本文作者：郭蕾，头图来自：AI生成
Skill 是 OpenClaw 里最小的可重复执行单元。如果玩不明白 Skill，那 OpenClaw 也很难玩明白。这是我的经验。
但 Skill 绝对也不是装的越多越好。如果 Skill 太多，Agent 会变得不可预测，不知道什么时候该用哪个，反而会让系统变得混乱。所以， 稀里糊涂装很多 Skill 完全没意义。
我一直觉得，Skill 的价值在于让它嵌入具体到工作流当中。
所以，今天这篇文章，我想给大家系统聊聊我是怎么用 Skill 的。我会先讲清楚 Skill 在 OpenClaw 里到底扮演什么角色，然后分享几个我认为最高频、最通用的 Skill，最后聊一个更重要的事：为什么让 AI 帮你定制专属 Skill，才是最聪明的玩法。
一
Skill 到底是什么？
从技术上说，它就是一个小文件夹，里面最核心的是一个叫 skill.md 的文档，定义了 Agent 在特定场景下该怎么做。换个更直观的说法：Skill 是我们教给 Agent 的一套工作流程。
举个例子。这两天我在调一个小流程，我希望 OpenClaw 每周都能根据我这一周的互动情况，给我写一封信。
这封信要站在我年度目标的基础上，真诚地给我一些反馈，而不是泛泛的鼓励。写完之后，我希望它能自动存档到 Notion 里。
第一版出来，我发现信的语气太正式了，像工作汇报。我就跟它说，写得更像朋友聊天，少一些总结陈词，多一些具体观察。它改了。
第二版，格式不太对，段落太长，我又说，每个要点单独成段，控制在三四句话以内。它又改了。反复几轮之后，这封信的风格、结构、语气都符合我的预期了，我让它把这些规则保存为一个 Skill。
从此以后，每周它写信的时候，就会按照这套被我调教过的规则来。这就是 Skill 的价值。
跟 OpenClaw 沟通，本质上就像跟一个新员工沟通。它做了不对的事，你纠正它，它就会记住。它不知道你的偏好，你告诉它，它就会学会。
我们可以在沟通的过程中，把未来经常会用到的流程固定为一个 Skill。
Skill 可以让 OpenClaw 能按照我们的方式做这件事。它可以连接 Notion、连接各种 API，这些是能力的扩展。但更重要的是，它可以被你调教，记住你的偏好，适应你的工作流程。
二
但我强烈不建议大家在刚刚装完 OpenClaw 之后，就开始参考网上那些文章，给自己的 OpenClaw 装几十上百个 Skill。这真的没有意义。在你还没有具体场景的时候，就花时间装很多 Skill，其实这也消耗我们的热情。
在这里，我仅仅推荐几个我自己筛了很久的通用类 Skill，而且我简单做了分类。
第一类是搜索和网页操作。Brave Search Skill 的核心价值是让 OpenClaw 可以实时检索。
Agent Browser Skill 则是把 AI 升级成能像人一样在网页上动手操作的能力，可以打开页面、点击按钮、填写表单，处理登录流程和多步交互。
Playwright Scraper 这个 Skill 专门解决抓取难题，很多网站内容是 JavaScript 动态加载的，普通方式抓不到，它能模拟真实浏览器访问，连带反爬保护的网站都能搞定。这三个 Skill 让 AI 从只能聊天，变成能触达和操作整个互联网。
第二类是内容处理。
Summarize 把长文本压缩成精华，会议纪要、长报告、产品文档，交给它都能快速提取重点。其实就是一个总结类的提示词合集。
Data Analyst Skill 是一个很强大的数据分析 Skill，它能处理 Excel 和 CSV，能生成图表，还能输出完整的分析报告。我很喜欢。
第三类是系统管理。
Clawdhub 是 Skill 管理器，帮我们搜、装、更新其他 Skill，类似 npm 或 pip。Skill Vetter 则是安全审查员，在安装新 Skill 之前会先检查来源、代码、权限，判断是否安全。
Self-improving-agent Skill 则让 AI 记录错误和经验，转化为长期记忆，避免重复犯同样的错。Task Status Skill 在执行长任务时会持续汇报进度，要不然 OpenClaw 长时间没响应，我们也不知道他到底怎么了。
第四类是工具。这类 Skill 的作用是让 AI 能连接和使用外部服务。Weather 这个 Skill 是最简单的例子，装了之后直接问今天什么天气，不用再打开天气 App。
飞书、Notion、小红书这些 Skill 也属于这一类，让 AI 能直接在我们的协作工具里创建页面、写入内容、管理项目。工具类 Skill 的价值在于打通 AI 和我们日常使用的软件，让它能真正参与到工作流里。
这几个 Skill 覆盖了大多数日常场景。但选择的原则始终是：先想清楚自己的工作流是什么，再倒推需要哪些 Skill，而不是看到什么就装什么。
三
聊完通用 Skill，想说一个更重要的事：
最好的 Skill，往往是让 OpenClaw 基于我们自己的工作流程来帮我们定制生成的。就像刚才我定制的写信 Skill 一样。这类 Skill，在网上很难找到和我们流程一模一样的。
前面第一部分我写了 Skill 是一套可以被调教的工作流程。第二部分列举了几个通用 Skill，覆盖了大部分日常场景。但通用 Skill 终究是通用的，每个人的工作流程都不一样。
我讲一个自己的例子。
我做内容，经常需要看 YouTube 长视频。有时候看到一个不错的 YouTube 长视频，想把里面说的话全部提取出来，存到 Notion 里，方便以后写东西的时候参考。
这个需求看起来很简单，但如果直接跟 OpenClaw 说，帮我提取这个视频的字幕，它做不到。它不知道该调用哪个工具，因为提取视频字幕需要专门的 API 服务。
我之前写代码的时候用过一个叫 SupaData 的 API，专门干这件事。于是我跟 Agent 说：我想创建一个 Skill，能从所有平台提取视频字幕。请你先去搜索一下 SupaData API，了解它能做什么，然后我给你 API key，你来创建这个 Skill。
Agent 收到指令，先去网上查 SupaData API 的文档，搞清楚它支持哪些平台、怎么调用、返回什么格式。查完之后，Agent 说：我了解了，这个 API 可以从 YouTube、Instagram、Twitter 等平台提取字幕，你把 API key 给我，我来创建 Skill。
我把 Key 发过去，Agent 开始干活。几分钟后，它说：搞定了，Skill 已经创建好，以后只要视频内容对你有用，我会自动调用这个 Skill 提取字幕。
接下来测试。我发了一个 YouTube 链接过去，说：请总结这个视频，然后在 Notion （Notion 之前我已经接入了，这里不再赘述）里创建一个文档，把完整字幕放在底部。
Agent 调用刚才创建的 Skill，提取出字幕，分析内容，按照我的要求写了一段总结，然后在 Notion 里创建了一个新页面，把总结和完整字幕都放进去，最后返回一个链接。我点开一看，全部搞定。
从此以后，再也不用去那些满是广告的字幕提取网站了。想研究谁的视频，直接把链接扔给 OpenClaw，几秒钟后就能拿到完整的文字稿，还自动存档到 Notion 里。
这个字幕提取 Skill 创建好之后，我又根据使用习惯调整了几次。比如提取完字幕后自动标注视频来源和创作者名字，比如按照特定格式整理存档位置。这些细节都被保存下来，成了这个 Skill 的一部分。
整个过程不需要写代码，我做的事情就是用自然语言描述需求，指明用什么工具，然后测试效果。Agent 负责搜索文档、理解 API、创建 Skill 文件。
这就是为什么说最好的 Skill 往往是自己定制的。只有自己最清楚工作流程是什么样的，痛点在哪里，需要什么样的自动化。
回过头来看，玩好 Skill 其实就三件事。
第一，理解它是什么。Skill 是一套可以被调教的工作流程，不是装上就完事的插件。
第二，知道装什么。通用 Skill 解决通用问题，但别贪多，先想清楚自己的工作流，再倒推需要哪些。
第三，学会自己造。最契合你需求的 Skill，往往不在别人的推荐清单里，而是你跟 OpenClaw 聊着聊着，自己造出来的。
Skill 的本质，是让 Agent 从一个回答问题的工具，变成一个能参与生产流程的执行者。装多少不重要，用对地方才重要。