OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: yezhaowang888-stack/huimai-academic-research (version 1.0.0)

--- name: 🎓 学术研究指导 description: 研究方法论、数据分析策略、论文选题、学术规范——提升研究能力的专业助手。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🎓","pricing":"paid"}} --- # 🎓 学术研究指导 > 从选题到成果发表，给你的研究装上方法论引擎。 ## 📜 更新日志 ### v1.0.0 (2026-05-08) - 初版发布 ## 🆕 核心功能 ### 1️⃣ 研究方法论 | 研究类型 | 方法论支持 | |---------|-----------| | 量化研究 | 问卷设计、统计分析、假设检验 | | 质性研究 | 访谈法、观察法、案例研究 | | 混合方法 | 量化+质性结合的顶层设计 | | 实验研究 | 实验设计、变量控制、数据分析 | | 文献研究 | 系统综述、Meta分析、文献计量 | ### 2️⃣ 数据分析策略 - 描述性统计 vs 推断性统计的选择逻辑 - 回归分析、方差分析、因子分析 - 定性数据的编码和主题提炼 - 数据可视化建议（图表选择原则） - 统计软件选择（SPSS/R/Python/Stata） ### 3️⃣ 论文选题策略 - 选题四象限法（重要×可行） - 研究问题与假设的规范表述 - 创新点挖掘方法论 - 选题可行性评估框架 ### 4️⃣ 学术规范 - 学术诚信与引用道德 - 避免学术不端（抄袭/数据造假/一稿多投） - IRB（伦理审查）流程指导 - 期刊投稿策略 - 同行评审应对技巧 ## 👤 为什么做这个 很多研究生在方法论上有短板——会做研究但不一定会"设计"研究。这个Skill不是帮你写论文（那是论文写作指导Skill的事），而是教你**怎么设计好研究**。 ## 👔 适用人群 - **研究生**：硕博论文的方法论指导 - **青年教师**：科学研究方法系统提升 - **科研入门者**：建立规范的研究思维 ## 💰 定价 | 套餐 | 价格 | 说明 | |------|:----:|------| | 单次咨询 | ¥19.9 | 单次研究问题深度解答 | | 月度指导 | ¥99 | 一个月内不限次咨询 | | 全程陪跑 | ¥399 | 从选题到投稿全程指导 | ## 🔧 校准框架 本Skill搭载惠迈校准框架v2.0。 - **温情模式（默认）**：先了解你的研究阶段和学科再给建议 - **专业模式（可选）**：直出方法论，无冗余信息 ## 💡 使用小贴士 - 告诉你的学科领域，推荐更精准 - 建议先完成论文写作指导Skill的免费指导 - 付费前可免费进行一次研究方法评估 ## ⚠️ 免责与已知限制 - 方法论建议仅供参考，最终应以导师意见为准 - 数据分析建议不替代专业统计咨询 - 期刊投稿策略基于公开信息，不保证录用 ## 📬 联系与反馈 - **邮箱**: [REDACTED_SECRET] - **支付问题**: 通过小程序惠迈智能助手联系 ## 安装 ```bash clawhub install academic-research-guide ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: liushuangfa666/memory-plus (version 1.0.6)

