从零开始学会安装Claw、编写Skill、部署测试、发布分享——不需要写代码，懂业务就够了
先搞清楚底层逻辑，再决定要不要学这套东西
Claw 是一个 「AI 执行平台」——它不是一个聊天窗口，而是一个能连接你真实工作环境（本地文件、浏览器、API、系统）的 AI 客户端。
你可以把它理解为「AI 的操作系统」：你告诉它做什么，它真的去做，而不只是生成一段文字。
常见的 Claw 客户端包括：WorkBuddy（腾讯云）、QClaw 悟空（钉钉生态）、ArkClaw（豆包）、OpenClaw（开源自部署）。
Skill 是「写给 AI 的工作 SOP」——一个文件夹 + 一个 SKILL.md 文件，里面定义了：
Skill 安装到 Claw 后，AI 自动按你的 SOP 执行，不是每次重新写 Prompt。
--- name: "退费邮件分类" description: "解析用户退费申请邮件，自动判断优先级和分类" triggers: - "用户要退钱" - "申请退款" - "退费申请" steps: - "读取邮件正文" - "提取：订单号、金额、用户ID、退款原因" - "判断优先级：P0(金额>5000)/P1/普通" - "生成回复话术草稿" output: format: "结构化JSON + 回复话术" priority: "HIGH/MEDIUM/LOW" response_tone: "专业且有同理心" --- # 退费邮件分类 Skill ## 工作流程 1. 解析邮件中的订单信息和退款原因 2. 按公司退款政策判断是否合理 3. 输出优先级和推荐回复话术
| 平台 | 读本地文件 | 写本地文件 | 批量处理 | 访问网页 | Excel/数据处理 | 团队共享 | 接内部系统 | 学习成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 🐾 Claw + Skill | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 低 |
| 🤖 扣子空间 (Coze) | ✅ | ⚠️ 限云端 | ⚠️ 限工作流 | ✅ | ⚠️ 限模板 | ✅ | 中 | 中 |
| ⚡ Diffy | ⚠️ 限云端 | ⚠️ 限云端 | ❌ | ✅ | ❌ | ⚠️ | ❌ | 低 |
| 🥟 豆包（网页/App） | ❌ | ❌ | ❌ | ⚠️ 需插件 | ❌ | ❌ | ❌ | 零门槛 |
| 🧠 DeepSeek（网页） | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 零门槛 |
| 💬 ChatGPT（Plus） | ⚠️ GPTs 限上传 | ❌ | ❌ | ⚠️ 限插件 | ❌ | ⚠️ GPTs | ❌ | 中 |
在真实工作中，这些场景每天都在发生，但纯对话 AI 完全没有办法处理：
同一个真实任务，在不同工具下的表现差距——一目了然
| 📋 真实工作场景 | 🐾 Claw + Skill | ⚡ 扣子（Coze） | 🥟 豆包 | 🤖 DeepSeek | 💬 ChatGPT |
|---|---|---|---|---|---|
|
场景一：批量处理Excel
读取50份销售数据Excel，按规则计算排序，输出新的分析报表
|
✅ 直接做到
Skill读文件→Python处理→写回新Excel
一条命令，5分钟完成 |
⚠️ 复杂
需要搭工作流+写代码节点
接入文件API，配置批量循环 配置成本高，维护困难 |
❌ 无法做到
只能生成文字描述
无法读取本地Excel 只能生成空洞模板 |
❌ 无法做到
同样无法读取本地文件
只能生成分析思路 没有数据源 |
⚠️ 受限
可上传单个文件分析
无法批量+写回 每次只能一个文件 |
|
场景二：抓取网页+生成报告
抓取竞品公开数据，与本地历史数据对比，生成带图表的分析报告
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✅ 直接做到
Skill→抓取网页→读本地历史Excel
→交叉分析→输出报告 完全自动化 |
⚠️ 可行但繁琐
需搭工作流：爬虫节点+变量节点
本地历史数据难以接入 工作流复杂，调试成本高 |
❌ 无法做到
