Ein professionelles Framework zum Erstellen modularer, eigenständiger Skills, die die Fähigkeiten von AI-Coding-Agenten erweitern.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install codex-skill-authoring
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, codex-skill-authoring über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist Skill-Erstellung für AI-Agenten?
Skill-Erstellung (Skill Authoring) ist ein systematischer Ansatz zur Erweiterung der Funktionalität von AI-Agenten durch modulare Entwicklung. Durch das Erstellen von Openclaw Skills können Entwickler Agenten die spezifischen Skripte, Referenzdokumente und Assets zur Verfügung stellen, die zur Durchführung komplexer, deterministischer Aufgaben erforderlich sind, die außerhalb des allgemeinen Modellwissens liegen.
Dieser Skill bietet einen standardisierten 6-Stufen-Workflow — Understand, Plan, Init, Edit, Package und Iterate —, der sicherstellt, dass jede neue Fähigkeit robust, validiert und bereit für den Einsatz ist. Er legt Wert auf schlanke Dokumentation und progressive Offenlegung, um die Kontextfenster der Agenten effizient zu halten und gleichzeitig eine hohe Leistung beizubehalten.
Skill-Erstellung für AI-Agenten Anwendungsfälle
- Erstellen benutzerdefinierter Automatisierungs-Workflows für spezifische Entwicklungsumgebungen.
- Paketieren von wiederverwendbaren Python- oder Bash-Skripten in portable Openclaw Skills.
- Definieren spezifischer Trigger-Phrasen und Anweisungen für lokalisierte oder bilinguale AI-Agenten-Aufgaben.
- Standardisierung von organisatorischen Coding-Standards durch Bündelung von Referenzdokumentation für AI-Agenten.
- Aufbau komplexer Skillsets, die vor der Paketierung eine automatisierte Validierung erfordern.
So funktioniert Skill-Erstellung für AI-Agenten
- Understand: Verstehen der Funktionalität und der spezifischen Trigger-Phrasen, die für den neuen Skill erforderlich sind.
- Plan: Planung der Verzeichnisstruktur und Identifizierung der Komponenten für scripts, references oder assets.
- Init: Initialisierung des Skills mit dem standardisierten CLI-Tool, um korrekte Metadaten und Ordnerhierarchien sicherzustellen.
- Author: Erstellung der Datei SKILL.md mit präzisen Anweisungen und imperativer Logik für das AI-Modell.
- Package: Ausführung des Paketierungsskripts, das automatisch die Skill-Struktur validiert und eine komprimierte .skill-Datei erstellt.
- Iterate: Bereitstellung und Iteration basierend auf der Leistung bei realen Aufgaben und dem Feedback des Agenten.
Skill-Erstellung für AI-Agenten Einrichtung
Um mit der Erstellung von Openclaw Skills zu beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie das Core-Toolkit installiert haben. Verwenden Sie die folgenden Befehle, um Ihre Arbeit zu initialisieren und zu paketieren:
# Initialize a new skill directory
python3 scripts/init_skill.py <name> --path <output-dir> --resources scripts,references,assets
# Package a completed skill for distribution
python3 scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder>
Skill-Erstellung für AI-Agenten Datenschema & Taxonomie
Jedes Projekt innerhalb des Openclaw Skills-Ökosystems folgt einer strengen Verzeichnis- und Metadaten-Taxonomie:
| File/Folder | Requirement | Purpose |
|---|---|---|
SKILL.md |
Required | Enthält Name, Version, Beschreibung und Kernanweisungen. |
scripts/ |
Optional | Ausführbarer Python- oder Bash-Code für deterministische Aufgaben. |
references/ |
Optional | Umfangreiche Dokumentation, die vom Agenten bei Bedarf geladen wird. |
assets/ |
Optional | Vorlagen, Icons und Boilerplate-Dateien für die Ausgabeerstellung. |
Benennungskonvention: Alle Skill-Namen müssen kleingeschrieben sein, nur Bindestriche verwenden und unter 64 Zeichen bleiben.
Skill-Erstellung für AI-Agenten Erweiterte Funktionen
- Automatische Validierung während der Paketierungsphase, um Strukturfehler vor der Bereitstellung abzufangen.
- Unterstützung für bilinguale Trigger (Englisch und Chinesisch), um globale AI-Agenten-Interaktion zu ermöglichen.
- Progressive Disclosure-Architektur, die die primäre SKILL.md schlank hält, indem Details in das references-Verzeichnis ausgelagert werden.
- Multi-Resource-Bundling, das es ermöglicht, dass Skripte, Assets und Dokumentation als eine einzige atomare Einheit fungieren.
SKILL.md
Laden
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