Skills

OpenClaw, araca araçları nasıl kullanacağını öğretmek için AgentSkills uyumlu skill klasörleri kullanır. Her skill, YAML frontmatter ve talimatlar içeren bir SKILL.md bulunan bir dizindir. OpenClaw, paketle gelen skill'leri ve isteğe bağlı yerel geçersiz kılmaları yükler; bunları yükleme sırasında ortam, yapılandırma ve ikili dosya varlığına göre filtreler.

# Konumlar ve öncelik

OpenClaw skill'leri şu kaynaklardan yükler, en yüksek öncelik önce:

#	Kaynak	Yol
1	Çalışma alanı skill'leri	<workspace>/skills
2	Proje aracı skill'leri	<workspace>/.agents/skills
3	Kişisel araç skill'leri	~/.agents/skills
4	Yönetilen/yerel skill'ler	~/.openclaw/skills
5	Paketle gelen skill'ler	kurulumla birlikte gönderilir
6	Ek skill klasörleri	skills.load.extraDirs (yapılandırma)

Bir skill adı çakışırsa en yüksek kaynak kazanır.

Codex CLI'nin yerel $CODEX_HOME/skills dizini, bu OpenClaw skill köklerinden biri değildir. Codex harness modunda, yerel uygulama sunucusu başlatmaları araca özel yalıtılmış Codex home'ları kullanır; bu nedenle kişisel Codex CLI skill'leri örtük olarak yüklenmez. Bunları envanterlemek için openclaw migrate codex --dry-run, mevcut OpenClaw aracı çalışma alanına kopyalamadan önce etkileşimli bir onay kutusu isteminde skill dizinlerini seçmek için openclaw migrate codex kullanın. Etkileşimsiz çalıştırmalar için kopyalanacak tam skill'ler adına --skill <name> seçeneğini yineleyin.

# Araca özel ve paylaşılan skill'ler

Çok araçlı kurulumlarda her aracın kendi çalışma alanı vardır:

Kapsam	Yol	Görünür olduğu yer
Araca özel	<workspace>/skills	Yalnızca o araç
Proje aracı	<workspace>/.agents/skills	Yalnızca o çalışma alanının aracı
Kişisel araç	~/.agents/skills	O makinedeki tüm araçlar
Paylaşılan yönetilen/yerel	~/.openclaw/skills	O makinedeki tüm araçlar
Paylaşılan ek dizinler	skills.load.extraDirs (en düşük öncelik)	O makinedeki tüm araçlar

Birden çok yerde aynı ad → en yüksek kaynak kazanır. Çalışma alanı proje aracını, proje aracı kişisel aracı, kişisel araç yönetilen/yereli, yönetilen/yerel paketle geleni, paketle gelen de ek dizinleri geçersiz kılar.

# Araç skill izin listeleri

Skill konumu ve skill görünürlüğü ayrı denetimlerdir. Konum/öncelik, aynı ada sahip bir skill'in hangi kopyasının kazanacağını belirler; araç izin listeleri ise bir aracın gerçekten hangi skill'leri kullanabileceğini belirler.

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

# Pluginler ve skill'ler

Pluginler, openclaw.plugin.json içinde skills dizinlerini listeleyerek (kök Plugin'e göre göreli yollar) kendi skill'lerini gönderebilir. Plugin skill'leri Plugin etkinleştirildiğinde yüklenir. Burası, araç açıklaması için çok uzun olan ancak Plugin kurulu olduğu sürece kullanılabilir olması gereken araca özgü işletim kılavuzları için doğru yerdir; örneğin tarayıcı Plugin'i, çok adımlı tarayıcı denetimi için bir browser-automation skill'i gönderir.

Plugin skill dizinleri, skills.load.extraDirs ile aynı düşük öncelikli yola birleştirilir; bu nedenle aynı ada sahip paketle gelen, yönetilen, araç veya çalışma alanı skill'i bunları geçersiz kılar. Bunları Plugin'in yapılandırma girdisinde metadata.openclaw.requires.config üzerinden sınırlayabilirsiniz.

Keşif/yapılandırma için Pluginler, bu skill'lerin öğrettiği araç yüzeyi için Araçlar bölümüne bakın.

# Skill Workshop

İsteğe bağlı, deneysel Skill Workshop Plugin'i, araç çalışması sırasında gözlemlenen yeniden kullanılabilir prosedürlerden çalışma alanı skill'leri oluşturabilir veya güncelleyebilir. Varsayılan olarak devre dışıdır ve plugins.entries.skill-workshop üzerinden açıkça etkinleştirilmelidir.

Skill Workshop yalnızca <workspace>/skills içine yazar, oluşturulan içeriği tarar, bekleyen onayı veya otomatik güvenli yazmaları destekler, güvenli olmayan önerileri karantinaya alır ve başarılı yazmalardan sonra skill anlık görüntüsünü yeniler; böylece yeni skill'ler Gateway yeniden başlatılmadan kullanılabilir olur.

Bunu "bir dahaki sefere GIF atıfını doğrula" gibi düzeltmeler veya medya QA kontrol listeleri gibi zorlukla edinilmiş iş akışları için kullanın. Bekleyen onayla başlayın; otomatik yazmaları yalnızca önerilerini inceledikten sonra güvenilir çalışma alanlarında kullanın. Tam kılavuz: Skill Workshop Plugin'i.

# ClawHub (kurulum ve eşitleme)

ClawHub, OpenClaw için herkese açık skill kayıt yeridir. Keşfetme/kurma/güncelleme için yerel openclaw skills komutlarını veya yayımlama/eşitleme iş akışları için ayrı clawhub CLI'yi kullanın. Tam kılavuz: ClawHub.

Eylem	Komut
Çalışma alanına bir skill kur	openclaw skills install <skill-slug>
Kurulu tüm skill'leri güncelle	openclaw skills update --all
Eşitle (tara + güncellemeleri yayımla)	clawhub sync --all

Yerel openclaw skills install, etkin çalışma alanındaki skills/ dizinine kurar. Ayrı clawhub CLI de geçerli çalışma dizininizin altındaki ./skills içine kurar (veya yapılandırılmış OpenClaw çalışma alanına geri döner). OpenClaw bunu bir sonraki oturumda <workspace>/skills olarak alır. Yapılandırılmış skill kökleri, skills/<group>/<skill>/SKILL.md gibi tek bir gruplama düzeyini de destekler; böylece ilgili üçüncü taraf skill'ler geniş özyinelemeli tarama olmadan paylaşılan bir klasör altında tutulabilir.

ClawHub skill sayfaları kurulumdan önce en son güvenlik taraması durumunu, VirusTotal, ClawScan ve statik analiz için tarayıcı ayrıntı sayfalarıyla gösterir. openclaw skills install <slug> yalnızca kurulum yolu olarak kalır; yayıncılar yanlış pozitifleri ClawHub panosu veya clawhub skill rescan <slug> üzerinden giderir.

# Güvenlik

• Çalışma alanı ve ek dizin skill keşfi yalnızca çözümlenmiş realpath'i yapılandırılmış kökün içinde kalan skill köklerini ve SKILL.md dosyalarını kabul eder.
• Gateway destekli skill bağımlılığı kurulumları (skills.install, onboarding ve Skills ayarları kullanıcı arayüzü), kurulumcu metadata'sını yürütmeden önce yerleşik tehlikeli kod tarayıcısını çalıştırır. Çağıran açıkça tehlikeli geçersiz kılmayı ayarlamadıkça critical bulgular varsayılan olarak engeller; şüpheli bulgular yine yalnızca uyarır.
• openclaw skills install <slug> farklıdır; bir ClawHub skill klasörünü çalışma alanına indirir ve yukarıdaki kurulumcu metadata yolunu kullanmaz.
• skills.entries.*.env ve skills.entries.*.apiKey, sıradaki o araç turu için gizli değerleri host işlemine enjekte eder (sandbox'a değil). Gizli değerleri istemlerden ve günlüklerden uzak tutun.

Daha geniş bir tehdit modeli ve kontrol listeleri için Güvenlik bölümüne bakın.

# SKILL.md biçimi

SKILL.md en az şunları içermelidir:

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

OpenClaw düzen/amaç için AgentSkills spesifikasyonunu izler. Gömülü araç tarafından kullanılan ayrıştırıcı yalnızca tek satırlı frontmatter anahtarlarını destekler; metadata bir tek satırlı JSON nesnesi olmalıdır. Talimatlarda skill klasörü yoluna başvurmak için {baseDir} kullanın.