无法主动访问网页抓取数据
只能基于已有知识回答 报告数据永远是旧的 |
❌ 无法做到
同样无主动访问网页能力
只能生成报告框架 |
⚠️ 部分可行
有Browser插件可访问网页
但无法与本地数据结合 报告缺乏本地数据支撑 |
|
场景三：同时读取多文件交叉引用
同时读取：产品需求文档 + 用户反馈表 + 技术方案，生成优先级矩阵
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✅ 直接做到
Skill同时读取多个文件
交叉引用提取关键信息 生成结构化优先级矩阵 |
⚠️ 勉强可行
需要多个知识库节点+合并节点
配置复杂，输出不稳定 交叉引用能力弱 |
❌ 无法做到
每次只能"看"一个文件
无法真正同时读取并交叉引用 只能分段处理，信息断层 |
❌ 无法做到
对话窗口模式
无法同时处理多个文件 上下文窗口限制明显 |
⚠️ 受限
可上传多个文件但处理能力有限
超出上下文窗口会丢失信息 大批量文档效果差 |
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场景四：定时自动生成数据报告
每天早上8点自动读取昨日数据，生成日报并发到钉钉群
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✅ 直接做到
WorkBuddy自动化定时触发
Skill读取数据→生成报告→发钉钉 零人工干预，永久自动 |
⚠️ 受限
Coze有定时触发但能力有限
发送钉钉需额外配置机器人 国内平台集成不完善 |
❌ 无法做到
无定时执行能力
需要手动触发 每天都要人工打开操作 |
❌ 无法做到
无定时执行能力
无法实现真正自动化 |
⚠️ 部分可行
GPTs有定时功能但国内不可用
无钉钉集成能力 无法发到钉钉群 |
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场景五：接入内部系统（Jira/飞书/钉钉）
从Jira拉取Bug列表，发到钉钉群；从飞书知识库读取文档自动回复
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✅ 原生支持
悟空/QClaw原生集成钉钉
Skill+脚本可接任意API 企业内网系统无缝对接 |
⚠️ 勉强可行
Coze国内版可接API但繁琐
需要写Webhook配置 上手门槛高，企业适配差 |
❌ 无法做到
纯对话产品，无API集成能力
根本接触不到内部系统 |
❌ 无法做到
无内部系统集成能力
只能生成操作建议 |
⚠️ 受限
有API但国内访问受限
无钉钉/飞书原生集成 企业场景适配弱 |
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场景六：团队共享同一工作标准（SOP）
产品团队10人都用同一套标准分析需求，结果一致可追溯
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✅ 一键共享
Skill发布到ClawHub/内网Git
一键安装，全团队同步 SOP统一，效果一致 |
⚠️ 可行但麻烦
需要分享Bot/工作流链接
其他人需要配置才能用 团队协作体验差 |
❌ 无法做到
无团队共享机制
每人用不同的Prompt，效果参差 团队标准无法统一 |
❌ 无法做到
纯个人使用工具
无团队协作能力 |
⚠️ GPTs可行
GPTs可分享，但需要Plus账号
国内访问受限 企业推广成本高 |
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场景七（综合）：日常运营自动化
读取钉钉群今日用户反馈Excel → AI自动分类优先级 → 写回Excel → Jira创建任务 → 钉钉通知负责人
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✅ 全自动
Skill串联全流程
读取→分析→写回→创建→通知 一条自动化流水线 |
🔴 基本做不到
需要超长工作流串联多个系统
节点繁多，调试地狱 维护成本极高 |
❌ 无法做到
只能生成回复话术
无法写回文件、创建Jira、发通知 只能做最前端的信息处理 |
❌ 无法做到
