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OpenClaw 技能包安装与实战指南
OpenClaw 技能包的安装与管理方法。通过 ClawHub CLI 搜索并安装 Self-Improving、Tavily Search、Summarize 等实用技能包。配置 Tavily 及大模型 API Key 后，利用 Self-Improving 系统初始化记忆结构，实现 AI 对偏好的持续学习。最后演示了结合搜索、总结与开发指导技能的协同工作流，帮助开发者构建个性化 AI 助手。
OpenClaw 技能包的安装与管理方法。通过 ClawHub CLI 搜索并安装 Self-Improving、Tavily Search、Summarize 等实用技能包。配置 Tavily 及大模型 API Key 后，利用 Self-Improving 系统初始化记忆结构，实现 AI 对偏好的持续学习。最后演示了结合搜索、总结与开发指导技能的协同工作流，帮助开发者构建个性化 AI 助手。
OpenClaw 是一个强大的 AI 助手框架，而 Skills（技能包）则是扩展其能力的核心方式。通过安装不同的技能包，你可以让 AI 助手具备搜索、总结、开发指导、自我学习等能力。
本文将带你完成：
ClawHub 是 OpenClaw 的官方技能包市场，提供了丰富的技能包供用户安装使用。
安装 ClawHub CLI：
npm install -g clawhub
| 命令 | 说明 |
|---|---|
clawhub search <关键词> | 搜索技能包 |
clawhub install <包名> | 安装技能包 |
clawhub list | 查看已安装技能 |
clawhub update <包名> | 更新技能包 |
clawhub update --all | 更新所有技能 |
使用 search 命令查找需要的技能：
clawhub search self-improving
输出结果示例：
- Searching xiucheng-self-improving-agent Self Improving Agent (3.689) self-improving-agent-cn Self Improving Agent CN (3.626) self-improving Self-Improving Agent (Proactive Self-Reflection) (2.457) self-evolve Self-Evolve (1.236) ...
clawhub install self-improving
建议安装以下实用技能包：
# 搜索技能
clawhub install tavily-search # 文章总结
clawhub install summarize # React 开发指导
clawhub install react # GitHub 操作
clawhub install github # 自我学习
clawhub install self-improving # 理财建议
clawhub install wealth # 主动代理
clawhub install proactive-agent-lite
clawhub list
或者直接查看目录：
dir ~/.openclaw/workspace/skills
功能： 让 AI 能够记住你的偏好、纠正和工作模式，实现持续改进。
核心特点：
目录结构：
~/self-improving/
├── memory.md # HOT: 总是加载的核心记忆
├── corrections.md # 修正记录日志
├── index.md # 主题索引
├── projects/ # 项目专属记忆
├── domains/ # 领域知识（编程、写作等）
└── archive/ # 归档的记忆
功能： AI 优化的网络搜索，返回简洁、相关的结果。
使用方式：
// 基础搜索
node skills/tavily-search-1.0.0/scripts/search.mjs "React 19 新特性"
// 指定结果数量
node skills/tavily-search-1.0.0/scripts/search.mjs "查询内容" -n 10
// 深度搜索
node skills/tavily-search-1.0.0/scripts/search.mjs "查询内容" --deep
// 新闻搜索
node skills/tavily-search-1.0.0/scripts/search.mjs "查询内容" --topic news
配置： 需要设置 TAVILY_API_KEY 环境变量。
功能： 快速总结 URL、PDF、图片、音频、YouTube 视频。
使用方式：
# 总结网页
summarize "https://example.com/article" --length medium
# 总结 PDF
summarize "/path/to/file.pdf" --length short
# 总结 YouTube 视频
summarize "https://youtu.be/xxxxx" --youtube auto
功能： 提供生产级 React 开发指导，涵盖架构、状态管理、性能优化等。
核心规则：
功能： 通过 gh CLI 与 GitHub 交互。
# 查看仓库信息
gh repo view owner/repo
# 查看最近 PR
gh pr list --repo owner/repo --state merged --limit 5
# 查看 CI 状态
gh pr checks 55 --repo owner/repo
功能： 提供全面的财富管理建议，包括：
# Windows PowerShell
mkdir -p $env:USERPROFILE\self-improving\projects
mkdir -p $env:USERPROFILE\self-improving\domains
mkdir -p $env:USERPROFILE\self-improving\archive
# Linux/macOS
mkdir -p ~/self-improving/{projects,domains,archive}
memory.md（核心记忆）：
# Memory (HOT Tier)
> 总是加载的记忆，存储最重要的偏好和规则
