在技能清单 skills.yaml)中注册

OpenClaw通常指的是一套为AI智能体（如聊天机器人、数字助手）设计和扩展功能的模块化技能系统，您可以将其理解为给AI安装一个个功能“插件”，让它能执行更多特定任务。

以下是通用的技能添加与使用方法的详细指南,分为开发者视角（如何为系统添加新技能） 和用户/管理者视角（如何使用已有技能）。

开发者视角：如何为OpenClaw系统添加一个新技能

如果您是系统开发者或管理员,需要为AI平台扩展能力，请遵循以下流程：

核心步骤：

1. 技能规划与设计

   • 确定功能：明确新技能要完成什么任务。“查询天气”、“生成周报摘要”、“预订会议室”。
   • 定义输入/输出：明确用户需要提供什么信息（如城市名、时间），以及技能返回什么格式的结果（如文本、JSON、富媒体卡片）。
   • 选择触发方式：如何调用该技能？通常有：
     • 自然语言指令：通过意图识别（如“今天北京天气怎么样？”）。
     • 显式命令：通过特定关键词或斜杠命令（如 /weather 北京）。

2. 技能开发

   • 选择开发模式：
     • 函数/API 封装：最常见的模式，将现有API或内部函数封装成一个标准接口，调用天气API，解析数据，返回格式化结果。
     • 流程自动化：结合RPA工具，执行一系列操作（如登录系统、填写表单、发送邮件）。
     • AI模型集成：集成专门的AI模型，如图像识别、文本总结等。
   • 编写代码：创建一个独立的技能模块，关键部分包括：
     • 元数据：技能名称、描述、版本、作者。
     • 参数定义：声明所需的输入参数及其类型、是否必需。
     • 执行函数：包含核心逻辑的主函数。
     • 错误处理：优雅地处理异常（如网络错误、参数缺失）。
   • 遵循规范：确保技能符合OpenClaw平台的开发规范（如代码结构、配置格式、日志标准）。

3. 技能注册与部署

   • 注册：将开发完成的技能“注册”到OpenClaw技能库中，这通常通过一个中心化的技能清单（如 skills.yaml 或数据库）来完成，在其中声明技能的唯一ID、路径、配置等。
   • 部署：将技能代码部署到AI智能体可以访问和运行的环境中（如Docker容器、Serverless函数、微服务）。

4. 测试与调试

   • 单元测试：测试技能内部逻辑。
   • 集成测试：在OpenClaw框架内测试技能是否能被正确触发、执行并返回预期结果。
   • 模拟用户对话：进行端到端测试。

5. 发布与上线

   • 将技能更新到生产环境。
   • 更新技能目录或应用商店,让最终用户知晓。

技术示例（伪代码/概念）：

  - id: get_weather
    name: 天气预报
    description: 获取指定城市的当前天气情况。
    endpoint: http://skill-service/weather
    trigger_intent: query_weather
    parameters:
      - name: city
        type: string
        required: true
        description: 城市名称

# 技能模块示例 (weather_skill.py)
def execute(params: dict) -> dict:
    """
    执行技能的主函数
    """
    city = params.get('city')
    if not city:
        return {"error": "请提供城市名称"}
    # 1. 调用外部天气API
    api_result = call_weather_api(city)
    # 2. 处理API响应
    if api_result['status'] == 'success':
        weather_data = api_result['data']
        # 3. 格式化返回给用户的消息
        human_readable_msg = f"{city}的天气：{weather_data['condition']}，温度{weather_data['temp']}℃。"
        return {
            "success": True,
            "data": weather_data,
            "message": human_readable_msg
        }
    else:
        return {"error": f"获取{city}天气失败"}

用户/管理者视角：如何使用已添加的技能

对于最终用户或团队管理者,使用技能非常简单。

常见使用方式：

1. 自然语言对话（最常用）

   • 直接向集成了OpenClaw的AI助手（如企业微信机器人、Slack Bot、网页聊天框）说出或输入你的需求。
   • 示例：
     • 用户：“帮我查一下上海的天气。”
     • AI助手：“上海目前多云，温度25℃，东南风2级，湿度65%。”
     • （AI自动识别 query_weather 意图，并调用 get_weather 技能执行）

2. 使用快捷命令（Slash Commands）

   • 在一些协作工具中,可以通过输入特定命令来触发技能。
   • 示例：
     • 在聊天框中输入：/weather 上海
     • 或：/report 生成销售周报

3. 从技能面板/商店中选取

   一些平台提供图形化的技能商店或面板,您可以直接点击想要使用的技能图标，然后填写必要的参数表单。

4. 在自动化工作流中调用

   在如Zapier, n8n, 或内部的自动化流程中，将OpenClaw技能作为一个“步骤”来调用，实现无人值守的自动化任务。

使用技巧：

• 清晰的指令：尽量清晰地表达需求，包含关键信息。“为明天下午3点预订一间会议室，时长1小时”比“订会议室”更好。
• 了解技能能力：通常可以通过问AI助手“你能做什么？”或“有哪些技能？”来获取已安装的技能列表和描述。
• 提供反馈：如果技能执行结果不准确或不符合预期，及时向管理员反馈，有助于优化技能。

OpenClaw技能生态的核心价值在于其模块化，它允许开发团队灵活地、独立地为AI系统添加新功能，而用户则能通过一个统一的、自然的界面，享用所有这些不断增强的智能服务。

如果您有特定的OpenClaw平台（如某个开源项目或商业产品）或具体的技能类型需要了解，提供更多信息后我可以给出更针对性的说明。

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