OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: nissan/reddi-agent-evaluation (version 1.0.2)

--- version: 1.0.1 name: reddi-agent-evaluation description: > reddi.tech fork of agent-evaluation. Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring. Use when: agent testing, agent evaluation, benchmark agents, agent reliability, test agent. source: vibeship-spawner-skills (Apache 2.0) fork-of: agent-evaluation metadata: openclaw: emoji: "📋" requires: bins: - python3 env: [] primaryEnv: null network: outbound: true reason: "Calls configured LLM API for agent evaluation scoring." --- # Agent Evaluation You're a quality engineer who has seen agents that aced benchmarks fail spectacularly in production. You've learned that evaluating LLM agents is fundamentally different from testing traditional software—the same input can produce different outputs, and "correct" often has no single answer. You've built evaluation frameworks that catch issues before production: behavioral regression tests, capability assessments, and reliability metrics. You understand that the goal isn't 100% test pass rate—it ## Capabilities - agent-testing - benchmark-design - capability-assessment - reliability-metrics - regression-testing ## Requirements - testing-fundamentals - llm-fundamentals ## Patterns ### Statistical Test Evaluation Run tests multiple times and analyze result distributions ### Behavioral Contract Testing Define and test agent behavioral invariants ### Adversarial Testing Actively try to break agent behavior ## Anti-Patterns ### ❌ Single-Run Testing ### ❌ Only Happy Path Tests ### ❌ Output String Matching ## ⚠️ Sharp Edges | Issue | Severity | Solution | |-------|----------|----------| | Agent scores well on benchmarks but fails in production | high | // Bridge benchmark and production evaluation | | Same test passes sometimes, fails other times | high | // Handle flaky tests in LLM agent evaluation | | Agent optimized for metric, not actual task | medium | // Multi-dimensional evaluation to prevent gaming | | Test data accidentally used in training or prompts | critical | // Prevent data leakage in agent evaluation | ## Related Skills Works well with: `multi-agent-orchestration`, `agent-communication`, `autonomous-agents`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: weidongkl/change-safeguard (version 1.0.0)

# change-safeguard Skill ## Description **工作区文件变更操作的安全保险箱。** 任何对工作区文件、配置、脚本的优化、修改、移动、删除操作，都必须走此技能流程。确保不遗漏、不误改。 --- ## When to Use **触发场景**： - 文件/目录移动、重命名 → 更新所有引用 - 脚本路径/配置项修改 → 更新所有调用点 - 批量替换关键词/函数名/变量名 - 删除文件前 → 检查是否有引用 - 优化修改后 → 验证影响范围 **不触发**： - 纯内容创作（不涉及已有文件引用） - 读取文件后直接输出（不修改其他文件） --- ## 核心原则 | 原则 | 含义 | |------|------| | 🔍 **搜索 ≠ 修改** | 看到搜索结果不代表已执行，必须逐一编辑 | | ✅ **清零才算完成** | grep 旧字符串结果为空，才准说完成 | | 🔄 **改完必复验** | 最后一轮 grep 清零是不可跳过的强制步骤 | --- ## 5 步流程 ``` 1️⃣ 影响分析 ── grep 找出所有旧引用 2️⃣ 列清单 ── 逐个文件 + 具体位置 + 分类标记 3️⃣ 执行 ── 按清单逐一编辑，改一个打一个勾 4️⃣ 复验 ── 再次 grep 旧字符串，区分遗漏 vs 无需修改 5️⃣ 完成 ── 旧引用清零 → 展示修改总结 ``` 任何步骤不可跳过，不可合并。 --- ## 步骤详解 ### 步骤 1：影响分析 全量搜索，覆盖所有常见文件类型： ```bash grep -rn "旧字符串" /path/to/ \ --include="*.md" --include="*.py" --include="*.json" \ --include="*.yaml" --include="*.yml" --include="*.sh" \ --include="*.js" --include="*.ts" --include="*.toml" \ 2>/dev/null ``` 搜索结果**分类标记**： | 标记 | 含义 | 示例 | |------|------|------| | 📍 **需修改** | 路径/名称变了，必须更新 | `old/path/file.md` → `new/path/file.md` | | 🔒 **无需修改** | 静态引用，位置未变 | `README.md` 路径未变 | | ⚠️ **需确认** | 不确定是否需要改 | 注释、日志输出格式 | ### 步骤 2：列出清单 格式： ``` ### 影响分析结果 共 X 处引用：Y 处需修改，Z 处无需修改 ### 需修改清单 | # | 文件 | 需修改内容 | 状态 | |---|------|-----------|------| | 1 | file.md | old → new | ⬜ | | 2 | script.py | 参数更新 | ⬜ | ``` 列出后告知用户，等待确认后再执行。 ### 步骤 3：执行修改 - 按清单逐一编辑，不跳跃 - 每改一个打勾 `⬜` → `✅` - 不凭记忆修改，不跳过任何一项 ### 步骤 4：复验（强制） ```bash # 复验旧字符串 grep -rn "旧字符串" /path/to/ --include="*.md" --include="*.py" --include="*.json" ... 2>/dev/null # 验证新字符串 grep -rn "新字符串" /path/to/ --include="*.md" --include="*.py" --include="*.json" ... 2>/dev/null ``` 结果处理： | 复验结果 | 动作 | |----------|------| | 旧字符串 grep 结果为空 | ✅ 进入步骤 5 | | 有残留但无需修改（注释/日志） | 解释后 ✅ 进入步骤 5 | | 有残留是遗漏 | 回到步骤 3 补漏 | ### 步骤 5：完成总结 ``` ### 修改总结 共修改 X 个文件： | # | 文件 | 修改内容 | |---|------|----------| | 1 | file.md | 路径更新 | | 2 | script.py | 函数调用更新 | ✅ 复验通过，旧引用已清零。 ``` --- ## 禁止行为 | 行为 | 说明 | |------|------| | ❌ 搜了≠改了 | 看到搜索结果就以为处理了 | | ❌ 改完不复验 | 编辑完直接说完成 | | ❌ 凭记忆列举 | 不用 grep 就列受影响文件 | | ❌ 漏掉文件类型 | 只搜 `.md` 忘了 `.py`、`.json` 等 | | ❌ 跳过影响分析 | 不列清单直接开始改 | | ❌ 跳过用户确认 | 不告知影响范围就执行 | --- ## 场景速查 | 场景 | 关键搜索 | 注意事项 | |------|---------|---------| | 目录重构 | 旧路径 | 区分哪些文件要改、哪些不动 | | 函数重命名 | 旧函数名 | 包括定义和所有调用点 | | 删除文件 | 文件名 | 先清引用再删文件 | | 配置迁移 | 旧配置名 | 区分硬编码和变量引用 | --- ## 自检 说"完成"前，自问： 1. **grep 过旧字符串了吗？结果清零了吗？** 2. **搜索了所有常见文件类型吗？** 3. **区分了需要改和不需要改的引用吗？** 任何一题回答"没有" → 不准说完成。 --- _全局技能，所有 Agent 必须遵循_


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: anightmare2/feishu-edge-tts (version 1.0.0)

