自动聚合每日记忆与交互记录，生成结构化日报，支持定时运行与历史回溯，提升个人知识管理效率。

基本信息

• 技能名称?Daily Digest
• 中文名称?自动生成每日思考轨迹
• 作者?pmaeter
• 分类?专业技能
• 版本?1.0.0
• 标签?automation, knowledge-management, journaling, productivity, python-script, self-hosted

使用方法

使用说明
核心用法
daily-digest 是一款面向个人知识管理的自动化日报生成工具。用户通过运行 digest_daily.py 脚本，系统会自动读取当日（及可选的昨日）记忆文件 memory/YYYY-MM-DD.md ，提取其中的决策记录、经验教训、行动项与待解答问题，最终输出为结构化的日报文件 journals/digest/digest-YYYY-MM-DD.md 。该工具支持通过 clawdbot 集成实现定时自动运行，适合需要持续追踪个人思考轨迹的用户。
显著优点
自动化归档 ：无需手动整理，降低认知负担
结构化输出 ：强制分类（决策/教训/行动/问题），便于后续检索
时间连续性 ：支持跨日对比，发现行为模式
轻量集成 ：可通过 cron 或调度器实现无人值守运行
潜在缺点与局限性
依赖输入质量 ：若记忆文件本身缺乏结构化标记，输出价值大幅下降
本地存储风险 ：单点文件存储，无内置备份或同步机制
无隐私加密 ：明文存储个人敏感决策与反思
扩展性有限 ：未提及多源数据聚合（如日历、邮件、聊天记录）
适合人群
践行「子弹日记」或「间歇日记」法的知识工作者
需要定期复盘的研究人员、产品经理、自由职业者
注重个人成长轨迹记录但厌恶手动整理的效率工具用户
常规风险
数据泄露 ：明文日志若同步至云盘，存在第三方访问风险
单点故障 ：本地磁盘损坏可能导致历史记录永久丢失
过度依赖自动化 ：可能削弱主动反思的深度与刻意性
权限管理 ：若部署于共享服务器，需确保脚本与输出目录的访问控制

自动化网页变更监控工具，支持CSS选择器精准追踪、快照存储与差异比对，适用于价格追踪、内容更新提醒等场景

基本信息

• 技能名称?Web Monitor
• 中文名称?网页变更监控与智能提醒
• 作者?rogue-agent1
• 分类?专业技能
• 版本?1.0.1
• 标签?web-scraping, monitoring, diff, automation, cli-tool, css-selectors, price-tracking

使用方法

使用说明
核心用法
Web Monitor 是一款轻量级网页变更监控工具，基于 Python 脚本实现，主要功能包括：
添加监控 ：通过 add 命令添加目标 URL，可自定义名称并指定 CSS 选择器实现精准区域监控
变更检测 ： check 命令自动抓取当前页面与历史快照比对，支持单点或批量检查
差异查看 ： diff 和 snapshot 命令可查看变更内容与完整页面快照
数据管理 ： list 和 remove 命令管理监控列表，配置与快照持久化存储
显著优点
精准监控 ：CSS 选择器支持避免整页噪声干扰，适合监控价格、公告、文章列表等特定区块
零依赖部署 ：单脚本架构，仅依赖 beautifulsoup4，通过 uv run --with 动态加载
结构化输出 ：支持 JSON 格式输出，便于集成到 CI/CD 或定时任务系统
智能降噪 ：内置文本规范化处理，自动过滤时间戳、广告等动态内容
潜在局限
静态页面限制 ：基于 requests + BeautifulSoup，无法执行 JavaScript，现代 SPA 站点需配合其他方案
无原生调度 ：依赖外部 cron/systemd 等实现定时监控，工具本身不提供定时触发
本地存储 ：数据默认存于 ~/.web-monitor/ ，多机同步需额外配置
通知缺失 ：检测到变更仅输出到终端，无邮件/Webhook 等主动通知机制
适合人群
开发者、运维人员、价格敏感型消费者、内容运营者，尤其适合需要轻量、可编程、低维护成本的监控场景。
常规风险
频率控制 ：高频请求可能触发目标站点反爬机制，建议合理设置检查间隔
隐私合规 ：监控第三方网站需遵守 robots.txt 及服务条款，商业用途注意法律边界
数据安全 ：快照文件本地明文存储，敏感页面内容需关注文件权限设置

