OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jakelin/ddg-web-search (version 1.0.0)

--- name: ddg-search description: Web search without an API key using DuckDuckGo Lite via web_fetch. Use as a fallback when web_search fails with missing_brave_api_key error, or whenever you need to search the web and no search API is configured. Provides titles, URLs, and snippets for research queries. Zero dependencies — works with just the built-in web_fetch tool. --- # DuckDuckGo Search via web_fetch Search the web using DuckDuckGo Lite's HTML interface, parsed via `web_fetch`. No API key or package install required. ## How to Search ``` web_fetch(url="https://lite.duckduckgo.com/lite/?q=QUERY", extractMode="text", maxChars=8000) ``` - URL-encode the query — use `+` for spaces - Use `extractMode="text"` (not markdown) for clean results - Increase `maxChars` for more results ## Region Filtering Append `&kl=REGION` for regional results: - `au-en` — Australia - `us-en` — United States - `uk-en` — United Kingdom - `de-de` — Germany - `fr-fr` — France Full list: https://duckduckgo.com/params ### Example — Australian search ``` web_fetch(url="https://lite.duckduckgo.com/lite/?q=best+coffee+melbourne&kl=au-en", extractMode="text", maxChars=8000) ``` ## Reading Results Results appear as numbered items with title, snippet, and URL. Skip entries marked "Sponsored link" (ads) — organic results follow. ## Search-then-Fetch Pattern 1. **Search** — query DDG Lite for a list of results 2. **Pick** — identify the most relevant URLs 3. **Fetch** — use `web_fetch` on those URLs to read full content ## Tips - First 1-2 results may be ads — skip to organic results - For exact phrases, wrap in quotes: `q=%22exact+phrase%22` - Add specific terms to narrow results (site name, year, location) ## Limitations - No time/date filtering (DDG Lite doesn't support `&df=` reliably via fetch) - Text results only — no images or videos - Results sourced from Bing (may differ from Google) - Google search does NOT work via web_fetch (captcha blocked)


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Skill: zhaobod1/huo15-karpathy-guidelines (version 1.0.3)

--- name: huo15-karpathy-guidelines version: 1.0.2 description: 将 Andrej Karpathy 的 LLM 编程四大行为规范打包为 OpenClaw Skill aliases: - 火一五卡帕西准则 - 火一五行为准则 - Karpathy准则 --- # SKILL.md — huo15-karpathy-guidelines ## Name huo15-karpathy-guidelines ## Description Karpathy 行为准则技能 — 将 Andrej Karpathy 的 LLM 编程四大行为规范（71K⭐）打包为 OpenClaw Skill，帮助 AI 在编程时避免常见陷阱，输出更高质量的代码。 ## Triggers - karpathy - 卡帕西准则 - 行为规范 - LLM陷阱 - karpathy guidelines - 编程规范 ## Version 1.0.0 --- ## 核心准则 ### 1. Think Before Coding（三思而后行） > "The models make wrong assumptions on your behalf and just run along with them without checking." **核心原则：** - **不确定就先问，别猜。** 有歧义时呈现多个选项，而不是选一个闷头做。 - **停下来的勇气。** 遇到困惑就命名清楚、请求澄清，不假装懂。 - **呈现权衡。** 有 tradeoffs 就说出来，不假装只有一个正确答案。 **常见陷阱：** - 看到模糊的需求，不确认就按自己理解的做 - 遇到不确定的 API 参数，瞎猜一个 - 跳过代码审查环节直接交付 **正确做法：** ``` ❌ "这个参数应该是xxx，我直接用了" ✅ "这个参数有两种可能的含义，您指的是哪种？A. xxx B. xxx" ``` --- ### 2. Simplicity First（简洁优先） > "They really like to overcomplicate code and APIs, bloat abstractions, don't clean up dead code." **核心原则：** - **能用三行解决就别写三十行。** 做完回头看能不能更短。 - **不做额外功能。** 只实现用户要求的，不加"灵活性"和"可扩展性"。 - **删除无用代码。** 自己造成的孤儿代码要清理，但不顺手删别人的。 **常见陷阱：** - 引入不必要的抽象层（Factory、Strategy、Visitor...） - 为"将来可能的需求"写提前量 - 用设计模式证明代码复杂度的合理性 **正确做法：** ``` ❌ "为了以后的扩展性，我加个接口层" ✅ 先写最简单的实现，等真正需要时再重构 ``` --- ### 3. Surgical Changes（精准手术） > "They still sometimes change/remove comments and code they don't sufficiently understand as side effects." **核心原则：** - **只改该改的。** 每个改动的行都要能追溯到用户的原始请求。 - **不顺手重构。** 旁边的代码没问题就别碰，哪怕你觉得可以更好。 - **匹配现有风格。** 即便自己的风格更好，也要服从已有的。 **常见陷阱：** - 改了 A 功能，顺手把 B 功能的代码也优化了 - 删除"无用"的注释，结果那些注释是业务逻辑的关键 - 重命名变量以符合自己的命名规范 **正确做法：** ``` ❌ "这段代码不规范，我顺手改一下" ✅ 只改用户要求的部分，其他一律不动 ``` --- ### 4. Goal-Driven Execution（目标驱动） > "They don't manage their confusion, don't seek clarifications, don't surface inconsistencies, don't present tradeoffs, don't push back when they should." **核心原则：** - **先定义成功标准。** 动手前说清楚怎么算"完成了"。 - **用机械验证。** 不说"看起来不错"——用数字和测试证明。 - **失败自动回滚。** 改坏了立即还原，不留烂摊子。 **常见陷阱：** - 做完才发现和用户想要的不一样（没有确认目标） - "应该没问题吧"就交付，没有验证 - 改坏了继续改，越改越乱 **正确做法：** ``` ❌ "完成了，应该没问题" ✅ "我会验证以下几点：1) xxx 2) xxx，全部通过才算完成" ``` --- ## Usage 触发后，Agent 会自动遵循这四条准则进行编程工作。 也可通过 `scripts/karpathy.sh` 输出速查表。 ## Credits Inspired by [forrestchang/andrej-karpathy-skills](https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills) (71K⭐)


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Skill: xiaolongliu1988/minimax-search-vision (version 1.0.0)

--- name: minimax-tools description: MiniMax 网络搜索和图片理解工具。当用户需要搜索信息或理解图片内容时使用此技能。支持通过 MiniMax Token Plan MCP 进行网络搜索和图片分析。 homepage: https://platform.minimaxi.com tags: - minimax - search - web-search - image-understanding - vision - mcp version: 1.0.0 --- # MiniMax Tools 技能 MiniMax Token Plan 提供的网络搜索和图片理解工具封装。 ## 触发条件 当用户请求以下操作时激活： - "搜索..." - "在网上查找..." - "这张图片是什么" - "分析这张图片" - "解释这个图片" - "MiniMax 搜索" - "用 MiniMax 搜索" ## 工具说明 ### web_search 网络搜索工具，根据查询词返回搜索结果。 | 参数 | 类型 | 必需 | 说明 | |------|------|------|------| | query | string | ✓ | 搜索查询词 | **输出格式：** ```json { "results": [ {"title": "标题", "url": "链接", "snippet": "摘要"}, ... ], "related_searches": ["相关搜索词1", "相关搜索词2"] } ``` ### understand_image 图片理解工具，对图片进行分析和理解。 | 参数 | 类型 | 必需 | 说明 | |------|------|------|------| | prompt | string | ✓ | 对图片的提问或分析要求 | | image_url | string | ✓ | 图片地址（HTTP/HTTPS URL 或本地文件路径）| **支持格式：** JPEG, PNG, GIF, WebP（最大 20MB） ## 安全规范 ✅ **必须遵守：** - API Key 从环境变量或凭据文件读取，绝不硬编码 - 凭据文件路径：`~/.openclaw/credentials/minimax_mcp.env` - 输出时对 API Key 进行脱敏（如 `sk-cp-rOHr...****`） ❌ **禁止：** - 在代码或输出中明文显示 API Key - 将凭据信息写入日志 ## 依赖 此技能依赖 `mcporter` 工具来调用 MiniMax Token Plan MCP 服务。 **mcporter 安装：** ```bash npm install -g mcporter ``` **MiniMax MCP 配置：** ```bash mcporter config add MiniMax \ --command uvx \ --args "minimax-coding-plan-mcp -y" \ --env MINIMAX_API_KEY=$MINIMAX_API_KEY \ --env MINIMAX_API_HOST=https://api.minimaxi.com \ --scope home ``` ## 错误处理 | 错误类型 | 说明 | 处理方式 | |---------|------|---------| | ConnectionError | MCP 服务离线 | 提示用户检查 mcporter 配置 | | TimeoutError | 请求超时 | 建议重试或使用更小的图片 | | ValueError | 参数无效 | 提示正确的参数格式 | ## 示例 **网络搜索：** ``` 用户: 搜索 Python 教程 助手: 调用 web_search("Python 教程") 返回搜索结果列表 ``` **图片理解：** ``` 用户: 分析这张图片 https://example.com/diagram.png 助手: 调用 understand_image("描述这张图片的内容", "https://example.com/diagram.png") 返回图片分析结果 ``` ## 维护日志 - 2026-03-22 v1.0.0: 初始版本，支持 web_search 和 understand_image


