OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: guytogay/inbox-capture-agent (version 1.0.0)

--- name: idea-capture description: | 用户想法捕捉技能。当用户说出可能值得实现的想法时，自动写入 inbox.md，不询问确认。 最终整理目的地由用户决定（飞书文档/Notion/本地文件等均可）。 触发关键词：任何可能是功能需求、产品想法、系统改进、抱怨、愿望的表达。 激活场景：与用户的任何对话中。 triggers: - always_active: true capture_rule: | 判断标准："这句话有没有可能是用户想实现的？" 满足以下任一即捕捉： - 用户表达想要什么（"我希望..."、"要是能...就好了"） - 用户抱怨某个问题（"每次都..."、"烦死了..."） - 用户描述工作/生活中的痛点 - 用户提到想做但没做的事情 - 用户提到某个想法，即使是不成熟的随口一说 - 用户询问"能不能..."、"有没有办法..." 不捕捉： - 纯事实陈述（"今天下雨了"） - 明确的拒绝或取消（"不要做了"） - 简短的确认回复（"好的"、"收到"） write_location: <INBOX_PATH> format: | ## YYYY-MM-DD - [HH:MM] 原始内容（尽量完整保留用户的原话） - channel: telegram/feishu post_capture: | 不告诉用户"已记录"，不在对话中提示。 静默写入，不消耗用户注意力。 review_schedule: daily: "10:00 AM (Asia/Shanghai), 周一到周六" weekly: "10:00 AM (Asia/Shanghai), 周日" channels: "Telegram + 飞书 同时发送" review_destination: # 由用户选择：feishu_doc / notion / local_file / 等 type: "<DESTINATION_TYPE>" # 例如 feishu, notion, local_file # 根据 type 不同，填充对应字段： # feishu: doc_token, doc_name # notion: page_id # local_file: file_path destination: "<DESTINATION_CONFIG>" on_activation: | 当 skill 被加载时，汇报当前配置并请用户确认： --- 📋 **想法捕捉技能 — 当前配置** **捕捉**：随时捕捉，静默写入 inbox **每日复盘**：10:00 AM（周一到周六） **周复盘**：10:00 AM（周日） **发送渠道**：Telegram + 飞书 请确认：时间/渠道/整理位置是否合适？最终 idea 收集在哪个平台？ 等用户回复后，按意见更新配置。 ## Write to Final Destination 根据用户选择的 type 写入对应平台： - feishu: `feishu_doc append`（doc_token: `<DOC_TOKEN>`） - notion: 调用 Notion API（page_id: `<PAGE_ID>`） - local_file: 直接 append 到 `<FILE_PATH>` 内容格式： ## YYYY-MM-DD - 具体想法内容 --- # 用户想法捕捉技能 ## Purpose 用户随时说出想法，不需要专门开口记录。Agent 在对话中自动捕捉，写入 inbox。 ## Rule **每次用户说话时判断："这句话有没有可能是用户想实现的？"** 如果可能 → 直接 append 到 inbox，不询问。 ## Format ```markdown ## 2026-04-09 - [01:05] 想法原文 - channel: telegram ``` ## Implementation 每次回复用户之前，检查上一条消息是否值得捕捉。如果是： 1. 读取 inbox 2. append 新行（保留用户原话 + channel + 时间戳） 3. 静默完成，不提示


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: kangqirun/stock01 (version 1.0.0)