结构化研究管理工具，支持交互式与深度异步两种研究模式，自动生成可迭代的Markdown文档与PDF导出

基本信息

• 技能名称?Research
• 中文名称?结构化知识探索与深度研究引擎
• 作者?brennerspear
• 分类?专业技能
• 版本?1.1.0
• 标签?research, knowledge-management, documentation, markdown, async-research, cli-integration

使用方法

使用说明
核心用法
Research Skill 是一款面向知识工作者的结构化研究管理工具，采用"文档即产物"的设计理念。它将对话视为临时过程，最终输出为可持久化的Markdown研究文档。
两种研究模式

1. 交互式研究（默认）
   适合与用户协作探索的实时研究场景。系统会自动创建标准化文件夹结构（ ~/.openclaw/workspace/research/ / ），包含 prompt.md （研究问题）和 research.md （动态更新的研究发现）。每次对话循环执行：搜索资料→更新文档→展示进度→引导下一步探索。
2. 深度研究（异步）
   针对复杂课题的全面调查，通过 parallel-research CLI调用Parallel AI API。支持多档处理器（lite至ultra8x），耗时从分钟到数小时不等，最终生成详细Markdown报告。
   文档生命周期
   研究文档包含六大标准模块：待解决问题、研究发现、方案对比、资源引用、下一步行动。支持合成检查点（每5-10轮对话）、状态标记（Active/Complete/Ongoing/Graduated）、以及向项目规格文档的晋升流转。
   显著优点
   研究过程资产化 ：将分散的对话转化为结构化知识库，避免重复劳动
   双轨制灵活适配 ：轻量探索用交互式，复杂课题用深度模式
   开放生态集成 ：预留 parallel-research 、 export-pdf 等CLI扩展接口
   渐进式完善 ：支持从研究直接"毕业"为项目规格，无缝衔接开发
   局限性与风险
   外部工具依赖 ：深度研究需用户自行安装Parallel AI CLI并配置API密钥
   无原生PDF渲染 ：依赖PyMuPDF，表格会退化为堆叠行显示
   研究质量边界 ：工具本身不保证研究结论准确性，取决于底层搜索能力与用户判断
   成本不透明 ：Parallel AI调用可能产生费用，但技能文档未明确计费说明
   适合人群
   产品经、技术负责人、学术研究者、独立开发者等需要系统性探索课题、对比方案、建立知识档案的专业人士。特别适合在立项前进行技术选型、市场分析、竞争格局研究等场景。
   常规风险
   API密钥管理不当可能导致泄露
   长期研究文档若缺乏版本控制可能丢失历史
   深度研究任务的异步特性需要用户自行设计轮询或cron检查机制

Hyperliquid DEX 专业交易插件，支持永续合约/现货/预测市场交易，内置自动化策略引擎与实时仓位监控，适合量化交易者与DeFi自动化场景。

基本信息

• 技能名称?Open-broker
• 中文名称?Hyperliquid 量化交易与自动化引擎
• 作者?ya7ya
• 分类?专业技能
• 版本?1.2.0
• 标签?defi, trading, hyperliquid, perpetuals, automation, dex, quant, funding-arbitrage, prediction-markets, websocket, typescript

