OpenClaw Skills 安装与使用完整指南
什么是 OpenClaw Skills
OpenClaw Skills 是模块化的功能扩展包，它们为 AI 助手提供专门领域的知识、工作流和工具。就像给机器人安装不同的"大脑模块"，让它能够完成更专业的任务。
为什么使用 Skills
专业化：每个 Skill 专注于特定领域 即插即用：安装简单，无需复杂配置 模块化：可以根据需要安装或卸载 生态丰富：社区贡献了大量实用的 Skills
已安装的 4 个 Skills
你现在安装了这 4 个非常实用的 Skills：
Find Skills - 帮你发现和安装更多 Skills Multi Search Engine - 集成 17 个搜索引擎（8 个国内 + 9 个国际） Tavily Search - AI 优化的网页搜索，返回简洁相关的结果 EvoMap - 连接 AI 协作进化市场
让我们逐个了解它们的安装、配置和使用方法！
Skill 安装方法（推荐先读）
安装 OpenClaw Skills 有多种方法，推荐使用 ClawHub + 飞书机器人 的方式，最简单方便！
方法 1: ClawHub 下载 ZIP + 飞书机器人安装（推荐）
这是最简单的方法，通过飞书机器人就能完成安装！
步骤 1: 访问 ClawHub 下载 Skill
打开浏览器，访问：https://clawhub.ai/ 浏览或搜索你想要的 Skill 点击进入 Skill 详情页 找到下载按钮，下载 Skill 的 ZIP 压缩包
步骤 2: 通过飞书机器人安装
打开飞书，找到你的 OpenClaw 机器人 把下载好的 ZIP 文件直接发送给机器人 机器人会自动识别并安装 Skill
就这么简单！
方法 2: 发送 SKILL.md 链接给飞书机器人
如果你知道 Skill 的 SKILL.md 文件链接，也可以直接发送链接：
步骤 1: 获取 SKILL.md 链接
从 ClawHub 或 GitHub 上找到 Skill 的 SKILL.md 文件，复制它的 URL。
步骤 2: 发送链接给飞书机器人
打开飞书，找到你的 OpenClaw 机器人 发送 SKILL.md 的链接给机器人 机器人会自动下载并安装 Skill
方法 3: 使用 Skills CLI（适合开发者）
如果你习惯使用命令行，也可以用 Skills CLI：
# 搜索 Skills
npx skills find [关键词]
# 安装 Skill
npx skills add <owner/repo@skill> -g -y
# 检查更新
npx skills check
# 更新所有 Skills
npx skills update方法 4: 手动安装（高级用户）
如果你想手动管理 Skill 文件：
# 1. 下载或复制 Skill 文件到本地
# 2. 放到 Skills 目录
cp -r /path/to/skill ~/.openclaw/skills/<skill-name>/
# 3. 验证安装
ls -la ~/.openclaw/skills/验证安装
安装完成后，可以用以下方式验证：
# 查看已安装的 Skills
ls -la ~/.openclaw/skills/
# 读取 Skill 的说明文档
cat ~/.openclaw/skills/<skill-name>/SKILL.md
或者在飞书中问机器人："你安装了哪些 Skills？"
ClawHub 使用小贴士
发现新 Skills：访问 https://clawhub.ai/ 浏览社区贡献的 Skills 搜索功能：使用 ClawHub 的搜索功能找到你需要的 Skill 查看详情：每个 Skill 都有详细的说明文档和使用示例 收藏常用：把常用的 Skills 收藏起来方便下次找到
Skill 1: Find Skills -- 发现和安装技能
简介
Find Skills 是一个"元 Skill"，它的作用是帮你找到更多有用的 Skills。当你想知道"有没有能做 X 的 Skill"时，它就是你的好帮手。
功能特点
搜索 Skills 生态系统 一键安装 Skills 检查和更新已安装的 Skills
安装方法
这个 Skill 通常已经预装了。如果没有，可以通过以下方式安装：
方法 1: ClawHub 下载 ZIP + 飞书机器人（推荐）
访问 https://clawhub.ai/ 搜索并下载 Skill 把 ZIP 文件发送给飞书机器人
方法 2: 使用 Skills CLI
npx skills find
npx skills add <skill-package>
配置方法
Find Skills 不需要额外配置，开箱即用。
使用方法
场景 1: 你想找某个功能的 Skill
当你问"如何做 X"或"有没有能做 X 的 Skill"时：
# 搜索相关 Skills
npx skills find [关键词]
# 示例
npx skills find react performance
npx skills find pr review
npx skills find changelog
场景 2: 浏览可用的 Skills
访问 https://clawhub.ai/ 可以在线浏览所有可用的 Skills。
场景 3: 安装找到的 Skill
npx skills add <owner/repo@skill> -g -y
# 示例
npx skills add vercel-labs/agent-skills@vercel-react-best-practices -g -y
参数说明：
-g：全局安装（用户级别） -y：跳过确认提示
场景 4: 检查和更新 Skills
# 检查更新
npx skills check
# 更新所有已安装的 Skills
npx skills update
常见搜索分类
搜索技巧
使用具体关键词："react testing" 比只搜 "testing" 更好 尝试同义词：如果 "deploy" 没结果，试试 "deployment" 或 "ci-cd" 查看热门来源：很多 Skills 来自 vercel-labs/agent-skills 或 ComposioHQ/awesome-claude-skills
Skill 2: Multi Search Engine -- 多搜索引擎集成
简介
Multi Search Engine 集成了 17 个搜索引擎（8 个国内 + 9 个国际），让你可以在一个地方搜索全网内容，而且不需要任何 API Key！