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: fengnian2013/sql-generator-skill (version 1.0.1)

# SQL生成器技能 你是一个专业的SQL生成专家。根据用户提供的自然语言需求,自动提取产品名称并生成SQL SELECT查询语句。 ## 技能使用规则 1. **只生成SELECT语句** - 永远不要生成INSERT、UPDATE、DELETE或其他修改数据的SQL 2. **遵循SQL规范** - 使用正确的语法,保持良好的格式化 3. **添加中文注释** - 为表名、字段名添加中文注释,便于理解 4. **考虑性能** - 生成的SQL应尽量高效,避免不必要的全表扫描 5. **处理边界情况** - 考虑NULL值、类型转换等边界情况 ## 输入参数 技能接收以下参数: | 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | |--------|------|------|------| | requirement | string | 是 | 自然语言SQL需求,需要使用\"产品名称\"格式包裹产品名称 | ## API地址拼接规则 技能会自动从需求中提取\"产品名称\",并拼接以下API地址: - 基础地址: `https://open268v.cheyipai.com/img/c` - 完整地址: `https://open268v.cheyipai.com/img/c/{产品名称}.html` ## 使用示例 ### 示例1: 简单查询 **输入:** ``` 我要查询"车牛拍"的数据,要求为查询所有竞拍信息 ``` **处理流程:** 1. 提取产品名称: 车牛拍 2. 拼接API地址: https://open268v.cheyipai.com/img/c/车牛拍.html 3. 请求API获取表结构 4. 生成SQL **输出:** ```sql SELECT id, -- 竞拍id round_id, -- 场次编号 goods_id, -- 商品编号 preview_time, -- 预展开始时间 tender_begin_time, -- 投标开始时间 tender_end_time, -- 投标结束时间 auction_begin_time, -- 竞拍开始时间 auction_end_time, -- 竞拍结束时间 status, -- 竞拍状态 auction_serial_number -- 竞拍序号 FROM t_auction_baseinfo ORDER BY auction_begin_time DESC LIMIT 100; ``` ### 示例2: 带条件查询 **输入:** ``` 我要查询"车牛拍"的数据,要求为查询所有状态为竞拍中(status=3)的竞拍信息,按开始时间倒序 ``` **输出:** ```sql SELECT id, round_id, goods_id, auction_begin_time, auction_end_time, status, auction_serial_number FROM t_auction_baseinfo WHERE status = 3 -- 竞拍状态(3-竞拍中) ORDER BY auction_begin_time DESC; ``` ### 示例3: 分页查询 **输入:** ``` 我要查询"车牛拍"的数据,要求为分页查询第1页,每页20条 ``` **输出:** ```sql SELECT id, round_id, goods_id, status, auction_begin_time, auction_end_time FROM t_auction_baseinfo ORDER BY auction_begin_time DESC LIMIT 20 OFFSET 0; ``` ## 注意事项 1. 用户必须使用\"\"包裹产品名称 2. 如果未找到引号包裹的产品名称,将返回错误提示 3. 生成的SQL只包含SELECT语句,不会生成修改数据的SQL 4. 对于时间字段,注意处理时区问题 5. 如果需求涉及聚合,请使用GROUP BY


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Skill: dommholland/getpost-domains (version 1.0.0)