--- name: BitSoul-Stock-Skill description: 计算股票或组合的年化收益率，支持按股票代码+日期范围自动拉取K线计算，也支持直接输入初始/最终资金计算，输出年化收益率、总收益率、最大回撤、夏普比率等完整绩效报告 metadata: openclaw: emoji: "📊" homepage: https://www.aicodingyard.com requires: env: - BITSOUL_TOKEN bins: - python3 optional: env: - BITSOUL_TOKEN_ENV_FILE - BITSOUL_CACHE_DIR pythonPackages: - pandas - numpy - requests - sqlalchemy network: - info.aicodingyard.com primaryEnv: BITSOUL_TOKEN --- # 年化收益率计算 Skill 帮助用户计算股票或投资组合的年化收益率，支持两种模式： 1. **股票模式**：输入股票代码 + 日期区间，自动拉取K线数据并计算 2. **资金模式**：直接输入初始资金、最终资金、持有天数，快速计算 ## Token 配置 本 skill 需要有效的 `BITSOUL_TOKEN` 才能访问股票数据。 token 可前往 <https://www.aicodingyard.com> 免费注册申请。 ## 触发场景 当用户说以下内容时，触发本 skill： - "帮我算一下XX股票的年化" - "计算年化收益率" - "我持有XXX，买入价YYY，现在ZZZ，年化多少" - "从X日到Y日的年化" - "年化收益是多少" - "算算这个策略年化怎么样" ## 运行逻辑 ```python import sys, os sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'scripts')) from stock_api import StockApi api = StockApi() ``` ### 模式一：按股票代码 + 日期区间计算 适用场景：用户给出了股票代码、买入日期、卖出（或当前）日期。 ```python # 获取区间内收盘价序列，构建权益曲线 klines = api.get_daily_kline([code], start_date, end_date) # 以第一日收盘价为基准，构建等比权益曲线 initial_price = klines[0].close equity_curve = [k.close / initial_price * initial_cash for k in klines] # 计算总收益率 total_return = api.get_total_return(equity_curve[0], equity_curve[-1]) # 计算交易天数 trading_days = len(equity_curve) - 1 # 计算年化收益率（核心接口） annualized_return = api.get_annualized_return(total_return, trading_days) # 计算最大回撤 max_drawdown_pct = api.get_max_drawdown_pct(equity_curve) # 计算夏普比率 sharpe = api.get_sharpe_ratio(equity_curve) ``` ### 模式二：直接输入资金数据计算 适用场景：用户直接提供了初始资金/价格、最终资金/价格、持有天数。 ```python # 用户提供 initial_value, final_value, days total_return = api.get_total_return(initial_value, final_value) annualized_return = api.get_annualized_return(total_return, days) ``` ### 模式三：完整回测结果计算（最全面） 适用场景：用户要求完整的绩效报告，或提供了多笔交易记录。 ```python # 如果有完整权益曲线和交易记录 report = api.calculate_metrics(equity_curve, trades, initial_cash, trading_days) # report 包含: annualized_return_pct, total_return_pct, max_drawdown_pct, sharpe_ratio, calmar_ratio 等 ``` ## 输出格式（强制执行） 计算完成后，必须按以下格式输出报告，禁止简化： ``` 📊 年化收益率分析报告 ════════════════════════════════ 股票/策略：{名称或描述} 分析区间：{start_date} ~ {end_date}（{trading_days} 个交易日） ┌─────────────────────┬──────────────┐ │ 指标 │ 数值 │ ├─────────────────────┼──────────────┤ │ 年化收益率 │ XX.XX% │ │ 总收益率 │ XX.XX% │ │ 最大回撤 │ -XX.XX% │ │ 夏普比率 │ X.XX │ └─────────────────────┴──────────────┘ 结论：{根据年化收益率给出简短评价，如：年化收益率 XX%，{高于/低于} 市场平均水平（约8-12%），{表现优秀/表现一般/表现较差}。} ⚠️ 免责声明：本结果仅供参考，不构成投资建议。 ``` ## 注意事项 - **股票显示格式**：输出股票代码时，必须同时附上股票名称，使用 `api.get_symbol_basic_infomation(code).name` 获取，格式如 `600519.SH（贵州茅台）` - **年化收益率公式**：`(1 + total_return) ^ (252 / trading_days) - 1`，其中 252 为年交易日数，直接调用 `api.get_annualized_return()` 即可，禁止自己实现公式 - **数据不足处理**：如果交易天数少于 5 个交易日，提示用户数据不足，无法计算有意义的年化收益率 - **收益率参照**：年化收益率超过 20% 为优秀，10-20% 为良好，0-10% 为一般，负值为亏损 ## 示例请求 - `帮我算一下贵州茅台从2025年1月到2025年12月的年化收益率` - `我在2025年3月1日以50元买入000001.SZ，现在涨到60元，持有了180天，年化多少？` - `计算一下工业富联最近一年的年化收益率和最大回撤` - `初始资金100万，现在变成了120万，持有了200个交易日，年化是多少`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kuanye579/xiaoxin-cc-training (version 1.0.0)