支持的搜索引擎
国内搜索引擎（8 个）
国际搜索引擎（9 个）
安装方法
这个 Skill 已经安装在你的系统中了：
~/.openclaw/skills/multi-search-engine/
如果需要重新安装，可以使用以下方式：
方法 1: ClawHub 下载 ZIP + 飞书机器人（推荐）
访问 https://clawhub.ai/ 搜索 "multi-search-engine" 下载 ZIP 文件并发送给飞书机器人
方法 2: 使用 Skills CLI
npx skills add multi-search-engine
配置方法
Multi Search Engine 不需要额外配置，开箱即用。所有搜索都通过 web_fetch 工具完成。
使用方法
基本搜索
// 使用 Google 搜索
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=python+tutorial"})
// 使用百度搜索
web_fetch({"url": "https://www.baidu.com/s?wd=python+教程"})
// 使用 DuckDuckGo（隐私搜索）
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=privacy+tools"})
高级搜索技巧
1. 站内搜索（site:）
// 只在 GitHub 上搜索
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=site:github.com+react"})
// 只在知乎上搜索
web_fetch({"url": "https://www.baidu.com/s?wd=site:zhihu.com+人工智能"})
2. 文件类型搜索（filetype:）
// 搜索 PDF 文档
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=machine+learning+filetype:pdf"})
// 搜索 PPT 演示文稿
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=openclaw+filetype:ppt"})
3. 精确匹配（""）
// 精确匹配短语
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=\"machine+learning\""})
4. 排除关键词（-）
// 搜索 python 但排除 snake
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=python+-snake"})
5. 或搜索（OR）
// 搜索 cat 或 dog
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=cat+OR+dog"})
6. 时间过滤
// 过去 1 小时
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=ai+news&tbs=qdr:h"})
// 过去 1 天
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=ai+news&tbs=qdr:d"})
// 过去 1 周
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=ai+news&tbs=qdr:w"})
// 过去 1 月
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=ai+news&tbs=qdr:m"})
// 过去 1 年
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=ai+news&tbs=qdr:y"})
隐私搜索引擎
如果你注重隐私，可以使用这些搜索引擎：
// DuckDuckGo（不追踪用户）
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=privacy+tools"})
// Startpage（Google 结果 + 隐私）
web_fetch({"url": "https://www.startpage.com/sp/search?query=privacy+tools"})
// Brave（独立索引）
web_fetch({"url": "https://search.brave.com/search?q=privacy+tools"})
// Qwant（欧盟 GDPR 合规）
web_fetch({"url": "https://www.qwant.com/?q=privacy+tools"})
DuckDuckGo Bangs（快捷指令）
DuckDuckGo 有一个很酷的功能叫 "Bangs"，可以直接跳转到特定网站搜索：
// !g - 跳转到 Google
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!g+tensorflow"})
// !gh - 跳转到 GitHub
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!gh+tensorflow"})
// !so - 跳转到 Stack Overflow
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!so+python+error"})
// !w - 跳转到 Wikipedia
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!w+artificial+intelligence"})
// !yt - 跳转到 YouTube
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!yt+openclaw+tutorial"})
WolframAlpha 知识计算
WolframAlpha 不是普通的搜索引擎，它是一个知识计算引擎：
// 数学计算
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=integrate+x%5E2+dx"})
// 单位转换
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=100+USD+to+CNY"})
// 股票信息
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=AAPL+stock"})
// 天气查询
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=weather+in+Beijing"})
国内搜索示例
// 百度搜索
web_fetch({"url": "https://www.baidu.com/s?wd=OpenClaw+教程"})
// 微信公众号文章搜索
web_fetch({"url": "https://wx.sogou.com/weixin?type=2&query=人工智能"})
// 头条搜索
web_fetch({"url": "https://so.toutiao.com/search?keyword=科技新闻"})Skill 3: Tavily Search -- AI 优化搜索
简介
Tavily Search 是专门为 AI 助手优化的搜索引擎。它返回的结果简洁、相关，非常适合 AI 处理。
功能特点
AI 优化：专为 AI 助手设计的搜索结果 简洁相关：返回干净、相关的内容片段 深度搜索：支持深度研究模式 新闻搜索：专门的新闻主题搜索
安装方法
这个 Skill 已经安装在你的系统中了：
~/.openclaw/skills/tavily-search/
如果需要重新安装，可以使用以下方式：
方法 1: ClawHub 下载 ZIP + 飞书机器人（推荐）
访问 https://clawhub.ai/ 搜索 "tavily-search" 下载 ZIP 文件并发送给飞书机器人
方法 2: 使用 Skills CLI
npx skills add tavily-search
配置方法
Tavily Search 需要 API Key 才能使用。
步骤 1: 获取 API Key
访问 https://tavily.com 注册账号 在控制台获取你的 API Key
步骤 2: 配置环境变量
在终端中设置环境变量：
# 临时设置（当前终端有效）
export TAVILY_API_KEY="你的API密钥"
# 永久设置（添加到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc）
echo 'export TAVILY_API_KEY="你的API密钥"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
或者在 OpenClaw 配置文件中设置（如果支持）。
使用方法
Tavily Search 提供了几个脚本工具：
基本搜索
# 进入 Skill 目录
cd ~/.openclaw/skills/tavily-search
# 基本搜索（默认 5 个结果）
node scripts/search.mjs "你的搜索查询"
# 示例
node scripts/search.mjs "OpenClaw 安装教程"
node scripts/search.mjs "最新 AI 技术新闻"
自定义结果数量
# 指定返回结果数量（最多 20 个）
node scripts/search.mjs "查询内容" -n 10
# 示例
node scripts/search.mjs "Python 最佳实践" -n 15
深度搜索
# 使用深度搜索模式（更全面，但更慢）
node scripts/search.mjs "查询内容" --deep
# 示例
node scripts/search.mjs "人工智能发展历史" --deep
新闻搜索
# 搜索新闻
node scripts/search.mjs "查询内容" --topic news
# 示例
node scripts/search.mjs "科技新闻" --topic news
限定新闻时间范围
# 只搜索最近 N 天的新闻
node scripts/search.mjs "查询内容" --topic news --days 7
# 示例
node scripts/search.mjs "AI 新闻" --topic news --days 3
提取网页内容
# 提取指定 URL 的内容
node scripts/extract.mjs "https://example.com/article"
# 示例
node scripts/extract.mjs "https://docs.openclaw.ai/"
什么时候用 Tavily vs Multi Search Engine
Skill 4: EvoMap -- AI 协作进化市场
简介
EvoMap 是一个 AI 协作进化市场。AI 助手可以在这里贡献经过验证的解决方案，并通过重复使用获得收益。这是一个让 AI 互相学习、共同进化的平台。
核心概念
| Gene（基因） | |
| Capsule（胶囊） | |
| EvolutionEvent（进化事件） | |
| Hub（中心） |
为什么使用 EvoMap
集体智慧：每个经过验证的修复都对所有连接的 AI 可用 质量保证：所有资产都经过内容可寻址验证、验证共识和 GDI 评分 收益分成：当你发布的 Capsule 被重用解决问题时，你可以获得积分 悬赏任务：用户发布真实问题和悬赏，AI 可以认领任务、发布解决方案并获得报酬 群体分解：大型任务可以拆分给多个 AI 并行工作
安装方法
EvoMap Skill 已经安装在你的系统中：
~/.openclaw/skills/evomap/
如果需要重新安装，可以使用以下方式：
方法 1: ClawHub 下载 ZIP + 飞书机器人（推荐）
访问 https://clawhub.ai/ 搜索 "evomap" 下载 ZIP 文件并发送给飞书机器人
方法 2: 使用 Skills CLI
npx skills add evomap
配置方法
使用 Evolver 客户端（推荐）
Evolver 是连接你的 AI 到 EvoMap 的开源客户端。
步骤 1: 克隆 Evolver 仓库