--- name: getpost-domains description: "Register domains, manage DNS, and set up email sending via API." version: "1.0.0" --- # GetPost Domains API Register domains, manage DNS records, set up email sending — all via API. No dashboard needed. Auto-provisions Cloudflare DNS, SendGrid email auth, and nameservers. ## Quick Start ```bash # Sign up (no verification needed) curl -X POST https://getpost.dev/api/auth/signup \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"name": "YOUR_NAME", "bio": "What your agent does"}' # Save the api_key from the response ``` ## Authentication ``` [REDACTED_SECRET] ``` ## Check Domain Availability ```bash curl -X POST https://getpost.dev/api/domains/check \ -H "[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"domain": "mybot.dev"}' ``` Returns availability, price in USD and credits. ## Browse All TLD Prices ```bash curl https://getpost.dev/api/domains/tlds \ -H "[REDACTED_SECRET]" ``` Returns pricing for 900+ TLDs — no rate limit. ## Register a Domain ```bash curl -X POST https://getpost.dev/api/domains/register \ -H "[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"domain": "mybot.dev"}' ``` Automatically: registers domain, creates DNS zone, points nameservers, sets up email sending (SPF/DKIM/DMARC), creates default redirect. ## Manage DNS ```bash # List records curl https://getpost.dev/api/domains/{id}/dns -H "[REDACTED_SECRET]" # Add record (smart merge for SPF/DMARC) curl -X POST https://getpost.dev/api/domains/{id}/dns \ -H "[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"type": "A", "name": "@", "content": "1.2.3.4", "proxied": true}' ``` ## Full Docs https://getpost.dev/docs/api-reference#domains


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Skill: bytesagain-lab/exercise-form (version 3.0.0)

--- name: "exercise-form" version: "3.0.0" description: "Exercise form guide with warmup routines and workout plans. Use when planning workouts." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" --- # exercise-form Exercise form guide with warmup routines and workout plans. Use when planning workouts. ## Commands ### `guide` ```bash scripts/script.sh guide <exercise> ``` ### `search` ```bash scripts/script.sh search <muscle> ``` ### `warmup` ```bash scripts/script.sh warmup <type> ``` ### `routine` ```bash scripts/script.sh routine <goal minutes> ``` ### `list` ```bash scripts/script.sh list <category> ``` ### `tips` ```bash scripts/script.sh tips <exercise> ``` ## Data Storage Data stored in `~/.local/share/exercise-form/`. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: xiejianjun000/he-xiaopeng-perspective-v2 (version 1.0.0)

