目录

1. 教程说明：适合谁学习

2. 学习路线：从基础到进阶

3. 核心配置：AGENTS.md 工作规范

4. 记忆优化：构建可靠的记忆体系

5. 子 Agent 应用：团队协作模式

6. 定时任务：Cron 自动化实践

7. Skill 开发：扩展 AI 能力

8. 多渠道部署：全平台接入方案

9. 性能调优：配置参数详解

10. 实战练习清单

11. 疑难解答

12. 进阶学习资源

教程说明：适合谁学习

学习前提

本教程面向已经完成 OpenClaw 基础配置的用户。在开始之前，请确认你已经：

✅ 成功安装 OpenClaw 并能正常运行✅ 完成基本配置文件的创建（SOUL.md / USER.md / IDENTITY.md）✅ 了解记忆系统的基本概念（MEMORY.md 和 memorySearch）✅ 熟悉 workspace 目录结构✅ 具备基本的命令行操作能力

如果上述条件尚未满足，建议先阅读 你的OpenClaw是不是有点呆， 几步调教让你的 AI 助手脱胎换骨

技术要求

• OpenClaw 已安装并正常运行

• 至少一个 AI 模型 API（Claude 或 GPT）

• 理解 JSON 和 Markdown 格式

• 基本的文件系统操作能力

你将学到什么

完成本教程后，你的 OpenClaw 将实现以下能力提升：

学习路线：从基础到进阶

推荐学习顺序

第一阶段：工作规范建立（30-60 分钟）

• 创建 AGENTS.md 工作手册

• 定义 session 启动流程

• 设置记忆写入规范

• 配置安全边界

第二阶段：记忆系统优化（60-120 分钟）

• 启用 memoryFlush 防止信息丢失

• 优化日志格式提升检索精度

• 配置自动维护机制

• 调整 embedding 模型

第三阶段：高级功能应用（120-240 分钟）

• 部署子 Agent 实现任务分发

• 创建 Cron 定时任务

• 开发自定义 Skill

• 配置多渠道接入

第四阶段：性能调优（1-2 天）

• 调整模型参数

• 优化 token 使用

• 配置缓存策略

• 监控系统性能

学习建议

1. 循序渐进：不要跳过基础步骤，每个配置都有其作用

2. 实践验证：每完成一个配置，立即测试验证效果

3. 记录问题：遇到问题及时记录，便于后续排查

4. 备份配置：重要修改前备份配置文件

核心配置：AGENTS.md AI打工守则

为什么需要 AGENTS.md

在基础教程中，我们创建了描述 AI 性格的 SOUL.md、描述用户信息的 USER.md、以及定义身份的 IDENTITY.md。但这些文件只解决了“AI 是谁”和“用户是谁”的问题，并没有告诉 AI“如何工作”。

AGENTS.md 的作用是定义 AI 的工作流程和行为准则，类似于员工手册。它告诉 AI：

• 每次启动时应该读取哪些文件

• 记忆应该如何组织和存储

• 哪些操作需要用户确认

• 如何处理不同类型的任务

类比说明：

• SOUL.md → 个人性格档案

• USER.md → 服务对象信息

• IDENTITY.md → 身份标识

• AGENTS.md → 工作流程手册

Session 启动配置

OpenClaw 每次启动新会话时都处于“初始状态”，需要通过读取文件来恢复记忆和上下文。合理的启动流程可以确保 AI 快速进入工作状态。

配置文件位置： workspace/AGENTS.md

启动流程配置：

Session 启动流程

每次会话开始时，按以下顺序自动执行：

1. 读取 `SOUL.md` - 加载性格和行为风格
2. 读取 `USER.md` - 了解用户背景和偏好
3. 读取 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 加载今天和昨天的日志
4. 如果是主会话：额外读取 `MEMORY.md` - 加载核心记忆索引

以上操作无需询问，自动执行。

配置说明：

步骤 1-2：加载基础信息 SOUL.md 和 USER.md 通常很小（<1KB），每次都读取不会造成性能负担。这两个文件确保 AI 知道自己的角色定位。

步骤 3：加载近期日志读取今天和昨天的日志文件，可以让 AI 快速了解最近发生的事情。之所以包含昨天的日志，是因为如果当前时间是凌晨，今天的日志可能还是空的。

步骤 4：条件加载核心记忆 MEMORY.md 可能包含敏感信息（如服务器配置、API 密钥等），因此只在主会话中加载。OpenClaw 支持多种会话类型：

• 主会话：用户直接对话（如 Discord 私聊、WebChat）

• 群聊会话：多人群组对话

• 子 Agent 会话：子任务执行会话

• Cron 会话：定时任务触发的会话

AI 会自动识别当前会话类型，你只需在 AGENTS.md 中定义规则即可。

记忆管理规范

OpenClaw 的记忆系统采用分层设计，不同类型的信息存储在不同的文件中。在 AGENTS.md 中明确定义记忆管理规范，可以确保信息被正确归档。

记忆层级结构：

## Memory

You wake up fresh each session. These files are your continuity.

### 记忆分层

| 层级 | 文件 | 用途 |
| --- | --- | --- |
| 索引层 | `MEMORY.md` | 关于用户、能力概览、记忆索引。保持精简(<40行) |
| 项目层 | `memory/projects.md` | 各项目当前状态与待办 |
| 基础设施层 | `memory/infra.md` | 服务器、API、部署等配置速查 |
| 教训层 | `memory/lessons.md` | 踩过的坑，按严重程度分级 |
| 日志层 | `memory/YYYY-MM-DD.md` | 每日原始记录 |

### 写入规则

-   **日志**：当天发生的事写入 `memory/YYYY-MM-DD.md`，格式：

【项目：名称】 事件标题

• 结果：一句话概括

• 相关文件：文件路径

• 经验教训：要点（如有）

• 检索标签：#tag1 #tag2

**分层写入规则：**

- 当天发生的事情 → 写入 `memory/YYYY-MM-DD.md`
- 项目状态变更 → 同步更新 `memory/projects.md`
- 遇到问题和解决方案 → 记录到 `memory/lessons.md`
- 核心信息变更 → 更新 `MEMORY.md` 索引

**重要原则：**

- 记录结论而非过程
- 使用标签便于检索
- 保持 MEMORY.md 精简（<40 行）
- 想要记住的信息必须写入文件，不要依赖"记在脑子里"

日志质量对比：

❌ 低质量日志示例：

### 今天的工作

今天配置了服务器，先试了方案 A 但是不行，报错了。然后又试了方案 B，
还是有问题。最后用了方案 C，花了两个小时终于搞定了。配置文件在
/etc/config/app.conf 里面。明天还要继续调试其他功能。

✅ 高质量日志示例：

### [项目:WebApp] 服务器部署完成

- **结果**：使用 Nginx 反向代理部署成功，监听 443 端口
- **相关文件**：`/etc/nginx/sites-available/webapp.conf`
- **经验教训**：方案 A 和 B 失败原因是端口冲突，必须使用反向代理
- **检索标签**：#webapp #nginx #部署

高质量日志的优势：

1. 信息密度高，一眼就能看到关键结论

2. 标签便于后续用 memorySearch 检索

3. 结构化格式便于 AI 解析和理解

安全和权限边界

定义清晰的安全边界可以防止 AI 执行危险操作或泄露敏感信息。

## 安全规范

### 基本原则

- 不得泄露私人数据和敏感信息
- 执行破坏性操作前必须确认
- 删除文件使用 `trash` 而非 `rm`（可恢复优于永久删除）
- 不确定时，先询问用户

### 操作权限分类

**可以自由执行的操作：**
- 读取文件、浏览目录
- 搜索网络信息
- 查询日历和邮件
- 在 workspace 内部工作

**需要用户确认的操作：**
- 发送邮件、推文、公开消息
- 任何向外部发送数据的操作
- 删除或修改重要文件
- 不确定后果的操作

### 群聊行为规范

在群聊环境中：
- 你可以访问用户的文件和记忆，但不能在群聊中分享
- 你是群聊的参与者，而非用户的代言人
- 不要替用户发言或泄露用户的私人信息

完整 AGENTS.md 模板

以下是可以直接使用的完整模板，保存为 workspace/AGENTS.md：

# AGENTS.md - 工作空间规范

这是你的工作空间，请按照以下规范工作。

## Session 启动流程

每次会话开始时，按以下顺序自动执行：

1. 读取 `SOUL.md` - 加载性格和行为风格
2. 读取 `USER.md` - 了解用户背景和偏好
3. 读取 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 加载今天和昨天的日志
4. 如果是主会话：额外读取 `MEMORY.md` - 加载核心记忆索引

以上操作无需询问，自动执行。

## 记忆管理规范

你每次启动都是全新状态，这些文件是你的记忆延续。

| 层级 | 文件路径 | 存储内容 |
|------|---------|---------|
| 索引层 | `MEMORY.md` | 核心信息和记忆索引，保持精简 |
| 项目层 | `memory/projects.md` | 各项目当前状态和待办 |
| 经验层 | `memory/lessons.md` | 问题解决方案，按重要性分级 |
| 日志层 | `memory/YYYY-MM-DD.md` | 每日详细记录 |

### 写入规则

- 日志写入 `memory/YYYY-MM-DD.md`，记录结论而非过程
- 项目变更时同步更新 `memory/projects.md`
- 遇到问题时记录到 `memory/lessons.md`
- MEMORY.md 仅在索引变化时更新
- 重要信息必须写入文件，不要依赖记忆

### 日志格式
【项目：名称】 事件标题
结果：一句话概括
相关文件：文件路径
经验教训：要点（如有）
检索标签：#tag1 #tag2
## 安全规范

- 不得泄露私人数据
- 破坏性操作前必须确认
- 使用 `trash` 而非 `rm`
- 不确定时先询问

**可自由执行：** 读取文件、搜索、整理、在 workspace 内工作  
**需要确认：** 发送邮件/消息、任何向外发送数据的操作

## 群聊规范

你可以访问用户的文件和记忆，但不能在群聊中分享。
在群聊中，你是参与者，不是用户的代言人。

## 工具使用

Skills 提供你的工具能力。需要使用某个工具时，查看其 SKILL.md 文档。

📋 实践任务 1：创建 AGENTS.md

任务目标：

1. 在 workspace 根目录创建 AGENTS.md 文件

2. 复制上面的模板并根据你的实际需求调整

3. 重启 OpenClaw 并验证配置是否生效

验证方法：

• 开启一个新会话

• 观察 AI 是否自动读取了指定的文件

• 让 AI 记录一件事，检查是否写入了正确的文件和格式

✅ 完成标准：

• AGENTS.md 文件创建成功

• AI 能够按照规范自动读取记忆文件

• AI 写入的日志符合指定格式

记忆优化：构建可靠的记忆体系

现状分析

在完成基础教程后，你的 OpenClaw 已经具备了基本的记忆功能：

• 分层记忆结构（MEMORY.md + memory/*.md）

• 语义检索功能（memorySearch）

但在实际使用中，可能会遇到以下问题：

问题 1：长对话后 AI “失忆”当对话内容超过上下文窗口限制时，OpenClaw 会自动压缩旧对话，这个过程可能导致重要信息丢失。

问题 2：检索命中率不理想日志格式不统一、缺少标签、信息密度低，导致 memorySearch 难以找到相关内容。

问题 3：记忆文件缺乏维护随着时间推移，过期信息堆积，噪音增加，影响检索质量。

本章将逐一解决这些问题。

启用 memoryFlush 功能

问题场景：

你和 AI 进行了长时间的深度讨论，制定了重要决策。突然发现 AI 的回复开始变得“健忘”，好像忘记了之前讨论的内容。

原因分析：

每个 AI 模型都有上下文窗口限制（例如 Claude 是 200K tokens）。当对话接近这个限制时，OpenClaw 会触发自动压缩（compaction），将旧对话总结成摘要以腾出空间。压缩过程可能会丢失细节信息。

解决方案：

启用 memoryFlush 功能。该功能会在压缩触发前，先让 AI 将重要信息写入文件，然后再执行压缩。

工作流程：

1. OpenClaw 检测到上下文即将达到限制

2. 触发 memoryFlush，提示 AI 保存重要信息

3. AI 将关键内容写入 memory/ 目录

4. 执行压缩，清理旧对话

5. 重要信息已持久化，不会丢失

配置方法：

编辑 openclaw.json，添加以下配置：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "reserveTokensFloor": 20000,
        "memoryFlush": {
          "enabled": true,
          "softThresholdTokens": 4000
        }
      }
    }
  }
}

参数说明：

关于 softThresholdTokens:

这个值设置为 4000 意味着：当剩余空间不足 4000 tokens 时触发 memoryFlush。

• 太小（如 1000）：AI 没有足够空间写入详细信息

• 太大（如 10000）：会频繁触发，影响性能

• 4000 是经过测试的平衡值

效果验证：

启用后，即使进行长时间对话，AI 也能保持对之前讨论内容的记忆，因为关键信息已经持久化到文件中。

提示： memoryFlush 是静默执行的，不会打断对话。如果想查看触发情况，可以启用 verbose 模式（发送 /verbose 命令），会看到 Auto-compaction complete 的提示。

优化日志格式提升检索精度

memorySearch 使用向量语义检索技术，将搜索词和日志内容都转换为向量，然后计算相似度。

提升检索精度的关键因素：

1. 使用标签：标签（如 #deploy #nginx）可以显著提升召回率

2. 结构化格式：固定的格式使关键信息集中，便于匹配

3. 单一主题：一条日志只记录一件事，避免信息混杂

实际效果对比：

假设搜索词为：“nginx 部署配置”

低效日志（命中率低）：

今天工作内容：上午处理了数据库备份问题，中午部署了新版本应用，
下午修改了 nginx 配置，晚上写了一些文档。nginx 那边改了反向代理
的配置，具体记不太清了，反正最后跑起来了。

问题：

• 包含多个不相关主题，稀释了向量相似度

• 缺少结构化信息，关键点不突出

• 没有标签，难以精准匹配

高效日志（命中率高）：

### [项目:WebApp] Nginx 反向代理配置

- **结果**：成功配置 Nginx 反向代理，应用通过 443 端口访问
- **相关文件**：`/etc/nginx/sites-available/webapp.conf`
- **经验教训**：upstream 必须使用 127.0.0.1 而非 localhost（避免 IPv6 问题）
- **检索标签**：#nginx #deploy #webapp #reverse-proxy

优势：

• 标题、结果、标签都包含搜索关键词

• 结构化格式使信息密度高

• 单一主题，向量表示更准确

配置自动记忆维护

问题：

随着使用时间增长，日志文件会不断累积。其中一些信息已经过期（如临时调试记录、已完成的一次性任务），这些“噪音”会干扰 memorySearch 的检索结果。

解决方案：

配置定期自动维护任务，让 AI 自己整理记忆。

实现方法：

在 workspace/HEARTBEAT.md 中添加维护任务：

## 记忆维护任务（每周执行）

检查 `memory/heartbeat-state.json` 中的 `lastMemoryMaintenance` 字段。

如果距今超过 7 天，执行以下维护流程：

1. 读取最近 7 天的日志文件 `memory/YYYY-MM-DD.md`
2. 提炼有长期价值的信息，归档到对应文件：
   - 项目决策和状态 → `memory/projects.md`
   - 问题解决方案 → `memory/lessons.md`
3. 压缩已完成的一次性任务为一行总结
4. 删除完全过期的临时信息
5. 更新 `heartbeat-state.json` 中的 `lastMemoryMaintenance` 为当前日期

创建状态跟踪文件 workspace/memory/heartbeat-state.json：

{
  "lastMemoryMaintenance": "2026-02-26"
}

维护操作说明：

提炼（Extract）：将日志中有长期价值的信息移动到对应的层级文件。

示例：日志中记录了一个项目的技术选型决策，应该提炼到 projects.md 中。

压缩（Compress）：将已完成的详细任务记录压缩为简短的结论。

示例：

• 压缩前：详细记录了部署过程的 10 个步骤

• 压缩后：2026-02-17: 完成 WebApp 生产环境部署，使用 Nginx + Docker 方案

清理（Clean）：删除完全过期的临时信息。

示例：

• “明天要参加会议” → 会议已过，可以删除

• “测试中的临时配置” → 测试已完成，可以删除

配置 Embedding 模型

memorySearch 依赖 embedding 模型将文本转换为向量。选择合适的模型可以提升检索质量并降低成本。

推荐配置：

{
  "memorySearch": {
    "enabled": true,
    "provider": "openai",
    "remote": {
      "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",
      "apiKey": "你的_SiliconFlow_API_Key"
    },
    "model": "BAAI/bge-m3"
  }
}

