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OpenClaw 的技能（Skill）系统是其核心扩展机制——通过编写一个 文件，你就能让 AI Agent 学会新能力。本附录从零讲解技能的结构、开发流程和发布方式。

推荐工具：Anthropic 官方出品的 skill-creator 是目前最成熟的技能开发辅助工具，本附录以它为主线。

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先分清两个概念：

简单说：Tools 是"能力通道"，Skills 是"装进通道里的具体能力"。

OpenClaw 按优先级从高到低加载技能：

同名技能按优先级覆盖，采用懒加载策略（用到时才读取 SKILL.md 正文）。

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每个技能是一个文件夹，核心是 ：

由两部分组成：YAML frontmatter（元数据）+ Markdown 正文（指令）。

技能内容按需逐级加载，节省上下文窗口：

写作建议：SKILL.md 正文控制在 500 行以内。如果内容较多，将详细文档放到 目录，在正文中用"如需了解 X，请读取 "指引。

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skill-creator 是 Anthropic 官方出品的技能开发辅助工具，它能引导你完成从构思到测试的完整流程。

本教程已将 skill-creator 的完整源码收录在 目录，供离线参考。

skill-creator 本身就是一个 OpenClaw 技能，安装方式与其他技能一致：

安装后，skill-creator 会自动出现在 OpenClaw 的可用技能列表中：

skill-creator 采用对话式开发——你只需要在聊天中描述想要的技能，它会引导你完成全部步骤：

第一步：描述意图

在 OpenClaw 聊天界面中，直接告诉 Agent 你想做什么：

或者更具体地：

skill-creator 会通过几个问题帮你明确需求：

• 这个技能让 Agent 做什么？
• 什么时候应该触发？（用户说什么话时）
• 输出是什么格式？
• 需要测试用例吗？

第二步：自动生成 SKILL.md

skill-creator 根据你的回答自动生成完整的 SKILL.md，包括：

• frontmatter 元数据（name、description、依赖声明）
• Markdown 指令正文
• 需要的脚本文件（如 API 调用脚本）

第三步：测试与迭代

skill-creator 会生成 2-3 个测试用例，模拟真实用户的对话场景，然后：

1. 用你的技能运行这些测试
2. 展示测试结果供你审阅
3. 根据你的反馈改进技能
4. 重复，直到你满意为止

skill-creator 的完整目录结构

skill-creator 进阶功能

描述优化（Description Optimization）

字段是 AI 决定是否调用技能的唯一依据。skill-creator 内置了自动优化流程：

1. 生成 20 个测试查询（10 个应触发 + 10 个不应触发）
2. 在你审阅并确认后，运行优化循环
3. 自动将评测集拆分为 60% 训练 / 40% 测试
4. 每轮迭代最多运行 3 次以获取可靠触发率
5. 最终选择测试集得分最高（而非训练集）的描述，避免过拟合

盲测对比（Blind Comparison）

想严格比较两个版本的技能？skill-creator 支持将两个版本的输出交给独立代理盲评——它不知道哪个是新版、哪个是旧版，只根据质量打分。

基准测试（Benchmarking）

每轮迭代自动生成 ，包含：

• 各断言的通过率
• 用时和 Token 消耗对比
• 均值 ± 标准差 + 变化量

如果你更喜欢手动操作，步骤如下：

1. 创建目录
2. 编写 SKILL.md（参照本附录第二节的格式）
3. 验证
4. 测试：在聊天中发送触发关键词，观察技能是否正常工作。

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以 ClawHub 上的 tavily-search（v1.0.0）为例，看一个真实技能的完整结构。这是一个通过 Tavily API 为 AI Agent 提供网络搜索能力的技能。

Frontmatter 设计

脚本设计模式

核心逻辑（约 100 行）：

四条关键原则：

配置方式

安装后在 中配置：

或直接设置环境变量：

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技能开发完成后，你可以将它发布到 ClawHub 社区，让全世界的 OpenClaw 用户都能安装使用。

确保你的技能文件夹结构完整：

注意：ClawHub 只接受包含 和纯文本文件的文件夹。二进制文件、图片等不支持上传。

1. 登录 ClawHub

访问 clawhub.ai，使用 GitHub 账号登录。

2. 进入发布页面

点击页面顶部的 "Publish" 按钮，进入技能发布界面：

3. 填写发布信息

4. 上传技能文件夹

将包含 的文件夹拖拽到 "Drop a folder" 区域，或点击 "Choose folder" 手动选择。

上传后，页面右侧会显示检测到的 文件。系统会自动去除外层包裹目录——你只需确保文件夹内有 即可。

5. 自动校验（Validation）

ClawHub 会自动检查技能是否符合社区规则：

• 是否存在且格式正确
• frontmatter 是否包含必需的 和
• 文件是否为纯文本

校验通过后会显示 "All checks passed"。

6. 确认许可证（License）

默认许可证为 MIT-0（MIT No Attribution）：

允许任何人免费使用、修改和重新分发，无需署名。

勾选 "I have the rights to this skill and agree to publish it under MIT-0" 确认。

提示：MIT-0 是目前最宽松的开源许可证之一，适合社区共享。如果你的技能包含专有内容，请在发布前确认许可证兼容性。

7. 填写 Changelog（可选）

简要描述这个版本的内容，例如：

8. 发布

确认无误后，点击右下角的 "Publish skill" 按钮。发布成功后，其他用户即可通过以下命令安装：

修改技能后，只需递增版本号并重新上传：

1. 更新 SKILL.md 中的内容
2. 在发布页面填写新版本号（如 → ）
3. 上传更新后的文件夹
4. 填写 Changelog 说明变更内容
5. 点击 Publish

用户可通过 获取最新版本。

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ClawHub CLI 的完整用法详见附录 A。

编辑 ：

需要 API Key 的技能，推荐使用 SecretRef 安全存储：

支持的 类型：

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对于比技能更复杂的扩展需求（如自定义 Transport、新增 Tool 类型），可以开发插件：

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常见原因：

• 缺少环境变量（ 中声明的变量未设置）
• 缺少系统命令（ 中声明的命令未安装）
• SKILL.md 格式错误（frontmatter 缺少 或 ）

• 检查 是否准确描述了触发场景
• 确认 未设为
• 尝试在描述中增加触发关键词（skill-creator 的描述优化功能可以帮助解决这个问题）

确保技能目录有正确的读取权限：

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开发技能前，用这份清单逐项确认：

• [ ] SKILL.md frontmatter 包含 和
• [ ] 清晰描述触发条件和能力（AI 靠这个决定何时调用）
• [ ] 环境变量需求在 中声明
• [ ] 系统命令依赖在 中声明
• [ ] 脚本输出 Markdown 格式（对 AI 友好）
• [ ] 敏感信息使用环境变量或 SecretRef，不硬编码
• [ ] 错误处理完善（缺少 Key 时 ，API 失败时输出清晰错误）
• [ ] 本地测试通过（ + 实际对话测试）
• [ ] 准备发布时：文件夹只含 SKILL.md 和纯文本文件