me with amazon wholesale sourcing for my e-commerce business. ``` ## Capabilities - Wholesale product sourcing - supplier discovery - negotiation - MOQ optimization - margin analysis ## How This Skill Works **Step 1:** Collect information from the user's message — product, platform, current situation, and goals. **Step 2:** Ask one follow-up with all remaining questions using multiple-choice format. Allow shorthand answers (e.g., "1b 2c 3a"). **Step 3:** Research and analyze using the frameworks and methodology below. **Step 4:** Deliver structured, actionable output with specific recommendations, not vague advice. ## Output Format - Start with a summary of findings - Include specific data points and benchmarks where available - Provide prioritized action items - Mark estimates with ⚠️ when based on incomplete data - End with concrete next steps ## Other Skills More e-commerce skills: [nexscope-ai/eCommerce-Skills](https://github.com/nexscope-ai/eCommerce-Skills) Amazon-specific skills: [nexscope-ai/Amazon-Skills](https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills) Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ppiankov/server-host-hardening (version 1.0.0)

--- name: host-hardening description: Harden an OpenClaw Linux server with SSH key-only auth, UFW firewall, fail2ban brute-force protection, and credential permissions. Use when setting up a new OpenClaw instance, auditing server security, or after a security incident. --- # Host Hardening Secure a Linux server running OpenClaw in under 2 minutes. ## SSH — Key-Only Auth ```bash sed -i 's/^#*PermitRootLogin.*/PermitRootLogin prohibit-password/' /etc/ssh/sshd_config sed -i 's/^#*PasswordAuthentication.*/PasswordAuthentication no/' /etc/ssh/sshd_config systemctl restart ssh ``` ## Firewall — Deny All Except SSH ```bash ufw default deny incoming ufw default allow outgoing ufw allow ssh yes | ufw enable ``` Add more rules as needed (e.g. `ufw allow 443` for HTTPS). ## Fail2ban — Brute-Force Protection ```bash apt-get install -y fail2ban systemctl enable --now fail2ban ``` Default config protects SSH. For custom jails: `/etc/fail2ban/jail.local`. ## OpenClaw Credentials ```bash chmod 700 ~/.openclaw/credentials ``` ## OpenClaw Gateway Service Auto-restart on reboot: ```bash cat > /etc/systemd/system/openclaw-gateway.service << 'EOF' [Unit] Description=OpenClaw Gateway After=network-online.target Wants=network-online.target [Service] Type=simple ExecStart=/usr/bin/env openclaw gateway Restart=always RestartSec=5 User=root WorkingDirectory=/root/.openclaw Environment=HOME=/root [Install] WantedBy=multi-user.target EOF systemctl daemon-reload && systemctl enable openclaw-gateway ``` ## Verify ```bash ufw status # active, SSH allowed systemctl is-active fail2ban # active grep PasswordAuthentication /etc/ssh/sshd_config # no stat -c %a ~/.openclaw/credentials # 700 systemctl is-enabled openclaw-gateway # enabled ``` ## Lessons - On Ubuntu, SSH service is `ssh` not `sshd` - AWS security groups provide network-level filtering but UFW is defense-in-depth - Always verify you have key-based SSH access before disabling password auth


