针对自托管 Jira 企业环境的专业 Issue 管理工具，通过 PAT 认证解决 SSO/SAML 场景下的自动化需求，安全合规地实现问题全生命周期管理。

基本信息

• 技能名称?clawhub-jira-pat-skill
• 中文名称?企业级 Jira 自动化管理工具
• 作者?dejanb
• 分类?开发
• 版本?v0.0.1
• 标签?project-program-management, devops, api, backend, automation

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使用说明
该 Skill 专为自托管及企业级 Jira 实例设计，通过 Personal Access Token (PAT) 认证方式，完美解决 SSO/SAML 环境下的 API 访问难题。核心功能涵盖 Issue 全生命周期管理：支持通过 JQL 语法精准搜索问题、获取详细信息、执行状态流转（Transition）、添加评论、更新字段及创建新 Issue。所有操作均基于标准 curl 命令与 jq 数据处理工具，无需安装额外依赖，可直接集成至现有自动化工作流。
显著优势在于其对企业认证环境的深度适配。相比传统的 Basic Auth，PAT 认证机制能够无缝穿透 SSO/SAML 单点登录屏障，这是许多企业级 Jira 部署的硬性需求。代码实现遵循安全最佳实践，采用 set -euo pipefail 增强脚本健壮性，所有敏感信息均通过环境变量注入，杜绝硬编码风险。依赖仅涉及系统标准工具 curl 与 jq，无第三方包管理器引入的供应链风险。
然而，该 Skill 也存在明显局限性。首先，其仅适用于自托管 Jira 实例（Data Center/Server 版），对于 Atlassian Cloud 用户应选用基于 Basic Auth 的替代方案。其次，作为 T3 级社区来源项目，虽通过 A 级安全认证，但仍建议企业用户在使用前进行代码审计。功能层面，所有 API 调用均需手动配置 JIRA_URL 与 JIRA_PAT 环境变量，对非技术用户存在一定门槛，且缺乏交互式配置向导。
目标用户群体明确指向企业内部的 DevOps 工程师、项目管理办公室（PMO）成员及需批量处理 Jira 问题的开发团队。特别适用于需要自动化 Jira 工作流、生成自动化报告或在 CI/CD 流水线中集成问题状态更新的场景。对于使用标准 Jira Cloud 的个人开发者，此 Skill 并非最优选择。
使用风险主要集中在凭证管理与网络通信层面。Personal Access Token 拥有与创建者相同的 Jira 权限，一旦泄露可能导致敏感项目数据外泄，建议采用最小权限原则配置并定期轮换。尽管代码要求使用 HTTPS，但仍需确保企业内网或 VPN 环境的可信性，防止中间人攻击。此外，频繁的 API 调用可能触发 Jira 实例的速率限制，建议在自动化脚本中加入适当的重试与退避机制。

ClawHub 官方技能搜索与安装助手，支持智能推荐、安装验证，安全合规无代码执行风险

基本信息

• 技能名称?Skill Finder Cn
• 中文名称?发现·安装·验证 Skills
• 作者?guohongbin-git
• 分类?其他
• 版本?1.0.1
• 标签?skill-discovery, package-manager, clawhub, cli-tools, search, installation, chinese-localization

使用方法

使用说明
核心用法
skill-finder-cn 是 ClawHub 生态的「应用商店」入口技能，通过自然语言理解用户需求，调用 clawhub CLI 完成技能发现、评估与安装全流程。
关键命令链 ：
clawhub search " " → 语义搜索匹配技能
clawhub inspect → 获取下载量、Stars、版本等元数据
clawhub install → 执行安装
ls ~/.openclaw/workspace/skills/ /SKILL.md → 强制验证安装完整性
v1.0.1 新增安装后验证步骤，避免静默安装失败导致的「假阳性」问题。
显著优点

