OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: cinience/alicloud-ai-cloud-call-center (version 1.0.3)

--- name: alicloud-ai-cloud-call-center description: Manage Alibaba Cloud Cloud Call Center (CCC) via OpenAPI/SDK. Use whenever the user is working on CCC operations such as instance/resource management, configuration updates, status checks, and troubleshooting call-center API workflows. version: 1.0.0 --- Category: service # Cloud Call Center Use Alibaba Cloud OpenAPI (RPC) with official SDKs or OpenAPI Explorer to manage resources for Cloud Call Center. ## Workflow 1) Confirm region, resource identifiers, and desired action. 2) Discover API list and required parameters (see references). 3) Call API with SDK or OpenAPI Explorer. 4) Verify results with describe/list APIs. ## AccessKey priority (must follow) 1) Environment variables: `ALICLOUD_ACCESS_KEY_ID` / `ALICLOUD_ACCESS_KEY_SECRET` / `ALICLOUD_REGION_ID` Region policy: `ALICLOUD_REGION_ID` is an optional default. If unset, decide the most reasonable region for the task; if unclear, ask the user. 2) Shared config file: `~/.alibabacloud/credentials` ## API discovery - Product code: `CCC` - Default API version: `2020-07-01` - Use OpenAPI metadata endpoints to list APIs and get schemas (see references). ## High-frequency operation patterns 1) Inventory/list: prefer `List*` / `Describe*` APIs to get current resources. 2) Change/configure: prefer `Create*` / `Update*` / `Modify*` / `Set*` APIs for mutations. 3) Status/troubleshoot: prefer `Get*` / `Query*` / `Describe*Status` APIs for diagnosis. ## Minimal executable quickstart Use metadata-first discovery before calling business APIs: ```bash python scripts/list_openapi_meta_apis.py ``` Optional overrides: ```bash python scripts/list_openapi_meta_apis.py --product-code <ProductCode> --version <Version> ``` The script writes API inventory artifacts under the skill output directory. ## Output policy If you need to save responses or generated artifacts, write them under: [REDACTED_SECRET] ## Validation ```bash mkdir -p output/alicloud-ai-cloud-call-center for f in skills/ai/service/alicloud-ai-cloud-call-center/scripts/*.py; do python3 -m py_compile "$f" done echo "py_compile_ok" > output/alicloud-ai-cloud-call-center/validate.txt ``` Pass criteria: command exits 0 and `output/alicloud-ai-cloud-call-center/validate.txt` is generated. ## Output And Evidence - Save artifacts, command outputs, and API response summaries under `output/alicloud-ai-cloud-call-center/`. - Include key parameters (region/resource id/time range) in evidence files for reproducibility. ## Prerequisites - Configure least-privilege Alibaba Cloud credentials before execution. - Prefer environment variables: `ALICLOUD_ACCESS_KEY_ID`, `ALICLOUD_ACCESS_KEY_SECRET`, optional `ALICLOUD_REGION_ID`. - If region is unclear, ask the user before running mutating operations. ## References - Sources: `references/sources.md`


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Skill: liangshenghzj888-stack/jiege-openclaw-video-v1 (version 1.2.0)

# Skill: jiege-video-skill ### 作者: 何振杰 ## 功能描述 一个高性能 Veo 视频生成技能，支持通过自然语言一键生成。 ## 适用场景 - 自动化视频创作。 - 无需命令行参数，通过自然语言对话生成视频。 ## 安装说明 1. 使用 `openclaw install jiege-video-skill` 安装。 2. 确保在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中配置了有效的 API Key。 ## 使用方法 安装后，直接在聊天窗口输入： > 生成视频：[您的提示词] 例如： > 生成视频：一只在雨中奔跑的黑豹，电影质感 ## 运行机制 - 拦截指令后，自动调用后台进程生成。 - 任务完成时，会自动在浏览器中弹出结果页面。 - 内置锁机制，防止并发重复任务。 ## 注意事项 - 请确保系统环境已安装 Python。 - 若提示任务阻塞，请确认无残留的 `.lock` 文件。

path: requirements.txt
content: requests>=2.25.1


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Skill: amzulin/generate-qr-code-amzulin (version 1.0.0)

--- name: generate-qr-code description: 生成二维码/条形码，支持文本、URL、WiFi 配置等内容，可自定义尺寸、颜色并指定保存路径 version: 1.0.0 author: 二码大神 permissions: 文件写入权限（用于保存二维码图片） --- # Generate QR Code Skill（生成二维码技能） ## 1. Description 当用户需要将文本、URL、WiFi 信息等转换为可视化二维码时，使用此技能生成二维码图片，并保存到指定路径（默认保存到桌面），支持自定义尺寸和颜色。 ## 2. When to use - 用户说：“帮我把 https://openclaw.ai 生成二维码” - 用户说：“生成一个包含 WiFi 信息的二维码，名称：MyWiFi，密码：12345678” - 用户说：“生成黑色二维码，内容是‘Hello OpenClaw’，保存到 D 盘根目录” - 用户说：“帮我做一个 400px 大小的二维码，内容是我的手机号 13800138000” ## 3. How to use 1. 从用户消息中提取核心参数： - 必选：生成内容（文本/URL/WiFi 信息，WiFi 格式需为“WIFI:S:名称;T:类型;P:密码;;”）； - 可选：尺寸（默认 300px）、颜色（默认黑色）、保存路径（默认桌面）； 2. 若用户未指定可选参数，使用默认值； 3. 调用 agent.py 中的 generate_qr 函数执行生成操作； 4. 返回结果：告知用户二维码保存路径，若生成失败，说明具体原因（如路径无权限、内容为空）。 ## 4. Implementation（代码关联说明） - 依赖库：qrcode（生成二维码）、Pillow（图片处理）； - 核心函数：async def generate_qr(text: str, size: int = 300, color: str = "black", save_path: str = None)； - 参数说明： - text：二维码内容（必选）； - size：二维码尺寸（单位 px，默认 300）； - color：填充颜色（默认 black，支持英文颜色名或十六进制色值，如 #FF0000）； - save_path：保存路径（默认桌面，文件名：qr_code.png）。 ## 5. Edge cases - 内容为空：回复“请提供需要生成二维码的内容（如文本、URL、WiFi 信息）”； - 保存路径无权限：回复“指定路径无写入权限，请更换保存路径（如桌面）”； - 未安装依赖库：自动尝试安装 qrcode 和 Pillow，若安装失败，提示用户手动执行“pip install qrcode pillow”； - 特殊字符内容：自动过滤无效字符，确保二维码可正常识别。


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Skill: harven-droid/multi-agent-group-chat (version 2.0.0)

--- name: multi-agent-chat description: | 多 Agent 群聊协作插件。子 Agent 完成 sessions_send 任务后，自动将回复发送到来源群聊。 支持 Telegram 和飞书，无需配置群 ID，自动检测消息来源。 适用于：多 Bot 协作、团队分工、群聊表演等场景。 version: 2.0.0 homepage: https://clawhub.com metadata: openclaw: emoji: "🤝" keywords: - multi-agent - group-chat - collaboration - telegram - feishu - sessions_send - plugin --- # Multi-Agent Group Chat Plugin 多 Agent 群聊协作插件，让 AI 团队在群里"讨论"起来。 ## 功能 - ✅ 子 Agent 完成任务后，自动发到群里 - ✅ 自动检测来源群，无需配置群 ID - ✅ 支持 Telegram 和飞书 - ✅ 仅处理 sessions_send 内部任务，不影响正常对话 ## 架构 ``` 用户 @Boss → Boss 分配任务 → 子 Agent 执行 ↓ 【插件自动转发到群】 ↓ 用户在群里看到讨论过程 ``` ## 安装 ### 方式 1：从 ClawHub 安装 ```bash clawhub install multi-agent-chat ``` ### 方式 2：手动安装 复制 `index.ts` 和 `openclaw.plugin.json` 到： ``` ~/.openclaw/extensions/multi-agent-chat/ ``` ## 配置 在 `openclaw.json` 中启用插件： ```json { "plugins": { "allow": ["multi-agent-chat"], "entries": { "multi-agent-chat": { "enabled": true } } } } ``` ## 配套 Agent 配置 需要配置多个 Agent： ```json { "agents": { "entries": { "boss": { "workspace": "~/.openclaw/agents/boss" }, "coder": { "workspace": "~/.openclaw/agents/coder" }, "writer": { "workspace": "~/.openclaw/agents/writer" } } }, "channels": { "telegram": { "accounts": { "boss": { "token": "BOT_TOKEN_1", "agent": "boss" }, "coder": { "token": "BOT_TOKEN_2", "agent": "coder" }, "writer": { "token": "BOT_TOKEN_3", "agent": "writer" } }, "groupPolicy": "open" } } } ``` ## 使用方式 1. 创建 Telegram 群 2. 拉入多个 Bot 3. @BossBot 发任务 4. 观察各 Agent 在群里讨论 ## 工作原理 1. Boss Agent 用 `sessions_send` 给子 Agent 发任务 2. 子 Agent 完成任务后回复 3. 插件监听 `agent_end` 事件 4. 检测到是 `sessions_send` 来的任务 5. 自动将回复发到来源群 ## 注意事项 - 需要 OpenClaw 内置的 announce 机制配合 - 子 Agent 的结果会同时：返回给 Boss + 发到群里 - 插件不会影响正常的用户对话 ## 作者 OpenClaw 社区