# İsteğe bağlı frontmatter anahtarları

homepagestring

macOS Skills kullanıcı arayüzünde "Website" olarak gösterilen URL. metadata.openclaw.homepage üzerinden de desteklenir.

user-invocableboolean

true olduğunda skill, kullanıcı slash komutu olarak gösterilir.

disable-model-invocationboolean

true olduğunda OpenClaw, skill'in talimatlarını aracın normal isteminin dışında tutar. Skill yine de kurulu kalır ve user-invocable da true olduğunda açıkça slash komutu olarak çalıştırılabilir.

command-dispatch"tool"

tool olarak ayarlandığında slash komutu modeli atlar ve doğrudan bir araca gönderilir.

command-toolstring

command-dispatch: tool ayarlandığında çağrılacak araç adı.

command-arg-mode"raw"

Araç gönderimi için ham argüman dizesini araca iletir (core ayrıştırması yok). Araç { command: "<raw args>", commandName: "<slash command>", skillName: "<skill name>" } ile çağrılır.

# Sınırlama (yükleme zamanı filtreleri)

OpenClaw, metadata (tek satırlı JSON) kullanarak skill'leri yükleme sırasında filtreler:

---
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",
      },
  }
---

metadata.openclaw altındaki alanlar:

alwaysboolean

true olduğunda skill'i her zaman dahil et (diğer kapıları atla).

emojistring

macOS Skills kullanıcı arayüzü tarafından kullanılan isteğe bağlı emoji.

homepagestring

macOS Skills kullanıcı arayüzünde "Website" olarak gösterilen isteğe bağlı URL.

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

İsteğe bağlı platform listesi. Ayarlanırsa skill yalnızca bu işletim sistemlerinde uygun olur.

requires.binsstring[]

Her biri PATH üzerinde bulunmalıdır.

requires.anyBinsstring[]

En az biri PATH üzerinde bulunmalıdır.

requires.envstring[]

Env var bulunmalı veya yapılandırmada sağlanmalıdır.

requires.configstring[]

Doğru değerli olması gereken openclaw.json yollarının listesi.

primaryEnvstring

skills.entries.<name>.apiKey ile ilişkili Env var adı.

installobject[]

macOS Skills kullanıcı arayüzü tarafından kullanılan isteğe bağlı kurulumcu spesifikasyonları (brew/node/go/uv/download).

metadata.openclaw yoksa skill her zaman uygundur (yapılandırmada devre dışı bırakılmadıysa veya paketle gelen skill'ler için skills.allowBundled tarafından engellenmediyse).

# Sandboxing notları

• requires.bins, skill yükleme sırasında host üzerinde denetlenir.
• Bir araç sandbox'lıysa ikili dosya konteynerin içinde de bulunmalıdır. Bunu agents.defaults.sandbox.docker.setupCommand (veya özel bir imaj) ile kurun. setupCommand, konteyner oluşturulduktan sonra bir kez çalışır. Paket kurulumları ayrıca ağ çıkışı, yazılabilir bir kök FS ve sandbox içinde bir root kullanıcı gerektirir.
• Örnek: summarize skill'i (skills/summarize/SKILL.md), orada çalışmak için sandbox konteynerinde summarize CLI'ye ihtiyaç duyar.

# Yükleyici özellikleri

---
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)",
            },
          ],
      },
  }
---

# Yapılandırma geçersiz kılmaları

Paketle gelen ve yönetilen skills, ~/.openclaw/openclaw.json içindeki skills.entries altında açılıp kapatılabilir ve env değerleriyle sağlanabilir:

{
  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, paketle gelmiş veya kurulmuş olsa bile skill'i devre dışı bırakır. Paketle gelen coding-agent skill'i isteğe bağlıdır: ajanlara sunmadan önce skills.entries.coding-agent.enabled: true ayarını yapın, ardından claude, codex, opencode veya pi seçeneklerinden birinin kurulu olduğundan ve kendi CLI'si için kimliğinin doğrulandığından emin olun.

apiKeystring | { source, provider, id }

metadata.openclaw.primaryEnv bildiren skills için kolaylık sağlar. Düz metin veya SecretRef destekler.

env"Record<string,

configobject

Özel skill başına alanlar için isteğe bağlı çanta. Özel anahtarlar burada bulunmalıdır.

allowBundledstring[]

Yalnızca paketle gelen skills için isteğe bağlı izin listesi. Ayarlanırsa yalnızca listedeki paketle gelen skills uygun olur (yönetilen/çalışma alanı skills etkilenmez).

Skill adı tire içeriyorsa anahtarı tırnak içine alın (JSON5 tırnaklı anahtarlara izin verir). Yapılandırma anahtarları varsayılan olarak skill adı ile eşleşir - bir skill metadata.openclaw.skillKey tanımlıyorsa skills.entries altında o anahtarı kullanın.

# Ortam enjeksiyonu

Bir ajan çalışması başladığında OpenClaw:

1. Skill metadata'sını okur.
2. skills.entries.<key>.env ve skills.entries.<key>.apiKey değerlerini process.env üzerine uygular.
3. Sistem istemini uygun skills ile oluşturur.
4. Çalışma sona erdikten sonra özgün ortamı geri yükler.

