OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: wociaozhongyunonghaole/browser-account-controller (version 1.0.0)

--- name: 浏览器账号控制器 slug: browser-account-controller version: 1.0.0 description: | 通过 HTTP API 控制「多账号矩阵管理工具」，实现浏览器账号的启动、关闭和信息查询。 Python 模式，支持智能匹配、按名称启动。 author: @anonymous files: - matrix_manager.py - config.yaml - last_result.txt --- # 浏览器账号控制器 多账号矩阵管理工具的技能，通过 HTTP API 控制账号的启动、关闭和信息查询。 --- ## 执行流程（AI 必读） **Windows 控制台会显示乱码，这是正常的。** 执行后必须读文件获取正确结果。 ### 步骤 1. **执行 Python 命令**（替换 `<技能目录>` 为实际路径）： ```bash python <技能目录>/matrix_manager.py <命令> [参数] ``` 2. **读取结果文件**： ``` <技能目录>/last_result.txt ``` - 此文件由 `matrix_manager.py` 脚本创建 - UTF-8 编码，包含正确的中文内容 3. **将结果返回给用户** **不要**根据控制台输出判断结果。 --- ## 命令列表 | 命令 | 说明 | 完整 Python 调用 | |------|------|------------------| | `list` | 列出所有账号 | `python matrix_manager.py list` | | `start <关键词>` | 按名称启动账号 | `python matrix_manager.py start 小红书` | | `start-index <索引>` | 按索引启动账号 | `python matrix_manager.py start-index 1` | | `stop <关键词>` | 按名称关闭账号 | `python matrix_manager.py stop 小红书` | | `stop-index <索引>` | 按索引关闭账号 | `python matrix_manager.py stop-index 1` | **匹配规则**：`start` 和 `stop` 命令先精准匹配账号名，失败则模糊匹配。 --- ## 文件说明 | 文件 | 说明 | |------|------| | `matrix_manager.py` | 主脚本，执行命令并输出结果 | | `config.yaml` | 配置文件（API 地址、超时时间） | | `last_result.txt` | 执行结果输出文件，由 `matrix_manager.py` 创建 | --- ## 前置要求 ### 1. Python 环境 需要 Python 3.8+，检测方法： ```bash python --version ``` 如未安装，访问 https://www.python.org/downloads/ 下载安装，**勾选「Add Python to PATH」**。 安装后需安装 `requests` 库： ```bash pip install requests ``` ### 2. 矩阵工具 必须安装「多账号矩阵管理工具」（官网：https://zmt.scys6688.com/）。 开启本地 HTTP 服务：软件设置 → 本地服务器 → 勾选「启动本地服务器」，确认端口为 1008。 --- ## 故障排查 | 问题 | 原因 | 解决 | |------|------|------| | 「python 不是内部或外部命令」 | 未安装 Python 或未添加 PATH | 重装并勾选「Add Python to PATH」 | | 「No module named 'requests'」 | 未安装 requests | `pip install requests` | | 「无法连接到多账号矩阵管理工具」 | 软件未启动或本地服务未开启 | 打开软件，开启本地服务器（端口 1008） | | 返回「无api」 | 编码问题 | 本脚本使用 UTF-8 编码，无需手动处理 | --- ## 索引说明 - **API 返回的下标**：从 0 开始 - **操作使用的索引**：从 1 开始 例如：API 下标 "0" 对应操作索引 "1"。 --- ## 配置 `config.yaml` 默认内容： ```yaml api_url: http://localhost:1008 timeout: 10 ``` `api_url` 仅用于连接本地工具，请勿修改为外部地址。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gingiris/pre-launch-guide (version 1.0.0)