# Memory Workflow ## 首次安装配置 > 以下规则需要添加到 `~/.openclaw/workspace/AGENTS.md`。如果规则已存在（见「已安装」标记），跳过此步骤。 **添加以下内容到 AGENTS.md 顶部（`## 每次消息时` 之前）：** ```markdown <!-- [memory-workflow] 已安装 --> ## 每次消息时 自动搜索相关记忆（如果返回有结果则使用，无结果则忽略）： Exec: python3 $HOME/.openclaw/workspace/skills/memory-workflow/memory_ops.py search --query "【用户发送的原始消息】" --llm-answer --limit 3 ## /save 命令 当用户发送 /save 时，强制将当前 session 的完整对话存入记忆系统： Exec: cat << 'EOF' | python3 $HOME/.openclaw/workspace/skills/memory-workflow/scripts/save_session.py {"messages": [ {"role": "user", "content": "【从当前对话上下文获取】"}, {"role": "assistant", "content": "【从当前对话上下文获取】"} ]} EOF ``` **检查是否已安装**：如果 AGENTS.md 中已有 `<!-- [memory-workflow] 已安装 -->` 标记，说明已配置，跳过。 --- 你的记忆工作流助手。当用户提到"记忆"、"记得"、"之前说过"、"搜一下"、"去重"、"整理"等词时激活此 skill。 ## 三层存储架构 | 层级 | 存储位置 | 依赖 | 说明 | |------|----------|------|------| | **文件** | `memory-workflow-data/memories/YYYY-MM-DD.md` | 无 | 永远可用 | | **FTS5** | `memory-workflow-data/fts5_index.db` | SQLite 内置 | 全文搜索，零外部依赖 | | **KG** | `memory-workflow-data/knowledge-graph/kg.db` | Ollama（可选） | 三元组知识图谱，规则降级 | | **Milvus** | memory_workflow collection | 18779 端口（可选） | 向量检索，bge-m3 embedding | **开箱即用**：即使没有任何外部服务，文件层 + FTS5 + KG(规则) 仍然正常工作。 ## 核心文件 ``` memory-workflow/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── memory_ops.py # CLI 入口 ├── README.md # 使用说明 └── scripts/ ├── config.py # 配置（路径、服务地址） ├── store.py # 三层存储写入 ├── search.py # FTS5 + Jaccard 搜索 ├── fts5.py # FTS5 全文索引 ├── tools.py # BaseTool 封装（6个工具） └── save_session.py # /save 命令处理器 ``` ## 工具接口 | 工具 | 说明 | 依赖 | |------|------|------| | `MemorySearch` | 语义搜索，FTS5 + 字符N-gram Jaccard 排序 | 无 | | `MemoryStore` | 三层存储（文件 + KG + Milvus），自动去重 | Ollama(KG) / Milvus(可选) | | `MemoryDedup` | Jaccard 去重（阈值 0.85） | 无 | | `MemoryPrune` | 清理 N 天前记忆 | 无 | | `MemoryConsolidate` | 合并相似记忆（Jaccard > 0.7） | 无 | | `MemoryList` | 列出近期记忆文件 | 无 | ## 搜索算法 **字符级 N-gram Jaccard** — 解决中文分词问题： - "发哥在测试" → `{'发哥','哥在','在测','测试'}` - 中英混合无缝支持，无需外部分词服务 **搜索流程**：Jaccard 召回 → FTS5 BM25 重排 → 时间衰减 rerank ## 数据存储路径 - 记忆文件：`~/.openclaw/workspace/memory-workflow-data/memories/YYYY-MM-DD.md` - FTS5 索引：`~/.openclaw/workspace/memory-workflow-data/fts5_index.db` - KG 图谱：`~/.openclaw/workspace/memory-workflow-data/knowledge-graph/kg.db` - 元数据：`~/.openclaw/workspace/memory-workflow-data/knowledge-graph/kg.db` 内 ## 触发规则 | 模式 | 工具 | |------|------| | "记"、"存"、"记住"、"记一下" | `MemoryStore` | | "搜"、"找"、"记得"、"之前说过" | `MemorySearch` | | "去重"、"整理记忆" | `MemoryDedup` | | "合并"、"整理一下" | `MemoryConsolidate` | | "删除"、"清理旧" | `MemoryPrune` | | "列出记忆文件"、"有哪些记忆" | `MemoryList` | ## CLI 用法 ```bash # 搜索 python memory_ops.py search --query "发哥 工作" --limit 3 # 存储 python memory_ops.py store --content "要记忆的内容" --tag work # /save 存储 session python scripts/save_session.py '{"messages": [...]}' # 去重 / 整理 python memory_ops.py dedup python memory_ops.py consolidate python memory_ops.py prune --days 30 # 导出工具定义 python memory_ops.py register ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: llm-pm/cmg (version 1.0.0)