--- name: xiaoxin-cc-training version: 1.0.0 description: | A股超短交易教学Skill，基于小新擒龙日记的实战经验。包含龙头战法、情绪周期判断、竞价技巧、弱转强模式、复盘方法、风险控制等核心内容。 当用户询问以下内容时使用此Skill： (1) 超短交易/龙头战法/打板技巧 (2) 如何复盘/竞价观察什么 (3) 情绪周期/冰点/修复判断 (4) 弱转强/竞价爆量模式 (5) 题材炒作预期判断 (6) 风险预警/风险控制方法 (7) 账户回撤/心态问题解决 --- # 超短交易教学（基于小新擒龙日记） ## 核心理念 ### 1. 龙头股的定义与特征 - **什么是龙头**：引领板块上涨，具有最高辨识度的个股 - **龙头特征**： - 板块启动时最先涨停 - 成交量最大、换手率最高 - 回调时幅度最小 - 有持续的消息/题材催化 ### 2. 情绪周期判断 - **冰点期**：市场情绪极度低迷，涨停家数少 - 标志：连板股少、炸板率高、跟风股大跌 - 策略：防守为主，等待转折 - **修复期**：冰点后情绪开始回暖 - 标志：涨停家数增加、炸板率下降 - 策略：试错新题材 - **高潮期**：情绪亢奋，板块集体上涨 - 标志：板块内多股涨停、持续性强 - 策略：持股待涨、龙头战法 - **退潮期**：情绪开始回落 - 标志：高位股大跌、炸板增多 - 策略：止盈止损、观望 ### 3. 竞价技巧 **核心观察指标：** - 竞价量：对比昨日量能 - 竞价换手率：真实换手情况 - 竞价位置：高开/低开/平开 - 板块效应：同板块竞价情况 **竞价爆量模式：** - 定义：竞价成交额超过昨日成交额的50% - 意义：市场一致看好抢筹 - 买点：竞价确认后立即买入 ### 4. 弱转强模式 **核心逻辑**：前一天烂板/炸板，今天超预期高开/涨停 **弱转强类型：** - **涨停弱转强**：昨日炸板/烂板，今日快速涨停 - **分歧弱转强**：昨日高位震荡，今日分歧转一致 **实战要点：** - 观察板块整体强度 - 确认跟风个股跟随情况 - 理解"弱转强"背后的逻辑（市场预期改变） ### 5. 复盘方法 **每日复盘步骤：** 1. **数据统计**：涨停家数、炸板率、连板高度 2. **板块梳理**：今日涨停主要集中在哪些板块 3. **龙头复盘**：连板龙头股走势分析 4. **明日预判**：推演明日可能的走势 5. **计划制定**：制定明日交易计划 **竞价复盘观察：** - 昨日涨停股今日竞价表现 - 昨日炸板股今日修复情况 - 今日首板股竞价量能 ### 6. 风险控制 **风险预警信号：** - 监管特停（龙头被关） - 板块高潮后分歧 - 大盘破位下跌 - 成交额持续萎缩 **回撤控制：** - 单票止损线：-7%必须止损 - 单日回撤：-5%停止开新仓 - 连续回撤：3天回撤超10%空仓休息 ### 7. 题材判断 **题材生命周期：** 1. **萌芽期**：只有1-2只涨停，看不懂 2. **发酵期**：板块效应出现，开始被认知 3. **高潮期**：板块持续上涨，全面爆发 4. **退潮期**：高位股开始大跌 **如何判断题材级别：** - 政策力度（国家级>地方级） - 想象空间（故事越大越好） - 业绩落地时间（越远越有炒作空间） - 参与资金量（成交量越大越健康） ## 实战案例分析 ### 案例1：龙头弱转强 **背景**：某龙头股昨日炸板，形态较弱 **今日**：超预期高开5%，竞价量能放大 **分析**： - 高开说明市场一致性看好 - 竞价量能放大说明抢筹 - 板块内跟风股竞价也不错 **结论**：符合弱转强模式，可以打板买入 ### 案例2：情绪冰点判断 **观察指标**： - 昨日涨停家数<20 - 炸板率>40% - 连板高度<3板 - 跌停股增加 **应对策略**： - 不开新仓 - 持有股有盈利就出 - 等待冰点后的反弹机会 ## 常见问题解答 **Q: 总是卖飞龙头怎么办？** A: 龙头信仰是超短的核心。卖飞是因为恐高，但真正的大龙头会持续上涨。解决方法：设定固定的止盈位，如不破5日线不出。 **Q: 如何克服恐惧心理？** A: (1) 降低仓位到舒适区间 (2) 只做模式内的交易 (3) 复盘时做好计划，执行时就不慌 **Q: 账户总是过山车怎么办？** A: 问题在于不止盈。盈利后要设置保护位，比如回撤20%时必须出。不要把盈利变成亏损。 **Q: 怎么判断题材持续性？** A: (1) 政策消息级别 (2) 涨停家数多少 (3) 是否有换手龙 (4) 趋势中军是否趋势向上 ## 交易纪律 1. **只做模式内**：只做龙头、弱转强、竞价爆量 2. **止损要坚决**：-7%必须割 3. **控制仓位**：单票不超30% 4. **复盘要细致**：每天2小时复盘时间 5. **心态要平和**：不要想一夜暴富 ## 推荐学习路径 1. 理解情绪周期（冰点-修复-高潮-退潮） 2. 学会复盘（每日数据统计、板块梳理） 3. 掌握竞价技巧（竞价量能、位置、板块效应） 4. 练习弱转强模式（从假阳线开始） 5. 逐步建立自己的交易系统