使用方法

使用说明
核心用法
OpenBroker 是面向 Hyperliquid DEX 的全功能交易 CLI 与 OpenClaw 插件，覆盖主流永续合约、HIP-3 跨链永续、现货及 HIP-4 预测市场四类资产。用户通过 openbroker 命令行或结构化工具（ ob_buy 、 ob_limit 等）执行市价/限价/止损止盈/网格/TWAP 等订单，支持实时仓位追踪与 WebSocket 事件驱动。
显著优点
资产覆盖全面 ：原生支持 150+ 主永续合约、HIP-3 跨 DEX 资产（如 xyz:CL 原油）、HIP-4 预测市场（YES/NO 代币），统一 assetId 体系避免 ticker 冲突。
自动化引擎 ：TypeScript 编写事件驱动策略，内置 tick / price_change / position_opened / margin_warning 等 8+ 事件，支持持久化状态、实时 WebSocket 数据、自动审计日志（SQLite）及 Dashboard 上报。
安全设计 ：提供 --dry 预览模式、API 钱包（不可提现）、自动 TP/SL 绑定、爆仓预警 margin_warning 、资金费率扫描套利等风控工具。
灵活部署 ：纯 CLI 独立运行，或作为 OpenClaw 插件启用背景监控（30s 轮询 + Webhook 告警）。
潜在缺点与局限
技术门槛高 ：需 Node.js 22+、私钥配置、理解 HIP-3/HIP-4 资产前缀规则（如 xyz:GOLD vs GOLD ），新手易因 ticker 错误导致下单失败。
中心化依赖 ：Hyperliquid 虽为链上 DEX，但 sequencer 中心化；插件依赖 npm 分发，供应链攻击风险存在。
策略风险 ：捆绑示例（DCA/网格）仅为参考，直接运行可能因默认参数导致亏损；自动化脚本若未设置 onStop 清理，可能在重启后留下孤儿订单。
Webhook 配置复杂 ：背景监控需手动配置 OpenClaw gateway 的 hooks 映射与 token，无法一键启用。
适合人群
量化交易者、DeFi 自动化策略开发者
需要跨 DEX 资金费率套利或预测市场交易的进阶用户
已有 Hyperliquid 账户、熟悉永续合约杠杆管理的交易员
常规风险
清算风险 ：高杠杆 + 波动行情可能触发 liquidation 事件（仅 WebSocket 上报，无 REST 兜底）
资金费率侵蚀 ：持仓过夜需监控 funding_update ，极端年化费率（>100%）可能快速消耗保证金
智能合约风险 ：HIP-3/HIP-4 资产依赖外部预言机或 DEX 部署，存在喂价偏差或合约漏洞可能
私钥泄露 ： HYPERLIQUID_PRIVATE_KEY 为明文环境变量，多用户系统需额外隔离
defi trading hyperliquid perpetuals automation dex quant funding-arbitrage prediction-markets websocket typescript

KanbanFlow看板管理工具，支持任务增删改移与颜色标记，轻量高效的项目协作助手。

基本信息

• 技能名称?Kanbanflow Skill
• 中文名称?敏捷看板，轻量掌控
• 作者?abakermi
• 分类?专业技能
• 版本?0.1.0
• 标签?kanban, project-management, task-tracking, agile, cli-tool, productivity

使用方法

使用说明
KanbanFlow是一款基于经典看板（Kanban）方法论的任务管理技能，适用于个人或团队的项目跟踪与工作流程可视化。核心功能涵盖看板概览查询、列结构管理、任务全生命周期操作（创建、移动、着色、删除），通过简洁的命令行交互实现敏捷工作流。
显著优点 ：1）学习成本极低，命令结构直观，无需复杂配置即可上手；2）色彩标记系统支持任务优先级或类别可视化；3）状态流转（move命令）天然契合敏捷开发中的任务状态迁移；4）轻量架构适合嵌入现有工作流，不引入冗余功能。
潜在局限 ：1）缺乏用户权限管理与数据隔离机制，多用户场景存在覆盖风险；2）无历史版本回溯功能，误删操作不可逆；3）依赖外部KanbanFlow服务可用性，离线场景无法使用；4）不支持任务依赖关系、截止日期等进阶项目管理特性；5）命令行交互模式对非技术用户存在门槛。
适合人群 ：敏捷开发团队、个人GTD实践者、轻量级项目协作者、习惯命令行效率工具的技术从业者。不适于需复杂权限管控、合规审计或企业级项目治理的场景。
常规风险 ：API密钥泄露可能导致看板数据被未授权访问；高频操作可能触发服务商速率限制；任务删除无确认机制易造成数据丢失。建议定期导出关键任务备份，并在共享环境中谨慎操作。