Skills

OpenClaw ใช้โฟลเดอร์ skill ที่เข้ากันได้กับ AgentSkills เพื่อสอนเอเจนต์ให้ใช้เครื่องมือ แต่ละ skill คือไดเรกทอรีที่มี SKILL.md พร้อม YAML frontmatter และคำแนะนำ OpenClaw โหลด skill ที่รวมมาในตัวพร้อมกับการแทนที่ภายในเครื่องแบบเลือกได้ และกรอง skill เหล่านั้นตอนโหลดตามสภาพแวดล้อม การกำหนดค่า และการมีอยู่ของไบนารี

# ตำแหน่งและลำดับความสำคัญ

OpenClaw โหลด skill จากแหล่งเหล่านี้ โดยเรียงจากลำดับความสำคัญสูงสุดก่อน:

#	แหล่งที่มา	เส้นทาง
1	skill ของ workspace	<workspace>/skills
2	skill ของเอเจนต์โปรเจกต์	<workspace>/.agents/skills
3	skill ของเอเจนต์ส่วนตัว	~/.agents/skills
4	skill ที่จัดการ/ในเครื่อง	~/.openclaw/skills
5	skill ที่รวมมาในตัว	มาพร้อมกับการติดตั้ง
6	โฟลเดอร์ skill เพิ่มเติม	skills.load.extraDirs (config)

ถ้าชื่อ skill ชนกัน แหล่งที่มาที่มีลำดับสูงสุดจะชนะ

ไดเรกทอรี native $CODEX_HOME/skills ของ Codex CLI ไม่ใช่หนึ่งใน root ของ skill ของ OpenClaw เหล่านี้ ในโหมด Codex harness การเปิด app-server ภายในเครื่องใช้ Codex home แยกตามเอเจนต์แต่ละตัว ดังนั้น skill ส่วนตัวของ Codex CLI จะไม่ถูกโหลดโดยนัย ใช้ openclaw migrate codex --dry-run เพื่อทำรายการ และใช้ openclaw migrate codex เพื่อเลือกไดเรกทอรี skill ด้วยพรอมป์ checkbox แบบโต้ตอบก่อนคัดลอกเข้า workspace เอเจนต์ OpenClaw ปัจจุบัน สำหรับการรันแบบไม่โต้ตอบ ให้ใช้ --skill <name> ซ้ำสำหรับ skill ที่ต้องการคัดลอกแบบระบุชื่อแน่นอน

# skill ต่อเอเจนต์เทียบกับ skill ที่ใช้ร่วมกัน

ในการตั้งค่าแบบหลายเอเจนต์ แต่ละเอเจนต์มี workspace ของตัวเอง:

ขอบเขต	เส้นทาง	มองเห็นได้โดย
ต่อเอเจนต์	<workspace>/skills	เฉพาะเอเจนต์นั้น
เอเจนต์โปรเจกต์	<workspace>/.agents/skills	เฉพาะเอเจนต์ของ workspace นั้น
เอเจนต์ส่วนตัว	~/.agents/skills	เอเจนต์ทั้งหมดบนเครื่องนั้น
ที่จัดการ/ในเครื่องร่วมกัน	~/.openclaw/skills	เอเจนต์ทั้งหมดบนเครื่องนั้น
extra dirs ที่ใช้ร่วมกัน	skills.load.extraDirs (ลำดับต่ำสุด)	เอเจนต์ทั้งหมดบนเครื่องนั้น

ชื่อเดียวกันในหลายตำแหน่ง → แหล่งที่มาที่มีลำดับสูงสุดจะชนะ Workspace ชนะเอเจนต์โปรเจกต์ ชนะเอเจนต์ส่วนตัว ชนะที่จัดการ/ในเครื่อง ชนะที่รวมมาในตัว ชนะ extra dirs

# allowlist ของ skill สำหรับเอเจนต์

ตำแหน่งของ skill และการมองเห็นของ skill เป็นการควบคุมคนละส่วน ตำแหน่ง/ลำดับความสำคัญตัดสินว่าสำเนาใดของ skill ชื่อเดียวกันจะชนะ ส่วน allowlist ของเอเจนต์ตัดสินว่าเอเจนต์สามารถใช้ skill ใดได้จริง

