# OpenClaw最新版本技能文件与Python脚本调用详解 ## 1. OpenClaw技能文件架构解析 ### 1.1 技能文件核心结构 OpenClaw技能采用标准化的目录结构，每个技能包都遵循统一的组织规范[ref_1]： ``` skill-name/ ├── SKILL.md # 技能元数据与功能描述文件（核心） ├── scripts/ # Python脚本存放目录 │ └── main.py # 主要执行脚本 ├── references/ # 参考文档资源 ├── assets/ # 静态资源文件 └── config.yaml # 配置文件（可选） ``` ### 1.2 SKILL.md文件规范 SKILL.md是技能的核心定义文件，采用Markdown格式编写，包含以下关键部分[ref_2]： ```markdown # 技能名称 ## 描述 简要说明技能的功能和用途 ## 触发词 - 关键词1 - 关键词2 - 语义匹配模式 ## 能力 详细描述技能的具体能力 ## 使用示例 展示技能调用的具体场景 ## 依赖 列出所需的Python包或系统依赖 ``` ## 2. Python脚本调用机制 ### 2.1 脚本集成方式 OpenClaw通过统一的接口调用Python脚本，支持多种集成模式[ref_5]： ```python # scripts/main.py 示例 import json import sys import requests def execute_skill(params): """ 技能执行主函数 Args: params: 从OpenClaw传递的参数 Returns: dict: 执行结果 """ try: # 处理业务逻辑 result = process_business_logic(params) return { "status": "success", "data": result, "message": "技能执行成功" } except Exception as e: return { "status": "error", "data": None, "message": f"技能执行失败: {str(e)}" } def process_business_logic(params): """具体的业务逻辑处理""" # 示例：天气查询功能 if "location" in params: return fetch_weather(params["location"]) return {"default_response": "请提供具体参数"} if __name__ == "__main__": # 命令行调用支持 input_params = json.loads(sys.argv[1]) result = execute_skill(input_params) print(json.dumps(result)) ``` ### 2.2 参数传递与返回格式 OpenClaw与Python脚本之间通过JSON格式进行数据交换[ref_3]： | 数据方向 | 格式规范 | 示例 | |---------|---------|------| | 输入参数 | JSON对象 | `{"location": "北京", "type": "weather"}` | | 返回结果 | 标准JSON | `{"status": "success", "data": {...}}` | | 错误处理 | 包含错误信息 | `{"status": "error", "message": "具体错误"}` | ## 3. 最新版本技能开发实践 ### 3.1 环境配置要求 最新版本OpenClaw对技能开发环境有明确要求[ref_6]： ```yaml # 环境配置示例 environment: node_version: ">=22" package_manager: "pnpm" python_version: ">=3.9" dependencies: - "requests>=2.31.0" - "openai>=1.3.0" ``` ### 3.2 完整技能开发实例 以下是一个完整的天气查询技能开发示例： **SKILL.md文件：** ```markdown # 天气查询技能 ## 描述 提供实时天气查询功能，支持全球主要城市 ## 触发词 - 天气查询 - 今天天气怎么样 - 天气预报 - 温度查询 ## 能力 - 查询实时天气状况 - 提供温度、湿度、风速信息 - 支持未来24小时天气预报 ## 使用示例 用户：今天北京天气怎么样？ 助手：正在查询北京天气... ## 依赖 - requests>=2.31.0 ``` **Python脚本（scripts/weather.py）：** ```python import requests import json from datetime import datetime class WeatherSkill: def __init__(self, api_key=None): self.api_key = api_key self.base_url = "https://api.weatherapi.com/v1" def get_current_weather(self, location): """获取当前天气信息""" try: # 调用天气API params = { 'key': self.api_key, 'q': location, 'aqi': 'no' } response = requests.get( f"{self.base_url}/current.json", params=params, timeout=10 ) response.raise_for_status() data = response.json() # 格式化返回结果 return { "location": data['location']['name'], "temperature": data['current']['temp_c'], "condition": data['current']['condition']['text'], "humidity": data['current']['humidity'], "wind_speed": data['current']['wind_kph'], "update_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") } except requests.exceptions.RequestException as e: return { "error": True, "message": f"天气API调用失败: {str(e)}" } except KeyError as e: return { "error": True, "message": f"数据解析错误: {str(e)}" } def execute_skill(params): """技能执行入口函数""" skill = WeatherSkill(api_key="your_api_key_here") if 'location' not in params: return { "status": "error", "message": "请提供查询地点参数" } result = skill.get_current_weather(params['location']) if 'error' in result and result['error']: return { "status": "error", "message": result['message'] } return { "status": "success", "data": result, "message": f"{result['location']}当前天气：{result['condition']}，温度{result['temperature']}°C" } # 测试代码 if __name__ == "__main__": test_params = {"location": "北京"} result = execute_skill(test_params) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ## 4. 技能部署与调试 ### 4.1 技能安装方式 最新版本OpenClaw支持多种技能安装方式[ref_6]： | 安装方式 | 适用场景 | 命令示例 | |---------|---------|----------| | ClawHub命令行 | 官方技能库 | `clawhub install weather-skill` | | GitHub仓库 | 社区技能 | `clawhub install https://github.com/user/skill` | | 本地安装 | 开发调试 | 直接复制到skills目录 | | Web UI安装 | 图形化操作 | 通过管理界面安装 | ### 4.2 调试与测试 技能开发过程中需要进行充分测试[ref_5]： ```python # 测试脚本示例 import unittest from scripts.weather import execute_skill class TestWeatherSkill(unittest.TestCase): def test_successful_query(self): """测试成功查询""" params = {"location": "北京"} result = execute_skill(params) self.assertEqual(result["status"], "success") self.assertIn("data", result) def test_missing_location(self): """测试缺少位置参数""" params = {} result = execute_skill(params) self.assertEqual(result["status"], "error") self.assertIn("请提供查询地点", result["message"]) def test_invalid_location(self): """测试无效位置""" params = {"location": "无效地点123"} result = execute_skill(params) self.assertEqual(result["status"], "error") if __name__ == "__main__": unittest.main() ``` ## 5. 安全最佳实践 ### 5.1 安全注意事项 在开发调用Python脚本的技能时，需要关注以下安全要点[ref_3][ref_6]： 1. **API密钥管理**：不要在代码中硬编码密钥，使用环境变量或配置文件 2. **输入验证**：对所有用户输入进行严格的验证和过滤 3. **权限控制**：遵循最小权限原则，限制脚本的系统访问权限 4. **错误处理**：避免在错误信息中泄露敏感信息 ### 5.2 安全配置示例 ```python import os import hashlib def safe_execute_script(user_input): """安全的脚本执行函数""" # 输入验证 if not validate_input(user_input): return {"status": "error", "message": "输入参数无效"} # 权限检查 if not check_permissions(): return {"status": "error", "message": "权限不足"} # 执行脚本 try: result = execute_core_logic(user_input) return {"status": "success", "data": result} except Exception as e: # 记录日志但不暴露详细信息 log_error(str(e)) return {"status": "error", "message": "执行失败"} def validate_input(input_data): """输入验证函数""" if not isinstance(input_data, dict): return False # 检查必要的字段 required_fields = ['location'] for field in required_fields: if field not in input_data: return False # 验证字段内容 location = input_data['location'] if len(location) > 100 or not location.strip(): return False return True ``` 通过以上详细的开发指南和实践示例，开发者可以快速掌握最新版本OpenClaw技能文件的组织结构以及Python脚本调用的完整流程。这种标准化的开发模式确保了技能的可维护性和安全性，同时也为复杂的AI应用场景提供了灵活扩展能力。