为什么选择 bge-m3：

• 成本：SiliconFlow 提供免费额度，个人使用足够

• 多语言：对中英文混合文本支持良好

• 性能：向量维度 1024，在精度和速度间取得平衡

获取 SiliconFlow API Key:

1. 访问 siliconflow.cn 注册账号

2. 进入控制台，创建 API Key

3. 免费额度：每天数百万 tokens，个人使用完全足够

memorySearch 工作流程：

用户提问：“上次 nginx 配置问题怎么解决的？”

1. AI 调用 memory_search(“nginx 配置问题”)

2. memorySearch 返回最相关的几条结果（包含文件路径和行号）

3. AI 调用 memory_get(path="memory/2026-02-18.md", from=47, lines=10)

4. AI 读取具体内容并回答用户

这种两步走的设计很高效：search 负责“定位”，get 负责“读取”，避免加载所有记忆文件。

📋 实践任务 2：优化记忆系统

任务目标：

1. 启用 memoryFlush 功能

2. 按照优化后的格式重写最近 3 条日志

3. 配置自动维护任务

4. 切换到 bge-m3 embedding 模型

验证方法：

• 进行一次长对话（超过 100 轮），观察是否出现失忆

• 使用 memorySearch 搜索之前记录的内容，检查命中率

• 等待一周后检查自动维护是否执行

✅ 完成标准：

• memoryFlush 配置已启用

• 日志格式符合优化标准

• 自动维护任务配置完成

• embedding 模型切换成功

子 Agent 应用：团队协作模式

什么是子 Agent

在基础配置中，OpenClaw 是单线程工作的：你提出一个任务，AI 从头到尾完成。但对于复杂任务，这种模式效率很低。

子 Agent 的概念：

子 Agent 是主 Agent 派生出的独立工作进程，可以并行执行不同的子任务。

类比：

• 单 Agent 模式：你是项目经理，所有工作都自己做

• 多 Agent 模式：你是项目经理，可以派遣团队成员并行工作

适用场景

场景 1：信息收集任务

任务：收集 5 个竞品的功能对比

• 单 Agent：顺序访问 5 个网站，耗时 10 分钟

• 多 Agent：派 5 个子 Agent 并行收集，耗时 2 分钟

场景 2：数据处理任务

任务：分析 100 个文件的内容

• 单 Agent：逐个处理，耗时很长

• 多 Agent：分配给 10 个子 Agent，每个处理 10 个文件

场景 3：监控任务

任务：同时监控多个服务的状态

• 单 Agent：轮询检查，响应慢

• 多 Agent：每个服务分配一个监控 Agent

配置子 Agent

基础配置：

编辑 openclaw.json：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "subAgents": {
        "enabled": true,
        "maxConcurrent": 3,
        "timeout": 300000
      }
    }
  }
}

参数说明：

关于 maxConcurrent:

这个值不是越大越好：

• 太小（如 1）：无法发挥并行优势

• 太大（如 10）：可能触发 API 速率限制，增加成本

• 推荐 3-5：在性能和成本间取得平衡

使用子 Agent

方法 1：自动派遣

AI 会自动判断任务是否适合并行处理。

示例对话：

用户：帮我收集这 5 个网站的主要功能：[网站列表]

AI：我将派遣 5 个子 Agent 并行收集信息...
[子 Agent 1] 正在分析网站 A...
[子 Agent 2] 正在分析网站 B...
...
所有信息已收集完成，正在整理汇总...

方法 2：显式指定

你也可以明确要求使用子 Agent：

用户：使用子 Agent 并行处理这个任务...

子 Agent 最佳实践

5. 任务分解要合理

好的分解：

• 将“分析 100 个文件”分解为 10 个子任务，每个处理 10 个文件

不好的分解：

• 将“写一篇文章”分解为多个子任务（写作需要连贯性，不适合并行）

6. 设置合理的超时时间

根据任务复杂度调整 timeout：

• 简单查询：60 秒

• 数据分析：5 分钟

• 复杂处理：10 分钟

7. 监控并发数

使用 /status 命令查看当前运行的子 Agent 数量，避免过载。

8. 成本控制

子 Agent 会增加 API 调用次数，注意监控成本。

📋 实践任务 3：子 Agent 实战

任务目标：

1. 启用子 Agent 功能

2. 完成一个并行任务（如信息收集）

3. 观察执行效率提升

练习任务：

选择以下任务之一进行练习：

1. 收集 5 个竞品的定价信息

2. 分析 10 个网页的关键词

3. 检查 5 个服务的在线状态

✅ 完成标准：

• 子 Agent 配置已启用

• 成功完成至少一个并行任务

• 理解子 Agent 的适用场景

定时任务：Cron 自动化实践

Cron 任务概述

Cron 是 OpenClaw 的定时任务功能，可以让 AI 在指定时间自动执行任务，无需人工触发。

典型应用场景：

• 每日简报：每天早上发送天气、日程、新闻摘要

• 定期备份：每周自动备份重要文件

• 监控告警：每小时检查服务状态，异常时通知

• 定时提醒：工作日下午 6 点提醒结束工作

创建 Cron 任务

方法 1：通过对话创建

用户：创建一个定时任务，每天早上 8 点发送今日简报

AI：我将为你创建定时任务...
- 任务名称：daily-briefing
- 执行时间：每天 08:00
- 任务内容：发送天气、日程、新闻摘要
已创建成功！

方法 2：手动配置

编辑 workspace/crons/daily-briefing.json：

{
  "name": "daily-briefing",
  "schedule": "0 8 * * *",
  "timezone": "Asia/Shanghai",
  "task": {
    "type": "message",
    "content": "发送今日简报：天气、日程、重要新闻"
  },
  "enabled": true
}

Cron 表达式说明：

格式：分钟 小时 日期 月份 星期

常用示例：

在线工具：crontab.guru 可以帮助你生成和验证 cron 表达式。

Cron 任务示例

示例 1：每日早报

{
  "name": "morning-briefing",
  "schedule": "0 8 * * *",
  "timezone": "Asia/Shanghai",
  "task": {
    "type": "message",
    "content": "早安！今日简报：
1. 查询天气
2. 读取今日日程
3. 总结昨日工作日志
4. 提醒今日待办事项"
  },
  "enabled": true
}

示例 2：工作日晚间提醒

{
  "name": "evening-reminder",
  "schedule": "0 18 * * 1-5",
  "timezone": "Asia/Shanghai",
  "task": {
    "type": "message",
    "content": "工作日结束提醒：
1. 总结今日完成的任务
2. 记录未完成事项
3. 规划明日工作"
  },
  "enabled": true
}

示例 3：每周总结

{
  "name": "weekly-summary",
  "schedule": "0 17 * * 5",
  "timezone": "Asia/Shanghai",
  "task": {
    "type": "message",
    "content": "周五晚间总结：
1. 回顾本周工作日志
2. 统计完成的任务数量
3. 整理下周计划"
  },
  "enabled": true
}

示例 4：服务监控

{
  "name": "service-monitor",
  "schedule": "*/30 * * * *",
  "timezone": "Asia/Shanghai",
  "task": {
    "type": "check",
    "content": "检查以下服务状态：
1. 网站是否可访问
2. API 响应时间
3. 数据库连接
如有异常立即通知"
  },
  "enabled": true
}

管理 Cron 任务

查看所有任务：

查看所有任务：

openclaw cron list

启用/禁用任务：

openclaw cron enable daily-briefing
openclaw cron disable daily-briefing

删除任务：

openclaw cron remove daily-briefing

手动触发任务（测试用）：

openclaw cron run daily-briefing

Cron 任务最佳实践

4. 合理设置执行频率

• 不要过于频繁（如每分钟执行），会增加成本

• 根据实际需求设置（监控可以 5-10 分钟，简报每天一次即可）

5. 设置时区

确保 timezone 字段设置正确，否则任务可能在错误的时间执行。

6. 任务内容要具体

不要写“发送简报”，而要写“发送简报：天气、日程、新闻”，让 AI 知道具体要做什么。

7. 测试后再启用

创建任务后，先用 openclaw cron run 手动触发测试，确认无误后再启用自动执行。

8. 监控执行日志

定期检查 workspace/logs/cron.log，确认任务正常执行。

📋 实践任务 4：创建定时任务

任务目标：

1. 创建至少 2 个 Cron 任务

2. 测试任务是否正常执行

3. 观察一周的自动化效果

推荐任务：

1. 每日早报（早上 8 点）

2. 工作日晚间提醒（下午 6 点）

3. 每周总结（周五下午）

✅ 完成标准：

• 成功创建至少 2 个 Cron 任务

• 手动触发测试通过

• 任务已启用并自动执行

Skill 开发：扩展 AI 能力

Skill 系统概述

Skill 是 OpenClaw 的能力扩展机制，类似于插件或应用。每个 Skill 定义了一组特定的任务和工作流程。

Skill 的作用：

• 封装复杂的工作流程

• 定义专业领域的任务模板

• 提供可复用的能力模块

Skill 类型：

1. 官方 Skill：OpenClaw 团队维护的标准 Skill

2. 社区 Skill：用户分享的第三方 Skill

3. 自定义 Skill：你自己开发的 Skill

Skill 文件结构

一个标准的 Skill 包含以下文件：

workspace/skills/my-skill/
├── SKILL.md          # Skill 说明文档
├── config.json       # 配置文件
└── templates/        # 模板文件（可选）

创建简单 Skill

示例：天气查询 Skill

创建文件 workspace/skills/weather-check/SKILL.md：

# 天气查询 Skill

## 功能描述

查询指定城市的天气信息并格式化输出。

## 使用方法

用户：查询北京天气

AI 执行流程：
1. 调用天气 API 获取数据
2. 提取关键信息：温度、天气状况、空气质量
3. 格式化输出

## 输出格式
📍 北京天气
🌡️ 温度：15°C
☁️ 天气：多云
💨 风力：3 级
🌫️ 空气质量：良


## 配置要求

需要配置天气 API Key：
- 提供商：OpenWeatherMap
- 配置路径：config.json

创建配置文件 workspace/skills/weather-check/config.json：

{
  "name": "weather-check",
  "version": "1.0.0",
  "description": "查询城市天气信息",
  "author": "你的名字",
  "config": {
    "apiKey": "你的_API_Key",
    "apiUrl": "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather",
    "defaultCity": "Beijing"
  }
}

安装和使用 Skill

安装 Skill:

openclaw skill install ./workspace/skills/weather-check

使用 Skill:

用户：使用天气查询 Skill 查询上海天气

AI：正在调用天气查询 Skill...
📍 上海天气
🌡️ 温度：18°C
☁️ 天气：晴
💨 风力：2 级
🌫️ 空气质量：优

高级 Skill 示例

示例：任务管理 Skill

创建 workspace/skills/task-manager/SKILL.md：

# 任务管理 Skill

## 功能

- 添加任务
- 查看任务列表
- 标记任务完成
- 删除任务

## 数据存储

任务存储在 `workspace/data/tasks.json`

## 命令格式

- 添加任务：`添加任务：[任务描述]`
- 查看任务：`查看任务` 或 `任务列表`
- 完成任务：`完成任务：[任务 ID]`
- 删除任务：`删除任务：[任务 ID]`

## 工作流程

### 添加任务

1. 解析任务描述
2. 生成唯一 ID
3. 添加到 tasks.json
4. 确认添加成功

### 查看任务

1. 读取 tasks.json
2. 按状态分类（进行中/已完成）
3. 格式化输出

### 完成任务

1. 查找任务 ID
2. 更新状态为"已完成"
3. 记录完成时间
4. 保存并确认

Skill 开发最佳实践

4. 清晰的文档

SKILL.md 应该包含：

• 功能描述

• 使用方法

• 配置要求

• 示例输出

5. 合理的配置

将可变参数放在 config.json 中，便于用户自定义。

6. 错误处理

考虑异常情况：

• API 调用失败

• 配置缺失

• 数据格式错误

7. 版本管理

在 config.json 中记录版本号，便于更新和维护。

8. 测试验证

开发完成后充分测试，确保各种场景下都能正常工作。

📋 实践任务 5：开发自定义 Skill

任务目标：

1. 开发一个简单的自定义 Skill

2. 安装并测试 Skill

3. 完善文档和配置

推荐项目：

选择以下之一进行开发：

1. 倒计时 Skill：计算距离某个日期还有多少天

2. 笔记 Skill：快速记录和查询笔记

3. 提醒 Skill：设置和管理提醒事项

4. 统计 Skill：统计工作日志中的关键数据

✅ 完成标准：

• 成功创建一个自定义 Skill

• Skill 能正常工作

• 文档完整清晰

多渠道部署：全平台接入方案

多渠道接入概述

OpenClaw 支持同时接入多个消息平台，实现“一个 AI，多处可用”的效果。

支持的平台：

• 即时通讯：Telegram、Discord、Slack、WhatsApp

• 社交媒体：Twitter、微信（通过第三方桥接）

• Web 接口：WebChat、HTTP API

• 本地接口：CLI 命令行

配置多渠道接入

基础配置文件： openclaw.json

{
  "gateways": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "token": "你的_Telegram_Bot_Token"
    },
    "discord": {
      "enabled": true,
      "token": "你的_Discord_Bot_Token",
      "allowedChannels": ["channel-id-1", "channel-id-2"]
    },
    "webchat": {
      "enabled": true,
      "port": 3000,
      "auth": {
        "enabled": true,
        "password": "你的密码"
      }
    }
  }
}

Telegram 接入配置

步骤 1：创建 Bot

1. 在 Telegram 中搜索 @BotFather

2. 发送 /newbot 命令

3. 按提示设置 Bot 名称和用户名

4. 获取 Bot Token

步骤 2：配置 OpenClaw

{
  "gateways": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "token": "你的_Bot_Token",
      "allowedUsers": ["你的_Telegram_User_ID"]
    }
  }
}

步骤 3：启动并测试

1. 重启 OpenClaw

2. 在 Telegram 中搜索你的 Bot

3. 发送 /start 开始对话

Discord 接入配置

步骤 1：创建 Discord 应用

1. 访问 Discord Developer Portal

2. 创建新应用

3. 在 Bot 页面创建 Bot 并获取 Token

4. 在 OAuth2 页面生成邀请链接，添加 Bot 到服务器

步骤 2：配置 OpenClaw

{
  "gateways": {
    "discord": {
      "enabled": true,
      "token": "你的_Discord_Bot_Token",
      "allowedChannels": ["频道_ID"],
      "commandPrefix": "!"
    }
  }
}

步骤 3：测试

在 Discord 频道中发送 ! help 测试 Bot 是否响应。

WebChat 接入配置

WebChat 提供浏览器访问界面，适合本地使用。

配置：

{
  "gateways": {
    "webchat": {
      "enabled": true,
      "port": 3000,
      "host": "localhost",
      "auth": {
        "enabled": true,
        "username": "admin",
        "password": "你的密码"
      },
      "https": {
        "enabled": false
      }
    }
  }
}

访问：

启动后访问 http://localhost:3000 即可使用 Web 界面。

消息路由配置

当接入多个平台时，可以配置消息路由规则，让不同类型的消息发送到不同平台。

示例配置：

{
  "routing": {
    "rules": [
      {
        "type": "alert",
        "destinations": ["telegram", "discord"]
      },
      {
        "type": "daily-briefing",
        "destinations": ["telegram"]
      },
      {
        "type": "log",
        "destinations": ["file"]
      }
    ]
  }
}

规则说明：

• 告警消息同时发送到 Telegram 和 Discord

• 每日简报只发送到 Telegram

• 日志消息只写入文件

多渠道最佳实践

5. 权限隔离

不同平台设置不同的权限：

• Telegram（个人）：完全权限

• Discord（团队）：限制敏感操作

• WebChat（公开）：只读权限

6. 消息分类

根据消息类型选择合适的平台：

• 紧急告警 → Telegram（推送通知）

• 日常交互 → Discord（团队协作）

• 数据查询 → WebChat（可视化界面）

7. 成本控制

多渠道会增加 API 调用，注意监控成本。

📋 实践任务 6：配置多渠道接入

任务目标：

1. 配置至少 2 个消息平台

2. 测试跨平台消息同步

3. 配置消息路由规则

推荐配置：

1. Telegram（个人使用）

2. Discord 或 WebChat（团队/本地使用）

✅ 完成标准：

• 成功配置至少 2 个平台

• 能在不同平台与 AI 对话

• 消息路由规则生效

性能调优：配置参数详解

模型选择和配置

不同任务适合不同的模型，合理选择可以平衡性能和成本。

推荐配置：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "provider": "anthropic",
        "name": "claude-3-5-sonnet-20241022",
        "temperature": 0.7,
        "maxTokens": 4096
      },
      "fallback": {
        "enabled": true,
        "models": [
          {
            "provider": "openai",
            "name": "gpt-4o"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

