OpenClaw Skills 机制总结

OpenClaw Skills 机制总结Skill 是一个包含 的目录 遵循 AgentSkills 规范 它通过 Markdown 指令教 LLM 如何使用特定工具或工作流 结构 来源 路径 说明 插件 扩展 插件内 第三方扩展 内置 随 OpenClaw 发布 35 个 本地管理 用户全局 skill 个人 agents 跨项目个人 skill 项目 agents 项目级 skill 工作区 最高优先级 同名

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Skill 是一个包含 的目录,遵循 AgentSkills 规范。它通过 Markdown 指令教 LLM 如何使用特定工具或工作流。

结构:

来源路径说明 插件/扩展 + 插件内 第三方扩展 内置 随 OpenClaw 发布(35+ 个) 本地管理 用户全局 skill 个人 agents 跨项目个人 skill 项目 agents 项目级 skill 工作区 最高优先级

同名 skill,高优先级覆盖低优先级。

1. 模型自动触发 — skill 的 + 被注入到系统提示词中,LLM 根据用户意图自动判断是否调用。

2. 用户手动触发 — 在对话中输入 (斜杠命令),直接激活该 skill。

通过 frontmatter 控制行为: - — 暴露为用户斜杠命令 - — 仅用户手动触发,模型不自动调用 - — 绕过模型,直接调用指定工具

通过 中的字段控制 skill 是否可用:

不满足条件的 skill 不会加载到 LLM 上下文中。

在 中:

Per-agent skill 过滤:

1. 分层管理

场景放哪里 所有项目通用的个人 skill 特定项目的 skill 团队共享的 skill(提交到 Git) 第三方 skill 包

2. 编写高质量 SKILL.md

  • 精准简洁,帮助 LLM 正确判断触发时机
  • 用 声明依赖,避免运行时报错
  • 正文中写清楚何时使用 / 何时不使用(参考内置 skill 的 “Use when” / “Do NOT use” 模式)
  • 脚本放 ,大段参考资料放 (按需加载,节省 token)

3. 控制 token 开销

每个 eligible skill 都会占用系统提示词 token。建议: - 用 关闭不常用的 skill - 用 只加载需要的内置 skill - 用 让不常用但偶尔需要的 skill 仅在 时触发 - 正文保持精炼

4. 热重载开发

开启 后,编辑 会自动重载(默认 250ms 防抖),开发调试时无需重启。

5. 安全注意

  • 安装 skill 依赖前会自动安全扫描(检测 、、数据外传等危险模式)
  • 存在配置文件中,通过环境变量注入运行时,运行结束后自动清理
  • 不要在 中硬编码敏感信息

小讯
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