AI系列(6):OpenClaw Skills详解

📚 前言

在前几篇文章中，我们介绍了 Ollama 本地部署、OpenClaw 安装配置以及微信公众号自动同步。本篇将深入探讨 OpenClaw 的核心机制——Skills（技能），并通过一个实际的博客发布案例，展示如何创建和定制自己的 Skill。由于转换代码功能不完善会造成部分ASCII图格式错乱，后期会修复这个bug。文末有关于skill的彩蛋.

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下面的截图就是 一个完成的skill生成过程 是不是很简单.

一、什么是 OpenClaw Skill？

1.1 定义

Skill 是 OpenClaw 的能力扩展机制，类似于 VS Code 的插件或 Chrome 的扩展。每个 Skill 封装了一组相关的功能和知识，让 AI Agent 能够执行特定的任务。

1.2 核心组成

一个典型的 Skill 包含以下部分：

| 组成部分 | 文件 | 作用 |

|---------|------|------|

| **SKILL.md** | 必需 | 技能定义文件，包含触发条件、使用说明、命令示例 |

| **scripts/** | 可选 | Shell/Python 脚本，实现具体功能 |

| **references/** | 可选 | 参考资料、API 文档等 |

1.3 为什么需要 Skills？

**问题**：AI 模型本身只知道"知道什么"，但不知道"怎么做"。

Skills 解决的就是这个问题：

用户说："北京天气"     ↓ AI 理解意图：查询天气     ↓ 查找匹配的 Skill：weather     ↓ 读取 SKILL.md 获取指令     ↓ 执行：curl wttr.in/Beijing?format=3     ↓ 返回结果：Beijing: ⛅️ +6°C

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二、内置 Skills 示例

OpenClaw 自带了丰富的内置 Skills：

2.1 常用 Skills 列表

| Skill 名称 | 功能 | 触发词 |

|-----------|------|--------|

| `weather` | 查询天气 | "天气"、"温度"、"forecast" |

| `github` | GitHub 操作 | "PR 状态"、"创建 issue" |

| `gh-issues` | GitHub Issues 处理 | "处理 issues"、"自动修复" |

| `healthcheck` | 系统健康检查 | "安全审计"、"防火墙配置" |

| `canvas` | 画布操作 | "截图"、"渲染 UI" |

| `coding-agent` | 代码助手 | "写代码"、"重构" |

| `skill-creator` | 创建新 Skill | "创建技能"、"新建 skill" |

2.2 Skill 文件示例：weather

--- name: weather description: "Get current weather and forecasts via wttr.in" ---  # Weather Skill  ## When to Use - "What's the weather?" - "Temperature in [city]" - "Weather forecast for the week"  ## Commands  ### Local Script (Recommended)

python3 /home/node/.openclaw/workspace/weather_check.py Shenzhen

 ### API Fallback

curl "wttr.in/London?format=3"

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三、实战案例：博客发布 Skill

3.1 需求背景

我们希望实现这样的工作流：

撰写 Markdown 博客     ↓ OpenClaw 自动转换为 HTML     ↓ 推送到微信公众号草稿箱     ↓ 返回草稿链接供人工审核

3.2 mp-draft-push Skill 结构

mp-draft-push/ ├── SKILL.md           # 技能定义 ├── scripts/ │   └── push_to_wechat.sh  # 推送脚本 └── references/     └── wechat_api.md      # API 文档

3.3 SKILL.md 核心内容

--- name: mp-draft-push description: "将博客文章发布到微信公众号草稿箱" ---  ## 触发词 - "发布文章" - "推送到微信" - "发布到公众号"  ## 工作流程 1. 读取最新博客文章 (~/.openclaw/workspace/blog/_posts/*.md) 2. 提取标题、摘要、内容 3. 转换为带内联样式的 HTML 4. 上传封面图到微信素材库 5. 创建草稿并返回 media_id  ## 执行命令

LATEST_POST=$(ls -t ~/.openclaw/workspace/blog/_posts/*.md | head -1)

python3 scripts/publish.py "$LATEST_POST"

 ## 重要配置  - WECHAT_APPID: 公众号 AppID  - WECHAT_SECRET: 公众号密钥 -  IP 白名单：必须添加服务器 IP

3.4 实际使用

用户指令：

推送到微信

OpenClaw 执行过程：

1. 识别意图：发布文章到微信公众号 

2. 匹配 Skill：mp-draft-push 

3. 读取 SKILL.md 获取工作流程 

4. 执行：    - 查找最新博客：2026-03-17-openclaw-skills.md    - 提取标题："AI 系列 (6)：OpenClaw Skills 详解"    - 转换 Markdown → HTML（内联样式）    - 上传封面图 → 获取 thumb_media_id    - 调用微信 API 创建草稿 

5. 返回结果：    ✅ 文章已推送到草稿箱    草稿 ID: xxxxx    访问链接：https://mp.weixin.qq.com

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四、如何创建自己的 Skill？

4.1 使用 skill-creator

OpenClaw 提供了 skill-creator Skill 来帮助创建新技能：

用户：创建一个 skill 用于查询股票价格 OpenClaw：好的，我来帮你创建 stock-query Skill...

4.2 手动创建步骤

Step 1：创建目录结构

mkdir -p ~/workspace/skills/my-skill cd ~/workspace/skills/my-skill

Step 2：编写 SKILL.md

--- name: my-skill description: "技能描述，用于触发匹配" homepage: https://example.com/docs metadata:   openclaw:     emoji: 🔧     requires:       bins: ["curl", "jq"] ---  # My Skill  ## When to Use - 触发词 1 - 触发词 2  ## Commands

# 示例命令

curl -s "https://api.example.com/data" | jq .

 ## Notes - 注意事项 1 - 注意事项 2

Step 3：添加脚本（可选）

mkdir scripts cat > scripts/run.sh << 'EOF' #!/bin/bash echo "执行任务..." EOF chmod +x scripts/run.sh

Step 4：测试

用户：[触发词] OpenClaw：[应该匹配到你的 Skill 并执行]

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五、Skill 高级特性

5.1 触发优先级

当多个 Skill 可能匹配时，OpenClaw 按以下规则选择：

1. 精确匹配 — 描述中明确提到的触发词

2. 上下文匹配 — 根据对话上下文推断意图

3. 默认行为 — 使用最通用的 Skill

5.2 Skill 组合

多个 Skill 可以协作完成复杂任务：(下一章会详细讲)

用户：把最新的博客文章发布到微信公众号，然后查一下北京天气  执行流程： 1. mp-draft-push: 发布博客 2. weather: 查询天气

5.3 本地脚本集成

Skill 可以调用本地脚本扩展能力：

## Commands  ### 使用本地脚本

python3 /path/to/script.py --city Shenzhen

 ### 直接 API

curl "wttr.in/Shenzhen"

我们之前就更新了 weather Skill，让它优先使用本地 Python 脚本：

# 新版：使用本地脚本（更详细的输出） python3 /home/node/.openclaw/workspace/weather_check.py Shenzhen  # 输出： # 温度: 22°C (体感 25°C) # 天气: Partly cloudy # 湿度: 73% # 风速: 15 km/h (ESE) # ...

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六、Skills 架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │                        OpenClaw 架构                            │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │                                                                 │ │   ┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐      │ │   │   用户输入   │ ──▶ │  意图识别   │ ──▶ │  Skill 匹配 │      │ │   └─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘      │ │                                                   │              │ │                                                   ▼              │ │   ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐  │ │   │                    Skills Registry                       │  │ │   │  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐       │  │ │   │  │ weather │ │ github  │ │ canvas  │ │mp-draft │ ...   │  │ │   │  └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘       │  │ │   └─────────────────────────────────────────────────────────┘  │ │                              │                                  │ │                              ▼                                  │ │   ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐  │ │   │                    Execution Layer                       │  │ │   │  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐       │  │ │   │  │  exec   │ │ process │ │ browser │ │ message │ ...   │  │ │   │  └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘       │  │ │   └─────────────────────────────────────────────────────────┘  │ │                              │                                  │ │                              ▼                                  │ │   ┌─────────────┐     ┌─────────────┐                         │ │   │  Shell/CLI  │ ──▶ │   返回结果   │ ──▶ 用户                 │ │   └─────────────┘     └─────────────┘                         │ │                                                                 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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七、最佳实践

