OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: brucegutman/pipeworx-words (version 1.0.0)

# Words A writer's toolkit: synonyms, rhymes, related words, autocomplete, and advanced word search. Powered by the Datamuse API. ## find_synonyms Find synonyms ranked by similarity. `find_synonyms("happy")` returns words like joyful, cheerful, content, glad. ## find_rhymes Perfect rhymes ranked by score. Great for poetry and songwriting. ## find_related Find words connected by different relationships: - `syn` -- synonyms - `ant` -- antonyms - `rhy` -- rhymes - `trg` -- associated/trigger words - `jja` -- adjectives that describe a noun - `jjb` -- nouns that an adjective describes ## autocomplete Word completions from a prefix. `"hel"` returns hello, help, helicopter, etc. ## find_words The power tool. Combine constraints: - `meaning_like` -- words with similar meaning to a phrase - `sounds_like` -- approximate pronunciation match - `spelled_like` -- pattern with wildcards (`b*ttle` finds bottle, battle, brittle) ## Example: find rhymes for "code" ```bash curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/words/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"find_rhymes","arguments":{"word":"code","limit":10}}}' ``` ## Example: words meaning "ocean" that start with "s" ```bash curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/words/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"find_words","arguments":{"meaning_like":"ocean","spelled_like":"s*"}}}' ``` ```json { "mcpServers": { "words": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/words/mcp" } } } ```


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Skill: mypicko/docx-diff (version 1.0.0)

--- name: docx-diff description: "对比两个 Word 文档（.docx）的差异，找出文本增删改、图片变化、格式/样式变化，生成高亮标注的 Word 文档、HTML 可视化报告和纯文本报告。当用户说「对比两个 Word 文档」「找出文档的改动」「这两版有什么区别」「帮我看看哪里改了」「文档 diff」「比较文件差异」「找出修订内容」时必须使用此 skill，不要依赖任何在线比对服务。用户给出两个 .docx 文件路径（包括 Windows 路径如 E:\folder\file.docx）时也要使用此 skill。" --- # DOCX Diff — Word 文档本地差异对比 ## 工作流 用户给出两个文件路径后，按以下步骤执行： ### 第一步：确认依赖 ```bash pip install python-docx ``` 如果已安装过，跳过。 ### 第二步：找到 skill 脚本路径 脚本在 skill 目录下的 `scripts/compare_docx.py`。 OpenClaw 的 skill 目录通常在： - Windows: `%USERPROFILE%\.openclaw\skills\docx-diff\scripts\compare_docx.py` - macOS/Linux: `~/.openclaw/skills/docx-diff/scripts/compare_docx.py` ### 第三步：运行对比 ```bash python "路径/scripts/compare_docx.py" --file1 "旧文档.docx" --file2 "新文档.docx" ``` Windows 示例（路径含空格时加引号）： ```bash python "%USERPROFILE%\.openclaw\skills\docx-diff\scripts\compare_docx.py" ^ --file1 "E:\ZTE\project\report_V1.0.docx" ^ --file2 "E:\ZTE\project\report_V1.1.docx" ^ --output "E:\ZTE\project\diff_output" ``` ### 第四步：报告结果 运行完成后，告诉用户： 1. 统计数字：删除/新增/修改了多少段落，图片有无变化 2. 具体改动内容（从 `*_diff.txt` 读取后摘要） 3. 输出文件位置：`*_diff.html`（推荐用浏览器打开）、`*_diff.docx` --- ## 参数说明 | 参数 | 默认 | 说明 | |------|------|------| | `--file1` | 必填 | 旧文档（基准） | | `--file2` | 必填 | 新文档（对比目标） | | `--output` | 与 file2 同目录 | 输出目录 | | `--threshold` | 0.6 | 段落配对相似度 0~1，越低越宽松 | | `--mode` | all | `all` / `text` / `image` | ## 输出文件 | 文件 | 说明 | |------|------| | `*_diff.html` | 交互式报告，浏览器打开，支持按类型筛选 | | `*_diff.docx` | 高亮标注版 Word 文档（红=删除，绿=新增） | | `*_diff.txt` | 纯文本报告 | ## 标注说明 | 标记 | 含义 | |------|------| | `[-]` 红色 | 旧文档有、新文档没有（删除） | | `[+]` 绿色 | 新文档有、旧文档没有（新增） | | `[修改前/后]` | 内容相似但有改动 | | `[样式]` 黄色 | 文字相同但格式发生变化 | ## 注意事项 - 仅支持 `.docx`，不支持旧版 `.doc`（需先用 Word 另存为 .docx） - 表格内容也会被扫描，不会遗漏 - 图片通过 MD5 比对，改名不会误判 - HTML 报告内嵌图片，可直接分享单个文件 ## 常见问题 **Q: threshold 怎么调？** - 两段文字差别很大但被判为「修改」→ 提高到 0.8 - 相似段落被判为「删除+新增」→ 降低到 0.4 **Q: 文档结构差异极大，结果乱？** - 先用 `--mode text` 只看文本，忽略图片干扰


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Skill: nhzallen/virtual-desktop-browser (version 1.0.0)

--- name: virtual-desktop-browser description: Launch Chromium in non-headless mode inside Xvfb virtual display (fixed 1200x720x24) and automate with human-like mouse/keyboard/screenshot operations. Use for bot-resistant sites like Xiaohongshu and X/Twitter where GUI simulation is required. --- # Virtual Desktop Browser Skill This skill provides a deterministic GUI automation runtime: - Xvfb virtual display (`1200x720x24`) - Chromium non-headless browser - PyAutoGUI control (click/type/hotkey/scroll) ## Required system packages ```bash apt-get update apt-get install -y xvfb chromium-browser \ libnss3 libgconf-2-4 libxss1 libasound2 \ libatk1.0-0 libatk-bridge2.0-0 libcups2 \ libdrm2 libgbm1 libgtk-3-0 libxshmfence1 x11-utils ``` ## Python dependencies ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## Tool surface All tools return JSON dicts. - `browser_start(url=None, display=None)` — start Xvfb + Chromium - `browser_stop()` — close processes - `browser_snapshot(region=None)` — screenshot as Base64 PNG - `browser_click(x, y, button='left', clicks=1, duration=0.5)` — move + click - `browser_type(text, interval=0.05, wpm=None)` — type at focus - `browser_hotkey(keys, interval=0.05)` — key combos - `browser_scroll(clicks=1, direction='vertical', x=None, y=None)` — mouse wheel - `browser_find_image(image_path, confidence=0.8)` — template matching (OpenCV) - `browser_get_pixel_color(x, y)` — read RGB - `browser_activate_window(title_substring)` — focus window by title ## Notes - Browser lifecycle is manual: start once, multi-step flow, then stop. - Display auto-assigns (`:99..:199`) if not provided. - Failsafe: moving mouse to bottom-right corner triggers pyautogui abort. ## Language See `docs/` for translations: - [English](docs/en.md) - [Español](docs/es.md) - [العربية](docs/ar.md)


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Skill: milesnee/wechat-article-digest (version 1.0.0)

--- name: wechat-article-digest description: 微信公众号文章抓取、分类与日报生成。当用户发送公众号文章链接（mp.weixin.qq.com）、说"文章日报"、"今日阅读"、"归类一下"、"整理文章"、"帮我看看这篇文章"时触发。也用于用户日常转发文章链接时自动抓取摘要和分类。 allowed-tools: [exec, web_fetch, read, write, edit] --- # 微信公众号文章日报 ## 核心流程 ### 1. 抓取文章内容 用户发送 `mp.weixin.qq.com/s/` 链接时： ``` curl -s -L \ -H "User-Agent: Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 17_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15" \ "链接" \ | python3 -c " import sys, re html = sys.stdin.read() # 提取标题 t = re.search(r'var msg_title = \"(.*?)\";', html) title = t.group(1) if t else '' # 提取公号名 n = re.search(r'var nickname = \"(.*?)\";', html) name = n.group(1) if n else '' # 提取正文 m = re.search(r'id=\"js_content\"[^>]*>(.*?)</div>', html, re.DOTALL) body = re.sub(r'<[^>]+>', '', m.group(1)).strip() if m else '' print(f'TITLE:{title}') print(f'NAME:{name}') print(f'BODY:{body}') " ``` 如果标题和正文都为空，用 web_fetch 作为备选。 ### 2. 分类标签体系 每篇文章分配 1-2 个标签： - 🤖 AI/科技 — AI、大模型、技术产品 - 💰 商业/创业 — 创业、商业模式、融资 - 📈 职场/管理 — 职场经验、团队管理、效率 - 📊 行业分析 — 行业趋势、市场分析、竞品 - 🧠 个人成长 — 学习方法、思维方式、认知 - 💰 投资/理财 — 股市、基金、财务规划 - 🌍 宏观/政策 — 经济政策、国际局势 - 🎯 产品/设计 — 产品思维、用户体验 - 📖 读书/文化 — 书评、文化、人文 - 🔧 工具/效率 — 工具推荐、自动化、工作流 - ❤️ 健康/生活 — 健康、生活、情感 ### 3. 单篇响应格式 用户发单篇链接时，立即响应： ``` 📌 [标题] 📁 公号：[名称] | 标签：[标签] 📝 摘要：[1-2句话提炼核心观点] ``` 同时将文章信息追加到 `memory/YYYY-MM-DD.md`。 ### 4. 日报生成格式 当触发日报汇总时（定时任务或用户说"文章日报"），读取当天 memory 文件，生成： ``` 📰 今日阅读日报 — YYYY-MM-DD 共 N 篇文章 [标签emoji] [标签名]（X篇） ├ 📌 标题1 — 公号名 | 一句话摘要 ├ 📌 标题2 — 公号名 | 一句话摘要 └ ... [标签emoji] [标签名]（X篇） └ ... 💡 今日要点： - [从所有文章中提炼 2-3 个值得关注的观点] ``` 如果当天没有文章，回复 NO_REPLY。 ### 5. 记录格式 在 `memory/YYYY-MM-DD.md` 中以如下格式记录每篇文章： ```markdown ## 公众号文章 - [标签emoji] **标题** — 公号名 > 摘要内容 > 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xxx ``` ## 注意事项 - 正文超过 5000 字时，摘要控制在 3 句话以内，突出核心观点 - 如果抓取失败，告知用户并建议复制文字或截图 - 分类标签可扩展，遇到无法归类的文章放在「📌 其他」下


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Skill: kk-kingkong/kk-douyin-download (version 1.0.0)

--- name: douyin-download description: 抖音视频解析下载工具。从分享链接提取无水印下载地址，支持下载+转文字+内容分析。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎬", "requires": { "dirs": ["/Users/kk/.openclaw/mcp-servers/douyin-analyzer"], "bins": ["ffmpeg", "whisper"], }, "install": [ { "id": "git-clone", "kind": "manual", "label": "douyin-analyzer MCP 已安装在 ~/.openclaw/mcp-servers/douyin-analyzer", }, ], }, } --- # 抖音视频解析下载 ## 核心功能 从抖音分享链接提取无水印视频下载地址，支持： 1. **解析下载地址**（MCP 调用） 2. **下载视频**（curl） 3. **提取音频 + 转文字**（ffmpeg + whisper） 4. **内容分析** ## 使用方式 ### 方式一：MCP 调用（推荐） **已注册到 mcporter，直接可用：** ```bash mcporter call douyin-analyzer.parse_douyin_video_info share_link="https://v.douyin.com/xxx" mcporter call douyin-analyzer.get_douyin_download_link share_link="https://v.douyin.com/xxx" mcporter call douyin-analyzer.analyze_douyin_video share_link="https://v.douyin.com/xxx" ``` ### 方式二：直接调用 Python ```python import sys sys.path.insert(0, '/Users/kk/.openclaw/mcp-servers/douyin-analyzer') from server import DouyinParser, AudioProcessor # 1. 提取视频信息 video_id = DouyinParser.extract_video_id("https://v.douyin.com/xxx") info = DouyinParser.get_video_info(video_id) print(info) # 2. 获取无水印下载链接 url = DouyinParser.get_download_url(video_id, "https://v.douyin.com/xxx") print(f"下载链接: {url}") # 3. 下载视频 ap = AudioProcessor() ap.download_video(url, "/tmp/video.mp4") # 4. 转文字（GPU加速） ap.transcribe("/tmp/video.mp4") ``` ## 解析原理 | 层 | 方法 | 说明 | |----|------|------| | 第一层 | `iesdouyin.com` 官方 API | 直接请求，返回 playwm 地址，替换 `playwm`→`play` | | 第二层 | 第三方解析 API | `liuxingw.com/api/douyin/api.php` | | 第三层 | Playwright 浏览器 | 模拟手机访问分享链接，提取 `<video>` 标签 | **无水印原理：** `playwm` = 带水印，`play` = 无水印。替换域名即可。 ## 注意事项 - **无需登录**，分享链接即可解析 - **无需 Cookie**，任何抖音视频都能解析 - Whisper 转文字推荐加 `--device mps` 用 GPU 加速 - 视频文件会暂存 `/tmp/`，用完可手动删除


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Skill: dazhuangjammy/engram-mcp-server (version 0.1.0)

--- name: engram-mcp-server description: Engram MCP Server — 给 AI 注入可切换的专家记忆（谁 + 知道什么 + 怎么思考）。支持 Claude Code / Cursor / Codex 等 MCP 客户端。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["uvx"] }, "install": [ { "id": "uv", "kind": "shell", "command": "curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh", "label": "Install uv/uvx" } ] } } --- # Engram MCP Server 把专家记忆封装成可加载资源：不仅是知识检索，还包含角色、工作流、规则与动态记忆。 ## 适用场景 - 你希望 AI 在不同专家人设间快速切换 - 你需要跨会话持久化用户偏好与关键事实 - 你想在 MCP 客户端里统一管理 memory / knowledge / examples ## 快速安装（推荐） ```bash claude mcp add --scope user engram-server -- uvx --from git+https://github.com/DazhuangJammy/Engram engram-server ``` ## 常用命令 ```bash # 启动 MCP Server engram-server serve # 启动可视化 UI engram-server ui ``` ## 关键能力 - 零向量依赖（不强绑 chromadb/litellm） - 索引驱动分层加载（role/workflow/rules 常驻 + knowledge/examples 按需读） - 动态记忆、工具轨迹、记忆纠错与归档 - 支持多种 MCP 客户端集成 ## 参考 - GitHub: https://github.com/DazhuangJammy/Engram - 文档：README.md


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Skill: hr2ay/focus-api (version 1.0.1)