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Skill: wang-junjian/gpu-deploy (version 0.1.0)

--- name: gpu-deploy description: "在 GPU 服务器上部署 vLLM 模型服务。支持多服务器配置，自动检查 GPU 和端口占用，一键部署流行的开源模型。" homepage: https://github.com/vllm-project/vllm metadata: { "openclaw": { "emoji": "🚀", "requires": { "bins": ["ssh"] } } } --- # 🚀 GPU 部署技能 在 GPU 服务器上快速部署 vLLM 模型服务。 ## ✨ 功能特点 - 🖥️ **多服务器支持** - 配置多个 GPU 服务器，灵活选择 - 🔍 **自动检查** - 一键检查 GPU 状态和端口占用 - 🤖 **模型库** - 预置流行模型配置 - ⚡ **快速部署** - 简单命令即可启动服务 --- ## 📋 快速开始 ### 1. 配置服务器 创建 `~/.config/gpu-deploy/servers.json`： ```json { "servers": { "gpu1": { "host": "gpu1", "user": "lnsoft", "gpu_count": 4, "model_path": "/data/models/llm" }, "my-gpu": { "host": "192.168.1.100", "user": "ubuntu", "gpu_count": 2, "model_path": "/home/ubuntu/models" } }, "default_server": "gpu1" } ``` ### 2. 检查服务器状态 ```bash # 使用默认服务器 gpu-deploy check # 指定服务器 gpu-deploy check --server gpu1 ``` ### 3. 部署模型 ```bash # 部署预设模型 gpu-deploy deploy deepseek-r1-32b # 指定端口 gpu-deploy deploy deepseek-r1-32b --port 8112 ``` --- ## 🎛️ 可用命令 ### `check` - 检查服务器状态 检查 GPU 显存和端口占用情况。 ```bash gpu-deploy check [--server NAME] [--port PORT] ``` **输出示例：** ``` ✅ GPU 状态正常 - 4 × Tesla T4 (15GB) - 显存占用: 12.6GB/卡 - 温度: 51-55°C ✅ 端口 8111 可用 ``` ### `deploy` - 部署模型 启动 vLLM 模型服务。 ```bash gpu-deploy deploy <MODEL_NAME> [--server NAME] [--port PORT] ``` **支持的模型：** - `deepseek-r1-32b` - DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-AWQ - `llama-3-8b` - Llama 3 8B - `qwen-7b` - Qwen 7B - `mistral-7b` - Mistral 7B ### `list` - 列出可用模型 ```bash gpu-deploy list ``` ### `ps` - 查看运行中的服务 ```bash gpu-deploy ps [--server NAME] ``` ### `stop` - 停止服务 ```bash gpu-deploy stop [--server NAME] [--port PORT] ``` --- ## 🔧 手动使用（无脚本） 如果不想用封装脚本，也可以直接用原始命令： ### 检查 GPU ```bash ssh <user>@<host> nvidia-smi ``` ### 检查端口 ```bash ssh <user>@<host> "lsof -i :<port> 2>/dev/null || echo '端口可用'" ``` ### 部署模型（DeepSeek R1 32B） ```bash ssh <user>@<host> "tmux new-session -d -s vllm ' source /data/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh && \ conda activate vllm && \ cd /data/models/llm && \ vllm serve /data/models/llm/deepseek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-AWQ/ \ --tensor-parallel-size 4 \ --max-model-len 102400 \ --dtype half \ --port 8111 \ --served-model-name gpt-4o-mini '" ``` --- ## 📦 添加自定义模型 在 `~/.config/gpu-deploy/models.json` 中添加： ```json { "my-model": { "name": "My Awesome Model", "path": "/path/to/model", "tensor_parallel_size": 2, "max_model_len": 8192, "dtype": "half", "port": 8111, "served_model_name": "my-model" } } ``` --- ## ⚠️ 注意事项 1. **部署前检查** - 总是先运行 `check` 确认资源可用 2. **后台运行** - 建议使用 tmux/screen 保持服务运行 3. **端口管理** - 不同模型使用不同端口 4. **显存估算** - 7B 模型约需 8-10GB，32B 约需 10-14GB/卡 --- ## 🔗 相关链接 - vLLM 文档: https://docs.vllm.ai - 模型下载: https://huggingface.co/models - 问题反馈: https://github.com/your-username/gpu-deploy-skill --- **由 OpenClaw 社区贡献 🦞**


