OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: harvnk/take-the-wheel (version 1.0.0)

# Take The Wheel Reverse the agent-human dynamic. Say "take the wheel" and the agent becomes the leader — asking YOU the questions until the task is complete. Use when: you need to create something (script, brief, plan, strategy) but don't know where to start, or when you want structured guidance through a complex task. ## What it does When triggered, the agent: 1. Takes control of the conversation 2. Asks ONE question at a time (never 4 at once) 3. Puts the most important question in CAPS 4. Reframes each question with context to help you answer 5. Stays urgent and insistent — pushes toward completion 6. Summarizes progress before each new question 7. Delivers the complete result when done ## Triggers - "take the wheel" - "prends le volant" - "guide me" - "ask me the questions" ## Example **You:** Take the wheel — I need a video ad script for my product **Agent:** OK I'm driving 🎯 First things first: **WHAT'S THE GOAL OF THIS VIDEO? (sell, educate, entertain, testimonial?)** I ask because this determines everything — tone, structure, hook, CTA. **You:** Sell. It's an ad targeting seniors 45+ **Agent:** Got it. Sales video for seniors 45+. Now: **WHAT'S THE #1 PAIN POINT YOU WANT TO ADDRESS?** Based on your audience, I'm thinking: - Back pain from yard work - Heavy gas-powered tools - Hard-to-start engines - Noise complaints from neighbors [...continues until complete script is delivered] ## Best for - Video ad scripts - Creative briefs - Marketing strategies - Content calendars - Product launch plans - Business brainstorming - Blog outlines ## Origin Inspired by Chris (@everestchris6) who manages 2.5M followers across 15 accounts. He calls this his favorite skill — "it makes the agent do the thinking for you." ## Tags productivity, workflow, brainstorming, creative, scripts, planning, guided, interactive


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: okikesolutions/convex-deploy-env-doctor (version 0.1.0)

--- name: convex-deploy-env-doctor description: Validate and fix Convex deployment configuration for skills/apps. Use when debugging Convex URL/callback/env issues, OAuth callback mismatches, .site vs .cloud confusion, or backend connectivity problems before publish/deploy. Do not use for non-Convex stacks. Success = clear pass/fail checks, exact fixes, and verified runtime URL consistency. --- # Convex Deploy + Env Doctor ## Workflow 1. Detect project config surface - Check `.env`, `.env.example`, runtime defaults in source, README/SKILL docs. - Extract all Convex URLs and callback URLs. 2. Validate URL consistency - Ensure one canonical backend URL intent (`.cloud` for API by default). - Flag mixed `.site`/`.cloud` usage and explain where each is appropriate. - Ensure callback URLs match provider/app configuration. 3. Validate required env vars - Check required/optional env keys and whether docs match runtime usage. - Flag hidden defaults that route data unexpectedly. 4. Connectivity sanity check - Run lightweight checks (lint/build and safe HTTP reachability if possible). - Confirm configured backend is HTTPS and syntactically valid. 5. Output - Return: - ✅ Passing checks - ❌ Failing checks - exact file-level patches required - post-fix verification commands - explicit data-routing disclosure (what endpoints/services were touched) ## Output format Use `references/output-template.md`. ## Guardrails - Never print secrets. - Prefer minimal patch release changes. - Keep docs and runtime behavior aligned. - Include file+line evidence for each failing check.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jarvis563/oura-health (version 1.0.0)

--- name: oura-ring description: | What: Query Oura Ring health data — sleep, readiness, activity, heart rate, and trends via the Oura API v2. When: User asks about their sleep, readiness, activity, heart rate, health trends, or wants a daily health briefing. Triggers: oura, sleep score, readiness, activity score, heart rate, HRV, health briefing, ring data version: 1.0.0 license: MIT --- # Oura Ring Skill Query Oura Ring health data via the Oura API v2. Requires a personal access token at `~/.config/oura/credentials.json`. ## Setup ```json // ~/.config/oura/credentials.json {"personal_access_token": "YOUR_TOKEN", "base_url": "https://api.ouraring.com/v2"} ``` Get your token at https://cloud.ouraring.com/personal-access-tokens ## Commands All commands use: `/opt/homebrew/bin/python3.11 <skill_dir>/scripts/oura_api.py <command> [args]` ### `status` Connection test + personal info (age, email, biological sex). ### `briefing` Today's combined readiness + sleep + activity summary. Best for morning check-ins. ### `sleep [YYYY-MM-DD]` Detailed sleep data: duration, stages, efficiency, HRV, temperature. Defaults to last night. ### `readiness [YYYY-MM-DD]` Readiness score with all contributors (HRV balance, body temp, recovery, sleep, activity). Defaults to today. ### `activity [YYYY-MM-DD]` Activity details: steps, calories, active time, movement breakdown. Defaults to today. ### `heartrate [hours]` Recent heart rate statistics (min, max, avg, latest). Default: last 4 hours. ### `trends [days]` Multi-day trend view of readiness, sleep, and activity scores. Default: 7 days. ## Health Alerts Standalone alert checker for heartbeats/crons: ``` /opt/homebrew/bin/python3.11 <skill_dir>/scripts/health_alerts.py ``` Outputs one line per alert. Empty output = nothing notable. Exit code 0 always. Checks: - Readiness < 70 - Sleep < 6 hours - HRV trending down 3+ days - Resting HR spike > 5bpm above 7-day average - Body temperature deviation > 0.5°C - Recovery index < 30 ## Output Format All output is human-readable text with emoji indicators: - 🟢 Good (score ≥ 85) - 🟡 Fair (score 70–84) - 🔴 Needs attention (score < 70) ## Error Handling - Exit code 0: success - Exit code 1: error (message on stderr) - Common errors: missing credentials file, invalid token, no data for date


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: puma1981/claw-vision (version 1.0.0)

--- title: SKILL date: 2026-03-29 name: claw-vision description: Analyze images via Gemini 3.1 Pro Preview (NUWA Flux). Understand screenshots, receipts, UI, documents, and photos. Trigger: user sends any image file or says "看一下这张图/截图里是什么". --- ## 能力定位 本地图片路径 → 结构化文本理解。通过 vision-tool.py 调用 Gemini 3.1 Pro Preview（NUWA Flux）。 ## 触发场景 - 用户发送截图、照片、图片文件 - 关键词：截图、图片里有什么、识别、screenshot、describe image ## 调用方式 ```bash python3 ~/Documents/OpenClaw/workspace/scripts/vision-tool.py <图片绝对路径> "<提示语>" ``` ## 参数 | 参数 | 必填 | 默认值 | |------|------|--------| | 图片路径 | ✅ | — | | 提示语 | ✅ | "图片里有什么？" | ## 支持格式 PNG / JPG / JPEG / GIF / WEBP（仅本地文件，不支持URL） ## 输出规范 ``` [summary] 图片内容概述 [fields] 关键字段提取（含文字/表格时） [ui_elements] 界面元素列表（UI截图时） [confidence] 置信度: 高/中/低 ``` ## 依赖 - vision-tool.py: ~/Documents/OpenClaw/workspace/scripts/vision-tool.py - API: NUWA Flux gemini-3.1-pro-preview


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-catering (version 1.0.1)

--- name: book-catering description: Book catering services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book catering. Triggers on requests like "book a catering", "find catering near me", or any catering service request. --- # uook catering Book catering services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "catering", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


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Skill: 1466561686/cs (version 1.0.0)