同样无法执行后续操作
只能生成建议，无法落地 |
🔴 做不到
无法接钉钉/Jira
无法写回Excel 全程断链 |
6个阶段，覆盖从安装到发布的完整链路，每一步都有具体操作指引
选择你要使用的平台，按对应指引完成安装。三个平台功能相近，优先推荐 WorkBuddy（企业内已有接入）
WorkBuddy 是腾讯云官方Claw产品，Skill生态活跃，与钉钉集成最完善，企业账号可直接登录。
访问 codebuddy.cn，点击「下载客户端」，选择 macOS / Windows 版本安装
使用腾讯云账号登录，企业账号享有更高使用额度
在左侧边栏找到「专家」入口，说明Skill系统已就绪
从市场安装 xlsx、pdf 等常用Skill，先熟悉使用体感，再自己动手写
# macOS / Linux（用户级，所有项目通用）
~/.workbuddy/skills/你的skill名称/SKILL.md
# Windows（用户级）
%USERPROFILE%\.workbuddy\skills\你的skill名称\SKILL.md
# 工作区级别（只在当前项目生效）
{工作区根目录}/.workbuddy/skills/你的skill名称/SKILL.md完全免费，自己部署，Skill格式与 WorkBuddy 高度兼容，适合技术背景较强的同学。
访问 nodejs.org 下载 LTS 版本安装，命令行运行 node -v 验证
# macOS / Linux
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
# 或用 npm 安装
npm install -g openclawopenclaw configure
# 按提示选择模型提供商并填入 API Keyopenclaw start
# 浏览器打开 http://localhost:3000~/.openclaw/skills/你的skill名称/轻量级Claw，安装包小，SKILL.md格式完全兼容 OpenClaw。
访问 qclaw.run，选择对应系统版本下载安装包（.dmg / .exe）
设置 → AI模型 → 填入 API Key（支持 OpenAI / 混元 / deepseek）
左侧「Skills」→「导入本地Skill」→ 选择Skill文件夹
安全原则：① 安装前必须查看 SKILL.md 源码；② 检查 tools 声明，翻译Skill要bash权限很可疑；③ 优先用官方 ✅ 认证 Skill；④ 来路不明的绝不安装。
市面上有哪些大厂 Claw？各有什么特点？Skill 怎么创建和使用？一篇讲清楚
| 对比维度 | WorkBuddy | 悟空 | QClaw | ArkClaw | OpenClaw |
|---|---|---|---|---|---|
| 出品方 | 腾讯云 | 阿里钉钉 | 独立团队 | 字节跳动 | 开源社区 |
| 费用 | 企业按量 | 钉钉内置 | 免费+APIKey | 免费+APIKey | 完全免费 |
| Skill支持 | ✅ 完整 | ✅ 完整 | ✅ 完整 | ⚠️ 部分 | ✅ 完整 |
| Skill创建方式 | 界面/手写 | 界面/手写 | 手写/导入 | 界面为主 | 命令行/手写 |
| 钉钉集成 | ✅ Webhook | ✅ 原生群触发 | ⚠️ Webhook | ❌ | ⚠️ 需配置 |
| 群内@触发 | ❌ | ✅ @悟空 | ❌ | ❌ | ❌ |
| 代码能力 | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★☆☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| Skill市场 | ✅ 专家中心 | ✅ 技能市场 | ⚠️ 少量 | ✅ 内置模板 | ✅ ClawHub |
| 上手难度 | 低 ★☆☆ | 低 ★☆☆ | 中 ★★☆ | 低 ★☆☆ | 高 ★★★ |
| 适合谁 | 产品/运营 | 钉钉用户 | 通用轻量 | 研发工程师 | 技术极客 |
界面导入 或 手写文件两种方式，推荐界面导入
左侧边栏 → 「专家」 → 「安装技能」 → 右上角「从本地导入」
我的需求分析skill/
├── SKILL.md ← 必须，Skill主文件
└── scripts/ ← 可选，放Python脚本选择 Skill 文件夹 → 点击「确认」→ 在列表中将状态改为「已启用」→ 输入 /reload skills
在对话框输入触发词（如「帮我分析需求」），WorkBuddy 自动识别并激活 Skill
~/.workbuddy/skills/skill名称/SKILL.md左侧「专家」→「专家中心」→ 浏览市场 → 一键安装
悟空（Wukong）是钉钉生态内置的 Claw，部分版本是以「AI应用」形式存在于钉钉，不需要另外下载客户端，在钉钉内直接使用。
方式一（钉钉内）：钉钉左侧 → 「AI工具」→「悟空」→ 左侧菜单「我的技能」→「创建技能」
方式二（客户端）：访问 wukong.dingtalk.com → 登录 → 「技能管理」
填写：技能名称、描述、触发词 → 输入 Skill 的系统提示词（System Prompt）→ 保存
① 界面填写（推荐零代码）：直接填表单
② 导入 SKILL.md：支持标准格式，兼容 OpenClaw
钉钉群 → 群设置 → 机器人 → 选择「悟空」→ 开启技能权限 → 选择要启用的技能
@悟空 帮我分析这个需求
@悟空 生成周报：（内容）mkdir -p ~/qclaw-skills/我的技能名
touch ~/qclaw-skills/我的技能名/SKILL.mdQClaw 使用标准 OpenClaw 格式，YAML frontmatter + Markdown 正文。打开文件，填写内容（或用本页「可视化构建器」自动生成）。
QClaw 客户端 → 左侧「技能」→「导入本地」→ 选择 SKILL 文件夹 → 确认
在 QClaw 对话框输入触发词即可，或在钉钉私聊悟空（如果用悟空版QClaw）
字节出品，基于豆包大模型，代码能力超强。Skill 以「插件（Plugin）」概念命名，创建方式以界面配置为主，也支持导入 SKILL.md 格式。
访问字节官网下载，或在 IDE（VS Code / JetBrains）安装插件版 ArkClaw
ArkClaw 侧边栏 → 「插件」→「新建插件」→ 填写：名称 / 描述 / System Prompt / 触发词 → 保存
「插件」→「导入」→ 选择 SKILL.md 文件，ArkClaw 会自动解析触发词和描述字段
在 ArkClaw 对话框输入触发词；研发场景可直接在代码编辑器里选中代码右键触发插件
ArkClaw 界面对非研发不够友好，Aqara产品团队更推荐 WorkBuddy 或悟空。
npm install -g @openclaw/cli
openclaw --versionmkdir ~/.openclaw/skills/我的技能
touch ~/.openclaw/skills/我的技能/SKILL.md
# 编辑 SKILL.md 后重启
openclaw restartopenclaw skills list浏览器打开 http://localhost:3000，在对话框输入触发词，或用 /skill 名称 强制调用
很多人把Skill想复杂了——它就是一份「写给AI的工作手册」
我的skill名称/ # 文件夹名 = Skill标识符
├── SKILL.md # ★ 必须有！这是核心，AI的说明书
├── scripts/ # 可选：放脚本（让AI真正执行操作）
│ ├── main.py # Python脚本（最常用）
│ └── helper.sh # Shell脚本
├── templates/ # 可选：放输出模板
│ └── report.md
└── references/ # 可选：放参考资料/知识库
└── faq.md你只需要一个 SKILL.md 就能做出可用的 Skill！脚本、模板都是可选增强项，等基础版用顺手了再加。
| 类型 | 适用场景 | 需要脚本 | 难度 | Aqara示例 |
|---|---|---|---|---|
| 纯提示词型 | 改写/分析/生成文本 | ❌ 不需要 | ★☆☆ | 需求分析、PRD生成 |
| 模板输出型 | 标准化格式输出 | ❌ 不需要 | ★★☆ | 周报、发版邮件 |
