OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: akiry09/mx-mx-finance-search (version 0.1.0)

--- name: mx_finance_search description: 基于东方财富数据库，支持自然语言搜索全网最新公告、研报、财经新闻、交易所动态及官方政策等，覆盖全球市场标的，可用于热点捕捉、舆情监控、研报速览、公告精读及投资决策等场景。Natural language search for financial information, covering authoritative sources including news, announcements, research reports, and policies. Supporting global market assets, it is applicable to event tracking, market sentiment monitoring, announcement analysis, and investment decision-making, helping users obtain authoritative financial information and capture timely market signals. metadata: { "openclaw": { "requires": { "env":["EM_API_KEY"] } } } --- # 金融资讯搜索 通过**自然语言查询**检索时效性金融信息，数据来自于妙想大模型，适用场景包括： - **最新新闻与政策动态** - **公司公告与事件跟踪** - **券商研报与市场解读** - **宏观事件对市场/板块影响分析** ## 密钥来源与安全说明 - 本技能仅使用一个环境变量：`EM_API_KEY`。 - `EM_API_KEY` 由东方财富妙想服务（`https://ai.eastmoney.com/mxClaw`）签发，用于其接口鉴权。 - 在提供密钥前，请先确认密钥来源、可用范围、有效期及是否支持重置/撤销。 - 禁止在代码、提示词、日志或输出文件中硬编码/明文暴露密钥。 ## 功能范围 ### 基础检索能力 - 检索个股、板块、主题的最新资讯 - 聚合公告、研报、新闻等公开信息 - 返回可读正文内容（优先提取 `llmSearchResponse`） - 支持将结果保存为本地 `.txt` 文件，便于追溯与复盘 ### 输入建议 - 查询建议包含至少一个明确目标：公司、板块、事件、政策或时间范围 - 对语义不清的问句，应先做一次简洁澄清再执行检索 - 汇总时保持关键数值、专有名词和原始语义不被篡改 ### 查询示例 | 类型 | query 示例 | |---|---| | 个股资讯 | 格力电器最新研报与公告、寒武纪 688256 最新动态 | | 板块/主题 | 商业航天板块近期新闻、新能源政策解读 | | 宏观/风险 | 美联储加息对A股影响、汇率风险相关公司案例 | | 综合解读 | 今日大盘异动原因、北向资金流向解读 | ## 前提条件 ### 1. 注册东方财富妙想账号 访问 https://ai.eastmoney.com/mxClaw 注册账号并获取API_KEY。 ### 2. 配置 Token ```bash # macOS 添加到 ~/.zshrc，Linux 添加到 ~/.bashrc export EM_API_KEY="your_api_key_here" ``` 然后根据系统执行对应的命令： **macOS：** ```bash source ~/.zshrc ``` **Linux：** ```bash source ~/.bashrc ``` ## 快速开始 ### 1. 命令行调用 ```bash python3 {baseDir}/scripts/get_data.py "寒武纪 688256 最新研报与公告" ``` **输出示例** ```text Saved: /path/to/workspace/mx_finance_search/mx_finance_search_90bf169c.txt （随后输出资讯正文内容） ``` **参数说明：** | 参数 | 说明 | 必填 | |---|---|---| | `query`（位置参数） | 自然语言查询文本 | ✅（位置参数或 stdin 二选一） | | `--no-save` | 仅输出结果，不写入本地文件 | 否 | ### 2. 代码调用 ```python import asyncio from pathlib import Path from scripts.get_data import query_financial_news async def main(): result = await query_financial_news( query="新能源板块近期政策与龙头公司动态", output_dir=Path("workspace/mx_finance_search"), save_to_file=True, ) if "error" in result: print(result["error"]) else: print(result["content"]) if result.get("output_path"): print("已保存至:", result["output_path"]) asyncio.run(main()) ``` ## 输出文件说明 | 文件 | 说明 | |---|---| | `mx_finance_search_<ID>.txt` | 资讯正文文本（从返回中提取） | ## 返回字段说明 - `content`：提取后的资讯正文（优先 `llmSearchResponse`）。 - `output_path`：当 `save_to_file=True` 且有内容时，返回保存路径。 - `raw`：原始接口返回，便于调试或二次处理。 - `error`：检索失败时返回错误信息。 ## 环境变量 | 变量 | 说明 | 默认 | |---|---|---| | `EM_API_KEY` | 新闻检索接口鉴权 key（必填） | 空 | ## 常见问题 **错误：EM_API_KEY is required.** → 需配置EM_API_KEY，请联系官网获取并手动配置 **没有传 query 时为什么直接退出？** → 命令行会先读取位置参数 `query`，若为空再读取 stdin；两者都为空时打印帮助并退出。 **如何只看输出，不落盘？** ```bash python3 -m scripts.get_data "商业航天板块近期新闻" --no-save ``` ## 合规说明 - 禁止在代码或提示词中硬编码账号 ID、会话 ID 或 token。 - 环境变量按敏感信息处理，不在日志或回复中泄露。 - 检索失败时不得编造事实，应返回明确错误或不确定性说明。 - 输出应保持可追溯、可审计。