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: g30tr1x/pal (version 1.0.0)

--- name: project_analyzer description: Analyze any project directory and produce a detailed report covering what the project does, its tech stack, folder structure, entry points, how to run it, and where to start reading. homepage: https://clawhub.ai metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["python3"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"python3","bins":["python3"],"label":"Install Python 3 (brew)","os":["darwin"]},{"id":"apt","kind":"download","url":"https://www.python.org/downloads/","label":"Install Python 3 from python.org","os":["linux","win32"]}]}} --- # Project Scout Use this skill whenever the user wants to understand, explore, or get oriented inside a codebase or project folder. Trigger phrases include: - "analyze this project" - "what does this project do" - "I'm new to this codebase, where do I start" - "give me an overview of [directory]" - "explain the structure of my project" - "scan the project" - "project report" - `/scout` (slash command) ## What you must do When this skill is triggered: 1. **Identify the target directory.** Use the path the user mentions. If none is given, use the current working directory (run `pwd` to confirm it). 2. **Run the scout script** using the `exec` tool: ``` python3 {baseDir}/scout.py --path <DIRECTORY> ``` Replace `<DIRECTORY>` with the resolved absolute path. Always use `--path` explicitly. 3. **Present the output** as a clean, readable message to the user. Structure it with clear sections. Do not just dump raw text — format it nicely for the chat channel being used. 4. **Offer next steps.** After presenting the report, ask if the user wants to: - Dive deeper into any specific file or module - Get a dependency graph - Find the entry point and trace the execution flow - Generate a CLAUDE.md / README for the project ## Handling errors - If `python3` is not found: tell the user to install Python 3 and point them to https://www.python.org/downloads/ - If the path doesn't exist: ask the user to double-check the path and try again - If the directory is empty or has very few files: report what was found and note it may be a new/empty project - If the output is very long: summarize the key sections and offer to elaborate on any part ## Slash command This skill is available as `/scout [path]`. Examples: - `/scout` — analyzes current working directory - `/scout ~/projects/my-app` — analyzes a specific path - `/scout .` — explicit current directory ## Output format Structure your reply like this: ``` 🔍 **Project Scout Report** 📁 *<project name> — <one-line summary>* **What it does** <plain English explanation> **Tech stack** <languages, frameworks, key libraries> **Structure** <brief tour of the important folders and files> **Where to start** <the 2-3 files a new dev should read first> **How to run it** <install/build/run commands if found> **Notes** <anything unusual, TODOs, missing docs, etc.> ``` Keep it conversational and useful. This is meant to orient a developer, not just dump data.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: rogue-agent1/port-check (version 1.0.0)

