如何在OpenClaw中创建自定义技能插件

在 OpenClaw 中创建自定义技能（插件）的核心是遵循「模块化规范」编写技能代码（支持 Python/JavaScript/Bash 等），并通过 ClawHub 完成注册、测试与安装，整个流程分为”环境准备”、”技能开发”、”本地测试”、”发布安装”四个阶段，以下是新手友好的分步指南，附完整示例代码和避坑要点。

一、前置准备（必做）

1. 确认开发环境

- 已安装 OpenClaw 主程序（“claw version“ 验证）；

- 安装技能开发工具包：

  bash

  安装官方技能脚手架（生成模板、校验规范）

  npm install -g claw-skill-cli  推荐（跨语言）

  或 Python 版本（适合 Python 开发者）

  pip install claw-skill-creator

- 了解基础规范：OpenClaw 技能本质是「带元数据的可执行脚本」，核心包含 “skill.json“（元数据）+ 执行代码（如 “main.py“）。

2. 初始化技能模板（快速起步）

用脚手架生成标准化模板，避免手动配置：

bash

创建技能项目（交互式，按提示输入）

claw-skill init my-custom-skill

或直接指定参数（非交互式）

claw-skill init my-custom-skill \

  --name "My Custom Skill" \

  --description "自定义文件转换技能，将CSV转Markdown" \

  --author "你的名字" \

  --language python  支持 python/js/bash

执行后会生成如下目录结构（以 Python 为例）：

my-custom-skill/

├── skill.json       技能元数据（必填）

├── main.py          核心执行逻辑（必填）

├── requirements.txt Python 依赖（可选）

├── tests/           测试用例（可选）

└── README.md        使用说明（可选）

二、核心开发：编写自定义技能

以「CSV 转 Markdown」为例，完成 “skill.json“ 和 “main.py“ 的编写（最核心的两步）。

1. 配置元数据：“skill.json“（必填）

定义技能的基本信息、触发关键词、权限等，OpenClaw 会通过该文件识别技能：

json

{

  "slug": "csv-to-markdown",  // 技能唯一标识（小写+短横线，全局唯一）

  "name": "CSV to Markdown",  // 技能名称（显示用）

  "description": "将本地CSV文件转换为结构化Markdown表格",

  "version": "0.1.0",

  "author": "你的名字",

  "language": "python",       // 执行语言

  "triggers": [               // 触发关键词（AI 识别指令时匹配）

    "csv转markdown",

    "CSV to MD",

    "转换CSV表格"

  ],

  "permissions": [            // 所需权限（本地文件读写）

    "file:read",

    "file:write"

  ],

  "entrypoint": "main.py",    // 入口文件

  "dependencies": {           // 依赖（对应 requirements.txt）

    "python": ["pandas>=2.0.0"]

  }

}

2. 编写执行逻辑：“main.py“（核心）

实现技能的具体功能，OpenClaw 会调用 “execute“ 函数并传入指令参数：

python

import pandas as pd

import os

def execute(params):

    """

    核心执行函数（必须定义）

    :param params: OpenClaw 传入的参数，包含指令内容、用户配置等

                   示例 params = {

                     "input": "将桌面的data.csv转成markdown",  用户指令

                     "user_config": {},  用户配置

                     "work_dir": "~/.openclaw/skills/work"  工作目录

                   }

    :return: 执行结果（dict，包含状态、输出内容、文件路径等）

    """

    try:

        1. 解析用户指令，提取CSV文件路径

        input_text = params.get("input", "")

        简单解析：从指令中提取.csv文件路径（可优化为正则匹配）

        csv_path = None

        for part in input_text.split():

            if part.endswith(".csv"):

                csv_path = os.path.expanduser(part)  解析~为用户目录

                break

        if not csv_path or not os.path.exists(csv_path):

            return {

                "status": "error",

                "message": f"未找到CSV文件：{csv_path}，请检查路径是否正确"

            }

        2. 读取CSV并转换为Markdown

        df = pd.read_csv(csv_path, encoding="utf-8")

        md_content = df.to_markdown(index=False)  生成Markdown表格

        3. 保存Markdown文件（同目录，替换后缀）

        md_path = os.path.splitext(csv_path)[0] + ".md"

        with open(md_path, "w", encoding="utf-8") as f:

            f.write(md_content)