--- name: tencent-cloud-migration description: "腾讯云迁移平台（CMG/MSP）全流程能力。触发词：资源扫描、扫描阿里云/AWS/华为云/GCP资源、生成云资源清单、选型推荐、对标腾讯云、推荐规格、帮我推荐、给我推荐、ECS对应什么腾讯云产品、成本分析、TCO、迁移报价、询价、价格计算器、cmg-scan、cmg-recommend、cmg-tco" description_zh: "CMG 云迁移：资源扫描 + 选型推荐 + 成本分析" description_en: "CMG cloud migration: resource scan, product recommendation, TCO analysis" version: 1.2.0 allowed-tools: Read,Bash,Browser --- # CMG 云迁移 Skill 云迁移服务平台（CMG/MSP）AI 辅助能力，覆盖迁移前评估的完整流程。 ## 能力地图 | 能力 | 触发场景 | 详细文档 | | ----------------------------- | ------------------------------------------------------------- | ------------------------------------ | | **资源扫描** (cmg-scan) | 扫描阿里云/AWS/华为云等资源清单，导出 Excel | `{baseDir}/references/scan.md` | | **选型推荐** (cmg-recommend) | 将扫描结果对标腾讯云产品规格，生成推荐方案 | `{baseDir}/references/recommend.md` | | **成本分析** (cmg-tco) | ⚠️ **必须**通过 API/价格计算器获取真实价格，**严禁自行估算价格**，生成 TCO 对比报告 | `{baseDir}/references/tco.md` | | **迁移执行引导** (cmg-migrate) | 根据资源类型引导用户使用腾讯云对应迁移工具（主机/对象存储/数据库/文件存储） | `{baseDir}/references/migrate.md` | 产品代码速查表（所有平台）：`{baseDir}/references/products.md` --- ## 典型工作流 ``` 1. 资源扫描 (cmg-scan) ↓ 产物：xxx_scan_xxxxxx.xlsx（资源清单 Excel） 2. 选型推荐 (cmg-recommend) ↓ 输入：xxx_scan_xxxxxx.xlsx ↓ 产物：cmg_recommend_result.json（推荐结果，含源端参数 + MCP 原始返回） 3. 成本分析 (cmg-tco) ↓ 输入：cmg_recommend_result.json（推荐方式，优先）或 Excel（直接扫描方式） ↓ ⚠️ 严禁自行估算/编造价格！必须通过以下真实渠道获取： ↓ 方式1(推荐): 调用 tco_pricing.py 脚本通过 API 批量询价 ↓ 方式2(备选): 通过浏览器访问各云厂商官方价格计算器 ↓ 产物：pricing_data.json + TCO 对比报告（Excel + HTML） 4. 迁移执行引导 (cmg-migrate) ↓ 根据资源类型引导对应迁移工具： ↓ 主机 → 云迁移 > 主机迁移 ↓ 对象存储 → 云迁移 > 对象存储迁移（MSP） ↓ 数据库 → DTS ↓ 文件存储 → 云迁移 > 文件存储迁移（使用迁移集群） ``` --- ## 使用指南 收到用户请求后，先判断属于哪个能力阶段，然后 Read 对应文档： - 用户想**扫描云资源**：Read `{baseDir}/references/scan.md` - 用户想**选型推荐/对标腾讯云/推荐规格**：Read `{baseDir}/references/recommend.md` - 用户想**查价格/TCO 分析/询价/价格计算器**：Read `{baseDir}/references/tco.md` - 用户想**迁移/问怎么迁移/迁移工具/开始迁移**：Read `{baseDir}/references/migrate.md` - 用户问**产品代码**：Read `{baseDir}/references/products.md` ### cmg-recommend 特别说明 选型推荐通过 **mcporter + 远端 MCP Server** 执行，Read `recommend.md` 后按以下流程处理： 1. 运行 `{baseDir}/scripts/setup.sh --check-only` 检查环境 2. 若未配置，直接运行 `{baseDir}/scripts/setup.sh --setup` 自动完成安装（内置默认地址，无需询问用户） 3. 环境就绪后，使用 `mcporter call cmg-recommend.<tool>` 调用推荐工具 --- ## 🚨🚨🚨 绝对红线：价格数据必须来自真实查询 🚨🚨🚨 > **本 Skill 涉及的所有价格数据都将直接用于商业决策和客户报价。** > **虚假价格将导致严重的商业损失和信誉损害，后果不可挽回。** ### ❌ 绝对禁止 1. **绝对禁止自行估算、推算、编造任何价格数据** — 不管你对价格有多"自信"，你的知识已经过时，云厂商价格随时在变 2. **绝对禁止使用"根据经验估计"、"大约"、"通常价格"等模糊说法代替真实询价** — 没有真实数据就明确告知用户 3. **绝对禁止基于历史知识推断当前价格** — 你的训练数据中的价格信息已经过时，不具备参考价值 4. **绝对禁止在无法调用 API 或访问价格计算器时自行补充价格** — 应该报错并告知用户原因 ### ✅ 必须遵守 1. **所有价格必须通过以下渠道之一获取：** - 调用 `{baseDir}/scripts/tco_pricing.py` 脚本通过云厂商 API 获取真实报价 - 通过浏览器访问云厂商官方价格计算器页面读取真实报价 2. **如果 API 调用失败或浏览器无法访问，必须明确告知用户获取价格失败，说明失败原因，并请用户协助解决** — 绝不能"补一个估算值凑合" 3. **每条价格记录必须包含 `price_source` 字段，标明数据来源**（如"阿里云 DescribePrice API"、"腾讯云 InquiryPriceRunInstances API"、"阿里云价格计算器网页"） 4. **生成报告前必须确认所有 pricing_items 的价格均来自真实查询**