--- name: pre-launch-guide description: | Pre-Launch Product Guide — Complete checklist and playbook for launching products successfully. From 4 weeks before launch to Day 1. Covers: audience building, waitlist strategy, beta testing, launch timing, Product Hunt preparation, Reddit/HackerNews seeding, KOL outreach, and post-launch momentum. Real case studies from Manus, Devin, AFFiNE (30x PH #1 winner). 产品发布前完整指南 — 从发布前4周到Day 1的完整检查清单和攻略。涵盖：用户预热、等流策略、beta测试、发布时间选择、Product Hunt准备、Reddit/HN预热、KOL外联、发布后热度延续。真实案例：AFFiNE 30次日榜第一。 Website: https://www.gingiris.com Keywords: pre-launch, product launch, launch strategy, launch preparation, startup launch, go-to-market, product release, launch day, launch checklist, product hunt, github stars, viral launch, 冷启动, 产品发布, 发布攻略 --- # 产品发布前完整指南 > 🌍 **Language / 语言**: [English](#english) | [中文](https://github.com/Gingiris/pre-launch-guide/blob/main/README_zh.md) ## English ### The Pre-Launch Framework ``` L-4 weeks → Build waitlist & social proof L-3 weeks → Beta testing & KOL seeding L-2 weeks → Reddit/HN preparation L-1 week → Final polish & outreach Launch Day → Execute & monitor L+1 week → Ride the momentum ``` ### Pre-Launch Checklist | Week | Task | Status | |------|------|--------| | L-4 | Waitlist page live | ☐ | | L-3 | Beta users onboarded | ☐ | | L-2 | KOL samples sent | ☐ | | L-1 | PH hunter confirmed | ☐ | | L-1 | HN post drafted | ☐ | | L-day | Launch execute | ☐ | ### Resources - [PH Launch Generator](https://gingiris.github.io/ph-comment-generator/) - [GitHub Stars Guide](https://github.com/Gingiris/gingiris-opensource) - [GTM Strategy](https://github.com/Gingiris/gingiris-launch) --- *Launch consulting: https://gingiris.com*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: spacesq/s2-event-roi-evaluator (version 1.0.0)

x--- name: s2-event-roi-evaluator description: S2 展会与研讨会 ROI 量化评估系统。基于千家品牌指数系统 9.0 开源模型，提供展前舆情与价值研判，以及展后的严格量化打分，输出标准化品牌管理报告。 version: 1.0.0 author: Miles Xiang & Qianjia Brand Lab tags: [Event-ROI, Brand-Index, Exhibition, Seminar, Space2] --- # S2 展会活动 ROI 量化评估协议 (S2 Event ROI Evaluator Protocol) Dear OpenClaw Agent, 你是 Space² 品牌生态的线下资产测绘师。你的任务是协助科技创新型品牌，定量评估大型行业展览会与研讨会的参与价值与最终效果。 ## 1. 评估工作流 (Evaluation Workflow) 本系统支持两种模式：**[展前评估模式]** 与 **[展后结算模式]**。请根据用户的输入触发相应模式。 ### 模式 A：展前评估 (Pre-Event Analysis) 当用户输入“计划参加某展会/研讨会”时，请调用搜索引擎： 1. **背景核实**：检索该展会/研讨会的历史口碑、主办方背景及往届专业观众规模。 2. **同行测绘**：检索是否有行业头部品牌曾参加过该活动。 3. **S2 架构师建议**：综合大模型分析，给出“强烈推荐/谨慎参与/不推荐”的初步结论，并附带针对性的参展策略（如：建议主推核心专利产品，或建议争取主题演讲机会）。 ### 模式 B：展后结算 (Post-Event Quantitative Scoring) 当用户提供参展或演讲的具体数据后，必须严格按照《千家品牌指数系统 9.0》的开源标准进行计算： **规则 B1：展会参与打分 (Exhibition)** * [cite_start]计分逻辑：每次展览得分为“展览档次权值 * 展位权值” [cite: 22]。 * [cite_start]上限控制：不同展览得分汇总产生最后总得分，总得分最高不得超过10分，且不进行二次计算 [cite: 20, 22]。 **规则 B2：研讨活动打分 (Seminar)** * [cite_start]计分逻辑：得分为“活动档次权值 * 演讲时长权值” [cite: 33]。 * [cite_start]上限控制：每一品牌的活动得分汇总为活动总得分，最高分为10分，不进行二次计算 [cite: 31, 33]。 *(注：系统默认高档次权值为 1.0，普通档次权值为 0.5。展位/时长基准权值由大模型根据行业常规赋予 1-10 的基础分。)* ## 2. 标准输出模板 (Output Template) ```markdown ### 📊 S2 品牌线下阵地测绘报告 (Event ROI Report) **评估模式**: `[展前研判 / 展后清算]` **活动名称**: `[展览或研讨会名称]` #### 🔍 第一部分：数字宇宙视角下的活动全景 (Event Profiling) * **活动属性**: [展览 / 行业研讨会] * **AI 舆情洞察**: [提炼大模型检索到的该活动的行业认可度与口碑] #### 🧮 第二部分：千家指数核心算法清算 (Quantitative Scoring) *(以下仅在展后结算模式生成)* * **测绘数据归档**: - 展览档次/活动档次评估: [高/普通] - 展位数量/演讲时长投入: [具体数值] * **S2 算法得分**: `[计算出的最终得分] / 10.0 分` [cite_start]*(注：根据千家品牌指数标准，该项满分为 10 分 [cite: 20, 31])* #### 🛡️ 第三部分：S2 品牌资产沉淀建议 (Brand Matrix Strategy) * **[展前] 突围策略**: [给出如何最大化捕获买家意图、收集销售线索的建议] * **[展后] 数字化转换**: [建议如何将线下的展会软文、演讲 PPT 转化为 S2-Trust 引擎可识别的线上高密度事实数据，以提升大模型检索权重]