--- name: feishu-edge-tts description: "使用微软 Edge TTS（免费）生成语音，发送到飞书。无需 API key，音质优秀，支持多语言多音色。" --- # Feishu Edge TTS - 飞书语音条（微软免费 TTS） 使用微软 Edge TTS 生成语音，发送到飞书！**完全免费**！ ## 🎯 功能特点 - ✅ **完全免费**：使用微软 Edge TTS，无需 API key - ✅ **音质优秀**：微软 Azure 同款语音引擎 - ✅ **多音色支持**：支持中文/英文/日文等多种语言 - ✅ **语音条格式**：发送真正的飞书语音条（点击即播） - ✅ **语速调节**：支持 0.5x - 2.0x 语速 - ✅ **音调调节**：支持音调高低调整 ## 🎤 可用音色 ### 中文音色 - **zh-CN-XiaoxiaoNeural** - 女声，温暖亲切（推荐） - **zh-CN-YunxiNeural** - 男声，沉稳专业 - **zh-CN-YunjianNeural** - 男声，激情澎湃 - **zh-CN-XiaoyiNeural** - 女声，活泼可爱 - **zh-CN-liaoning-XiaobeiNeural** - 东北话女声 - **zh-CN-shaanxi-XiaoniNeural** - 陕西话女声 ### 英文音色 - **en-US-JennyNeural** - 女声，美式英语（推荐） - **en-US-GuyNeural** - 男声，美式英语 - **en-GB-SoniaNeural** - 女声，英式英语 ### 更多音色 支持全球 100+ 语言，400+ 音色！ ## 🔧 前置要求 ### 1. Python 环境 ```bash # 安装 edge-tts pip install edge-tts ``` ### 2. Feishu 应用配置 同 Feishu Voice Skill ### 3. 系统依赖 ```bash # 安装 ffmpeg yum install -y ffmpeg # CentOS/OpenCloudOS apt-get install -y ffmpeg # Ubuntu/Debian ``` ## 🚀 快速开始 ### 步骤 1：安装依赖 ```bash pip install edge-tts ``` ### 步骤 2：配置环境变量 ```bash export FEISHU_APP_ID="cli_xxx" export FEISHU_APP_SECRET="xxx" export FEISHU_CHAT_ID="oc_xxx" ``` ### 步骤 3：发送语音 ```bash # 使用默认音色（女声） bash scripts/send_voice.sh -t "主人晚上好～" # 指定音色 bash scripts/send_voice.sh -t "Hello!" -v en-US-JennyNeural # 调整语速 bash scripts/send_voice.sh -t "你好" --rate 1.2 # 调整音调 bash scripts/send_voice.sh -t "你好" --pitch 10 ``` ## 💡 使用示例 ### 1. 温暖女声问候 ```bash bash scripts/send_voice.sh -t "主人早上好～ 新的一天开始啦，今天也要加油哦～" -v zh-CN-XiaoxiaoNeural ``` ### 2. 专业男声播报 ```bash bash scripts/send_voice.sh -t "现在是北京时间上午 8 点，为您播报今日新闻。" -v zh-CN-YunxiNeural ``` ### 3. 英文语音 ```bash bash scripts/send_voice.sh -t "Good morning! Have a nice day!" -v en-US-JennyNeural ``` ### 4. 方言趣味 ```bash bash scripts/send_voice.sh -t "哎呀妈呀，这旮瘩真冷啊！" -v zh-CN-liaoning-XiaobeiNeural ``` ## 📖 命令参数 ```bash bash scripts/send_voice.sh [选项] 选项: -t, --text <text> 要转换的文字（必需） -v, --voice <voice> 音色名称（默认：zh-CN-XiaoxiaoNeural） -r, --rate <1.0> 语速（-50% 到 +50%，默认 0%） -p, --pitch <0> 音调（-50Hz 到 +50Hz，默认 0） -o, --output <file> 输出音频文件路径 --list-voices 列出所有可用音色 --no-send 只生成音频，不发送 -h, --help 显示帮助 ``` ## 🎵 音色列表 ```bash # 查看所有可用音色 bash scripts/send_voice.sh --list-voices # 查看中文音色 bash scripts/send_voice.sh --list-voices | grep zh-CN ``` ## ⚙️ 高级配置 ### 1. 自定义默认音色 编辑 `config.sh`： ```bash DEFAULT_VOICE="zh-CN-YunxiNeural" # 男声 DEFAULT_RATE="0" # 正常语速 DEFAULT_PITCH="0" # 正常音调 ``` ### 2. 批量生成 ```bash # 从文件读取文字，批量生成 cat messages.txt | while read line; do bash scripts/send_voice.sh -t "$line" sleep 2 done ``` ## 📦 文件结构 ``` feishu-edge-tts/ ├── SKILL.md ├── README.md ├── reference.md ├── scripts/ │ ├── send_voice.sh # 主脚本 │ ├── list_voices.sh # 音色列表 │ └── config.sh # 配置文件 ├── examples/ │ ├── greetings.txt # 问候语示例 │ └── crontab.txt # 定时任务示例 └── config.sh # 用户配置 ``` ## 💰 商业授权 - **个人使用**：免费 - **商业使用**：请联系作者获取授权 --- **Made with ❤️ by 司幼 (SiYou)**


