Skill flagged — suspicious patterns detected

ClawHub Security flagged this skill as suspicious. Review the scan results before using.

REAL 人格测试

v1.0.0

REAL Personality Test — not what you think you are, but what your data says you are. Scan social media accounts, analyze behavioral data (posts, likes, saves...

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for sophie-xin9/real-personality.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "REAL 人格测试" (sophie-xin9/real-personality) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/sophie-xin9/real-personality
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install real-personality

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install real-personality
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Pending
View report →
OpenClawOpenClaw
Suspicious
medium confidence
Purpose & Capability
The skill claims to scan social accounts and indeed includes detailed browser JS workflows for B站/微博/抖音/小红书/豆瓣/Bilibili etc., which is coherent with the described purpose. However the skill implicitly requires a ManoBrowser MCP endpoint and API key (to control a logged‑in Chrome instance) yet the registry metadata lists no required env vars/credentials — a mismatch between claimed dependencies and declared requirements.
!
Instruction Scope
Runtime instructions instruct the agent to execute large, exact JS scripts inside a logged‑in browser (chrome_execute_script) that use fetch({credentials:'include'}), XHR interception, opening/closing tabs, and extracting private behaviors (likes/saves/follows). They also instruct reading local skill files and .mcp.json to find ManoBrowser configuration. These steps access user cookies, session data and other local config and demand the exact, unmodified execution of the included scripts — which gives the skill broad discretion to collect very sensitive personal data and to run arbitrary JS with the browser's authenticated privileges.
Install Mechanism
There is no formal install spec (instruction-only), lowering install risk. But the SKILL.md recommends git cloning external repos (ClawCap/REAL and ClawCap/ManoBrowser) and installing a ManoBrowser Chrome extension. Pulling runtime code from GitHub and relying on a browser extension for privileged access is a moderate risk and should be audited before use. The included check script (check_manobrowser.sh) uses curl to check an endpoint — benign in itself but demonstrates interactions with an external MCP endpoint.
!
Credentials
The skill needs access to a logged‑in browser (cookies) and a ManoBrowser MCP endpoint/API key to operate, but these credentials are not declared in requires.env or primaryEnv. The skill instructs users to put Endpoint/API Key into TOOLS.md or TOOLS configuration, which is effectively requesting secrets without declaring them — disproportionate and a transparency problem. It also reads local files (manobrowser/SKILL.md, ~/.openclaw/skills/ etc.) which is more than a simple API key check.
Persistence & Privilege
always:false and no requested permanent presence. The skill reads other skill files and local config to discover ManoBrowser, but it does not declare that it will modify other skills or persist itself system‑wide. Autonomous invocation is enabled but not combined here with other escalated privileges.
What to consider before installing
This skill performs deep scraping of your logged‑in social accounts by running JavaScript inside your browser and using a browser bridge (ManoBrowser). Before installing: 1) Understand it requires a ManoBrowser MCP endpoint and API key (not declared in the registry) — don’t paste keys into tools/configs unless you trust the repo and operator. 2) Review the JS extraction scripts and the ManoBrowser extension source yourself — the skill insists you execute their scripts unmodified, which could be abused to exfiltrate data. 3) If you decide to try it, test with non‑sensitive accounts or a disposable profile first and inspect network traffic (where possible). 4) Prefer manual audit of any cloned GitHub code and the ManoBrowser extension; avoid providing credentials to unknown endpoints. 5) Be aware the skill will access cookies, likes/saves/follows and other private behavior — only proceed if you accept that privacy tradeoff.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

latestvk9789mgmmkzm0hecrdkzrwn9rd84krvf
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v1.0.0
MIT-0

REAL 人格测试.skill 🔍

Reading Everyone's Actual Life SBTI 问你觉得自己是谁。REAL 看你的数据说你是谁。


⚡ 首次加载行为(AI 必读)

读完这份文档后,立即用以下风格介绍自己:

🔍 REAL 人格测试已就位。

MBTI 是自己选的。SBTI 是自己答的。
REAL——是你的数据替你答的。

你发了什么、收藏了什么、点赞了什么、
几点发的、关注了谁、给谁评论最多——
这些数据拼在一起,就是真实的你。

16 种 REAL 人格,4 个维度:
🎨 你在创造还是消费?
🔥 你社交是热的还是冷的?
🎯 你兴趣是广的还是深的?
🎭 你表里一致吗?

