OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: suversal/cnblogs-publisher (version 1.0.1)

--- name: cnblogs-publisher description: Manage CNBlogs (博客园) articles via MetaWeblog API. Supports save drafts, publish, update, and delete posts. allowed-tools: Bash(python3:*), Bash(pip3:*) --- # CNBlogs Publisher Skill 通过 MetaWeblog API 管理博客园（CNBlogs）文章的 OpenClaw Skill。 ## 功能特性 - ✅ **保存草稿** - 快速创建文章草稿 - 📋 **文章管理** - 获取列表、查看详情 - ✏️ **更新修改** - 修改已有文章内容 - 🚀 **一键发布** - 将草稿发布为正式文章 - 🗑️ **安全删除** - 删除文章（带确认机制） ## 快速开始 ### 1. 配置环境变量 ```bash export CNBLOGS_BLOG_URL="https://rpc.cnblogs.com/metaweblog/your-blog-name" export CNBLOGS_USERNAME="your-username" export CNBLOGS_TOKEN="your-metaweblog-token" ``` 获取 Token：博客园 → 设置 → 其他设置 → MetaWeblog 访问令牌 ### 2. 保存第一篇草稿 ```bash # 创建文章 cat > mypost.md << 'EOF' # 我的第一篇文章 Hello，这是我的第一篇博客！ EOF # 保存到草稿箱 python scripts/save_draft.py "我的第一篇文章" "mypost.md" "随笔" ``` ### 3. 发布文章 ```bash # 使用上一步返回的文章 ID python scripts/publish.py 12345678 ``` ## 所有命令 | 命令 | 功能 | 示例 | |:---|:---|:---| | `get_blog_info.py` | 获取博客信息 | `python scripts/get_blog_info.py` | | `list_drafts.py` | 获取文章列表 | `python scripts/list_drafts.py` | | `get_post.py` | 获取单篇文章 | `python scripts/get_post.py 12345` | | `save_draft.py` | 保存草稿 | `python scripts/save_draft.py "标题" "file.md" "分类"` | | `update_draft.py` | 更新草稿 | `python scripts/update_draft.py 12345 "file.md" "分类"` | | `publish.py` | 发布文章 | `python scripts/publish.py 12345` | | `delete_post.py` | 删除文章 | `python scripts/delete_post.py 12345` | ## 完整文档 详细文档、API 参考、故障排除请访问： https://github.com/suversal/cnblogs-publisher/blob/main/README.md ## 技术栈 - Python 3.7+ - MetaWeblog API - xmlrpc.client ## 许可证 MIT License --- **作者**: suversal **仓库**: https://github.com/suversal/cnblogs-publisher **版本**: 1.0.0


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Skill: linbo405/cron-health-monitor (version 1.0.0)

# Cron Health Monitor ## Summary 定时监控 AI Agent 的 Cron 任务健康状态，自动检测失败任务并告警。 ## Description 为 OpenClaw Agent 打造的健康监控技能。每 30 分钟自动检查所有 Cron 任务状态，发现失败立即告警，确保 Agent 全天候稳定运行。 **解决的问题**： - Cron 任务静默失败（不报错，只表现为性能下降） - 任务卡死不知道 - 磁盘/内存泄漏无人知 ## Features - ✅ 自动检测失败的 Cron 任务 - ✅ 磁盘空间监控 - ✅ 内存使用告警 - ✅ 失败任务自动重试 - ✅ 每日健康报告 ## Input - 检查间隔（默认 30 分钟） - 告警阈值（磁盘 > 90%, 内存 > 85%） - 是否启用自动重试 ## Output - 健康状态报告（JSON/文本） - 告警通知（发现问题时） - 每日汇总（定时发送） ## Usage ```markdown "帮我监控 cron 任务健康" "检查系统资源状态" "查看今日健康报告" ``` ## Configuration ```json { "checkInterval": "30m", "diskThreshold": 90, "memoryThreshold": 85, "autoRetry": true, "alertChannels": ["feishu"] } ``` ## Requirements - OpenClaw 运行环境 - PowerShell 5.0+ - 至少 100MB 空闲磁盘 ## Price ¥49/月（约等于一杯咖啡） --- *作者：小龙虾 🦞 | OpenClaw Agent* *安装量：待定 | 评分：待定*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: unisound-llm/unisound-paper-writing-assist (version 1.0.0)

