【AI】手写openclaw的Skill全过程

前言

之前搞懂了OpenClaw怎么工作、怎么加载Skill。

在 OpenClaw 中，Skill 就是 AI 智能体（Agent）的 App，它们可以赋予智能体特定能力的扩展。通过安装不同的 Skill，OpenClaw 可以突破大语言模型单纯「聊天和生成文本」的限制，获得执行具体任务的权限和路径。总的来说，Skill让OpenClaw从"能听懂"升级为"能做事"。

然后，"写Skill"似乎是件很高级的事。

什么是skill

Skill在OpenClaw中被定义为「可复用、可调用的最小自动化功能模块」，本质是一段封装好的代码或结构化指令集，遵循OpenClaw规范，实现单一、明确的具体任务。它类似于AI代理的"工具"、"能力插件"或"工作的标准流程"，让OpenClaw从单纯对话升级为能实际"干活"的系统。‌‌

作用

扩展能力边界‌：通过安装不同Skill，OpenClaw可以突破大语言模型仅生成文本的限制，获得执行具体任务（如操作Excel、发送邮件、调用API）的权限。‌‌

构建应用生态‌：OpenClaw就像操作系统，Skill就像应用，用户可根据工作流的需要灵活组合。‌‌

促进生态发展 ‌：Skill的开放与共享（如clawHub）推动了OpenClaw生态的发展。‌‌

实际上，Skill就是一个Markdown文件------SKILL.md，里面写清楚"什么情况下用"和"具体怎么做"。OpenClaw读到它，就能照着执行。

结构

一个 Skill 其实就是一个文件夹，核心只需要一个文件SKILL.md：

复制代码

my-skill
├── SKILL.md          # 必须有：核心指令文件，也是唯一必须有的
├── scripts/          # 可选：放脚本代码，比如数据校验、格式转换
│   └── analyze.py
├── references/       # 可选：放参考文档，比如品牌手册、行业规范
│   └── style-guide.md
└── assets /          # 可选：放模板和素材，比如报告模板、logo

最简单的Skill只需要一个SKILL.md就能跑，其他几个文件夹按需添加。

SKILL.md

SKILL.md 才是真正的「代码」。OpenClaw 读这个文件来理解 Skill 该干什么，说白了就是一份结构化的 prompt。

放在~/.openclaw/skills/你的Skill名/目录下。

结构很简单，由3部分组成：

前置元数据

这个Skill的基本信息，开始和结束各有一个---。

复制代码

---
name: my-skill
description: 描述 - 写清做什么
version: 1.0.0
author: 你的名字
tags: [web, review]
triggers:
  - "触发词"
  - "代码审查"
  - "帮我看看这段代码"
tools:
  - bash
  - read
  - write
---

name：Skill唯一标识，建议小写+连字符
description：一句话描述，这会被加载到Skill索引里（第1层）
triggers：触发词
version：版本号，方便更新
author/tags：可选，方便分享

使用说明

用自然语言写清楚：什么场景下调用、怎么用。

比如：

复制代码

## 适用场景
当用户提供微信公众号文章链接，并要求总结、提取关键信息或全文时，使用此Skill。
## 使用方法
1. 首先通过 `openclaw browser list` 检查是否有已连接的浏览器实例
2. 如果没有，提示用户启动Chrome并打开调试端口：`/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome --remote-debugging-port=9222`
3. 使用 `openclaw browser navigate` 打开文章链接，等待页面完全加载（约3秒）
4. 执行 `openclaw browser snapshot` 获取页面HTML结构
5. 从HTML中提取 `.rich_media_content` 内的正文内容，以及 `#activity-name` 中的标题
6. 将正文和标题返回给用户

关键是步骤要清晰、命令要准确。AI会逐条执行，所以每一步都要是可执行的。

注意事项

复制代码

## 注意事项
- 需要用户预先在浏览器中登录微信网页版，否则可能无法访问文章
- 如果浏览器未开启调试端口，Skill会自动给出启动命令
- 文章正文可能包含大量HTML标签，返回前建议做简单清洗

这部分不是必须，但能帮AI避免常见坑。

实战

创建目录和文件

复制代码

mkdir -p ~/.openclaw/skills/my-skill-test
cd ~/.openclaw/skills/my-skill-test
touch SKILL.md

编写SKILL.md

复制代码

---
name: wechat-article-viewer
description: 读取微信公众号文章正文，通过浏览器渲染绕过反爬，支持提取标题、作者和正文内容version: 1.0.0
author: 你的名字
tags: [wechat, scraping, browser]
---