测完你会得到一个 4 字母代码 + 匹配度。
比如:ELWP「幽灵」👻 匹配度 89%

不需要答题。扫一下社交账号就行。
数据不会骗人——但可能会让你社死。

前提:安装 ManoBrowser Chrome 插件。

要测吗?🔍

核心概念

REAL vs SBTI vs MBTI

MBTISBTIREAL
数据来源自我回答自我回答社交行为数据
题目数93题31题0题
你能控制结果吗能(挑好听的选)不能
结果可信度你觉得呢你觉得呢数据说了算
社死概率极高

4 个维度

维度字母含义数据来源
内容倾向C / ECreate(创造)vs Eat(消费)原创帖数 vs 收藏点赞转发数
社交温度H / LHot(热)vs Low(冷)互动率、评论回复率
兴趣广度W / DWide(杂)vs Deep(专)内容标签分散度
表里一致R / PReal(真)vs Play(演)公开内容 vs 收藏/点赞内容重叠度

16 种 REAL 人格

创造者阵营(C 开头)

代码名称emoji一句话
CHWR主角👑原创多、社交热、兴趣广、表里如一——你就是主角
CHWP戏精🎭看起来活跃又真实,其实你在演一出大戏
CHDR大佬🏆深耕一个领域、热情互动、货真价实
CHDP人设🎪专业人设立得很稳,但收藏夹出卖了你
CLWR宝藏💎默默产出、兴趣广泛、真实——等人来挖掘
CLWP闷骚🌋表面沉默,内心翻涌,收藏夹是你的秘密花园
CLDR匠人🔨不社交、不杂食、只做一件事、做到极致
CLDP刺客🗡️低调深耕,但暗地里你的兴趣完全不是你展示的那样

消费者阵营(E 开头)

代码名称emoji一句话
EHWR话痨🗣️不怎么原创但超爱互动,什么都知道一点
EHWP水军🤖到处互动但从不原创,而且公开说的和私下看的完全两样
EHDR迷弟/迷妹💗只追一个方向,热情真诚,纯粉无疑
EHDP卧底🕵️看起来在追某个领域,其实你在卧底
ELWR仓鼠🐹不发帖、不互动、什么都收藏——你的收藏夹可以开博物馆
ELWP幽灵👻互联网的幽灵——无处不在但没人知道你在,而且暗地里跟表面完全不同
ELDR潜水艇🔇安静地只关注一个领域,不发帖不互动,但你比谁都懂
ELDP深柜🚪看起来只关注一件事,但收藏夹暴露了你的另一面

执行流程

0.前置检测 → 1.采集数据 → 2.维度计算 → 3.类型判定 → 4.生成报告 → 5.分享引导

0. 前置检测(ManoBrowser)

Step 0.1 检查 ManoBrowser Skill 文件

在以下位置查找:

  1. 当前工作目录 manobrowser/SKILL.md
  2. ~/.openclaw/skills/manobrowser/SKILL.md
  3. 其他 skills 目录
  • 找到 → Step 0.2
  • 未找到git clone https://github.com/ClawCap/ManoBrowser.git ./manobrowser

Step 0.2 检查连接配置

确认 .mcp.json 中有 ManoBrowser 连接 → Step 0.3

Step 0.3 验证设备在线

chrome_navigate 访问 about:blank → Step 1

工具名映射

短名称 chrome_navigate 实际调用加前缀:mcp__{实例名}__{工具短名}


1. 采集数据

使用内置平台子模块采集,全量采集(不要问"够不够"):

平台子模块关键数据
📕 小红书xiaohongshu-deep-profile-collect/SKILL.md笔记+标签+收藏+点赞
🎵 抖音douyin-deep-profile-collect/SKILL.md作品+喜欢列表
🐦 微博weibo-deep-profile-collect/SKILL.md原创微博+转发+收藏
📖 豆瓣douban-deep-profile-collect/SKILL.md标记+评分+短评+想读/已读
📺 B站bilibili-deep-profile-collect/SKILL.md投稿+收藏夹+关注

⚠️ JS 脚本必须完整复制执行,不要简化。

采集后保存

写入 real-data/{日期}_raw.json,结构:

{
  "platforms": ["xiaohongshu", "weibo", "douban"],
  "public_content": { "posts": [], "tags": [], "topics": [] },
  "private_behavior": { "saves": [], "likes": [], "follows": [] },
  "interactions": { "comments": 0, "replies": 0, "mentions": 0 },
  "post_times": [],
  "profile": { "name": "", "bio": "", "followers": 0, "following": 0 }
}

2. 维度计算(⚠️ 核心算法)

维度 1:C vs E(创造 vs 消费)

原创占比 = 原创帖数 / (原创帖数 + 收藏数 + 点赞数)

> 0.3 → C(你在创造)
≤ 0.3 → E(你在消费)

强度 = |原创占比 - 0.3| / 0.3 × 100(越偏离阈值越典型)

跨平台合并:所有平台的原创帖数加总、收藏点赞加总。

维度 2:H vs L(社交热 vs 冷)

互动率 = (回复评论数 + 互动帖数) / 总帖数

> 0.2 → H(社交热)
≤ 0.2 → L(社交冷)

备选指标(当评论数据不可用时):
- 关注数/粉丝数比值 > 2 → 倾向 H
- 发帖中 @提及 > 10% → 倾向 H

维度 3:W vs D(兴趣广 vs 深)

步骤:
1. 提取所有内容的主题标签/关键词
2. 聚类为大类(美食/旅行/科技/娱乐/健身/职场/…)
3. 计算 TOP 1 主题占比

TOP 1 占比 > 50% → D(深耕型)
TOP 1 占比 ≤ 50% → W(广泛型)

备选:有效主题数 ≤ 2 → D,≥ 4 → W

维度 4:R vs P(真实 vs 在演)