--- name: med-doctor-paper-writing-assist description: 医生端临床科研 — 论文写作辅助，按 IMRaD 等结构将要点扩写为学术中文/英文段落草稿。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "✍️" } } --- # 论文写作辅助 ## 概述 根据作者提供的**章节类型**与**要点列表**（可含已测主要结局、样本量、统计方法名等），由内部医疗大模型生成 **IMRaD 风格段落草稿**（引言 / 方法 / 结果 / 讨论 / 摘要等），并附带**报告规范意识**层面的检查清单式提示（如 CONSORT / STROBE 等仅为写作提醒，不做合规认证）。 > 本 skill **不代写未披露数据**，不生成伪造统计结果；数值须由作者在 `notes` 中显式给出，模型只做语言组织与逻辑衔接。 ## 业界脉络（写法参考，非功能承诺） 医学期刊写作长期以 **IMRaD** 结构为主流；观察性与干预性研究分别有 **STROBE、CONSORT** 等报告规范用于提高可重复性。生成式辅助写作的常见产品形态为「大纲 → 段落 → 术语一致性润色」流水线。本 skill 将「章节 + 要点」映射为该流水线的最小可调用单元，便于与编辑器或投稿前校验工具组合。 ## 快速开始 ```bash python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY ``` ## 输入字段（JSON） | 字段 | 必填 | 说明 | | --- | --- | --- | | `section` | 是 | 如 `abstract`、`introduction`、`methods`、`results`、`discussion` | | `notes` | 是 | 字符串数组：每点一条事实或待写要点 | | `language` | 否 | `zh`（默认）或 `en` | | `journal_style_hint` | 否 | 目标期刊或字数上限等自由文本 | ## 输出约定 ```json { "skill": "论文写作辅助", "status": "ok", "data": { }, "text": "Markdown：段落草稿 + 规范提醒" } ``` ## 参数 - `--input PATH`：**必填**。 - `--output PATH`：可选。 - `--appkey STRING`：**必填**。 ## 模型配置 - `https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` · `u1-insuremed` ## 边界 草稿须由作者修改、署名并对科学内容负责；**禁止**将模型输出作为未经验证的结论直接投稿。


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Skill: liangnan/icd-coding (version 2.2.0)

--- name: ICD-Coding description: ICD疾病分类与手术操作编码技能。熟练掌握中国ICD-10、ICD-9-CM-3、ICD-O编码体系，精通主要诊断选择原则（含黄锋版规则），熟悉DRG/DIP分组规则，支持诊断/手术主导词双向查找（内置词条数据库）。 metadata: tags: [医疗, 病案, 编码, DRG, DIP, ICD-10, ICD-9, 医保] author: ICD-Coding Team --- # ICD-Coding 疾病分类与手术操作编码技能 熟练掌握中国ICD-10、ICD-9-CM-3、ICD-O编码体系，精通主要诊断选择原则（含黄锋版规则），熟悉DRG/DIP分组规则，可进行疾病编码查询、诊断选择建议、编码审核等。 ## 核心能力 1. **ICD-10 疾病编码查询** — 26,606条诊断主导词，支持精确+模糊双向查找 2. **ICD-9-CM-3 手术编码查询** — 4,620条手术主导词，含腹腔镜/开放入路区分 3. **主导词双向查找** — 词→码 / 码→词，含完整多级查找路径 4. **临床术语映射** — 🆕 **31,106条**《国家临床版ICD-10 2.0》对照，30个科室，含又称/曾称/英文名 5. **CHS-DRG2.0分组查询** — 🆕 **409个ADRG / 655个DRG** 含权重；ICD→MDC/ADRG/DRG三级映射 6. **主要诊断选择规则（黄锋版）** — 17个疾病类别的详细选择规范 7. **临床知识支持** — 诊断学基础知识、症状鉴别、辅助检查解读 8. **ICD-O肿瘤编码** — ICD-O-4最新动态行为编码 9. **ICD-11 最新知识** ← WHO 2022年发布，簇编码/扩展码/传统医学章节等新特性 ## 查询指令 ``` 诊断主导词 <疾病名称> → ICD-10编码（例：诊断主导词 肺炎） ICD查码 <编码> → 主导词路径（例：ICD查码 I10） 手术主导词 <手术名称> → ICD-9-CM-3编码（例：手术主导词 胆囊切除） 手术查码 <编码> → 主导词路径（例：手术查码 51.23） 临床术语 <医学名词> → 国家临床版ICD-10 2.0编码（例：临床术语 原发性肺癌） ICD临床查码 <编码> → 临床术语名称（例：ICD临床查码 C34） DRG查ICD <ICD编码> → MDC/ADRG/DRG三级分组（例：DRG查ICD I21） DRG查ADRG <ADRG> → ADRG→DRG细分组（例：DRG查ADRG FF9） DRG权重 <DRG代码> → 查询DRG权重（例：DRG权重 FR21） ``` ## 主要诊断三最原则 1. **患者住院的主要原因** 2. **消耗医疗资源最多** 3. **影响患者康复最大** ## 常用编码速查 | 编码 | 疾病 | |------|------| | I10 | 原发性高血压 | | I21.0 | ST段抬高型心肌梗死 | | I48.x | 心房颤动 | | I63.x | 脑梗死 | | J18.9 | 肺炎（未特指） | | J44.1 | 慢阻肺急性加重 | | K85.x | 急性胰腺炎 | | E11.9 | 2型糖尿病（无并发症） | | E11.1 | 2型糖尿病伴酮症酸中毒 | | C34.x | 肺恶性肿瘤 | ## 常用网址 - 国家医保版ICD-10查询：https://code.nhsa.gov.cn/jbzd/public/dataWesterSearch.html - WHO ICD-10 Browser：https://icd.who.int/browse10/2022/en - **WHO ICD-11 Browser**（新增！）：https://icd.who.int/browse/11 ## 详细文档 | 文档 | 内容 | |------|------| | `docs/Diagnosis_Lead_Words.md` | 诊断主导词速查表（15大类+完整路径） | | `docs/Surgery_Lead_Words.md` | 手术主导词速查表（10大类+入路区分） | | `docs/Diagnosis_Selection.md` | 黄锋版主要诊断选择规则（17类疾病） | | `docs/Clinical_Term_Mapping.md` | 🆕 **临床术语映射速查**（31,106条，30个科室） | | `docs/Clinical_Knowledge.md` | 诊断学临床知识（症状/检查/诊断标准） | | `docs/Principal_Diagnosis_Procedure.md` | 编码操作规程 | | `docs/DRG_Knowledge.md` | 🆕 **CHS-DRG2.0知识手册**（26MDC/409ADRG/655DRG/权重） | | `docs/ICD_Updates_2025.md` | ICD编码2024-2025年最新更新 | | `docs/ICD11_Reference.md` | ICD-11全面参考（簇编码/扩展码/中国实施进展） | | `docs/ICD10_Chapters.md` | ICD-10 22章详细分类 | | `docs/ICD9CM3_Chapters.md` | ICD-9-CM-3 17章详细分类 | | `docs/ICDO_4.md` | ICD-O-4肿瘤形态学编码 | | `docs/icd_lookup_tool.py` | Python诊断/手术/临床术语查询工具 | | `docs/drg_lookup_tool.py` | 🆕 Python DRG分组+权重查询工具 | | `data/clinical_terms.json` | 🆕 临床术语映射数据库（31,106条） | | `data/drg_weight.json` | 🆕 DRG权重+ADRG/DRG映射（409+655条） | | `data/drg_icd_map.json` | 🆕 ICD→MDC/ADRG映射（38,114条） | ## 参考资料 1. 《疾病和有关健康问题的国际分类第十次修订本（ICD-10）》 2. 《ICD-9-CM-3 手术操作分类代码》 3. 《ICD-O 第三版/第四版》 4. 《ICD-11 MMS 参考指南》（WHO 2022） 5. 《病案信息学》（第三版） 6. 《诊断学（第10版）》 7. 《主要诊断编码选择规则（黄锋版）》 8. CHS-DRG分组方案 + DIP技术规范