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bibaofeng/perplexity-research-aisa (version 1.0.0)

--- name: perplexity-research description: "Produce citation-backed deep research answers through Perplexity Sonar models via AISA. Use when: the user needs synthesized research, comparative analysis, or long-form cited answers instead of raw link lists." author: aisa version: "1.0.0" license: Apache-2.0 user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 metadata: openclaw: primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 --- # Perplexity Research ## When to Use - Produce citation-backed deep research answers through Perplexity Sonar models via AISA. Use when: the user needs synthesized research, comparative analysis, or long-form cited answers instead of raw link lists. ## When NOT to Use - Do not use this skill for browser-cookie extraction, passwords, Keychain access, or other local sensitive credential access. - Prefer a different skill when the user request is outside this skill's domain. ## Capabilities - Generate cited research answers with configurable Sonar model depth. ## Quick Start ```bash export AISA_API_KEY="your-key" ``` ## Primary Runtime Use the bundled Python client as the canonical ClawHub runtime path: ```bash python3 scripts/search_client.py ``` ## Example Queries - Research global AI regulation trends and return a cited summary. ## Notes - Best when synthesis matters more than raw result recall.

path: _meta.json
content: source: github
owner: 0xjordansg-yolo
repo: aisa-multi-search-engine-claude
githubUrl: https://github.com/0xjordansg-yolo/aisa-multi-search-engine-claude
convertedFrom: public/downloads/github/0xjordansg-yolo/aisa-multi-search-engine-claude-skills-perplexity-research.tar.gz
language: en
slug: perplexity-research
version: 1.0.0

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: zilvestro/affonso (version 1.0.0)

--- name: affonso description: "Manage affiliate marketing programs via the Affonso CLI — create affiliates, track referrals, handle commissions, process payouts, and configure program settings. Use when the user asks about affiliate management, referral tracking, commission handling, or payout processing." version: 1.0.0 homepage: "https://affonso.io" metadata: openclaw: requires: env: - AFFONSO_API_KEY bins: - affonso install: - package: "@affonso/cli" manager: node --- # Affonso CLI Skill Manage affiliate marketing programs from the command line. ## Authentication Use the `AFFONSO_API_KEY` environment variable. Verify with: ```bash affonso whoami --json ``` Never use `affonso login` — it requires a browser and won't work in headless environments. ## Rules - **Always use `--json`** on every command — without it, the CLI outputs ANSI tables that can't be parsed. - **Never delete without user confirmation** — all delete operations are destructive and irreversible. - **Pagination** — referrals use cursor-based pagination (`--starting-after`, `--ending-before`); all other resources use page-based (`--page`, `--limit`). ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `affiliates` | List, get, create, update, delete affiliates | | `referrals` | List, get, create, update, delete referrals (cursor-based pagination) | | `commissions` | List, get, create, update, delete commissions | | `payouts` | List, get, update payouts (no create/delete) | | `coupons` | List, get, create, delete coupons (no update) | | `clicks` | Create click events with UTM and sub-tracking | | `embed-tokens` | Create embed tokens for partner portals | | `program` | Get/update program settings + 8 sub-resources | | `marketplace` | Browse/search public programs (no auth required) | | `config` | Get/set CLI config (api-key, base-url) | | `whoami` | Show authentication status | For full command details and options, see [references/COMMAND_REFERENCE.md](references/COMMAND_REFERENCE.md). For program sub-resources (payment-terms, tracking, restrictions, fraud-rules, portal, notifications, groups, creatives), see [references/PROGRAM_SETTINGS_GUIDE.md](references/PROGRAM_SETTINGS_GUIDE.md). ## Quick Start 1. **Verify auth:** `affonso whoami --json` 2. **List resources:** `affonso affiliates list --json --limit 5` 3. **Take action:** approve, create, update, or configure as needed For multi-step workflow recipes, see [references/WORKFLOWS.md](references/WORKFLOWS.md).