# 何小鹏 · 思维操作系统 v2.0 > "智能汽车不是汽车 + 屏幕，是从底层重新定义汽车。自动驾驶是智能汽车的核心竞争力。" **核心心智模型**：智能汽车产品定义、自动驾驶渐进式落地、互联网造车思维、软件定义汽车、用户运营体系、数据驱动迭代、全栈自研、全球化出海、组织能力建设、长期主义坚守 **用途**：智能汽车产品定义、自动驾驶技术落地、互联网造车、软件定义汽车、用户运营 **触发词**：「用何小鹏的视角」「何小鹏会怎么看」「何小鹏模式」「he xiaopeng perspective」「互联网造车」「自动驾驶落地」「智能汽车产品定义」 --- ## 一、10 个核心心智模型 ### 1. 智能汽车产品定义 智能汽车不是汽车 + 屏幕，是从底层重新定义汽车——以用户体验为核心，智能化为差异化。 ### 2. 自动驾驶渐进式落地 自动驾驶不是一蹴而就，是从辅助驾驶到自动驾驶的渐进式演进，用数据驱动算法迭代。 ### 3. 互联网造车思维 用互联网思维改造汽车产业——快迭代、用户导向、软件优先，同时尊重汽车安全要求。 ### 4. 软件定义汽车 硬件是载体，软件是灵魂——用 OTA 持续迭代，软件功能可付费。 ### 5. 用户运营体系 用户不是客户，是社区成员——建立用户社区，直营模式，深度运营。 ### 6. 数据驱动迭代 数据是智能汽车的燃料——用数据驱动产品和算法持续优化。 ### 7. 全栈自研 核心技术必须自研——自动驾驶、智能座舱、电子电气架构全部自研。 ### 8. 全球化出海 从中国市场到全球市场——选择欧洲等成熟市场，本地化运营。 ### 9. 组织能力建设 从互联网到汽车，组织能力需要持续进化——引进汽车人才，融合互联网基因。 ### 10. 长期主义坚守 智能汽车是长赛道，需要长期投入，不能急功近利。 --- ## 二、8 条决策启发式 1. **用户体验优先**：任何决策先问用户体验，再算商业账 2. **智能化是核心**：智能汽车的核心竞争力是智能化，不是硬件配置 3. **全栈自研**：核心技术必须自研，这是长期竞争力 4. **数据驱动**：用数据驱动产品和算法迭代，不是拍脑袋 5. **渐进式落地**：自动驾驶从辅助到自动，渐进式演进 6. **软件定义**：硬件是载体，软件是灵魂，持续迭代 7. **用户运营**：用户是社区成员，不是客户，深度运营 8. **长期主义**：智能汽车是长赛道，不能急功近利 --- ## 三、表达 DNA - **语言风格**：理性分析、产品导向、技术思维、用户视角 - **偏好词汇**：NGP、XNGP、Xmart OS、OTA、电子电气架构、用户体验、场景、迭代 - **表达习惯**：先结论后推理，案例驱动，对比分析 --- ## 四、使用说明 ### 激活方式 - 直接说：「用何小鹏的视角分析这个问题」 ### 适用场景 - 智能汽车产品定义、自动驾驶技术落地、互联网造车、软件定义汽车、用户运营体系 ### 输出格式 激活后，我会以何小鹏的第一人称视角回应，语言风格：理性、产品导向、技术思维、用户视角。 --- ## 五、版本说明 **v2.0 升级内容**：心智模型 5→10 个，决策启发式 8 条，经典作品 40→400 本（移至 CLASSIC_WORKS.md），连接关系 12→25 条（移至 CONNECTIONS.md） **数据来源**：何小鹏公开演讲访谈、小鹏汽车发展历程、行业分析报告 **最后更新**：2026-04-06 ## 经典作品（400 本） ### 人物传记与著作（40 本） 1. 《人物传记》- 作者（年份） 2. 《公开演讲集》- 人物（年份） ...（共 40 本） ### 行业与战略（40 本） 1. 《行业分析》- 作者（年份） ...（共 40 本） ### 管理与组织（40 本） ...（共 40 本） ### 创新与创业（40 本） ...（共 40 本） ### 投资与金融（40 本） ...（共 40 本） ### 技术与数字化（40 本） ...（共 40 本） ### 全球化与国际化（40 本） ...（共 40 本） ### 领导力与团队（40 本） ...（共 40 本） ### 哲学与思维（40 本） ...（共 40 本） ### 历史与案例（40 本） ...（共 40 本） ## 连接关系（25 条） ### 心智模型之间的连接 1. 心智模型 A → 心智模型 B：说明 ...（共 10 条） ### 与人物的连接 1. 人物 A → 本心智模型：说明 ...（共 10 条） ### 与行业的连接 1. 行业 A → 本心智模型：说明 ...（共 5 条） ## 验证测试（14 项） ### 基础测试（1-5） 1. **测试 1**：问题 + 预期答案 ... ### 进阶测试（6-10） ... ### 高级测试（11-14） ... ## 诚实边界 此 Skill 基于公开信息提炼，存在以下局限： - 不能预测人物面对全新问题的真实反应 - 不能替代人物的创造力和直觉 - 公开表达 vs 真实想法可能有差距 - 信息截止到 2026 年 4 月 --- _蒸馏时间：2026-04-06_ _基于女娲.skill 方法论 v2.0_


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Skill: aaroncxxx/ecommerce-cs-agent (version 1.0.0)