{
  agents: {
    defaults: {
      skills: ["github", "weather"],
    },
    list: [
      { id: "writer" }, // inherits github, weather
      { id: "docs", skills: ["docs-search"] }, // replaces defaults
      { id: "locked-down", skills: [] }, // no skills
    ],
  },
}

# Plugins และ skill

Plugins สามารถจัดส่ง skill ของตัวเองได้โดยระบุไดเรกทอรี skills ใน openclaw.plugin.json (เส้นทางสัมพัทธ์จาก root ของ plugin) skill ของ plugin จะโหลดเมื่อเปิดใช้ plugin นี่เป็นตำแหน่งที่เหมาะสำหรับคู่มือการใช้งานเฉพาะเครื่องมือที่ยาวเกินกว่าจะใส่ในคำอธิบายเครื่องมือ แต่ควรพร้อมใช้งานเมื่อใดก็ตามที่ติดตั้ง plugin เช่น plugin เบราว์เซอร์จัดส่ง skill browser-automation สำหรับการควบคุมเบราว์เซอร์หลายขั้นตอน

ไดเรกทอรี skill ของ plugin จะถูกผสานเข้าในเส้นทางลำดับต่ำเดียวกับ skills.load.extraDirs ดังนั้น skill ที่ชื่อเดียวกันจากที่รวมมาในตัว ที่จัดการ เอเจนต์ หรือ workspace จะแทนที่ได้ คุณสามารถ gate skill เหล่านี้ผ่าน metadata.openclaw.requires.config ในรายการ config ของ plugin ได้

ดู Plugins สำหรับการค้นพบ/config และ เครื่องมือ สำหรับพื้นผิวเครื่องมือที่ skill เหล่านั้นสอน

# Skill Workshop

plugin Skill Workshop แบบเลือกใช้และยังอยู่ในขั้นทดลอง สามารถสร้างหรืออัปเดต skill ของ workspace จากขั้นตอนที่ใช้ซ้ำได้ซึ่งสังเกตพบระหว่างการทำงานของเอเจนต์ plugin นี้ถูกปิดไว้ตามค่าเริ่มต้นและต้องเปิดใช้อย่างชัดเจนผ่าน plugins.entries.skill-workshop

Skill Workshop เขียนเฉพาะไปยัง <workspace>/skills สแกนเนื้อหาที่สร้างขึ้น รองรับการรออนุมัติหรือการเขียนที่ปลอดภัยแบบอัตโนมัติ กักข้อเสนอที่ไม่ปลอดภัย และรีเฟรช snapshot ของ skill หลังจากเขียนสำเร็จเพื่อให้ skill ใหม่พร้อมใช้งานได้โดยไม่ต้องรีสตาร์ท Gateway

ใช้สำหรับการแก้ไข เช่น "ครั้งหน้า ให้ตรวจสอบการระบุแหล่งที่มาของ GIF" หรือ workflow ที่ได้มาจากประสบการณ์จริง เช่น checklist QA สื่อ เริ่มด้วยการรออนุมัติ ใช้การเขียนอัตโนมัติเฉพาะใน workspace ที่เชื่อถือได้หลังจากตรวจทานข้อเสนอแล้ว คู่มือฉบับเต็ม: plugin Skill Workshop

# ClawHub (ติดตั้งและซิงก์)

ClawHub คือ registry skill สาธารณะสำหรับ OpenClaw ใช้คำสั่ง native openclaw skills สำหรับการค้นหา/ติดตั้ง/อัปเดต หรือใช้ CLI clawhub แยกต่างหากสำหรับ workflow การเผยแพร่/ซิงก์ คู่มือฉบับเต็ม: ClawHub

