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技能 (OpenClaw)

OpenClaw 使用 AgentSkills-兼容 的技能文件夹来教导代理如何使用工具。每个技能都是一个目录,其中包含带有 YAML 前置内容和说明的 SKILL.md 文件。OpenClaw 加载捆绑技能以及可选的本地覆盖,并在加载时基于环境、配置和二进制文件的存在情况进行过滤。

位置和优先级

技能从三个地方加载:

  1. 捆绑技能:随安装包一起发布(npm 包或 OpenClaw.app)
  2. 托管/本地技能~/.openclaw/skills
  3. 工作区技能<workspace>/skills

如果技能名称冲突,优先级为:

<workspace>/skills(最高)→ ~/.openclaw/skills → 捆绑技能(最低)

此外,您可以通过 ~/.openclaw/openclaw.json 中的 skills.load.extraDirs 配置额外的技能文件夹(最低优先级)。

每代理与共享技能

多代理设置中,每个代理都有自己的工作区。这意味着:

  • 每代理技能 存在于 <workspace>/skills 中,仅供该代理使用。
  • 共享技能 存在于 ~/.openclaw/skills(托管/本地)中,并对 同一台机器上的所有代理可见。
  • 如果您希望多个代理使用通用技能包,也可以通过 skills.load.extraDirs 添加 共享文件夹(最低优先级)。

如果相同的技能名称存在于多个位置,则应用通常的优先级 规则:工作区优先,然后是托管/本地,最后是捆绑技能。

插件 + 技能

插件可以通过在 openclaw.plugin.json 中列出 skills 目录来附带他们自己的技能 (路径相对于插件根目录)。当插件启用时,插件技能加载 并参与正常的技能优先级规则。 您可以通过插件配置条目中的 metadata.openclaw.requires.config 来控制它们。 有关发现/配置,请参阅插件,有关这些技能教授的 工具界面,请参阅工具

ClawdHub(安装 + 同步)

ClawdHub 是 OpenClaw 的公共技能注册表。浏览地址为 https://clawdhub.com。使用它来发现、安装、更新和备份技能。 完整指南:ClawdHub

常见流程:

  • 将技能安装到您的工作区:
    • clawdhub install <skill-slug>
  • 更新所有已安装的技能:
    • clawdhub update --all
  • 同步(扫描 + 发布更新):
    • clawdhub sync --all

默认情况下,clawdhub 安装到当前工作目录下的 ./skills (或者回退到配置的 OpenClaw 工作区)。OpenClaw 在下一个会话中 将其视为 <workspace>/skills

格式(AgentSkills + Pi 兼容)

SKILL.md 必须至少包含:

markdown
---
name: nano-banana-pro
description: 通过 Gemini 3 Pro 图像生成或编辑图像
---

注意事项:

  • 我们遵循 AgentSkills 规范进行布局/意图。
  • 嵌入代理使用的解析器仅支持单行前置内容键。
  • metadata 应该是单行 JSON 对象
  • 在说明中使用 {baseDir} 来引用技能文件夹路径。
  • 可选的前置内容键:
    • homepage — 在 macOS 技能 UI 中显示为"网站"的 URL(也通过 metadata.openclaw.homepage 支持)。

    • user-invocabletrue|false(默认:true)。当为 true 时,技能作为用户斜杠命令公开。

    • disable-model-invocationtrue|false(默认:false)。当为 true 时,技能从模型提示中排除(仍可通过用户调用获得)。

    • command-dispatchtool(可选)。当设置为 tool 时,斜杠命令绕过模型并直接分派到工具。

    • command-tool — 当设置了 command-dispatch: tool 时要调用的工具名称。

    • command-arg-moderaw(默认)。对于工具分派,将原始参数字符串转发到工具(无核心解析)。

      工具使用以下参数调用: { command: "<raw args>", commandName: "<slash command>", skillName: "<skill name>" }

门控(加载时过滤器)

OpenClaw 使用 metadata(单行 JSON)在加载时过滤技能

markdown
---
name: nano-banana-pro
description: 通过 Gemini 3 Pro 图像生成或编辑图像
metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["uv"],"env":["GEMINI_API_KEY"],"config":["browser.enabled"]},"primaryEnv":"GEMINI_API_KEY"}}
---

metadata.openclaw 下的字段:

  • always: true — 始终包含技能(跳过其他门控)。
  • emoji — macOS 技能 UI 使用的可选表情符号。
  • homepage — 在 macOS 技能 UI 中显示为"网站"的可选 URL。
  • os — 可选平台列表(darwinlinuxwin32)。如果设置,则技能仅在这些操作系统上有效。
  • requires.bins — 列表;每个都必须存在于 PATH 中。
  • requires.anyBins — 列表;至少有一个必须存在于 PATH 中。
  • requires.env — 列表;环境变量必须存在 在配置中提供。
  • requires.config — 必须为真值的 openclaw.json 路径列表。
  • primaryEnv — 与 skills.entries.<name>.apiKey 关联的环境变量名称。
  • install — macOS 技能 UI 使用的安装程序规格的可选数组(brew/node/go/uv/download)。

关于沙盒的说明:

  • requires.bins 在技能加载时在主机上检查。
  • 如果代理处于沙盒中,则二进制文件也必须存在于容器内部。 通过 agents.defaults.sandbox.docker.setupCommand(或自定义镜像)安装它。 setupCommand 在容器创建后运行一次。 包安装还需要沙盒中的网络出口、可写的根文件系统和根用户。 示例:summarize 技能(skills/summarize/SKILL.md)需要 summarize CLI 在沙盒容器中才能在那里运行。

安装程序示例:

markdown
---
name: gemini
description: 使用 Gemini CLI 进行编码协助和 Google 搜索查询。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"♊️","requires":{"bins":["gemini"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"gemini-cli","bins":["gemini"],"label":"安装 Gemini CLI (brew)"}]}}
---

注意事项:

  • 如果列出了多个安装程序,网关会选择一个单一的首选选项(可用时选择 brew,否则选择 node)。
  • 如果所有安装程序都是 download,OpenClaw 会列出每个条目,这样您可以看到可用的构件。
  • 安装程序规格可以包括 os: ["darwin"|"linux"|"win32"] 来按平台筛选选项。
  • Node 安装遵守 openclaw.json 中的 skills.install.nodeManager(默认:npm;选项:npm/pnpm/yarn/bun)。 这仅影响技能安装;网关运行时仍应为 Node (不推荐将 Bun 用于 WhatsApp/Telegram)。
  • Go 安装:如果缺少 gobrew 可用,网关首先通过 Homebrew 安装 Go,并在可能的情况下将 GOBIN 设置为 Homebrew 的 bin
  • 下载安装:url(必需)、archivetar.gz | tar.bz2 | zip)、extract(默认:检测到存档时自动提取)、stripComponentstargetDir(默认:~/.openclaw/tools/<skillKey>)。

如果不存在 metadata.openclaw,则技能始终符合条件(除非 在配置中被禁用或被 skills.allowBundled 阻止用于捆绑技能)。

配置覆盖(~/.openclaw/openclaw.json

捆绑/托管技能可以被切换并提供环境值:

json5
{
  skills: {
    entries: {
      "nano-banana-pro": {
        enabled: true,
        apiKey: "GEMINI_KEY_HERE",
        env: {
          GEMINI_API_KEY: "GEMINI_KEY_HERE"
        },
        config: {
          endpoint: "https://example.invalid",
          model: "nano-pro"
        }
      },
      peekaboo: { enabled: true },
      sag: { enabled: false }
    }
  }
}

注意:如果技能名称包含连字符,请用引号括起键(JSON5 允许带引号的键)。

配置键默认匹配技能名称。如果技能定义了 metadata.openclaw.skillKey,请在 skills.entries 下使用该键。

规则:

  • enabled: false 禁用技能,即使它是捆绑/已安装的。
  • env仅在变量尚未在进程中设置时注入。
  • apiKey:为声明 metadata.openclaw.primaryEnv 的技能提供便利。
  • config:自定义每技能字段的可选容器;自定义键必须放在这里。
  • allowBundled:仅为捆绑技能的可选白名单。如果设置,则只有 列表中的捆绑技能符合条件(托管/工作区技能不受影响)。

环境注入(每次代理运行)

当代理运行开始时,OpenClaw:

  1. 读取技能元数据。
  2. 将任何 skills.entries.<key>.envskills.entries.<key>.apiKey 应用到 process.env
  3. 使用符合条件的技能构建系统提示。
  4. 在运行结束后恢复原始环境。

这是作用域限制在代理运行内的,而不是全局 shell 环境。

会话快照(性能)

OpenClaw 在会话开始时对符合条件的技能进行快照,并在同一会话的后续轮次中重用该列表。对技能或配置的更改将在下一个新会话中生效。

当启用技能监视器或出现新的符合条件的远程节点时(见下文),技能也可以在会话中途刷新。将其视为热重载:刷新后的列表将在下次代理轮次中被采用。

远程 macOS 节点(Linux 网关)

如果网关在 Linux 上运行但macOS 节点已连接并允许 system.run(执行批准安全性未设置为 deny),当所需二进制文件存在于该节点上时,OpenClaw 可以将仅 macOS 技能视为符合条件。代理应通过 nodes 工具(通常是 nodes.run)执行这些技能。

这依赖于节点报告其命令支持和通过 system.run 进行二进制文件探测。如果 macOS 节点稍后离线,技能仍然可见;调用可能会失败,直到节点重新连接。

技能监视器(自动刷新)

默认情况下,OpenClaw 监视技能文件夹并在 SKILL.md 文件更改时更新技能快照。在 skills.load 下配置此项:

json5
{
  skills: {
    load: {
      watch: true,
      watchDebounceMs: 250
    }
  }
}

Token 影响(技能列表)

当技能符合条件时,OpenClaw 将可用技能的紧凑 XML 列表注入系统提示(通过 pi-coding-agent 中的 formatSkillsForPrompt)。成本是确定性的:

  • 基础开销(仅当 ≥1 个技能时): 195 个字符。
  • 每个技能: 97 个字符 + XML 转义的 <name><description><location> 值的长度。

公式(字符数):

total = 195 + Σ (97 + len(name_escaped) + len(description_escaped) + len(location_escaped))

注意事项:

  • XML 转义将 & < > " ' 扩展为实体(&amp;&lt; 等),增加长度。
  • Token 数量因模型标记器而异。粗略的 OpenAI 风格估计约为 ~4 字符/token,因此97 字符 ≈ 24 tokens 每个技能加上您的实际字段长度。

托管技能生命周期

OpenClaw 作为安装的一部分(npm 包或 OpenClaw.app)以捆绑技能的形式 提供一套基线技能。~/.openclaw/skills 用于本地 覆盖(例如,在不更改捆绑副本的情况下固定/修补技能)。 工作区技能归用户所有,并在名称冲突时覆盖两者。

配置参考

有关完整配置架构,请参阅技能配置

寻找更多技能?

浏览 https://clawdhub.com


基于 MIT 许可发布

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