技能(OpenClaw)

OpenClaw 使用**AgentSkills 兼容的技能文件夹来教 agent 如何使用工具。每个技能是一个包含带 YAML frontmatter 和说明的 SKILL.md 的目录。OpenClaw 加载捆绑技能**以及可选的本地覆盖,并根据环境、配置和二进制文件存在性在加载时过滤它们。

位置和优先级

技能从三个位置加载:

  1. 捆绑技能: 随安装提供(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)。

每个 agent vs 共享技能

在多 agent 设置中,每个 agent 都有自己的工作区。这意味着:

  • 每个 agent 的技能位于该 agent 的 <workspace>/skills 中。
  • 共享技能位于 ~/.openclaw/skills (托管/本地)中,对同一台机器上的所有 agent 可见。
  • 共享文件夹也可以通过 skills.load.extraDirs 添加(最低优先级),如果您希望多个 agent 使用通用技能包。

如果同一技能名称存在于多个位置,则应用通常的优先级:工作区优先,然后是托管/本地,然后是捆绑。

插件 + 技能

插件可以通过在 openclaw.plugin.json 中列出 skills 目录(相对于插件根的路径)来提供自己的技能。插件启用时加载插件技能,并参与正常的技能优先级规则。您可以通过插件配置条目上的 metadata.openclaw.requires.config 门控它们。参见 插件 了解发现/配置,参见 工具 了解这些技能教授的工具接口。

ClawdHub (安装 + 同步)

ClawdHub 是 OpenClaw 的公共技能注册表。浏览 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 (或回退到配置的 OpenClaw 工作区)。OpenClaw 在下一个会话中将其作为 <workspace>/skills 拾取。

安全注意事项

  • 将第三方技能视为受信任的代码。在启用前阅读它们。
  • 优先为不受信任的输入和危险工具使用沙箱运行。参见 沙箱。
  • skills.entries.*.env 和 skills.entries.*.apiKey 将秘密注入该 agent 回合的主机进程(而非沙箱)。将秘密保留在提示和日志之外。
  • 有关更广泛的威胁模型和检查表,请参见 安全。

格式(AgentSkills + Pi 兼容)

SKILL.md 必须至少包括:

---
name: nano-banana-pro
description: Generate or edit images via Gemini 3 Pro Image
---

注意事项:

  • 我们遵循 AgentSkills 规范的布局/意图。
  • 嵌入式 agent 使用的解析器仅支持单行 frontmatter 键。
  • metadata 应该是单行 JSON 对象。
  • 在说明中使用 {baseDir} 引用技能文件夹路径。
  • 可选的 frontmatter 键:

    • homepage — 在 macOS 技能 UI 中作为"网站"显示的 URL (也通过 metadata.openclaw.homepage 支持)。

    • user-invocable — true|false (默认: true)。为 true 时,技能作为用户斜杠命令暴露。

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

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

    • command-tool — 设置 command-dispatch: tool 时调用的工具名称。

    • command-arg-mode — raw (默认)。对于工具分派,将原始参数字符串转发给工具(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:

---
name: nano-banana-pro
description: Generate or edit images via Gemini 3 Pro Image
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 emoji。
  • homepage — macOS 技能 UI 中显示为"网站"的可选 URL。
  • os — 可选的平台列表(darwin, linux, win32)。如果设置,技能仅在这些操作系统上符合条件。
  • requires.bins — 列表;每个都必须存在于 PATH 上。
  • requires.anyBins — 列表;至少一个必须存在于 PATH 上。
  • requires.env — 列表;环境变量必须存在或在配置中提供。
  • requires.config — openclaw.json 路径列表,必须为 truthy。
  • primaryEnv — 与 skills.entries.<name>.apiKey 关联的环境变量名称。
  • install — macOS 技能 UI 使用的可选安装程序规范数组(brew/node/go/uv/download)。

关于沙箱的注意事项:

  • requires.bins 在技能加载时在主机上检查。
  • 如果 agent 是沙箱化的,二进制文件也必须存在于容器内。 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。 包安装还需要网络出口、可写根文件系统和沙箱中的 root 用户。 示例: summarize 技能(skills/summarize/SKILL.md)需要 summarize CLI 在沙箱容器中才能在那里运行。

安装程序示例:

---
name: gemini
description: Use Gemini CLI for coding assistance and Google search lookups.
metadata: {"openclaw":{"emoji":"♊️","requires":{"bins":["gemini"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"gemini-cli","bins":["gemini"],"label":"Install Gemini CLI (brew)"}]}}
---

注意事项:

  • 如果列出多个安装程序,gateway 会选择单个首选选项(可用时为 brew,否则为 node)。
  • 如果所有安装程序都是 download,OpenClaw 会列出每个条目,以便您可以看到可用的工件。
  • 安装程序规范可以包括 os: ["darwin"|"linux"|"win32"] 以按平台过滤选项。
  • Node 安装遵循 openclaw.json 中的 skills.install.nodeManager (默认: npm;选项: npm/pnpm/yarn/bun)。 这仅影响技能安装;Gateway 运行时仍应为 Node (不推荐 WhatsApp/Telegram 使用 Bun)。
  • Go 安装: 如果缺少 go 且 brew 可用,gateway 首先通过 Homebrew 安装 Go,并在可能时将 GOBIN 设置为 Homebrew 的 bin。
  • 下载安装: url (必需), archive (tar.gz | tar.bz2 | zip), extract (默认: 检测到存档时自动), stripComponents, targetDir (默认: ~/.openclaw/tools/<skillKey>)。

如果不存在 metadata.openclaw,则技能始终符合条件(除非在配置中禁用或被 skills.allowBundled 阻止捆绑技能)。

配置覆盖(~/.openclaw/openclaw.json)

捆绑/托管技能可以切换并提供环境变量值:

{
  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,请引用键(JSON5 允许引用键)。

配置键默认与技能名称匹配。如果技能定义 metadata.openclaw.skillKey,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: 仅当进程中尚未设置变量时才注入。
  • apiKey: 为声明 metadata.openclaw.primaryEnv 的技能提供的便利。
  • config: 自定义每个技能字段的可选包;自定义键必须位于此处。
  • allowBundled: 仅捆绑技能的可选 allowlist。如果设置,仅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(每个 agent 运行)

当 agent 运行开始时,OpenClaw:

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

这限定于 agent 运行,而非全局 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回合中重用该列表。对技能或配置的更改在下一个新会话中生效。

当启用技能监视器或出现新符合条件的远程节点时,技能也可以在会话中刷新(见下文)。将此视为热重载: 刷新的列表在下一个 agent 回合中被拾取。

远程 macOS 节点(Linux gateway)

如果 Gateway 在 Linux 上运行但连接了macOS 节点****并允许 system.run (Exec 审批安全未设置为 deny),则当所需二进制文件存在于该节点上时,OpenClaw 可以将仅限 macOS 的技能视为符合条件。agent 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以及通过 system.run 进行的二进制文件探测。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:

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

Token 影响(技能列表)

当技能符合条件时,OpenClaw 将一个紧凑的 XML 技能列表注入系统提示(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 字符。
  • 每个技能: 97 字符 + XML 转义的 <name>, <description>, 和 <location> 值的长度。

公式(字符):

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 计数因模型分词器而异。粗略的 OpenAI 风格估计是 ~4 个字符/token,因此97 个字符 ≈ 每个技能 24 个 token 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)提供一组基线技能作为捆绑技能。~/.openclaw/skills 用于本地覆盖(例如,固定/修补技能而不更改捆绑副本)。工作区技能是用户拥有的,并在名称冲突时覆盖两者。

配置参考

有关完整配置 schema,请参见 技能配置。

寻找更多技能?

浏览 https://clawdhub.com。

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