# FocusAI - 视觉记忆中枢与上下文管理器 ## YAML 定义 (技能元数据) ```yaml name: focusai version: 1.0.0 description: 本地视觉监控与专注力管理工具，提供屏幕活动记录、专注度评分和历史追溯能力 author: HR2AY license: MIT # 技能能力声明 capabilities: - name: monitor_focus description: 监控用户屏幕活动并评估专注度 requires_user_consent: true privacy_note: 会定期截屏并上传至视觉模型分析 - name: query_history description: 查询历史专注数据和屏幕活动记录 condition: "仅在当天使用过 focusAI 时调用" - name: analyze_activity description: 分析特定时间段的工作内容和效率 condition: "仅在当天使用过 focusAI 时调用" # 触发意图 intents: - pattern: "我今天.*忙.*什么|总结.*工作流|今天都干了.*" action: query_history requires_data: true - pattern: "下午.*点.*看.*PDF|刚才.*看.*什么|之前.*窗口.*内容" action: analyze_activity requires_data: true - pattern: "效率.*低|时间.*花在哪|分心.*多久" action: query_history requires_data: true - pattern: "打开.*专注.*模式|开始.*监控|监控.*写代码" action: start_monitor requires_consent: true - pattern: "刚才.*分心.*|现在.*专注.*|当前.*状态" action: check_status - pattern: "切换.*模型|改成.*豆包|改成.*通义|换成.*GPT" action: switch_provider # 调用前提条件 prerequisites: check_command: | $today = Get-Date -Format 'yyMMdd' Test-Path "~/Desktop/FocusOS_Data/$today/*.csv" skip_if_false: | 今天还没有使用过 FocusAI，暂无数据可供查询。 如需开始监控，请说"打开专注模式"或运行 start.bat。 ``` --- ## 技能定位 不要将 FocusAI 仅仅视为一个"计时器"。它是你的**视觉记忆中枢和上下文管理器**。 当用户询问他们过去的数字活动、工作状态、或者需要你回忆某一时段的屏幕内容时，FocusAI 就是你的"眼睛"和"日记本"。 ### 重要约束 **当日未使用时不调用** 如果当天没有使用过 FocusAI（即没有数据文件），**不要尝试调用或分析**。直接告知用户： > "今天还没有使用过 FocusAI，暂无数据可供查询。如需开始监控，请说'打开专注模式'或运行 start.bat。" ### 隐私与权限 | 场景 | 要求 | |------|------| | 后台监控 | 必须告知用户截屏行为、内存和 API 使用情况 | | 前端 GUI | 启动前需询问用户，告知 UI 会置顶，需在任务栏关闭 | --- ## 🗣️ 唤醒触发词 当用户的意图匹配以下自然语言时，你应立刻意识到需要调用 FocusAI： ### 查询类 (需当日有数据) - "我今天一天都在忙些什么？总结一下我的工作流。" - "我下午两点左右看的那篇 PDF 主要是关于什么的？" - "我感觉今天效率很低，帮我分析一下我把时间都花在哪了。" - "我刚才是不是分心了？" ### 控制类 - "打开专注模式，监控我接下来的写代码状态。" - "把我的视觉监控模型切换成豆包/通义千问。" --- ## 📖 Agent 操作指南 ### 前置检查 (必须) 在尝试查询历史或分析活动前，先检查今日是否有数据： ```python import os from datetime import datetime def has_today_data(): today = datetime.now().strftime('%y%m%d') data_dir = os.path.expanduser(f'~/Desktop/FocusOS_Data/{today}') return os.path.exists(data_dir) and any(f.endswith('.csv') for f in os.listdir(data_dir)) ``` 如果返回 `False`，**立即停止**，不要尝试调用 API 或读取文件。 ### 实时控制与状态获取 (HTTP API) Base URL: `http://127.0.0.1:8765/api` | 方法 | 端点 | 说明 | |------|------|------| | GET | `/status` | 获取当前分数、目标和运行状态 | | GET | `/history` | 获取程序本次启动以来的所有活动记录 | | POST | `/start` | 启动监控（可附带 `{"goal": "工作目标"}`） | | POST | `/stop` | 停止监控 | | POST | `/config` | 覆写配置（切换模型或截图间隔） | ### 长期记忆检索 (RAG 架构) 数据默认位于 `~/Desktop/FocusOS_Data/`，按日期归档（如 `260310/`）。 **检索工作流：** 1. **宏观概览** (省 Token) - 读取对应日期的 `report_*.csv` - 生成全天活动线图 2. **微观溯源** (按需触发) - 根据 CSV 时间戳，找到对应 `YYYYMMDD_HHMMSS.jpg` - 调用视觉模型进行 OCR 和内容分析 --- ## 🛠️ 初始化与安装 如果用户要求使用记忆/监控功能，但检测到本地未部署 FocusAI： 1. **先解释用途**（本地截屏+视觉模型分析） 2. **明确征求用户同意** 3. 然后执行： ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/HR2AY/focusAI # Windows 运行 start.bat 自动配置环境并启动服务 cd focusAI && start.bat ``` --- ## ⚡ 交互原则 | 场景 | 行为 | |------|------| | 状态极佳 (Score 持续上升) | 不要主动打断 | | 长时间偏离目标 | 用幽默但严厉的语气提醒 | | 当日无数据 | 明确告知，引导用户启动监控 | --- *详细安装教程和 API 调用方法见 references/ 目录*