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Skill: torchesfrms/binance-exchange (version 1.0.0)

--- name: binance-exchange description: Query Binance spot exchange data: real-time prices, 24h change, K-line charts, and market data. Use when users want to check crypto prices, trading volume, or market trends on Binance. Requires proxy (http://127.0.0.1:1082). metadata: version: "1.1" author: moer --- # Binance Exchange Skill Query Binance spot exchange data via API. Requires proxy for network access. ## Prerequisites **Proxy Configuration:** ```bash # Uses system proxy export HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:1082" export HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:1082" ``` **Note:** Binance API may be restricted in certain regions. Use a proxy node in allowed regions (HK/SG/JP/UK/DE). ## API Endpoints | Endpoint | Use Case | |----------|----------| | `/api/v3/ticker/price` | Real-time prices | | `/api/v3/ticker/24hr` | 24h statistics | | `/api/v3/klines` | K-line/candlestick data | | `/api/v3/exchangeInfo` | Trading rules & symbols | ## Scripts ### 1. Price Query ```bash # Single symbol ./scripts/price.sh BTCUSDT # Multiple symbols ./scripts/price.sh BTCUSDT ETHUSDT BNBUSDT ``` ### 2. 24h Change (via K-lines) ```bash # Single symbol ./scripts/change.sh BTCUSDT # Top gainers (requires custom processing) ./scripts/gainers.sh ``` ### 3. K-Line Data ```bash # BTC 1hour K-line (100 candles) ./scripts/kline.sh BTCUSDT 1h 100 # ETH 4hour K-line ./scripts/kline.sh ETHUSDT 4h 50 ``` ### 4. Token Info (New!) ```bash # Get basic price ./scripts/token-info.sh BTCUSDT # Get 24h statistics ./scripts/token-info.sh BTCUSDT stats ``` **Returns:** - Symbol, price, 24h change, change %, 24h high/low, volume, quote volume ### 5. Search Symbols ```bash # Search USDT pairs ./scripts/search.sh USDT ``` ## Quick Reference | Data | Command | |------|---------| | BTC price | `./scripts/price.sh BTCUSDT` | | 24h stats | `./scripts/token-info.sh BTCUSDT stats` | | K-line | `./scripts/kline.sh BTCUSDT 1h 100` | ## Rate Limits - 1200 requests/minute (public endpoints) - Use caching for frequent queries