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Skill: b-gutman/pipeworx-weather (version 1.0.0)

# Weather Current conditions and multi-day forecasts for any location on Earth. Temperatures in Fahrenheit, wind in mph. ## get_weather Pass a latitude and longitude, get back: temperature, feels-like temperature, humidity percentage, weather conditions (clear, cloudy, rain, snow, thunderstorm, etc.), wind speed, and wind direction. ## get_forecast Up to 16 days of daily forecasts. Each day includes the high, low, total precipitation in mm, and conditions. ## Example: current weather in San Francisco ```bash curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/weather/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"get_weather","arguments":{"latitude":37.7749,"longitude":-122.4194}}}' ``` ## Example: 5-day forecast for London ```bash curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/weather/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"get_forecast","arguments":{"latitude":51.5074,"longitude":-0.1278,"days":5}}}' ``` Powered by Open-Meteo. No API key needed. ```json { "mcpServers": { "weather": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/weather/mcp" } } } ```


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Skill: yishuihan132/medical-qa (version 1.0.2)

--- name: medical-qa description: 医疗健康知识问答技能。用于帮助用户理解症状含义、解读检查报告结果、了解用药常识、提供何时就医的专业建议。当用户询问健康症状、药品说明、检查报告解读、就医建议等问题时触发此技能。 --- # 医疗健康知识问答 本技能面向有健康自查需求的患者，帮助用户： - 理解症状含义和可能的原因 - 解读检查报告结果 - 了解用药常识 - 给出何时就医的专业建议 ## 回答原则 1. **温暖共情**：使用亲切、口语化的语言风格，提供温暖的健康问答体验 2. **专业可靠**：基于权威医学知识库提供准确信息，确保答案的专业性 3. **安全边界**： - 视情况主动引导用户就医 - 不提供处方建议 - 明确告知用户不能替代专业医疗诊断 4. **主动关怀**：主动提醒用户关注病情变化，必要时建议及时就医 ## 使用方式 ### 脚本导入 本技能提供自定义脚本，位于 `scripts/medical_qa.py`。 ### 使用示例 #### 获取完整回答 ```python from scripts.medical_qa import get_answer # 注意导入medical-qa skill中的脚本文件时要根据实际情况注意系统路径问题 # 提问 query = "感冒了要不要吃抗生素（消炎药）？" answer = get_answer(query) print(answer) ``` ### 函数说明 #### `get_answer(query)` 通过医疗知识库 API 获取问题的答案。 **参数：** - `query` (str): 用户输入的医疗问题 **返回：** - `str`: 答案文本。如果请求云知声医疗问答服务3次均失败，返回 `None` **实现细节：** - 向云知声医疗问答服务发送 POST 请求 - 最多发起请求 3 次 - 每次请求超时时间为 600 秒 ## 适用场景 - 用户询问某种症状可能的原因 - 用户希望了解检查报告中的指标含义 - 用户想了解某种药品的用法和注意事项 - 用户想知道是否需要去医院就诊 ## 注意事项 1. 始终提醒用户本回答不能替代专业医生的诊断 2. 对于疑似严重疾病的症状，强烈建议用户及时就医 3. 不提供具体药品处方或剂量建议 4. 保持回答的专业性和准确性，引用权威医学来源


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Skill: tianheihei002/bazi-fortune-analysis (version 1.0.1)

--- name: bazi-fortune-analysis description: "精通中国传统八字命理的资深大师。支持八字排盘、五行分析、十神解读、格局判定、大运流年分析，以及婚姻感情、事业财运、健康状况、子女运势、学业考试等命理咨询。支持公历/农历生辰输入，考虑真太阳时和节气交接。Trigger keywords: 八字, 命理, 五行, 排盘, 大运, 流年, 十神, 格局, BaZi, fortune, astrology, 合婚" version: 1.0.0 --- # 易测八字 - 八字命理分析大师 ## Overview 你是一位精通中国传统八字命理的资深大师，拥有丰富的传统文化知识，深厚的易学功底和丰富的命理分析经验。精通天文历算，能将公历精准转换为农历、干支历，并处理真太阳时、节气交接（如立春换年柱）等复杂规则。 ## 核心能力 ### 1. 八字排盘 - 支持公历/农历生辰输入，自动计算天干地支、四柱八字并精确排出四柱八字（年柱、月柱、日柱、时柱） - 使用天干（甲乙丙丁戊己庚辛壬癸）和地支（子丑寅卯辰巳午未申酉戌亥） - 考虑节气交接时间，确保月柱准确（立春为年柱分界，各节气为月柱分界） - 区分真太阳时和北京时间的差异（根据出生地经度计算） - 自动分析十神（正官、七杀、正印等）配置及力量强弱 - 计算常用神煞（如桃花、驿马、天乙贵人、华盖等） ### 2. 五行分析 - 分析八字中金、木、水、火、土五行的分布 - 判断五行的旺衰、喜忌 - 确定用神和忌神 - 分析五行对命主性格、健康、事业等方面的影响 ### 3. 十神解读 - 准确判断十神：正官、七杀、正印、偏印、比肩、劫财、食神、伤官、正财、偏财 - 分析十神的组合关系和相互作用 - 解读十神对命主人生各方面的影响 ### 4. 格局判定 - 识别常见格局：正官格、七杀格、正财格、偏财格、正印格、偏印格、食神格、伤官格等 - 分析特殊格局：从格、专旺格、化气格等 - 评估格局的高低和成败 ### 5. 大运流年 - 排出大运，分析每步大运的吉凶 - 结合流年分析当前运势 - 指出关键的转折年份 - 提供趋吉避凶的建议 ### 6. 专项分析 - **婚姻感情**：分析婚姻宫、配偶星，预测婚姻状况 - **事业财运**：分析官星、财星，指导事业发展方向 - **健康状况**：根据五行旺衰分析易患疾病 - **子女运势**：分析子女星和子女宫 - **学业考试**：分析印星和文昌，指导学业发展 ### 7. 合婚与缘分分析 - **八字合婚**：分析双方八字匹配度、互动关系与潜在问题 - **亲子/合作缘分析**：查看六亲关系、合作缘分等 - 提供大运、流年的运势走势分析与关键提醒 ## Workflow 1. **收集信息**：询问用户的出生年、月、日、时（农历或公历）、出生地点、性别 2. **排盘验证**：排出八字并确认信息准确 3. **整体分析**：从五行、十神、格局等多维度进行分析 4. **重点解读**：根据用户关心的问题进行深入分析 5. **建议指导**：提供实用的趋吉避凶建议 ## 分析原则 - **实事求是**：基于命理理论客观分析，不夸大其词 - **辩证看待**：命理是参考，人生可以通过努力改变 - **积极引导**：即使遇到不利信息，也要给予积极的应对建议 - **尊重隐私**：对用户信息严格保密 - **传统为本**：以子平八字学为理论基础，参考其他流派 ## 输出格式 分析结果应包含以下模块，以清晰的结构呈现： ### 📅 八字排盘 以表格形式清晰展示四柱信息： | | 年柱 | 月柱 | 日柱 | 时柱 | |--------|------|------|------|------| | 天干 | X | X | X | X | | 地支 | X | X | X | X | | 藏干 | X | X | X | X | | 十神 | X | X | X | X | 附注： - 日主：XXX - 神煞：列出主要神煞 ### ⚖️ 五行分析 - 五行分布统计（金X、木X、水X、火X、土X） - 旺衰判断 - 用神与忌神 ### 🎭 格局判定 - 格局类型 - 格局特点 - 格局层次评估 ### 🔮 命理解读 根据用户关注点进行综合分析，涵盖： - 性格特质 - 事业财运 - 婚姻感情 - 健康提示 - 其他专项 ### 📈 大运流年 - 大运排列与关键节点 - 当前运势分析 - 近期流年提示 ### 💡 建议指南 - 开运方向（方位、颜色、行业等） - 注意事项 - 具体可行的趋吉避凶建议 ## 干支历法参考 ### 天干五行 - 甲乙属木（甲为阳木，乙为阴木） - 丙丁属火（丙为阳火，丁为阴火） - 戊己属土（戊为阳土，己为阴土） - 庚辛属金（庚为阳金，辛为阴金） - 壬癸属水（壬为阳水，癸为阴水） ### 地支五行 - 寅卯属木（寅为阳木，卯为阴木） - 巳午属火（巳为阴火，午为阳火） - 申酉属金（申为阳金，酉为阴金） - 亥子属水（亥为阴水，子为阳水） - 辰戌丑未属土（辰戌为阳土，丑未为阴土） ### 地支藏干 - 子藏癸 - 丑藏己癸辛 - 寅藏甲丙戊 - 卯藏乙 - 辰藏戊乙癸 - 巳藏丙戊庚 - 午藏丁己 - 未藏己丁乙 - 申藏庚壬戊 - 酉藏辛 - 戌藏戊辛丁 - 亥藏壬甲 ### 十神判定规则 以日干为我，判断其他干支与日干的关系： - 同我者：比肩（阳见阳、阴见阴）、劫财（阳见阴、阴见阳） - 我生者：食神（阳见阳、阴见阴）、伤官（阳见阴、阴见阳） - 我克者：偏财（阳见阳、阴见阴）、正财（阳见阴、阴见阳） - 克我者：七杀（阳见阳、阴见阴）、正官（阳见阴、阴见阳） - 生我者：偏印（阳见阳、阴见阴）、正印（阳见阴、阴见阳） ## 注意事项 - 如果用户只提供公历日期，需要转换为农历进行分析 - 出生时辰不明确时，可以通过相貌、性格等反推确认，或提供多个时辰的对比分析 - 分析结论应有理有据，引用具体的命理依据 - 保持谦逊态度，命理分析仅供参考，不可作为人生决策的唯一依据 - 对于敏感话题（如寿命、重大灾祸等），应谨慎措辞，以积极引导为主

path: _meta.json
content: id: 378623320146000
version: 1.0.0
name: bazi-fortune-analysis
updated_at: 1773990964530
platform: minimax

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kelsia14/reddit-cli (version 1.0.2)

--- name: reddit-cli version: 1.0.2 description: Reddit CLI using cookies for authentication. Read posts, search, and get subreddit info. author: kelsia14 --- # Reddit CLI Read Reddit using your session cookies. No API key needed. ## Quick start ```bash reddit-cli posts programming 10 # Get 10 hot posts reddit-cli posts gaming 5 top # Get top 5 posts reddit-cli search "python tutorial" # Search all Reddit reddit-cli search "help" --sub linux # Search in subreddit reddit-cli info AskReddit # Subreddit info reddit-cli check # Test connection ``` ## Commands ### Get posts from subreddit ```bash reddit-cli posts <subreddit> [limit] [sort] ``` - limit: number of posts (default: 10) - sort: hot, new, top, rising (default: hot) ### Search Reddit ```bash reddit-cli search <query> [--sub <subreddit>] [limit] ``` ### Get subreddit info ```bash reddit-cli info <subreddit> ``` ### Check connection ```bash reddit-cli check ``` ## Environment Set these in `~/.bashrc`: ```bash export REDDIT_SESSION="your_reddit_session_cookie" export TOKEN_V2="your_token_v2_cookie" # optional ``` ## Getting cookies 1. Go to reddit.com (logged in) 2. DevTools (F12) → Application → Cookies → reddit.com 3. Copy `reddit_session` value 4. Optionally copy `token_v2` value ## Notes - Cookies expire, you may need to refresh them periodically - Respects Reddit's rate limits - For personal use only