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Skill: elandivar/neomano-places (version 1.0.3)

--- name: neomano-places description: Search Google Places (Places API New) for real-world places, businesses, restaurants, and nearby recommendations. Use when the user asks to find specific places, restaurants, reviews, ratings, addresses, maps links, or to search by location and filter by open now or minimum rating. metadata: {"openclaw":{"emoji":"📍","requires":{"bins":["python3"],"env":["GOOGLE_PLACES_API_KEY"]},"primaryEnv":"GOOGLE_PLACES_API_KEY"}} --- # Neomano Places (Google Places) Use Google Places as the source of truth for real-world place lookup. ## Workflow 1. **Choose the search intent** - Use the user's request directly when possible. - If they want food or local recommendations, search by category + place name. 2. **Search Places** - Use `scripts/places.py` for text search. - Add location bias when the user mentions a town, city, or area. - Prefer concrete results with ratings and review counts. 3. **Filter and rank** - Prefer places with stronger ratings and more reviews. - If the user wants a specific dish, favor places whose name, category, or reviews mention it. - If results are weak or ambiguous, say so and avoid guessing. 4. **Respond clearly** - Return a short ranked list. - Include place name, why it stands out, rating, and address when available. - Include a Google Maps link if present. ## Output style - Keep it practical and concrete. - Use bullets, not tables. - If the user asks for only one place, return the best match and 1–2 backups. ## Notes - Requires `GOOGLE_PLACES_API_KEY`. - To get one, create a project in **Google Cloud Console**, enable **Places API (New)**, and create an API key in **APIs & Services → Credentials**. - For best results, restrict the key to **Places API** and, if possible, lock it down by IP. - For JSON output, use `--json` on the script. - For nearby searches, pass `--lat`, `--lng`, and `--radius-m`.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: autogame-17/read-optimizer (version 1.0.0)

# SKILL: Read Optimizer (read-optimizer) ## Description Optimizes file reading operations by providing smarter read strategies (head/tail/grep/diff) to reduce token usage and latency. Use this when you need to inspect large files efficiently without dumping the entire content. ## Usage ### Smart Read (Head + Tail) Reads the first N lines and the last N lines of a file. Good for logs or large docs. ```bash node skills/read-optimizer/index.js --file <path> --mode smart --lines 100 ``` ### Grep Read (Focus) Reads lines matching a pattern (regex supported). ```bash node skills/read-optimizer/index.js --file <path> --mode grep --pattern "error|exception" ``` ### Diff Read (Changes) Reads only the lines changed since the last git commit (if in a git repo). ```bash node skills/read-optimizer/index.js --file <path> --mode diff ``` ## Options - `--file <path>`: Path to the file. - `--mode <smart|grep|diff>`: Operation mode (default: smart). - `--lines <number>`: Number of lines for head/tail (default: 50). - `--pattern <string>`: Regex pattern for grep mode. - `--context <number>`: Context lines for grep (default: 2).


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: strykragent/prism-finance-os (version 0.1.2)

