OpenClaw第6天--了解机制以及手动写个skills

今天的目标是学习一下龙虾的

理解心跳机制（Heartbeat）——助手的「生物钟」
配置定时任务（Cron）——精确到分钟的自动化

一、心跳机制（Heartbeat）

Heartbeat 是 OpenClaw 里最核心的机制之一——它让小助龙虾定期「醒来」，主动检查有没有需要处理的事。

原理：

OpenClaw 会按设定的间隔（默认 30 分钟）向你的龙虾发送一个心跳信号。助手收到信号后，会：

读取 HEARTBEAT.md 中的任务清单
逐项检查
有需要通知你的事就发消息
没事就安静回一个 HEARTBEAT_OK

心跳配置文件路径： ~/clawd/HEARTBEAT.md

这个适用于主动监测消息并提醒，后续部署到本地电脑后，我感觉用于定期去帮我看微信和企业微信的信息，并总结给我应该比较好用。

心跳间隔

在 OpenClaw 配置中设置：

openclaw configure --section gateway

在向导中可以调整心跳间隔，或者直接编辑配置文件中的 heartbeat.interval 字段。

常用设置：

15m— 比较频繁，适合工作日白天
30m— 默认值，平衡效率和成本
1h — 比较节省，适合非工作时间

二、定时任务（Cron）

心跳适合"隔一会儿检查一次"的任务。但有些事情需要精确的时间，比如：

每天早上 7:00 查今日天气及穿衣指南
每周一上午 9:00 发周报
每月 1 号检查服务器账单

这时候用 Cron 定时任务。

创建 Cron 任务

Cron 表达式和 Linux 的 crontab 一样，这个很简单，看一下基本上就知道了。

分 时 日 月 周0  8  *  *  *    → 每天 8:000  9  *  *  1    → 每周一 9:000  10 1  *  *    → 每月 1 号 10:00*/30 9-18 * * 1-5 → 工作日 9:00-18:00 每 30 分钟

	心跳（Heartbeat）	定时任务（Cron）
触发方式	固定间隔	精确时间
适合	常规巡检、状态监控	定时报告、提醒
精度	可能有几分钟偏差	精确到分钟
上下文	有完整对话历史	独立执行，无上下文
成本	大部分时间不产生消息	每次都执行

三、记忆系统

助手主动工作之后，每天会产生大量信息——它检查了什么、发现了什么、你让它做了什么。如果没有记忆，每次它醒来都是全新的、什么都不记得的状态。

OpenClaw 的记忆系统由三层组成：

1. 每日笔记：memory/YYYY-MM-DD.md

助手每天自动创建一个笔记文件，记录当天发生的事：

## 2026-03-10## 上午- 7点查询广州天气和穿衣指南## 下午- 18:00 推送今日热点新闻- 提醒了 14:00 的会议## 晚上- 主人 23:30 还在工作，已提醒休息

2. 长期记忆：MEMORY.md

每隔几天，助手会回顾最近的每日笔记，把值得长期记住的东西提炼到 MEMORY.md：

# 长期记忆## 主人的工作习惯- 偏好在下午做深度工作，上午处理琐事## 项目状态- XXX项目进展不顺，明日下午需要提交XX项目报告- 财务系统新增问题3个，已反馈厂家处理## 经验教训- 响应缓慢，需加强进度

3. 灵魂记忆：SOUL.md + USER.md

这两个文件也是记忆的一部分——它们是不会随日期变化的"核心记忆"，定义了助手是谁、主人是谁。

三层记忆协同工作：

SOUL.md + USER.md → 我是谁、你是谁（不变）
MEMORY.md → 我知道的关于你的一切（缓慢积累）
memory/日期.md → 今天发生了什么（每天更新）

结果就是：你的助手会越来越懂你。

第一周，它只知道你写在 USER.md 里的基本信息。一个月后，它知道你的工作习惯、偏好、常用短语、在做什么项目、关注什么数据。三个月后——它可能比你自己还了解你的工作模式。

四、养成计划

「主动工作」和「疯狂骚扰」之间，只有一线之隔。

原则 1：重要的立即说，不重要的攒起来

重点关注领域信息→ 立即通知
普通信息 → 攒到简报

原则 2：尊重安静时间

深夜（23:00-08:00）除非紧急否则不发消息。周末减少打扰频率。

五、自己写一个 Skill

1. Skill 文件结构一个标准的 skill 长这样：

核心就一个文件：SKILL.md。其他都是可选的，看你需求。

2. SKILL.md 格式这是 skill 的核心文件，必须包含 YAML frontmatter：

注意： frontmatter 必须用两个 --- 包裹，而且要用空格缩进（别用 tab，会报错）。

3. Frontmatter 字段说明

重点： description 一定要写清楚！这是 AI 判断要不要调用这个技能的依据。我一开始写得简单，结果 AI 根本不触发，后来改详细了才好用。

4、最小 Skill 示例

我们把天气查询的skill重写一遍

案例：天气查询 Skill功能：查询指定城市天气，这里我们使用wttr.in API实现天气查询功能

代码结构如下：

创建SKILL.md文件

我们进入到/home/admin/.openclaw/skills目录，龙虾的技能都安装在这里，我们创建一个weather-skill文件夹

现在我们创建SKILL.md文件，在命令行中执行命令

---name: weather-skilldescription: 天气查询技能。当用户需要查询天气、气温、天气预报时调用此技能。author: QiangGeversion: 1.0.0---# 天气查询技能## 使用脚本查询天气```bash./scripts/query.sh 城市名

输出样式：

query.sh代码:

在当前目录创建一个scripts文件夹，同时创建我们的天气查询脚本query.sh文件

### scripts/query.sh```bash#!/bin/bash# 天气查询脚本CITY=$1if [ -z "$CITY" ]; then    echo "请提供城市名"    exit 1fi# 使用 wttr.in 查询curl -s "wttr.in/$CITY?format=%l:+%c+%t+%h+%w"

给脚本赋予执行权限：

chmod +x query.sh

执行一下我们的query.sh，确认脚本正常

就这样。没有复杂的 SDK，没有注册流程，一个 Markdown 文件就是一个 Skill

保存后，对助手说"上海今天天气怎么样"——它会读取这个 Skill，调用 wttr.in API，返回天气信息。

Skill 开发原则

SKILL.md 是核心：写清楚能做什么、怎么做、输出什么格式
保持简单：一个 Skill 做一件事，做好
错误处理：在 SKILL.md 里写明"如果失败了怎么办"
安全提示：涉及敏感操作的 Skill，写明需要确认

六、写在最后OpenClaw 的魅力在于可扩展性。官方技能也很多，很有趣多探索，想办法提升自己的效率参考官方 - /opt/openclaw/skills/ 里有 50+ 个示例