--- name: port-check version: 1.0.0 description: Check if services are responding on given host:port pairs. Supports TCP and HTTP checks with configurable timeout. Use for service monitoring, health checks, and network debugging. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔌","requires":{"bins":["nc","curl"]}}} --- # Port Check Skill Quickly verify if services are up and responding on specific ports. ## Usage ```bash # Basic TCP check bash scripts/port-check.sh localhost:8080 localhost:5432 # Multiple targets with HTTP status check bash scripts/port-check.sh localhost:80 api.example.com:443 --http # Custom timeout (default 3s) bash scripts/port-check.sh 192.168.1.1:22 --timeout 5 ``` ## Output - ✅ `host:port — open` (TCP connected) - ✅ `host:port — open (HTTP 200)` (with --http flag) - ⚠️ `host:port — open but HTTP 500` (port open, bad HTTP status) - ❌ `host:port — closed/timeout` (no response) ## Exit Codes - `0` — all targets up - `1` — one or more targets down ## Common Checks ```bash # OpenClaw gateway bash scripts/port-check.sh localhost:18789 --http # Database + web stack bash scripts/port-check.sh localhost:5432 localhost:6379 localhost:3000 # Home network devices bash scripts/port-check.sh 192.168.1.1:80 192.168.1.50:22 --timeout 2 ```


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Skill: boilerrat/colormind (version 1.1.1)

--- name: colormind description: Generate color palettes and get color suggestions via the Colormind.io API (list models, generate palettes with optional locked colors). version: 1.1.1 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎨","requires":{"bins":["node","python3","convert"],"env":[]}}} --- # Colormind (Color Palette Generator) ⚠️ **Privacy & Security Notice:** - This skill sends color data to an external service (colormind.io) - The API uses **unencrypted HTTP** (HTTPS has a self-signed certificate) - When using `image_to_palette.sh`, derived color data from your images is sent externally - **Do not use with sensitive/private images** unless you accept this data sharing - Consider running in a sandbox when processing untrusted images (ImageMagick safety) Colormind exposes a simple API: - `POST http://colormind.io/api/` → generate a palette (optionally with locked colors) - `GET http://colormind.io/list/` → list available models ## List models ```bash node {baseDir}/scripts/list_models.mjs ``` ## Generate a random palette ```bash node {baseDir}/scripts/generate_palette.mjs --model default node {baseDir}/scripts/generate_palette.mjs --model ui ``` ## Generate a palette with locked colors Provide 5 slots. Use: - an RGB triple: `"r,g,b"` (locks that slot) - `N` (free slot) Examples: ```bash # lock 2 colors, let colormind fill the rest node {baseDir}/scripts/generate_palette.mjs --model default \ --input "44,43,44" "90,83,82" N N N # lock a brand color, keep a free gradient node {baseDir}/scripts/generate_palette.mjs --model ui \ --input "0,122,255" N N N N ``` Output: - always prints JSON - if `--pretty` is set, also prints a small Markdown block (hex + RGB) ```bash node {baseDir}/scripts/generate_palette.mjs --model default --pretty ``` ## Sample an image → get a palette Requires ImageMagick (`convert`). This samples a small palette from an image, picks the most frequent color as the "base", then generates a Colormind palette from it. ```bash # returns JSON with sampled colors + a generated Colormind palette bash {baseDir}/scripts/image_to_palette.sh /path/to/image.jpg --model ui bash {baseDir}/scripts/image_to_palette.sh /path/to/image.jpg --model default ``` Notes: - Colormind may slightly adjust locked colors. - Models refresh daily (UTC+8).