--- name: prism-finance-os description: Financial data SDK for AI Agents. 218+ read-only endpoints for market data, prices, fundamentals. Built for Cursor, Claude, OpenClaw. Data retrieval only. homepage: https://api.prismapi.ai repository: https://github.com/Strykr-Prism/PRISM-OS-SDK metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📊","requires":{"bins":[],"env":["PRISM_API_KEY"]},"primaryEnv":"PRISM_API_KEY"}} --- # PRISM Finance OS > **Financial Data SDK for AI Agents** Read-only market data SDK. 218+ endpoints for prices, fundamentals, and analytics. ## Security Notes - **Read-only API** — fetches public market data only - **No wallet access** — does not interact with wallets or private keys - **No trading execution** — execute modules are for quote simulation only, not live trades - **Data only** — returns JSON market data for analysis - **API key required** — set `PRISM_API_KEY` environment variable ## Quick Start ```bash npm install prism-finance-os ``` ```typescript import PrismOS from 'prism-finance-os'; const prism = new PrismOS({ [REDACTED_SECRET] }); // Get crypto price const btc = await prism.crypto.getConsensusPrice('BTC'); // Get stock fundamentals const aapl = await prism.stocks.getFundamentals('AAPL'); // Get DeFi protocol TVL const tvl = await prism.defi.getProtocolTVL('aave'); ``` ## Required Environment Variable ```bash export PRISM_API_KEY=your_api_key_here ``` Get your free API key at [api.prismapi.ai](https://api.prismapi.ai) ## Data Categories | Category | Examples | |----------|----------| | Crypto Prices | BTC, ETH, SOL prices across exchanges | | Stock Data | Fundamentals, earnings, financials | | DeFi Analytics | Protocol TVL, yields, stablecoin supply | | Macro Data | Fed rates, inflation, GDP (via FRED) | | Technical Analysis | RSI, MACD, moving averages | | News & Sentiment | Market news with sentiment scores | ## Links - [API Documentation](https://api.prismapi.ai/docs) - [GitHub Repository](https://github.com/Strykr-Prism/PRISM-OS-SDK) - [npm Package](https://www.npmjs.com/package/prism-finance-os) ## License MIT License - see [LICENSE](https://github.com/Strykr-Prism/PRISM-OS-SDK/blob/main/LICENSE)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-employee-cn (version 2.0.0)

--- name: ai-employee-cn version: 1.2.3 description: AI 员工配置服务 - 帮企业/个人配置 OpenClaw AI 员工，自动化客服、内容生成、数据分析等任务。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: [] --- # AI Employee 配置服务 ## 描述 帮企业/个人配置 OpenClaw AI 员工，自动化客服、内容生成、数据分析等任务。 ## 服务内容 1. **需求分析** - 分析客户业务场景，设计 AI 员工角色 2. **Agent 配置** - 配置 OpenClaw Agent + MCP 工具链 3. **渠道集成** - 接入 Telegram/飞书/微信/Discord 4. **工作流设计** - 设计自动化工作流 5. **培训交付** - 文档 + 视频培训 ## 定价 - 基础版：¥299（1 个 AI 员工 + 单渠道） - 高级版：¥999（3 个 AI 员工 + 多渠道 + 工作流） - 企业版：¥2999（无限 AI 员工 + 定制开发 + 持续支持） ## 市场验证 - TrustMRR: AI MONEY GROUP $13k MRR（教人配置 AI 员工） - 需求旺盛：企业自动化降本增效 ## 我能做的 - 需求分析 → 文档输出 - Agent 配置 → 代码/配置文件 - 工作流设计 → 流程图 + 脚本 - 培训材料 → Markdown 文档 ## 需要 Boss 配合 - 客户沟通（微信/电话） - 收款（微信/支付宝） - 服务器部署（如需要） --- 创建：2026-03-12


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shven273-design/mbti-master (version 1.0.0)

