理解您想深入了解不同Skills的具体实现差异。Clawdbot Skills和Claude Skills在技术实现上代表了两种不同的思路，下面通过具体的代码示例和架构对比来解析。

Clawdbot Skills 实现示例

Clawdbot Skills的核心特点是本地执行和系统级操作能力。一个典型的Clawdbot Skill是一个包含元数据、指令和可执行脚本的文件夹。

技能结构示例：Web Research Skill

web-research-skill/

├── SKILL.md # 技能描述与元数据

├── scripts/

│ └── search_and_summarize.py # 可执行Python脚本

└── schemas/

└── config.json # 可选的配置示例

SKILL.md 文件内容

name: web-research

description: Search the web and summarize findings using Exa
metadata: {
"clawdbot": {
"requires": {
"env": ["EXA_API_KEY"], // 声明所需环境变量
"bins": ["curl", "python"] // 声明所需系统命令
}
}
}

Web Research Skill

This skill allows the agent to search the web using Exa and summarize results.

How to use

Ask your agent: "Research the latest AI trends"

Setup

Get an Exa API key from https://exa.ai
Set EXA_API_KEY in your environment or config

关键点：元数据中的requires字段明确声明了运行此技能所需的外部依赖，Clawdbot会在加载时自动检查，条件不满足则不会加载该技能，避免运行时错误。

Python脚本示例 (scripts/search_and_summarize.py)

#!/usr/bin/env python3

import os

import requests

import json

import sys

def search_exa(query: str, num_results: int = 5):

"""调用Exa API执行搜索"""

api_key = os.getenv("EXA_API_KEY")

if not api_key:

return {"error": "EXA_API_KEY environment variable not set"}

复制代码

headers = {"Content-Type": "application/json", "x-api-key": api_key}
data = {"query": query, "num_results": num_results}

try:
    response = requests.post("https://api.exa.ai/search", headers=headers, json=data)
    response.raise_for_status()
    return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
    return {"error": f"API request failed: {str(e)}"}

if name == "main ":

从命令行参数获取查询

query = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "latest AI news"

results = search_exa(query)

print(json.dumps(results, indent=2))

关键点：Clawdbot Skill包含了实际可执行的代码。当技能被触发时，Clawdbot的代理可以调用这些脚本在本地环境中执行具体操作，如这里的网络API调用。

Claude Skills 实现示例

Claude Skills的核心是提示词注入与工作流指导，其载体是Markdown文件，通过动态修改Claude的对话上下文和执行上下文来发挥作用。

技能结构示例：PDF Processing Skill

pdf-processing-skill/

├── SKILL.md # 核心指令文件

├── FORMS.md # 专项参考（按需加载）

└── workflows/

└── form_filling.md # 详细工作流

SKILL.md 文件内容

name: pdf-processing

description: Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents. Use when working with PDF files or when the user mentions PDFs, forms, or document extraction.
allowed-tools: "Bash(pdf:*), Read, Write" # 动态授予工具权限

PDF Processing Skill

Standard Workflow: Form Filling

Validate Form Fields
First, check if the PDF contains form fields and their types using:

bash

python scripts/validate_form.py input.pdf

Prepare Data

Use JSON format for field data: {"field_name": "value"}
Fill the Form

Execute the form filling script:

bash

python scripts/fill_form.py input.pdf data.json output.pdf

Verify Results
Always check the output file for completeness.

Common Issues & Solutions

Field name mismatches : Check the schemas/field_mappings.json file.
Encrypted PDFs: Use the decryption utility first.
Large files: Process page-by-page to avoid memory issues.

关键点：Claude Skill的Markdown文件包含的是指导Claude如何操作的指令和知识，而不是可执行代码。当该技能被调用时，系统会将其完整内容作为一条isMeta: true的隐藏消息注入到对话上下文中，同时根据allowed-tools字段动态授予Claude使用特定Bash命令等工具的权限。Claude随后会基于这些新获得的"专业知识"和权限，自行规划步骤并调用相应的基础工具来完成任务。

核心实现机制对比

下表清晰地展示了两种Skills在实现理念上的根本区别：

特性维度 Clawdbot Skills Claude Skills

核心机制本地脚本执行：包含可被代理运行时调用的实际代码（Python, Shell等）提示词与上下文注入：通过注入Markdown格式的指令动态修改Claude的"大脑"

技能载体文件目录（含SKILL.md、可执行脚本、资源）主要是SKILL.md Markdown文件（可能关联参考文件）

权限控制通过技能元数据声明所需系统环境与工具，代理在本地拥有较高执行权限通过allowed-tools等元数据在技能激活时动态授予或限制对基础工具（如Bash, Read）的使用权限

开发焦点编写能够操作系统的可靠脚本和声明依赖撰写能够清晰指导Claude的详尽工作流文档和提示词

执行模型代理（大脑）规划后，技能（身体）执行具体命令 Claude（大脑）在技能知识的指导下，自行规划并调用基础工具执行

如何选择？

根据你的需求来选择：

• 选择 Clawdbot Skills：当你需要AI助手能直接、可靠地在你的操作系统上执行特定命令或复杂脚本，完成诸如文件处理、调用本地API、控制浏览器等需要真实"动手"能力的任务时。

• 选择 Claude Skills：当你希望将复杂的专业知识、团队规范或特定工作流程封装起来，指导Claude更智能、更专业地完成诸如代码审查、文档撰写、数据分析规划等需要"动脑"的任务时。

希望这些具体的代码示例和对比能帮助你更深入地理解它们的区别。如果你对某一类技能的开发流程有更具体的疑问，我们可以继续探讨。

Clawdbot skills与Claude skills对比分析