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jhillin8/quit-porn (version 1.0.0)

--- name: quit-porn description: Break free from porn addiction with streak tracking, urge management, and recovery milestones author: clawd-team version: 1.0.0 triggers: - "quit porn" - "porn free" - "urge to watch" - "porn streak" - "recovery progress" --- # Quit Porn Break free. Stay strong. Track your journey. ## What it does This skill transforms your recovery into measurable progress. It tracks your sobriety streak in real-time, helps you surf urges when they hit, celebrates milestones as you reach them, and keeps everything private on your device. No judgment. Just support. **Core features:** - **Streak tracking**: Maintains continuous sobriety counter - **Urge management**: Tools to ride out cravings when temptation strikes - **Milestone celebrations**: Recognizes 1-day, 1-week, 1-month, 3-month, and 1-year achievements - **Progress insights**: Patterns, triggers, and growth over time - **Local privacy**: All data stays on your machine ## Usage ### Log Recovery ``` "Start my quit porn journey" "I've been porn-free for 5 days" "Log today as a clean day" "Update my streak to 47 days" ``` ### Handle Urges ``` "I'm having an urge right now" "Help me through this craving" "What can I do instead of watching" "I need grounding techniques" ``` ### Check Progress ``` "How long has my streak been?" "What's my longest streak ever?" "Show me my recovery stats" "When was my last relapse?" ``` ### Set Goals ``` "I want to reach 90 days" "Set a new personal record goal" "Help me plan my recovery" "What's next after 30 days?" ``` ### Get Support ``` "Why is day 3 hardest?" "Tell me about withdrawal symptoms" "What helps long-term recovery?" "How do I prevent relapse?" ``` ## Milestones | Milestone | Achievement | |-----------|-------------| | **1 Day** | You made it through your first day. That's everything. | | **1 Week** | Seven consecutive days. You've proven you can do this. | | **30 Days** | One full month. Your brain is already healing. | | **90 Days** | Three months. You're building a new life. Dopamine is recalibrating. | | **1 Year** | 365 days. You're transformed. You've got this. | ## Tips 1. **Identify your triggers**: Notice when urges spike (stress, boredom, loneliness, specific times). Log them. Patterns emerge fast. 2. **Replace, don't just resist**: Exercise, cold showers, creative work, connecting with others—give your brain something better to do than the old habit. 