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bytesagain3/gear (version 2.0.1)

--- name: "Gear Ratio & Mechanical Drive Calculator" description: "Use when calculating gear ratios, converting RPM between shafts, computing torque output, analyzing drivetrain configurations, or selecting motors for mechanical systems." version: "2.0.0" author: "BytesAgain" homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills tags: ["gear", "mechanical", "engineering", "torque", "drivetrain", "motor", "calculator"] --- # Gear Ratio & Mechanical Drive Calculator Calculate gear ratios, convert RPM, compute torque, analyze multi-stage drivetrains, and get motor selection guidance for mechanical systems. ## Commands ### ratio Calculate gear ratio from tooth counts or diameters. ```bash bash scripts/script.sh ratio 20 60 ``` ### speed Convert RPM through a gear ratio. ```bash bash scripts/script.sh speed 1800 3.5 ``` ### torque Compute output torque given input torque and gear ratio. ```bash bash scripts/script.sh torque 10 3.5 0.95 ``` ### drivetrain Analyze a multi-stage gear train. ```bash bash scripts/script.sh drivetrain "20:60,15:45,18:72" ``` ### motor-select Motor selection helper based on load requirements. ```bash bash scripts/script.sh motor-select 50 300 ``` ### help Show all commands. ```bash bash scripts/script.sh help ``` ## Output - Gear ratios with speed/torque multipliers - Multi-stage drivetrain analysis - Motor specification recommendations ## Feedback https://bytesagain.com/feedback/ Powered by BytesAgain | bytesagain.com


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 8treenet/bloomberg-headlines (version 1.0.0)

--- name: bloomberg-headlines description: 读取彭博社(Bloomberg)最新头条新闻。当用户想查看彭博社新闻、财经头条、Bloomberg headlines、最新市场资讯时使用此skill。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🆕", "os": ["darwin"], "requires": { "bins": ["bbgwire"] }, "install": [ { "id": "go", "kind": "go", "module": "github.com/8treenet/bbgwire@latest", "bins": ["bbgwire"], "label": "Install bbgwire (go)", }, ], }, } --- # 彭博社头条新闻 读取彭博社最新的头条新闻。 ## 使用方法 执行以下命令获取新闻： ```bash bbgwire ``` 该命令返回JSON格式的新闻列表，每条新闻包含： - `Content`: 新闻标题（中文） - `URL`: 新闻链接 - `Published`: 发布时间（ISO 8601格式） ## 输出格式 将新闻整理为易读的格式呈现给用户： 1. **标题**: 新闻标题内容 - 链接: URL - 发布时间: 本地化时间显示 默认显示最新的50条新闻。 ## 示例输出 ``` 彭博社最新头条 (共50条) 1. 雪佛龙表示，惠特斯通天然气设施受损将影响重启 链接: https://www.bloomberg.com/news/articles/... 发布: 2026-03-29 17:36 2. 美国在导弹袭击中首次损失一架珍贵的E-3预警机 链接: https://www.bloomberg.com/news/articles/... 发布: 2026-03-29 17:28 ... ``` ## 注意事项 - 新闻内容为中文翻译版本 - 时间会转换为本地时区显示


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: w5208111111/stock-tenbook-analysis (version 2.0.0)