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Skill: if530770/xhs-weekly-ranking (version 1.0.3)

--- name: xhs-weekly-ranking description: 获取小红书平台爆款内容榜单，支持按分类查询热门笔记；当用户需要查询小红书热门内容、分析爆款笔记、了解各领域趋势或获取创作灵感时使用 --- # 小红书七日热榜 触发本技能并需要执行完整流程时，**必须先读取**与本技能同目录下的 `references/core_workflow.md`，并**完整遵循**其中的触发规则、术语规范、数据来源约束、操作步骤、自检清单与注意事项。脚本路径相对于技能目录：`scripts/xhs_weekly_fetcher.py`。 --- ## 简介 小红书七日热榜是专注于小红书平台的内容趋势分析，基于近7天热门笔记TOP50深度洞察，支持25个垂直领域分类查询、冷门爆款挖掘及每日订阅推送，帮你快速摸清赛道流量密码。 通过简单的关键词查询，你可以： 1.实时热榜查询：按分类查询热门笔记，覆盖美妆、穿搭、美食、家居等25个垂直领域，快速掌握当下流量风向 2.七日热门分析：基于近7天各分类TOP50热门笔记的深度洞察，从流行趋势、热门话题深度分析、实用价值等维度拆解爆款共性 3.内容特征识别：自动识别高质量封面、情绪共鸣点、实用价值、紧跟热点等爆款要素，提炼可复用的创作范式 4.形式规律对比：图文笔记、视频笔记、混合形式的互动数据对比，帮你判断哪种形式转化效率更高 5.创作建议输出：基于分析结果，提供可执行的选题方向、差异化策略、高维作品拆解建议 6.每日订阅推送：定时推送最新趋势分析报告，持续跟踪赛道热点，不错过任何一个流量机会 适用于品牌方、MCN 机构、自媒体从业者、内容运营等需要监测小红书热门趋势的场景。 --- ## 功能特性 ### 🎯 核心功能 - **📊 实时热榜获取：** 支持按关键词自动匹配25个垂直分类，获取往前7天热门笔记TOP50，含互动数/点赞/评论/收藏/分享及新增数据 - **📈 七日热门笔记分析：** 自动生成热门内容分析、爆款标题分析、最高数据作品分析三大模块，从创作者视角提供可执行建议 - **📁 HTML可视化文件：** 一键生成可独立打开的HTML页面，支持链接跳转、导出图片和PDF，方便汇报与存档 - **🔔 订阅推送服务：** 支持每日19:30自动推送小红书七日热门笔记TOP50，无需手动重复查询 ### ✨ 特色亮点 - **🏷️ 全分类覆盖：** 支持综合全部、化妆美容、时尚穿搭、美味佳肴等25个主流内容分类查询 - **🔍 智能分类匹配：** 输入关键词自动匹配对应分类（如"睫毛膏"→化妆美容），无需手动选择 - **⏰ 灵活日期适配：** 支持指定日期查询，未指定时自动按19:00更新规则判断查询日期 - **📄 多格式输出：** Markdown表格 + HTML可视化文件双格式，无论自用还是做汇报都能用 - **⚡️ 无额外门槛：** 无需小红书账号、无需API密钥，安装依赖即可使用 --- ## 使用指南 ### 基础使用 #### 1. 发起查询 告诉工具你要查询的关键词或分类（未指定分类则自动匹配，未指定日期则按19:00规则判断）： > 用户：帮我查一下睫毛膏相关的爆款笔记 > > 助手：已匹配"化妆美容"分类，查询到50条热门笔记，随后输出实时热榜TOP20 + 七日分析 + HTML文件包 + 订阅选项 #### 2. 查看更多 默认输出TOP20内容，输入「查看更多」即可获取剩余数据： > 用户：查看更多 > > 助手：为你展示TOP21-50的剩余30条热门笔记，并重新生成包含完整数据的HTML文件 #### 3. 订阅推送 回复对应数字即可开通每日推送： > 用户：1 > > 助手：已为你开通小红书七日热门笔记订阅，每日19:30将推送当日TOP50榜单到你的消息栏 ### 高级使用 #### 1. 指定日期查询 > 用户：查2026-04-20美妆类爆款笔记 #### 2. 泛查询热门内容 > 用户：最近小红书有什么热门内容 #### 3. 取消订阅 > 用户：取消订阅 ### 常用命令速查 | 命令 | 功能 | | --------------------- | ---------------------------- | | `查[关键词]爆款` | 查询指定关键词的爆款笔记榜单 | | `查[日期] [分类]爆款` | 查询指定日期/分类的爆文榜单 | | `查看更多` | 展示剩余数据（TOP21-末尾） | | `订阅` | 开通每日19:30爆款推送 | | `取消订阅` | 关闭每日推送服务 | --- ## 使用场景 | 场景 | 角色 | 需求 | 使用方式 | | ----------------------- | ------------------ | ------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 🎨 内容创作者找爆款灵感 | 美妆博主 | 不知道做什么内容能爆，想快速找到对标参考 | ① 输入"化妆美容"查询七日热门榜单，拆解标题规律和内容特征<br>② 查看最高数据作品分析，了解封面设计和内容价值的关键要素<br>③ 订阅每日推送，持续追踪热门趋势变化 | | 📢 品牌运营追踪热点方向 | 快消品牌小红书运营 | 紧跟平台最新热点，做符合用户喜好的营销内容 | ① 按周查询对应分类的综合爆款，提取近期热门关键词和内容形式<br>② 利用HTML文件导出PDF，制作周报汇报给团队 | | 🔍 MCN 挖掘潜力账号 | MCN 内容星探 | 发现高互动的新账号，降低签约成本 | ① 每天查看各分类热门榜单，筛选同领域高互动的新账号<br>② 结合七日分析中的"最高互动作品"，评估账号成长性 | ---


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Skill: xuanyizhi/agent-creator-feishu (version 1.0.0)

--- name: agent-creator description: 创建新的 OpenClaw Agent 并绑定到飞书群聊。当用户说"创建新 agent"、"新建 agent"、"创建一个机器人"、"新建机器人"、"添加 agent 到群聊"、"帮我搭建一个 agent"、"我想做一个新的 agent" 时使用此技能。也适用于"绑定飞书群聊"、"配置 agent 权限"等场景。 --- # agent-creator Skill 引导创建新 Agent 并绑定到飞书群聊。 ## 执行流程 ### 1️⃣ 需求收集 用 5W2H 方法论搞清需求。读取模板发给用户： ``` references/AGENT-CARD-TEMPLATE.md ``` **交互式（推荐）**：先问 Why/What，再问 Who/Where，然后 When/How，最后确认。也可直接让用户填模板。 **必须收集**：名称、目标、群组 ID、人设风格、核心能力、红线边界、权限规则。 ### 2️⃣ 确认 Agent Card（⚠️ 必须等用户确认） 整理成 Agent Card 发给用户确认，包含： - 📌 基本信息：名称、目标、绑定群组 - 🎭 人设风格：是谁、什么性格、怎么说话 - ✅ 核心能力：能做什么 - ❌ 红线边界：不能做什么 - 🔐 权限规则：管理员 vs 普通用户 **不要跳过这一步直接生成配置。** ### 3️⃣ 生成配置文件 | 文件 | 放什么 | |------|--------| | **IDENTITY.md** | 名片：名称、定位、emoji | | **SOUL.md** | 灵魂：人设、语气、风格、边界（短而有力） | | **AGENTS.md** | 规则：系统信息、权限控制 | | **SKILL.md** | 指令：具体能/不能做什么 | | **config.json** | 配置：模型、thinking 等（可选） | 详细模板和写法参考： ``` references/AGENT-CREATION-GUIDE.md ``` ### 4️⃣ 创建并绑定 > **管理员 ID**：从当前消息的 `sender_id` 获取，填入 AGENTS.md 的权限控制部分。 ```bash # 1. 创建工作区 openclaw agents add <name> --workspace ~/.openclaw/workspace-<name> # 2. 写入配置文件（IDENTITY.md / SOUL.md / AGENTS.md / SKILL.md / config.json） # 3. 确保群组在白名单（参考 GUIDE.md 中的白名单配置） # 4. 绑定到群聊 openclaw agents bind --agent <name> --bind "feishu:<群组ID>" ``` ⚠️ **绑定必须使用 `peer` 对象**（参考 GUIDE.md 中的正确/错误示例）。 配置热加载，无需重启 gateway。 ### 5️⃣ 测试 & 记录 在群聊测试，确认行为符合预期。完成后更新 `~/.openclaw/workspace/MEMORY.md`。 ## 参考文件 - 需求模板：`references/AGENT-CARD-TEMPLATE.md` - 操作指南：`references/AGENT-CREATION-GUIDE.md` - 示例 Agent：`~/.openclaw/workspace-daily-ai-news/`


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Skill: bytesagain-lab/moodring (version 2.0.4)

--- name: "moodring" version: "2.0.4" description: "Reference tool for life — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Moodring concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [moodring, reference] category: "life" --- # Moodring Reference tool for life — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Moodring concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: keaneyan/gateway-startup-notify (version 1.2.0)

--- name: gateway-notify description: "Send automatic notifications when the OpenClaw gateway starts up. Supports Telegram, WhatsApp, Discord, Slack, Signal, iMessage, IRC, Google Chat, Line, WeChat, Feishu (Lark), and QQ Bot. Triggers on phrases like 'gateway restart notification', 'notify me when gateway starts', 'startup alert'. Run setup script to configure channel and recipient." --- # Gateway Notify Get notified instantly when your OpenClaw gateway starts up — via any supported messaging channel. ## Quick Start Run the setup script with your preferred channel and recipient address: ```bash bash scripts/setup.sh <channel> <address> ``` ### Examples ```bash # Telegram bash scripts/setup.sh telegram @your_username # WhatsApp bash scripts/setup.sh whatsapp +1234567890 # Discord bash scripts/setup.sh discord 1234567890 # Slack bash scripts/setup.sh slack #general # Signal bash scripts/setup.sh signal +1234567890 # iMessage bash scripts/setup.sh imessage [REDACTED_SECRET] # Google Chat bash scripts/setup.sh googlechat spaces/xxx # IRC bash scripts/setup.sh irc #channel # Line bash scripts/setup.sh line user_id # WeChat (requires openclaw-weixin plugin) bash scripts/setup.sh openclaw-weixin [REDACTED_SECRET] # Feishu / Lark (requires feishu plugin) bash scripts/setup.sh feishu chat_id # QQ Bot (requires qqbot plugin) bash scripts/setup.sh qqbot chat_id ``` The script will: 1. Create the hook directory at `~/.openclaw/hooks/gateway-notify` 2. Generate `HOOK.md` and `handler.ts` with your channel config 3. Enable the hook 4. Print instructions to restart the gateway After restart, you'll receive a notification like: ``` 🚀 Gateway Started ⏰ 2026-04-03 15:52:00 🌐 127.0.0.1:18789 ``` ## Supported Channels | Channel | Address Format | |---------|---------------| | telegram | `@username` or chat ID | | whatsapp | `+countrycodenumber` | | discord | Channel ID | | slack | `#channel` or channel ID | | signal | `+countrycodenumber` | | imessage | Email or phone number | | googlechat | Space ID | | irc | `#channel` | | line | User ID | | openclaw-weixin | `[REDACTED_SECRET]` | | feishu | Chat ID (e.g. `oc_xxx`) | | qqbot | Numeric chat ID | > **Note:** WeChat (`openclaw-weixin`), Feishu, and QQ Bot are bundled channel plugins. Make sure the channel is configured via `openclaw channels` before using this skill. For channel-specific details and troubleshooting, see [references/CHANNELS.md](references/CHANNELS.md). ## How It Works Uses OpenClaw's native hook system: - Listens for `gateway:startup` events - Sends a notification via `openclaw message send` - Zero configuration beyond the initial setup ## Uninstall ```bash openclaw hooks disable gateway-notify rm -rf ~/.openclaw/hooks/gateway-notify ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: dingkwang/xiaohongshu-automation (version 1.0.0)

--- name: xiaohongshu-automation description: A complete automation suite for Xiaohongshu (Little Red Book). Includes long-text publishing, comment management (reply/check), and stealth login helpers. author: Dingkang Wang --- # Xiaohongshu Automation Suite This skill bundle provides a set of tools to automate your Xiaohongshu content creation and community management. ## Included Tools ### 1. 📝 Publishing (xiaohongshu-publish) - **publish_long_text**: Automatically publish long-form articles with titles and content. - Supports "Pro" platform (pro.xiaohongshu.com). ### 2. 💬 Community Management (xiaohongshu-reply) - **check_comments**: Fetch and reply to latest comments. - **reply_fixed**: Alternative reply logic. - **generate_replies**: Generate template replies. ### 3. 🔐 Authentication - **login_helper**: Stealth login script using Playwright (independent, no plugin required). - Cookie management and persistence. ## Usage ### Login (First Time) Run the login helper to capture cookies: ```bash python3 skills/xiaohongshu-skill/login_helper.py ``` ### Publish an Article ```bash python3 skills/xiaohongshu-skill/xiaohongshu-publish/publish_long_text.py --title "My Title" --content "My Content" ``` ## Requirements - Python 3.8+ - Playwright (`pip install playwright && playwright install chromium`)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: yoniassia/quantclaw-data (version 1.0.0)

--- name: quantclaw-data description: "QuantClaw Data — 200+ financial data modules with CLI, REST API, and MCP interfaces. Real-time prices, technicals, options, macro, alt data, AI/ML models, fixed income, commodities, and more. 187 data sources including FRED, Yahoo Finance, SEC EDGAR, Treasury, IMF, ECB, OPEC. Bloomberg Terminal alternative built on free sources." metadata: openclaw: requires: bins: ["python3"] install: - id: quantclaw-deps kind: shell command: "pip install yfinance numpy scipy pandas statsmodels pandas-datareader requests beautifulsoup4" label: "Install Python dependencies" --- # QuantClaw Data — Financial Intelligence Platform 200+ financial data modules. Bloomberg Terminal alternative built on FREE sources. ## Quick Start ```bash # Clone git clone https://github.com/yoniassia/quantclaw-data.git cd quantclaw-data # Install deps pip install yfinance numpy scipy pandas statsmodels pandas-datareader requests beautifulsoup4 # Use CLI python cli.py price AAPL python cli.py technicals TSLA python cli.py screener --sector Technology --min-cap 10B python cli.py monte-carlo SPY --simulations 10000 python cli.py fama-french NVDA ``` ## Access Methods ### CLI (210 commands) ```bash python cli.py <command> [args] ``` ### REST API (54 endpoints) ``` GET https://data.quantclaw.org/api/v1/prices?ticker=AAPL GET https://data.quantclaw.org/api/v1/technicals?ticker=TSLA GET https://data.quantclaw.org/api/v1/monte-carlo?ticker=SPY ``` ### MCP (210 tools) Add to your MCP config: ```json { "mcpServers": { "quantclaw-data": { "command": "node", "args": ["mcp-server.js"], "cwd": "/path/to/quantclaw-data" } } } ``` ### Web Dashboard https://data.quantclaw.org ## Categories | Category | Modules | Examples | |----------|---------|---------| | Core Market Data | 20+ | Prices, profiles, screener, technicals | | Derivatives & Options | 15+ | Options flow, GEX, vol surface, Greeks | | Quantitative | 25+ | Fama-French, pairs, Monte Carlo, Kalman | | Fixed Income & Macro | 20+ | Yield curves, CDS, Fed policy, inflation | | Alternative Data | 20+ | Satellite, dark pool, insider, sentiment | | Corporate Events | 15+ | Earnings, M&A, buybacks, activist | | Intelligence & NLP | 15+ | News sentiment, filing analysis, AI earnings | | Multi-Asset | 15+ | Crypto, FX, commodities, cross-asset | | Infrastructure | 10+ | Alerts, backtest, reconciliation, export | ## Data Sources (187) FRED, Yahoo Finance, SEC EDGAR, US Treasury, IMF, ECB, BOJ, PBOC, OECD, Eurostat, EIA, USDA, CFTC, BLS, Census, World Bank, CoinGecko, DeFi Llama, Binance, OPEC, and 167 more. ## Stats - 140,888 lines of code - 175 Python modules - 54 Next.js API routes - 210 MCP tools - 187 unique data sources - 100% free — no API keys required for core features ## License MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xueyetianya/dev-environment (version 2.0.4)

--- name: "dev-environment" version: "2.0.3" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Dev Environment concepts, best practices, and implementation patt..." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [dev,environment, reference] category: "devtools" --- # Dev Environment Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Dev Environment concepts, best practices, and implementation patt... No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: clhwbd/go-stargazing-trip (version 0.1.0)

--- name: go-stargazing-trip description: | 多日晚拍星/观星连续性推荐技能。基于逐晚候选结果做跨晚路线连续性、转场距离、连住收益和可执行性判断；输出主路线、备选路线、远线方案以及路线风险说明。用于用户明确询问“假期怎么连着走最顺”“主路线/备选路线/远线怎么选”“多天连续拍星怎么安排”时。 metadata: {"clawdbot":{"requires":{"pip":["lunarcalendar"]}}} --- # GoStargazingTrip ## 定位 这是一个**多日晚连续性 / 路线推荐** skill。 它回答的是： - 清明三天怎么连着走最顺 - 主路线 / 备选路线 / 远线方案怎么选 - 为了单晚高分值不值得跨省大跳 - 哪一晚适合当路线锚点，哪一晚更适合独立处理 它**不负责重写基础单晚推荐逻辑**。 基础逐晚推荐、细筛、风险提示、完整气象指标，统一由 `go-stargazing` 负责。 ## 输入原则 优先吃“逐晚候选”来做路线层决策。 如果调用方只给日期范围，也可以在本 skill 内部逐晚运行基础分析后，再做路线评分。 ### 入口约定 - 首选入口：`scripts/go_stargazing_trip.py` - `scripts/go_stargazing.py` 仅保留向后兼容，不建议继续作为主入口 ## 核心流程 1. 获取每一晚的候选区域 2. 保留足够多的 nightly candidates，避免只看每晚第一名 3. 计算跨晚距离与连续性得分 4. 给出： - 主路线 - 备选路线 - 远线方案（如适用） 5. 明确说明这条线为什么值得走 / 为什么只是远线 ## 输出要求 默认按这个顺序组织： 1. 主路线结论 2. 路线说明（为什么这条线更顺） 3. 风险提示 4. 本轮参考信息 5. 逐晚建议 6. 备选路线 / 远线方案 ## 边界 - 不替代 `go-stargazing` 的单日晚输出 - 不在这里发明新的基础天气评分体系 - 不把“单晚更高分但跨晚很折腾”的方案伪装成主路线 - 若没有顺路主线，要老实说没有 ## 主要脚本 - `scripts/go_stargazing_trip.py`：trip skill 稳定入口 - `scripts/go_stargazing.py`：保留原入口兼容 - `scripts/go_stargazing_engine/`：当前实现引擎（后续可再拆 route planning / trip reply） ## 致谢 本技能由以下伙伴共同打造： - 陈一菲：Skill 第一版创作者，为星空摄影规划奠定了核心框架 - 陆不喝：提供技术方案与专业指导，让数据驱动的选址评分体系成为可能 - Fortune：发起者，将摄影实践与 AI 能力深度结合，持续推动功能迭代 感谢每一位愿意为星空奔赴山海的人


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: zlszhonglongshen/pr-doctor (version 1.0.0)

--- name: pr-doctor description: PR全流程质量医生 — 自动化代码审查、测试分析、问题追踪和持续改进的完整流水线 category: 开发 triggers: 审查PR, PR质量检查, 代码审查, 代码质量报告, PR健康检查, review PR, 检查我的PR, 代码审查流水线 --- # PR Doctor - PR全流程质量医生 ## 概述 PR Doctor 是一个完整的 Pull Request 质量保障流水线，同时调用多个专业 Skill 完成从代码审查到问题追踪的全流程。 **解决问题**：开发者花费大量时间手动审查 PR，人工追踪问题和跟进效率低下。 ## 核心工作流 ``` [PR URL/Repo] │ ├─→ code-review-skill (代码审查 + 质量评分) │ ├─→ testing-patterns (测试覆盖分析 + 建议) │ ├─→ github-issues-skill (自动创建跟进issue) │ └─→ self-improvement (记录学习，持续改进) │ ▼ [综合审查报告] ``` ## 使用方法 ### 触发词 - `审查PR <PR_URL>` - `PR质量检查 <owner/repo> <PR号>` - `检查我的PR` - `PR健康检查` ### 输入 提供以下任一信息： - PR URL，例如：`https://github.com/owner/repo/pull/123` - 或提供：`owner/repo` + PR 编号 ### 执行流程 **Step 1: 代码审查** 调用 `code-review-skill`，使用 `gh pr diff` 获取 PR 差异，逐文件审查： - 代码逻辑问题 - 安全漏洞 - 性能隐患 - 代码风格 - 边界条件 **Step 2: 测试覆盖分析** 调用 `testing-patterns`，分析： - 新增代码的测试覆盖情况 - 是否有测试缺失的关键路径 - 是否违反 TDD 原则 - 测试命名和结构质量 **Step 3: 创建跟进 Issue** 调用 `github-issues-skill`，对于每个发现的问题： - 按严重程度分级（critical/major/minor） - 自动创建 GitHub Issue 描述问题 - 添加适当的标签（bug, security, performance, style） - 关联到原始 PR **Step 4: 持续改进** 调用 `self-improvement`： - 记录本次审查中发现的新型问题模式 - 更新质量检查清单 - 促进后续审查效率提升 ### 输出 综合审查报告，包含： - PR 总体质量评分（1-10） - 问题清单（按严重程度排序） - 测试覆盖评估 - 建议行动项 - 相关 GitHub Issue 链接 ## 质量评分标准 | 评分 | 等级 | 说明 | |------|------|------| | 9-10 | 🟢 Excellent | 可直接合并 | | 7-8 | 🔵 Good | 小问题修复后可合并 | | 4-6 | 🟡 Needs Work | 需要重大修改 | | 1-3 | 🔴 Poor | 建议重新设计 | ## 审查维度 ### 代码审查 (code-review-skill) - ✅ 逻辑正确性 - ✅ 安全漏洞检测 - ✅ 性能影响评估 - ✅ 错误处理完整性 - ✅ 代码可读性 - ✅ 边界条件覆盖 ### 测试分析 (testing-patterns) - ✅ 测试覆盖率 - ✅ 边界条件测试 - ✅ Mock/Stub 使用合理性 - ✅ 测试命名描述性 - ✅ 测试结构（AAA模式） - ✅ 回归测试完整性 ## 示例对话 **用户**：`审查这个PR: https://github.com/owner/project/pull/42` **AI**：正在启动 PR Doctor 流水线... > 🔍 Step 1: 代码审查中... > 📊 Step 2: 测试覆盖分析中... > 📋 Step 3: 创建跟进Issue中... > 📚 Step 4: 记录学习点... > ✅ 审查完成！ **综合报告**： - 质量评分：7.5/10 🟢 - 发现问题：3个（1个Critical, 2个Minor） - 测试覆盖：良好，缺失边界测试 - 已创建Issue：#143, #144 - 建议：修复 Critical 问题后合并 ## 注意事项 - 使用 `gh` CLI 进行 GitHub API 调用，需要先完成 `gh auth login` - 代码审查为辅助性质，最终决策由人工做出 - 创建 Issue 前先搜索是否已有重复问题 - self-improvement 日志保存在 `.learnings/` 目录


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ntriq-gh/ntriq-x402-pii-detect (version 1.0.0)

--- name: ntriq-x402-pii-detect description: "Detect and optionally mask PII (emails, phone numbers, SSNs, names, addresses, credit cards) in text. Pay $0.02 USDC via x402." version: 1.0.0 metadata: openclaw: primaryTag: data-intelligence tags: [pii, privacy, gdpr, compliance, x402] author: ntriq homepage: https://x402.ntriq.co.kr --- # PII Detection (x402) Detect personally identifiable information in text — emails, phone numbers, SSNs, names, addresses, credit cards, passport numbers. Optionally mask detected PII. Returns risk level and exact positions. Pay $0.02 USDC per call via x402 (Base mainnet). ## How to Call ```bash POST https://x402.ntriq.co.kr/pii-detect Content-Type: application/json X-PAYMENT: <x402-payment-header> { "text": "Contact John Smith at [REDACTED_SECRET] or 555-123-4567", "mask": false } ``` ## Parameters | Parameter | Type | Required | Description | |-----------|------|----------|-------------| | `text` | string | ✅ | Text to analyze for PII | | `mask` | boolean | ❌ | Replace PII with `[TYPE]` placeholders (default: `false`) | ## PII Types Detected `email`, `phone`, `ssn`, `name`, `address`, `credit_card`, `passport`, `other` ## Risk Levels `none`, `low`, `medium`, `high`, `critical` ## Example Response ```json { "status": "ok", "pii_found": [ {"type": "name", "value": "John Smith", "position": [8, 18]}, {"type": "email", "value": "[REDACTED_SECRET]", "position": [22, 42]}, {"type": "phone", "value": "555-123-4567", "position": [46, 58]} ], "risk_level": "high", "masked_text": null } ``` With `mask: true`: ```json { "masked_text": "Contact [NAME] at [EMAIL] or [PHONE]", "risk_level": "high" } ``` ## Payment - **Price**: $0.02 USDC per call - **Network**: Base mainnet (EIP-3009 gasless) - **Protocol**: [x402](https://x402.org) ```bash curl https://x402.ntriq.co.kr/services ```


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