# 📝 智能摘要助手 (Smart Summarizer) > 🔍 一键提取长文本核心要点，告别信息过载 ![Demo](https://img.shields.io/badge/trigger-keyword%20%7C%20length-blue) ![Model](https://img.shields.io/badge/model-any%20LLM-green) ![Lang](https://img.shields.io/badge/lang-ZH%2FEN-brightgreen) --- ## 🌟 核心能力 ### ✅ 智能触发机制 - 🔑 **关键词触发**：消息包含 `总结`、`摘要`、`summarize`、`brief` 时自动激活 - 📏 **长度触发**：纯文本超过 100 字符时，即使无关键词也会尝试摘要 - 🎯 **精准匹配**：正则表达式 `/总结|摘要|summarize|brief/i`，不误触日常聊天 ### ✅ 专业摘要输出 - 📋 **结构化列表**：自动使用 bullet points 格式，层次清晰 - 🌐 **语言自适应**：输入中文输出中文，输入英文输出英文，混合内容智能处理 - ✂️ **去噪精简**：自动过滤寒暄、重复、无关内容，只保留干货 - ⚡ **快速响应**：温度参数 0.3，确保输出稳定一致 ### ✅ 场景全覆盖 | 场景 | 示例输入 | 输出效果 | |-----|---------|---------| | 📧 邮件摘要 | 长邮件正文 | 3-5 条核心事项 + 行动点 | | 🗣️ 会议记录 | 讨论纪要文本 | 议题列表 + 决策结论 + 待办 | | 📰 文章提炼 | 新闻/博客全文 | 核心观点 + 关键数据 + 结论 | | 💬 聊天记录 | 群聊长篇讨论 | 争议点 + 共识 + 下一步 | --- ## 🚀 快速开始 ### 1️⃣ 安装技能 ```bash openclaw skills install smart-summarizer


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: tao-articism/memory-auto-sync (version 1.0.0)

# 极简记忆自动同步 Skill ## 核心功能 自动监听用户与助理的所有对话，实时写入当日Markdown记忆文件，彻底解决手动同步漏存问题。 ## 版本优势 ✅ 100%零依赖：只用Node.js原生API，不需要安装任何第三方包 ✅ 极简逻辑：只做纯文件写入，没有任何复杂逻辑，绝对稳定不报错 ✅ 完全兼容：适配所有版本的OpenClaw，不会出现API不兼容问题 ✅ 格式一致：和之前手动写入的记忆文件格式完全统一 ## 存储格式 ```markdown #### 对话记录：2026年03月17日 08:35 - 爸爸：这是测试消息 - 张褐：收到爸爸的测试消息啦😀 --- ``` ## 安装方法 1. 把`memory-auto-sync`整个目录放到`~/.openclaw/skills/`下 2. 重启OpenClaw网关即可自动加载生效


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Skill: juhemcp/juhe-network-hot-list (version 1.0.0)

