#0109 OpenClaw Skill 构建指南：让你的 AI 助手学会新技能

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Feb 9, 2026
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用了 OpenClaw 一段时间后，你会发现一个问题：通用能力很强，但特定任务总差点意思。 比如你想让它按照你的风格写推文、按固定格式生成日报、或者执行一套特定的安全检查流程。
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OpenClaw Skill 构建指南：让你的 AI 助手学会新技能

用了 OpenClaw 一段时间后，你会发现一个问题：通用能力很强，但特定任务总差点意思。
比如你想让它按照你的风格写推文、按固定格式生成日报、或者执行一套特定的安全检查流程。每次都在对话里重复描述需求？太累了。
这就是 Skill 存在的意义——把你的最佳实践固化成可复用的能力模块。
写一次，用无数次。Agent 自动识别什么时候该用哪个 Skill，不需要你每次手动指定。

Skill 到底是什么？

说白了，Skill 就是一个文件夹，里面放着一份给 AI 看的「操作手册」。
核心是一个叫 SKILL.md 的文件（大小写敏感），里面用 YAML 格式写好元数据，用 Markdown 写好操作步骤。OpenClaw 启动时会自动扫描并加载它。
你可以把 Skill 理解成给 AI 的 SOP——标准操作流程。人类新员工入职要看操作手册，AI Agent 也一样。

Skill 放在哪？

OpenClaw 从三个地方加载 Skill，优先级从高到低：
  • 工作区 Skills：~/.openclaw/workspace/skills/（你自己写的，优先级最高）
  • 本地 Skills：~/.openclaw/skills/（跨 Agent 共享）
  • 内置 Skills：随 OpenClaw 安装包自带
同名冲突时，优先级高的覆盖低的。所以你可以用自己的版本覆盖内置 Skill，不需要改源码。

最小可用 Skill：5 分钟上手

先来个最简单的例子，感受一下：
SKILL.md 内容：
就这么多。重启 OpenClaw 或让 Agent 刷新 Skills，它就生效了。
当你对 Agent 说「打个招呼」，它会自动匹配到这个 Skill 并按照指示操作。

YAML Frontmatter：Skill 的身份证

frontmatter 是 Skill 最关键的部分——OpenClaw 靠它来判断什么时候触发你的 Skill。
必填字段：
  • name — 唯一标识，必须用 kebab-case（小写+连字符）
  • description — 描述，必须回答三个问题：做什么？什么时候用？什么时候不用？
💡 description 里的触发词非常重要。OpenClaw 用它来做语义匹配——用户说的话和哪个 Skill 的描述最相关，就触发哪个。所以触发词要写全，包括中英文、同义词、口语表达。
一个常见错误： 只写了「做什么」，没写「什么时候不用」。结果是 Skill 被误触发。比如你的周报 Skill 如果不写 Do NOT use for，用户说「帮我写个日报」也可能触发它。

文件结构：渐进式加载

这是 Skill 设计的核心理念——别把所有东西塞进一个文件。
为什么要拆？因为每次触发 Skill，Agent 都会读 SKILL.md 的全部内容。如果你把一万字的规则全塞进去，每次触发都消耗大量 token，而且 Agent 反而容易「看花眼」——信息太多，重点反而抓不住。
正确做法：SKILL.md 只放核心流程和关键规则，详细的参考文档放到 references/ 里，在 SKILL.md 中用路径引用：
Agent 需要的时候会自己去读对应的 reference 文件。需要才读，不需要不读。
💡 我们实测过一个案例：一个推文写作 Skill 从 12KB 的单文件重构成 2KB 核心 + 4 个 references，token 消耗直接减少 80%，而输出质量反而提升了——因为 Agent 每次只看最关键的规则，不会被无关信息干扰。

SKILL.md 怎么写才好？

原则一：写「做什么」，不写「你是谁」

Agent 已经知道自己是谁了，不需要你再定义。直接告诉它步骤。

原则二：用 Step 结构，别用长段落

AI 处理结构化指令比处理自然语言段落更准确。把流程拆成明确的步骤，每步说清楚做什么、怎么做、注意什么。

原则三：关键规则用列表，不用段落

原则四：能用脚本验证的就不靠语言描述

与其在 SKILL.md 里写一大段「检查输出是否符合标准」，不如写个脚本：
脚本检查比 AI 自检靠谱得多。AI 说「我检查过了，没问题」——你信吗？

高级功能：环境要求和门控

如果你的 Skill 依赖特定工具或 API Key，可以在 metadata 里声明：
OpenClaw 加载时会检查这些条件——不满足就不加载，而不是加载了然后运行时报错。
你也可以用 skills.entries 在配置文件里给 Skill 注入环境变量和 API Key，不需要写在代码或提示词里。

多 Agent 场景：谁看到什么

如果你跑多个 Agent（比如一个写作 Agent、一个分析 Agent），Skill 的可见性规则很重要：
  • 工作区 Skills（<workspace>/skills/）只对该 Agent 可见
  • 本地 Skills（~/.openclaw/skills/）对所有 Agent 可见
  • 配置 {{CODE}} 可以禁用特定 Skill
💡 推荐做法：通用工具类 Skill（天气查询、网页摘要）放到 ~/.openclaw/skills/ 共享，专属任务类 Skill（推文写作、日报生成）放到对应 Agent 的工作区里。

实战案例：从零构建一个安全检查 Skill

假设你要做一个定期安全检查的 Skill，完整示例：
SKILL.md：

测试你的 Skill

写完之后，跑一遍测试清单：
  • 触发测试 — 用预期的触发词说一句话，Skill 能被正确匹配吗？
  • 换种说法 — 用同义词或口语表达，还能触发吗？
  • 反向测试 — 说一句不相关的话，Skill 不会被误触发吧？
  • 质量测试 — 输出是否符合你定义的规则和格式？
💡 一个实用的测试方法：openclaw agent --message "用我的新 Skill" 直接在命令行测试，不需要启动完整的对话。

常见坑

坑 1：SKILL.md 太大
超过 5000 字的 SKILL.md 会导致 token 浪费和 Agent 注意力分散。拆到 references/。
坑 2：description 写得太模糊
「一个帮助用户的 Skill」——这等于没说。触发词要具体、要全面、要包含中英文。
坑 3：忘了写 Do NOT use for
结果 Skill 到处误触发，用户聊天天被打断。
坑 4：在 SKILL.md 里写 README 式的介绍
SKILL.md 不是给人看的文档，是给 AI 看的操作手册。省掉背景介绍、项目历史、贡献指南。直接上步骤。
坑 5：用表格定义复杂规则
AI 处理 Markdown 表格不如列表准确。复杂规则用嵌套列表或分级标题。

Skill 社区：ClawHub

写好的 Skill 可以发布到 ClawHub 和社区分享：
  • 浏览：<https://clawhub.com>
  • 安装：clawhub install <skill-slug>
  • 更新：clawhub update --all
⚠️ 安全提醒：第三方 Skill 等同于未受信任的代码。安装前务必阅读 SKILL.md 内容，确认没有恶意操作（比如读取你的私钥、发送数据到外部服务器）。

最后

Skill 体系是 OpenClaw 最强大的扩展机制。本质上，它让你把「教 AI 做事」这件事从一次性的对话变成了可复用的资产。
好的 Skill 应该像好的函数一样——做一件事，做好一件事，清晰地定义输入输出和边界。
写你的第一个 Skill 吧。从那个你每次都要重复描述的任务开始。
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