参数说明：

temperature 选择建议：

• 0.3-0.5：代码生成、数据分析（需要精确）

• 0.7-0.8：日常对话、内容创作（平衡）

• 0.9-1.0：创意写作、头脑风暴（创造性）

Token 使用优化

Token 是 API 成本的主要来源，优化 token 使用可以显著降低费用。

优化策略：

3. 启用缓存

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "cache": {
        "enabled": true,
        "ttl": 3600,
        "maxSize": 100
      }
    }
  }
}

缓存可以避免重复的 API 调用，特别是对于相同或相似的查询。

4. 压缩系统提示

将冗长的系统提示精简为关键要点，减少每次调用的固定成本。

5. 使用更便宜的模型

对于简单任务，使用较便宜的模型：

{
  "agents": {
    "simple-tasks": {
      "model": {
        "provider": "openai",
        "name": "gpt-4o-mini"
      }
    }
  }
}

6. 限制上下文长度

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "targetTokens": 50000
      }
    }
  }
}

性能监控

启用详细日志：

{
  "logging": {
    "level": "info",
    "file": "workspace/logs/openclaw.log",
    "metrics": {
      "enabled": true,
      "interval": 3600
    }
  }
}

查看使用统计：

openclaw stats --period 7d

输出示例：

OpenClaw 使用统计（最近 7 天）

API 调用：
- 总次数：1,234
- 总 tokens：456,789
- 估算成本：$12.34

模型分布：
- claude-3-5-sonnet：80%
- gpt-4o：15%
- gpt-4o-mini：5%

任务类型：
- 对话：60%
- 文件操作：25%
- 网络搜索：15%

成本控制

设置每日限额：

{
  "billing": {
    "limits": {
      "daily": 10.00,
      "monthly": 200.00
    },
    "alerts": {
      "enabled": true,
      "thresholds": [0.5, 0.8, 0.95]
    }
  }
}

当使用量达到阈值（50%、80%、95%）时，系统会发送告警。

配置速查表

基础配置：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "provider": "anthropic",
        "name": "claude-3-5-sonnet-20241022",
        "temperature": 0.7,
        "maxTokens": 4096
      },
      "compaction": {
        "reserveTokensFloor": 20000,
        "memoryFlush": {
          "enabled": true,
          "softThresholdTokens": 4000
        }
      },
      "subAgents": {
        "enabled": true,
        "maxConcurrent": 3,
        "timeout": 300000
      },
      "cache": {
        "enabled": true,
        "ttl": 3600
      }
    }
  },
  "memorySearch": {
    "enabled": true,
    "provider": "openai",
    "remote": {
      "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",
      "apiKey": "你的_API_Key"
    },
    "model": "BAAI/bge-m3"
  },
  "logging": {
    "level": "info",
    "metrics": {
      "enabled": true
    }
  },
  "billing": {
    "limits": {
      "daily": 10.00,
      "monthly": 200.00
    }
  }
}

📋 实践任务 7：性能优化

任务目标：

1. 根据你的使用情况优化配置

2. 启用性能监控

3. 设置成本控制

4. 观察一周的优化效果

优化清单：

• 调整 temperature 参数

• 启用缓存

• 配置备用模型

• 设置每日限额

• 启用使用统计

✅ 完成标准：

• 配置已优化

• 成本控制已设置

• 能查看使用统计

实战练习清单

基础配置（必做）

• 任务 1：创建 AGENTS.md 工作规范

• 任务 2：优化记忆系统（memoryFlush + 日志格式）

• 任务 3：配置子 Agent 并完成并行任务

• 任务 4：创建至少 2 个 Cron 定时任务

• 任务 5：开发一个自定义 Skill

• 任务 6：配置多渠道接入（至少 2 个平台）

• 任务 7：性能优化和成本控制

进阶项目（推荐）

• 项目 1：构建自动化早报系统

每天早上发送天气、日程、新闻摘要

整合多个数据源

格式化输出

• 项目 2：邮件自动分类系统

自动读取新邮件

按重要性分类

自动回复常见问题

• 项目 3：多平台消息聚合

统一管理多个平台的消息

智能路由和转发

消息归档和搜索

• 项目 4：服务监控告警系统

定期检查服务状态

异常时自动告警

生成监控报告

• 项目 5：知识库管理系统

自动整理和归档笔记

智能检索和推荐

定期生成总结

高级挑战（可选）

• 挑战 1：开发复杂的多步骤 Skill

• 挑战 2：实现跨平台的工作流自动化

• 挑战 3：构建个人数据分析仪表板

• 挑战 4：集成第三方 API 和服务

• 挑战 5：优化到极致的成本控制（月费用 <$10）

疑难解答

Q1：memoryFlush 没有触发怎么办？

可能原因：

1. 配置未正确启用

2. 对话长度未达到触发阈值

3. 日志级别过低，看不到触发信息

解决方法：

1. 检查 openclaw.json 中 memoryFlush.enabled 是否为 true

2. 启用 verbose 模式：发送 /verbose 命令

3. 进行长对话测试（100+ 轮）观察是否触发

Q2：子 Agent 执行失败

可能原因：

1. 并发数超过 API 限制

2. 子任务超时

3. 任务分解不合理

解决方法：

1. 降低 maxConcurrent 值

2. 增加 timeout 时间

3. 检查任务是否适合并行处理

Q3：Cron 任务没有执行

可能原因：

1. Cron 表达式错误

2. 时区设置不正确

3. 任务被禁用

解决方法：

1. 使用 crontab.guru 验证表达式

2. 检查 timezone 字段

3. 运行 openclaw cron list 查看任务状态

4. 手动触发测试：openclaw cron run 任务名

Q4:memorySearch 检索不到内容

可能原因：

1. Embedding 模型未配置

2. 日志格式不规范

3. 缺少标签

解决方法：

1. 检查 memorySearch 配置

2. 按照优化格式重写日志

3. 添加相关标签

Q5：多渠道消息不同步

可能原因：

1. 路由规则配置错误

2. 某个平台连接失败

3. 权限设置不一致

解决方法：

1. 检查 routing 配置

2. 查看各平台的连接状态

3. 统一权限设置

Q6：API 成本过高

解决方法：

1. 启用缓存减少重复调用

2. 对简单任务使用更便宜的模型

3. 优化系统提示减少固定成本

4. 设置每日限额防止超支

5. 定期检查使用统计，找出高消耗点

Q7：配置文件修改后不生效

解决方法：

1. 重启 OpenClaw:openclaw restart

2. 检查 JSON 格式是否正确（使用 JSON 验证工具）

3. 查看日志文件是否有错误信息

进阶学习资源

官方资源

• 官方网站：openclaw.ai

• GitHub 仓库：github.com/openclaw/openclaw

• 官方文档：docs.openclaw.ai

• Skill 市场：github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills

社区资源

• Reddit:r/clawdbot、r/AiForSmallBusiness

• Discord:OpenClaw 官方 Discord 服务器

• GitHub Discussions：在仓库的 Discussions 区提问和交流

中文资源

• 中文社区：MaoTouHU/OpenClawChinese（提供中文界面和文档）

• 中文教程：搜索“OpenClaw 中文教程”可以找到更多本地化资源

进阶主题

完成本教程后，你可以探索以下高级主题：

1. 多 Agent 协作：让多个 Agent 协同工作

2. 自定义插件开发：开发更复杂的功能扩展

3. 企业级部署：在团队或公司中部署 OpenClaw

4. 安全加固：深度配置安全策略

5. 性能调优：针对大规模使用的优化

总结

完成本教程后，你的 OpenClaw 已经从“好用”提升到“更好用”，甚至“离不开”的水平。

你已经掌握：

• ✅ 完整的工作规范体系（AGENTS.md）

• ✅ 可靠的记忆管理机制

• ✅ 高效的任务并行处理

• ✅ 精确的定时自动化

• ✅ 自主的能力扩展

• ✅ 全平台的接入方案

• ✅ 优化的性能配置

下一步建议：

1. 深入实践：选择一个实战项目，将所学知识应用到实际场景

2. 持续优化：根据使用情况不断调整配置

3. 参与社区：分享你的经验，帮助其他用户

4. 探索创新：尝试开发独特的 Skill 和工作流

OpenClaw 的潜力远不止于此。随着你对系统的深入理解，你会发现更多可能性。

祝你在 AI 助手的探索之旅中收获满满！🚀

朋友，写文不易，看到这了，给个点赞书签再走?