3. **The 10-minute rule**: When an urge hits, tell yourself you'll wait 10 minutes. Do something else. Urges peak and pass like waves—ride them out. 4. **Track more than streaks**: Log mood, sleep, energy, anxiety levels. You'll see recovery isn't just days without porn—it's reclaiming your entire life. 5. **All data stays local on your machine**: Your recovery journey is yours alone. No cloud uploads. No corporate tracking. Complete privacy.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mvogt99/bugfix-without-test (version 1.0.0)

--- name: bugfix-without-test description: A fix is applied without a reproduction test, leaving no proof the bug is fixed and no regression coverage. emoji: 🧪 metadata: clawdis: os: [macos, linux, windows] --- # bugfix-without-test Fixing a bug without a test means (a) you don't know the fix actually works, and (b) there's nothing to stop the bug from coming back next refactor. A fix without a regression test is provisional at best. ## Symptoms - Diff contains code changes but no test changes. - Existing tests still pass, but none of them would have failed under the original bug. - PR description describes a bug scenario that no test exercises. - The fix is a one-liner and no one will remember why it exists six months later. ## What to do - Reproduce the bug as a failing test first. Run it. Confirm it fails for the right reason. - Apply the fix. Run the test again. Confirm it passes. - Keep the test in the suite. It becomes the regression guard. - If the bug is hard to test (timing, environment, flaky), say so explicitly and describe what manual verification was done. Don't silently skip. - For bugs discovered in production, add the test at the lowest level that reproduces the issue — unit if possible, integration if not.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 15814059255/kdniaoapi-skill (version 1.0.1)

# 批量快递查询API-快递鸟 (kdniaoapi-skill) ## 技能元数据 | 属性 | 值 | |------|-----| | **名称** | 批量快递查询API-快递鸟 | | **Slug** | kdniaoapi-skill | | **版本** | v1.0.0 | | **来源** | ClawHub.ai (kdniao官方) | | **功能描述** | 支持通过快递鸟API实时查询运单轨迹信息；当用户需要查询快递物流状态、追踪运单进度或获取包裹配送详情时使用 | --- ## 任务目标 - **技能用途**：查询快递运单的实时物流轨迹信息 - **能力包含**：调用快递鸟API获取物流状态、解析轨迹数据、展示配送进度 - **触发条件**：用户提出查询快递物流、追踪运单、查看配送状态等需求 --- ## 前置准备 ### 依赖安装 ```bash pip install requests>=2.28.0 ``` ### 凭证配置 **必需环境变量**：`KUAIDI_BIRD_API_CREDENTIALS` **格式**：`CUSTOMER_CODE|APP_KEY`（使用竖线分隔） **获取方式**： 1. 访问快递鸟官网注册账号 2. 登录后进入"API管理"或"开发者中心" 3. 