--- name: stock-tenbook-analysis description: A股个股十书全景分析法 v2.0。基于十本经典投资书籍的多维度分析框架，自动分类（A/B/C/D型）后选择对应分析路径。用于：(1) 用户发送股票名字+代码时自动触发全景分析 (2) 用户指定截止日时进行严格时间线回测 (3) 实时行情分析和操作建议。触发词：股票代码、股票名称、A股分析、十书分析、回测分析。示例："福耀玻璃600660"、"中际旭创300308 截止日2024年10月8号"、"新易盛300502 回测"。 --- # A股十书全景分析法 v2.0 ## 概述 用十本经典投资书籍的视角对A股个股进行360度全景分析，输出买入/观望/回避评级和具体操作建议。 **十本书：** 1. 《投资中最简单的事》邱国鹭 — 估值/品质/时机 2. 《手把手教你读财报》唐朝 — 财报排雷 3. 《聪明的投资者》格雷厄姆 — 安全边际 4. 《彼得·林奇的成功投资》— 公司分类与PEG 5. 《怎样选择成长股》费舍 — 成长性评估 6. 《股票作手回忆录》利弗莫尔 — 交易纪律 7. 《投资最重要的事》马克斯 — 风险与逆向 8. 《股市真规则》多尔西 — 行业分析 9. 《周期》马克斯 — 周期位置判断 10. 《漫步华尔街》马尔基尔 — 指数基准 ## 快速开始 用户发送"股票名+代码"即可触发分析。如指定截止日，进入回测模式。 **分析流程：** 1. 公司分类（A/B/C/D型） 2. 数据采集（行情+财报+行业数据） 3. 分类适配分析 4. 投票汇总 5. 综合评级+操作建议 ## Step 0：公司分类（最关键） 根据利润增速和PE对公司分类，决定后续分析路径： | 类型 | 利润增速 | PE区间 | 产业特征 | 分析路径 | |------|---------|--------|---------|---------| | **A型：价值型** | <30% | 10-25倍 | 成熟行业 | 十书原版 | | **B型：成长型** | 30-100% | 20-50倍 | 成长行业 | 十书+PEG修正 | | **C型：爆发型** | >100% | 50倍+ | 全新产业趋势 | 产业趋势框架 | | **D型：概念型** | 亏损/微利 | 无意义 | 概念炒作 | 纯风控 | 分类判断优先级：产业趋势 → 利润增速 → PE水平 → 毛利率趋势 **分类可随时间变化。** 分析开头必须声明分类及依据。 ## Step 1：数据采集 通过API获取： - **行情**：`https://qt.gtimg.cn/q=sz002602`（深市）或 `https://qt.gtimg.cn/q=sh601020`（沪市） - **52周K线**：`https://web.ifzq.gtimg.cn/appstock/app/fqkline/get?param=CODE,day,START,END,300,,` - **财务指标**：`https://money.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vFD_FinancialGuideLine/stockid/CODE/ctrl/YEAR/displaytype/4.phtml` - **PE分位**：`https://www.zhiliaocaibao.com/gz_pe/CODE_名称_9/` - **新闻/研报**：web_search 搜索 ## Step 2：分类适配分析 ### A型/B型：十书框架 读取 [references/tenbook-analysis.md](references/tenbook-analysis.md) 获取十本书的详细分析要点。 每本书输出格式：📘 + 书名 + 作者，分析要点用 ✅⚠️❌，结尾 📌 + 建议。 ### C型：产业趋势框架 读取 [references/type-c-framework.md](references/type-c-framework.md) 获取C型专用分析框架。 C型核心：PE不是主要指标，关键是"利润能否持续指数级增长"。 C型分析包含： - C-1. 产业趋势评估（0-10分） - C-2. 竞争格局评估 - C-3. PEG + 动态PE消化 - C-4. 终局估值 - C-5. 十书风控（精简版） - C-6. 关键验证指标 ### D型：纯风控 利弗莫尔（走势判断）+ 马克斯（风险评估）+ 唐朝（财报排雷）。 **D型结论：不推荐买入。如一定要参与，仓位≤3%。** ## Step 3：投票汇总 **A/B型用十书投票表，C型用产业趋势投票表。** 参见 [references/output-template.md](references/output-template.md)。 ## Step 4：综合评级 评级体系： - **A/B型**：强烈推荐买入 / 建议买入 / 建议观望 / 建议回避 / 强烈回避 - **C型**：C+（强烈看好）/ C（看好）/ C-（偏谨慎）/ 降级为B型 - **D型**：强烈建议回避 操作建议必须具体到价格区间和仓位百分比。 ## 回测模式 用户指定截止日时进入回测模式，严格遵守： 1. **只用截止日前已发布的财报**（如截止10月8日只能用中报不能用三季报） 2. **价格用不复权实际交易价格**（不用前复权） 3. **不用截止日后的研报/预测** 4. **行业地位描述只用截止日前可确认的信息** 5. **标注可用/不可用信息** 回测输出必须在标题下标注： > ⚠️ 回测专用 | 截止日：XXXX年XX月XX日 | 使用不复权实际交易价格 ## 风格要求 - 用词直接有力，数据驱动 - 敢下结论（买入/观望/回避） - 操作建议具体到价格和仓位 - C型标注验证指标和降级信号 - 回测严格标注时间线 ## 免责声明 以上分析不构成投资建议，市场有风险，投资需谨慎。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: youningnihaobang/notes-organizer (version 1.0.1)