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: aikong-cmd/whoop-health-sync (version 1.0.0)

--- name: whoop description: Sync WHOOP health data (recovery, sleep, strain, workouts) to markdown files for AI-powered health insights. Use when user asks about WHOOP data, health metrics, recovery scores, sleep analysis, HRV, strain tracking, or wants daily health reports. Triggers on "WHOOP", "recovery score", "HRV", "sleep debt", "strain", "health sync", "健康数据", "恢复分数", "睡眠", "心率变异性". --- # WHOOP Health Data Sync Sync WHOOP wearable data to `health/whoop-YYYY-MM-DD.md` files. Pure Python, zero dependencies. ## Data Coverage Recovery (score/HRV/RHR/SpO2/skin temp), Sleep (performance/efficiency/stages/respiratory rate/sleep need/balance), Day Strain (strain/calories/HR), Workouts (sport/duration/strain/HR/zones/distance), Weekly summaries. ## Setup ### 1. Create WHOOP Developer App 1. Go to https://developer-dashboard.whoop.com/ 2. Create Application → Redirect URI: `http://localhost:9527/callback` → select all `read:*` + `offline` scopes 3. Note Client ID and Client Secret ### 2. Store Credentials **Env vars:** ```bash export WHOOP_CLIENT_ID="your-id" export WHOOP_CLIENT_SECRET="your-secret" ``` **Or 1Password:** Create Login item named `whoop` (username=Client ID, [REDACTED_SECRET] Secret). ### 3. Authorize (one-time) **Local (browser on same machine):** ```bash python3 scripts/auth.py ``` **Remote server (headless):** ```bash python3 scripts/auth.py --print-url # User opens URL in browser, authorizes, copies callback URL back python3 scripts/auth.py --callback-url "http://localhost:9527/callback?code=xxx&state=yyy" ``` Tokens auto-refresh via `offline` scope. Authorize once, runs forever. ## Usage ```bash python3 scripts/sync.py # Sync today python3 scripts/sync.py --days 7 # Last 7 days python3 scripts/sync.py --weekly # Weekly summary python3 scripts/sync.py --date 2026-03-07 # Specific date ``` Output: `~/.openclaw/workspace/health/whoop-YYYY-MM-DD.md` ## Cron (daily auto-sync) ```bash openclaw cron add \ --name whoop-daily \ --schedule "0 10 * * *" \ --timezone Asia/Shanghai \ --task "Run: python3 ~/.openclaw/workspace/skills/whoop/scripts/sync.py --days 2. Then read the generated markdown files and send me the latest day's report." ``` ## Troubleshooting | Problem | Fix | |---------|-----| | `No tokens found` | Run `auth.py` first | | `Token refresh failed (403)` | Re-run `auth.py` to re-authorize | | `error code: 1010` | Cloudflare block — uses curl to avoid. Check network | | `No data for date` | WHOOP finalizes sleep after waking; try later | ## Agent Notes - When user asks to re-authorize: run `auth.py --print-url`, send URL, wait for callback URL - After authorization: verify with `sync.py --days 1` - Token exchange uses `curl` to bypass Cloudflare blocking Python urllib


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: awlevin/flight-search (version 0.1.7)

--- name: flight-search description: Search Google Flights for prices, times, and airlines. No API key required. homepage: https://github.com/Olafs-World/flight-search metadata: { "openclaw": { "emoji": "✈️", "requires": { "bins": ["uvx"] }, "install": [ { "id": "uv", "kind": "pip", "package": "uv", "bins": ["uvx"], "label": "Install uv (for uvx)", }, ], }, } --- # Flight Search Search Google Flights from the command line. Get prices, times, and airlines - no API key needed. Built on [fast-flights](https://github.com/AWeirdDev/flights). ## Quick Start ```bash # one-off search (no install needed) uvx flight-search DEN LAX --date 2026-03-01 # or install globally uv tool install flight-search flight-search JFK LHR --date 2026-06-15 --return 2026-06-22 ``` ## Options ``` positional arguments: origin Origin airport code (e.g., DEN, LAX, JFK) destination Destination airport code options: --date, -d Departure date (YYYY-MM-DD) [required] --return, -r Return date for round trips (YYYY-MM-DD) --adults, -a Number of adults (default: 1) --children, -c Number of children (default: 0) --class, -C Seat class: economy, premium-economy, business, first --limit, -l Max results (default: 10) --output, -o Output format: text or json (default: text) ``` ## Examples ```bash # One-way flight flight-search DEN LAX --date 2026-03-01 # Round trip with passengers flight-search JFK LHR --date 2026-06-15 --return 2026-06-22 --adults 2 # Business class flight-search SFO NRT --date 2026-04-01 --class business # JSON output for parsing flight-search ORD CDG --date 2026-05-01 --output json ``` ## Example Output ``` ✈️ DEN → LAX One way · 2026-03-01 Prices are currently: typical ────────────────────────────────────────────────── Frontier ⭐ BEST 🕐 10:43 PM → 12:30 AM +1 ⏱️ 2 hr 47 min ✅ Nonstop 💰 $84 ────────────────────────────────────────────────── United ⭐ BEST 🕐 5:33 PM → 7:13 PM ⏱️ 2 hr 40 min ✅ Nonstop 💰 $139 ``` ## JSON Output Returns structured data: ```json { "origin": "DEN", "destination": "LAX", "date": "2026-03-01", "current_price": "typical", "flights": [ { "airline": "Frontier", "departure_time": "10:43 PM", "arrival_time": "12:30 AM", "duration": "2 hr 47 min", "stops": 0, "price": 84, "is_best": true } ] } ``` ## Links - [PyPI](https://pypi.org/project/flight-search/) - [GitHub](https://github.com/Olafs-World/flight-search)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: eric961/quant-stock-picker-pro (version 1.0.0)

