OpenClaw 自定义 Skill 开发实战：实现 Excel 数据批量处理

OpenClaw 作为开源 AI 智能体的代表，其核心竞争力在于「可扩展性」——通过自定义 Skill（技能），开发者可以让 OpenClaw 适配自身需求，实现从'通用工具'到'专属数字员工'的转变。无论是批量处理 Excel 数据、自动生成工作报告，还是跨平台同步文件，都能通过自定义 Skill 实现。

本文将介绍如何开发一款「Excel 数据批量处理 Skill」，涵盖 OpenClaw Skill 的核心开发流程、代码编写、调试部署全步骤。

前置要求：掌握 Python 基础（面向对象编程）、了解 OpenClaw 基本架构（网关、智能体、Skill 三者关系），已安装 OpenClaw 核心环境（Python 3.9+、OpenClaw 1.8.0+）。

一、OpenClaw Skill 核心原理

在动手开发前，先明确 OpenClaw Skill 的核心逻辑：Skill 是 OpenClaw 执行具体任务的'最小单元'，本质是一个遵循 OpenClaw 规范的 Python 类，需实现「初始化、执行、结果返回」三大核心方法。

OpenClaw 调用 Skill 的流程如下：

1. 用户通过指令（自然语言或代码）触发智能体，指定要执行的 Skill；
2. 智能体通过网关调用 Skill 的 execute 方法，传入任务参数；
3. Skill 执行具体逻辑（如操作 Excel、调用 API），生成执行结果；
4. Skill 将结果返回给智能体，再由智能体反馈给用户。

核心规范：所有自定义 Skill 必须继承 openclaw.skill.BaseSkill 类，且必须实现 __init__（初始化）、execute（执行逻辑）两个方法，可选实现 get_metadata（技能描述）方法。

二、实战开发：Excel 数据批量处理 Skill

本次开发的 Skill 核心功能：读取指定文件夹下所有 Excel 文件，批量提取「姓名、手机号、部门」三列数据，去重后合并为一个新的 Excel 文件，最终保存到指定路径。

核心依赖：除 OpenClaw 核心库外，需额外安装 pandas（Excel 处理）、openpyxl（Excel 读写引擎），安装命令：

pip install pandas openpyxl openclaw==1.8.0

2.1 完整代码实现

创建文件 excel_batch_process_skill.py，复制以下代码（可直接运行），关键步骤已添加注释：

from openclaw.skill import BaseSkill
from openclaw.utils.logger import logger
import pandas as pd
import os

class ExcelBatchProcessSkill(BaseSkill):
    """
    OpenClaw 自定义 Skill - Excel 数据批量处理
    功能：读取指定文件夹下所有 Excel 文件，提取指定列并合并去重
    """
    def __init__(self):
        # 初始化 Skill，可定义全局参数
        super().__init__()
        
        .target_columns = [, , ]
        
        .combined_data = pd.DataFrame(columns=.target_columns)

     ():
        
         {
            : ,
            : ,
            : [
                {
                    : ,
                    : ,
                    : ,
                    : 
                },
                {
                    : ,
                    : ,
                    : ,
                    : 
                }
            ]
        }

     () -> :
        
        :
            
            input_folder = parameters.get()
            output_path = parameters.get()
            
              os.path.exists(input_folder):
                 {: , : }
              output_path.endswith():
                 {: , : }
            
            excel_files = [f  f  os.listdir(input_folder)  f.endswith((, ))]
              excel_files:
                 {: , : }
            logger.info()
            
             file  excel_files:
                file_path = os.path.join(input_folder, file)
                :
                    df = pd.read_excel(file_path, usecols=.target_columns, header=)
                    df = df.dropna(subset=.target_columns)
                    .combined_data = pd.concat([.combined_data, df], ignore_index=)
                    logger.info()
                 Exception  e:
                    logger.error(, exc_info=)
                    
            
            .combined_data = .combined_data.drop_duplicates(subset=[, ], keep=)
            logger.info()
            
            .combined_data.to_excel(output_path, index=, engine=)
            
             {
                : ,
                : ,
                : {
                    : output_path,
                    : (.combined_data),
                    : (excel_files)
                }
            }
         Exception  e:
            logger.error(, exc_info=)
             {: , : }

 __name__ == :
    skill = ExcelBatchProcessSkill()
    test_parameters = {
        : ,
        : 
    }
    result = skill.execute(test_parameters)
    (, result)