本文作者：郭蕾，頭圖來自：AI生成
Skill 是 OpenClaw 里最小的可重復執(zhí)行單元。如果玩不明白 Skill，那 OpenClaw 也很難玩明白。這是我的經(jīng)驗。
但 Skill 絕對也不是裝的越多越好。如果 Skill 太多，Agent 會變得不可預測，不知道什么時候該用哪個，反而會讓系統(tǒng)變得混亂。所以， 稀里糊涂裝很多 Skill 完全沒意義。
我一直覺得，Skill 的價值在于讓它嵌入具體到工作流當中。
所以，今天這篇文章，我想給大家系統(tǒng)聊聊我是怎么用 Skill 的。我會先講清楚 Skill 在 OpenClaw 里到底扮演什么角色，然后分享幾個我認為最高頻、最通用的 Skill，最后聊一個更重要的事：為什么讓 AI 幫你定制專屬 Skill，才是最聰明的玩法。
一
Skill 到底是什么？
從技術上說，它就是一個小文件夾，里面最核心的是一個叫 skill.md 的文檔，定義了 Agent 在特定場景下該怎么做。換個更直觀的說法：Skill 是我們教給 Agent 的一套工作流程。
舉個例子。這兩天我在調(diào)一個小流程，我希望 OpenClaw 每周都能根據(jù)我這一周的互動情況，給我寫一封信。
這封信要站在我年度目標的基礎上，真誠地給我一些反饋，而不是泛泛的鼓勵。寫完之后，我希望它能自動存檔到 Notion 里。
第一版出來，我發(fā)現(xiàn)信的語氣太正式了，像工作匯報。我就跟它說，寫得更像朋友聊天，少一些總結陳詞，多一些具體觀察。它改了。
第二版，格式不太對，段落太長，我又說，每個要點單獨成段，控制在三四句話以內(nèi)。它又改了。反復幾輪之后，這封信的風格、結構、語氣都符合我的預期了，我讓它把這些規(guī)則保存為一個 Skill。
從此以后，每周它寫信的時候，就會按照這套被我調(diào)教過的規(guī)則來。這就是 Skill 的價值。
跟 OpenClaw 溝通，本質(zhì)上就像跟一個新員工溝通。它做了不對的事，你糾正它，它就會記住。它不知道你的偏好，你告訴它，它就會學會。
我們可以在溝通的過程中，把未來經(jīng)常會用到的流程固定為一個 Skill。
Skill 可以讓 OpenClaw 能按照我們的方式做這件事。它可以連接 Notion、連接各種 API，這些是能力的擴展。但更重要的是，它可以被你調(diào)教，記住你的偏好，適應你的工作流程。
二
但我強烈不建議大家在剛剛裝完 OpenClaw 之后，就開始參考網(wǎng)上那些文章，給自己的 OpenClaw 裝幾十上百個 Skill。這真的沒有意義。在你還沒有具體場景的時候，就花時間裝很多 Skill，其實這也消耗我們的熱情。
在這里，我僅僅推薦幾個我自己篩了很久的通用類 Skill，而且我簡單做了分類。
第一類是搜索和網(wǎng)頁操作。Brave Search Skill 的核心價值是讓 OpenClaw 可以實時檢索。
Agent Browser Skill 則是把 AI 升級成能像人一樣在網(wǎng)頁上動手操作的能力，可以打開頁面、點擊按鈕、填寫表單，處理登錄流程和多步交互。
Playwright Scraper 這個 Skill 專門解決抓取難題，很多網(wǎng)站內(nèi)容是 JavaScript 動態(tài)加載的，普通方式抓不到，它能模擬真實瀏覽器訪問，連帶反爬保護的網(wǎng)站都能搞定。這三個 Skill 讓 AI 從只能聊天，變成能觸達和操作整個互聯(lián)網(wǎng)。
第二類是內(nèi)容處理。
Summarize 把長文本壓縮成精華，會議紀要、長報告、產(chǎn)品文檔，交給它都能快速提取重點。其實就是一個總結類的提示詞合集。
Data Analyst Skill 是一個很強大的數(shù)據(jù)分析 Skill，它能處理 Excel 和 CSV，能生成圖表，還能輸出完整的分析報告。我很喜歡。
第三類是系統(tǒng)管理。
Clawdhub 是 Skill 管理器，幫我們搜、裝、更新其他 Skill，類似 npm 或 pip。Skill Vetter 則是安全審查員，在安裝新 Skill 之前會先檢查來源、代碼、權限，判斷是否安全。
Self-improving-agent Skill 則讓 AI 記錄錯誤和經(jīng)驗，轉化為長期記憶，避免重復犯同樣的錯。Task Status Skill 在執(zhí)行長任務時會持續(xù)匯報進度，要不然 OpenClaw 長時間沒響應，我們也不知道他到底怎么了。
第四類是工具。這類 Skill 的作用是讓 AI 能連接和使用外部服務。Weather 這個 Skill 是最簡單的例子，裝了之后直接問今天什么天氣，不用再打開天氣 App。
飛書、Notion、小紅書這些 Skill 也屬于這一類，讓 AI 能直接在我們的協(xié)作工具里創(chuàng)建頁面、寫入內(nèi)容、管理項目。工具類 Skill 的價值在于打通 AI 和我們?nèi)粘Ｊ褂玫能浖?，讓它能真正參與到工作流里。
這幾個 Skill 覆蓋了大多數(shù)日常場景。但選擇的原則始終是：先想清楚自己的工作流是什么，再倒推需要哪些 Skill，而不是看到什么就裝什么。
三
聊完通用 Skill，想說一個更重要的事：
最好的 Skill，往往是讓 OpenClaw 基于我們自己的工作流程來幫我們定制生成的。就像剛才我定制的寫信 Skill 一樣。這類 Skill，在網(wǎng)上很難找到和我們流程一模一樣的。
前面第一部分我寫了 Skill 是一套可以被調(diào)教的工作流程。第二部分列舉了幾個通用 Skill，覆蓋了大部分日常場景。但通用 Skill 終究是通用的，每個人的工作流程都不一樣。
我講一個自己的例子。
我做內(nèi)容，經(jīng)常需要看 YouTube 長視頻。有時候看到一個不錯的 YouTube 長視頻，想把里面說的話全部提取出來，存到 Notion 里，方便以后寫東西的時候參考。
這個需求看起來很簡單，但如果直接跟 OpenClaw 說，幫我提取這個視頻的字幕，它做不到。它不知道該調(diào)用哪個工具，因為提取視頻字幕需要專門的 API 服務。
我之前寫代碼的時候用過一個叫 SupaData 的 API，專門干這件事。于是我跟 Agent 說：我想創(chuàng)建一個 Skill，能從所有平臺提取視頻字幕。請你先去搜索一下 SupaData API，了解它能做什么，然后我給你 API key，你來創(chuàng)建這個 Skill。
Agent 收到指令，先去網(wǎng)上查 SupaData API 的文檔，搞清楚它支持哪些平臺、怎么調(diào)用、返回什么格式。查完之后，Agent 說：我了解了，這個 API 可以從 YouTube、Instagram、Twitter 等平臺提取字幕，你把 API key 給我，我來創(chuàng)建 Skill。
我把 Key 發(fā)過去，Agent 開始干活。幾分鐘后，它說：搞定了，Skill 已經(jīng)創(chuàng)建好，以后只要視頻內(nèi)容對你有用，我會自動調(diào)用這個 Skill 提取字幕。
接下來測試。我發(fā)了一個 YouTube 鏈接過去，說：請總結這個視頻，然后在 Notion （Notion 之前我已經(jīng)接入了，這里不再贅述）里創(chuàng)建一個文檔，把完整字幕放在底部。
Agent 調(diào)用剛才創(chuàng)建的 Skill，提取出字幕，分析內(nèi)容，按照我的要求寫了一段總結，然后在 Notion 里創(chuàng)建了一個新頁面，把總結和完整字幕都放進去，最后返回一個鏈接。我點開一看，全部搞定。
從此以后，再也不用去那些滿是廣告的字幕提取網(wǎng)站了。想研究誰的視頻，直接把鏈接扔給 OpenClaw，幾秒鐘后就能拿到完整的文字稿，還自動存檔到 Notion 里。
這個字幕提取 Skill 創(chuàng)建好之后，我又根據(jù)使用習慣調(diào)整了幾次。比如提取完字幕后自動標注視頻來源和創(chuàng)作者名字，比如按照特定格式整理存檔位置。這些細節(jié)都被保存下來，成了這個 Skill 的一部分。
整個過程不需要寫代碼，我做的事情就是用自然語言描述需求，指明用什么工具，然后測試效果。Agent 負責搜索文檔、理解 API、創(chuàng)建 Skill 文件。
這就是為什么說最好的 Skill 往往是自己定制的。只有自己最清楚工作流程是什么樣的，痛點在哪里，需要什么樣的自動化。
回過頭來看，玩好 Skill 其實就三件事。
第一，理解它是什么。Skill 是一套可以被調(diào)教的工作流程，不是裝上就完事的插件。
第二，知道裝什么。通用 Skill 解決通用問題，但別貪多，先想清楚自己的工作流，再倒推需要哪些。
第三，學會自己造。最契合你需求的 Skill，往往不在別人的推薦清單里，而是你跟 OpenClaw 聊著聊著，自己造出來的。
Skill 的本質(zhì)，是讓 Agent 從一個回答問題的工具，變成一個能參與生產(chǎn)流程的執(zhí)行者。裝多少不重要，用對地方才重要。