Ortam enjeksiyonu global bir kabuk ortamı değil, ajan çalışmasıyla sınırlıdır.

Paketle gelen claude-cli backend için OpenClaw aynı uygun anlık görüntüyü geçici bir Claude Code plugin'i olarak da oluşturur ve --plugin-dir ile geçirir. Böylece Claude Code kendi yerel skill çözümleyicisini kullanabilir; OpenClaw ise öncelik, ajan başına izin listeleri, kapılama ve skills.entries.* env/API anahtarı enjeksiyonunu yine yönetir. Diğer CLI backend'leri yalnızca istem kataloğunu kullanır.

# Anlık görüntüler ve yenileme

OpenClaw uygun skills listesinin anlık görüntüsünü bir oturum başladığında alır ve aynı oturumdaki sonraki turlarda bu listeyi yeniden kullanır. Skills veya yapılandırmadaki değişiklikler bir sonraki yeni oturumda etkili olur.

Skills iki durumda oturum ortasında yenilenebilir:

• Skills izleyicisi etkindir.
• Yeni bir uygun uzak node görünür.

Bunu bir hot reload olarak düşünün: yenilenmiş liste bir sonraki ajan turunda kullanılır. O oturum için etkili ajan skill izin listesi değişirse OpenClaw anlık görüntüyü yeniler; böylece görünen skills mevcut ajanla hizalı kalır.

# Skills izleyicisi

Varsayılan olarak OpenClaw skill klasörlerini izler ve SKILL.md dosyaları değiştiğinde skills anlık görüntüsünü artırır. skills.load altında yapılandırın:

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

# Uzak macOS node'ları (Linux gateway)

Gateway Linux üzerinde çalışıyor ancak system.run izni verilen (Exec onayları güvenliği deny olarak ayarlanmamış) bir macOS node bağlıysa OpenClaw, gerekli ikili dosyalar o node üzerinde mevcut olduğunda yalnızca macOS'a özel skills'i uygun sayabilir. Ajan bu skills'i host=node ile exec aracı üzerinden çalıştırmalıdır.

Bu, node'un komut desteğini raporlamasına ve system.which veya system.run üzerinden bir bin sondasına dayanır. Çevrimdışı node'lar uzaktan çalıştırılan skills'i görünür yapmaz. Bağlı bir node bin sondalarına yanıt vermeyi bırakırsa OpenClaw önbelleğe alınmış bin eşleşmelerini temizler; böylece ajanlar o anda orada çalıştırılamayan skills'i artık görmez.

# Token etkisi

Skills uygun olduğunda OpenClaw, sistem istemine kullanılabilir skills'in kompakt bir XML listesini enjekte eder (pi-coding-agent içindeki formatSkillsForPrompt üzerinden). Maliyet deterministiktir:

• Temel ek yük (yalnızca ≥1 skill olduğunda): 195 karakter.
• Skill başına: 97 karakter + XML kaçışlı <name>, <description> ve <location> değerlerinin uzunluğu.

Formül (karakter):

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

XML kaçışlama & < > " ' karakterlerini varlıklara (&, <, vb.) genişleterek uzunluğu artırır. Token sayıları model tokenizer'ına göre değişir. Kabaca OpenAI tarzı bir tahmin ~4 karakter/token olduğundan 97 karakter ≈ 24 token her skill için, buna gerçek alan uzunluklarınız eklenir.

# Yönetilen skills yaşam döngüsü

OpenClaw, kurulumla (npm paketi veya OpenClaw.app) birlikte paketle gelen skills olarak temel bir skill kümesi gönderir. ~/.openclaw/skills yerel geçersiz kılmalar için vardır - örneğin paketle gelen kopyayı değiştirmeden bir skill'i sabitlemek veya yamalamak için. Çalışma alanı skills kullanıcıya aittir ve ad çakışmalarında ikisinin de üzerine yazar.

# Daha fazla skill mi arıyorsunuz?

https://clawhub.ai adresine göz atın. Tam yapılandırma şeması: Skills yapılandırması.

# İlgili

• ClawHub - herkese açık skills kayıt defteri
• Skills oluşturma - özel skills oluşturma
• Plugins - Plugin sistemine genel bakış
• Skill Workshop plugin - ajan çalışmasından skills oluşturma
• Skills yapılandırması - skill yapılandırma başvurusu
• Eğik çizgi komutları - kullanılabilir tüm eğik çizgi komutları