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Skill: pandaai-1337/payloads (version 1.0.0)

--- name: SecLists Payloads (Curated) description: Essential exploitation payloads: anti-virus test files, file name exploits, malicious files. Curated for testing. --- # SecLists Payloads (Curated) ## Description Essential exploitation payloads: anti-virus test files, file name exploits, malicious files. Curated for testing. **Source:** [SecLists/Payloads](https://github.com/danielmiessler/SecLists/tree/master/Payloads) **Repository:** https://github.com/danielmiessler/SecLists **License:** MIT ## When to Use This Skill Use this skill when you need: - Anti-virus testing - File upload testing - Path traversal testing - Security control validation **⚠️ IMPORTANT:** Only use for authorized security testing, bug bounty programs, CTF competitions, or educational purposes. ## Key Files in This Skill - `EICAR test file` - `Null byte file names` - `Command execution file names` ## Usage Example ```python # Access files from this skill import os # Example: Load patterns/payloads skill_path = "references/Payloads" # List all available files for root, dirs, files in os.walk(skill_path): for file in files: if file.endswith('.txt'): filepath = os.path.join(root, file) print(f"Found: {filepath}") # Read file content with open(filepath, 'r', errors='ignore') as f: content = f.read().splitlines() print(f" Lines: {len(content)}") ``` ## Security & Ethics ### Authorized Use Cases ✅ - Authorized penetration testing with written permission - Bug bounty programs (within scope) - CTF competitions - Security research in controlled environments - Testing your own systems - Educational demonstrations ### Prohibited Use Cases ❌ - Unauthorized access attempts - Testing without permission - Malicious activities - Privacy violations - Any illegal activities ## Complete SecLists Collection This is a curated subset of SecLists. For the complete collection: - **Full repository:** https://github.com/danielmiessler/SecLists - **Size:** 4.5 GB with 6,000+ files - **All categories:** Passwords, Usernames, Discovery, Fuzzing, Payloads, Web-Shells, Pattern-Matching, AI, Miscellaneous --- **Generated by Skill Seeker** | SecLists Payloads Collection **License:** MIT - Use responsibly with proper authorization

path: references/Payloads/File-Names/exec/Hello$(hostname)World.txt
content: $(hostname)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: malicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shadoprizm/occ-artifact-gallery (version 0.1.0)

--- name: artifact-gallery description: Use when an agent generates local files/folders and must return mobile-accessible OCC/Tailscale viewer links instead of filesystem paths. version: 1.0.0 author: OCC Hermit license: MIT metadata: hermes: tags: [artifacts, gallery, mobile, tailscale, generated-work] related_skills: [] --- # Artifact Gallery ## Overview OCC Artifact Gallery turns generated local outputs on a VPS/headless server into stable HTTPS links that users can open from Telegram, WhatsApp, Discord, or a browser. Use this for images, PDFs, HTML, Markdown, JSON, audio, video, reports, screenshots, and generated folders. Do not give users only `/home/...` paths when they are on mobile. ## Canonical URLs - Gallery UI: `https://n2-pro.tail1c2e65.ts.net/artifacts` - Artifact viewer: `https://n2-pro.tail1c2e65.ts.net/artifacts/a/{artifact_id}` - API: `http://127.0.0.1:8080/api/artifacts-gallery` ## CLI Register a generated file: ```bash /home/shadoprizm/occ/venv/bin/python /home/shadoprizm/occ/scripts/artifact_gallery_tool.py register \ --path /home/shadoprizm/occ/brain/infographic-studio/active/INFOG-6311545c/infographic-v1.png \ --title "OCC Infographic dogfood output" \ --source-system occ \ --source-agent concierge \ --tags infographic dogfood ``` List recent artifacts: ```bash /home/shadoprizm/occ/venv/bin/python /home/shadoprizm/occ/scripts/artifact_gallery_tool.py list --limit 20 ``` Get links: ```bash /home/shadoprizm/occ/venv/bin/python /home/shadoprizm/occ/scripts/artifact_gallery_tool.py links art_xxxxx ``` ## Agent response contract When replying over mobile/chat channels, include: - brief summary - `viewer_url` - optional `download_url` - artifact type/size Example: ```text Done — generated the report. View: https://n2-pro.tail1c2e65.ts.net/artifacts/a/art_xxxxx Download: https://n2-pro.tail1c2e65.ts.net/api/artifacts-gallery/art_xxxxx/download ``` ## Safety The gallery only serves allowlisted roots and refuses credential/dot/secret-like paths. If registration fails, do not bypass it by inventing a URL; fix the path/root or report the failure.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jpengcheng523-netizen/jpeng-workspace-backup-manager (version 1.0.0)

--- name: workspace-backup-manager description: Manages workspace backups by creating snapshots and enabling restore points for recovery. Use when backing up workspace or restoring from backup. --- # Workspace Backup Manager Creates and manages workspace backup snapshots for recovery and versioning. ## Usage ```javascript const backup = require('./skills/workspace-backup-manager'); // Create a backup const result = backup.createBackup(); // Create named backup const result = backup.createBackup({ name: 'before-major-change' }); // List backups const list = backup.listBackups(); console.log(backup.formatList(list)); // Restore from backup backup.restoreBackup({ backupName: 'backup-2026-03-26' }); // Cleanup old backups (keep last 10) backup.cleanupBackups({ keepCount: 10 }); ``` ## Functions - `createBackup(options)` - Create a new backup snapshot - `listBackups(backupDir)` - List all available backups - `restoreBackup(options)` - Restore workspace from a backup - `cleanupBackups(options)` - Delete old backups, keeping most recent - `formatList(result)` - Format backup list for display ## Backup Contents Backs up: - Root files: MEMORY.md, SOUL.md, IDENTITY.md, AGENTS.md, USER.md, HEARTBEAT.md, TOOLS.md - Directories: memory/, logs/ ## Example Output ``` 📦 Available Backups (3) - backup-2026-03-26T03-12-00 Created: 2026-03-26T03:12:00Z Files: 45 | Size: 128.5 KB - backup-2026-03-25T18-00-00 Created: 2026-03-25T18:00:00Z Files: 42 | Size: 115.2 KB Total size: 0.24 MB ``` ## CLI Usage ```bash node -e "require('./skills/workspace-backup-manager').main()" ``` ## Storage Location Backups are stored in: - `/root/.openclaw/workspace/backups/`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ironmanc2014/cn-api-router (version 1.1.0)