        4. 返回执行结果（OpenClaw会展示给用户）

        return {

            "status": "success",

            "message": f"CSV转换完成！",

            "output": md_content,  直接返回内容

            "files": [md_path]     返回生成的文件路径

        }

    except Exception as e:

        异常捕获，返回错误信息（便于日志排查）

        return {

            "status": "error",

            "message": f"转换失败：{str(e)}",

            "error": str(e)

        }

本地测试入口（可选，便于开发调试）

if __name__ == "__main__":

    test_params = {

        "input": "将~/Desktop/data.csv转成markdown"

    }

    result = execute(test_params)

    print(result)

3. 配置依赖（可选）

若技能依赖第三方库（如示例中的 pandas），创建 “requirements.txt“：

txt

pandas>=2.0.0

python-markdown>=3.5

三、本地测试（关键步骤）

开发完成后先本地测试，确保技能能正常执行，避免安装后报错。

1. 本地运行测试

bash

进入技能目录

cd my-custom-skill

直接运行入口文件（测试基础逻辑）

python main.py

用 OpenClaw 测试命令（模拟真实调用）

claw skill test ./  传入技能目录路径

按提示输入测试指令："将~/Desktop/data.csv转成markdown"

2. 检查测试结果

- 若输出 “status: success“ 且生成 “.md“ 文件，说明逻辑正常；

- 若报错，根据终端提示修复（如缺少 pandas：“pip install pandas“）。

四、安装与发布（两种场景）

场景1：本地自用（无需发布到 ClawHub）

直接通过本地路径安装技能，适合个人定制：

bash

停止 OpenClaw 服务

claw stop

安装本地技能（指定技能目录路径）

clawhub install ./my-custom-skill

启动服务并验证

claw start

clawhub list  查看已安装技能，确认 csv-to-markdown 存在

场景2：发布到 ClawHub（共享/企业内使用）

若需分享给团队或公开，可发布到 ClawHub 仓库：

bash

登录 ClawHub（首次需注册）

clawhub login

发布技能（自动校验规范并上传）

clawhub publish ./my-custom-skill

发布后，他人可通过 slug 安装

clawhub install csv-to-markdown

五、调用自定义技能（验证效果）

安装完成后，通过指令触发自定义技能，验证是否生效：

bash

终端调用

claw run "将~/Desktop/data.csv转成markdown"

或聊天工具（如 Telegram）发送指令：

"用 csv-to-markdown 技能转换桌面的 data.csv 文件"

执行成功后，会收到如下反馈：

 CSV转换完成！

生成文件：/Users/你的名字/Desktop/data.md

表格内容：

| 姓名 | 年龄 | 城市 |

||||

| 张三 | 25   | 北京 |

| 李四 | 30   | 上海 |

六、进阶技巧与避坑要点

1. 提升技能兼容性

- ”参数解析优化”：用正则表达式提取文件路径/关键词，而非简单分割；

- ”异常处理”：捕获文件编码、格式错误等常见问题（如 “encoding="gbk"“ 兼容中文 CSV）；

- ”权限声明”：技能所需权限必须在 “skill.json“ 中声明，否则会被 OpenClaw 拦截。

2. 常见问题解决

- ”安装失败”：检查 “skill.json“ 格式（用 “jsonlint ./skill.json“ 校验）、slug 是否重复；

- ”调用无响应”：查看日志 “claw logs -s csv-to-markdown“，定位执行错误；

- ”依赖安装失败”：在 “requirements.txt“ 中指定具体版本，避免版本冲突。

3. 复杂技能开发建议

- ”多步骤任务”：拆分逻辑为多个函数，避免 “execute“ 函数过于冗长；

- ”配置持久化”：通过 “params["user_config"]“ 读取用户配置（如默认输出路径）；

- ”多语言支持”：若需兼容 JS/Shell，可参考官方模板（“claw-skill init my-skill --language js“）。

总结

1. 创建 OpenClaw 自定义技能的核心是编写 “skill.json“（元数据）和 “main.py“（执行逻辑），脚手架可快速生成标准化模板；

2. 开发流程为「初始化→写逻辑→本地测试→本地安装/发布」，优先本地测试避免线上问题；

3. 自定义技能需声明权限、做好异常处理，调用时通过关键词触发，日志是排查问题的核心工具。

如果需要针对特定场景（如「浏览器自动化」「API 调用」）编写自定义技能，我可以提供对应的完整代码模板和测试用例。

本文链接：https://www.idcbest.com/cloundnews/11016890.html