AI 2026-06-15

OpenClaw Skills 技能

Skills 介绍

Skills是OpenClaw中用于添加新功能的模块，每个Skill是一个目录，包含一个SKILL.md 文件（提供Skill功能和对应执行指令给大语言模型），以及可选的脚本或资源。Skills允许用户通过自定义指令和工具来增强OpenClaw助手的功能，使其能够执行特定任务，例如处理问候、运行脚本或访问外部服务。

Skills解决了OpenClaw的扩展性和定制化问题，OpenClaw设计为易于扩展，但默认功能可能有限。通过Skills，用户可以：

  • 灵活添加能力：无需修改核心代码，就能集成自定义操作或集成第三方工具。
  • 模块化管理：每个Skill独立存在，便于开发、测试和共享。
  • 提升效率：将常用任务封装为Skills，让助手自动化执行，减少手动操作。

OpenClaw 每个Skill是独立的一个文件夹，一个完整的Skill文件结构如下：

one_skill_dir
|----SKILL.md    #必须
|----scripts/       #可选
|----references/    #可选
|----assets/       #可选

以上文件解释如下：

  1. SKILL.md

    必须指定的核心文件，该文件中包含技能相关的元数据和执行指令，采用“YAML元数据 + Markdown指令”的混合格式。

    • YAML元数据区（位于文件顶部—内）：用于定义Skill的基本属性，元数据区包含name（英文，Skill的唯一标识符，如 hello_world）、description（对Skill功能的简要描述，帮助AI理解何时调用此技能）、requires（可选，声明执行此技能所需依赖的工具列表，如 [“bash”]，）

    • Markdown指令区：用自然语言清晰描述AI应如何执行任务。该部分核心原则是导AI“做什么”和“用什么工具做”，而非教授AI基础知识，内容可以包括任务触发条件、分步操作流程、所需调用的工具（如 echo, bash）、输出结果的格式或标准。

  2. 其他目录

    另外三个目录用于存放支持技能运行的资源，使Skill更强大、更独立。

    • scripts/: 存放可执行的Shell、Python等脚本，供Skill指令调用。

    • references/: 存放相关的规范文档、数据表等参考材料。

    • assets/: 存放模板文件、示例图片、配置文件等静态资源。

    OpenClaw按固定路径发现和加载Skill，优先级从高到低为：

    1. 工作区Skill (~/.openclaw/workspace/skills/): 用户自定义开发，仅对当前工作区生效，优先级最高。
    2. 本地Skill (~/.openclaw/skills/): 从ClawHub等社区仓库安装，对所有Agent共享。
    3. 内置Skill: OpenClaw系统自带的基础技能。

自定义Skill

OpenClaw中可以自定义Skill，所有自定义安装的Skills位于工作区“/home/zs/.openclaw/workspace/skills”目录中。自定义Skill步骤如下：

  1. 环境与路径准备

    # 在终端中创建你的Skill目录
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/你的技能名

  2. 创建并编写SKILL.md文件

    在创建的技能目录中，新建SKILL.md 文件，准备YAML头和SKILL执行的指令，例如，创建一个名为file_organizer的技能，其SKILL.md 示例内容如下：

    ---
name: file_organizer
description: 自动整理指定目录下的文件，按扩展名分类到不同文件夹。
requires: [“bash”]
---

# 文件整理技能

当用户要求整理某个目录时，请执行以下操作：

1.  使用 `bash` 工具，在用户指定的目标目录中，创建 `Images`、`Documents`、`Archives` 子文件夹。
2.  将所有的 `.jpg`、`.png` 文件移动到 `Images` 文件夹。
3.  将所有的 `.pdf`、`.docx` 文件移动到 `Documents` 文件夹。
4.  将所有的 `.zip`、`.tar.gz` 文件移动到 `Archives` 文件夹。
5.  操作完成后，向用户报告整理结果。

  3. 添加辅助工具或者脚本（可选）

    如果技能逻辑复杂，可以将具体命令编写成脚本，放在 scripts/目录下，然后在 SKILL.md 的指令中调用该脚本，而非直接写入冗长的命令，这样更安全、更易维护。

  4. 刷新技能列表并测试

    创建完成后，你需要让OpenClaw重新加载技能库才能生效。可以重启OpenClaw Gateway服务或者在对话过程中输入“刷新Skill”。

自定义Skill案例-HelloWorld

自定义HelloWorld技能，当用户要求打招呼时，调用该技能回复用户。

  1. 创建新文件夹

    mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/hello-world

  2. 编写SKILL.md文件

    在创建的目录中创建 SKILL.md 文件，内容如下：

    ---
name: hello_world
description: 一个简单的技能用于打招呼
requires: [“echo”]
---

# 打招呼技能

当用户请求问候时，使用“echo”工具回复：“你好——来自hello-world Skill的问候！”

