解锁社区资源:如何自我开发和安装属于自己的Open Claw技能包

📝 第1步:技能包的文件结构

一个标准的OpenClaw技能包,本质上就是一个特定的文件夹。它的标准结构如下:

my-resume-screener/ # 您的技能包文件夹,名称可自定义 ├── SKILL.md # 核心说明书:告诉AI“我是谁、我该做什么” ├── skill.json # 技能元数据:定义技能名称、描述和启动命令 └── screen_resumes.py # 执行脚本:您简历筛选的核心Python代码

SKILL.mdskill.json是OpenClaw识别技能的关键,缺一不可

📝 第2步:准备技能核心文件

请进入您的技能包目录(例如my-resume-screener),准备以下两个文件。

1. 编辑SKILL.md(技能的“说明书”)

这是技能的入口文件,使用Markdown格式。请参考以下结构:

--- name: 简历筛选器 description: 根据岗位描述,自动筛选并评估简历,按匹配度排序输出。 --- # 技能说明 你是一个专业的招聘助理,负责根据提供的岗位描述(JD),批量筛选指定文件夹内的简历。 ## 输入参数 - JD文件或文本:岗位的具体要求。 - 简历文件夹路径:存放PDF/DOCX简历的目录。 ## 执行流程 1. 读取并理解岗位描述(JD)。 2. 遍历简历文件夹,解析PDF或DOCX文件内容。 3. 调用DeepSeek模型,对每份简历进行结构化分析并打分(0-100分)。 4. 对所有简历按得分从高到低排序。 5. 输出包含候选人姓名、综合评分、理由的简洁报告。 ## 依赖工具 - Python脚本:`screen_resumes.py` - Python库:`PyPDF2`, `python-docx`, `requests`

注意:文件名必须为SKILL.md,并且建议使用---包裹的YAML格式开头来定义元数据。

2. 编辑skill.json(技能的“启动器”)

这个JSON文件告诉OpenClaw如何调用您的技能。内容如下:

{ "name": "简历筛选器", "description": "根据岗位描述自动筛选简历,输出排序后的候选人列表", "command": ["python", "screen_resumes.py"] }

请确认command中的python命令可以在您的终端中直接运行。如果不能,您可能需要指定完整路径,例如["C:\\Python39\\python.exe", "screen_resumes.py"]

📂 第3步:安装技能包(两种方式任选)

您可以选择以下任一方式安装,推荐方法一

方式一:手动安装(推荐,适合开发和调试)

这是最直接的方式,可以让您快速测试。您只需将整个技能包文件夹复制到OpenClaw的技能加载目录中。

# 1. 复制整个技能包文件夹到 OpenClaw 的本地技能目录 cp -r my-resume-screener ~/.openclaw/skills/ # 2. 重启 OpenClaw 网关,使新技能生效 openclaw gateway restart

核心要点

  • 技能目录:技能必须放在OpenClaw扫描的目录下,包括~/.openclaw/skills/(用户级)或<workspace>/skills(工作区级)。我们强烈推荐使用~/.openclaw/skills/,它对所有项目都生效。

  • 目录优先级:如果多个位置有同名技能,OpenClaw会遵循工作区 > 本地技能目录 > 内置技能的优先级。

  • 重启网关:修改配置或安装新技能后,务必重启网关,这是很多问题的根源。

方式二:通过ClawHub安装(适合分享和分发)

这种方式适合将技能发布后分享给他人使用。

# 1. 发布技能(您需要先有ClawHub账号) npx clawhub@latest publish # 2. 安装技能(其他用户) npx clawhub@latest install your-skill-name # 3. 重启网关 openclaw gateway restart

如果您在安装技能时遇到问题,请参考本文最后的“常见问题排查”部分。

🚀 第4步:验证与调试

技能安装后,您可以通过以下方式确认它是否生效。

1. 查看技能列表

在终端运行openclaw skills list。如果输出中出现您的“简历筛选器”技能,说明它已被系统识别。

2. 运行技能

在OpenClaw的聊天界面,向AI发送自然语言指令来调用它。例如:

请使用简历筛选器技能,JD文件在 /path/to/jd.txt,简历文件夹在 /path/to/resumes,取前5名

请确保/path/to/jd.txt/path/to/resumes路径真实有效。

3. 查看运行日志

如果技能无响应或报错,日志是您最重要的帮手。

  • 快速诊断:运行openclaw doctor可以自动检查并修复常见问题。

  • 实时查看:运行openclaw logs --follow可以实时查看应用日志,排查启动和运行时错误。

  • 详细日志:如果信息不够,可以启用DEBUG级别日志openclaw logs --level debug

📌 技能加载失败?请对照排查

如果技能未出现在列表中,请对照以下清单,按顺序检查:

  1. 检查文件结构:再次确认您的技能目录下是否同时存在SKILL.mdskill.json和您的screen_resumes.py三个文件。这是最容易被忽略的问题。

  2. 检查文件格式:确保SKILL.md文件开头有正确的YAML格式元数据,并且skill.json文件是合法的JSON格式。

  3. 检查安装路径:您的技能文件夹是否被放在了正确的目录(如~/.openclaw/skills/)?可以运行ls ~/.openclaw/skills/确认。

  4. 检查Python环境:您的脚本screen_resumes.py依赖的库是否都已安装?可以在终端手动运行python screen_resumes.py来测试脚本本身是否正常。

  5. 重启网关:修改任何配置后,是否运行了openclaw gateway restart

💡 第5步:进阶优化

  • 安全审查:在安装第三方技能前,建议使用skill-vetter技能进行安全检查,排除潜在风险。

  • 添加环境变量:如果您的技能需要API Key等敏感信息,可以在SKILL.md中说明需要的环境变量,并在运行OpenClaw的终端中设置,例如export DEEPSEEK_API_KEY="your-key"