最后更新：2026 年 2 月版本：2.0 适用于：OpenClaw v2.23 及以上版本

大部分人部署完 OpenClaw 之后，看到它能在 Discord 或 Telegram 里正常回复消息，就觉得已经用上龙虾了。实际上，出厂设置的 OpenClaw连它五分之一的实力都没发挥出来。

真正的潜力，隐藏在那些你没动过的配置文件里。

出厂设置 vs 调教好

让我先用一个对比表格感受下差异：

接下来我会按照从易到难、从基础到进阶的顺序，讲解五个关键配置方向。

第一步：塑造个性化的对话风格

OpenClaw 的 workspace 目录下有三个定义“身份”的文件：

• SOUL.md — 定义它是谁，回复风格

• IDENTITY.md — 设定名称、形象标识

• USER.md — 你是谁，它怎么称呼你

大多数人安装后这三个文件基本是空的，所以 AI 只能用最通用的方式回复你——也就是那种“非常荣幸为您服务”的客服腔。

在 SOUL.md 中，我写入了这样的行为准则：

#核心原则

## 沟通风格
- 直接切入主题,不需要礼貌性寒暄
- 允许表达观点,不必保持绝对中立
- 简洁优先,但涉及技术细节时不省略关键信息

## 工作方式
- 优先尝试自主解决,确实需要时再询问
- 主动提供相关背景信息和替代方案

就这么简单几行，它的回复风格立马变成正常人说话。

IDENTITY.md 比较简单——给它一个具体的名字和符号标识。这看起来是小事，但在长期使用中，一个有明确身份的 AI 在多轮对话中的表现一致性会明显更好。

USER.md 里记录你的工作时区、技术背景、沟通习惯、职业等。这能避免很多不必要的误解——比如它不会在你的休息时间发送非紧急通知，也不会向一个前端工程师推荐后端框架。

第二步：构建结构化的记忆系统

这是提升体验最显著的一个环节。

默认的 MEMORY.md 文件存在两个问题：要么被闲置，要么变成一个什么都往里塞的垃圾场。真正有效的记忆系统需要分层设计：

MEMORY.md              ← 核心索引:只记录关键信息和文件引用
memory/
  ├── projects.md      ← 项目状态和任务追踪
  ├── infra.md         ← 基础设施配置速查
  ├── lessons.md       ← 问题记录和解决方案
  └── 2026-02-23.md    ← 每日对话日志

MEMORY.md 只做索引，不堆积内容。 每次会话启动时只加载这个索引文件，需要具体信息时再按需读取相关文件。这样既保证了启动速度，又不会丢失重要信息。

语义检索能力

配合 OpenClaw 的 memorySearch 功能，你可以实现真正的“语义记忆”:

当你说“上次那个部署失败的问题”, AI 不需要逐行扫描所有历史记录，而是通过语义理解直接定位到相关的那一段对话。

在 openclaw.json 中加上：

"memorySearch": {
  "enabled": true,
  "provider": "openai",
  "remote": {
    "baseUrl": "你的embedding服务地址",
    "apiKey": "你的密钥"
  },
  "model": "BAAI/bge-m3"
}

SiliconFlow提供的免费 embedding 服务（bge-m3 模型），基本可以零成本实现语义记忆。

另外建议开启 compaction.memoryFlush 选项，这样当对话上下文接近上限时，AI 会自动将重要信息提取到当天的日志文件中，避免因为 token 限制导致的“失忆”。

第三步：通过 Skill 扩展实用功能

OpenClaw 预装了一些基础 skill（天气查询、新闻摘要等），但它的真正威力在于你可以根据自己的需求定制功能模块。

Skill 的本质是一个指导文档（SKILL.md）加上可选的执行脚本。当 AI 识别到相关请求时，会自动读取对应的 SKILL.md 并按照其中的步骤执行。

我目前在使用的几个自定义 skill:

• 媒体下载器： 发送视频链接，自动下载并生成分享链接

• PPT生成器： 根据主题自动生成PPT

• 量化分析： 输入token，运行预测模型并给出分析报告

• x新闻热点： 每天自动收集x热点

一个标准的 skill 目录结构：

skills/
  my-skill/
    SKILL.md          ← AI 的执行指南
    execute.sh        ← 可选的自动化脚本
    README.md         ← 可选的使用说明

编写要点

在 SKILL.md 中需要明确三个要素：

1. 触发条件 — 什么情况下启用这个 skill

2. 执行流程 — 分步骤的详细操作指南

3. 输出规范 — 结果应该以什么格式呈现

关键是把 AI 当作一个刚入职的助手——你的指令越清晰具体，执行结果就越稳定可靠。模糊的描述会导致不可预测的行为。

社区也有现成的 skill 资源可以参考：clawhub.com

第四步：启用心跳机制实现主动服务

OpenClaw 有一个容易被忽视但非常实用的功能：心跳（Heartbeat）机制。

系统会定期（默认 30 分钟）向 AI 发送一个信号，询问是否有需要处理的事项。默认情况下，AI 只会简单回复 HEARTBEAT_OK 然后什么都不做。

但如果你创建一个 HEARTBEAT.md 文件，就可以定义它在心跳时应该执行的检查任务：

# HEARTBEAT.md

## 每次心跳时执行
- 检查核心服务健康状态(通过 HTTP 探测)
- 如果发现异常,立即通知但不要自动干预

## 每日执行一次
- 扫描项目待办列表,标记超过 3 天未更新的任务

## 每周执行一次
- 整理过去 7 天的对话日志,提炼关键信息到长期记忆

这样你的 AI 就变成了一个全天候的监控助手。你休息的时候它在巡检，你上线就能看到整理好的报告。

心跳 vs 定时任务

• 心跳适合： 轻量级的周期性检查，可以批量执行多个小任务

• cron 适合： 需要精确时间触发的独立任务（例如“每周一上午 9 点生成周报”）

第五步：配置模型分级降低成本

如果你通过 API 中转服务可以访问多个模型，强烈建议配置模型分级策略：

在 openclaw.json 中设置别名：

"models": {
  "provider/strong-model": { "alias": "opus" },
  "provider/medium-model": { "alias": "sonnet" },
  "provider/light-model": { "alias": "haiku" }
}

然后在 AGENTS.md 中定义分配规则，AI 在派发子任务时会自动选择合适的模型。

实际效果： 在保持服务质量的前提下，token 消耗可以降低 60-70%，因为绝大多数日常操作根本不需要最强大的模型。

配置优先级清单

按照投入产出比排序：

1. ✅ 完善 SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md (10 分钟，效果立竿见影）

2. ✅ 建立分层记忆结构，启用 memorySearch (30 分钟）

3. ✅ 配置 HEARTBEAT.md (10 分钟）

4. ✅ 根据需求安装或编写 2-3 个常用 skill （按需投入）

5. ✅ 配置模型分级策略 （如果有多模型访问权限）

6. ✅ 完善 AGENTS.md 中的行为规范和安全策略

结语

OpenClaw 的设计理念是提供一个灵活的框架，由使用者来定义它的具体形态。默认配置只是一个起点，真正的价值在于你如何根据自己的工作流程来调教它。

我自己经过一段时间的调整，已经把它从一个简单的聊天机器人改造成了一个能够记住上下文、主动执行巡检、协助编码和文档生成的全方位助手。

如果你也在使用 OpenClaw，欢迎分享你的经验和小技巧

让我们的龙虾，一起进化！

进阶阅读：https://openlang.cn/archives/openclaw-cong-zhong-ji-dao-gao-ji-wan-zheng-jiao-cheng

Skills 概念完全指南

什么是 Skills

Skills（技能）是一种用于扩展 AI 助手能力的模块化定义方式。它们本质上是预先编写好的指令集，可以让 AI 助手在特定场景下表现出特定的行为模式或执行特定类型的任务。

你可以把 Skills 想象成 AI 助手的“工具箱”或“技能包”。每个 Skill 就像一张卡片，上面写着“在这种情况下，我应该这样做”。当 AI 助手遇到匹配的场景时，它会自动调用相应的技能，从而提供更专业、更准确的帮助。

举几个具体的例子：一个“代码审查”技能可以告诉 AI 如何进行规范的代码审查，包括关注点、审查流程和反馈格式；一个“编写测试”技能可以定义单元测试的编写规范、命名约定和覆盖率要求；一个“撰写文档”技能可以指导 AI 按照项目的文档规范生成 API 文档或技术说明。

Skills 的核心价值

Skills 的出现解决了 AI 助手的几个重要问题。

首先是知识传递问题。每个团队、每个项目都有自己独特的规范和习惯，这些知识很难通过通用的提示词传达给 AI。通过 Skills，你可以把这些规范固化下来，让 AI 在需要时自动调用。简单来说，就是把团队的“隐性知识”变成 AI 可以理解的“显性规则”。

其次是一致性问题。如果没有 Skills，团队成员可能需要各自向 AI 解释项目的编码规范，导致不同的人得到不同质量的结果。而通过统一的 Skills 定义，所有团队成员使用 AI 时都能获得一致的行为输出。

第三个价值是复用性。一个设计良好的 Skill 可以在多个项目中重复使用，也可以在团队成员之间共享。这大大提高了效率，因为不需要每次都重新定义相同的规则和流程。

最后一个是专业化。通用的 AI 助手虽然能力强大，但在特定领域可能不够深入。通过 Skills，你可以为特定场景（比如数据分析、前端开发、系统运维等）定制专门的指导，让 AI 在这些领域表现得更专业。

Skills 的工作原理

理解 Skills 的工作原理有助于更好地使用它们。

每个 Skill 通常包含几个核心部分。第一是元数据，包括名称、描述、版本和兼容性信息，这些帮助 AI 和用户识别和选择合适的技能。第二是触发条件，说明在什么情况下应该使用这个技能，比如特定的命令、文件类型或任务类型。第三是指令内容，这是 Skill 的核心，定义了具体的行为规范、操作步骤和输出要求。第四是示例，提供一些具体的使用例子，帮助 AI 理解期望的行为。

当 AI 处理用户请求时，它会判断当前任务是否匹配某个 Skill 的触发条件。如果匹配，AI 会加载相应的 Skill 内容，将其融入自己的思考过程，从而提供更符合预期的回答和操作。

如何使用 Skills

使用 Skills 通常有以下几种方式。

最常见的是通过 AI 助手自动触发。当你与 AI 交流时，如果你的请求符合某个 Skill 的触发条件，AI 会自动加载并应用这个技能。比如当你请求代码审查时，如果有一个“代码审查”技能，AI 会自动调用它。

另一种方式是显式调用。你可以告诉 AI“请使用 XX 技能来完成这个任务”，AI 会加载指定的 Skill 并按照其中的规范来执行。这种方式在你知道需要哪个技能时特别有用。

还有一些系统支持通过配置文件声明需要使用的技能，这样每次对话时都会自动加载这些技能，无需每次手动指定。

Skills 的存放位置

不同的 AI 工具对 Skills 的存放位置有不同的规定，但通常遵循一些通用的模式。

项目级 Skills 存放在当前项目的特定目录中，比如 .skills/、skills/ 或 .ai/skills/ 等。这样该项目下的所有 AI 交互都能使用这些技能。

全局 Skills 存放在用户主目录下的特定位置，比如 ~/.skills/、~/.config/ai/skills/ 等。这样无论在哪个项目中使用 AI，都能访问这些通用技能。

一些工具还支持从特定的技能市场中安装社区分享的 Skills，这类似于软件包管理器，允许用户直接使用他人分享的技能，而不需要自己从头编写。

如何编写一个 Skill

编写 Skill 需要考虑几个关键要素。

首先是明确目标。你需要清楚这个 Skill 要解决什么问题，在什么场景下使用。比如一个“生成 README”技能的目标就是在用户需要为项目编写说明文档时提供帮助。

其次是定义触发条件。什么样的输入应该触发这个技能？可能是特定的关键词、文件扩展名、命令参数或任务类型。触发条件应该足够清晰，既不会遗漏应该匹配的情况，也不会错误匹配不相关的情况。

然后是编写核心指令。这是 Skill 的主体部分，需要清晰、具体地描述期望的行为。避免模糊的表述，比如“写得好一点”，而应该给出具体的标准，比如“每个函数必须有 JSDoc 注释，注释必须包含参数说明和返回值说明”。

提供示例也很重要。AI 善于从示例中学习，提供典型的输入输出示例可以帮助 AI 更好地理解你的意图。

最后是设置边界。说明这个 Skill 适用于什么场景，不适用于什么场景，避免 AI 在不适当的情况下使用这个技能。

Skill 的典型结构

一个典型的 Skill 文件通常包含以下结构。

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name: skill-name
description: 技能的具体描述，说明它的用途和使用场景
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# 技能名称

## 简介
简要介绍这个技能是什么、做什么。

## 触发条件
在什么情况下应该使用这个技能。

## 行为规范
具体的行为要求和操作步骤。

## 示例
一些使用示例。

## 注意事项
需要特别注意的事项或限制。

常见的使用场景

Skills 在实际工作中有非常广泛的应用场景。

代码生成领域可以定义各种编程语言的代码风格、命名规范、注释要求等。比如一个“React 组件”技能可以规定组件的编写格式、Props 的定义方式、样式应该如何组织等。

代码审查场景可以定义审查标准、检查项、反馈格式等。比如规定必须检查安全性、性能、可访问性等方面，并给出具体的审查清单。

文档生成场景可以定义各种文档的模板、结构、风格等。比如 API 文档必须有参数说明、返回值说明、示例代码等。

测试编写场景可以定义测试文件的组织方式、命名规范、覆盖率要求等。

重构指导场景可以提供常见的重构模式和最佳实践，指导 AI 进行安全的代码改进。

问题排查场景可以提供常见错误的排查步骤、调试技巧、日志分析方法等。

部署运维场景可以定义部署流程、环境配置、监控指标等。

Skills 与其他概念的区别

了解 Skills 与相关概念的区别有助于更好地理解它的定位。

Skills 与系统提示词（System Prompt）不同。系统提示词是在每次对话开始时就会加载的全局设置，而 Skills 是按需加载的模块。这使得 Skills 更加灵活，不会一次性给 AI 太多不相关的信息。

Skills 与插件（Plugins）不同。插件通常包含可执行的代码或与外部系统的集成能力，而 Skills 主要是一组指令和规则。简单来说，插件扩展的是 AI 的“能力”，而 Skills 扩展的是 AI 的“知识”。

Skills 与工作流（Workflows）不同。工作流通常定义的是多步骤的自动化流程，而 Skills 更像是指导 AI 行为的“手册”。一个工作流可能包含多个技能，但技能本身更专注于特定场景的指导。

如何管理 Skills

随着使用的 Skills 越来越多，有效管理它们变得很重要。

保持组织清晰。按照功能或领域对 Skills 进行分类，比如分为“代码质量类”、“文档类”、“测试类”等。每个分类使用独立的文件夹，便于查找和维护。

定期更新维护。随着项目的发展和经验的积累，及时更新 Skills 中的规则和建议，删除不再适用的内容。

版本控制。将 Skills 纳入版本控制，这样可以追踪修改历史，也方便在团队中共享。

文档化。对于复杂的 Skills，编写使用文档说明它的设计意图、适用场景和使用注意事项，方便团队成员理解和正确使用。

如何选择合适的 Skills

选择合适的 Skills 需要考虑几个因素。

匹配度是最重要的。确保 Skills 描述的场景与你的实际需求相符，不要期望一个技能解决所有问题。

质量优先。一个设计良好的 Skill 胜过十个粗糙的 Skill。在采用新 Skill 之前，花时间检查它的质量。

兼容性。确认 Skills 与你使用的 AI 工具兼容，不同工具的 Skills 格式可能有所不同。

社区评价。如果是使用他人分享的 Skills，查看其他用户的评价和反馈，了解它的实际效果。

总结

Skills 是一个强大的概念，它让 AI 助手能够更好地适应特定团队和项目的需求。通过定义清晰的指令集，Skills 帮助 AI 在特定场景下提供更专业、更一致、更高质量的输出。

掌握 Skills 的使用和编写方法，可以显著提升你与 AI 助手的协作效率，让 AI 真正成为团队中得力的专业助手，而不是一个什么都会但什么都不精的通用工具。

无论你是个人开发者还是团队成员，都值得花时间了解和实践 Skills，找到适合自己工作方式的技能组合。

OpenCode：开源 AI 编程助手完全指南

概述

OpenCode 是一个强大的开源 AI 编程助手，旨在帮助开发者更高效地编写代码。它可以在终端、IDE 或桌面应用中运行，支持连接多种大语言模型，包括 Claude、GPT、Gemini 等，也可使用内置的免费模型。