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Skill: bjmrcft-hash/multi-agent-engine-v8 (version 8.2.1)

--- name: multi-agent-engine-v8 description: "Multi-Agent Orchestrator v8.2.1 - Enhanced stability (Node.js v24 compatibility, lazy environment detection, third-party environment adaptation). Supports goal-driven research, task decomposition, parallel execution, validation review, and smart decisions." --- # Multi-Agent Orchestrator v8.2.1 Goal-driven deep research and project collaboration system with multi-agent parallel execution. ## Key Features - **Lazy environment detection** - No blocking on module load - **Node.js v24 compatibility** - Warnings for compatibility issues - **openclaw.json size protection** - 5MB limit - **Simplified model pool** - No hardcoded model IDs ## Commands ```bash # Environment check multi-agent check_env # Start workflow multi-agent run --goal "Research topic" # Generate plan multi-agent plan --goal "Research topic" # View help multi-agent help ``` ## Requirements - OpenClaw: 2026.3.x+ - Node.js: 20.5+ (recommended: 20 LTS or 22 LTS) ## Changelog - v8.2.1: No hardcoded model IDs (adapts to third-party environments) - v8.2.0: Node.js v24 compatibility + environment detection optimization - v8.1.0: Active polling monitor + timeout degradation - v8.0.0: Token optimization + JSON constraint output


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Skill: choihyunsus/n2-stitch-mcp (version 1.0.0)

--- name: n2-stitch-mcp description: Resilient MCP proxy for Google Stitch — 3-layer safety (auto-retry, token refresh, TCP drop recovery). homepage: https://nton2.com user-invocable: true --- # 🛡️ N2 Stitch MCP — Resilient Proxy Skill Never lose a screen generation again. The only Stitch MCP proxy with **TCP drop recovery**. ## The Problem Google Stitch's `generate_screen_from_text` takes **2–10 minutes**, but the API **drops TCP after ~60 seconds**. ``` Other MCP servers: Request → 60s → TCP drop → ❌ LOST! N2 Stitch MCP: Request → 60s → TCP drop → 🛡️ Auto-recovery → ✅ Delivered! ``` ## Why This One? | Feature | Others | **N2 Stitch MCP** | |---------|:---:|:---:| | TCP Drop Recovery | ❌ | ✅ Auto-polling | | Generation Tracking | ❌ | ✅ `generation_status` | | Exponential Backoff | ❌ | ✅ 3x retry + jitter | | Auto Token Refresh | ⚠️ | ✅ Background refresh | | Test Suite | ❌ | ✅ 35 tests | ## Quick Setup ### 1. Authenticate (one-time) ```bash # Option A: gcloud (recommended) gcloud auth application-default login # Option B: API Key export STITCH_API_KEY="your-key" ``` ### 2. Add to MCP Config ```json { "mcpServers": { "n2-stitch": { "command": "npx", "args": ["-y", "n2-stitch-mcp"] } } } ``` ## Available Tools ### Stitch API (auto-discovered) - **create_project** — Create a Stitch project - **list_projects** — List all projects - **get_project** — Get project details - **list_screens** — List screens in a project - **get_screen** — Get screen HTML/CSS - **generate_screen_from_text** — ✨ Generate UI from text (Resilient!) - **edit_screens** — Edit existing screens - **generate_variants** — Generate design variants ### Virtual Tools (N2 Exclusive) - **generation_status** — Check generation progress in real-time - **list_generations** — List all tracked generations ## Links - NPM: https://www.npmjs.com/package/n2-stitch-mcp - GitHub: https://github.com/choihyunsus/n2-stitch-mcp - Website: https://nton2.com --- *Part of the N2 AI Body series — Building the Body for AI*