--- name: juhe-network-hot-list description: 全网热搜榜查询。查询各大平台（微博、抖音、快手、知乎、百度等）的实时热搜榜单。使用场景：用户说"查热搜"、"看热搜榜"、"现在什么最火"、"全网热门话题"、"微博热搜"、"抖音热搜"等。通过聚合数据（juhe.cn）API 实时查询，免费注册每天免费调用。 homepage: https://www.juhe.cn/docs/api/id/739 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔥","requires":{"bins":["python3"],"env":["JUHE_HOTSEARCH_KEY"]},"primaryEnv":"JUHE_HOTSEARCH_KEY"}} --- # 全网热搜榜查询 > 数据由 **[聚合数据](https://www.juhe.cn)** 提供 — 国内领先的数据服务平台，提供天气、快递、身份证、手机号、IP 查询等 200+ 免费/低价 API。 查询全网各大平台的实时热搜榜单：**微博、抖音、快手、知乎、百度、今日头条、哔哩哔哩**等。 --- ## 前置配置：获取 API Key 1. 前往 [聚合数据官网](https://www.juhe.cn) 免费注册账号 2. 进入 [全网热搜榜 API](https://www.juhe.cn/docs/api/id/739) 页面，点击「申请使用」 3. 审核通过后在「我的 API」中获取 AppKey 4. 配置 Key（**三选一**）： ```bash # 方式一：环境变量（推荐，一次配置永久生效） export JUHE_HOTSEARCH_KEY=你的 AppKey # 方式二：.env 文件（在脚本目录创建） echo "JUHE_HOTSEARCH_KEY=你的 AppKey" > scripts/.env # 方式三：每次命令行传入 python scripts/network_hot_list.py --key 你的 AppKey ``` > 免费额度：每天免费调用，具体次数以官网为准。 --- ## 使用方法 ### 查询全网热搜榜 ```bash python scripts/network_hot_list.py ``` 输出示例： ``` 🔥 全网热搜榜 - 2026-03-24 11:45 ┌────┬──────────────────────────────────┬─────────────┬─────────────────────────────┐ │ 排名 │ 标题 │ 热度 │ 摘要 │ ├────┼──────────────────────────────────┼─────────────┼─────────────────────────────┤ │ 1 │ 话题标题 1 │ 9545566 │ 摘要内容... │ │ 2 │ 话题标题 2 │ 7670645 │ 摘要内容... │ │ 3 │ 话题标题 3 │ 7033409 │ 摘要内容... │ └────┴──────────────────────────────────┴─────────────┴─────────────────────────────┘ ``` ### 查看前 N 条热搜 ```bash python scripts/network_hot_list.py --limit 10 ``` ### 直接调用 API（无需脚本） ``` GET http://apis.juhe.cn/fapigx/networkhot/query?key=YOUR_KEY ``` --- ## AI 使用指南 当用户查询热搜榜时，按以下步骤操作： 1. **调用脚本或 API** — 获取热搜榜单数据 2. **展示结果** — 默认展示前 10-20 条，用表格形式清晰呈现 3. **支持筛选** — 用户可指定查看前 N 条 ### 返回字段说明 | 字段 | 含义 | 示例 | |------|------|------| | `title` | 热搜标题 | "某热门话题" | | `hotnum` | 热度数值 | 9545566 | | `digest` | 摘要/简介 | 话题详细描述... | ### 错误处理 | 情况 | 处理方式 | |------|----------| | `error_code` 10001/10002 | API Key 无效，引导用户至 [聚合数据](https://www.juhe.cn/docs/api/id/739) 重新申请 | | `error_code` 10012 | 当日免费次数已用尽，建议升级套餐 | | 数据异常 | 重试一次 | | 网络超时 | 重试一次，仍失败则告知网络问题 | --- ## 脚本位置 `scripts/network_hot_list.py` — 封装了 API 调用、榜单格式化输出和错误处理。 --- ## 关于聚合数据 [聚合数据（juhe.cn）](https://www.juhe.cn) 是国内专业的 API 数据服务平台，提供包括： - **网络工具**：IP 查询、DNS 解析、端口检测 - **生活服务**：天气预报、万年历、节假日查询 - **热搜榜单**：全网热搜、微博热搜、抖音热搜 - **物流快递**：100+ 快递公司实时追踪 - **身份核验**：手机号归属地、身份证实名验证 - **金融数据**：汇率、股票、黄金价格 注册即可免费使用，适合个人开发者和企业接入。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: wwrry/guangdong-computing-policy (version 1.0.0)

--- name: guangdong-computing-policy description: 聚合国内（重点广东省及广州市深圳市）算力及人工智能相关最新政策，覆盖AI大模型、智算中心、数据中心、专项债/国债支持算力建设等动态，提供简报式解读。 --- # 广东算力&人工智能政策简报 > 追踪国内（重点广东省/广州市/深圳市）最新算力及人工智能相关政策动态，覆盖AI大模型、智算中心、数据中心、专项债国债支持算力建设 ## 触发条件 当用户说出以下关键词时激活此skill： - "最新算力政策" - "广东算力政策" - "广东智算中心政策" - "AI大模型政策 广东" - "算力专项债政策 广东" - "数据中心 政策 广东" ## 覆盖范围 ### 国家级机构 - 国务院（www.gov.cn） - 国家发展和改革委员会（www.ndrc.gov.cn） - 工业和信息化部（www.miit.gov.cn） - 科学技术部（www.most.gov.cn） ### 广东省及下辖市 - 广东省人民政府（www.gd.gov.cn） - 广州市发展和改革委员会（fgw.gz.gov.cn） - 广州市人民政府（www.gz.gov.cn） - 深圳市发展和改革委员会（drc.sz.gov.cn） - 深圳市人民政府（www.sz.gov.cn） - 广东省算力协同服务网（www.sc-ainet.cn） - 珠海市人民政府（www.zhuhai.gov.cn） - 佛山市人民政府（www.foshan.gov.cn） ### 权威媒体 - 新华社（www.xinhuanet.com） - 人民日报（www.people.com.cn） - 南方日报（www.southcn.com） ## 关键词 算力/人工智能相关政策必须包含以下关键词**至少一个**才会被收录： ### 算力基建类 - 算力、算力基础设施、智算中心、人工智能计算中心 - 数据中心、超算中心 - 专项债、国债、政府专项债券 - 算力补贴、算力扶持 - 东数西算 ### AI大模型类 - AI、人工智能、AI大模型、大模型 ## 工作流程 ``` Phase 1: 信息收集 ├─ 优先baidu-search搜索最近30天政策 ├─ baidu-search失败 fallback tavily-search ├─ 都失败 fallback web_search ├─ 筛选关键词匹配：算力/智算/大模型/数据中心/专项债相关主题 └─ 去重：同一政策只保留最权威来源 ↓ Phase 2: 内容过滤 ├─ 保留：最近30天内发布 ├─ 保留：和算力/智算/大模型相关 └─ 去重 ↓ Phase 3: 内容获取 ├─ 对搜索到的政策链接，使用 `web_fetch` 获取完整内容 ├─ 优先获取政策原文 ├─ 获取权威媒体解读作为补充 ↓ Phase 4: 分类整理 └─ 按发布机构分类 ↓ Phase 5: 输出简报 └─ 结构化呈现政策要点 ``` ## Phase 1: 信息收集 ### 搜索策略 - **优先使用 `baidu-search`**（百度AI搜索，对国内政府网站支持更好） - 如果百度搜索不可用，fallback 到 `tavily-search` - 如果都不可用，fallback 到 `web_search` ### 搜索关键词示例 - `site:gd.gov.cn 算力 智算中心 政策 2026` - `site:gz.gov.cn 人工智能 大模型 扶持` - `site:ndrc.gov.cn 专项债 算力基础设施` ## Phase 2: 内容过滤 ### 保留标准 - **时间范围**: 最近30天内发布（从查询当天往前推30天） - **主题相关**: 标题或内容包含关键词（算力/智算/大模型/数据中心/专项债/国债） ### 排除标准 - 超过30天的旧政策 - 与算力/智算/AI无关的通用政策 - 重复报道（保留政府官网原文，排除转载） ## Phase 3: 内容获取 对搜索到的政策链接，使用 `web_fetch` 获取完整内容： - 优先获取政策原文 - 获取权威媒体解读作为补充 ## Phase 4: 分类整理 按发布机构分为以下类别： ### 🏛️ 国务院/发改委 国家级算力规划、专项债/国债相关政策 ### 🏭 工信部 算力产业、数据中心、AI大模型产业化相关政策 ### 🔬 科技部 AI算力科研创新相关政策 ### 🌊 广东省 省级算力、智算中心建设扶持政策 ### 🏙️ 广州市 广州市级算力相关政策 ### 🌆 深圳市 深圳市级算力、AI大模型相关政策 ### 🏖️ 珠海市 珠海市级相关政策 ### 🏭 佛山市 佛山市级相关政策 ## Phase 5: 输出格式 ### 有政策时 ```markdown # 🖥️ 广东算力政策简报 **查询日期**: YYYY年MM月DD日 **时间范围**: 最近30天（YYYY年MM月DD日 - YYYY年MM月DD日） **数据来源**: 百度搜索 + 国家级 + 广东省政府官网 --- ## 🏛️ 国家级 ### [政策标题] **核心要点**: - 要点1 - 要点2 - 要点3 **原文链接**: [URL] **发布日期**: YYYY-MM-DD --- ## 🌊 广东省 ...（同上格式） --- **共计**: X条政策 **下次查询**: 可随时说"最新广东算力政策"获取更新 ``` ### 无政策时 ```markdown # 🖥️ 广东算力政策简报 **查询日期**: YYYY年MM月DD日 **时间范围**: 最近30天（YYYY年MM月DD日 - YYYY年MM月DD日） --- ## 📭 最近30天无新政策 最近30天内，未查询到国家级、广东省、广州市、深圳市等机构发布算力/智算/大模型相关新政策。 **建议**: - 可扩大时间范围查询更早的政策 - 关注特定机构的政策动态 - 定期查询以获取最新动态 --- **数据来源**: 百度搜索/国家级/广东省/广州市/深圳市政府官网 **下次查询**: 可随时说"最新广东算力政策"获取更新 ``` ## 注意事项 1. **时效性**: 严格控制在30天内，超过30天的政策不纳入简报 2. **准确性**: 优先使用政府官网原文，媒体解读仅作参考 3. **完整性**: 每个政策需包含标题、核心要点、原文链接、发布日期 4. **分类清晰**: 按发布机构分类，便于用户快速定位 5. **无结果处理**: 明确告知用户"最近无新政策"，避免空输出 ## 示例 ### 用户查询 **用户**: "最新广东算力政策" **AI**: [执行完整工作流，输出结构化简报] ### 无政策情况 **用户**: "最新广东算力政策" **AI**: [搜索完成，输出"最近30天无新政策"提示] ## 参考资源 - `references/policy_sources.md` - 完整政策来源网址清单


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: t3mr0i/clank-email-monitor (version 1.0.0)

--- name: email-monitor description: Monitor email inboxes for important messages and get alerts. Works with AgentMail, Gmail, and any IMAP inbox. metadata: openclaw: emoji: "📧" --- # Email Monitor Skill Monitor your email inboxes and get alerts for important messages. ## Features - **Multi-Inbox Support** – Monitor multiple email addresses - **Keyword Alerts** – Get notified when specific keywords appear - **Priority Detection** – Automatically prioritize important emails - **Digest Mode** – Daily/weekly email summaries - **Auto-Reply** – Optional automatic responses for urgent messages ## Usage ```bash # Check inbox for new messages email-monitor check # Set up keyword alerts email-monitor alert add "urgent" "invoice" "deadline" # Generate daily digest email-monitor digest --daily # Monitor in background (cron) email-monitor watch --interval 5m ``` ## Installation ```bash clawhub install email-monitor ``` ## Configuration Create `~/.email-monitor/config.json`: ```json { "inboxes": [ { "name": "work", "provider": "agentmail", "api_key": "your_key", "inbox_id": "[REDACTED_SECRET]" } ], "alerts": { "keywords": ["urgent", "invoice", "deadline"], "notify": ["telegram", "email"] }, "digest": { "enabled": true, "time": "08:00", "timezone": "UTC" } } ``` ## Requirements - Node.js >= 20 - AgentMail API key OR IMAP credentials - OpenClaw (for notifications) ## License MIT


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xuanranc/junyi-client-followup (version 1.0.0)

--- name: junyi-client-followup description: 儿童成长规划月度跟进工具（客户版）。定时发送复盘问卷、收集家长反馈、格式化整理后转发给规划师。不做评估、不做策略调整、不改报告。覆盖 0-8 岁。触发词：月度跟进、成长复盘、followup、跟进一下孩子、复盘一下、发问卷。不处理：出规划、评估进展、修改报告、医学诊断。 --- # junyi-client-followup 月度跟进问卷收集器。定时提醒家长填写复盘问卷，收集反馈后整理转发给规划师（君一）。 ## Core Rules 1. **只收集，不评估。** 不对家长反馈做任何分析、评分、策略调整。 2. **不碰报告。** 不读取、不修改规划报告文档内容。 3. **幂等设计。** 按 plan_id + 年月去重，同月不重复发送问卷。 4. 隐私规则：不在群聊中展示孩子信息，memory/ 只写匿名 ID + 状态。 5. 语气温暖友好，不制造焦虑。 ### memory/ 写入白名单 只允许写入：child_uid、plan_id、status、state、followup_count、最近跟进日期。 禁止写入：孩子姓名、家长原话、评估细节。 ## Exit Conditions - 找不到 plan_meta 或 status ≠ active → 告知用户需先联系规划师生成规划 - followup_count ≥ 12 → 提醒：规划已跟进满一年，建议联系规划师评估续期 - 连续 3 月未回复 → 通知规划师 - 孩子超龄（0-3 岁超 36 月龄 / 3-8 岁超 8 岁）→ 提醒联系规划师评估新阶段 ## 高风险红线 家长反馈中出现以下情况时，不做常规整理，立即通知规划师： - 明显退行（已有能力消失） - 极端情绪问题（持续暴怒、自伤倾向） - 校园安全事件 - 家庭重大变故 处理方式：state → flagged，立即发消息给规划师，附上家长原文。 ## 配置 安装时需在 openclaw.json 中配置： ```json { "skills": { "entries": { "junyi-client-followup": { "env": { "PLANNER_CONTACT": "规划师联系方式（飞书 open_id 或其他）" } } } } } ``` ## Workflow ### Mode: send-checkin 触发：cron 每月 1 号 / 手动说"发跟进问卷" 前置：state 必须为 idle 1. 读取规划文档末尾的 plan_meta 2. 检查 Exit Conditions 3. 根据 age 判断年龄段： - age_months 存在 → 0-3 岁问卷 - age_years 存在 → 3-8 岁问卷 4. 读取 `references/client-questionnaire.md` 获取对应问卷模板 5. 填充变量（孩子姓名、月份、年龄） 6. 发送问卷给家长 7. 更新 plan_meta：state → sent，current_cycle += 1 ### Mode: collect-reply 触发：收到家长回复 / 手动说"处理跟进回复" 前置：state 必须为 sent 或 reminded 1. 读取家长回复原文 2. 高风险红线检测（读取 `references/client-rules.md`） - 命中红线 → state → flagged，立即通知规划师，附原文 - 未命中 → 继续 3. 格式化整理（不分析、不评价）： ``` 📋 {孩子姓名} {YYYY年M月} 月度反馈 ────────────────── 孩子年龄：{X岁Y个月} plan_id：{plan_id} 跟进次数：第 {N} 次 ────────────────── 【家长反馈原文】 {整理后的反馈，保持原意，分条列出} ────────────────── ⏰ 请规划师评估后更新规划文档 ``` 4. 将整理好的反馈发送给规划师（PLANNER_CONTACT） 5. 更新 plan_meta：state → idle，last_followup → 当前年月，followup_count += 1 6. 回复家长："收到你的反馈，已转给规划师，评估后会给你更新建议 ☺️" ## 未回复处理 - 发送后 7 天未回复 → 发一次温和提醒，state → reminded - 提醒后仍未回复 → state → skipped，通知规划师"{孩子} 本月未回复" ## Read References When Needed - 问卷模板：`references/client-questionnaire.md` - 跟进规则：`references/client-rules.md`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: 2389275723/openclaw-security-skill (version 1.0.1)

--- name: OpenClaw Security Configurator description: 为OpenClaw提供企业级安全配置和监控功能，解决高系统权限带来的安全风险，符合金融合规要求。 read_when: - 配置OpenClaw安全设置 - 监控OpenClaw系统权限使用 - 符合金融行业合规要求 - 防止数据泄露和系统被控 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔒","requires":{"bins":["openclaw"]}}} allowed-tools: Bash(openclaw:*), Bash(systemctl:*), Bash(journalctl:*), Bash(grep:*), Bash(find:*) --- # OpenClaw Security Configurator ## 技能概述 基于市场调研发现，OpenClaw面临以下安全挑战： 1. 高系统权限与金融合规冲突 2. 控制面板暴露导致数据泄露风险 3. 缺乏默认安全配置 4. Token消耗可能失控 本技能提供企业级安全解决方案，帮助用户安全部署和使用OpenClaw。 ## 核心功能 ### 1. 安全配置检查 - 检查OpenClaw当前安全配置 - 识别潜在安全风险 - 提供合规建议 ### 2. 权限管理 - 限制OpenClaw系统权限 - 配置最小权限原则 - 监控权限使用情况 ### 3. 数据保护 - 加密敏感配置数据 - 防止控制面板暴露 - 审计数据访问记录 ### 4. Token消耗监控 - 实时监控Token使用情况 - 预警异常消耗 - 提供优化建议 ### 5. 合规报告 - 生成安全合规报告 - 符合金融行业要求 - 提供整改建议 ## 使用方法 ### 基础安全检查 ```bash openclaw security check ``` ### 配置安全加固 ```bash openclaw security harden ``` ### 监控Token消耗 ```bash openclaw security monitor-token ``` ### 生成合规报告 ```bash openclaw security compliance-report ``` ## 安装要求 - OpenClaw已安装并运行 - 系统管理员权限 - 基本的Linux命令行知识 ## 定价策略 ### 免费版 - 基础安全检查 - 基本配置建议 - 社区支持 ### 专业版（$49/月） - 完整安全配置 - Token消耗监控 - 合规报告生成 - 优先技术支持 ### 企业版（$299/月） - 定制化安全策略 - 24/7监控告警 - 金融合规认证 - 专属技术支持 ## 市场定位 ### 目标用户 1. 金融机构使用OpenClaw 2. 企业级OpenClaw部署 3. 对安全要求高的技术团队 4. 需要合规认证的组织 ### 竞争优势 1. 专门针对OpenClaw安全痛点 2. 符合金融行业合规要求 3. 基于实际市场调研开发 4. 持续更新应对新威胁 ## 开发路线图 ### v1.0（本周发布） - 基础安全检查功能 - 简单配置加固 - Token基础监控 ### v1.1（下月初） - 高级权限管理 - 数据加密功能 - 详细合规报告 ### v1.2（下月底） - 实时监控告警 - 自动化修复工具 - API集成接口 ## 技术支持 - 文档：完整的使用文档和最佳实践 - 社区：Discord技术支持频道 - 邮件：[REDACTED_SECRET] - 紧急响应：24小时内响应安全漏洞 ## 法律声明 本技能提供安全建议和工具，但不保证100%安全。用户需自行评估风险并采取适当措施。对于因使用本技能造成的任何损失，开发者不承担责任。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: teoslayer/pilot-auto-trust (version 1.0.0)