## Preferences
<!-- 用户偏好 -->
## Patterns
<!-- 已验证的工作模式 -->
## Rules
<!-- 经过确认的规则 -->
corrections.md（修正记录）：
# Corrections Log
> 记录用户的修正反馈
| Date | Context | What I Got Wrong | Correct Answer | Learned |
|------|---------|-----------------|----------------|---------|
domains/programming.md（领域记忆）：
# Domain: Programming
## Language Preferences
- TypeScript > JavaScript
- Python 用于数据分析
## Framework Preferences
- 前端：React + Next.js
- 状态管理：Zustand
- 样式：Tailwind CSS
对 AI 说 'memory stats'，应返回：
📊 Self-Improving Memory
🔥 HOT (always loaded): memory.md: 0 entries
🌡️ WARM (load on demand): projects/: 0 files
domains/: 1 file
❄️ COLD (archived): archive/: 0 files
# Windows（永久）
[Environment]::SetEnvironmentVariable("TAVILY_API_KEY", "your-api-key", "User")
# Linux/macOS
echo 'export TAVILY_API_KEY="your-api-key"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
| 服务 | 环境变量 | 用途 |
|---|---|---|
| OpenAI | OPENAI_API_KEY | summarize |
| Anthropic | ANTHROPIC_API_KEY | summarize |
| GEMINI_API_KEY | summarize |
场景： 作为开发者，需要跟踪技术动态、快速理解新文章、构建知识库。
工作流：
步骤一：搜索技术动态
node skills/tavily-search-1.0.0/scripts/search.mjs "React 19 new features" -n 5
返回结果示例：
## Answer
React 19 introduces concurrent rendering, React Server Components, and the useFormStatus hook for managing form state...
## Sources
- Exploring the New Features of React 19 - LinkedIn
- What's New in React 19 - Telerik.com
步骤二：深入阅读文章
summarize "https://www.telerik.com/blogs/whats-new-react-19" --length medium
步骤三：创建知识卡片组件
根据 react skill 指导：
// TechCard.tsx
interface TechCardProps {
title: string
summary: string
source: string
tags: string[]
}
export function TechCard({ title, summary, source, tags }: TechCardProps) {
const isSaved = useUIStore((s) => s.savedItems.has(title))
const toggleSave = useUIStore((s) => s.toggleSave)
return (
<article className="rounded-lg border p-4 shadow-sm">
<header className="mb-2 flex items-start justify-between">
<h3 className="font-semibold">{title}</h3>
<button onClick={() => toggleSave(title)}>
{isSaved ? '★' : '☆'}
</button>
</header>
<p className="text-gray-600 text-sm">{summary}</>
{tags.map(tag => (
{tag}
))}
)
}
步骤四：AI 自动学习偏好
当你告诉 AI：
'我更喜欢 TypeScript，不喜欢 JavaScript'
AI 会自动记录到 ~/self-improving/domains/programming.md：
## Language Preferences
- 首选：TypeScript
- 避免：纯 JavaScript
- 原因：类型安全，更好的 IDE 支持
| 技能 | 贡献 | 使用频率 |
|---|---|---|
| tavily-search | 快速获取高质量搜索结果 | 需要时 |
| summarize | 压缩长文为精华 | 阅读时 |
| react | 构建可复用的知识展示界面 | 开发时 |
| self-improving | 持续学习你的偏好 | 每次会话 |
| github | 查看项目最新动态 | 开发时 |
| wealth | 理财建议 | 规划时 |
日常对话 → AI 自然学习偏好 → 自动记录
↓
需要搜索 → tavily-search → summarize 总结
↓
需要开发 → react/github 指导 → 项目记忆记录
通过 ClawHub 安装和管理技能包，可以快速扩展 OpenClaw 的能力：
随着使用时间的增加，AI 会越来越了解你的偏好和工作方式，成为一个真正懂你的智能助手。
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