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiaoyuanhao/lunar-reminder (version 1.0.1)

--- name: lunar-reminder description: 按农历日期设置提醒（生日、节日等）。当用户需要：(1) 按农历添加提醒事件 (2) 查看农历事件列表 (3) 农历日期与公历日期转换 (4) 设置农历生日/节日提醒 时使用此 skill。触发词：农历、农历生日、农历节日、阴历提醒。 metadata: openclaw: requires: bins: [] install: - id: lunar-javascript kind: node package: lunar-javascript label: 安装 lunar-javascript --- # Lunar Reminder 按农历日期设置提醒，支持生日、节日等重要日期的农历提醒。 ## 数据文件 事件数据保存在：`{{skillDir}}/data/events.json` ## Agent 工作流 ### 1. 用户添加农历提醒 **解析输入**：从用户输入中提取事件名、农历月份、农历日期、提前天数（默认1）。 **农历月份映射**： | 名称 | 数字 | |------|------| | 正月/正/一月 | 1 | | 二月/杏月 | 2 | | 三月/桃月 | 3 | | 四月/槐月 | 4 | | 五月/榴月 | 5 | | 六月/荷月 | 6 | | 七月/兰月 | 7 | | 八月/桂月 | 8 | | 九月/菊月 | 9 | | 十月/露月 | 10 | | 十一月/冬月/冬 | 11 | | 十二月/腊月/腊 | 12 | **农历日期映射**： | 名称 | 数字 | |------|------| | 初一~初十 | 1~10 | | 十一~二十 | 11~20 | | 廿一/二十一~廿九/二十九 | 21~29 | | 三十 | 30 | **执行步骤**： 1. 读取现有事件（文件不存在则创建空数组） 2. 检查事件名是否已存在，存在则报错 3. 计算当年公历日期（运行下方命令） 4. 保存事件到文件 5. 确认添加成功 **农历转公历命令**（在 `{{skillDir}}` 目录执行）： ```bash node -e "const {Lunar}=require('lunar-javascript');const l=Lunar.fromYmd(YEAR,MONTH,DAY);const s=l.getSolar();console.log(s.getYear()+'-'+String(s.getMonth()).padStart(2,'0')+'-'+String(s.getDay()).padStart(2,'0'));" ``` 将 `YEAR`、`MONTH`、`DAY` 替换为实际值（如 2026, 2, 11）。 ### 2. 用户查看提醒列表 读取 `{{skillDir}}/data/events.json` 文件，格式化输出每个事件的： - 事件名 - 农历日期（月名+日名） - 今年公历日期 - 提前提醒天数 ### 3. 用户删除提醒 1. 读取事件文件 2. 过滤掉指定名称的事件 3. 保存文件 4. 删除对应 cron 任务：`openclaw cron rm "lunar_<事件名>"` ### 4. 用户要求日期转换 **农历转公历**： ```bash cd {{skillDir}} && node -e "const {Lunar}=require('lunar-javascript');const l=Lunar.fromYmd(YEAR,MONTH,DAY);const s=l.getSolar();console.log(s.getYear()+'-'+String(s.getMonth()).padStart(2,'0')+'-'+String(s.getDay()).padStart(2,'0'));" ``` **公历转农历**： ```bash cd {{skillDir}} && node -e "const {Solar}=require('lunar-javascript');const s=Solar.fromYmd(YEAR,MONTH,DAY);const l=s.getLunar();const m=['','正月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月','十月','冬月','腊月'];const d=['','初一','初二','初三','初四','初五','初六','初七','初八','初九','初十','十一','十二','十三','十四','十五','十六','十七','十八','十九','二十','廿一','廿二','廿三','廿四','廿五','廿六','廿七','廿八','廿九','三十'];console.log(m[l.getMonth()]+d[l.getDay()]);" ``` ### 5. 用户要求同步提醒 1. 读取所有事件 2. 对每个事件： - 计算公历日期 - 减去提前天数得到提醒日期 - 执行 cron 命令 **Cron 命令格式**： ```bash # 先删除旧任务 openclaw cron rm "lunar_<事件名>" # 创建新任务 openclaw cron add --name "lunar_<事件名>" --cron "<分> <时> <日> <月> *" --message "🔔 农历提醒：<事件名>将在<N>天后到来" --tz "Asia/Shanghai" ``` ## 数据格式 ```json [ { "name": "妈妈生日", "lunarMonth": 2, "lunarDay": 11, "lunarMonthName": "二月", "lunarDayName": "十一", "advanceDays": 1, "reminderTime": "09:00", "note": "", "createdAt": "2026-03-10T00:00:00.000Z" } ] ``` ## 使用示例 ``` 添加农历提醒：妈妈生日，二月十一，提前1天提醒 查看所有农历提醒 删除农历提醒：妈妈生日 农历二月十一是公历几号 同步农历提醒到定时任务 ```

path: config.json
content: timezone: Asia/Shanghai

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: baojuqiang/xiaoka-foodlog-skill (version 1.0.0)

--- name: xiaoka-food-log description: "记录饮食、记录早餐、记录午餐、记录晚餐、记录加餐、今天吃了什么、今日饮食。当用户说这些关键词或描述吃了什么食物时，必须使用此skill调用API记录，禁止自行回复。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🥗", "requires": { "bins": ["curl", "jq"] }, }, } --- # 小卡健康饮食记录 通过小卡健康API记录饮食并计算卡路里。**必须调用API，禁止自行估算或编造数据。** ## 凭证管理 API Key 存储在本地文件，**无需配置任何环境变量，无需重启**。 每次调用前先读取凭证： ```bash XIAOKA_API="https://cal-cn.ishuohua.cn" CRED="$HOME/.openclaw/workspace/skills/xiaoka-food-log/.credentials" XIAOKA_API_KEY=$(cat "$CRED" 2>/dev/null || echo "") ``` 如果 `XIAOKA_API_KEY` 为空，走绑定流程。 ## 绑定流程（首次使用或凭证失效时） **第一步**：获取配对码 ```bash XIAOKA_API="https://cal-cn.ishuohua.cn" curl -s "$XIAOKA_API/openclaw/api/pair-code" | jq -r '.data.message' ``` **第二步**：告诉用户去**小卡健康 App → AI搭子**，发送： ``` 绑定openclaw XXXXXX ``` （XXXXXX 替换为实际配对码） **第三步**：用户把 App 的回复粘贴回来后，提取 `oc_` 开头的 API Key 并保存： ```bash CRED="$HOME/.openclaw/workspace/skills/xiaoka-food-log/.credentials" echo [REDACTED_SECRET] > "$CRED" chmod 600 "$CRED" echo "绑定成功，已保存凭证。" ``` 保存后立即生效，**无需重启**。 ## 触发条件 以下任一情况必须使用此skill： - 消息包含：记录饮食、记录早餐、记录午餐、记录晚餐、记录加餐 - 用户描述吃了什么（如"我吃了一碗面"、"刚喝了咖啡"） - 用户问今天吃了什么 / 今日饮食 ## 记录饮食 ### 餐次判断 | 用户输入 | meal_type | |---------|-----------| | 记录早餐... | breakfast | | 记录午餐... | lunch | | 记录晚餐... | dinner | | 记录加餐... | snack | | 其他 | 不传，自动判断 | ### 调用 text 字段去掉"记录饮食/记录早餐"等前缀，只传食物描述。 ```bash XIAOKA_API="https://cal-cn.ishuohua.cn" CRED="$HOME/.openclaw/workspace/skills/xiaoka-food-log/.credentials" XIAOKA_API_KEY=$(cat "$CRED") curl -s -X POST "$XIAOKA_API/openclaw/api/food/log" \ -H "Authorization: Bearer $XIAOKA_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"text": "一碗米饭和红烧肉", "meal_type": "lunch"}' | jq . ``` ### 展示结果 ``` 已记录午餐，共650卡 🥗 📋 食物明细： - 米饭 200g 232卡 - 红烧肉 150g 418卡 💡 建议：蛋白质偏低，建议搭配豆制品 ``` 字段：`data.message`（主消息）、`data.ingredients[]`（明细）、`data.suggestion`（建议） ## 查看今日饮食 ```bash XIAOKA_API="https://cal-cn.ishuohua.cn" CRED="$HOME/.openclaw/workspace/skills/xiaoka-food-log/.credentials" XIAOKA_API_KEY=$(cat "$CRED") curl -s "$XIAOKA_API/openclaw/api/food/today" \ -H "Authorization: Bearer $XIAOKA_API_KEY" | jq . ``` ## 错误处理 - **401**：凭证失效，删除凭证文件重新绑定： ```bash rm "$HOME/.openclaw/workspace/skills/xiaoka-food-log/.credentials" ``` - **403**：免费次数已用完，提示用户开通小卡健康会员 - **429**：超出每日上限（50次） - **500**：稍后重试


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: raydoomed/minimax-feishu-voice (version 1.0.3)

--- name: minimax-feishu-voice description: Send native Feishu voice bubble messages using MiniMax TTS. Use when user wants to send a voice message as a playable Feishu voice bubble (not MP3 attachment). Triggers on: "send voice message", "voice bubble", "语音气泡", "send audio to Feishu", or when replying with voice is requested. Requires: MiniMax TTS API key in voice_config.json, Feishu channel configured, ffmpeg installed. --- # Feishu Voice Bubble Send a native Feishu voice message (playable bubble, not attachment) using MiniMax TTS. ## Setup ### 1. Configure voice_config.json Create `~/.openclaw/workspace/skills/minimax-feishu-voice/voice_config.json`: ```json { "voice_id": "female-yujie-jingpin", "speed": 1.0, "vol": 1.0, "pitch": 0, "api_key": "YOUR_MINIMAX_API_KEY" } ``` - `api_key`: 你的 MiniMax TTS API Key（必填） - `voice_id`: 语音ID（见下方列表） - `speed`/`vol`/`pitch`: 可选参数 ### 2. Recommended Voice IDs 完整列表：https://platform.minimaxi.com/docs/faq/system-voice-id | Voice ID | Name | Notes | |---|---|---| | `female-tianmei` | 甜美女性音色 | 甜，温柔，适合撒娇 | | `female-shaonv` | 少女音色 | 年轻可爱 | | `female-yujie` | 御姐音色 | 成熟御姐 | | `female-yujie-jingpin` | 精选御姐音色 | 娇媚型御姐，推荐 | | `female-chengshu` | 成熟女性音色 | 成熟稳重 | | `wumei_yujie` | 妩媚御姐 | 娇媚型御姐 | | `diadia_xuemei` | 嗲嗲学妹 | 撒娇学妹 | | `qiaopi_mengmei` | 俏皮萌妹 | 俏皮可爱 | | `tianxin_xiaoling` | 甜心小玲 | 甜心少女 | | `Korean_SweetGirl` | 韩系甜妹 | 异域风情 | 默认值：`female-yujie-jingpin` ## Quick Use ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/minimax-feishu-voice/scripts/send_feishu_voice.py "<text>" <飞书用户的open_id> ``` ## Example ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/minimax-feishu-voice/scripts/send_feishu_voice.py \ "你好，这是一条语音消息" \ "<飞书用户的open_id>" ``` ## How It Works 1. Reads `api_key` from `voice_config.json` 2. Calls MiniMax TTS API → hex audio → MP3 3. Decodes MP3 → PCM → re-encodes as **opus in OGG container** at **16kHz** (Feishu requirement) 4. Extracts `duration_ms` from WAV header 5. Uploads to Feishu with `file_type=opus` + `duration` param → gets `file_key` 6. Sends `msg_type: "audio"` message with `file_key` → **native voice bubble** ## Prerequisites - **MiniMax TTS API Key** in `voice_config.json` → `api_key` - **Feishu channel** configured with `appId` + `appSecret` in `openclaw.json` - **ffmpeg** installed with `libopus` support ## Notes - Feishu requires **16kHz** sample rate (not 32kHz or 24kHz) - Duration (ms) must be included in upload request for bubble display - User's open_id is available as `sender_id` in message metadata


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: bailaner/celebrity-hot-money-tag (version 1.0.2)

--- name: celebrity-hot-money-tag description: "Analyzes famous Chinese traders (游资) from dragon-tiger lists, provides win rates, investment recommendations, and trading style analysis. Invoke when user needs to identify trader seats, analyze trading patterns, or get follow-investment advice based on 龙虎榜 data." --- # 明星游资席位识别与跟投决策 **版本**: 2025-2026 **用途**: 用于龙虎榜游资识别、胜率判断、次日溢价预判、跟投建议输出 --- ## When to Use This Skill Use this skill when the user: - Asks about specific trader seats (席位) from龙虎榜 data - Wants to know a trader's win rate (胜率) or investment recommendation - Needs to understand a trader's trading style (操作风格) - Wants to analyze which traders are buying/selling a particular stock - Asks for follow-investment advice (跟投建议) based on trader presence - Needs to identify who is behind a specific trading seat - Wants to understand trader preferences and holding periods --- ## 游资席位列表 ### 赵老哥 - **真实姓名**: 赵强 - **跟投建议**: 🔴 推荐跟投 - **席位**: 银河证券绍兴、银河证券北京阜成路 - **资金规模**: 50-60亿 - **年上榜次数**: 180-220次 - **次日胜率**: 65%-75% - **胜率说明**: 龙头主升期75%-85%；高位/退潮期50%-60% - **持股周期**: 1-5天 - **操作风格**: 只做连板龙头，信奉二板定龙头，不做首板混沌期；主升浪重仓锁仓，分歧加仓；首阴/破位果断止损；题材切换极快，唯新是趋，不恋旧热点 - **偏好**: 军工、科技、AI算力、大题材总龙头 --- ### 章盟主 - **真实姓名**: 章建平 - **跟投建议**: 🔴 推荐跟投 - **席位**: 国泰君安上海江苏路、国泰君安宁波彩虹北路 - **资金规模**: 百亿级 - **年上榜次数**: 120-150次 - **次日胜率**: 70%-85% - **胜率说明**: 趋势股75%-90%；连板股65%-80% - **持股周期**: 3-10天 - **操作风格**: 趋势+龙头双修，重基本面+情绪，极少核按钮；大票主升浪重仓，分批低吸，持股周期偏长；单票仓位≤5%，严格止损 - **偏好**: 赛道趋势股、权重龙头、机构+游资合力标的 --- ### 方新侠 - **真实姓名**: （未公开） - **跟投建议**: 🔴 推荐跟投 - **席位**: 兴业证券陕西分公司、中信证券西安朱雀大街 - **资金规模**: 30-35亿 - **年上榜次数**: 120次 - **次日胜率**: 75%-90% - **胜率说明**: 趋势股80%-95%；连板股50%-60% - **持股周期**: 5-20天 - **操作风格**: 专注核心赛道趋势股，不做超短套利；大资金运作，分批建仓，持股周期中长线；看重行业逻辑，不追纯情绪妖股 - **偏好**: AI、半导体、新能源、大市值赛道龙头 --- ### 孙哥 - **真实姓名**: 孙煜 - **跟投建议**: 🔴 推荐跟投 - **席位**: 中信证券上海溧阳路、中信证券上海淮海中路 - **资金规模**: 40-50亿 - **年上榜次数**: 160-200次 - **次日胜率**: 60%-75% - **胜率说明**: 连板股65%-80%；首板55%-65% - **持股周期**: 1-3天 - **操作风格**: 情绪流大师，点火+接力龙头，快进快出；热点嗅觉极强，高位敢接盘，退潮期果断砸盘 - **偏好**: 连板妖股、情绪主升、次新+题材 --- ### 作手新一 - **真实姓名**: （未公开） - **跟投建议**: 🔴 推荐跟投 - **席位**: 国泰君安南京太平南路 - **资金规模**: 30-40亿 - **年上榜次数**: 150-180次 - **次日胜率**: 68%-80% - **胜率说明**: 龙头接力70%-85%；首板50%-60% - **持股周期**: 1-3天 - **操作风格**: 专注龙头接力，敢于高位接盘，锁仓意愿较强；只做市场辨识度最高的龙头，不做杂毛 - **偏好**: 市场总龙头、连板加速、分歧转一致 --- ### 炒股养家 - **真实姓名**: （未公开） - **跟投建议**: 🔴 推荐跟投 - **席位**: 华鑫证券上海宛平南路、华鑫证券上海茅台路、华鑫证券南昌分公司 - **资金规模**: 30-40亿 - **年上榜次数**: 140-170次 - **次日胜率**: 65%-80% - **胜率说明**: 情绪上升期75%-90%；退潮期40%-50% - **持股周期**: 1-3天 - **操作风格**: 情绪周期预判大师，买在分歧、卖在一致；通道优势抢一字板，隔日分批离场；仓位控制严格，注重风险对冲 - **偏好**: 低位题材首板、情绪拐点、板块爆发初期 --- ### 陈小群 - **真实姓名**: （未公开） - **跟投建议**: 🔴 推荐跟投 - **席位**: 银河证券大连黄河路、银河证券沈阳北关大街 - **资金规模**: 10-15亿 - **年上榜次数**: 200-250次 - **次日胜率**: 61%-70% - **胜率说明**: 统计约61.24% - **持股周期**: 1-7天 - **操作风格**: 只做核心龙头，分歧买入、一致滚动，高频做T；波段为主，跌停敢锁仓引导情绪 - **偏好**: 泛科技、商业航天、军工、情绪龙头 --- ### 小鳄鱼 - **真实姓名**: （未公开） - **跟投建议**: 🔴 推荐跟投 - **席位**: 中信证券南京太平南路、华泰证券南京中华路 - **资金规模**: 20-30亿 - **年上榜次数**: 130-160次 - **次日胜率**: 60%-75% - **胜率说明**: 趋势股65%-80%；连板股60%-75


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sariel20/wechat-technical-article-output (version 1.0.0)

--- name: wechat-technical-article-output description: 微信公众号技术文章端到端生成流程。当用户给出一个技术主题，希望生成一篇完整的微信公众号文章时使用此技能。流程包含四步：（1）资料收集与主题分析调研；（2）根据大纲撰写正文；（3）质量检查（目标8.5/10分）；（4）错误修复与润色优化。用户需提供主题、大纲（可选）和目标字数。 --- # 微信公众号技术文章生成 ## 流程概述 ``` 用户输入主题 + 大纲（可选） + 字数目标 │ ▼ [Step 1] 资料收集 · 主题分析 · 调研 │ ▼ [Step 2] 撰写正文 │ ▼ [Step 3] 质量检查（目标 ≥ 8.5/10） │ ▼ [Step 4] 错误修复 · 优化 · 润色 │ ▼ 输出最终文章 ``` ## Step 1：资料收集 · 主题分析 · 调研 **目标**：充分理解主题，收集支撑素材，建立写作基础。 1. **明确主题范围**：与用户确认文章的核心论点和受众群体（初学者 / 有经验的开发者等） 2. **资料收集**： - 搜索相关文档、官方API资料、技术博客、论文 - 查找代码示例、开源项目案例 - 收集统计数据、用户痛点、行业现状 3. **主题分析**： - 提炼文章的核心价值（解决什么问题） - 确定文章的创新点或独特角度 - 识别技术要点和难点 4. **整理素材**：列出收集到的关键信息点，标注来源，淘汰低质量/重复资料 **输出**：一份结构化的调研摘要（Key Points + 亮点素材列表），作为Step 2的输入。 --- ## Step 2：撰写正文 **目标**：基于大纲和调研素材，生成完整、通顺、有技术深度的文章正文。 ### 输入要求（用户必须提供） | 参数 | 说明 | |------|------| | 主题 | 文章要讲什么 | | 大纲 | 章节结构（建议提供，如未提供则自行拟定并征得用户确认） | | 字数 | 目标字数（如 2000~3000 字） | ### 写作要求 1. **开头**：用痛点、问题或有趣的现象切入，吸引读者 2. **正文结构**：逻辑清晰，章节之间有承上启下的过渡 3. **代码部分**：必须可运行，附简要注释；代码块标注语言类型 4. **案例**：包含真实或可验证的示例，增强说服力 5. **结尾**：总结要点，适当升华，可加入延伸阅读建议 --- ## Step 3：质量检查（目标 ≥ 8.5/10） **目标**：在进入润色前，先做一次结构性和技术性审查。 ### 检查维度（逐项评分，满分10分，目标8.5分） | 维度 | 权重 | 检查要点 | |------|------|----------| | 技术准确性 | 30% | 概念无误、代码可运行、API描述正确 | | 逻辑连贯性 | 20% | 章节衔接自然，论点有据可依 | | 内容完整性 | 20% | 大纲各节点均有展开，无遗漏 | | 可读性 | 15% | 表达流畅，无病句，阅读体验顺畅 | | 原创性 | 15% | 有独到见解，非简单翻译或复制 | ### 评分标准 - **9-10分**：优秀，技术深度与可读性兼具，可直接发布 - **8-8.5分**：良好，有小瑕疵，Step 4修复后可发布 - **7-8分**：及格偏下，需要较大修改 - **<7分**：不达标，需回到Step 2重写 ### 审查流程 1. 逐维度打分 2. 列出每维度的具体问题（如"第3节代码块语法错误"、"过渡句缺失"） 3. 计算加权总分，给出是否进入Step 4的判断 --- ## Step 4：错误修复 · 优化 · 润色 **目标**：根据Step 3的评分报告，逐一修复问题并优化成最终版本。 1. **修复技术错误**：更正代码、修正概念错误 2. **补全遗漏内容**：补充残缺的章节或说明 3. **优化逻辑**：调整段落顺序，加强过渡句 4. **润色表达**： - 简化冗长句式 - 统一术语和写作风格 - 提升开头和结尾的吸引力 5. **格式检查**：标题层级、代码块标记、列表格式、图片占位符说明 6. **最终通读**：快速浏览全文确认无遗漏 --- ## 最终输出 完成Step 4后，输出： - **文章标题**（可建议多个备选） - **正文全文**（Markdown格式） - **可选配图/代码块位置标注**（说明需要哪些插图） - **延伸阅读建议**（可选）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hirofumiko/resume-ats (version 0.1.1)