  3. 重启OpenClaw Gateway

    openclaw gateway restart

  4. 测试技能

    打开浏览器，访问OpenClaw，可以通过WebUI看到该技能：

    image-20260619235952811

    在对话中输入如下测试技能：

    image-20260620000150561

特别注意：在OpenClaw中直接对话可能会命中Skill，这个与Skill描述有关，如果命中不了，可以显式提示使用xx Skill来回答xx问题。

自定义file_search技能，该技能可以查找OpenClaw工作空间指定类型的文件信息、统计各类文件的数量。

  1. 创建新文件夹

    # 创建技能主目录
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/file-search

# 创建子目录存放脚本
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/file-search/scripts

  2. 编写 SKILL.md 文件

    # 进入技能目录，创建SKILL.md文件
cd ~/.openclaw/workspace/skills/file-search

    SKILL.md 内容如下：

    ---
name: file_search
description: 该技能可以在工作空间中搜索特定扩展名文件信息、查找最近修改的文件信息、统计工作空间中各类文件类型及数量信息。
---

# 文件搜索技能

## 重要说明
请不要使用find命令！ 请使用下面提供的Python脚本进行文件搜索和统计。

## 功能列表
1. 搜索特定扩展名的文件 - 使用search_files.py脚本
2. 查找最近修改的文件 - 使用search_files.py脚本并指定--sort-by time参数
3. 统计各类文件数量 - 使用file_counter.py脚本

## 具体使用方法

### 1. 搜索Python文件（使用Python脚本）
当用户需要搜索Python文件时，请执行以下命令：


python3 /home/starzy/.openclaw/workspace/skills/file-search/scripts/search_files.py --extension py


### 2. 查找最近修改的Python文件（使用Python脚本）
当用户需要查找最近修改的Python文件时，请执行以下命令：

python3 /home/starzy/.openclaw/workspace/skills/file-search/scripts/search_files.py --extension py --sort-by time --max-results 10


### 3. 统计各类文件数量（使用Python脚本）
当用户需要统计文件类型时，请执行以下命令：

python3 /home/starzy/.openclaw/workspace/skills/file-search/scripts/file_counter.py


## 参数说明

### search_files.py参数：
- --extension：文件扩展名（如py、md、txt），不需要点号
- --max-results：最大显示结果数量，默认20
- --sort-by：排序方式：name（名称）、size（大小）、time（修改时间）

### file_counter.py参数：
- --top-n：显示前N种最常见的文件类型，默认10
- --min-count：只显示出现次数大于此值的文件类型

## 示例对话

用户："使用file_search技能查询工作空间中所有Python文件，然后找出最近10修改的文件，并统计该空间内各类文件数量"

助手应该执行以下三个命令：
1. 搜索所有Python文件：

python3 /home/starzy/.openclaw/workspace/skills/file-search/scripts/search_files.py --extension py


2. 找出最近10个修改的Python文件：

python3 /home/starzy/.openclaw/workspace/skills/file-search/scripts/search_files.py --extension py --sort-by time --max-results 10


3. 统计各类文件数量：

python3 /home/starzy/.openclaw/workspace/skills/file-search/scripts/file_counter.py

  3. 准备python代码

    将如下 search_files.py 和 file_counter.py 文件复制到Ubuntu目录 ~/.openclaw/workspace/skills/file-search/scripts 中。

    search_files.py:

    """
文件搜索器脚本 - 在工作空间中搜索特定类型的文件
"""

import json
import argparse
from pathlib import Path

def search_files(extension, max_results=20, sort_by="name"):
    """搜索指定扩展名的文件"""
    # Path.home() 表示用户主目录
    workspace_path = Path.home() / ".openclaw" / "workspace"
    # workspace_path = Path("D:/BigDataArchitect-master/bigdata_hbase/notes")
    if not workspace_path.exists():
        return {"error": f"工作空间目录不存在: {workspace_path}"}

    # 初始化文件列表，用于存储符合条件的文件信息
    files = []
    # 使用rglob递归搜索工作空间下所有指定扩展名的文件， f"*.{extension}" 构建搜索模式，如 "*.txt"
    for file_path in workspace_path.rglob(f"*.{extension}"):
        # 确保找到的是文件而非目录
        if file_path.is_file():
            # 获取文件状态信息（大小、修改时间等）
            stat = file_path.stat()
            # 将文件信息添加到列表中
            files.append({
                "path": str(file_path.relative_to(workspace_path)),  # 相对路径，相对于工作空间
                "size": stat.st_size,  # 文件大小（字节）
                "modified": stat.st_mtime  # 文件最后修改时间（时间戳）
            })

    # 排序
    if sort_by == "size":
        # 按文件大小降序排序（较大的文件先显示）
        files.sort(key=lambda x: x["size"], reverse=True)
    elif sort_by == "time":
        # 按修改时间降序排序（最新的先显示）
        files.sort(key=lambda x: x["modified"], reverse=True)
    else:  # 默认按名称升序排序（字典序）
        files.sort(key=lambda x: x["path"])

    # 限制结果数量
    files = files[:max_results]

    return {
        "workspace": str(workspace_path),
        "extension": extension,
        "total_files": len(files),
        "files": files
    }

def main():
    # 创建命令行参数解析器
    parser = argparse.ArgumentParser(description='搜索OpenClaw工作空间中的文件')
    # 添加必需参数：文件扩展名（-e或--extension），文件扩展名（如txt、py、md），不需要点号
    parser.add_argument('--extension', '-e', required=True)
    # 添加可选参数：最大结果数（-n或--max-results），最大显示结果数量，默认20
    parser.add_argument('--max-results', '-n', type=int, default=20)
    # 添加可选参数：排序方式（-s或--sort-by），排序方式：name（名称）、size（大小）、time（修改时间）
    parser.add_argument('--sort-by', '-s', default="name",
                       choices=["name", "size", "time"])

    # 解析参数
    args = parser.parse_args()

    result = search_files(args.extension, args.max_results, args.sort_by)
    print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

if __name__ == "__main__":
    main()

    file_counter.py：

    """
文件类型统计脚本 - 统计OpenClaw工作空间中各类文件的数量
"""

import json
import argparse
from pathlib import Path
from collections import Counter


def get_file_extension(filename):
    """获取文件的扩展名"""
    if '.' in filename:
        return filename.split('.')[-1].lower()
    return "无扩展名"


def count_file_types():
    """统计工作空间中各类文件的数量"""
    # Path.home() 表示用户主目录
    workspace_path = Path.home() / ".openclaw" / "workspace"
    # workspace_path = Path("D:/BigDataArchitect-master/bigdata_hbase/notes")

    if not workspace_path.exists():
        return {"error": f"工作空间目录不存在: {workspace_path}"}

    # 创建Counter对象，用于自动计数每种扩展名的文件数量
    file_counter = Counter()
    # 总文件数计数器
    total_files = 0

    # 统计所有文件
    for file_path in workspace_path.rglob("*"):
        # 只处理文件，忽略目录
        if file_path.is_file():
            file_extension = get_file_extension(file_path.name)
            file_counter[file_extension] += 1
            total_files += 1

    # 转换为排序后的列表（按文件数量降序）
    sorted_files = sorted(
        file_counter.items(),
        key=lambda x: x[1],
        reverse=True
    )

    # 计算百分比
    file_stats = []
    for extension, count in sorted_files:

        file_stats.append({
            "extension": extension, # 文件扩展名
            "count": count, # 文件数量
        })

    return {
        "workspace": str(workspace_path), # 工作空间路径
        "total_files": total_files, # 总文件数
        "file_types_count": len(file_counter), # 文件类型数量
        "file_stats": file_stats # 文件类型统计列表
    }


def filter_results(file_stats, top_n=None, min_count=1):
    """过滤和限制结果数量"""
    # 先按最小数量过滤
    filtered_stats = [
        stat for stat in file_stats
        if stat["count"] >= min_count
    ]

    # 再按top_n限制数量
    if top_n is not None and top_n > 0:
        filtered_stats = filtered_stats[:top_n]

    return filtered_stats


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='统计OpenClaw工作空间中各类文件的数量')
    # 添加参数, 显示前N种最常见的文件类型
    parser.add_argument('--top-n', '-n', type=int, default=None)
    # 添加参数, 只显示出现次数大于此值的文件类型
    parser.add_argument('--min-count', '-m', type=int, default=1)
    # 添加参数, 以人类可读格式输出
    parser.add_argument('--human', action='store_true')

    args = parser.parse_args()

    # 统计文件类型
    result = count_file_types()

    if "error" in result:
        print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
        return

