文章总结： 本文介绍OpenClaw平台Skills扩展开发入门，指导新手编写本地AI代理工具。内容涵盖两种主流写法：一是通过SKILL.md配置文件定义工具描述与参数的低门槛方式；二是结合Python或Node.js执行代码实现实际功能的进阶模式。文章提供了网页截图OCR工具的完整配置模板，详解目录结构与JSONSchema参数定义，具有高度可操作性，帮助开发者快速构建自主AI代理能力。 综合评分： 80 文章分类： AI安全,安全工具,安全开发,实战经验
OpenClaw Skills 完全入门：新手写出第一个实用工具
原创
糖果LUA 糖果LUA
AI安全运营
2026年2月27日 12:21 北京
OpenClaw 的 Skills 怎么写？OpenClaw（以前叫 Clawdbot / Moltbot）的 Skills 系统是目前本地运行的自主AI代理（Agent）生态里最活跃、最实用的扩展方式之一。写一个高质量的 Skill，大致可以分为这几种主流写法（从简单→进阶）：
1. 最简单 / 最推荐的写法
在 ~/.openclaw/skills/ 目录下新建一个文件夹，例如：
~/.openclaw/skills/my-first-tool/
里面必须有（至少）这两个核心文件：
- SKILL.md（最重要！这是给大模型的“说明书”）
- tool.json 或 manifest.json（可选，但强烈推荐）
最经典的 SKILL.md 模板（复制粘贴改改就能用）
# 技能名称：网页实时截图 + OCR文字提取
## 描述（Description）
当用户需要查看任意网页当前真实样子、需要提取网页里的文字、验证码、价格、动态加载内容时调用我。
## 使用场景（When to use）
- 需要看到“登录后”才能看到的页面
- 动态JS渲染的内容（React/Vue/Angular）
- 验证码、图片文字、价格波动、库存数字
- 任何“让我看一眼网页”的需求
- 不信任搜索引擎截图的场景
## 参数（Parameters）
必须用 JSON Schema 格式：
json { “type”: “object”, “properties”: { “url”: { “type”: “string”, “description”: “要访问的完整网址（必须带 https://）” }, “wait”: { “type”: “integer”, “description”: “等待页面加载的额外秒数（建议0~15，默认3）”, “default”: 3 }, “full_page”: { “type”: “boolean”, “description”: “是否截取整页（很长页面建议false）”, “default”: false }, “ocr”: { “type”: “boolean”, “description”: “是否同时对截图进行中文+英文OCR文字识别”, “default”: true } }, “required”: [“url”] }
## 调用示例（Examples）
用户：淘宝上iPhone 16 Pro Max 1TB黑钛现在多少钱？ → 调用 { “url”: “https://item.taobao.com/item.htm?id=xxxxxxxx”, “wait”:5, “ocr”:true } “`
返回格式（Expected Output）
- 成功：返回图片（如果支持） + OCR提取的全部可读文字
- 失败：返回错误原因 + 建议的重试方式
注意事项 / 边界（Constraints）
- 不要访问违法/色情/赌博网站
- 单次最多等待20秒
- 如果页面需要登录，请直接告诉用户“需要登录才能看到”
把这个文件保存好后，重启 OpenClaw（或者点刷新技能列表），大模型立刻就能调用了。
2. 带实际执行代码的 Skill（进阶）
如果你希望这个 Skill 真的能做事，而不是只做 prompt 层面的伪工具，就需要再加一个执行文件。
目前最常见的几种实现方式（选一种就好）：
| 方式 | 难度 | 实时性 | 推荐场景 | 文件示例 |
| — | — | — | — | — |
| Python脚本 | ★★☆ | 高 | 最通用、生态最好 | run.py |
| Node.js | ★★☆ | 高 | 需要调用大量现代API | index.js |
| Shell脚本 | ★☆☆ | 中 | 简单系统操作、调用已有CLI工具 | run.sh |
| Go/Rust二进制 | ★★★ | 极高 | 性能敏感、要打包发给别人 | 可执行文件 |
| HTTP服务器 | ★★★ | 高 | 想做复杂交互、多步操作 | 一个FastAPI/Express服务 |
最简单示例（Python版）：
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