OpenClaw Skills 使用指南：从工具调用到自动化工作流（附完整案例）

作者：CSDN博客
OpenClaw Skills 使用指南：从工具调用到自动化工作流（附完整案例）

文章目录

OpenClaw Skills 使用指南：从工具调用到自动化工作流（附完整案例）

0. 写在前面：这篇文章解决什么问题？1. 核心概念：Skills 是什么？和 Tools、Workspace 的关系2. 让 Skill 稳定工作的关键：把需求写成“工程化输入”

2.1 示例：稳定抓取 CSDN 搜索 Top10（纯文本）

3. 常用 Skill/Tool 组合模式（开发者最常用的 4 类）

3.1 文档/代码流：read/write/edit + exec3.2 采集与检索流：browser / web_fetch3.3 通知与分发：message3.4 定时与自动运行：Cron / Heartbeat 思路

4. 实战案例：CSDN 热文采集 → 聚类总结 → 推送飞书群

4.1 需求定义4.2 工具链拆解（你可以把它理解成一个 pipeline）4.3 可复制指令模板（建议原样照抄）

Step A：采集（强约束输出）Step B：总结（开发者视角）Step C：推送

4.4 推荐输出格式（Markdown 示例）

5. 避坑指南（开发者必看）

5.1 为什么优先用 browser，而不是 web_fetch？5.2 如何强制“纯文本输出”（避免出现图片/截图）5.3 结果落盘：让它可复用、可追溯

6. 进阶：把它变成真正的自动化（定时触发思路）7. 结语：Skills 的本质是“可复制的工程化工作方式”

附：你可以直接拿去做下一篇的选题方向

定位一句话：OpenClaw 的 Skill 不是“魔法指令”，而是一套可复用的工程化方法论——把 LLM 接到真实工具链，做可落地的自动化。

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0. 写在前面：这篇文章解决什么问题？

如果你是开发者，你大概率不缺“会聊天的 AI”，你缺的是：

能读写文件、跑命令、操作浏览器、推送消息的 工具链型 Agent能把需求变成可重复执行流程的 自动化同事

这篇文章会讲清楚三件事：

Skill、Tool、Workspace 三者关系（为什么它能“干活”）如何写需求让 Skill/Tool 稳定触发、输出可控一个可复制的完整案例：CSDN 热文采集 → 聚类总结 → 推送到飞书群

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1. 核心概念：Skills 是什么？和 Tools、Workspace 的关系

建议用「三层模型」理解 OpenClaw：

Tools（工具）：最底层执行能力（read/write/edit、exec、browser、message…），等同于“动作 API”。

• Skills（技能）：对工具的“场景化封装与最佳实践”。它回答的是：
  
  什么时候用哪些工具？怎么组合？有哪些坑？
  
  Workspace（工作区）：可版本化的外部记忆与工程资产（docs/scripts/memory/SOUL.md/TOOLS.md…），让 Agent 从“提示词”升级为“工程化状态”。
  

对开发者而言，收益可以浓缩成一句话：

把零散的对话能力 → 工具链能力 → 可复用的自动化流程。

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2. 让 Skill 稳定工作的关键：把需求写成“工程化输入”

很多“Agent 不听话”的根因不是模型，而是输入不够结构化。
推荐使用这个格式：

Goal（目标）：你要什么结果Context（上下文）：在哪个平台/哪个页面/哪个文件Constraints（约束）：范围、格式、只要近 N 天、不要图片等Output（输出）：Markdown/JSON/表格/可执行脚本

2.1 示例：稳定抓取 CSDN 搜索 Top10（纯文本）

Goal：抓取 CSDN 搜索结果里“AI 工具 分类”的 Top 10
Constraints：只要 blog.csdn.net；输出纯文本；包含阅读量与链接；不要截图/不要图片
Output：Markdown 列表

这类写法会显著提升稳定性，尤其是浏览器自动化、网页结构变化时。

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3. 常用 Skill/Tool 组合模式（开发者最常用的 4 类）

