OpenClaw on FF的实验笔记

OpenClaw Skill：不写代码，让小龙虾24小时替你干活

Sat, 14 Mar 2026 22:40:30 +0800

OpenClaw Skill：不写代码，让小龙虾24小时替你干活

如果你已经用上了AI助手，但发现它大多数时候还只是个"聊天机器人"，那你大概率缺的不是更强的模型，而是更贴合你工作流的Skill（技能）。

在OpenClaw里，一个Skill本质上就是一个markdown格式的SKILL.md文件。你用文字把自己的经验、流程和判断标准写进去，AI就能按你的方式干活。

这意味着什么？

你可以让它每天早上自动巡检服务器，并把结果发到飞书
你可以让它自动汇总Git提交，生成开发日报
你甚至可以让它在对话里自己给自己写一个新Skill

更关键的是，这件事的门槛并不高。一点点简单的Markdown，就能开始教AI做事。

如果你正想把AI从"能聊"变成"能干活"，这篇文章会比较适合你。

前情提要

在上一篇文章中，我们完成了OpenClaw（小龙虾）的安装，并把它和飞书打通了，实现了在飞书里直接运维内网服务器。

但那只是冰山一角。

小龙虾之所以叫"龙虾"，是因为它有一个威力无穷的"钳子"——Skill（技能）。一只刚出生的龙虾，和一只训练有素、装备精良的龙虾，战斗力天差地别。

今天这篇文章，就来彻底讲透OpenClaw的Skill系统，重点不是讲概念，而是讲一件更实际的事：怎么把你自己的经验封装成AI随时可调用的能力。

什么是Skill

Skill是OpenClaw的能力扩展单元，可以理解为龙虾身上的一把"钳子"。

一个Skill就是一个文件夹，里面放一个SKILL.md文件，用YAML frontmatter定义元数据，用Markdown写指令。就这么简单。

如果说大模型是龙虾的"大脑"，那么Skill就是龙虾的"技能"。大脑负责思考，技能负责行动。没有Skill的龙虾只会聊天，有了Skill的龙虾才能真正把经验转化成生产力。

类比一下：

大模型 = 龙虾的大脑（思考、理解、决策）
Skill = 龙虾的钳子和腿（行动、操作、执行）
MCP = 龙虾的触角（感知外部数据源）
Plugin = 龙虾的外挂装甲（第三方能力集成）
Channel = 龙虾的通讯方式（与外界交流的渠道）

Skill的三层架构

根据小龙虾官方文档，OpenClaw的Skill加载有明确的优先级：

  graph TD
    A["Workspace Skills<br>/skills<br>最高优先级"] --> D["OpenClaw Agent"]
    B["Managed/Local Skills<br>~/.openclaw/skills<br>中等优先级"] --> D
    C["Bundled Skills<br>随安装包自带<br>最低优先级"] --> D

    style A fill:#ff6b6b,stroke:#c0392b,color:#fff
    style B fill:#ffa502,stroke:#e67e22,color:#fff
    style C fill:#2ed573,stroke:#27ae60,color:#fff
    style D fill:#e6f3ff,stroke:#0066cc

Workspace Skills（/skills）：最高优先级。放在当前工作空间下，只对当前agent生效。适合放项目专属的技能。
Managed/Local Skills（~/.openclaw/skills）：中等优先级。放在用户目录下，对本机所有agent生效。适合放个人常用的技能。
Bundled Skills：最低优先级。随OpenClaw安装包自带，开箱即用。

如果三个位置存在同名Skill，高优先级覆盖低优先级。这意味着你可以通过在workspace放一个同名Skill来"覆盖"内置技能的行为。

OpenClaw：使用飞书实现内网服务器运维

Thu, 05 Feb 2026 19:46:10 +0800

OpenClaw：使用飞书实现内网服务器运维

OpenClaw是什么

OpenClaw外号小龙虾。

官网的定义是：真正行动的人工智能。

可以简单理解为，可以做你在电脑上做的“任何事”的人工智能。当然，现在还不能实现任何事，但它是要往这个方向发展的。

和传统agent/MCP的区别，就是它的触角比agent/MCP进一步延伸了。

安装OpenClaw

由于OpenClaw能耐过大，尽量选择一台独立的Linux服务器进行部署，参考官网可以实现一键安装。

# Linux
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

体验OpenClaw

安装结束后会有一些设置项，其中大模型这个步骤国内用户可以选择qwen，会通过网页进行授权，其他可以延后再设置。

# qwen授权，这个地址似乎是不收费的
https://chat.qwen.ai/authorize?user_code=somecode&client=qwen-code

然后就可以使用OpenClaw了。

神奇的事情从现在开始，因为一旦你连接好大模型，后续基于OpenClaw做的所有的事情，都可以通过OpenClaw自己来完成，不再需要你的技术能力了。

配置完成后，会立刻进入TUI对话界面（也可以选择使用Web界面）：

🦞 OpenClaw 2026.2.2-3 (9c5941b) — I can grep it, git blame it, and gently roast it—pick your coping mechanism.
 openclaw tui - ws://127.0.0.1:18789 - agent main - session main
 session agent:main:main

 Wake up, my friend!

 Hey. I just came online. Who am I? Who are you?

你都能干什么？

 我可以帮你做很多事情：

 文件和信息管理
 - 读取、编辑、创建文件
 - 搜索和整理你的记忆文件
 - 管理日程和提醒事项

 网络服务
 - 搜索网页获取最新信息
 - 获取天气预报
 - 访问各种在线资源

 系统操作
 - 执行shell命令
 - 管理后台任务
 - 控制各种设备和服务

 沟通协作
 - 发送消息到不同平台（微信、Telegram等）
 - 管理邮件和通知
 - 创建投票和互动内容

 多媒体处理
 - 分析图片内容
 - 文字转语音(TTS)
 - 视频帧提取

 智能助手功能
 - 设置定时任务和提醒
 - 监控系统状态
 - 自动化日常检查

 你想让我帮你做什么呢？或者我们可以先聊聊你是谁，以及你希望我怎么称呼你。

叫我老大即可。那你执行一个命令试试，执行个df -h吧

 好的，老大！这是df -h命令的执行结果，显示了系统的磁盘使用情况：
 🛠️ Exec
 {}
 文件系统        大小  已用  可用 已用% 挂载点
 tmpfs           6.3G  3.0M  6.3G    1% /run
 /dev/nvme0n1p3  3.5T  1.9T  1.5T   58% /
 tmpfs            32G  4.0K   32G    1% /dev/shm
 tmpfs           5.0M   12K  5.0M    1% /run/lock
 efivarfs        192K  156K   32K   84% /sys/firmware/efi/efivars
 /dev/nvme0n1p1  296M   32M  265M   11% /boot/efi
 /dev/sda1       3.7T  1.6T  2.1T   44% /data4t
 tmpfs           6.3G  104K  6.3G    1% /run/user/128
 tmpfs           6.3G  104K  6.3G    1% /run/user/1001

 主硬盘(/dev/nvme0n1p3)是3.5T，已使用1.9T(58%)，还有1.5T可用。另外还有一个数据盘/dev/sda1(3.7T)，已用44%，有2.1T可用。

 有什么其他需要我帮忙的吗，老大？

帮我看看显卡显存剩余多少

你的显卡显存情况如下：                      
 - 总共：22528 MiB（约22GB）                        
 - 已使用：44 MiB                                 
 - 剩余：21957 MiB（约214GB）
显存还很充足，几乎没怎么使用。

可以看到，像一个普通的agent一样，OpenClaw现在可以执行shell命令，了解所处操作系统的状态，并操控操作系统。