OpenClaw技能制作全指南：从零基础到实战部署

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OpenClaw 是一个面向开发者的智能对话平台，其核心由三大组件构成：

Intent（意图）：用户说话的目的，例如 ” 查天气 ” 或 ” 订餐 ”
Action（动作）：系统为响应意图执行的操作
Response（响应）：返回给用户的最终结果

这三个组件通过 YAML 配置文件和 Python 处理逻辑串联起来，形成一个完整的技能闭环。

我刚开始开发时踩过不少坑，这里总结三个高频问题：

意图识别不准：用户说 ” 明天会下雨吗 ” 和 ” 降雨概率多少 ” 本应是同一意图，但拆分过细导致识别率下降
上下文丢失：多轮对话中，系统忘记用户之前说过 ” 找川菜馆 ”，反复询问菜系类型
异常处理缺失：调用天气 API 失败时，直接给用户返回 Python 异常堆栈

# 基础元数据
skill_name: weather_forecast
description: 查询未来三天天气预报
version: 1.0

# 意图定义
intents:
  - name: query_weather
    examples:  # 训练语句示例
      - "今天天气怎么样"
      - "上海明天会下雨吗"
      - "查询北京后天温度"

# 动作映射
actions:
  default:
    response: "抱歉，暂时无法获取天气信息"
  query_weather:
    parameters:
      - name: city
        type: string
      - name: date
        type: date
    response: "${city}${date}的天气是 ${result}"

import logging
from datetime import datetime

logger = logging.getLogger(__name__)

def handle_query_weather(params):
    """:param params: {'city':' 上海 ','date':'2023-08-20'}"""
    try:
        # 模拟 API 调用
        weather_data = fake_weather_api(city=params['city'], 
            date=params['date']
        )

        return {'result': f"晴，{weather_data['temp']}℃",
            'status': 'SUCCESS'
        }
    except Exception as e:
        logger.error(f"天气查询失败: {str(e)}")
        return {
            'result': "服务暂时不可用",
            'status': 'FAILED'
        }

OpenClaw 使用 JSON 协议与技能交互，典型请求示例：

{
  "skill": "weather_forecast",
  "intent": "query_weather",
  "parameters": {
    "city": "北京",
    "date": "2023-08-21"
  }
}

响应格式要求包含 status 和data字段：

{
  "status": "SUCCESS",
  "data": {"result": "北京 2023-08-21 的天气是晴，28℃"}
}

技能名：全小写 + 下划线，如taxi_booking
意图名：动词开头，如book_flight
参数名：名词形式，如departure_city

stateDiagram
    [*] --> 询问城市
    询问城市 --> 询问日期: 收到城市
    询问日期 --> 返回结果: 收到日期
    返回结果 --> [*]

高频参数添加缓存：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=100)
def get_city_code(city_name):
    # 数据库查询操作
    return db.query(...)

import unittest

class TestWeatherSkill(unittest.TestCase):
    def test_normal_query(self):
        params = {'city': '上海', 'date': '2023-08-20'}
        ret = handle_query_weather(params)
        self.assertIn('result', ret)
        self.assertEqual(ret['status'], 'SUCCESS')

curl -X POST \
  https://api.openclaw.com/skill/weather_forecast \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"intent":"query_weather","parameters":{"city":" 广州 "}}'

掌握了基础技能开发后，可以尝试：
1. 技能组合调用（如先查天气再推荐穿衣）
2. 接入知识图谱增强回答准确性
3. 实现跨平台技能迁移（微信 /Telegram 多端适配）

通过本文的 YAML 配置模板和 Python 代码示例，配合避坑指南中的实践经验，你应该能在 2 小时内完成第一个可运行技能。建议从简单的定时提醒类技能开始练手，逐步过渡到需要外部 API 调用的复杂场景。

正文完