网站导航
一、OpenClaw Skills开发规范
1. 核心文件结构
SKILL.md（必选）：AI识别技能的唯一依据，需包含以下内容：
元数据头：定义技能名称、版本、权限等基础信息，例如：
markdown
---
name: file-report-skill
description: 统计目录文件并生成Markdown报表
version: 1.0.0
permissions: ["file.read", "file.write"]
---
详细描述：明确触发场景（如“用户询问文件统计时调用”）、执行逻辑（如“提取目录下文件类型及数量”）及异常处理（如“目录不存在时返回错误提示”）。
代码文件（可选）：若需实现复杂逻辑，可添加Python/TypeScript脚本（如agent.py），通过API调用外部服务或处理批量数据。例如，文件统计Skill可通过Python脚本遍历目录并生成报表。
2. 开发原则
描述精准性：SKILL.md需使用自然语言详细描述技能边界，避免模糊表述导致AI误调用。例如，在天气查询Skill中需明确支持的城市范围及时间粒度（如“仅支持省会城市，时间范围为未来3天”）。
权限最小化：仅申请必要权限（如文件读取权限不申请网络访问权限），降低安全风险。
异常处理：代码中需捕获潜在错误（如网络超时、文件权限不足），并返回结构化错误信息供AI进一步处理。
二、OpenClaw Skills安装流程（以Molili为例）
1.手动安装
步骤1：先找到一些skills的下载路径，比如OpenClaw官方或者第三方
龙虾官方：https://clawhub.ai/skills?sort=downloads
第三方个人作者：https://openclawai.cc/
选择你需要的Skills并进行下载。
步骤2：在Molili中找到“设置”，打开“打开工作空间”，可以找到Molili本电脑的位置。
步骤3：找到skills这个文档，将你下载的skills添加进去即可。
步骤4：重启Molili并测试
2. 通过ClawHub CLI安装（推荐）
步骤1：安装ClawHub工具
执行命令npx clawhub@latest install，工具将自动解析技能依赖并下载至指定目录。
步骤2：选择技能并安装
在列表中选择目标技能（如web_search），工具会将其复制至——/.openclaw/skills/并完成配置。
步骤3：验证安装
通过指令openclaw skills list查看已安装技能，或直接调用技能测试功能。
OpenClaw通过Skills机制实现高度可扩展性，但需用户具备一定的技术基础（如编写描述文件、处理代码逻辑）。对于非技术用户，Molili提供了一键部署的简化方案，通过预集成技能库和图形化配置降低使用门槛。用户可根据实际需求选择合适工具，平衡功能灵活性与操作便捷性。
相关文章
精彩导读
热门资讯