<p>OpenClaw 的内置技能已经涵盖了大部分常见工作流，ClawHub 社区也提供了成千上万的选择。但对于开发者来说，最有价值的技能往往是那些尚未被定义的——即围绕你特定项目和工具链量身定制的自动化逻辑。</p> 这篇指南将带你开发两个实用的自定义技能：一个是将 Jupyter Notebook 转换为 Word 文档的本地工具，将繁琐的导出过程简化为一个斜杠命令（slash command）；另一个是通过 Replicate API 调用 Nano Banana Pro 模型生成图像，并在此过程中深入探讨凭据管理和环境隔离的**实践。
除此之外，我们还会涉及 Docker 沙箱、元数据门控以及如何将你的作品推送到 ClawHub。
在 OpenClaw 的体系中，“技能（Skill）”是扩展 Agent 行为的核心方式。它可以简单到只是一个格式化代码的命令，也可以复杂到是一个跨平台的、包含 PR 评审并同步到 Jira/Slack 的多步流。
如果你接触过 Claude Code 中的 MCP (Model Context Protocol)，可能会好奇两者的区别。简单来说，MCP 服务器是独立的进程，通过标准协议暴露工具，适合需要持久状态或多端点集成的场景。而 OpenClaw 技能则更轻量：你只需编写自然语言指令，Agent 在运行时读取并执行。这种方式极大地降低了构建门槛，尤其适合那些“只想快速自动化某件事”的需求。
另一个容易混淆的概念是 Hooks。Hooks 是自动触发的（例如工具调用完成时），而技能则处于静默状态，直到用户输入斜杠命令或 Agent 判断当前任务需要调用它。
开始之前，请确保你已具备：
- OpenClaw 环境：建议通过 Telegram 运行，因为它对斜杠命令的支持最为友好。
- uv 工具：本文的 Python 依赖管理将全部交给 。
- API 令牌：图像生成技能需要 。
- GitHub 账号：如果计划发布技能到 ClawHub，账号需注册满一周。
很多开发者习惯在 Notebook 中写方案，但交付时往往需要 格式。我们将编写一个 Python 脚本并将其封装为技能。
首先，在 OpenClaw 的管理目录中创建技能文件夹：
每个技能的核心都是 。其顶部的 YAML Frontmatter 定义了加载逻辑，下方的 Markdown 则是 Agent 遵循的指令。
在目录中创建 ：
这里有几个关键点：
- 决定了命令名（）。
- 确保在聊天界面中可见。
- 中的 是一种“静态门控”，如果系统没装 ，该技能会自动隐藏。
在 Frontmatter 之后，添加指令正文：
注意 变量，它在运行时会自动解析为技能文件夹的绝对路径。
配套的 Python 脚本 需放在同一目录下。你可以从这个 获取完整源码。核心逻辑是利用 解析 JSON 结构，再通过 映射到 Word 的样式树。
OpenClaw 拥有文件监听机制，通常在保存 后 250ms 内即可生效。在 Telegram 中输入 并指向你的 文件，Agent 就会自动调用脚本完成转换。
在运行第三方或自定义脚本时，安全性是绕不开的话题。OpenClaw 允许你在 Docker 容器中执行工具，防止恶意代码污染宿主机。
在 中，你可以通过 进行配置：
- ：直接在宿主机运行（默认）。
- ：主对话在宿主机，后台/自动化任务进容器。
- ：全量沙箱化。
配置示例：
专家提示：开启沙箱后，宿主机的环境变量不会自动透传。像 这样的密钥需要通过 OpenClaw 的配置系统注入，而非简单的 。
第二个技能我们将调用 Google 的 Nano Banana Pro 模型。这涉及如何优雅地管理 API 凭据。
创建文件夹：。
在 中，我们需要处理 API 令牌的门控：
的作用是将特定的环境变量映射到配置中的 快捷方式。
创建 ：
在 中安全地注入密钥：
这些环境变量仅在技能执行期间有效，运行结束即销毁。
在测试图像生成技能时，我发现如果不加约束，当 API 报错（如服务过载）时，Agent 会自作聪明地尝试切换到其他模型（如非 Pro 版）。
这种“自主性”有时会违背用户的初衷。解决办法是在 中显式添加 Rules 章节：
Agent 会将这些规则视为高优先级指令。记住：你没禁止的行为，它都可能尝试。
ClawHub 是技能的公共集市。发布前需安装 CLI：
执行发布命令：
在 2026 年初的 ClawHavoc 事件中，安全研究员发现了数百个恶意技能，它们利用拼写错误的名称（typosquatting）分发木马。因此，在安装社区技能前，务必审查其 和配套脚本，警惕任何可疑的 Base64 编码命令或非必要的安装步骤。
构建 OpenClaw 技能的本质并非编写复杂的代码，而是编写清晰、有边界感的 Markdown 指令。通过将逻辑解耦到脚本、将凭据收敛到配置、将运行环境隔离到沙箱，你可以构建出一套既强大又安全的 Agent 军械库。
下一步，你可以尝试查看 OpenClaw 官方库中的源码，学习如何处理更复杂的流式输出和多轮交互逻辑。
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