--- name: cn-api-router description: > 国内 AI 模型 API 配置向导。帮助 OpenClaw 用户快速配置 DeepSeek、通义千问、智谱GLM、 Moonshot（月之暗面）、百川、零一万物等国内大模型 API。 自动生成 OpenClaw 配置并通过 config.patch 安全写入，支持模型切换和多模型并存。 Use when: 用户说"配置国内模型"、"用DeepSeek"、"换成通义千问"、"国内API配置"、 "model setup"、"怎么用国产模型"、"API太贵想换便宜的"，或任何国内 AI 模型接入相关需求。 --- # CN API Router — 国内 AI 模型 API 配置向导 一键配置国内大模型 API 到 OpenClaw。不用翻文档，不用猜配置格式。 ## 支持的模型 | 厂商 | 模型 | 价格参考（每百万 token） | 特点 | |---|---|---|---| | **DeepSeek** | deepseek-chat, deepseek-reasoner | ¥1-2 / ¥8-16 | 性价比之王 | | **通义千问** | qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max | ¥0.3-60 | 中文理解好 | | **智谱 GLM** | glm-4-flash（免费）, glm-4-plus | ¥0-50 | 有免费模型 | | **Moonshot** | moonshot-v1-8k/32k/128k | ¥12-60 | 长上下文 | | **百川** | Baichuan3-Turbo, Baichuan4 | ¥0.5-100 | 中文创作 | | **零一万物** | yi-medium, yi-large | ¥0.5-20 | 性价比高 | ## Quick Start ### 查看支持的厂商 ```bash python <skill-dir>/scripts/setup_model.py --list ``` ### 生成配置 ```bash python <skill-dir>/scripts/setup_model.py --provider deepseek --api-key sk-xxx ``` ### 交互式向导 ```bash python <skill-dir>/scripts/setup_model.py --interactive ``` ## Agent 配置写入流程 脚本只生成配置，**实际写入由 Agent 通过 OpenClaw 内置工具完成**，这是最安全的方式。 ### 步骤 1. 运行脚本获取 JSON 配置片段 2. 使用 `gateway config.patch` 将 provider 合并到现有配置 3. 重启生效 ### 配置写入示例 Agent 拿到脚本输出后，执行： ``` gateway config.patch: { "models": { "providers": { "deepseek": { "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1", "apiKey": "sk-xxx", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "deepseek-chat", "name": "DeepSeek Chat", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 65536, "maxTokens": 8192 } ] } } } } ``` 如果需要将某个 agent 切换到新模型： ``` gateway config.patch: { "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "deepseek/deepseek-chat" } } } } ``` ### 注意事项 - `config.patch` 是安全的深度合并，不会覆盖其他 provider - API key 等敏感信息由 OpenClaw 加密存储 - 写入后会自动重启 gateway ## 使用场景 ### 场景 1：首次配置国内模型 1. 引导用户获取 API key（附注册链接） 2. 运行脚本生成配置（`--provider xxx --api-key xxx`） 3. 用 `config.patch` 写入 4. 用 `/model provider/model` 验证 ### 场景 2：添加备选模型 已有模型，想加备用：用脚本生成新 provider 配置，patch 追加即可。 ### 场景 3：成本优化 用户说"API 太贵"时： 1. 查看 `references/providers.md` 对比价格 2. 推荐性价比方案 3. 配置多模型，日常用便宜的，复杂任务切贵的 ## Provider 详情 见 `references/providers.md` 获取： - 每个厂商的完整模型列表和价格 - OpenClaw JSON 配置格式（`models.providers` 结构） - 推荐组合方案（零成本 / 性价比 / 多模型） - API Key 注册地址和免费额度 ## 故障排查 | 问题 | 原因 | 解决方案 | |---|---|---| | 401 Unauthorized | API key 错误或过期 | 检查 key，到平台重新生成 | | 429 Rate Limit | 请求频率过高或余额不足 | 检查账户余额，降低频率 | | Connection timeout | 网络问题 | 检查网络，部分厂商需实名认证 | | Model not found | 模型名错误 | 对照 `references/providers.md` 检查 | | 配置后不生效 | 需要重启 | `config.patch` 会自动重启，或手动 `/restart` | | 输出质量差 | 模型选择不当 | 换更大的模型（如 qwen-max） | | 费用超预期 | 长对话 token 累积 | 启用 compaction，或换便宜模型 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: daimingvip-a11y/veterinary-clinic-bundle (version 1.0.1)

--- name: vetclaw-bundle version: 1.0.0 description: | VetClaw - 52个宠物医院/兽医诊所AI自动化技能套装。覆盖排班管理、病历记录、客户回访、经营分析等场景。 --- # VetClaw — 宠物医院AI技能套装 SKILL.md ## 概述 VetClaw 是一套专为宠物医院/诊所设计的52个AI自动化技能，基于 OpenClaw 平台运行。 ## 快速配置 ### 1. 诊所基础信息 编辑 `config/vet-config.yaml`： ```yaml clinic: name: "你的宠物医院名称" address: "详细地址" phone: "联系电话" hours: weekday: "09:00-21:00" weekend: "10:00-18:00" services: - type: "基础诊疗" price_range: "50-200" - type: "疫苗接种" price_range: "80-300" - type: "绝育手术" price_range: "500-2000" - type: "急诊" price_range: "200-5000" ``` ### 2. LLM 配置 ```yaml llm: provider: "deepseek" # 可选: deepseek, qwen, openai [REDACTED_SECRET]" model: "deepseek-chat" temperature: 0.3 ``` ### 3. 通知渠道 ```yaml notifications: sms: provider: "aliyun" # 阿里云短信 [REDACTED_SECRET]" sign_name: "你的宠物医院" wechat: app_id: "${WECHAT_APP_ID}" app_secret: "${WECHAT_APP_SECRET}" ``` ## 技能详细说明 ### 📞 前台接待类 #### vet-intake — 新客户信息采集 - **触发词**: "新客户"、"登记"、"建档" - **功能**: 通过对话采集客户姓名、联系方式、宠物信息（品种/年龄/性别/是否绝育） - **输出**: JSON格式客户档案，自动存入数据库 #### vet-appointment — 预约挂号 - **触发词**: "预约"、"挂号"、"看诊" - **功能**: 根据排班表自动推荐时段，处理预约冲突，发送确认通知 - **排班冲突检测**: 自动检查医生排班，避免超额预约 #### vet-phone-ai — AI电话接听 - **触发词**: 来电自动触发 - **功能**: 识别来电意图（预约/咨询/价格/投诉），自动应答或转人工 - **话术模板**: 内置50+宠物医院常见问题应答模板 #### vet-emergency — 急诊分流 - **触发词**: "急"、"危险"、"出血"、"抽搐"、"呕吐不止" - **功能**: 根据症状描述判断紧急程度（红/黄/绿三级），指导客户处理 - **注意**: 严重情况自动转人工，AI不做诊断 ### 📋 病历与诊疗类 #### vet-lab-interpret — 化验单AI解读 - **触发词**: "化验单"、"血常规"、"生化" - **功能**: 输入化验数值，AI标注异常指标并用通俗语言解读 - **支持**: 血常规、生化全套、尿检、便检 #### vet-vaccine-schedule — 疫苗计划 - **触发词**: "打疫苗"、"免疫计划" - **功能**: 根据宠物种类/年龄生成疫苗接种时间表，自动设置提醒 ### 💰 收费与财务类 #### vet-daily-report — 每日营收报表 - **触发词**: "今日营收"、"日报" - **功能**: 自动汇总当日收费项目、总金额、各支付方式占比 - **输出**: 结构化报表 + 可视化图表 ### 📢 营销与客户类 #### vet-churn-predict — 流失预警 - **触发词**: "流失客户"、"久未复诊" - **功能**: 分析客户就诊间隔，标记超过平均间隔1.5倍的客户 - **动作**: 自动生成关怀话术，建议联系 ## 知识库 ### 兽医知识库 (vet-knowledge-base.json) ```json { "common_diseases": { "犬瘟热": { "symptoms": ["发热", "咳嗽", "流鼻涕", "腹泻"], "urgency": "high", "advice": "立即就医，隔离其他宠物" } }, "vaccine_schedules": { "dog": { "幼犬": ["6-8周: 第一针联苗", "10-12周: 第二针联苗", "14-16周: 第三针联苗+狂犬"], "成年犬": ["每年: 联苗加强+狂犬"] } }, "drug_interactions": { "阿莫西林": { "avoid_with": ["氨基糖苷类抗生素"], "notes": "与食物同服可减少胃肠反应" } } } ``` ## 工作流集成 ### 典型工作流：新客户到院 → 就诊 → 回访 ``` 客户来电/到店 ↓ vet-phone-ai (判断意图) ↓ vet-intake (采集信息) ↓ vet-appointment (安排预约) ↓ vet-reminder (预约前1天提醒) ↓ [到院就诊] ↓ vet-record-create (创建病历) ↓ vet-prescription (开处方) ↓ vet-invoice (生成费用) ↓ vet-discharge (出院指导) ↓ vet-followup (设置复诊提醒) ↓ vet-feedback (满意度调查) ``` ## 与其他技能包的兼容性 - **ai-secretary-bundle**: 共享日程/提醒模块 - **content-creator-bundle**: 社交媒体内容可直接使用 - **ecommerce-bundle**: 支付/订单模块可复用 ## 常见问题 ### Q: AI会代替兽医做诊断吗？ A: 不会。VetClaw 只处理行政和沟通任务，诊断和治疗决策始终由执业兽医完成。 ### Q: 数据安全吗？ A: 所有数据存储在本地或您选择的云服务，不会共享给第三方。符合《个人信息保护法》要求。 ### Q: 需要什么技术基础？ A: 基本的电脑操作能力即可。安装脚本会自动完成配置。 ## 支持 - 文档: https://github.com/DMNO1/vetclaw-bundle/wiki - 问题反馈: https://github.com/DMNO1/vetclaw-bundle/issues - 技术支持: [REDACTED_SECRET]


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