    # 过滤结果，根据用户指定的top_n和min_count
    if args.top_n is not None or args.min_count > 1:
        filtered_stats = filter_results(
            result["file_stats"],
            args.top_n,
            args.min_count
        )
        result["file_stats"] = filtered_stats
        result["displayed_types"] = len(filtered_stats)

    # 打印统计结果
    print(f"工作空间: {result['workspace']}")
    print(f"文件总数: {result['total_files']:,}")
    print(f"文件类型数量: {result['file_types_count']}")
    print(f"显示类型数量: {result.get('displayed_types', result['file_types_count'])}")
    print("\n文件类型统计:")
    for stat in result["file_stats"]:
        ext = stat["extension"]
        count = stat["count"]
        # 对齐打印：扩展名左对齐宽度15，数量左对齐宽度10
        print(f"文件扩展名: {ext:<15} 文件数量: {count:<10,}")


if __name__ == "__main__":
    main()

  4. 重启OpenClaw Gateway

    openclaw gateway restart

  5. 测试技能

    打开浏览器，访问OpenClaw，可以通过WebUI看到该技能：

    image-20260620003518821

    在对话中输入如下测试技能：

    使用 file_search skill技能统计工作空间中文件类型及数量

使用 file_search skill技能给我统计工作空间中 md 文件信息

使用 file_search skill技能查找工作空间中最近修改的python文件有哪些？

    image-20260620004211644

    注意：如果使用不到对应的Skill,可以在对话过程中明确提示检查xx路径中的skill技能，这样在对话中可以发现并使用对应skill。

ClawHub Skills

OpenClaw中还可以通过ClawHub搜索公开、免费的Skill。ClawHub是OpenClaw的官方公共技能中心，完全免费开放且每个skill都有版本历史，地址：https://clawhub.ai/skills 。如果想为OpenClaw助手添加新功能，ClawHub是最简单的查找和安装技能的方式。

此外，推荐一个Skills中国网站：https://hub.cocoloop.cn/

ClawHub Skill安装及使用

使用ClawHub前提是需要在Ubuntu系统中安装clawhub，执行命令：

npm i -g clawhub

如果你知道某个skill名称，可以通过如下命令进行搜索及安装：

#ClawHub搜索指定Skill
clawhub search "china"

#ClawHub 安装对应skill
clawhub install "china-news"

#ClawHub更新Skill（非必须，有新版本是可以执行更新）
clawhub update "china-news"

image-20260620004941228

以上安装完成之后，可以进入到工作空间“/home/starzy/.openclaw/workspace/skills”路径中看到有对应目录。

image-20260620005131809

安装新Sill后，重启OpenClaw Gateway，使OpenClaw识别新技能：

openclaw gateway restart

除了这种方式搜索安装技能外，还可以直接进入OpenHub官网搜索技能，找到对应技能名称再进行安装：

image-20260620005947760

image-20260620010121818

重启OpenClaw后，在对话中使用Skill：

openclaw gateway restart

image-20260620010651099

注意：如果需要删除安装的Skill，直接进入对应目录删除skill数据目录即可，也可以执行“clawhub delete [skill_name]”删除，这种方式需要登录clawhub。

ClawHub Skill使用示例

1. 搜索微信公众号文章

wechat-article-search：https://clawhub.ai/wuchubuzai2018/wechat-article-search

安装及重启：

# 安装skill
clawhub install "wechat-article-search"

# 该脚本依赖NodeJS依赖包 cheerio，建议先执行全局安装或在项目中安装：
npm install -g cheerio

# 重启gateway
openclaw gateway restart

使用如下，如果找不到该技能，对话中多提示几次。

image-20260620065640200

2. 聚合新闻

News-aggregator：国内外社会、科技、军事新闻汇总。自动搜索、筛选、整理新闻要点。该工具需要安装tavily或者web-fetch，需要通过联网工具搜索信息。

news-aggregator：https://clawhub.ai/httencn/news-aggregator

安装及重启：

#安装skill
clawhub install "news-aggregator"

#重启gateway
openclaw gateway restart

使用如下：

image-20260620071732014

3. 获取抖音热榜

douyin-hot-trend：获取抖音热榜/热搜榜数据，包含热门视频、挑战赛、音乐等多领域热门内容，并输出标题、热度值、跳转链接及封面图（如有）。

douyin-hot-trend：https://clawhub.ai/franklu0819-lang/douyin-hot-trend

安装及重启：

#安装skill
clawhub install "douyin-hot-trend"

#重启gateway
openclaw gateway restart

使用如下：

image-20260620073431623

其他推荐：

--- 本文结束 The End ---