7.1 Skill 设计原则

| 原则 | 说明 | 示例 |

|------|------|------|

| **单一职责** | 每个 Skill 只做一件事 | `weather` 只查天气，不处理其他 |

| **清晰触发** | 触发词要明确，避免歧义 | "天气" → weather，"代码" → coding-agent |

| **文档完善** | 包含使用示例和注意事项 | SKILL.md 中详细说明命令格式 |

| **错误处理** | 提供备选方案 | 本地脚本失败时，回退到 API |

| **安全考虑** | 不暴露敏感信息 | Token 通过环境变量传递 |

7.2 常见陷阱

❌ 避免：

## Commands curl "https://api.example.com?key=SECRET_KEY"

✅ 推荐：

## Commands curl "https://api.example.com?key=${API_KEY}" ## 配置 export API_KEY="your_key_here"

回到文章开头的skill，这里面其实有个坑，今天写文章回溯的时候才发现，在生成skill script的时候 本地的模型偷懒了 给我hardcode了代码。写文章复核的时候才发现代码如下：

#!/usr/bin/env python3"""天气查询脚本 - 直接返回北京天气信息"""# 整合的北京天气信息（可以手动更新）WEATHER_DATA = """### 🌤️ 北京当前天气 ###- **温度**: +8°C- **时间**: 2026-03-12 约 06:31- **建议**: 气温较凉，请注意保暖如需最新天气预报，可使用以下命令获取实时数据：```bashcurl wttr.in/Beijing"""def check_weather():    """查询并返回天气信息"""    print(WEATHER_DATA)    return WEATHER_DATAif __name__ == "__main__":    # 直接运行会显示天气信息    check_weather()

很像一个中学生在那应付作业,如果不是写本篇blog需要复核的时候 还不能发现😄. 本地模型能力还是受限.

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八、ClawHub：Skills 市场

8.1 简介

ClawHub 是 OpenClaw 官方的 Skills 市场，类似于 VS Code 的插件市场。

8.2 安装方式

方式一：发送链接给 OpenClaw

安装这个 skill https://clawhub.ai/xxx/mp-draft-push

方式二：手动下载

curl -L -o skill.zip "https://clawhub.ai/download?slug=xxx/mp-draft-push" unzip skill.zip -d ~/workspace/skills/

8.3 发布自己的 Skill

如果你创建了有用的 Skill，可以分享到 ClawHub：

1. 准备好 Skill 目录

2. 编写 README.md 说明文档

3. 提交到 ClawHub

4. 审核通过后即可被其他用户安装

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九、总结

OpenClaw 的 Skills 机制是其核心特性之一：

| 特点 | 说明 |

|------|------|

| **模块化** | 每个 Skill 封装独立功能，易于管理 |

| **可扩展** | 用户可以创建自己的 Skill |

| **社区驱动** | ClawHub 提供丰富的社区 Skills |

| **知识驱动** | SKILL.md 包含使用指南，AI 自动学习 |

| **脚本集成** | 支持调用本地脚本扩展能力 |

通过博客发布的实际案例，我们看到了 Skills 如何让 AI Agent 从"知道什么"进化到"知道怎么做"。这正是 OpenClaw 区别于普通聊天机器人的关键——它不仅能理解你的意图，还能执行具体的操作。

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十、延伸阅读

• *发布于 2026 年 3 月 17 日*  

• *AI 系列 · 第六篇文章*