OpenClaw Skills 原理与实战：机器人行为模块化开发

每个 Skill 需继承 OpenClaw 的 BaseSkill 类，实现核心方法（init初始化、execute执行、stop停止）：

from openclaw.skills import BaseSkill
from openclaw.hal import ClawHardware

# 硬件抽象层 API
class GrabSkill(BaseSkill):
    # 技能元信息（必填）
    name = "grab_object"      # 技能唯一标识
    description = "抓取指定力度的物体"
    author = "Your Name"
    version = "1.0"

    # 初始化：定义参数、绑定硬件
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.claw_hw = ClawHardware()  # 实例化硬件抽象层
        self.force = 50                # 默认抓取力度（0-100）

    # 执行逻辑（核心）
    def execute(self, **kwargs):
        # 接收外部传入参数（如自定义力度）
        self.force = kwargs.get("force", self.force)
        
        # 硬件交互：控制机械爪闭合到指定力度
        self.claw_hw.set_motor_force(self.force)
        self.claw_hw.close_claw()
        
        # 检测抓取状态
        if self.claw_hw.get_sensor_data()["is_grabbed"]:
            self.log.info("抓取成功")
            return True
        else:
            self.log.error("抓取失败")
            return False

    # 停止技能（异常/手动终止时调用）
    def stop(self):
        self.claw_hw.stop_motor()
        self.log.info("抓取技能已停止")

步骤 2：注册 Skill 到框架

编写完成后，需将 Skill 注册到 OpenClaw 的技能注册表，使其被框架识别：

# skills_registry.py
from openclaw.skills.registry import register_skill
from skills.grab_skill import GrabSkill

# 注册技能
register_skill(GrabSkill)

步骤 3：测试与调试

通过框架提供的测试接口触发 Skill，验证执行效果：

from openclaw.skills.registry import get_skill

# 获取已注册的技能
grab_skill = get_skill("grab_object")

# 执行技能（传入自定义力度）
result = grab_skill.execute(force=60)

# 停止技能
grab_skill.stop()

步骤 4：封装为组合 Skill（可选）

若需实现复杂行为，可组合多个原子 Skill：

class MoveAndGrabSkill(BaseSkill):
    name = "move_and_grab"
    description = "移动到指定坐标并抓取物体"

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.move_skill = get_skill("move_to_coords")  # 已注册的移动 Skill
        self.grab_skill = get_skill("grab_object")     # 已注册的抓取 Skill

    def execute(self, **kwargs):
        # 第一步：移动到目标坐标
        coords = kwargs.get("coords", (10, 20, 30))
        move_result = self.move_skill.execute(coords=coords)
        if not move_result:
            self.log.error("移动失败，终止抓取")
            return False
        
        # 第二步：执行抓取
        grab_result = self.grab_skill.execute(force=kwargs.get("force", 50))
        return grab_result

2.3 编写核心注意事项

1. 兼容性：基于硬件抽象层开发，避免直接操作硬件寄存器/引脚；
2. 可终止性：必须实现 stop 方法，保证技能可被紧急终止；
3. 日志与异常：增加完善的日志输出和异常捕获，便于调试；
4. 参数化：尽量将固定值（如力度、坐标）设为可传入参数，提升复用性。

三、OpenClaw 常见 Skills 参考（基于开源生态）

结合 awesome-openclaw-skills 和 OpenClaw 官方案例，整理高频使用的 Skills 分类及典型场景：

3.1 原子 Skills（基础行为）

3.2 组合 Skills（复合行为）

3.3 进阶 Skills（智能行为）

基于开源生态的扩展能力，还可开发带智能决策的 Skills：

1. ai_grab：结合视觉 AI 识别物体位置，自动调整坐标抓取；
2. force_adaptive_grab：根据压力传感器数据，自适应调整抓取力度；
3. emergency_stop：监听紧急信号，立即终止所有正在执行的 Skills。

四、总结与扩展

OpenClaw Skills 的设计核心是'模块化、可复用、低耦合'，通过将机器人行为拆解为原子 Skill 和组合 Skill，极大降低了机器人应用开发的复杂度。开发者既可以直接复用 awesome-openclaw-skills 中的开源技能，也可以基于本文的编写规范，结合实际场景定制专属 Skills。

未来，随着 OpenClaw 生态的完善，Skills 还可结合 ROS、边缘计算等技术，实现更复杂的机器人行为编排（如多机械爪协同、远程技能调用）。掌握 Skills 的开发逻辑，是解锁 OpenClaw 机器人全场景应用的关键。

附：资源链接

1. OpenClaw 核心框架：https://github.com/openclaw/openclaw
2. Awesome OpenClaw Skills（参考案例）：https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills