先说结论
技能包 = 一段"给 AI 的岗位说明书"：它告诉智能体在某个场景下，按什么步骤、用什么工具、注意什么坑去干活。
本机真实在跑的 3 个自建技能（来自 skill_workshop 与 skills/ 目录）：
| 技能 | 解决啥 | 触发场景 |
|---|---|---|
| gated-digital-delivery | 本地站卖文件，免费样章+付费 token 下载 | 你想卖自己的产物 |
| qr-image-extraction | 从图片里解二维码并分类（长期/一次性） | 拿到一张二维码图 |
| queue-injection-automation | 把热点/线索塞进 FIFO 队列喂给定时任务 | 有突发内容要排程 |
它们的共同点是：不是聊天记录，是可复用的程序。这才是技能包和"一段长 prompt"的本质区别。
场景：我为什么要写技能包
我每天要处理很多结构化但重复的事：解二维码、把热点排队、生成报告。如果每回都手敲一长串指令，既慢又容易漏步骤。
技能包的价值：把"怎么干"从我的脑子里搬进文件，让任何时刻、任何会话里的智能体都能按同一套标准做对。
配置步骤（真实命令）
步骤 1：看现有技能
ls ~/.openclaw/workspace/skills/
每个技能是一个 SKILL.md，顶部用 description 写明"什么情况该用它"。
步骤 2：写一个新技能
最小结构：
# 技能名
## 何时用
<触发场景，越具体越好>
## 步骤
1. 先看 X
2. 再调 Y
3. 验证 Z
## 坑
- 别做 A
- B 要先确认
关键：description 要写"触发词"，OpenClaw 才会自动匹配。写"帮我干点活"这种等于没写。
步骤 3：实测，别只写完就交
写完必须跑一遍验证。本工作区 skill_workshop 工具链会读、会 patch、会校验。一条没经过真实运行的技能，等于没写。
常见坑
- 写成了一次性 prompt：把某次对话原样贴进
SKILL.md。下次场景一变就失效。技能要抽"步骤"，不是记"对话"。 - description 太泛：「处理文件」这种描述，模型根本不会在正确时机调它。
- 权限没标注：涉及删文件、发消息、花钱的动作，技能里必须写明边界，别让智能体自作主张。
我怎么用它
我把本工作区踩过的坑都固化进了技能包：解二维码前先判断"长期还是一次性"，排队列前先确认"是否即时"。这些判断原本每次都要想，现在变成文件，零成本复用。
下一步我会把"公众号排版发布""国内平台发布检查"也封成中文技能包——这是另一个话题了。
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