--- name: notes-organizer description: A note organization and knowledge-linking tool that analyzes the directory structure, reorganizes notes according to the user's chosen classification scheme, and adds Obsidian-style bidirectional links between highly related topics. license: MIT metadata: author: youningnihaobang --- # 笔记整理与知识关联 智能整理Markdown笔记，按主题分类重组目录结构，并为高度相关的知识点添加Obsidian风格的双向链接。 ## 功能 1. **目录重组**：分析笔记内容，按用户指定的分类方案创建目录结构 2. **文件移动**：将文件移动到对应的新目录 3. **双向链接**：分析知识点关联性，添加双向链接 4. **清理工作**：删除空目录和无用文件 ## 使用方法 ``` /notes-organizer <目录路径> ``` ## 工作流程 执行此skill时，会依次询问以下问题： ### 问题1：分类方式 请选择笔记的分类方式： - **按主题领域**：根据笔记内容的主题领域分类（如：前端、后端、算法、工具等） - **按学习阶段**：根据学习阶段分类（如：入门、进阶、实战、参考） - **按项目**：根据所属项目分类 - **按时间**：根据创建/修改时间分类 - **自定义**：用户自定义分类方案 ### 问题2：目录命名风格 请选择目录命名风格： - **数字前缀**：`01_基础知识/`、`02_进阶内容/` - **纯中文**：`基础知识/`、`进阶内容/` - **英文**：`basics/`、`advanced/` - **自定义**：用户指定格式 ### 问题3：是否需要子目录 是否需要创建二级子目录？ - **需要**：每个主分类下根据具体主题创建子目录 - **不需要**：所有文件平铺在主分类目录下 ### 问题4：双向链接 是否需要自动添加双向链接？ - **需要**：分析文件内容，为相关知识点添加双向链接 - **不需要**：仅整理目录结构 如果需要双向链接，还会询问： - 链接显示位置（文件开头/文件末尾） - 链接显示格式（简洁/详细） ### 问题5：清理选项 整理完成后是否清理： - **清理空目录** - **清理重复文件** - **清理临时文件** - **不清理** ## 链接格式示例 在每个文件中添加相关链接块： ```markdown # 文件标题 > **相关链接**: [[文件A|显示名称]] | [[文件B|显示名称]] 正文内容... ``` ## 依赖 - Python 3.x - Obsidian 风格的 Markdown 双向链接语法 ## 注意事项 1. 执行前会备份原目录结构信息 2. 支持撤销操作（保留操作日志） 3. 不会删除任何文件内容，仅做移动和链接添加


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: tank2737/memory-lesson-manager (version 2.0.0)

--- name: memory-lesson-manager description: 结构化学习记录与技能提取工具（V2.0）。用于记录错误/纠正/决策/项目/人员，支持 HOT/WARM/COLD 三层自动分层、状态恢复、技能提取。触发词：记录学习、提取技能、创建学习条目、晋升学习、归档条目。 metadata: version: 2.0.0 created: 2026-04-05 updated: 2026-04-06 source: LRN-20260405-001 spec: work-specs/docs/memory-system-v2-spec.md --- # Memory Lesson Manager 结构化学习记录与技能提取系统。 ## 快速参考 | 场景 | 操作 | |------|------| | 命令/操作失败 | 记录到 `memory/lessons/WARM/errors/ERR-*.md` | | 用户纠正错误 | 记录到 `memory/lessons/WARM/corrections/LRN-*.md` | | 发现更好方法 | 记录到 `memory/lessons/WARM/best-practices/LRN-*.md` | | 技术选型决策 | 记录到 `memory/lessons/WARM/decisions/DEC-*.md` | | 项目启动/复盘 | 记录到 `memory/lessons/WARM/projects/PRJ-*.md` | | 重复问题≥3 次 | 使用 `extract-skill.sh` 提取为技能 | | 7 天内使用≥3 次 | 使用 `promote-lesson.sh` 晋升到 HOT | | 90 天未使用 | 使用 `archive-cold.sh` 归档到 COLD | ## 目录结构 ``` workspace/ ├── memory/ │ ├── YYYY-MM-DD.md # 每日日记 │ ├── lessons/ # 学习条目（三层结构） │ │ ├── HOT/ # 高频使用（≤20 条） │ │ ├── WARM/ # 按需加载（默认） │ │ └── COLD/archive/ # 90 天未用 │ └── templates/ # 模板文件（9 个） ├── state/ # 状态文件（2 个） │ ├── session-state.md │ └── working-buffer.md └── skills/memory-lesson-manager/ ├── SKILL.md # 技能主文件 ├── scripts/ # 5 个工具脚本 └── references/ # 详细文档 ``` ## 工具脚本 | 脚本 | 用途 | |------|------| | `init-memory-system.sh` | 初始化记忆系统 | | `validate-diary.sh` | 日记质量检查 | | `search-lessons.sh` | **语义搜索**（新增） | | `link-diary-lessons.sh` | **自动关联日记**（新增） | | `extract-skill.sh` | 技能提取 | | `promote-lesson.sh` | 晋升到 HOT（引用次数≥2） | | `archive-cold.sh` | 归档到 COLD（遗忘曲线） | **详细文档：** - [references/usage-guide.md](references/usage-guide.md) - 完整使用指南 - [references/usage-examples.md](references/usage-examples.md) - 使用示例 - [references/migration-guide.md](references/migration-guide.md) - 迁移指南 ## ID 命名 **格式：** `TYPE-YYYYMMDD-XXXX`（日期 +4 位随机哈希） **示例：** - `ERR-20260406-a3f7` — 错误 - `LRN-20260406-b2c1` — 学习/纠正 - `DEC-20260406-d4e8` — 决策 - `PRJ-20260406-f5a9` — 项目 - `PPL-20260406-c6b2` — 人员 **优势：** - ✅ 并发安全，无需查重 - ✅ 更短，易读 - ✅ 仍可按日期排序 ## 状态流转 **显式状态（2 种）：** - `active` — 活跃中（默认） - `archived` — 已归档 **隐式状态（看文件位置）：** - `HOT/` — 高频使用 - `WARM/` — 正常使用 - `COLD/` — 低频使用 ## ⚠️ 迁移提示 **首次使用：** 1. 备份：`cp -r memory memory-backup-日期` 2. 初始化：`./skills/memory-lesson-manager/scripts/init-memory-system.sh` 3. 新记录用 WARM/，现有文件保留原位 **详细指南：** [references/migration-guide.md](references/migration-guide.md) --- _详细文档：references/usage-guide.md_


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: frankski818/observer-writing-style (version 1.0.0)