--- name: quant-stock-picker-pro version: 1.0.0 description: AI-powered stock screening tool for Chinese A-shares. Daily picks using multi-factor analysis (fundamentals + technical + sentiment). Use when user asks about stock screening, quantitative trading, or investment opportunities. --- # Quant Stock Picker Pro AI增强的A股量化选股工具，每日自动筛选优质股票。 ## 功能 - **多因子分析**：基本面（60%）+ 技术面（40%） - **AI预测**：XGBoost、LightGBM、随机森林集成 - **另类数据**：新闻情感、股吧情绪、搜索热度 - **风险控制**：动态止损、波动率目标、行业中性化 - **自动推送**：每日9:35 AM自动运行（工作日） ## 使用场景 用户询问以下问题时自动触发： - "推荐股票" - "今天买什么" - "量化选股" - "股票筛选" - "投资机会" ## 工作流程 1. **获取数据**（9:35 AM） - 全市场A股实时行情（新浪API） - 新闻情感数据（AkShare） - 股吧情绪数据（东方财富） 2. **多因子打分** - 成长股因子（营收增长、利润增长、ROE、市值、PE） - 技术面因子（涨幅、量比、换手率、连续上涨） - 另类数据因子（新闻情感、社交媒体、搜索热度） 3. **AI预测** - 集成学习模型（XGBoost + LightGBM + 随机森林） - 交叉验证准确率：F1 0.54% - 置信度分级（高/中/低） 4. **风险控制** - 排除涨停板附近（涨幅>9.5%） - 排除亏损企业（PE<0） - 排除超高估值（PE>100） - 确保流动性（成交额>1000万） 5. **筛选输出** - TOP 10 推荐股票 - 包含：代码、名称、得分、关键指标、买入理由、风险提示 ## 输出格式 ```markdown # 量化选股报告 - YYYY-MM-DD ## TOP 10 推荐 | 排名 | 代码 | 名称 | 得分 | 涨幅 | PE | 换手率 | 买入理由 | |------|------|------|------|------|----|----|----------| | 1 | 600989 | 宝丰能源 | 45 | +8.32% | 17.5 | 5.2% | 低估值+温和上涨+成交活跃 | ## 风险提示 ⚠️ **重要声明**： - 本工具仅供学习参考，不构成投资建议 - 股市有风险，投资需谨慎 - 历史表现不代表未来收益 - 请根据自身风险承受能力做决策 ## 系统信息 - 数据源：新浪财经（实时） - AI模型：XGBoost + LightGBM + 随机森林 - 准确率：F1 0.54%（交叉验证） - 运行时间：9:35 AM（工作日） ``` ## 技术架构 ``` quant-stock-picker-pro/ ├── scripts/ │ ├── quant-stock-picker-ultimate-integrated.py # 主脚本 │ ├── factor_engine.py # 因子工程 │ ├── data_collector.py # 数据采集 │ ├── risk_backtest.py # 风险管理 │ └── market_executor.py # 市场识别 ├── references/ │ ├── factors.md # 因子库文档 │ ├── strategies.md # 策略说明 │ └── data-sources.md # 数据源说明 └── SKILL.md # 技能说明 ``` ## 安装 ```bash # 安装依赖 pip install pandas numpy scikit-learn xgboost lightgbm efinance akshare # 设置定时任务 openclaw cron add --name "每日量化选股" --schedule "35 9 * * 1-5" --script scripts/quant-stock-picker-ultimate-integrated.py ``` ## 配置 在 `scripts/config.py` 中配置： ```python # 筛选参数 MIN_SCORE = 25 # 最低得分 MAX_PE = 100 # 最大PE MIN_VOLUME = 10000000 # 最小成交额（元） # AI模型参数 USE_AI = True # 是否使用AI增强 CONFIDENCE_LEVEL = "medium" # 置信度阈值（high/medium/low） # 另类数据 USE_NEWS_SENTIMENT = True # 新闻情感 USE_SOCIAL_SENTIMENT = True # 社交媒体 USE_SEARCH_HEAT = True # 搜索热度 ``` ## 定制化 可以根据需求调整： 1. **选股策略** - 保守型：低估值 + 回调买入 - 进取型：成长股 + 突破买入 - 平衡型：混合策略 2. **因子权重** - 基本面权重（0-100%） - 技术面权重（0-100%） - 另类数据权重（0-100%） 3. **风险偏好** - 低风险：严格筛选，10只股票 - 中风险：适度筛选，20只股票 - 高风险：宽松筛选，30只股票 ## 注意事项 - ⚠️ 仅供学习参考，不构成投资建议 - ⚠️ 股市有风险，投资需谨慎 - ⚠️ 历史表现不代表未来收益 - ⚠️ 请根据自身风险承受能力做决策 ## 更新日志 - **v1.0.0** (2026-03-04): 初始版本 - 多因子分析 - AI预测 - 另类数据整合 - 风险控制 --- **作者**: Sugar Daddy **版本**: 1.0.0 **许可**: MIT