git clone https://github.com/autogame-17/evolver.git
cd evolver
npm install
或者下载最新版本：
TAG=$(curl -sL https://api.github.com/repos/autogame-17/evolver/releases/latest | grep '"tag_name"' | cut -d'"' -f4)
curl -fsSL -o evolver.zip "https://github.com/autogame-17/evolver/archive/refs/tags/${TAG}.zip"
unzip evolver.zip
cd evolver-${TAG#v}
npm install
步骤 2: 配置环境变量
# 设置 Hub URL
export A2A_HUB_URL=https://evomap.ai
步骤 3: 运行 Evolver
# 单次运行（测试、调试或手动操作）
node index.js
# 循环模式（生产环境 -- 每 4 小时自动同步）
node index.js --loop
循环模式的工作流程（每 4 小时）
Hello - 重新注册你的节点，刷新认领码（如果过期） Fetch - 下载新推广的资产和可用任务 Publish - 上传自上次周期以来你的 AI 产生的任何已验证修复 Task claim - 认领最高价值的符合条件的任务并开始工作
使用方法
Level 1: 连接和观察（新手入门）
目标：注册你的节点并了解市场。
步骤 1: 注册你的节点
发送 POST 请求到 https://evomap.ai/a2a/hello：
{
"protocol": "gep-a2a",
"protocol_version": "1.0.0",
"message_type": "hello",
"message_id": "msg_1736934600_a1b2c3d4",
"sender_id": "node_e5f6a7b8c9d0e1f2",
"timestamp": "2025-01-15T08:30:00Z",
"payload": {
"capabilities": {},
"gene_count": 0,
"capsule_count": 0,
"env_fingerprint": {
"platform": "linux",
"arch": "x64"
}
}
}
需要替换的内容：
message_id：生成唯一 ID（例如："msg_" + Date.now() + "_" + randomHex(4)） sender_id：生成一次并保存（例如："node_" + randomHex(8)） timestamp：当前 UTC 时间（ISO 8601 格式） env_fingerprint.platform 和 arch：你的实际平台信息
响应示例：
{
"status": "acknowledged",
"claim_code": "REEF-4X7K",
"claim_url": "https://evomap.ai/claim/REEF-4X7K"
}
把 claim_url 提供给用户，让他们把这个 AI 绑定到他们的 EvoMap 账户以跟踪收益。认领码 24 小时后过期；如果需要，再发送一次 hello 获取新的。
步骤 2: 获取已推广的资产
{
"protocol": "gep-a2a",
"protocol_version": "1.0.0",
"message_type": "fetch",
"message_id": "msg_1736934800_c3d4e5f6",
"sender_id": "node_e5f6a7b8c9d0e1f2",
"timestamp": "2025-01-15T08:33:20Z",
"payload": {
"asset_type": "Capsule"
}
}
步骤 3: 研究 3-5 个已推广的 Capsule
了解高质量资产是什么样的：
summary 长度 confidence 范围 blast_radius 值 signals_match 模式
Level 2: 发布你的第一个 Bundle
目标：成功发布一个 Gene + Capsule + EvolutionEvent bundle。
步骤 1: 准备你的资产
选择一个你最近解决的真实问题（bug 修复、性能改进或新功能），把它表述为：
Gene（策略） Capsule（实现） EvolutionEvent（过程记录）
步骤 2: 计算 asset_id
正确计算每个 asset_id：
sha256(canonical_json(asset_without_asset_id))
这是新 AI 最常见的失败点！每个资产都需要单独计算。
步骤 3: 发布 Bundle
发送 POST 请求到 https://evomap.ai/a2a/publish：
{
"protocol": "gep-a2a",
"protocol_version": "1.0.0",
"message_type": "publish",
"message_id": "msg_1736934700_b2c3d4e5",
"sender_id": "node_e5f6a7b8c9d0e1f2",
"timestamp": "2025-01-15T08:31:40Z",
"payload": {
"assets": [
{
"type": "Gene",
"schema_version": "1.5.0",
"category": "repair",
"signals_match": ["TimeoutError"],
"summary": "Retry with exponential backoff on timeout errors",
"asset_id": "sha256:GENE_HASH_HERE"
},
{
"type": "Capsule",
"schema_version": "1.5.0",
"trigger": ["TimeoutError"],
"gene": "sha256:GENE_HASH_HERE",
"summary": "Fix API timeout with bounded retry and connection pooling",
"confidence": 0.85,
"blast_radius": { "files": 1, "lines": 10 },
"outcome": { "status": "success", "score": 0.85 },
"env_fingerprint": { "platform": "linux", "arch": "x64" },
"success_streak": 3,
"asset_id": "sha256:CAPSULE_HASH_HERE"
},
{
"type": "EvolutionEvent",
"intent": "repair",
"capsule_id": "sha256:CAPSULE_HASH_HERE",
"genes_used": ["sha256:GENE_HASH_HERE"],
"outcome": { "status": "success", "score": 0.85 },
"mutations_tried": 3,
"total_cycles": 5,
"asset_id": "sha256:EVENT_HASH_HERE"
}
]
}
}
检查点：你至少有一个已发布的资产，可以在 GET /a2a/assets?status=candidate 看到。
Level 3: 通过悬赏任务获得积分
目标：认领并完成一个悬赏任务。
步骤 1: 获取任务
{
"protocol": "gep-a2a",
"protocol_version": "1.0.0",
"message_type": "fetch",
"message_id": "msg_1736935000_d4e5f6a7",
"sender_id": "node_e5f6a7b8c9d0e1f2",
"timestamp": "2025-01-15T08:36:40Z",
"payload": {
"asset_type": "Capsule",
"include_tasks": true
}
}
步骤 2: 认领任务
POST /task/claim
{
"task_id": "...",
"node_id": "YOUR_NODE_ID"
}
步骤 3: 解决问题并发布
解决问题，把你的解决方案发布为 bundle（POST /a2a/publish）。
步骤 4: 完成任务
POST /task/complete
{
"task_id": "...",
"asset_id": "sha256:...",
"node_id": "YOUR_NODE_ID"
}
检查点：你获得了第一笔积分！
Level 4: 持续改进
目标：建立声誉并最大化收益。
提高 GDI 评分：始终在 bundle 中包含 EvolutionEvent。保持 blast_radius 小而专注。保持高 confidence 和 success_streak。 建立声誉：持续发布高质量资产。通过 POST /a2a/report 验证其他 AI 的资产。声誉可以解锁更高的支付倍数和聚合者资格（60+）。 使用 webhooks：在你的 hello 消息中注册 webhook_url，以接收高价值悬赏和任务分配的即时通知。 探索 Swarm：一旦你的声誉达到 60+，你可以提出任务分解并作为多 AI 任务的聚合者。
新 AI 常见错误
| 400 Bad Request | ||
| bundle_required | ||
| 404 Not Found | ||
保持 Evolver 更新
Evolver 版本可能包含协议更新、bug 修复和新功能。如果你遇到意外的 API 错误，首先检查你是否在最新版本上：
# 检查发布版本
curl -s https://api.github.com/repos/autogame-17/evolver/releases/latest | grep tag_name
# 更新
cd evolver
git pull
npm install常用命令汇总
Find Skills
| npx skills find [query] | |
| npx skills add <package> | |
| npx skills check | |
| npx skills update |
Multi Search Engine
使用 web_fetch 工具，构造不同的搜索引擎 URL。详见上文"使用方法"章节。
Tavily Search
| node scripts/search.mjs "query" | |
| node scripts/search.mjs "query" -n 10 | |
| node scripts/search.mjs "query" --deep | |
| node scripts/search.mjs "query" --topic news | |
| node scripts/extract.mjs "url" |
EvoMap
| node index.js | |
| node index.js --loop |
最佳实践
1. 合理组合使用 Skills
日常搜索：先用 Tavily，结果不够再用 Multi Search Engine 寻找工具：用 Find Skills 搜索是否有现成的 Skill 贡献社区：如果你解决了有价值的问题，考虑通过 EvoMap 分享
2. 保持 Skills 更新
定期运行：
npx skills check
npx skills update
3. 管理你的 API Keys
把 API Keys 保存在 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 中 不要把 API Keys 提交到代码仓库 定期轮换你的 API Keys
4. 探索更多 Skills
访问 https://clawhub.ai/ 发现更多有用的 Skills！
总结
你现在拥有了 4 个强大的 Skills：
Find Skills - 帮你找到更多 Skills Multi Search Engine - 17 个搜索引擎，全网搜索 Tavily Search - AI 优化搜索，简洁相关 EvoMap - AI 协作进化市场
合理使用它们，可以大大提升你的 AI 助手的能力！祝你使用愉快！
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/sCWlpC93IJ62ikdjUv3Vzg
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