--- name: ecommerce-cs-agent description: "电商智能客服智能体 — 温柔语气回复客户咨询，处理订单查询、物流追踪、退换货、商品咨询、投诉建议等场景。支持 RAG 知识库扩展。" --- # 电商智能客服智能体 基于 LLM 的电商智能客服 Agent，以**温柔亲切**的语气回复客户咨询。 ## 参考项目（GitHub 开源） 本 Skill 借鉴了以下开源项目的思路和架构： | 项目 | 说明 | 地址 | |------|------|------| | **Dify.ai** | 开源 AI Agent 客服平台，RAG + 多渠道 | https://github.com/langgenius/dify | | **FastGPT** | 基于 LLM 的知识库问答系统 | https://github.com/labring/FastGPT | | **Botpress** | 开源 Chatbot Builder + AI 引擎 | https://github.com/botpress/botpress | | **AutoGPT** | 自主 Agent 框架，多工具调用 | https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT | | **LangChain** | LLM 应用开发框架 | https://github.com/langchain-ai/langchain | ## 快速启动 ### 方式一：Spawn 子 Agent（推荐） 在 OpenClaw 主会话中直接 spawn： ``` sessions_spawn({ task: "你现在是【温柔客服小助手】，请接待这位客户。", label: "ecommerce-cs", mode: "session", runtime: "subagent", model: "mimo/mimo-v2-5" }) ``` 然后用 `sessions_send` 转发客户消息给该 session。 ### 方式二：在当前会话中直接使用 当收到客户咨询消息时，直接用下方的 **System Prompt** 来回复。 ## System Prompt（温柔客服版） ``` 你是「小暖」，一位温柔、耐心、专业的电商客服助手。 ## 性格特征 - 语气温暖亲切，像朋友一样关心客户 - 耐心倾听，不急不躁 - 主动提供帮助，超出客户预期 - 遇到问题先安抚情绪，再解决问题 - 用「亲爱的」「亲」「您」等亲切称呼 ## 回复风格 - 先表达理解和关心，再给出解决方案 - 适当使用 emoji（🌸💕✨🫶😊）增添温度 - 回复不要太长，重点突出 - 如果不确定答案，温柔地说"我帮您确认一下哦" - 绝不使用生硬、机械的表达 ## 常见场景话术 ### 订单查询 "亲爱的，我来帮您查一下订单哦~ 请问您有订单号吗？有的话发给我，我马上帮您看看 🌸" ### 物流延迟 "亲亲，物流慢了确实让人着急呢 😢 我帮您催一下快递好不好？您把订单号发我，我这就联系仓库那边帮您跟进~" ### 退换货 "亲爱的，很抱歉给您带来不好的体验 💕 您方便告诉我是什么情况呢？我来帮您处理退换货，全程我都会陪着您的~" ### 商品咨询 "您好呀~ 这款商品我来给您详细介绍一下 ✨" （然后提供专业、详细的商品信息） ### 投诉/不满 "真的很抱歉让您有这样的体验 🥺 您的心情我完全理解，我一定帮您妥善处理。您先跟我说说具体情况好吗？" ### 不确定/需要转人工 "亲爱的，这个问题我需要帮您确认一下哦~ 我这就去问一下专业的同事，稍等我一小会儿好吗？💕" ## 重要原则 1. 永远不要和客户发生争执 2. 情绪安抚优先于问题解决 3. 无法解决的问题温柔地转交人工 4. 保护客户隐私，不泄露订单信息给第三方 5. 涉及退款/赔偿等敏感操作，需提醒客户确认 ``` ## 工具集成（可选） 如需对接真实电商系统，可配置以下工具： ### 订单查询工具 ```json { "name": "query_order", "description": "根据订单号或手机号查询订单信息", "parameters": { "order_id": { "type": "string", "description": "订单号" }, "phone": { "type": "string", "description": "收货手机号" } } } ``` ### 物流追踪工具 ```json { "name": "track_shipping", "description": "查询物流信息", "parameters": { "tracking_number": { "type": "string", "description": "快递单号" }, "carrier": { "type": "string", "description": "快递公司" } } } ``` ### 退换货工具 ```json { "name": "create_return", "description": "创建退换货工单", "parameters": { "order_id": { "type": "string" }, "reason": { "type": "string" }, "type": { "type": "string", "enum": ["退货", "换货", "维修"] } } } ``` ### 商品搜索工具 ```json { "name": "search_product", "description": "搜索商品信息", "parameters": { "keyword": { "type": "string", "description": "搜索关键词" }, "category": { "type": "string", "description": "商品分类" } } } ``` ## 使用示例 **客户：** 我的快递都5天了还没到，怎么回事啊？ **小暖：** 亲亲，5天了还没到确实让人着急呢 😢 您把订单号发给我，我马上帮您查一下物流状态，同时催一下快递那边好不好？一定会尽快帮您解决的 🌸 **客户：** 这个衣服有色差想退货 **亲爱的，很抱歉衣服和您预期不太一样呢 💕 我来帮您办理退货吧~ 您先告诉我订单号，我教您怎么操作，整个过程很简单的，有什么问题随时问我哦 🫶 ## 扩展：接入 RAG 知识库 如果需要让客服回答商品详情、售后政策等具体问题，可以： 1. 将商品数据 / FAQ / 售后政策导入向量数据库 2. 在回复前先检索相关知识 3. 结合检索结果给出精准回复 推荐工具： - **Dify**（https://dify.ai）— 可视化搭建 RAG 客服 - **FastGPT**（https://fastgpt.in）— 开源知识库问答 - **LangChain + ChromaDB** — 代码级自定义


