2026年AI手写OpenClaw Skill的完整流程与实用指南

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之前搞懂了OpenClaw怎么工作、怎么加载Skill。

在 OpenClaw 中，Skill 就是 AI 智能体（Agent）的 App，它们可以赋予智能体特定能力的扩展。通过安装不同的 Skill，OpenClaw 可以突破大语言模型单纯「聊天和生成文本」的限制，获得执行具体任务的权限和路径。总的来说，Skill让OpenClaw从“能听懂”升级为“能做事”。

然后，“写Skill”似乎是件很高级的事。

作用

扩展能力边界：通过安装不同Skill，OpenClaw可以突破大语言模型仅生成文本的限制，获得执行具体任务（如操作Excel、发送邮件、调用API）的权限。

构建应用生态：OpenClaw就像操作系统，Skill就像应用，用户可根据工作流的需要灵活组合。

促进生态发展：Skill的开放与共享（如clawHub）推动了OpenClaw生态的发展。

实际上，Skill就是一个Markdown文件——SKILL.md，里面写清楚“什么情况下用”和“具体怎么做”。OpenClaw读到它，就能照着执行。

结构

一个 Skill 其实就是一个文件夹，核心只需要一个文件SKILL.md：

my-skill ├── SKILL.md # 必须有：核心指令文件，也是唯一必须有的 ├── scripts/ # 可选：放脚本代码，比如数据校验、格式转换 │ └── analyze.py ├── references/ # 可选：放参考文档，比如品牌手册、行业规范 │ └── style-guide.md └── assets / # 可选：放模板和素材，比如报告模板、logo

最简单的Skill只需要一个SKILL.md就能跑，其他几个文件夹按需添加。

SKILL.md 才是真正的「代码」。OpenClaw 读这个文件来理解 Skill 该干什么，说白了就是一份结构化的 prompt。

放在~/.openclaw/skills/你的Skill名/目录下。

结构很简单，由3部分组成：

这个Skill的基本信息，开始和结束各有一个—。

— name: my-skill description: 描述 - 写清做什么 version: 1.0.0 author: 你的名字 tags: [web, review] triggers:

“触发词”
“代码审查”
“帮我看看这段代码” tools:
bash
read
write —
- name：Skill唯一标识，建议小写+连字符
- description：一句话描述，这会被加载到Skill索引里（第1层）
- triggers：触发词
- version：版本号，方便更新
- author/tags：可选，方便分享
用自然语言写清楚：什么场景下调用、怎么用。
比如：
```
 适用场景 当用户提供微信公众号文章链接，并要求总结、提取关键信息或全文时，使用此Skill。
```
使用方法

首先通过 openclaw browser list 检查是否有已连接的浏览器实例
如果没有，提示用户启动Chrome并打开调试端口：/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome --remote-debugging-port=9222
使用 openclaw browser navigate 打开文章链接，等待页面完全加载（约3秒）
执行 openclaw browser snapshot 获取页面HTML结构
从HTML中提取 .rich_media_content 内的正文内容，以及 #activity-name 中的标题
将正文和标题返回给用户
关键是步骤要清晰、命令要准确。AI会逐条执行，所以每一步都要是可执行的。
```
 注意事项
```

需要用户预先在浏览器中登录微信网页版，否则可能无法访问文章
如果浏览器未开启调试端口，Skill会自动给出启动命令

文章正文可能包含大量HTML标签，返回前建议做简单清洗

这部分不是必须，但能帮AI避免常见坑。

mkdir -p ~/.openclaw/skills/my-skill-test cd ~/.openclaw/skills/my-skill-test touch SKILL.md

— name: wechat-article-viewer description: 读取微信公众号文章正文，通过浏览器渲染绕过反爬，支持提取标题、作者和正文内容version: 1.0.0 author: 你的名字 tags: [wechat, scraping, browser] —