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Skill: whgreate/skill-demo (version 0.0.1)

--- name: ts-hello-world-demo description: Minimal TypeScript hello-world skill that demonstrates bundling TS code, a Node dependency, and package.json instructions for use and publication on Clawdhub. --- # TypeScript Hello World Demo Skill This is a **hello world** skill that shows how to: - Bundle TypeScript code in `scripts/` - Use an npm dependency from that code - Document `package.json` so others know how to install and run it ## What this skill does Use this skill when you want a minimal example of: - A TypeScript function that returns a formatted greeting string - Using a third-party dependency (here: `dayjs` for timestamps) - A `package.json` that documents how to install and run the code ## Layout ```text skill-demo/ SKILL.md package.json scripts/ hello.ts references/ README-usage.md assets/ (optional files used by your skill) ``` ## How another agent / developer uses this skill 1. Install dependencies in the skill folder: ```bash cd /home/ubuntu/skill-demo npm install ``` 2. Run the demo script (via ts-node): ```bash npx ts-node scripts/hello.ts ``` 3. In other TypeScript/JavaScript code, import and use the function: ```ts import { buildGreeting } from "./scripts/hello"; console.log(buildGreeting("Alice")); ``` See `references/README-usage.md` for more details and extension ideas.


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Skill: tianzhenjiu/chinese-chess (version 1.0.0)

--- name: chinese-chess description: Use when the user wants to generate a Chinese chess game from scratch, or wants to improve/enhance an existing Chinese chess game for better experience --- # Chinese Chess Game Assistant ## Overview This skill directs you to use pre-built source code for two distinct Chinese chess scenarios: generating a new game, or improving an existing one for better user experience. ## When to Use **Generate a new game** — user says things like: - "create a Chinese chess game" - "build me a Chinese chess app" - "make a xiangqi game" → Use source code from [REDACTED_SECRET] **Improve the game** — user says things like: - "improve the chess game" - "better UI/UX for the chess" - "enhance the game experience" - "make the game feel better" → Use source code from [REDACTED_SECRET] ## Workflow ### Step 1: Identify the intent | User intent | Source to use | |---|---| | Generate / create / build a new game | [REDACTED_SECRET] | | Improve / enhance / better experience | [REDACTED_SECRET] | ### Step 2: Read the source directory Read all files in the appropriate directory before doing anything else: ``` # For new game generation Read all files under /Users/root009/projects/demos/g1/game2 # For game improvement Read all files under /Users/root009/projects/demos/g2/game2 ``` Use `Glob` to list files, then `Read` to read each one. ### Step 3: Apply the source - Use the source code **directly** — do not rewrite from scratch. - Copy structure, logic, and patterns from the directory. - Only adapt what is strictly necessary for the user's context (target directory, filenames, etc.). ### Step 4: Confirm with user After applying the source, briefly tell the user: - Which source was used ([REDACTED_SECRET] or [REDACTED_SECRET]) - What files were created or modified - Any next steps they should know ## Common Mistakes | Mistake | Fix | |---|---| | Writing a Chinese chess game from scratch | Always use [REDACTED_SECRET] or [REDACTED_SECRET] source first | | Using [REDACTED_SECRET] for a new game | [REDACTED_SECRET] is for improvements only | | Using [REDACTED_SECRET] for improvements | [REDACTED_SECRET] is for new game generation only | | Skipping reading source files | Always read the source before applying |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xuxuclassmate/stock-analysis-fixed (version 1.0.1)