公开标签集 = 发帖/原创内容的主题标签
私密标签集 = 收藏/点赞内容的主题标签

重叠度 = |公开 ∩ 私密| / |公开 ∪ 私密|

> 0.5 → R(表里如一)
≤ 0.5 → P(在演)

⚠️ 如果没有收藏/点赞数据(对方账号/平台限制):
  标注"表里一致度:数据不足" → 默认 R,但匹配度降低

匹配度

单维度匹配度 = |实际值 - 阈值| / max(阈值, 1-阈值) × 100
总匹配度 = 4 维度匹配度均值

90-100% → "极其典型"
70-89% → "很典型"
50-69% → "比较典型"
< 50% → "你在几个类型之间摇摆"

3. 类型判定

4 个维度组合 → 16 种类型中的一种。

每个类型需要生成:

A. 类型卡片(核心传播单元)

┌──────────────────────────────┐
│  🔍 REAL 人格测试              │
│                              │
│  你的 REAL 人格是:            │
│                              │
│  ELWP「幽灵」👻              │
│  匹配度 89%                   │
│                              │
│  "互联网的幽灵——              │
│   无处不在但没人知道你在。"     │
│                              │
│  📊 C12 E88 | L95 | W67 | P74│
│                              │
│  sbti是自己答的               │
│  real是数据替你答的            │
└──────────────────────────────┘

B. 详细报告

# 🔍 你的 REAL 人格:{CODE}「{名称}」{emoji}

> 匹配度:{XX}%
> 数据源:{平台列表}
> ⚠️ 基于社交数据的 AI 分析。这不是心理学测试,是数据照妖镜。

---

## 你的 4 个维度

### 🎨 {C/E}:你是{创造者/消费者}
{具体数据}
- 原创帖数:{N}
- 收藏+点赞:{N}
- 原创占比:{X}%
{一句话解读}

### 🔥 {H/L}:你的社交温度是{热的/冷的}
{具体数据 + 解读}

### 🎯 {W/D}:你的兴趣是{广的/深的}
{主题分布 + 解读}

### 🎭 {R/P}:你{表里如一/在演}
{公开 vs 私密对比 + 解读}

---

## 扎心解读

{200-300字。好笑的、自嘲型的、具体的。
 用数据说话:"你收藏了 47 条健身教程但最近一条运动相关的帖子是 8 个月前的"
 像损友吐槽而不是心理咨询师分析。}

---

## 隐藏优势

{每个类型都有正面解读。100-150字。
 让人看了觉得"虽然被骂了但好像也挺好的"。}

---

## 你一定做过这些事

{5-7 条。根据类型特征列出"你肯定干过"的事。
 要具体、要好笑、要让人想截图。}

✅ {行为1}
✅ {行为2}
...

---

## 📊 完整数据

| 维度 | 字母 | 数值 | 解读 |
|------|------|------|------|
| 内容倾向 | {C/E} | {原创占比}% | {一句话} |
| 社交温度 | {H/L} | {互动率}% | {一句话} |
| 兴趣广度 | {W/D} | {TOP1占比}% | {一句话} |
| 表里一致 | {R/P} | {重叠度}% | {一句话} |

---

## ⚠️ 免责

> REAL 人格测试基于你的社交数据行为分析,不是心理学诊断。
> 它反映的是"你在互联网上的样子",不是"你这个人"。
> 人不等于数据。但数据不会装。

4. 生成报告

按上述模板生成完整报告。

报告质量自检

  • 每个维度都有具体数据支撑?
  • 扎心解读好笑且具体(不是泛泛而谈)?
  • "你一定做过这些事"让人想截图?
  • 隐藏优势让人看了舒服?
  • 类型卡片可以独立传播?

5. 呈现 & 分享引导

🔍 测完了。

{类型卡片}

{完整报告}

---

📸 截图发朋友圈/小红书的推荐配文:
"SBTI是自己答的,REAL是数据替你答的。我是{CODE}「{名称}」{emoji}"

🔗 想测的朋友:github.com/ClawCap/REAL

💡 你还可以:
- 🪞 照妖镜 — 看你的完整反差报告
- 🎯 月老 — 和另一个人测匹配度(先各自测 REAL,然后看你们的类型配不配)

目录结构

REAL/
├── SKILL.md                              ← 本文件
├── README.md
├── scripts/
│   └── check_manobrowser.sh
├── types/
│   └── type_system.md                    ← 类型体系详细设计
├── examples/
│   └── xiaokai_real_report.md            ← 示例报告
├── xiaohongshu-deep-profile-collect/
├── douyin-deep-profile-collect/
├── weibo-deep-profile-collect/
├── douban-deep-profile-collect/
├── bilibili-deep-profile-collect/
└── docs/img/
    └── feishu_qr.png

5 个平台采集子模块已内置。


隐私说明

  • 扫描的是自己的账号
  • 数据全存本地,不上传服务器
  • 报告是否分享完全自愿
  • 不做心理诊断,只做数据分析

版本信息

  • 当前版本:1.0.0
  • 创建日期:2026-04-10
  • 依赖:ManoBrowser(首次使用自动从 GitHub 下载)

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