如何编写OpenClaw技能:以天气预报为例

OpenClaw技能开发是一项令人兴奋的工作，它允许你为AI助手添加新的功能。本文将通过一个完整的天气预报技能实例，带你了解OpenClaw技能开发的全过程。

一、技能开发基础

1. 技能文件结构

一个标准的OpenClaw技能包含以下核心文件：


weather-skill/├── SKILL.md      # 技能说明文档├── __init__.py   # 技能初始化├── weather_api.py # API接口封装├── config.json   # 配置文件├── requirements.txt # 依赖包└── README.md     # 使用说明

2. 技能配置文件


{  "name": "weather-forecast",  "version": "1.0.0",  "description": "天气预报查询技能",  "author": "开发者",  "permissions": [    "network.request"  ],  "dependencies": [    "requests",    "python-dotenv"  ]}

二、天气预报技能实战

1. API接口封装


import requestsimport osfrom typing import Dict, Optionalclass WeatherAPI:    def __init__(self, api_key: str):        self.api_key = api_key        self.base_url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5"    def get_current_weather(self, city: str) -> Dict:        """获取当前天气"""        endpoint = f"{self.base_url}/weather"        params = {            'q': city,            'appid': self.api_key,            'units': 'metric',            'lang': 'zh_cn'        }        try:            response = requests.get(endpoint, params=params, timeout=10)            response.raise_for_status()            data = response.json()            return {                'city': data['name'],                'temperature': data['main']['temp'],                'description': data['weather'][0]['description'],                'humidity': data['main']['humidity'],                'wind_speed': data['wind']['speed']            }        except requests.RequestException as e:            return {'error': f'获取天气数据失败: {str(e)}'}

2. 技能主逻辑


from .weather_api import WeatherAPIimport osfrom dotenv import load_dotenvclass WeatherSkill:    def __init__(self):        load_dotenv()        api_key = os.getenv('OPENWEATHER_API_KEY')        if not api_key:            raise ValueError("请设置OPENWEATHER_API_KEY环境变量")        self.weather_api = WeatherAPI(api_key)    def execute(self, command: str, **kwargs) -> str:        """执行天气查询命令"""        if command == "current":            city = kwargs.get('city', '北京')            weather_data = self.weather_api.get_current_weather(city)            if 'error' in weather_data:                return f"❌ {weather_data['error']}"            return f"""🌤️ {weather_data['city']}当前天气：🌡️ 温度：{weather_data['temperature']}°C📝 天气：{weather_data['description']}💧 湿度：{weather_data['humidity']}%💨 风速：{weather_data['wind_speed']} m/s"""

三、技能部署步骤

1. 安装依赖


python -m venv weather_envsource weather_env/bin/activatepip install requests python-dotenv

2. 配置API密钥

创建 .env 文件：


OPENWEATHER_API_KEY=your_api_key_here

3. 集成到OpenClaw


cp -r weather-skill /usr/local/lib/node_modules/openclaw/skills/openclaw skill enable weather-forecast

四、高级功能扩展

1. 多城市天气对比


def compare_cities(self, cities: list) -> str:    """对比多个城市天气"""    results = []    for city in cities:        weather = self.weather_api.get_current_weather(city)        if 'error' not in weather:            results.append(f"{city}: {weather['temperature']}°C")    return " vs ".join(results)

2. 天气预警功能


def check_weather_alerts(self, city: str) -> list:    """检查天气预警"""    weather = self.weather_api.get_current_weather(city)    alerts = []    if weather['temperature'] > 35:        alerts.append("高温预警")    if weather['temperature'] < 0:        alerts.append("低温预警")    return alerts

五、性能优化建议

🚀 异步处理：使用 asyncio 和 aiohttp 提高并发性能
📦 数据缓存：实现本地缓存减少API调用
🔄 错误重试：添加指数退避重试机制
✅ 输入验证：验证城市名称和数据格式

六、技能开发最佳实践

维度	核心建议
🚨 错误处理	• 使用try-catch捕获异常• 提供友好的错误信息• 记录详细的错误日志
⚙️ 配置管理	• 使用环境变量管理敏感信息• 提供配置验证功能• 支持多环境配置
💻 代码质量	• 添加类型注解• 编写单元测试• 遵循PEP 8规范
👨💻 用户体验	• 提供清晰的命令说明• 支持多种输入格式• 返回格式化的结果

总结：现在你已经掌握了OpenClaw技能开发的核心技能！从简单的天气查询到复杂的业务逻辑，你都可以通过这种方式为OpenClaw添加强大的功能。记住：好的技能不仅要功能强大，更要易于使用和稳定可靠。