## 适用场景
- 用户提供 mp.weixin.qq.com 链接
- 要求总结、提取信息、翻译或分析文章内容

## 前置条件
需要一个已打开调试端口的 Chrome 浏览器，并登录了微信网页版。

如果尚未准备，按以下方式启动：
- Mac: `/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome --remote-debugging-port=9222`
- Windows: `"C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" --remote-debugging-port=9222`
- Linux: `google-chrome --remote-debugging-port=9222`

## 执行步骤
1. **检查浏览器连接**   
- 运行 `openclaw browser list`   
- 如果返回空，提示用户启动带调试端口的浏览器，并重试

2. **打开文章链接**   
- 使用 `openclaw browser navigate --url {用户提供的链接}`   
- 等待 3 秒让页面完全渲染

3. **获取页面内容**   
- 执行 `openclaw browser snapshot`   
- 返回的是页面的 DOM 结构

4. **提取关键信息**   
- 标题：选择器 `#activity-name` 的文本   
- 作者：选择器 `#js_name` 的文本（可选）   
- 正文：选择器 `.rich_media_content` 的 HTML 内容   
- 将正文中的 `<p>`、`<section>` 等标签转换为纯文本，保留段落结构

5. **返回结果**   
- 格式：   标题：{title}   作者：{author}   正文：{content}

## 错误处理
- 如果浏览器未连接 → 给出启动命令并终止
- 如果页面加载超时 → 提示用户网络问题，建议重试
- 如果选择器找不到内容 → 返回原始 snapshot 的前500字符，供用户判断

## 示例
用户输入：`帮我总结这篇文章：https://mp.weixin.qq.com/s/xxxx`Skill执行后返回文章标题和正文摘要。

## 决策逻辑
当用户提供URL时：- 如果URL包含 `mp.weixin.qq.com` → 调用此Skill- 否则 → 使用内置的 `web_fetch` 工具

测试

保存文件后，不需要重启OpenClaw。由于OpenClaw有文件监听机制，Skill会自动生效。

在Web控制台输入指令：帮我抓取这篇文章：网址

观察AI的反应，正常情况下：检查浏览器连接情况→在浏览器打开链接→抓取内容→返回结果

问题排查

看日志 ：tail -f ~/.openclaw/logs/skill.log

手动执行命令 ：先在终端里跑openclaw browser list，确认浏览器可连接

简化步骤：把Skill里写的一大段先删掉，只留第一步，看AI能不能识别

进阶

让 Skill 支持配置

如果你想让用户自定义参数，可以在 SKILL.md 里加配置声明：

复制代码

---
name: smart-test
config:
  severity_threshold:
    type: string
    default: "warning"
    description: "级别: info, warning, error"
  max_issues:
    type: number
    default: 20
    description: "最多检索的问题数"
---

通过 openclaw.json 自定义：

复制代码

{
  "skills": {
    "smart-reviewer": {
      "enabled": true,
      "config": {
        "severity_threshold": "error",
        "max_issues": 10
      }
    }
  }
}

更高级的玩法是：在Skill里调用其他Skill。比如读完微信文章后，自动调用"总结Skill"生成摘要。这就实现了Skill组合，形成工作流。

其他

恶意 Skill问题

近期在 ClawHub 上发现了 800 多个恶意 Skill ，有的会窃取 .env 里的 API key，有的会在你不知道的情况下往外部发请求。

装别人的 Skill 前一定要看源码，特别是 scripts 目录
检查 tools 声明------如果一个「翻译 Skill」要求 bash 和 network 权限，那就很可疑
优先用有 ✅ 标记的官方审核 Skill

总之

自己写 OpenClaw Skill 远没有想象中那么难，核心就是一个 SKILL.md 文件 + 可选的脚本。

与其在 ClawHub 上大海捞针找别人的 Skill，不如花 30 分钟针对自己的需求写一个。毕竟最懂你工作流的人是你自己。

最后

Skill的价值不是"写起来多简单"，而是一次编写，无限复用。发布到clawhub，从skills的使用者变成贡献者

复制代码

bash 体验AI代码助手 代码解读复制代码# 1. fork ClawHub 仓库
git clone https://github.com/openclaw/clawhub.git
cd clawhub

# 2. 把你的 Skill 放进去
cp -r ~/my-smart-reviewer skills/smart-skill

# 3. 提 PR
git checkout -b add-smart-test
git add .
git commit -m "feat: add my-skill"
git push origin add-smart-skill