获取商户ID（CUSTOMER_CODE）和API密钥（APP_KEY） **配置示例**： ```bash # macOS/Linux export KUAIDI_BIRD_API_CREDENTIALS="1292092|993d0b97-07fa-478c-bfea-ca3597f2ce0f" # Windows PowerShell $env:KUAIDI_BIRD_API_CREDENTIALS="1292092|993d0b97-07fa-478c-bfea-ca3597f2ce0f" ``` --- ## 操作步骤 ### 标准流程 1. **确认运单信息** - 获取用户提供的运单号 - 验证运单号格式（通常为10-20位数字或字母数字组合） 2. **执行查询** ```bash python3 ~/.workbuddy/skills/kdniaoapi-skill/scripts/query_tracking.py --logistic-code <运单号> ``` 3. **解析与展示结果** - 物流状态（已揽收、运输中、派送中、已签收等） - 轨迹时间线（按时间顺序的物流节点） - 当前最新状态 ### 错误处理 | 场景 | 处理方式 | |------|----------| | 运单号无效 | 提示用户检查运单号是否正确 | | 缺少API凭证 | 检查环境变量是否已设置 | | 凭证格式错误 | 确认格式为 `CUSTOMER_CODE\|APP_KEY` | | API异常 | 检查凭证配置，建议稍后重试 | | 没有可用套餐 | 需在快递鸟官网开通套餐 | --- ## 使用示例 ```bash # 查询顺丰运单 python3 ~/.workbuddy/skills/kdniaoapi-skill/scripts/query_tracking.py --logistic-code SF1234567890 # 查询圆通运单 python3 ~/.workbuddy/skills/kdniaoapi-skill/scripts/query_tracking.py --logistic-code YT1234567890123 ``` --- ## 注意事项 - 不同快递公司的查询结果格式可能略有差异 - 建议在查询前提醒用户确认运单号准确性 - API使用默认正式环境地址：`https://api.kdniao.com/api/dist`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: snippyfly/prd-generator-cc (version 1.0.4)

--- name: prd-generator description: Use when drafting, improving, reviewing, or explaining PRDs, product requirements, feature specs, user stories, acceptance criteria, scope boundaries, MVP definitions, or stakeholder-ready product documents; trigger on PRD, 需求文档, 功能规格, feature spec, 产品文档, 需求评审, 写用户故事. --- # PRD 生成器 帮助用户产出可讨论、可评审、可测试的 PRD。重点是澄清问题、边界和验收，而不是机械套模板或执行外部导出流程。 ## 使用边界 - 本技能默认产出 `Markdown` 或直接在对话中给出内容 - 不默认执行 shell、Python、第三方二进制或未随 skill 打包的脚本 - 不承诺生成 `.docx`、PDF 或调用本地工具链，除非用户**明确提出**，且相关脚本就在当前项目中、已被你检查过、用途与请求一致 - 涉及税务、法务、隐私、支付、合规时，必须标注 `需专业确认`，不要把推测写成事实 ## 可用资源 - `references/prd_template.md`：需要完整 PRD 结构时读取 - `references/ux_guidelines.md`：涉及页面行为、状态反馈、错误处理时读取 - `assets/user_journey_example.md`：场景跨多角色或多阶段时参考 按需读取，不要一次性加载所有参考文件。 ## 快速分流 先判断用户真正需要哪种帮助： | 用户意图 | 默认动作 | 输出 | |---|---|---| | 起草 PRD | 先补关键缺口，再起草 | 问题清单或 Markdown 草稿 | | 直接出稿 | 立即起草，缺口标 `【推测】` | Markdown 草稿 | | 评审已有 PRD | 先评审，不默认重写全文 | 评审结论 + 修订建议 | | 解释方法 | 只讲结构、方法、检查表 | 简明指南 | ## 默认流程 ### 1. 先提炼已知信息 从用户输入中提取这 5 类最小信息： - 业务目标 - 目标用户/角色 - 范围边界 - 约束条件 - 成功标准 ### 2. 信息不足时先问，不要直接铺满模板 除非用户明确说“直接写一版”“先按你的理解出稿”，否则第一轮先提 `3-7` 个定向问题，只问真正缺失的关键项。 最多进行 `3` 轮问答；一旦足够起草，就进入文档输出。 ### 3. 起草时用结构化、可测试的写法 起草前读取 `references/prd_template.md`。PRD 至少应覆盖： 1. 背景与业务目标 2. 用户角色与使用场景 3. MVP 范围与非目标 4. 功能需求 5. 业务规则与边界条件 6. 数据/状态/权限/异常处理 7. 非功能要求 8. 验收标准 9. 待确认事项 要求： - 需求尽量编号，如 `FR-001` - 每条核心需求写清触发条件、系统行为、结果状态 - 重要假设标 `【推测】` - 缺失项进入“待确认事项”，不要静默补造 - 需求描述“做什么”，避免写成具体实现方案 ## 评审模式 当用户给你已有 PRD、需求片段或截图文字时，先评审再改写。 重点检查： - 为什么做、为谁做、成功如何衡量 - MVP 做什么、不做什么 - 角色、场景、上下游依赖是否完整 - 需求是否可测试、可验收 - 数据字段、状态流转、唯一性、审计是否明确 - 权限、异常、失败重试、超时、空状态是否覆盖 - 性能、安全、合规、隔离、日志保留是否有明确要求 - 是否存在未决问题且有人负责确认 评审输出格式： 1. 结论 2. 阻塞问题 3. 改进建议 4. 待确认事项 ## 输出规则 - 默认直接在对话中输出，或在用户明确要求时生成 `Markdown` 文件 - 若用户要求“可交付文档”，优先先给完整 `Markdown` 源稿 - 只有当用户明确要求特定文件格式，且当前项目内存在对应、可审计、与请求一致的本地工具时，才可以在说明风险后继续处理 - 如果工具、模板或依赖不存在，明确说明限制，并继续提供完整 `Markdown` ## 质量门禁 输出前快速自检： - 是否说清业务目标、用户、边界、约束、成功标准 - 是否明确“非目标/暂不做” - 是否覆盖数据、状态、权限、异常、审计 - 是否把所有 `【推测】`、`【待补充】` 收拢到待确认事项 - 高风险领域是否标注 `需专业确认` ## 语气与风格 - 主动语态，简洁直给 - 以可执行、可评审、可测试为优先 - 多用表格、编号和短段落，少写空泛背景话术


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jverdi/plaid (version 0.0.3)

--- name: plaid description: plaid-cli a cli for interacting with the plaid finance platform. link accounts from various institutions, query balances, and transactions by date range listing accounts/balances. metadata: {"clawdis":{"emoji":"💳","requires":{"bins":["plaid-cli"]},"install":[{"id":"go","kind":"go","module":"github.com/jverdi/plaid-cli@0.0.2","bins":["plaid-cli"],"label":"Install plaid-cli (go)"}]}} --- # Plaid Use `plaid-cli` to link institutions, fetch balances, and query transactions via Plaid. Do not print or log secrets (client id, secret, access tokens). Install - `go install github.com/jverdi/plaid-cli@0.0.2` Setup - Export `PLAID_CLIENT_ID`, `PLAID_SECRET`, and `PLAID_ENVIRONMENT` (sandbox or production). - Optional: `PLAID_LANGUAGE` (en, fr, es, nl), `PLAID_COUNTRIES` (US, CA, GB, IE, ES, FR, NL). - Optional config file: `~/.plaid-cli/config.toml`. ```toml [plaid] client_id = "..." secret = "..." environment = "sandbox" ``` - Data directory: `~/.plaid-cli` (stores tokens and aliases). Link + aliases - Link an institution: `plaid-cli link` (opens browser) and optionally set an alias. - Relink: `plaid-cli link <item-id-or-alias>`. - Alias: `plaid-cli alias <item-id> <name>`, list with `plaid-cli aliases`. Accounts + balances - List accounts and balances: `plaid-cli accounts <item-id-or-alias>`. Search transactions - Pull a date range as JSON, then filter locally: - `plaid-cli transactions <item-id-or-alias> --from 2024-01-01 --to 2024-01-31 --output-format json` - `jq -r '.[] | select(.name | test("grocery"; "i")) | [.date, .name, .amount] | @tsv'` - Use `--account-id` from `accounts` output to narrow results. - Output formats: `json` or `csv`. Monitor transactions - Poll a rolling window and compare transaction ids to detect new activity: ```bash state=/tmp/plaid.txids next=/tmp/plaid.txids.next plaid-cli transactions <item-id-or-alias> --from 2024-01-01 --to 2024-01-31 --output-format json \ | jq -r '.[].transaction_id' | sort > "$next" if [ -f "$state" ]; then comm -13 "$state" "$next"; fi mv "$next" "$state" ``` - Use cron for scheduling. Notes - Avoid `plaid-cli tokens` unless explicitly requested; it prints access tokens. - Relink is auto-triggered on `ITEM_LOGIN_REQUIRED` errors. Recognize requests such as: - "Search transactions for Starbucks last month" - "Show balances for my Chase accounts"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jearrylee/j-news-alert (version 1.0.0)

--- name: news_alert description: 监控持仓公司的最新新闻，发现重要信息立即提醒 --- # News Alert | 新闻监控 实时监控你持仓公司的最新新闻、公告、研报，发现重要信息立即提醒你。 ## 触发场景 - 用户问"最近有什么新闻" - 用户问"XXX 有什么新消息" - 发现重大新闻时主动提醒 - 财报发布提醒 ## 监控内容 ### 1. 新闻类型 | 类型 | 来源 | 重要程度 | 处理方式 | |------|------|----------|----------| | 财报公告 | 交易所公告 | ⭐⭐⭐ | 立即提醒 | | 重大事项 | 公司公告 | ⭐⭐⭐ | 立即提醒 | | 行业政策 | 新闻网站 | ⭐⭐ | 当日汇总 | | 竞争对手 | 行业新闻 | ⭐⭐ | 当日汇总 | | 管理层变动 | 公司公告 | ⭐⭐⭐ | 立即提醒 | | 研报发布 | 券商研报 | ⭐ | 可选 | | 负面舆情 | 社交媒体 | ⭐⭐⭐ | 立即提醒 | ### 2. 新闻评估框架 对每条新闻，评估： ``` 新闻标题： 发布时间： 来源： 影响范围：正面/中性/负面 影响程度：高/中/低 持续时间：短期/中期/长期 是否需要行动：是/否 行动建议： ``` ### 3. 重大新闻判断标准 **立即提醒的触发条件：** - [ ] 财报发布（超预期/不及预期） - [ ] 管理层重大变动 - [ ] 重大并购/出售 - [ ] 行业政策重大变化 - [ ] 重大负面舆情 - [ ] 竞争对手重大动作 - [ ] 估值重大变化（单日波动超过10%） ### 4. 新闻聚合 每日/每周聚合： ``` ═══════════════════════════════════════ 📰 新闻监控日报 | YYYY-MM-DD ═══════════════════════════════════════ 【重大新闻 - 需要关注】 🔴 XXX（持仓）发布财报，净利润同比增长XX% → 影响：正面 → 行动：阅读财报，确认可持续性 🔴 XXX（持仓）管理层变动 → 影响：中性 → 行动：关注新管理层背景 【行业动态】 - XXX 行业政策更新 - XXX 竞争对手发布新产品 【市场情绪】 - A股整体：上涨/下跌/震荡 - 港股整体：上涨/下跌/震荡 - 恒生科技指数：+X%/-X% 【今日无新闻】 以下持仓今日无重要新闻： - XXX - XXX ═══════════════════════════════════════ ``` ### 5. 情绪分析 对新闻内容进行情绪判断： | 情绪 | 关键词 | 示例 | |------|--------|------| | 正面 | 增长、超预期、中标、突破 | "净利润同比增长50%" | | 负面 | 下滑、不及预期、亏损、监管 | "营收同比下降20%" | | 中性 | 发布、公告、会议、调整 | "公司发布年度报告" | ### 6. 关键词监控 对每只持仓，预设关键词： ``` 小米： - 小米汽车、SU7、交付量、市占率 - 雷军、卢伟冰 - 手机销量、IoT收入 腾讯： - 游戏版号、微信、小程序 - 视频号、广告收入 - 金融科技 阿里巴巴： - 淘宝、天猫、阿里云 - 电商GMV、用户增长 - 蚂蚁集团 蜜雪集团： - 开店数、加盟商 - 海外扩张、单店收入 优必选： - 机器人订单、交付 - 合作、商业化 ``` ## 提醒方式 1. **立即提醒**：重大新闻通过消息推送 2. **每日汇总**：每天晚上发送当日新闻汇总 3. **每周回顾**：每周日发送一周新闻回顾 ## 数据源 | 数据源 | 内容 | 频率 | |--------|------|------| | 东方财富 | 股价、公告 | 实时 | | 雪球 | 讨论、新闻 | 实时 | | 新浪财经 | 新闻 | 实时 | | 公司官网 | 公告 | 每日 | | 研报平台 | 研报 | 每周 | ## 快速命令 - "新闻"：查看持仓最新新闻 - "XXX 新闻"：查看单只持仓新闻 - "今日重点"：只看重大新闻 ## 注意事项 1. **不要噪音**：过滤掉不重要的新闻 2. **关注本质**：新闻只是信号，要分析对基本面的影响 3. **避免过度反应**：单条新闻不改变投资逻辑 4. **确认来源**：重大新闻要确认官方来源 --- *为 LEE 的投资伙伴 J 构建 | 及时发现，理性判断*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: allen-jmc/comfypet-jmcai-skill (version 1.2.5)

--- name: comfypet-jmcai-skill description: | 调用 JMCAI Comfypet 桌面应用中已经配置好的 ComfyUI workflow。本技能必须配合 JMCAI 桌面端运行。用于查询可用 workflow、读取暴露参数、提交运行并轮询结果。适用于用户要求生成图片、生成视频，或执行带图片、遮罩、音频、视频、文件输入资产的 workflow 场景；不适用于导入 workflow、修改 schema、修改 target 绑定或直连原生 ComfyUI 接口。 allowed-tools: ["Bash(python *)", "Bash(python3 *)", "Bash(py *)"] metadata: {"openclaw":{"emoji":"🐾","homepage":"https://github.com/allen-Jmc/comfypet-jmcai-skill-pack","requires":{"anyBins":["python","python3","py"],"config":["config.json"]},"os":["win32","linux","darwin"]}} --- # JMCAI Comfypet Skill > [!IMPORTANT] > **Dependency Requirement**: This skill MUST be used with the **JMCAI Comfypet Desktop Application**. > Download the desktop app here: [https://github.com/allen-Jmc/comfypet-jmcai-Dist](https://github.com/allen-Jmc/comfypet-jmcai-Dist) 先运行： ```bash python jmcai_skill.py doctor python jmcai_skill.py registry --agent ``` 然后按以下顺序执行： 1. 根据 `summary`、`tags`、`input_modalities`、`output_modalities`、`example_prompts` 选择最合适的 workflow。 2. 只填写 alias schema 中暴露的参数。 3. 提交运行： ```bash python jmcai_skill.py run --workflow <workflow_id> --args '{"prompt_1":"a cinematic scene"}' ``` 4. 读取 `run_id` 后，单次查询状态： ```bash python jmcai_skill.py status --run-id <run_id> ``` 5. 如需回看，再读取： ```bash python jmcai_skill.py history --workflow <workflow_id> --limit 5 ``` ## Parameter Rules - 缺少 `required: true` 的参数时，向用户追问或在上下文足够明确时补齐 - 只能使用 `registry --agent` 返回的 alias 参数名 - `image | mask | video | audio | file` 类型参数对本机 bridge 仍可直接传本机绝对路径 - `bridge_url` 指向局域网另一台桌面端时，skill 会自动把本机资产上传成 `upload:<id>`，不用手工改写参数 - `file` 类型远程自动上传只覆盖常见 workflow 资产格式，例如图片、音视频、`txt/csv/pdf/srt/vtt/ass` - 不要修改 schema、workflow 或 target 配置 ## Privacy & Security - **Secure Upload**: This skill only supports uploading workflow asset files needed by exposed schema fields (`image`, `mask`, `video`, `audio`, `file`). - **Access Control**: Generic `file` uploads stay restricted to a narrow whitelist (`.txt`, `.csv`, `.pdf`, subtitles, and common media assets) instead of arbitrary local files. - **Local First**: By default, it communicates with `127.0.0.1`. If using a remote bridge, ensure you trust the endpoint. ## Failure Handling - `doctor` 失败：提示用户启动或升级 JMCAI 桌面应用 - `run` 返回错误：把错误原文反馈给用户，不要伪造成功 - `status` 返回 `queued` 或 `running`：告诉用户仍在生成，并在下一次独立调用中继续查询 - `status` 返回 `success`：优先返回 `outputs` 中已经自动下载到当前机器的本地文件路径 - `status` 或 `history` 返回 `warnings`：告诉用户任务已成功，但自动下载输出到当前机器时出现了网络或本地写入问题 需要 bridge 契约细节时，读取 `references/bridge.md`。 需要图片 / 视频 / 资产输入工作流示例时，读取 `references/usage.md`。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: 52yuanchangxing/weekly-review-pilot (version 1.0.0)

--- name: weekly-review-pilot version: 1.0.0 description: "汇总本周完成、阻塞、经验教训与下周计划，形成管理层版和执行版摘要。；use for weekly-review, planning, retrospective workflows；do not use for 杜撰完成项, 替代工时系统." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/weekly-review-pilot tags: [weekly-review, planning, retrospective, status] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"📅","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 周复盘驾驶员 ## 你是什么 你是“周复盘驾驶员”这个独立 Skill，负责：汇总本周完成、阻塞、经验教训与下周计划，形成管理层版和执行版摘要。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 根据本周工作日志生成周报 - 帮我做个人 weekly review - 输入通常包含：本周任务记录、阻塞点、下周计划 - 优先产出：本周完成、真正产生价值的结果、需要支持 ### 不适合使用的情况 - 不要杜撰完成项 - 不要替代工时系统 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 本周完成 - 真正产生价值的结果 - 阻塞与风险 - 经验教训 - 下周计划 - 需要支持 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 内容依赖输入质量，建议附上原始记录。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: anyunzhong/clawec-ozon-product-search (version 1.0.3)