截至目前，OpenCode 已获得超过 100,000 GitHub Stars，拥有 700 位贡献者，每月被超过 250 万 开发者使用。

主要特性

1. 多模型支持

• 内置免费模型：开箱即用，无需额外订阅

• 75+ LLM 提供商：通过 Models.dev 支持海量模型

• 本地模型：支持运行本地大语言模型

• 主流集成：支持 GitHub Copilot、ChatGPT Plus/Pro 账户登录

2. 跨平台使用

• 终端界面：直接在命令行中使用

• 桌面应用：支持 macOS、Windows、Linux（Beta）

• IDE 扩展：集成到主流开发环境

3. 开发者友好功能

安装

macOS

brew install opencode 

Linux

# 使用 curl
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

# 使用 aur (paru)
paru -S opencode 

Windows

# 使用 winget 
winget install OpenCode 

使用方法

基础命令

# 启动交互式会话
opencode 

# 指定模型
opencode --model claude

# 查看帮助
opencode --help

配置模型

在配置文件中指定偏好的模型提供商：

model:
  provider: openai   # 或 anthropic, google 等
  model:gpt-4o

适用场景

1. 代码补全与生成：快速生成代码片段

2. Bug 修复：分析并修复代码问题

3. 代码重构：优化现有代码结构

4. 技术问答：解答编程相关问题

5. 项目探索：理解大型代码库

隐私与安全

OpenCode 高度重视用户隐私：

• 零数据存储：不存储任何用户代码或会话数据

• 本地处理：可在本地运行模型，确保数据不离开设备

• 企业级安全：提供企业版本满足更高安全需求

社区与资源

• GitHub：https://github.com/anomalyco/opencode

• 文档：https://opencode.ai/docs

• Discord：加入社区交流

• 更新日志：持续迭代更新

总结

OpenCode 是一款功能强大、完全开源的 AI 编程助手。它提供了灵活的多模型支持、跨平台使用体验，以及卓越的隐私保护。无论是个人开发者还是企业团队，都能从中获得显著的效率提升。

作为开源项目，OpenCode 持续获得社区的大力支持，是当前最受欢迎的 AI 编程工具之一。强烈推荐尝试！

OpenClaw：你的私人AI助手，开源可控

当AI不再只是"聊天"，而是能帮你"做事"

在AI模型爆发式增长的2026年，我们面临的挑战不再是"没模型可用"，而是高效、私密地整合它们。如果你厌倦了在不同的Web页面间切换，或者担心个人对话数据被大厂"免费"使用，那么OpenClaw就是你通往"数字主权"的钥匙。

一、OpenClaw是什么？

OpenClaw是一款运行在用户自有设备上的开源自主AI助手，并非简单的聊天机器人，而是具备"执行能力"的智能代理（Agent）。它以"本地优先、隐私可控"为设计理念，通过连接各类通讯平台和工具，实现跨场景任务自动化，真正做到"替用户做事"而非"仅回答问题"。

其核心理念是构建"AI个人操作系统"：无需依赖第三方云服务，所有核心逻辑在本地设备运行，数据存储于私有环境，同时支持多设备协同与高度自定义配置。

OpenClaw的命名经历了三次迭代，背后是项目从个人玩具到成熟开源平台的演进历程：

• 初始命名"Clawd"：源于Claude（AI模型）与claw（龙虾爪）的谐音，致敬Anthropic的Claude模型及其龙虾加载图标，但因可能引发品牌混淆，收到Anthropic法务团队的合规提示。

• 过渡名称"Moltbot"："Molt"意为龙虾蜕壳，寓意项目迭代成长，但该名称未充分体现开源核心特质，社区认可度有限。

• 最终定名"OpenClaw"："Open"凸显开源协作、开放扩展的项目属性，"Claw"保留初始设计的龙虾意象，形成既符合品牌规范又彰显项目精神的命名。

截至2026年1月，该项目已在GitHub收获10万+星标，Discord社区成员超8900人，成为开源AI领域增速最快的项目之一。

二、核心特性

1. 多模型集成

OpenClaw并非固步自封的单一工具，它通过统一的接口协议，将目前市面上顶尖的算力资源收归己有：

• 巅峰算力：完美支持Claude 4.5系列（Sonnet/Opus）与GPT-4o，并允许通过自定义API地址接入OneAPI或中转代理。

• 极致推理：集成Groq与Mistral AI，体验快如闪电的回复速度。

• 国产模型：深度支持通义千问、文心一言、Kimi等国产大模型，无缝接入国内AI生态。

• 本地私有化：深度整合Ollama，在2GB内存起步的硬件上即可运行Llama 3等开源模型，实现真正的100%数据不离本地。

2. 多渠道接入

OpenClaw的魅力在于它的"无处不在"。通过简单的配置，它能化身为你的：

• 通讯助理：接入Telegram、Discord、WhatsApp、Slack、Signal

• 企业内参：支持飞书与企业微信

• 原生管家：在macOS上甚至支持iMessage接入

• Web界面：提供本地WebChat，无需安装客户端即可通过浏览器访问

3. 主动能力

OpenClaw不仅被动回答，还能通过多项主动能力为你服务：

• 持久记忆：跨平台记住你的喜好、习惯和工作方式，成为真正"懂你"的AI助手

• 主动推送：为你发送晨报、任务提醒、定时通知，如同私人秘书般贴心

• Skills技能系统：通过预定义的技能（Skills）执行复杂任务，如自动生成周报、整理邮件、调用API等

• 工作区管理：支持创建多个独立的工作区，每个工作区可以有不同的AI人格、技能和记忆

4. 完全开源

• MIT许可证：完全自由使用和修改，无论个人还是企业都可商用

• 本地优先：数据存在自己的设备上，不依赖第三方云服务

• 社区活跃：GitHub 10万+星标，Discord 8000+成员，问题响应及时

三、适合谁使用？

四、快速开始

OpenClaw提供了多种安装方式，无论你是技术小白还是资深开发者，都能找到适合自己的路径。

方式一：npx一键安装（推荐）

npx openclaw 

首次运行会自动启动新手引导，配置AI模型和渠道后即可使用。

方式二：Docker安装

docker run -d --name openclaw -p 8080:8080 -v openclaw-data:/data openclaw/openclaw 

方式三：手动安装

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git

2. 安装依赖：npm install

3. 启动服务：npm start

基础配置流程

1. 选择模型提供商：配置API Key（支持OpenAI、Anthropic、Ollama等）

2. 连接渠道：选择要接入的通讯平台（Telegram、飞书等）

3. 配置技能：根据需求添加需要的Skills

4. 启动运行：完成配置后即可开始使用

五、为什么选择OpenClaw？

在众多AI助手中，OpenClaw凭借其独特优势脱颖而出：

核心优势总结

1. 数据主权：所有对话数据存储在本地，不用担心隐私泄露

2. 灵活扩展：通过Skills系统可以无限扩展AI能力

3. 跨平台统一：一个AI助手管理所有通讯渠道

4. 成本可控：可选本地模型或中转API，灵活控制成本

5. 国产优化：深度支持国产大模型和国内通讯平台

六、相关资源

• 官方网站：https://openclawcn.com

• GitHub仓库：https://github.com/openclaw/openclaw

• 官方文档：https://docs.openclaw.ai

• 中文指南：https://openclawguide.org/zh

• 社区Discord：https://discord.gg/clawd

• 技能市场：https://clawsome.com（ClawHub）

推荐服务器配置

运行OpenClaw建议使用2核2G以上配置的服务器：

• 国内推荐：腾讯云轻量应用服务器 ¥68/年

• 海外推荐：Vultr $5/月起（约¥36）

• 阿里云：¥99年起（2核2G）

结语

在AI工具从"对话响应"向"主动执行"演进的浪潮中，OpenClaw凭借"开源可控、全渠道集成、主动任务执行"三大核心优势，成为追求数据主权和效率提升用户的首选。它打破了传统AI助手"被动等待指令"的局限，以本地部署为基础，深度融入日常工作流，成为能够自主处理复杂任务的"个人AI操作系统"。

如果你受够了在不同网页间切换，或者担心个人数据被大厂"免费"使用，OpenClaw可能是你通往"数字主权"的下一把钥匙。