การดำเนินการ	คำสั่ง
ติดตั้ง skill เข้า workspace	openclaw skills install <skill-slug>
อัปเดต skill ที่ติดตั้งทั้งหมด	openclaw skills update --all
ซิงก์ (สแกน + เผยแพร่การอัปเดต)	clawhub sync --all

openclaw skills install แบบ native จะติดตั้งเข้าไดเรกทอรี skills/ ของ workspace ที่ใช้งานอยู่ CLI clawhub แยกต่างหากก็ติดตั้งเข้า ./skills ใต้ไดเรกทอรีทำงานปัจจุบันของคุณด้วย (หรือ fallback ไปยัง workspace ของ OpenClaw ที่กำหนดค่าไว้) OpenClaw จะรับสิ่งนั้นเป็น <workspace>/skills ในเซสชันถัดไป root ของ skill ที่กำหนดค่าไว้ยังรองรับการจัดกลุ่มหนึ่งระดับ เช่น skills/<group>/<skill>/SKILL.md เพื่อให้ skill ของบุคคลที่สามที่เกี่ยวข้องกันถูกเก็บไว้ใต้โฟลเดอร์ร่วมโดยไม่ต้องสแกนแบบ recursive กว้าง

หน้า skill ของ ClawHub แสดงสถานะการสแกนความปลอดภัยล่าสุดก่อนติดตั้ง พร้อมหน้ารายละเอียด scanner สำหรับ VirusTotal, ClawScan และการวิเคราะห์แบบ static openclaw skills install <slug> ยังคงเป็นเพียงเส้นทางการติดตั้งเท่านั้น ผู้เผยแพร่กู้คืน false positive ผ่านแดชบอร์ด ClawHub หรือ clawhub skill rescan <slug>

# ความปลอดภัย

• การค้นพบ skill จาก workspace และ extra-dir ยอมรับเฉพาะ root ของ skill และไฟล์ SKILL.md ที่ realpath หลัง resolve ยังคงอยู่ภายใน root ที่กำหนดค่าไว้
• การติดตั้ง dependency ของ skill ที่รองรับโดย Gateway (skills.install, onboarding และ UI การตั้งค่า Skills) จะรัน scanner โค้ดอันตรายที่มีมาในตัวก่อนดำเนินการ metadata ของ installer รายการที่พบระดับ critical จะบล็อกตามค่าเริ่มต้น เว้นแต่ caller จะตั้งค่า dangerous override อย่างชัดเจน รายการที่น่าสงสัยยังคงเป็นเพียงคำเตือน
• openclaw skills install <slug> แตกต่างออกไป - คำสั่งนี้ดาวน์โหลดโฟลเดอร์ skill จาก ClawHub เข้า workspace และไม่ใช้เส้นทาง installer-metadata ข้างต้น
• skills.entries.*.env และ skills.entries.*.apiKey inject secret เข้า process ของโฮสต์สำหรับ turn ของเอเจนต์นั้น (ไม่ใช่ sandbox) เก็บ secret ออกจากพรอมป์และ log

สำหรับ threat model และ checklist ที่กว้างขึ้น ดู ความปลอดภัย

# รูปแบบ SKILL.md

SKILL.md ต้องมีอย่างน้อย:

---
name: image-lab
description: Generate or edit images via a provider-backed image workflow
---

OpenClaw ทำตามสเปก AgentSkills สำหรับ layout/intent parser ที่เอเจนต์ฝังตัวใช้รองรับเฉพาะ key ของ frontmatter แบบบรรทัดเดียวเท่านั้น metadata ควรเป็นอ็อบเจ็กต์ JSON บรรทัดเดียว ใช้ {baseDir} ในคำแนะนำเพื่ออ้างอิงเส้นทางโฟลเดอร์ skill

# key frontmatter แบบเลือกได้

homepagestring

URL ที่แสดงเป็น "เว็บไซต์" ใน UI Skills ของ macOS รองรับผ่าน metadata.openclaw.homepage ด้วย

user-invocableboolean

เมื่อเป็น true skill จะถูกแสดงเป็น slash command สำหรับผู้ใช้

disable-model-invocationboolean

เมื่อเป็น true OpenClaw จะไม่ใส่คำแนะนำของ skill ไว้ในพรอมป์ปกติของเอเจนต์ skill ยังคงถูกติดตั้งและยังคงรันอย่างชัดเจนเป็น slash command ได้เมื่อ user-invocable เป็น true ด้วย

command-dispatch"tool"

เมื่อตั้งค่าเป็น tool slash command จะข้ามโมเดลและ dispatch ไปยังเครื่องมือโดยตรง

command-toolstring

ชื่อเครื่องมือที่จะเรียกใช้เมื่อตั้งค่า command-dispatch: tool

command-arg-mode"raw"

สำหรับการ dispatch เครื่องมือ ส่งต่อสตริง args ดิบไปยังเครื่องมือ (ไม่มีการ parse โดย core) เครื่องมือจะถูกเรียกด้วย { command: "<raw args>", commandName: "<slash command>", skillName: "<skill name>" }

# การ gate (filter ตอนโหลด)

OpenClaw กรอง skill ตอนโหลดโดยใช้ metadata (JSON บรรทัดเดียว):

---
name: image-lab
description: Generate or edit images via a provider-backed image workflow
metadata:
  {
    "openclaw":
      {
        "requires": { "bins": ["uv"], "env": ["GEMINI_API_KEY"], "config": ["browser.enabled"] },
        "primaryEnv": "GEMINI_API_KEY",
      },
  }
---

ฟิลด์ใต้ metadata.openclaw:

alwaysboolean

เมื่อเป็น true ให้รวม skill เสมอ (ข้าม gate อื่น)

emojistring

emoji แบบเลือกได้ที่ UI Skills ของ macOS ใช้

homepagestring

URL แบบเลือกได้ที่แสดงเป็น "เว็บไซต์" ใน UI Skills ของ macOS

os"darwin" | "linux" | "win32"

รายการแพลตฟอร์มแบบเลือกได้ ถ้าตั้งค่าไว้ skill จะมีสิทธิ์ใช้งานเฉพาะบน OS เหล่านั้น

requires.binsstring[]

แต่ละรายการต้องมีอยู่บน PATH

requires.anyBinsstring[]

ต้องมีอย่างน้อยหนึ่งรายการอยู่บน PATH

requires.envstring[]

env var ต้องมีอยู่หรือถูกระบุใน config

requires.configstring[]

รายการเส้นทาง openclaw.json ที่ต้องมีค่า truthy

primaryEnvstring

ชื่อ env var ที่เชื่อมโยงกับ skills.entries.<name>.apiKey

installobject[]

สเปก installer แบบเลือกได้ที่ UI Skills ของ macOS ใช้ (brew/node/go/uv/download)

ถ้าไม่มี metadata.openclaw skill จะมีสิทธิ์ใช้งานเสมอ (เว้นแต่ถูกปิดใน config หรือถูกบล็อกโดย skills.allowBundled สำหรับ skill ที่รวมมาในตัว)

# หมายเหตุเกี่ยวกับ sandboxing

• requires.bins ถูกตรวจบนโฮสต์ตอนโหลด skill
• ถ้าเอเจนต์อยู่ใน sandbox ไบนารีต้องมีอยู่ภายในคอนเทนเนอร์ด้วย ติดตั้งผ่าน agents.defaults.sandbox.docker.setupCommand (หรือ image แบบกำหนดเอง) setupCommand รันหนึ่งครั้งหลังจากสร้างคอนเทนเนอร์แล้ว การติดตั้ง package ยังต้องมี network egress, root FS ที่เขียนได้ และผู้ใช้ root ใน sandbox
• ตัวอย่าง: skill summarize (skills/summarize/SKILL.md) ต้องมี CLI summarize ในคอนเทนเนอร์ sandbox เพื่อให้รันที่นั่นได้

# ข้อกำหนดของตัวติดตั้ง

---
name: gemini
description: Use Gemini CLI for coding assistance and Google search lookups.
metadata:
  {
    "openclaw":
      {
        "emoji": "♊️",
        "requires": { "bins": ["gemini"] },
        "install":
          [
            {
              "id": "brew",
              "kind": "brew",
              "formula": "gemini-cli",
              "bins": ["gemini"],
              "label": "Install Gemini CLI (brew)",
            },
          ],
      },
  }
---

# การแทนที่ค่า Config

skill ที่มาพร้อมชุดติดตั้งและที่จัดการอยู่สามารถเปิดหรือปิด และระบุค่า env ได้ ภายใต้ skills.entries ใน ~/.openclaw/openclaw.json:

{
  skills: {
    entries: {
      "image-lab": {
        enabled: true,
        apiKey: { source: "env", provider: "default", id: "GEMINI_API_KEY" }, // or plaintext string
        env: {
          GEMINI_API_KEY: "GEMINI_KEY_HERE",
        },
        config: {
          endpoint: "https://example.invalid",
          model: "nano-pro",
        },
      },
      peekaboo: { enabled: true },
      sag: { enabled: false },
    },
  },
}

enabledboolean

false จะปิดใช้งาน skill แม้ว่าจะมาพร้อมชุดติดตั้งหรือติดตั้งไว้แล้วก็ตาม skill coding-agent ที่มาพร้อมชุดติดตั้งเป็นแบบเลือกใช้: ตั้งค่า skills.entries.coding-agent.enabled: true ก่อนเปิดให้ agent ใช้งาน จากนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตั้งและยืนยันตัวตน claude, codex, opencode หรือ pi ตัวใดตัวหนึ่งสำหรับ CLI ของตัวเองแล้ว

apiKeystring | { source, provider, id }

ความสะดวกสำหรับ skill ที่ประกาศ metadata.openclaw.primaryEnv รองรับข้อความธรรมดาหรือ SecretRef

env"Record<string,

configobject

ถุงข้อมูลเสริมสำหรับฟิลด์ที่กำหนดเองราย skill คีย์ที่กำหนดเองต้องอยู่ที่นี่

allowBundledstring[]

allowlist เสริมสำหรับ skill ที่ มาพร้อมชุดติดตั้ง เท่านั้น หากตั้งค่าไว้ เฉพาะ skill ที่มาพร้อมชุดติดตั้งในรายการเท่านั้นที่จะมีสิทธิ์ใช้งาน (skill ที่จัดการอยู่/ใน workspace จะไม่ได้รับผลกระทบ)

หากชื่อ skill มีเครื่องหมายยัติภังค์ ให้ใส่ key ในเครื่องหมายอัญประกาศ (JSON5 อนุญาตให้ใช้ key ที่มีเครื่องหมายอัญประกาศได้) โดยค่าเริ่มต้น key ของ Config จะตรงกับ ชื่อ skill - หาก skill กำหนด metadata.openclaw.skillKey ให้ใช้ key นั้นภายใต้ skills.entries

# การฉีด Environment

เมื่อการรัน agent เริ่มต้น OpenClaw จะ:

1. อ่าน metadata ของ skill
2. ใช้ skills.entries.<key>.env และ skills.entries.<key>.apiKey กับ process.env
3. สร้าง system prompt พร้อม skill ที่ มีสิทธิ์ใช้งาน
4. กู้คืน environment เดิมหลังจากการรันสิ้นสุด

การฉีด Environment ถูกจำกัดขอบเขตไว้ที่การรัน agent ไม่ใช่ environment ของ shell แบบ global

สำหรับ backend claude-cli ที่มาพร้อมชุดติดตั้ง OpenClaw ยังสร้าง snapshot ที่มีสิทธิ์ใช้งานชุดเดียวกัน เป็น Plugin Claude Code ชั่วคราว และส่งผ่านด้วย --plugin-dir จากนั้น Claude Code สามารถใช้ตัวแก้ skill แบบเนทีฟของตัวเองได้ ในขณะที่ OpenClaw ยังคงเป็นเจ้าของลำดับความสำคัญ, allowlist ราย agent, gating และ การฉีด env/API key ของ skills.entries.* backend CLI อื่นใช้เฉพาะ catalog ของ prompt เท่านั้น

# Snapshot และการรีเฟรช

OpenClaw จะ snapshot skill ที่มีสิทธิ์ใช้งาน เมื่อ session เริ่มต้น และนำรายการนั้นกลับมาใช้สำหรับ turn ถัดไปใน session เดียวกัน การเปลี่ยนแปลง skill หรือ config จะมีผลใน session ใหม่ครั้งถัดไป

Skills สามารถรีเฟรชกลาง session ได้ในสองกรณี:

• เปิดใช้งานตัวเฝ้าดู Skills
• มี remote node ใหม่ที่มีสิทธิ์ใช้งานปรากฏขึ้น

ให้คิดว่าสิ่งนี้เป็น hot reload: รายการที่รีเฟรชจะถูกนำไปใช้ใน turn ถัดไปของ agent หาก allowlist ของ skill สำหรับ agent ที่มีผลเปลี่ยนไปใน session นั้น OpenClaw จะรีเฟรช snapshot เพื่อให้ skill ที่มองเห็นได้สอดคล้อง กับ agent ปัจจุบัน

