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openclaw skills install skill-specUse when identifying skill candidates from repeated work, managing skill change proposals, or chaining skills into workflows. Triggers on multi-step tasks th...
openclaw skills install skill-specSkill 不是写完就结束的静态文档,而是需要持续迭代的 spec 工程。本方法论覆盖 skill 的完整生命周期:识别候选 → 变更管理 → 下游串联。
核心信号: 如果一件事需要很多动作、聊了很多次才完成,它就是 skill 的候选。
digraph identify {
"完成了一项工作" [shape=doublecircle];
"花了多少轮对话?" [shape=diamond];
"涉及多少步骤?" [shape=diamond];
"下次还会做吗?" [shape=diamond];
"创建 Skill" [shape=box];
"不需要 Skill" [shape=box];
"完成了一项工作" -> "花了多少轮对话?";
"花了多少轮对话?" -> "涉及多少步骤?" [label=">=3轮"];
"花了多少轮对话?" -> "不需要 Skill" [label="1-2轮"];
"涉及多少步骤?" -> "下次还会做吗?" [label=">=3步"];
"涉及多少步骤?" -> "不需要 Skill" [label="1-2步"];
"下次还会做吗?" -> "创建 Skill" [label="是"];
"下次还会做吗?" -> "不需要 Skill" [label="否"];
}
识别检查清单:
已配置 hooks 自动监测 session 复杂度:
阈值可通过环境变量调整:SKILL_CANDIDATE_THRESHOLD=20
Token 开销: 低于阈值的 session = 0 额外 token。超过阈值 = ~30 token 的提示注入。
当 skill 在使用过程中暴露问题或需要改进时,不要直接修改 SKILL.md,而是先在 CHANGE.md 中记录提案。
在对应 skill 目录下创建 CHANGE.md:
# Change Proposals
## #001 - [提案标题]
- **Status:** proposed | accepted | rejected | implemented
- **Date:** 2026-04-30
- **Trigger:** 什么场景触发了这个修改需求
- **Proposal:** 具体要修改什么,为什么
- **Impact:** 修改后对现有流程的影响
## #002 - [提案标题]
...
proposed → [用户 review] → accepted → implemented
→ rejected (附原因)
规则:
Skill 执行完毕后,评估是否存在可串联的下游 skill。
评估维度:
| 问题 | 如果是 |
|---|---|
| 当前 skill 的输出是否是另一个 skill 的输入? | 建立串联关系 |
| 执行完后是否有固定的后续动作? | 考虑在 SKILL.md 末尾添加 Next Step |
| 多个 skill 是否总是一起执行? | 考虑创建编排 skill |
串联方式:
显式推荐 — 在 SKILL.md 末尾添加:
## Next Steps
- 如果需要 X,使用 [skill-name]
- 如果需要 Y,使用 [another-skill]
编排 Skill — 当多个 skill 固定组合时,创建一个新的编排 skill 定义执行顺序和数据传递。
| 阶段 | 触发条件 | 产物 |
|---|---|---|
| Identification | 多轮、多步、可重复 | 新 SKILL.md |
| Change Management | 使用中发现问题 | CHANGE.md 提案 |
| Composition | 执行后有后续动作 | Next Steps / 编排 skill |