3.1 文档/代码流：read/write/edit + exec

适合：生成/改写文档、脚本、配置；执行脚本做批处理。
3.2 采集与检索流：browser / web_fetch

适合：打开网页、搜索、翻页、抽取标题/链接/阅读量；做“半爬虫”式结构化采集。
3.3 通知与分发：message

适合：把结果推送到 Feishu/Telegram/Discord；闭环成“日报/告警/提醒”。
3.4 定时与自动运行：Cron / Heartbeat 思路

适合：定时触发“采集→总结→推送”，更像“自动化同事”。

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4. 实战案例：CSDN 热文采集 → 聚类总结 → 推送飞书群

关键词：信息采集、结构化输出、可复用提示词、推送闭环

4.1 需求定义

每天早上 9 点自动完成：

打开 CSDN 搜索页，搜索关键词：AI 工具 分类抽取 Top 10 结果：标题、阅读量、日期、链接（纯文本）生成 5 条“结论摘要”（趋势/关键词聚类/选题建议）推送到飞书群

4.2 工具链拆解（你可以把它理解成一个 pipeline）

browser：打开并抓取搜索页 DOM/快照（优先）（可选）web_fetch：对文章页抓正文做摘要（若遇登录/反爬可跳过）LLM：对 Top10 做聚类总结message：推送到群（或者直接在会话里回复）

4.3 可复制指令模板（建议原样照抄）

Step A：采集（强约束输出）

打开 CSDN 搜索：关键词“AI 工具 分类”，筛选博客结果。
抽取首页前 10 条：标题、阅读量、日期、链接。
要求：输出纯文本 Markdown 列表，不要截图，不要图片。

Step B：总结（开发者视角）

基于上面的 10 条，做一个开发者视角总结：
1）工具类型分类（写作/绘图/视频/办公/编程/自动化…）
2）近期热门方向 3-5 条
3）给出下一篇文章选题建议 3 条（标题+一句话理由）

Step C：推送

把“列表 + 总结”合并成一条消息发到飞书群。

4.4 推荐输出格式（Markdown 示例）

这部分非常重要：输出格式稳定，后续才好自动化、好复用。

《标题 A》（阅读量：xxxx｜日期：yyyy-mm-dd）
链接：https://blog.csdn.net/xxx/article/details/xxxxxx
《标题 B》（阅读量：xxxx｜日期：yyyy-mm-dd）
链接：https://blog.csdn.net/xxx/article/details/xxxxxx

趋势摘要：

………

选题建议：

《…》：…《…》：…《…》：…

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5. 避坑指南（开发者必看）

5.1 为什么优先用 browser，而不是 web_fetch？

CSDN 这类站点常见问题：

web_fetch 抓不到正文 / 返回不完整反爬、跳转、登录可见内容

经验结论：

列表页/结构化字段：优先 browser 直接从页面 DOM 抽取（更稳定）正文摘要：能抓就抓，抓不到就只做“标题级聚类总结”

5.2 如何强制“纯文本输出”（避免出现图片/截图）

在需求里明确写：

不要图片/不要截图只输出字段：标题、阅读量、日期、链接输出为 Markdown 列表或 JSON 数组

5.3 结果落盘：让它可复用、可追溯

建议把每日结果写到 workspace：

docs/csdn-ai-tools-daily.md或 memory/YYYY-MM-DD.md

落盘的价值：

可版本化、可审计后续可做“周报/月报聚合”方便二次加工（例如再喂给模型做趋势分析）

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6. 进阶：把它变成真正的自动化（定时触发思路）

你可以用两种方式把上面的 pipeline 固化：

Cron 定时任务：严格在 9:00 触发Heartbeat 轻量巡检：频率更弹性，适合“半小时/一小时检查一次”的场景

注：不同版本/发行包的 CLI 可能有差异。写文章时建议用“思路 + 最佳实践”，避免把命令写死。

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7. 结语：Skills 的本质是“可复制的工程化工作方式”

对开发者来说，OpenClaw 的价值不在“会聊”，而在：

能读写文件（可版本化）能跑命令（可自动化）能操作浏览器（可采集）能推送消息（可闭环）

最终把 LLM 从聊天窗口，真正带到你的工具链里。

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附：你可以直接拿去做下一篇的选题方向

《用 OpenClaw + browser 做一个“可控的网页采集器”：从 snapshot 到结构化 JSON》《OpenClaw 的 workspace 思维：如何把 Agent 从 prompt 驱动变成工程驱动》《如何设计“可复用的 Skill 输入模板”：让 AI 输出稳定、可自动化》

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_55630985/article/details/158919237