适用场景

用户提供 mp.weixin..com 链接
要求总结、提取信息、翻译或分析文章内容

前置条件

需要一个已打开调试端口的 Chrome 浏览器，并登录了微信网页版。

如果尚未准备，按以下方式启动：

Mac: /Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome --remote-debugging-port=9222
Windows: "C:Program FilesGoogleChromeApplicationchrome.exe" --remote-debugging-port=9222
Linux: google-chrome --remote-debugging-port=9222

执行步骤

检查浏览器连接

运行 openclaw browser list
如果返回空，提示用户启动带调试端口的浏览器，并重试

打开文章链接

使用 openclaw browser navigate --url {用户提供的链接}
等待 3 秒让页面完全渲染

获取页面内容

执行 openclaw browser snapshot
返回的是页面的 DOM 结构

提取关键信息

标题：选择器 #activity-name 的文本
作者：选择器 #js_name 的文本（可选）
正文：选择器 .rich_media_content 的 HTML 内容
将正文中的
、

等标签转换为纯文本，保留段落结构

返回结果

格式：标题：{title} 作者：{author} 正文：{content}

错误处理

如果浏览器未连接 → 给出启动命令并终止
如果页面加载超时 → 提示用户网络问题，建议重试
如果选择器找不到内容 → 返回原始 snapshot 的前500字符，供用户判断

示例

用户输入：帮我总结这篇文章：https://mp.weixin..com/s/xxxxSkill执行后返回文章标题和正文摘要。

决策逻辑

当用户提供URL时：- 如果URL包含 mp.weixin..com → 调用此Skill- 否则 → 使用内置的 web_fetch 工具

保存文件后，不需要重启OpenClaw。由于OpenClaw有文件监听机制，Skill会自动生效。

在Web控制台输入指令：帮我抓取这篇文章：网址

观察AI的反应，正常情况下：检查浏览器连接情况→在浏览器打开链接→抓取内容→返回结果

看日志：tail -f ~/.openclaw/logs/skill.log

手动执行命令：先在终端里跑openclaw browser list，确认浏览器可连接

简化步骤：把Skill里写的一大段先删掉，只留第一步，看AI能不能识别

如果你想让用户自定义参数，可以在 SKILL.md 里加配置声明：

— name: smart-test config: severity_threshold:

type: string default: "warning" description: "级别: info, warning, error"

max_issues:

type: number default: 20 description: "最多检索的问题数"

—

通过 openclaw.json 自定义：

{ “skills”: {

"smart-reviewer": { "enabled": true, "config": { "severity_threshold": "error", "max_issues": 10 } }

} }

更高级的玩法是：在Skill里调用其他Skill。比如读完微信文章后，自动调用“总结Skill”生成摘要。这就实现了Skill组合，形成工作流。

恶意 Skill问题

近期在 ClawHub 上发现了 800 多个恶意 Skill，有的会窃取 .env 里的 API key，有的会在你不知道的情况下往外部发请求。

装别人的 Skill 前一定要看源码，特别是 scripts 目录
检查 tools 声明——如果一个「翻译 Skill」要求 bash 和 network 权限，那就很可疑
优先用有 ✅ 标记的官方审核 Skill

总之

自己写 OpenClaw Skill 远没有想象中那么难，核心就是一个 SKILL.md 文件 + 可选的脚本。

与其在 ClawHub 上大海捞针找别人的 Skill，不如花 30 分钟针对自己的需求写一个。毕竟最懂你工作流的人是你自己。

Skill的价值不是“写起来多简单”，而是一次编写，无限复用。发布到clawhub，从skills的使用者变成贡献者

bash 体验AI代码助手 代码解读复制代码# 1. fork ClawHub 仓库 git clone https://github.com/openclaw/clawhub.git cd clawhub

2. 把你的 Skill 放进去

cp -r ~/my-smart-reviewer skills/smart-skill

3. 提 PR

git checkout -b add-smart-test git add . git commit -m “feat: add my-skill” git push origin add-smart-skill