OpenClaw Skills 框架解析与开发实战

这里要注意，必须实现 stop 方法，保证技能在异常或手动终止时能安全释放资源。同时，尽量将固定值设为可传入参数，提升复用性。

3. 注册与测试

编写完成后，需要将 Skill 注册到框架的技能注册表，使其被系统识别。

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

register_skill(GrabSkill)

测试阶段可以通过框架接口直接触发：

from openclaw.skills.registry import get_skill

grab_skill = get_skill("grab_object")
result = grab_skill.execute(force=60)
grab_skill.stop()

4. 组合技能（进阶）

若需实现复杂行为，可以组合多个原子 Skill。例如，先移动到目标坐标再执行抓取：

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")
        self.grab_skill = get_skill("grab_object")

    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

四、常见技能分类参考

结合开源生态，高频使用的 Skills 通常分为以下几类：

原子技能（基础行为）

组合技能（复合行为）

智能扩展

基于开源生态的扩展能力，还可开发带智能决策的 Skills，例如结合视觉 AI 识别物体位置的 ai_grab，或根据压力传感器数据自适应调整抓力的 force_adaptive_grab。

五、总结

OpenClaw Skills 的设计核心是模块化、可复用和低耦合。通过将机器人行为拆解为原子 Skill 和组合 Skill，极大降低了应用开发的复杂度。开发者既可以直接复用开源社区中的技能，也可以基于本文的规范定制专属逻辑。

未来，随着生态完善，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。掌握 Skills 的开发逻辑，是解锁 OpenClaw 全场景应用的关键。

参考资源

• OpenClaw 核心框架：https://github.com/openclaw/openclaw
• Awesome OpenClaw Skills：https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills