为什么你的 OpenClaw 只会陪聊？
最近 OpenClaw 部署很火，但很多人满怀期待地装好环境后，面对界面却无从下手。结果往往是让这么强大的智能体在电脑里吃灰，甚至因为配置不当导致 Token 空耗。
同样部署了 OpenClaw，为什么别人能用它提效工作、做账号，你的智能体却只能陪聊、不断失忆？答案很扎心：缺少最关键的核心武器——Skills（技能）。
当 Agent 装备上 Skills，它会瞬间进化成能替你跑腿、帮你创收的'数字分身'。资深开发者都知道，单纯依赖大模型的对话能力往往不够用，真正的生产力来自于将模型能力转化为可执行的自动化流程。
什么是 Skills？
Skills 是 Anthropic 专为 Claude 打造的模块化能力框架，现今已被众多大语言模型工具借鉴沿用。简单来说，Skills 就是让大语言模型调用外部工具、执行具体任务的程序接口或代码集合。
如今各家的 AI 模型虽然都拥有强大的文本理解和逻辑推理能力，但普遍存在一个关键局限：大模型空有海量知识，却往往无法给出'开箱即用'的精准结果，更难以无缝对接到你真正的自动化工作流中。如果你只跟它聊天，它就只能基于已有的数据预测文本。
而 Skills，正是打破这一局限的执行工具。
当你为 OpenClaw 或智能体配置特定的 Skills 后，AI 就不再单纯地输出文字，而是能根据你的指令自动判断并触发相应的外部程序。
一句话总结：大语言模型负责**'理解与规划'，Skills 负责'落地执行'**。
掌握了配置和调用 Skills 的能力，你就不再是一个只能与 AI 一问一答的普通对话者，而是拥有了让 AI 执行程序的能力。这才是真正利用 OpenClaw 打造自动化流水线、为工作生活赋能的核心密码。
实战案例：微信公众号文章配图
做过微信公众号的朋友都知道，写文章可能只需要两小时，但找配图、调排版往往还要再耗近一个小时。
即使 Nano Banana、即梦、可灵等 AI 生图大模型已普及，很多人以为配图有救了，但实际为了生成一张满意的图，仍需反复修改提示词；好不容易图出来了，还要手动一张张存下来，再插入文章的对应段落。这依然是一个高度依赖人工、效率低下的体力活。
那么，有没有一种方法，能让 AI 一口气读完你的文章，自己判断哪里该加图、该用什么风格，然后自动生成并排版好呢？
接下来我们将介绍**'微信公众号文章配图 Skills'**的实现思路。通过定义专门的 Skill，你可以让智能体在接收到文章文本后，自动分析内容情感与关键词，调用绘图 API 生成匹配图片，并返回 Markdown 格式的最终稿件。这不仅解决了找图焦虑，更实现了从内容创作到视觉呈现的全链路自动化。
掌握这套逻辑，你就能把重复性劳动彻底交给 AI，专注于更有价值的创意工作。