# Resume/ATS Optimization Resume structuring, keyword optimization, format adjustment, and ATS scoring improvement tool. ## 概要 レジュメの構造化、キーワード最適化、フォーマット調整、セクションの整理を行い、ATS（Applicant Tracking System）でのスコアリングを向上させるCLIツール。 ## 主な機能 - PDFおよびテキストファイルの解析 - ATSスコアの計算 - キーワードの抽出と比較 - レジュメのテンプレート生成 - 複数フォーマット対応 - セクションの自動整理 - 仕事記述とのキーワードマッチング ## インストール ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/resume-ats python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e . ``` または ```bash pipx install resume-ats ``` ## 使用方法 ### 初期設定 ```bash # 設定ファイルの作成 resume-ats init # .envファイルを編集して設定 nano .env ``` ### レジュメの解析 ```bash # PDFファイルの解析 resume-ats analyze resume.pdf # テキストファイルの解析 resume-ats analyze resume.txt ``` ### ATSスコアリング ```bash # ATSスコアの計算 resume-ats score resume.pdf job_description.txt ``` ### キーワード操作 ```bash # キーワードの抽出 resume-ats keywords extract resume.pdf # キーワードの比較 resume-ats keywords compare resume.pdf job_keywords.txt ``` ### レジュメの生成 ```bash # 最適化されたレジュメの生成 resume-ats generate --template modern --input resume.txt --output optimized_resume.pdf ``` ### 設定の表示 ```bash # 設定の表示 resume-ats config:show ``` ## コマンド一覧 - `init` - 設定の初期化 - `analyze` - レジュメファイルの解析 - `score` - ATSスコアの計算 - `keywords` - キーワード操作（extract/compare） - `generate` - 最適化されたレジュメの生成 - `config:show` - 設定の表示 ## テンプレート - `modern` - モダンなレジュメフォーマット - `classic` - クラシックなレジュメフォーマット - `minimal` - ミニマルなレジュメフォーマット ## 技術スタック - Python 3.14 - Pydantic (データ検証) - Pydantic-Settings (設定管理) - Typer (CLI) - Rich (ターミナル出力) - PyPDF2 (PDF解析) - PDFPlumber (PDF解析) - PyYAML (YAML設定) - python-dotenv (環境変数) ## 環境変数 ```env # OpenAI API (optional, for AI-powered features) OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here # Resume Settings DEFAULT_TEMPLATE=modern OUTPUT_FORMAT=pdf FONT_SIZE=11 FONT_FAMILY=Arial # Database DB_PATH=./data/resume_ats.db ``` ## テスト ```bash # テストの実行 pytest # カバレッジレポートの生成 pytest --cov=resume_ats --cov-report=html ``` ## 依存関係 - pydantic>=2.0.0 - pydantic-settings>=2.0.0 - typer>=0.12.0 - rich>=13.0.0 - pyyaml>=6.0.0 - python-dotenv>=1.0.0 - pypdf2>=3.0.0 - pdfplumber>=0.10.0 ## 開発依存関係 - pytest>=7.4.0 - pytest-cov>=4.1.0 - black>=23.0.0 - mypy>=1.5.0 ## 注意事項 - PDFファイルは解析可能な形式である必要があります - ATSスコアはあくまで参考値です - 仕事記述とのキーワードマッチングで最適な結果を得るには、具体的なキーワードを使用してください ## 機能予定 - PDF解析エンジンの実装 - ATSスコアリングアルゴリズムの実装 - キーワード抽出と最適化の実装 - レジュメテンプレートの実装 - 複数フォーマットの出力対応 - セクションの自動整理機能 ## ライセンス MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: imwatching/elementary-student (version 0.0.1-alpha.3)

--- name: elementary_student version: 1.0.0 author: custom description: 模拟一个只掌握小学知识的小学生人格技能 tags: - roleplay - personality - student - elementary --- system_prompt: | 你是一个小学生，各科成绩都很差，但生活技能满分。 你的知识水平严格限制在小学范围。任何涉及中学、大学或专业领域的问题， 你都应该表现为听不懂或不太理解。 行为规则： 1. 语文不好 - 经常写错别字（如”的”写成”得”、”在”写成”再”等） - 熟读唐诗三百首，能完整背诵 - 写作文语句不通顺，流水账 - 错别字示例：今天天气很好（晴）—— “今天天气情好” 2. 数学很差 - 20以内加减乘除：结结巴巴回答，故意算错（偶尔算对也可以） 示例：”那个……嗯……1+2等于……等于……4？” - 20以上加减乘除：开心地去拿计算器，用计算器算出正确答案 示例：”哇！终于可以用计算器了！你等一下！” 3. 英语很烂 - 主谓宾不分，语法乱来 - 中英混杂 - 示例：”I eat 饭了”、”She have 苹果” 4. 稍微困难的问题 如果问题让你不太确定，你会开始结结巴巴。 示例表达： - “那个……嗯……” - “我好像……有点不记得了……” - “是不是……那个什么来着……” 5. 超出小学知识的问题 如果问题明显超出小学知识范围： - 不直接回答 - 转移话题 - 谈论日常生活 例如： - “emmm……你喜欢看动画片吗？” - “我昨天吃了炸鸡！” - “你作业写完了吗？” 6. 完全听不懂的问题 如果完全无法理解问题： 回复： - emmm - 不知道 - 听不懂 语言风格要求： - 用词简单 - 句子较短 - 像小学生说话 - 可以带一点幼稚或得意 严格限制： - 不使用专业术语 - 不进行复杂逻辑分析 - 不解释高深知识 - 始终保持小学生人格


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