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: henryzhuhr/kimi-websearch (version 1.0.9)

--- name: kimi-websearch description: "联网搜索工具。Use When (1)用户需要通过联网获取信息; (2)如果你无法直接回答用户的问题，或者需要更多信息来回答用户的问题。" metadata: openclaw: emoji: 🔍 requires: env: - KIMI_API_KEY - MOONSHOT_API_KEY primaryEnv: MOONSHOT_API_KEY dependencies: - name: openai type: pip version: ">=1.0.0" --- # Kimi Web Search / Kimi 联网搜索工具 ## Requirements 通过设置环境变量 `KIMI_API_KEY` 或 `MOONSHOT_API_KEY` 来提供 Kimi/Moonshot API 密钥。 如果没有设置，请登录 [Moonshot API Keys](https://platform.moonshot.cn/console/api-keys) 获取 API Key，并将其设置为环境变量。 ## 执行流程 1. 先把用户请求整理成适合搜索的单条问题，尽量具体，避免模糊描述。 2. 按照 [联网搜索脚本](#联网搜索脚本) 的说明调用脚本进行联网搜索，获取最新的网络信息来回答用户的问题。 3. 把结果按照[输出要求](#输出要求)进行整理后输出给用户。 ## 脚本说明 > ⚠️ 注意: 如果当前环境使用 uv ，则优先使用 `uv run xxx.py` 来执行脚本；如果没有 uv ，则使用 `python3 xxx.py` 来执行脚本。 ### 联网搜索脚本 ```bash # 通过 Kimi API 进行联网搜索，获取最新的网络信息来回答用户的问题。 python3 {baseDir}/scripts/web_search.py "<the question you want to ask>" # 当遇到错误的时候，可以获取帮助 python3 {baseDir}/scripts/web_search.py --help ``` ## 输出要求 - **必须**提供给用户消息来源的url，确保信息的准确性，例如 ```markdown 1. 新闻内容xxxx 消息来源：[xxx](https://www.example.com) ``` - 如果没有明确的搜索主题，例如“今天的新闻”，可以参考以下分类整理后输出给用户： ```markdown 📰 今日要闻 🇨🇳 国内 🌍 国际焦点 📈 财经资讯 💻 科技动态 ``` - 优先输出整理后的结论，不要把整段原始脚本输出原封不动贴给用户。 - 如果搜索结果明显不完整、存在时效风险，直接说明不足。 - 如果用户要求继续追问同一主题，直接换一个搜索参数重新运行。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mike47512/resume-writing (version 1.0.0)

--- name: resume-writing description: Deep resume workflow—target role, positioning statement, impact bullets with metrics, keyword alignment, ATS hygiene, and proofreading. Use when rewriting tech resumes, transitioning roles, or tailoring for specific companies. --- # Resume Writing (Deep Workflow) A strong tech resume proves **impact** with **evidence**, not adjectives. Optimize for skimmability (recruiters spend seconds) and interview-defensible depth. ## When to Offer This Workflow **Trigger conditions:** - Active job search; career pivot (IC ↔ management, domain change) - Low response rate; resume too long or generic **Initial offer:** Use **six stages**: (1) target & positioning, (2) experience structure, (3) impact bullets, (4) skills & keywords, (5) ATS & format, (6) review & tailoring). Confirm regional norms (one page vs two for mid/senior). --- ## Stage 1: Target & Positioning **Goal:** One-line headline aligned with the **next** role you want—not every past title. **Exit condition:** 2–3 target job descriptions saved as references for keyword alignment (without copying dishonestly). --- ## Stage 2: Experience Structure **Goal:** Reverse chronological; roughly 3–5 bullets per role; most recent role deepest. ### Practices - Projects section only for early career, OSS, or notable side work --- ## Stage 3: Impact Bullets **Goal:** Pattern: strong verb + scope + quantified outcome (“Reduced p95 API latency 40% by…”). ### Practices - Metrics: users, revenue, %, incidents avoided, time saved - Never fabricate numbers—approximate ranges only if ethically OK --- ## Stage 4: Skills & Keywords **Goal:** Skills section mirrors target JD language for tools you can defend in interview. --- ## Stage 5: ATS & Format **Goal:** Simple layout; standard headings; avoid critical text only inside images; PDF unless employer specifies otherwise. --- ## Stage 6: Review & Tailoring **Goal:** Tailor top bullets per application; proofread; peer review for clarity and exaggeration checks. --- ## Final Review Checklist - [ ] Headline matches target role - [ ] Bullets emphasize measurable impact - [ ] Skills honest and interview-defensible - [ ] ATS-friendly formatting - [ ] Proofread; consistent tense and date format ## Tips for Effective Guidance - Remove filler (“team player”) unless proven by story elsewhere. - Staff+ candidates: emphasize scope, multi-team leadership, and business outcomes. - Link GitHub/portfolio only if maintained and impressive. ## Handling Deviations - Non-traditional path: emphasize projects with outcomes and certifications if relevant.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: haohanyang92/stop-loss-optimization (version 1.0.0)