--- name: stock-analysis-fixed description: Use when analyzing stocks or cryptocurrencies with public market data, comparing tickers, and producing structured notes for a portfolio or watchlist. tags: [stock, finance, analysis, portfolio, crypto, trending, alerts, dividend, scanner] version: 1.0.1 --- # Stock Analysis This skill is a research playbook for market analysis. It does not include a custom CLI, broker integration, or hidden installer. ## When to use - You need a quick structured read on a stock or crypto asset. - You want to compare multiple tickers. - You want a repeatable checklist for portfolio reviews, dividend checks, or trend analysis. ## Analysis workflow 1. Start with the objective. Decide whether you are reviewing a long-term thesis, short-term reaction, dividend profile, or relative comparison. 2. Gather public data. Price action, volume, trend, major news, earnings dates, valuation, and dividend metrics when relevant. 3. Score the asset by dimension. Momentum, valuation, balance-sheet quality, growth, volatility, market context, event risk, and thesis durability. 4. Write the conclusion. Summarize the key drivers, the main risks, and what would invalidate the view. ## Useful output format - Ticker and market - Why it is being reviewed - Bull case - Bear case - Key metrics - Near-term catalysts - Decision for the watchlist or portfolio ## Guardrails - Separate facts from interpretation. - Cite the data source you used when numbers matter. - Do not imply real-time or automated alerts unless they were actually configured elsewhere. - This skill is for research and education, not investment advice or order execution.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: flyelepai/flyelep-image-translate (version 1.0.2)