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: nexscope/amazon-category-ungating (version 1.0.0)

--- name: amazon-category-ungating description: "Category and brand ungating — requirements, documentation, appeal process, restricted categories guide" metadata: nexscope: category: amazon --- # Amazon Category Ungating Category and brand ungating — requirements, documentation, appeal process, restricted categories guide **Supported platforms:** Amazon (US, UK, DE, CA, JP, AU, and all marketplaces). Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope/amazon-category-ungating ``` ## Usage ``` Help me with amazon category ungating for my e-commerce business. ``` ## Capabilities - Category and brand ungating - requirements - documentation - appeal process - restricted categories guide ## How This Skill Works **Step 1:** Collect information from the user's message — product, platform, current situation, and goals. **Step 2:** Ask one follow-up with all remaining questions using multiple-choice format. Allow shorthand answers (e.g., "1b 2c 3a"). **Step 3:** Research and analyze using the frameworks and methodology below. **Step 4:** Deliver structured, actionable output with specific recommendations, not vague advice. ## Output Format - Start with a summary of findings - Include specific data points and benchmarks where available - Provide prioritized action items - Mark estimates with ⚠️ when based on incomplete data - End with concrete next steps ## Other Skills More e-commerce skills: [nexscope-ai/eCommerce-Skills](https://github.com/nexscope-ai/eCommerce-Skills) Amazon-specific skills: [nexscope-ai/Amazon-Skills](https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills) Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: terrycarter1985/bear-research-enricher (version 0.1.0)

--- name: research-assistant description: Enrich Bear research notes tagged 「待整理」 with thematic GIFs. Use when the user wants to auto-illustrate or spruce up draft research notes in Bear, or mentions "待整理", "research notes", "add GIFs to notes", or "enrich notes". version: 0.1.0 --- # Research Assistant Read Bear notes tagged 「待整理」, extract key topics, search for matching GIFs via gifgrep, and insert them inline. When done, remove the 「待整理」 tag and add 「已整理」. ## Prerequisites - Bear app running on macOS with a valid API token at `~/.config/grizzly/token` - `grizzly` CLI installed (`go install github.com/tylerwince/grizzly/cmd/grizzly@latest`) - `gifgrep` skill installed (provides GIF search) - `curl` available ## Workflow 1. **Fetch notes**: Run `grizzly open-tag --name "待整理" --enable-callback --json --token-file ~/.config/grizzly/token` to list all notes with the tag. 2. **For each note**: a. Read note content via `grizzly open-note --id <NOTE_ID> --enable-callback --json --token-file ~/.config/grizzly/token` b. Extract 2–3 key topics or keywords from the note title and first paragraph. c. For each keyword, search GIFs using the gifgrep skill (or `curl "https://api.giphy.com/v1/gifs/search?[REDACTED_SECRET]"` as fallback). d. Pick the most relevant GIF URL per keyword. e. Append GIFs to the note using `grizzly add-text`: ``` echo -e "\n---\n![<keyword>](<gif_url>)" | grizzly add-text --id <NOTE_ID> --mode append --token-file ~/.config/grizzly/token ``` 3. **Retag**: Remove 「待整理」 and add 「已整理」 by updating note tags via Bear's x-callback-url: ``` open "bear://x-callback-url/add-tag?id=<NOTE_ID>&name=已整理" open "bear://x-callback-url/remove-tag?id=<NOTE_ID>&name=待整理" ``` 4. **Report**: Summarize which notes were enriched and how many GIFs were added. ## Script For batch processing, use `scripts/enrich_notes.sh`: ```bash bash scripts/enrich_notes.sh ``` The script handles the full loop: fetch tagged notes → per-note topic extraction → GIF search → insert → retag. ## Notes - If no notes carry the 「待整理」 tag, report that and exit. - If GIF search returns no results for a keyword, skip that keyword rather than inserting a placeholder. - Bear must be running; grizzly commands will fail silently otherwise. - Rate-limit GIF API calls (1 request/second) to avoid throttling.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: justinxai/abi-to-mcp-generator (version 1.0.0)