1. 闭环体验 ：搜索→对比（下载量/Stars）→安装→验证，四步完成零断点
2. 中文原生 ：针对中文用户优化输出格式，触发词覆盖「找 skill」「搜索 skill」等口语化表达
3. 安全隔离 ：仅调用官方 clawhub 命令与 clawhub.ai API，无代码注入、无动态下载、无敏感数据收集
4. 状态感知 ：自动检测技能是否已安装，避免重复操作
   潜在缺点与局限
   生态依赖 ：ClawHub 平台自身的内容质量决定搜索效果，长尾需求可能无匹配结果
   T3 来源风险 ：作者「赚钱小能手」为个人账号，无 GitHub 公开仓库可供源码审计，存在供应链更新风险
   功能单一 ：仅支持搜索与安装，不具备技能配置、冲突检测、依赖解析等高级包管理功能
   网络硬依赖 ：离线环境完全失效
   适合人群
   ClawHub 新用户：快速发现可用技能
   需求模糊用户：通过自然语言描述获取推荐
   安全意识较强的用户：官方 API + HTTPS 传输，行为可预期
   常规风险
   供应链风险 ：个人开发者账号若被盗，恶意更新可能引入后门（建议关注更新日志）
   API 可用性 ：clawhub.ai 服务中断将导致功能失效
   验证盲区 ：SKILL.md 存在仅验证文件存在性，不校验内容完整性或签名
   skill-discovery package-manager clawhub cli-tools search installation chinese-localization

Agent-first 联邦搜索系统，支持零 API Key 基线运行与 10+ 搜索服务商聚合，提供可解释路由与结构化证据包。

基本信息

• 技能名称?Web Search Pro
• 中文名称?Agent 联邦搜索：零 Key 启动，多源聚合
• 作者?zjianru
• 分类?专业技能
• 版本?2.1.4
• 标签?web-search, news-search, agent-tool, federated-search, no-key-baseline, tavily, perplexity, searxng, research-automation, docs-lookup, code-search

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使用说明
核心用法
Web Search Pro 是一款面向 AI Agent 的联邦搜索与检索工具，核心设计遵循「Agent-first」理念。用户可通过 Node 运行时直接调用，无需任何 API Key 即可完成基础搜索（基于 DuckDuckGo 无 Key 搜索）。
主要命令：
search.mjs ：实时网页/新闻搜索，支持 --preset docs/news 定向检索
extract.mjs ：单页内容提取
crawl.mjs ：站点深度爬取
map.mjs ：站点地图生成
research.mjs ：多轴研究计划与执行
doctor.mjs / capabilities.mjs ：环境诊断与能力自检
路由与联邦机制：
selectedProvider ：主选路由
routingSummary ：紧凑路由解释含置信度
federated.* ：多服务商结果聚合指标（新增覆盖率、结果恢复量、交叉验证、去重节省）
服务商矩阵（可选）：
| 服务商 | 特性 | |--------|------| | Tavily | 深度搜索、新闻、内容提取 | | Exa | 语义搜索与提取 | | Querit | 多语言原生地理/语言过滤 | | Serper | 类 Google 搜索与新闻 | | Brave | 结构化搜索，OpenClaw 兼容 | | SerpAPI | 多引擎含百度 | | You.com | LLM-ready 搜索，时效性/本地化 | | Perplexity/Sonar | 原生答案优先搜索 | | SearXNG | 自托管隐私元搜索 | 显著优点

1. 零门槛基线 ：Node 唯一硬依赖，无 Key 即可运行，适合快速验证与隐私敏感场景
2. 可解释路由 ： --explain-routing / --plan 暴露完整决策链路，便于 Agent 审计
3. 联邦增益量化 ： federated.value.* 指标让多服务商策略的价值可测量
4. 多模态输出 ：JSON 结构化响应兼容自动化流水线，缓存命中与 TTL 透明
5. 弹性部署 ：支持原生 API、OpenRouter/Kilo 网关、自定义 OpenAI-compatible 代理
   潜在局限
   基线质量波动 ：DuckDuckGo 无 Key 搜索受反爬策略影响，复杂查询可能降级
   服务商成本分散 ：高级功能需管理多组 API Key，配置复杂度随覆盖需求上升
   Node 运行时绑定 ：非 Node 环境需额外适配层
   实时性边界 ：缓存机制（ .cache/web-search-pro ）可能滞后于极速变化的信息源
   适合人群
   AI Agent 开发者：需要可解释、可审计的搜索中间件
   自动化工作流构建者：追求结构化 JSON 输出与缓存优化
   隐私优先用户：SearXNG 自托管 + 无 Key 基线满足合规需求
   多语言/多地域研究者：Querit 原生过滤 + 百度覆盖
   常规风险
   | 风险类型 | 说明 | 缓解 | |----------|------|------| | API Key 泄露 | 多服务商配置增加暴露面 | 使用 env 注入，避免硬编码 | | 数据隐私 | 第三方服务商可能记录查询 | 敏感场景优先 SearXNG 自托管 | | 服务可用性 | 单一服务商故障影响深度功能 | 联邦设计天然冗余，基线保底 | | 结果可信度 | 聚合来源质量参差 | 利用 resultsCorroboratedByFanout 交叉验证 |

Resend官方出品的邮件开发最佳实践指南，涵盖身份验证、合规管理、可靠投递等全链路技术方案，适合构建高送达率邮件系统

基本信息

• 技能名称?Email Best Practices
• 中文名称?Resend官方邮件工程最佳实践
• 作者?christina-de-martinez
• 分类?专业技能
• 版本?1.0.2
• 标签?email, deliverability, authentication, compliance, gdpr, can-spam, spf, dkim, dmarc, transactional-email, webhooks, resend

使用方法

使用说明

基于心跳驱动的智能代理自驱动工作流，实现任务自主拆解、执行、进度汇报与长期记忆维护，适合需要24/7自主运作的长期项目

基本信息

• 技能名称?Agent Autopilot
• 中文名称?24/7 自驱动项目管理引擎
• 作者?edoserbia
• 分类?专业技能
• 版本?1.4.1
• 标签?agent-automation, self-driving, heartbeat-scheduler, task-management, memory-system, progress-reporting, long-running-tasks

使用方法

使用说明
核心功能
Agent Autopilot 是一套完整的智能代理自主工作流框架，通过 心跳驱动机制 让 AI 代理像项目经理一样独立推进项目。核心包含三大定时任务：

1. 自驱动执行循环（每次心跳） ：自动检查 todo 列表 → 选任务 → 执行 → 记录，目标未达成永不停止
2. 进度汇报系统（白天周期汇报） ：支持晨报、周期汇报、晚报、夜间紧急汇报四种模式，基于时间间隔而非固定时刻触发
3. 长期记忆维护（每6小时） ：自动提炼日志到 MEMORY.md，保留里程碑、教训、关键数据、配置变更、决策记录
   显著优点
   真正的自主性 ：代理不等待上级指示，自主决策技术方案、任务优先级、迭代方向
   完善的记忆体系 ：分层记录（当日日志 + 长期记忆），支持故障恢复和项目延续
   灵活的汇报机制 ：白天按间隔汇报，夜间静默工作，重大事件即时上报
   强依赖管理 ：强制依赖 todo-management skill，确保任务追踪基础设施完备
   故障恢复机制 ：提供从中断恢复的标准流程，包括从 memory 和 git log 重建状态
   潜在局限与风险
   依赖外部技能 ：必须正确安装 todo-management ，初始化失败会导致整个系统无法运转
   心跳间隔敏感 ：默认30分钟，过长导致响应迟钝，过短增加 API 成本和上下文消耗
   状态文件单点故障 ： report-state.json 丢失会导致汇报和记忆维护逻辑混乱
   夜间决策盲区 ：夜间仅重大事件汇报，中等优先级问题可能积压到白天
   无限循环风险 ："永不停止"原则若遇无法解决的任务，可能陷入无效尝试循环
   适合人群
   需要 7×24小时自主运行 的长期项目（量化交易、数据采集、自动化运维）
   人类管理者精力有限，希望 减少微观管理 的分布式团队
   需要 持续迭代、快速试错 的实验性项目
   代理任务明确、边界清晰、失败成本可控的场景
   安全风险
   | 维度 | 等级 | 说明 | |------|------|------| | 权限控制 | B | 代理拥有文件系统写权限，可自主创建/修改任务，需确保工作空间隔离 | | 资源消耗 | B | 高频心跳可能导致 API 费用累积，需监控 token 消耗 | | 数据持久化 | A | 依赖本地文件系统，建议配合 git 备份 | | 决策失控 | C | 存在"自主创建新任务"的无限扩张可能，需设置项目边界检查 | 建议生产环境启用 git 自动提交 和 工作空间磁盘配额 ，并定期人工审查 MEMORY.md 中的决策记录。