OpenClaw技能开发实战：从零开始构建自定义技能模块

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作为一个刚接触 OpenClaw 平台的新手，最让我头疼的就是技能开发的入门门槛。OpenClaw 作为一个强大的自动化平台，虽然功能丰富，但技能开发涉及到 API 集成、事件处理、状态管理等多个复杂概念，很容易让人望而生畏。

常见的痛点包括：

API 调用方式不熟悉，文档分散
事件处理机制复杂，容易遗漏关键环节
本地测试环境搭建困难
生产环境部署配置不清晰

在开始开发前，我们需要理解几个关键概念：

技能模块架构：一个完整的技能通常包含触发器、处理器和响应器三部分
生命周期：初始化→等待触发→处理请求→返回结果→清理
关键接口：
on_trigger()：处理触发条件
process()：核心业务逻辑
cleanup()：资源释放

下面以 Python 为例，开发一个简单的天气查询技能：

import requests
from openclaw.skill import BaseSkill

class WeatherSkill(BaseSkill):
    """
    天气查询技能示例
    调用公共天气 API 返回当前天气情况
    """

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.api_url = "https://api.weather.com/v3/current"
        self.api_key = "your_api_key"  # 实际使用时请替换

    async def on_trigger(self, context):
        """触发条件判断"""
        return "天气" in context.get("query", "")

    async def process(self, context):
        """核心处理逻辑"""
        try:
            location = context.get("location", "北京")
            params = {
                "location": location,
                "key": self.api_key
            }

            response = requests.get(self.api_url, params=params, timeout=5)
            response.raise_for_status()

            weather_data = response.json()
            return {
                "status": "success",
                "data": {"temp": weather_data["temp"],
                    "condition": weather_data["condition"]
                }
            }
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"天气查询失败: {str(e)}")
            return {
                "status": "error",
                "message": "天气查询服务暂时不可用"
            }

    async def cleanup(self):
        """清理资源"""
        pass