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Skills (OpenClaw)

OpenClaw 使用 AgentSkills 兼容的 skill 文件夹来教导 Agent 如何使用工具。每个 skill 是一个包含 SKILL.md 文件的目录，该文件包含 YAML frontmatter 和指令。OpenClaw 在加载时会根据环境、配置和二进制文件的存在情况，过滤并加载捆绑的 skills以及可选的本地覆盖。

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位置与优先级

Skills 从三个位置加载：
  1. 捆绑的 skills：随安装包一起提供（npm 包或 OpenClaw.app）
  2. 托管/本地 skills：~/.openclaw/skills
  3. 工作空间 skills：<workspace>/skills
如果 skill 名称冲突，优先级为： <workspace>/skills（最高）→ ~/.openclaw/skills → 捆绑的 skills（最低） 此外，你可以通过 ~/.openclaw/openclaw.json 中的 skills.load.extraDirs 配置额外的 skill 文件夹（最低优先级）。

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每个 Agent 独立的 skills 与共享 skills

在多 Agent 设置中，每个 Agent 都有自己的工作空间。这意味着：
  • 每个 Agent 独立的 skills 位于该 Agent 专属的 <workspace>/skills 中。
  • 共享 skills 位于 ~/.openclaw/skills（托管/本地），对同一台机器上的所有 Agent 可见。
  • 还可以通过 skills.load.extraDirs 添加共享文件夹（最低优先级），如果你想让多个 Agent 使用共同的 skill 包。
如果同一个 skill 名称存在于多个位置，适用常规的优先级规则：工作空间优先，然后是托管/本地，最后是捆绑的。

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Plugins + skills

Plugins 可以通过在 openclaw.plugin.json 中列出 skills 目录（路径相对于 plugin 根目录）来提供自己的 skills。Plugin skills 在 plugin 启用时加载，并参与正常的 skill 优先级规则。你可以通过 plugin 配置项上的 metadata.openclaw.requires.config 对它们进行门控。有关发现/配置的详细信息，请参阅 Plugins；有关这些 skills 所教授的工具接口，请参阅 Tools。

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ClawHub（安装 + 同步）

ClawHub 是 OpenClaw 的公共 skill 注册中心。访问 https://clawhub.com 浏览。使用它来发现、安装、更新和备份 skills。完整指南：ClawHub。 常用流程：
  • 将 skill 安装到工作空间：
    • clawhub install <skill-slug>
  • 更新所有已安装的 skills：
    • clawhub update --all
  • 同步（扫描 + 发布更新）：
    • clawhub sync --all
默认情况下，clawhub 安装到当前工作目录下的 ./skills（或回退到配置的 OpenClaw 工作空间）。OpenClaw 在下次会话时将其识别为 <workspace>/skills。

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安全注意事项

  • 将第三方 skills 视为受信任的代码。启用前请阅读它们。
  • 对于不受信任的输入和风险工具，优先使用沙盒运行。请参阅 Sandboxing。
  • skills.entries.*.env 和 skills.entries.*.apiKey 将 secrets 注入该 Agent 回合的主机进程中（而非沙盒）。将 secrets 排除在 prompts 和日志之外。
  • 有关更广泛的威胁模型和检查清单，请参阅 Security。

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格式（AgentSkills + Pi 兼容）

SKILL.md 必须至少包含： 
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name: nano-banana-pro
description: Generate or edit images via Gemini 3 Pro Image
---
注意事项：
  • 我们遵循 AgentSkills 规范进行布局/意图定义。
  • 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。
  • 在指令中使用 {baseDir} 引用 skill 文件夹路径。
  • 可选的 frontmatter 键：
    • homepage — 在 macOS Skills UI 中显示为”Website”的 URL（也可通过 metadata.openclaw.homepage 支持）。
    • user-invocable — true|false（默认：true）。为 true 时，skill 作为用户斜杠命令暴露。
    • disable-model-invocation — true|false（默认：false）。为 true 时，skill 从模型 prompt 中排除（仍可通过用户调用使用）。
    • command-dispatch — tool（可选）。设置为 tool 时，斜杠命令绕过模型直接分派到工具。
    • command-tool — 当设置 command-dispatch: tool 时要调用的工具名称。
    • command-arg-mode — raw（默认）。用于工具分派，将原始参数字符串转发给工具（不进行核心解析）。 工具调用参数为： { command: "<raw args>", commandName: "<slash command>", skillName: "<skill name>" }。