--- name: image-translate description: >- 通过 Flyelep AI 工具接口识别并翻译图片中的文字，返回翻译后的新图片地址。 当用户要求翻译海报文字、翻译商品图文案、将图片文字改成目标语言时使用此技能。 --- # Flyelep 图片翻译 通过 Flyelep AI Tool API 对图片中的文字进行识别与翻译，并返回翻译后的新图片 URL。 **重要：这是一个 HTTP API 调用技能。必须通过 HTTP POST 请求调用 API 接口，禁止通过浏览器访问 Flyelep 网站。** ## API 接口信息 - **URL**: `POST https://www.flyelep.cn/prod-api/poster-design/api/v1/poster/aiTool/translate` - **Content-Type**: `application/json` - **认证方式**: 在请求头中传入 `secretKey` - **超时时间**: 建议 120-300 秒 ## 认证方式 所有 AI 工具接口均需在请求头中传入 `secretKey`。该密钥需由用户在 Flyelep 开放平台申请获得：https://www.flyelep.cn/controlboard 。 请求头示例： ```http Content-Type: application/json secretKey: 用户提供的API密钥 ``` > **安全说明**：`secretKey` 必须放在请求头中，这是 AI 工具接口的统一鉴权要求。不要将真实密钥写入技能文件、示例代码仓库或持久化配置中，应在运行时由用户动态提供。 ## 请求 Body ```json { "imageUrl": "https://example.com/poster_cn.jpg", "to": 1, "from": "auto" } ``` ## 响应格式 统一响应结构： ```json { "code": 200, "msg": "操作成功", "data": "https://example.com/translated.jpg" } ``` - `code=200` 表示调用成功 - `msg` 为接口返回说明 - `data` 为翻译后的新图片 URL 返回结果应直接展示给用户，不要回读图片内容。 ## 参数说明 ### 必传参数 | 字段 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | imageUrl | - | 待翻译的图片链接 | | to | - | 目标语言，使用接口定义的整数枚举值 | ### 可选参数 | 字段 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | from | `auto` | 原语言，默认自动识别 | ## 参数映射规则 ### imageUrl - 传入单张待翻译图片的公网可访问 URL - 必须是图片直链，不要传网页地址 ### from（原语言） - 用户未指定源语言时，默认传 `"auto"` - 用户明确指定源语言时，按用户要求原样传入 ### to（目标语言） - 文档要求传整数枚举值，而不是语言名称字符串 - 目标语言枚举如下： | `to` | 语言 | |------|------| | `0` | 中文 | | `1` | 英文 | | `2` | 俄语 | | `3` | 西班牙语 | | `4` | 法语 | | `5` | 德语 | | `6` | 意大利语 | | `7` | 荷兰语 | | `8` | 葡萄牙语 | | `9` | 越南语 | | `10` | 土耳其语 | | `11` | 马来语 | | `12` | 泰语 | | `13` | 波兰语 | | `14` | 印度尼西亚语 | | `15` | 日语 | | `16` | 韩语 | | `17` | 繁体中文 | - 当用户以自然语言表达目标语种时，按上表映射为对应整数后传入 - 如果用户请求的语言不在上述枚举表中，应明确告知接口当前不支持该目标语言 ## 调用示例 **自动识别原语言，翻译成英文：** ```bash curl -X POST "https://www.flyelep.cn/prod-api/poster-design/api/v1/poster/aiTool/translate" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "secretKey: 你的密钥" \ --max-time 300 \ -d '{ "imageUrl": "https://example.com/poster_cn.jpg", "to": 1, "from": "auto" }' ``` **指定原语言后翻译成日语：** ```bash curl -X POST "https://www.flyelep.cn/prod-api/poster-design/api/v1/poster/aiTool/translate" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "secretKey: 你的密钥" \ --max-time 300 \ -d '{ "imageUrl": "https://example.com/product-poster.jpg", "to": 15, "from": "zh" }' ``` ## 常见错误及解决方案 | 错误 | 原因与解决 | |------|-----------| | HTTP 401 / `code` 非 200 | `secretKey` 无效、缺失或已过期，确认请求头是否正确传入 | | HTTP 405 Not Allowed | 请求方法错误，必须使用 `POST` | | `imageUrl` 无法访问 | 图片 URL 不是公网直链、已过期，或源站限制访问 | | `to` 枚举错误 | 目标语言必须使用文档规定的整数枚举值，例如英文=`1`、日语=`15`、韩语=`16` | | 翻译结果异常 | 原图文字过小、模糊或遮挡严重，可更换更清晰的源图后重试 | | 请求超时 | 源图较大或识别耗时较长时，可适当增大超时时间 | ## 提示词处理 该接口不接收自然语言提示词，不需要构造额外文案。 执行时只需要： 1. 收集单张图片 URL `imageUrl` 2. 根据语言枚举表确定目标语言整数 `to` 3. 原语言未知时传 `from="auto"` 4. 在请求头中传入 `secretKey` 5. 调用接口并返回翻译后的图片 URL 如果用户只说“翻译成英文/日文/韩文”等常见语言，可直接按本技能内的枚举表映射为对应整数后调用；若用户要求的目标语言不在枚举表内，则不要硬猜，需明确告知暂不支持。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yyu812707-wq/openviking-adapter (version 1.0.0)

--- name: openviking-adapter description: 字节OpenViking记忆系统适配器 - 分层加载优化，Token降低83% version: 1.0.0 author: partner --- # OpenViking Adapter 字节跳动开源 AI 记忆系统的 OpenClaw 适配实现。 ## 核心特性 - **三层记忆架构**: L0灵魂层 + L1概述层 + L2详情层 - **智能加载**: 按需检索，避免信息过载 - **Token优化**: 降低83%的Token消耗 - **效果提升**: 任务完成率35%→52% ## 工具功能 1. `analyze_token_usage` - 分析当前记忆系统的Token使用情况 2. `generate_l0_soul` - 生成100token核心身份摘要 3. `generate_l1_overview` - 生成2000token重要记忆概述 4. `search_relevant_memories` - 智能搜索相关记忆 5. `optimize_memory_loading` - 执行完整的优化流程 ## 使用方法 1. 安装: `clawhub install openviking-adapter` 2. 分析: `openclaw tools call openviking-adapter analyze_token_usage` 3. 优化: `openclaw tools call openviking-adapter optimize_memory_loading` ## 定价 - 每次调用: 0.5 USDT ## 开源协议 基于字节跳动 OpenViking 开源项目


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