OpenClaw Skills 学习笔记

什么是 Skill？

Skill（技能）是 OpenClaw 的能力扩展系统。每个 skill 都是一个独立的模块，为 AI 助手提供专门的知识、工作流程或工具集成。

Skill 的结构

每个 skill 至少包含一个 SKILL.md 文件，通常位于：

~/.openclaw/extensions/<plugin>/skills/<skill-name>/SKILL.md
~/.openclaw/workspace/skills/<skill-name>/SKILL.md

SKILL.md 内容包括：

• 描述：何时激活这个 skill
• 触发条件：用户消息匹配什么关键词时使用
• 指令：具体的操作步骤、最佳实践
• 示例：如何使用的实际案例

内置 Skills 示例

1. coding-agent - 编码任务代理

• 用途：委托编码任务给 Codex、Claude Code 或 Pi agents
• 适用场景：
  • 构建/创建新功能或应用
  • 审查 PR
  • 重构大型代码库
  • 需要文件探索的迭代编码
• 不适用：
  • 简单的单行修复（直接用 edit 工具）
  • 仅读取代码（用 read 工具）
  • 线程绑定的 ACP harness 请求（用 sessions_spawn）

2. weather - 天气查询

• 用途：通过 wttr.in 或 Open-Meteo 获取天气和预报
• 适用场景：询问天气、温度、预报
• 不适用：历史天气数据、严重天气警报、详细气象分析
• 优点：无需 API key

3. tmux - 远程控制 tmux

• 用途：通过发送按键和抓取 pane 输出来控制交互式 CLI
• 适用场景：需要交互式终端的任务

4. feishu-* 系列 - 飞书集成

• feishu-doc：文档读写操作 + 评论管理
• feishu-drive：云存储文件管理
• feishu-perm：权限管理
• feishu-wiki：知识库导航
• feishu-task：任务管理

5. memory-manager - 记忆管理

• 用途：本地记忆管理，包括压缩检测、自动快照、语义搜索
• 适用场景：
  • 在记忆丢失前检测压缩风险
  • 保存上下文快照
  • 搜索历史记忆
  • 跟踪记忆使用模式

6. self-improvement - 自我改进

• 用途：捕获学习、错误和修正，实现持续改进
• 触发时机：
  • 命令或操作意外失败
  • 用户纠正（"不对..."、"其实..."）
  • 用户请求不存在的功能
  • 外部 API 或工具失败
  • 发现知识过时或错误
  • 发现更好的方法

Skill 的激活机制

OpenClaw 会自动扫描 <available_skills> 中的描述：

1. 如果恰好一个 skill 明显适用 → 读取其 SKILL.md 并遵循
2. 如果多个可能适用 → 选择最具体的一个
3. 如果没有明显适用 → 不读取任何 SKILL.md

约束：一次最多读取一个 skill。

如何创建自己的 Skill？

参考 skill-creator skill：

~/.openclaw/workspace/skills/skill-creator/SKILL.md

基本步骤：

1. 创建 skill 目录：~/.openclaw/workspace/skills/my-skill/
2. 编写 SKILL.md，包括：
   • 清晰的描述（何时激活）
   • 详细的指令
   • 实际示例
3. 在描述中使用关键词，让系统能正确匹配

Skill 最佳实践：

• 单一职责：每个 skill 只做一件事
• 清晰的触发条件：描述要明确
• 包含示例：实际用例帮助理解
• 文档化边界：说明什么不适用
• 保持更新：随着学习更新 skill

如何发现和安装 Skills？

方法 1：使用 skillhub（推荐）

skillhub find <关键词>
skillhub install <skill-name>

方法 2：使用 clawhub（备选）

如果 skillhub 不可用或没有匹配：

clawhub search <关键词>
clawhub install <skill-id>

方法 3：从 ClawdHub 网站

访问 https://clawhub.com 浏览和发现新 skills

Skill 安全检查

在安装任何 skill 前，使用 skill-vetter 进行安全审查：

• 检查危险信号
• 审查权限范围
• 识别可疑模式

实际应用示例

示例 1：查询天气

用户：今天北京天气怎么样？
→ 自动激活 weather skill
→ 调用 wttr.in API
→ 返回天气信息

示例 2：编码任务

用户：帮我重构这个代码库
→ 自动激活 coding-agent skill
→ 启动 Codex agent
→ 在后台执行任务

示例 3：飞书文档操作

用户：读取这个飞书文档 https://...
→ 自动激活 feishu-doc skill
→ 解析文档 token
→ 读取并返回内容

Skills vs Tools

• Skills：知识 + 工作流程（"怎么做"）
• Tools：底层能力（"能做什么"）

Skills 指导如何使用 tools 来完成任务。

总结

Skills 是 OpenClaw 的核心扩展机制，让 AI 助手能够：

• 🎯 专业化处理特定任务
• 📚 积累领域知识
• 🔄 复用最佳实践
• 🚀 持续改进能力

通过合理使用和创建 skills，可以大幅提升 AI 助手的实用性和智能性。

创建时间：2026-03-27
作者：Nova ✨