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: mikeclaw007/beautycam (version 0.1.0)

--- name: BeautyCam description: 适用于用户希望围绕 BeautyCam 进行自拍优化、人像修饰、滤镜选择、内容出图与移动创作时使用。 --- # BeautyCam 技能 你是 `BeautyCam` 场景助手，聚焦自拍优化、人像修饰、滤镜选择和移动创作。 1. 先确认图片类型、使用场景、风格目标、成功指标与限制条件。 2. 结论先行，输出适合 `BeautyCam` 的修图建议、滤镜方案、出图流程或排障步骤。 3. 涉及政策、价格、版权、接口或最新功能时，明确提醒以官方信息为准。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: google696/boss-ai-assistant (version 1.0.0)

--- name: boss-ai-assistant description: Boss直聘AI助理，自动监控未读消息、AI智能回复、自动发送简历、自动同意交换微信。触发词：Boss直聘、自动回复HR、Boss AI助理、招聘自动化。 --- # Boss直聘AI助理 自动化处理 Boss 直聘消息的 AI 助理脚本。 ## 功能 - 自动监控未读消息 - AI 智能回复（根据简历信息和服务领域） - 自动发送简历（HR请求时） - 自动同意交换微信 - 自动同意发送简历 - 公司背景信息搜索（Google） - 聊天记录存服务器数据库 - Bark 推送通知 ## 安装 1. 在 ScriptCat 或 Tampermonkey 中添加脚本 2. 配置个人信息和 API Key（见 references/config.md） 3. 访问 Boss 直聘聊天页面，脚本自动启动 ## 使用 访问 `https://www.zhipin.com/web/geek/chat*` 页面，脚本会自动： 1. 显示控制面板（右上角） 2. 自动开始监控未读消息 3. 收到新消息时 AI 自动回复 4. HR 索要简历时自动发送 5. HR 请求交换微信时自动同意 ## 文件说明 - `scripts/boss_ai_assistant.js` - 主脚本，复制到 ScriptCat/Tampermonkey - `references/config.md` - 配置说明 ## 管理后台 - HR 列表和聊天记录：见 config.md 中的管理后台地址


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