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门控（加载时过滤）

OpenClaw 在加载时使用 metadata（单行 JSON）过滤 skills： 
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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 — 始终包含该 skill（跳过其他门控）。
  • emoji — macOS Skills UI 使用的可选 emoji。
  • homepage — macOS Skills UI 中显示为”Website”的可选 URL。
  • os — 可选的平台列表（darwin、linux、win32）。如果设置，skill 仅在这些操作系统上可用。
  • requires.bins — 列表；每个都必须在 PATH 上存在。
  • requires.anyBins — 列表；至少有一个必须在 PATH 上存在。
  • requires.env — 列表；环境变量必须存在或在配置中提供。
  • requires.config — 必须为 truthy 的 openclaw.json 路径列表。
  • primaryEnv — 与 skills.entries.<name>.apiKey 关联的环境变量名称。
  • install — macOS Skills UI 使用的可选安装程序规格数组（brew/node/go/uv/download）。
关于沙盒的说明：
  • requires.bins 在 skill 加载时在主机上检查。
  • 如果 Agent 被沙盒化，二进制文件也必须在容器内存在。通过 agents.defaults.sandbox.docker.setupCommand（或自定义镜像）在沙盒容器中安装它。setupCommand 在容器创建后运行一次。软件包安装还需要沙盒中的网络出口、可写的根文件系统和 root 用户。示例：summarize skill（skills/summarize/SKILL.md）需要 summarize CLI 在沙盒容器中运行。
安装程序示例： 
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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（如果可用则选择 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，以便你查看可用的 artifacts。
  • 安装程序规格可以包含 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skill 安装；Gateway 运行时仍应为 Node（Bun 不推荐用于 WhatsApp/Telegram）。
  • Go 安装：如果缺少 go 但可用 brew，Gateway 会先通过 Homebrew 安装 Go，并在可能时将 GOBIN 设置为 Homebrew 的 bin。
  • Download 安装：url（必需）、archive（tar.gz | tar.bz2 | zip）、extract（默认：检测到 archive 时自动）、stripComponents、targetDir（默认：~/.openclaw/tools/<skillKey>）。
如果没有 metadata.openclaw，skill 始终可用（除非在配置中禁用或被 skills.allowBundled 阻止用于捆绑 skills）。

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配置覆盖（~/.openclaw/openclaw.json）

可以切换捆绑/托管的 skills 并为其提供环境值： 
{
  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 skill 名称包含连字符，请引用键（JSON5 允许引用键）。 配置键默认匹配skill 名称。如果 skill 定义了 metadata.openclaw.skillKey，请在 skills.entries 下使用该键。 规则：
  • enabled: false 禁用 skill，即使它是捆绑/已安装的。
  • env：仅当变量尚未在进程中设置时才注入。
  • apiKey：声明了 metadata.openclaw.primaryEnv 的 skills 的便捷选项。
  • config：自定义每个 skill 字段的可选包；自定义键必须放在这里。
  • allowBundled：捆绑 skills 的可选允许列表。如果设置，只有列表中的捆绑 skills 可用（托管/工作空间 skills 不受影响）。

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环境注入（每个 Agent 运行）

当 Agent 运行开始时，OpenClaw：
  1. 读取 skill metadata。
  2. 将任何 skills.entries.<key>.env 或 skills.entries.<key>.apiKey 应用到 process.env。
  3. 使用可用的 skills 构建系统 prompt。
  4. 运行结束后恢复原始环境。
这限定于 Agent 运行，不是全局 shell 环境。

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会话快照（性能）

OpenClaw 在会话开始时对可用 skills 进行快照，并在同一会话的后续回合中重用该列表。skills 或配置的更改在下次新会话时生效。 当启用 skills 监视器或新的可用远程节点出现时，skills 也可以在中途刷新（见下文）。可以将其视为热重载：刷新的列表在下次 Agent 回合时被采用。

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远程 macOS 节点（Linux Gateway）

如果 Gateway 在 Linux 上运行，但连接了** macOS 节点且允许 system.run**（Exec 审批安全未设置为 deny），当该节点上存在所需的二进制文件时，OpenClaw 可以将仅限 macOS 的 skills 视为可用。Agent 应通过 nodes 工具执行这些 skills（通常是 nodes.run）。 这依赖于节点报告其命令支持以及通过 system.run 进行的二进制探测。如果 macOS 节点稍后离线，skills 仍然可见；在节点重新连接之前，调用可能会失败。

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Skills 监视器（自动刷新）

默认情况下，OpenClaw 监视 skill 文件夹，并在 SKILL.md 文件更改时更新 skills 快照。在 skills.load 下配置： 
{
  skills: {
    load: {
      watch: true,
      watchDebounceMs: 250,
    },
  },
}

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Token 影响（skills 列表）

当 skills 可用时，OpenClaw 将可用的 skills 紧凑 XML 列表注入系统 prompt（通过 pi-coding-agent 中的 formatSkillsForPrompt）。成本是确定的：
  • 基础开销（仅当 ≥1 个 skill 时）： 195 个字符。
  • 每个 skill： 97 个字符 + 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 tokenizer 而异。粗略的 OpenAI 风格估计是每 token 约 4 个字符，因此 97 个字符 ≈ 24 个 token，加上实际字段长度。

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托管 skills 生命周期

OpenClaw 将一组基础 skills 作为捆绑 skills随安装包一起提供（npm 包或 OpenClaw.app）。~/.openclaw/skills 用于本地覆盖（例如，固定/修补 skill 而不更改捆绑副本）。工作空间 skills 为用户所有，在名称冲突时覆盖前两者。

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配置参考

完整的配置架构请参阅 Skills config。

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浏览 https://clawhub.com。