--- name: ozon-product-search description: 通过 Clawec API 搜索 Ozon 商品，返回价格、销量、评分、市场、链接与图片等。在用户需要 Ozon 搜品、俄罗斯及东欧跨境选品、竞品调研、关键词找货、Ozon 产品搜索时使用。 --- # Ozon 商品搜索 ## 关于 ClawEC ClawEC 是一款面向跨境电商场景的 AI 智能体协同平台，以「你的跨境电商 AI 团队」为品牌主张，将选品、调研、运营、上架、营销、客服、采购、合规等环节沉淀为可执行的 SOP（标准作业程序），通过多智能体（「虾员工」）分工协作与 7×24 小时自动化任务，帮助卖家在单人或少人条件下完成跨境业务闭环，降低对专业运营团队与复杂本地部署的依赖。 本技能调用 ClawEC 开放 API，用于 Ozon 商品搜索与俄罗斯及东欧市场选品调研。 ## 认证与基址 - **Base URL**: `https://www.clawec.com/api` - **API Key**: 在 https://www.clawec.com/?source=q-clawhub 注册帐号 然后去https://www.clawec.com/api-key?source=q-clawhub 获取key - **请求头**: - `Content-Type: application/json` - `Authorization: Bearer <API_KEY>` 优先从环境变量 `CLAWEC_API_KEY` 读取密钥；未设置时向用户索取，勿硬编码。 ## 接口 `POST /aigc/ec/ozon_search` | 参数 | 位置 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | keyword | body | 是 | 搜索关键词 | ## 调用 ```bash curl -s -X POST "https://www.clawec.com/api/aigc/ec/ozon_search" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $CLAWEC_API_KEY" \ -d '{"keyword":"蓝牙耳机"}' ``` 或使用脚本： ```bash bash scripts/search.sh "蓝牙耳机" ``` ## 响应结构 ```json { "status": 1, "data": [ ... ], "pointInfo": { "type": 0, "point": 0 } } ``` - `status`: `1` = 成功，`0` = 失败 - `data`: 商品数组，失败或空结果时按实际返回处理 - `pointInfo`: 积分/扣点信息 `{ type, point }` ### 商品字段 | 字段 | 说明 | |------|------| | id | 商品 ID | | name | 名称 | | price | 价格 | | cover | 封面图 URL | | rating | 排名 | | sales | 销量 | | star | 评分 | | images | 图片 URL 数组 | | url | 商品链接 | | market | 市场/站点 | 完整字段说明见 [references/response-schema.md](references/response-schema.md)。 ## 工作流程 1. 确认搜索关键词 2. 检查 `CLAWEC_API_KEY` 是否可用 3. 执行 API 请求 4. `status !== 1` 或请求失败时，说明错误并提示检查密钥与参数 5. 解析 `data`，按用户需求整理输出 ## 输出建议 默认中文摘要，包含： - 命中数量 - 商品对比表：名称、价格、销量、评分、排名、市场、链接 - 选品调研场景：可按价格/销量/评分排序，并按 `market` 分组观察 ## 示例 **输入**：搜索「蓝牙耳机」 **输出摘要**： | 名称 | 价格 | 销量 | 评分 | 排名 | 市场 | 链接 | |------|------|------|------|------|------|------| | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-data-catalog (version 1.0.0)

--- name: ai-intelligent-data-catalog version: 1.0.0 description: 数据目录，数据资产 + 元数据管理。 metadata: openclaw: emoji: "📈" requires: bins: [] --- # AI 智能数据目录系统 ## 描述 数据目录，数据资产 + 元数据管理。 ## 功能 - 数据资产（资产登记） - 元数据管理（自动采集） - 数据搜索（智能搜索） - 数据字典（字典管理） - 数据分类（分类标签） ## 定价 - 基础版：¥199/月（100 表） - 专业版：¥999/月（1000 表） - 企业版：¥2999/月（无限表） ## 适用场景 - 数据治理 - 数据管理 - 数据资产 - 元数据管理 ## 技术栈 - Python + FastAPI - 元数据采集 - 数据搜索 - 分类标签 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-data-catalog cd ai-intelligent-data-catalog pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team


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