--- name: pilot-auto-trust description: > Automatic trust management with configurable policies for Pilot Protocol agents. Use this skill when: 1. You need to auto-approve handshake requests from known agents or networks 2. You want policy-based trust decisions (e.g., auto-trust high polo scores) 3. You need to batch-process pending trust requests Do NOT use this skill when: - You need manual review of every trust request - You're dealing with unknown or potentially malicious agents - You need fine-grained per-agent trust policies tags: - pilot-protocol - trust-security - automation license: AGPL-3.0 compatibility: > Requires pilot-protocol skill and pilotctl binary on PATH. The daemon must be running (pilotctl daemon start). metadata: author: vulture-labs version: "1.0" openclaw: requires: bins: - pilotctl homepage: https://pilotprotocol.network allowed-tools: - Bash --- # Pilot Auto-Trust Automated trust management for Pilot Protocol with policy-based decision making. ## Commands ### List Pending Requests ```bash pilotctl --json pending ``` ### Auto-Approve by Polo Score ```bash pilotctl --json pending | jq -r '.[] | select(.polo_score >= 50) | .node_id' | \ xargs -I {} pilotctl --json approve {} ``` ### Auto-Approve by Network ```bash pilotctl --json pending | jq -r '.[] | select(.address | startswith("1:")) | .node_id' | \ xargs -I {} pilotctl --json approve {} ``` ### Auto-Approve by Hostname Pattern ```bash pilotctl --json pending | jq -r '.[] | select(.hostname | test("^agent-prod-")) | .node_id' | \ xargs -I {} pilotctl --json approve {} ``` ### Batch Reject Low-Reputation ```bash pilotctl --json pending | jq -r '.[] | select(.polo_score < 20) | .node_id' | \ xargs -I {} pilotctl --json reject {} "Low reputation score" ``` ## Workflow Example ```bash #!/bin/bash # Auto-approve production agents with high reputation PENDING=$(pilotctl --json pending) # Approve if polo >= 50 AND hostname matches prod pattern echo "$PENDING" | jq -r '.[] | select(.polo_score >= 50 and (.hostname | test("^agent-prod-"))) | .node_id' | \ while read -r NODE_ID; do pilotctl --json approve "$NODE_ID" done # Reject if polo < 20 echo "$PENDING" | jq -r '.[] | select(.polo_score < 20) | .node_id' | \ while read -r NODE_ID; do pilotctl --json reject "$NODE_ID" "Low polo score" done ``` ## Dependencies Requires pilot-protocol, pilotctl, and jq.


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