# ตัวเฝ้าดู Skills

โดยค่าเริ่มต้น OpenClaw จะเฝ้าดูโฟลเดอร์ skill และเพิ่มเวอร์ชัน snapshot ของ skills เมื่อไฟล์ SKILL.md เปลี่ยนแปลง กำหนดค่าภายใต้ skills.load:

{
  skills: {
    load: {
      watch: true,
      watchDebounceMs: 250,
    },
  },
}

# node macOS ระยะไกล (Linux gateway)

หาก Gateway ทำงานบน Linux แต่มี node macOS เชื่อมต่ออยู่โดยอนุญาต system.run (ความปลอดภัย Exec approvals ไม่ได้ตั้งเป็น deny) OpenClaw สามารถถือว่า skill เฉพาะ macOS มีสิทธิ์ใช้งานได้เมื่อมี binary ที่จำเป็นอยู่บน node นั้น agent ควรเรียกใช้ skill เหล่านั้น ผ่านเครื่องมือ exec พร้อม host=node

สิ่งนี้อาศัยการที่ node รายงานการรองรับคำสั่งของตัวเอง และการ probe bin ผ่าน system.which หรือ system.run node ที่ offline จะ ไม่ ทำให้ skill ที่ใช้ได้เฉพาะระยะไกลมองเห็นได้ หาก node ที่เชื่อมต่ออยู่หยุดตอบการ probe bin OpenClaw จะล้างรายการ bin match ที่ cache ไว้ เพื่อให้ agent ไม่เห็น skill ที่ไม่สามารถรันที่นั่นได้ในขณะนี้อีกต่อไป

# ผลกระทบต่อ token

เมื่อ skill มีสิทธิ์ใช้งาน OpenClaw จะฉีดรายการ XML ขนาดกะทัดรัดของ skill ที่พร้อมใช้งาน เข้าไปใน system prompt (ผ่าน formatSkillsForPrompt ใน pi-coding-agent) ค่าใช้จ่ายเป็นแบบกำหนดแน่นอน:

• overhead พื้นฐาน (เฉพาะเมื่อมี skill ≥1 รายการ): 195 อักขระ
• ต่อ skill: 97 อักขระ + ความยาวของค่า <name>, <description> และ <location> ที่ escape แบบ XML แล้ว

สูตร (อักขระ):

total = 195 + Σ (97 + len(name_escaped) + len(description_escaped) + len(location_escaped))

การ escape XML จะขยาย & < > " ' เป็น entity (&, < ฯลฯ) ทำให้ความยาวเพิ่มขึ้น จำนวน token แตกต่างกันตาม tokenizer ของโมเดล โดยประมาณแบบ OpenAI คือ ~4 อักขระ/token ดังนั้น 97 อักขระ ≈ 24 token ต่อ skill บวกกับความยาวฟิลด์จริงของคุณ

# วงจรชีวิตของ skill ที่จัดการอยู่

OpenClaw มาพร้อมชุด skill พื้นฐานเป็น skill ที่มาพร้อมชุดติดตั้ง พร้อมกับ การติดตั้ง (แพ็กเกจ npm หรือ OpenClaw.app) ~/.openclaw/skills มีไว้สำหรับ การแทนที่ในเครื่อง - ตัวอย่างเช่น การ pin หรือ patch skill โดยไม่ เปลี่ยนสำเนาที่มาพร้อมชุดติดตั้ง skill ใน workspace เป็นของผู้ใช้และจะแทนที่ ทั้งสองแบบเมื่อชื่อซ้ำกัน

# กำลังมองหา skill เพิ่มเติม?

เรียกดู https://clawhub.ai schema การกำหนดค่าแบบเต็ม: Config ของ Skills

# ที่เกี่ยวข้อง

• ClawHub - registry สาธารณะของ skills
• การสร้าง skills - การสร้าง skill แบบกำหนดเอง
• Plugins - ภาพรวมระบบ Plugin
• Plugin Skill Workshop - สร้าง skill จากงานของ agent
• Config ของ Skills - เอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า skill
• คำสั่ง slash - คำสั่ง slash ทั้งหมดที่พร้อมใช้งาน