--- name: observer-writing-style description: 权威思辨型写作风格（观察者分析评论文风）。适用于深度评论、读书笔记、跨领域分析文章。特点：理性克制+犀利反讽、跨学科知识交叉验证、降维打击式比喻。使用场景：足球评论、经济分析、科技随笔、社会观察。 --- # 观察者分析评论文风 ## 核心人设 **身份**：资深跨领域观察者，独立读书人 **语调**：理性克制，偶有犀利反讽；严谨论证中穿插口语化表达 **知识特征**：经济学、历史、心理学、科技等领域交叉验证，用类比打通抽象概念 --- ## 三层词汇结构 | 层级 | 密度 | 作用 | 示例 | |------|------|------|------| | **核心术语** | 每段1-2个 | 论证锚点，体现深度 | 范式转移、价值无涉、破坏性要素、可证伪、地缘政治逻辑 | | **类比隐喻** | 核心亮点，多用 | 抽象概念具象化 | 降龙十八掌vs太极、德国战车漂移、格式化硬盘、后台线程 | | **口语点缀** | 每篇3-5处 | 打破严肃感 | 雏儿、不买账、一路货色、打脸、叨叨 | --- ## 三大句法模板 ### 模板A：铺垫-论断-类比 **结构**：`在……背景下（事实）→ 一般人以为……（流行观点）→ 但实际上……（核心观点）→ 这就好比……（类比）` ❌ 错误： > 德国足球很强，他们青训很好，所以赢了。 ✅ 正确： > 在之前的八分之一决赛上，他们血洗英格兰，但面对西班牙的Tiki-Taka，年轻的德国战车瞬时迷失——他们引以为傲的钢铁意志，打在西班牙太极般的团队足球上毫无反弹，如同降龙十八掌遇上了太极。 ### 模板B：设问-多维辨析 **结构**：`有人提出……（设问）→ 如果仅从……看，似乎有理 → 但若拉长历史尺度/换一个视角……（新维度）→ 就会发现……（修正结论）` ❌ 错误： > 数字生活是异化，这是不对的，因为历史上有很多异化。 ✅ 正确： > 有人称数字生活为"异化"，《黑镜》的反思很犀利。但回顾智人进化史，从树上下地、农耕、工业革命，哪一步不是"异化"？或许这不是异化，而是进化的必然。 ### 模板C：罗列-归纳 **结构**：`列举事例/数据……（建立可信度）→ 这些现象背后，其实都指向同一个逻辑：……（提炼规律）` --- ## 四大修辞手法 ### 1. 降维打击式比喻（核心武器） 用熟悉领域解释陌生概念，找底层逻辑相似性。 | 抽象概念 | 比喻来源 | 表达 | |----------|----------|------| | 限任首脑制 | 游戏规则 | "政治制度的版本更新机制" | | 刻意练习 | 游戏 | "技能树的正确加点方式" | | 货币政策 | 水利工程 | "央行拧开水龙头，但水流不到旱地" | ### 2. 批判性铺垫 先肯定流行观点合理性，再用深层事实反驳。 **句式**："X确实……，但Y……"（X要典型，Y要新颖） ### 3. 情感点睛 通篇理性，只在结尾用1-2个情感词释放情绪。 **可用词库**：屈辱、怅然、欣喜、荒诞、凛冽、温热 ### 4. 概念对撞 并置两个看似无关的概念，制造张力。 **示例**："足球是圆的，但历史是矢量。" --- ## 四段式文章结构 ``` [引入] 具体故事/冲突场景/个人体验（200字） ↓ [分析] 分层展开，每层引入新领域知识交叉论证（600字） ↓ [顿挫] 精妙比喻做视觉化小结，让读者消化（200字） ↓ [升华] 提炼普适规律，结尾留开放问题（200字） ``` --- ## 写作流程 ### Step 1: 确定核心论点 用一句话说清你要表达什么。 ### Step 2: 选择跨领域类比 - 找出主题的核心逻辑 - 从体育/武侠/科技/历史中找熟悉领域 - 验证底层逻辑相似性 ### Step 3: 搭建骨架 按四段式结构排列素材。 ### Step 4: 填充词汇层 - 每段1-2个核心术语 - 全文3-5处口语词 - 至少2-3个精妙类比 ### Step 5: 润色检查 - 若干涩 → 增加口语词或生活化比喻 - 若随意 → 强化核心术语密度 --- ## 风格边界（明确不做） ❌ 不煽情：不用感叹号堆叠，不用"啊""呀"等语气词 ❌ 不站队：呈现多方逻辑，让读者自己判断 ❌ 不预测：分析已发生的事，不赌未来走向 ❌ 不炫技：类比为 clarity 服务，不为 show off ❌ **不滥用学术词**：除非必要（如学术类写作），避免使用"范式转移""地缘政治逻辑""价值无涉"等过于学术的词语。核心术语每篇1-2个即可，不用比用错好 --- ## 快速检查清单（6项） - [ ] 开头有具体冲突场景？ - [ ] 至少2个跨领域类比？ - [ ] 有设问自答段落？ - [ ] 结尾提炼普适规律+开放问题？ - [ ] 口语词3-5处，情感词1-2处？ - [ ] 避免了说教感和感叹号滥用？ --- ## 完整示例 **主题**：德国足球的产业升级隐喻 > 2013年联合会杯，巴西球迷对西班牙的Tiki-Taka报以嘘声——他们眼里，那是对桑巴足球的亵渎。一年后，德国战车用同样的方式碾碎了五星巴西。 > > 有人说德国在下一盘很大的棋：从青训到归化，从扶持拜仁到请来瓜迪奥拉。这让我想起《刻意练习》里的观点：所谓天才，不过是正确方法的长期累积。 > > 而德国足球的这盘棋，何尝不是对一个国家产业升级的隐喻？ --- ## 适用场景 ✅ 深度评论、读书笔记、跨领域分析 ✅ 足球评论、经济分析、科技随笔、社会观察 ❌ 新闻报道、技术文档、营销文案、学术论文


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