OpenClaw 技能平台开发指南：从 SKILL.md 到实际部署
🔧 技能平台架构概览
- 技能分类体系：bundled（内置）、managed（托管）、workspace（工作区）
- 技能生命周期管理：安装 → 启用 → 使用 → 更新 → 卸载
- 技能加载机制：按需加载 + 缓存优化
📄 SKILL.md 文件规范详解
- 元数据定义：name、description、location、requires、install 等字段
- 技能逻辑实现：read/edit/exec 工具调用的正确模式
- 参数传递与上下文管理：session context、message context 的使用
- 错误处理机制：try-catch、fallback、用户友好提示
🌟 技能开发最佳实践
- 工具集成模式：read/edit/exec 的合理使用场景
- 会话间通信：sessions_list、sessions_history、sessions_send 的协同使用
- 状态管理与持久化：临时状态 vs 持久状态
- 性能优化技巧：缓存、异步、批量操作
💡 实际技能开发案例
- 基础技能开发：天气查询、时间转换、单位换算
- 高级技能开发：自动化工作流、多步骤任务编排
- AI 增强技能：结合大模型的智能技能（如代码生成、文档摘要）
🚀 技能部署与分发
- 本地部署流程：workspace/skills/ 目录结构
- ClawHub 技能仓库：最小技能注册表
- 版本管理和更新策略：semver 版本控制
- 安全审查机制：技能沙箱、权限检查
掌握 OpenClaw 技能平台开发，让你能够扩展 AI 助手的能力边界。
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