--- name: erc20-skill version: "1.0.0" description: Interact with Erc20 smart contract via read/write functions --- ## Workflow 1. **Setup**: Configure environment variables `RPC_URL`, `PRIVATE_KEY`, `CONTRACT_ADDRESS` 2. **Read**: Use read functions (view/pure) to query contract state 3. **Write**: Use write functions to modify contract state (requires gas) ## Constraints | Constraint | Requirement | |------------|-------------| | RPC Provider | Any Ethereum JSON-RPC endpoint | | Private Key | Must have contract permissions | | Gas Limit | Adjust based on function complexity | | Network | Must match contract deployment | ## Read Functions ### name `name()` **Returns:** string **Example:** ```typescript const result = await name({ }); ``` ### symbol `symbol()` **Returns:** string **Example:** ```typescript const result = await symbol({ }); ``` ### decimals `decimals()` **Returns:** uint8 **Example:** ```typescript const result = await decimals({ }); ``` ### totalSupply `totalSupply()` **Returns:** uint256 **Example:** ```typescript const result = await totalSupply({ }); ``` ### balanceOf `balanceOf(address account)` **Returns:** uint256 **Parameters:** | `account` | address | **Example:** ```typescript const result = await balanceOf({ account: "0x... }); ``` ### allowance `allowance(address owner, address spender)` **Returns:** uint256 **Parameters:** | `owner` | address | | `spender` | address | **Example:** ```typescript const result = await allowance({ owner: "0x..., spender: "0x... }); ``` ## Write Functions ### transfer `transfer(address to, uint256 amount)` **Mutability:** nonpayable **Parameters:** | `to` | address | | `amount` | uint256 | **Example:** ```typescript const tx = await transfer({ to: value, amount: value }); ``` ### approve `approve(address spender, uint256 amount)` **Mutability:** nonpayable **Parameters:** | `spender` | address | | `amount` | uint256 | **Example:** ```typescript const tx = await approve({ spender: value, amount: value }); ``` ### transferFrom `transferFrom(address from, address to, uint256 amount)` **Mutability:** nonpayable **Parameters:** | `from` | address | | `to` | address | | `amount` | uint256 | **Example:** ```typescript const tx = await transferFrom({ from: value, to: value, amount: value }); ``` ### mint `mint(address to, uint256 amount)` **Mutability:** nonpayable **Parameters:** | `to` | address | | `amount` | uint256 | **Example:** ```typescript const tx = await mint({ to: value, amount: value }); ``` ### burn `burn(uint256 amount)` **Mutability:** nonpayable **Parameters:** | `amount` | uint256 | **Example:** ```typescript const tx = await burn({ amount: value }); ``` ## Events ### Transfer **Signature:** `Transfer([indexed] `address from`, [indexed] `address to`, `uint256 value`)` ### Approval **Signature:** `Approval([indexed] `address owner`, [indexed] `address spender`, `uint256 value`)` ### Built with ❤️ by JustinXai ABI-to-MCP. Get the generator: https://github.com/JustinXai/abi-to-mcp


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