--- name: mbti-master description: Comprehensive MBTI personality analysis tool with quick testing, cognitive function analysis, compatibility matching, and trending MBTI games. Use when users want to explore their personality type, understand 16 personalities, check compatibility with others, or play MBTI-related interactive games. metadata: author: ShenJian version: 1.0.0 created: 2026-03-03 license: MIT open_source: true --- # MBTI Master - 人格类型分析工具 **创建者：申建** **开源协议：MIT License（允许自由使用、修改和分发）** 基于荣格认知功能理论的MBTI人格分析工具，包含快速测试、深度解析、社交匹配等趣味功能。 ## 核心功能 ### 1. 快速人格测试 ```bash bash scripts/quick_test.sh ``` 4维度8题快速测试，5分钟获得你的MBTI类型。 ### 2. 完整人格分析 查看任意类型的详细解析： ```bash bash scripts/type_analysis.sh INTJ bash scripts/type_analysis.sh ENFP ``` 输出包含： - 四字母含义解析 - 主导/辅助/第三/劣势认知功能 - 适合职业方向 - 人际关系特征 - 成长建议 ### 3. 人格兼容性匹配 查看两种类型的相处模式： ```bash bash scripts/compatibility.sh INTJ ENFP ``` ### 4. 认知功能深度解析 理解8种认知功能： ```bash bash scripts/cognitive_functions.sh ``` ### 5. 趣味MBTI游戏 #### 5.1 人格猜猜看 ```bash bash scripts/guess_game.sh ``` 根据描述猜测是哪种人格类型。 #### 5.2 今日人格运势 ```bash bash scripts/daily_horoscope.sh INTJ ``` 基于MBTI类型的趣味日运（非真实预测，仅供娱乐）。 #### 5.3 最佳职业匹配 ```bash bash scripts/career_match.sh ``` 根据测试结果推荐职业方向。 ### 6. 16型人格速查 ```bash bash scripts/type_cheatsheet.sh ``` 一键查看所有16种人格的核心特征对比表。 ## 2026年MBTI新趋势 ### 认知功能深度分析（超越四字母） 现代MBTI理论更关注8种认知功能而非简单四字母： **感知功能（Perceiving）** - Ni (内倾直觉)：洞察本质，预见未来 - Ne (外倾直觉)：探索可能，联想创新 - Si (内倾感觉)：细节记忆，经验传承 - Se (外倾感觉)：当下体验，感官敏锐 **判断功能（Judging）** - Ti (内倾思考)：逻辑分析，构建体系 - Te (外倾思考)：效率优先，目标导向 - Fi (内倾情感)：价值坚守， authenticity - Fe (外倾情感)：和谐共情，社交敏锐 ### 有趣的人格互动现象 1. **镜像类型**（如INTJ ↔ ESFP） - 四种功能完全相同但顺序相反 - 最容易互相吸引也最容易产生冲突 2. **黄金配对**（如INTJ ↔ ENFP） - 主导功能互补，能够互相激发成长 3. **功能栈共鸣**（如INTJ ↔ INFJ） - 仅一个字母差异，内在体验却大不相同 4. **阴影人格**（压力状态下） - 每个类型在极端压力下会表现出完全相反的特征 ## 数据文件 所有人格类型数据存储在： - `references/types/` - 16种人格详细档案 - `references/functions.md` - 8种认知功能详解 - `references/compatibility_matrix.csv` - 兼容性匹配表 ## 使用场景 - 快速了解自我或他人的性格特征 - 团队建设中理解成员差异 - 职业规划和人际关系参考 - 社交破冰和趣味互动 - 深度心理学学习和认知功能分析 ## 免责声明 MBTI仅作为自我认知的参考工具，不应作为评判他人或做出重大人生决策的唯一依据。人格具有复杂性和流动性，类型只是倾向而非定论。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: heoboong/hwp-extract-pipeline (version 1.0.0)

--- name: hwp-extract-pipeline description: "HWP/HWPX/PDF extraction pipeline: attempt hwp-reader, then pyhwp, then OCR, with safe fallbacks. Use when agent needs reliable text extraction from Korean HWP/HWPX or PDF/scan attachments." --- # hwp-extract-pipeline 간단한 HWP/HWPX/PDF 추출 파이프라인 스킬입니다. 핵심 목표는 로컬에 저장된 공고문(한글 파일)을 안정적으로 텍스트로 변환해 JSON 형식으로 반환하는 것입니다. 간단 사용법 - 실행 스크립트: scripts/extract_hwp.py - 입력: 로컬 파일 경로(예: /home/vorox/.openclaw/agents/nalda-mail-opt/data/<PBLN_ID>/getImageFile.do) - 출력: JSON 출력(표준출력) 및 데이터 폴더에 <id>_extracted.json으로 저장 우선순위(폴백 방식) 1. hwp-reader 호출 (외부 skill 호출 가능시) 2. pyhwp(venv) 기반 추출 3. 시스템 OCR (poppler + tesseract) — 시스템 설치 필요할 수 있음 4. strings 기반 폴백 참고 문서 - scripts/README.md (간단 사용 예시 및 통합 방법)


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