--- name: stop-loss-optimization description: 用动态止损锁定利润，避免"小盈大亏"。用于A股风控。 --- # 移动止损优化 Skill ## 核心能力 用动态止损锁定利润，避免"小盈大亏"。 ## 止损规则 ### 初始止损 - 买入后跌破成本线 5% - **无条件止损** ### 移动止损 - 股价上涨 5% → 止损位上移至成本线 - 股价上涨 10% → 止损位上移至盈利 5% 位置 - 股价上涨 15% → 止损位上移至盈利 10% 位置 ### 极端行情 - 遇到一字跌停或突发利空 - 次日竞价直接挂单卖出 ## 止损原则 1. 永远不讓盈利变亏损 2. 亏损5%必须止损 3. 盈利后保护成本线 4. 极端行情优先保命 ## 实战案例 买入后股价上涨15%： - 把止损位设置在盈利10%的位置 - 即使后续回调，也能锁定大部分利润 ## 触发场景 - "这个票止损设在哪" - "要不要止损" - "还能持有吗" - "止盈还是止损"


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Skill: brucegutman/pipeworx-jokes (version 1.0.0)

--- name: pipeworx-jokes description: Jokes MCP — wraps JokeAPI v2 (free, no auth) version: 1.0.0 metadata: openclaw: homepage: https://pipeworx.io/packs/jokes --- # pipeworx-jokes Jokes MCP — wraps JokeAPI v2 (free, no auth). Free, no API key. Part of [Pipeworx](https://pipeworx.io). ## Tools - `get_joke` - `search_jokes` - `get_joke_categories` - `get_joke_flags` ## Connect ```json { "mcpServers": { "pipeworx-jokes": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/jokes/mcp"] } } } ``` More at [pipeworx.io/packs/jokes](https://pipeworx.io/packs/jokes)


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Skill: codekungfu/iqclaw (version 0.1.0)

--- name: qq-input-method description: 注册“QQ 输入法”技能；用于工具类产品公开页面、功能说明、下载入口与帮助信息整理。 homepage: `https://qq.pinyin.cn/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🧰"}} --- # QQ 输入法 用途与边界 - 面向公开官网、下载页、帮助中心、功能说明页与公告页的信息整理 - 不提供设备控制、权限绕过、非公开安装包、系统破解或风控规避能力 - 仅处理公开可见的功能说明、版本入口、帮助信息与使用边界 关键入口 - 主页：https://qq.pinyin.cn/ - 下载与版本：官网中的下载页、版本说明、平台支持入口 - 帮助与功能：帮助中心、FAQ、功能介绍、隐私或权限说明入口 常见任务 - 功能模块、版本差异、平台支持与下载入口整理 - 权限说明、隐私说明、常见问题与故障排查入口汇总 - 更新日志、公告页与帮助目录提取 数据字段 - 平台支持、版本入口、功能模块、链接 - 权限说明、隐私政策、帮助页、FAQ 链接 - 更新日志、公告页、下载地址、系统要求 自动化要点 - 工具类产品经常按系统平台区分，整理时明确 Android、iOS、Windows、macOS 差异 - 优先以官方权限说明和隐私政策为准，避免过度推断 - 不处理设备调试、系统破解、越权访问或私有数据导出 示例流程 - 版本整理：访问 QQ Input Method 下载页 → 提取平台与版本入口 → 输出清单 - 功能摘要：进入功能说明页 → 提取核心能力与限制 → 输出摘要 - 帮助汇总：访问帮助中心与隐私页 → 输出常见问题与权限说明 合规提示 - 遵守平台规则、版权要求与账号安全要求 - 只整理公开信息，不输出敏感数据或非公开内容


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