| 脚本执行型 | 读写文件/调API/自动化 | ✅ 需要 | ★★★ | 退费解析、Jira推送 |
SKILL.md 分两部分：顶部的「元数据」（YAML格式）和下方的「指令内容」（普通Markdown）
--- ← 元数据开始（YAML格式，固定在最顶部）
name: my-skill-name # 唯一标识符，小写+连字符，不能有空格
description: "一句话描述，也是触发词匹配的依据"
version: 1.0.0 # 版本号
author: "你的名字"
triggers: # 触发词列表 ★ 最重要的字段
- "触发词1" # 用户说这些词时自动激活Skill
- "触发词2"
- "触发词3"
tools: # 权限声明（按需声明，不用的不写）
- read # 读取文件
- write # 写入文件
- bash # 执行命令行（敏感权限，确认需要再加）
dependencies: # 依赖的其他Skill（可选）
- xlsx
--- ← 元数据结束
# Skill 名称
## 适用场景
说明什么情况下应该用这个Skill
## 需要收集的信息
告诉AI需要先问用户哪些问题
- 信息1：（说明为什么需要）
- 信息2
## 执行步骤
核心！清晰列出AI要按什么顺序做什么
1. 第一步：做什么
2. 第二步：做什么
3. 第三步：输出结果
## 输出格式
规定AI按什么格式、什么风格输出
## 注意事项
边界条件、特殊处理、禁止事项收到业务方需求时，AI自动输出：承接判断、反馈话术、需求方案、价值评估四部分结构化报告
---
name: aqara-requirement-analysis
description: "Aqara产品需求预分析，输出承接判断/反馈话术/需求方案/价值评估"
version: 1.0.0
author: "产品团队"
triggers:
- "帮我分析这个需求"
- "需求预分析"
- "这个需求值得做吗"
- "帮我评估需求"
- "业务需求分析"
---
# Aqara 产品需求预分析助手
## 身份设定
你是绿米联创(Aqara)的资深产品经理，深度了解智能家居产品线
（智能门锁/摄像头/网关/传感器/照明控制等）。
## 适用场景
收到业务方（销售/运营/客服/合作伙伴）提出产品需求时使用。
## 执行步骤
1. 如果需求描述完整，直接分析；信息不足则简短问1-2个问题
2. 严格按以下格式输出四个模块：
---
**需求摘要**：（一句话概括需求本质）
**① 承接判断**
- 建议：[✅ 建议承接 / ⚠️ 有条件承接 / ❌ 不建议承接]
- 核心理由：（2-3条）
- 优先级建议：[P0 / P1 / P2 / P3]
**② 反馈话术**（直接可用于回复业务方）
> [专业友好的回复话术，不承接要给替代建议]
**③ 需求方案**
- 核心功能 / 可选功能
- 依赖系统/接口
- 工作量：[小<3天 / 中1-2周 / 大>1个月]
**④ 价值评估**
用户价值 ⭐⭐⭐ / 业务价值 ⭐⭐⭐ / 开发成本 ⭐⭐
## 输出要求
- 每条不超过2行，话术可直接复制发给业务方
- 信息不足的项目标注"待确认"粘贴退费邮件，AI自动提取结构化信息，输出可直接填表的格式，支持批量处理
---
name: refund-email-parser
description: "解析退费邮件，自动提取订单号/退款金额/原因，输出结构化表格"
version: 1.0.0
author: "黄彩玲"
triggers:
- "处理退费邮件"
- "解析退款邮件"
- "退费信息整理"
- "提取退款信息"
---
# 退费邮件解析助手
## 功能
自动从退费邮件中提取关键信息，输出标准化表格。
支持批量处理（用"---"分隔多封邮件）。
## 执行步骤
1. 用户粘贴退费邮件内容
2. 提取：订单号、用户ID、退款金额、退款原因（按分类）、
服务器标识、申请时间
3. 输出Markdown表格 + 本批汇总统计
## 退款原因分类
R01 误购/重复 | R02 功能不满足 | R03 服务异常
R04 账号问题 | R05 价格原因 | R06 其他
## 输出格式
| 序号 | 订单号 | 用户ID | 退款金额 | 退款类型 | 服务器 | 申请时间 |
末尾附：共X条 / 退款总额¥XXX / 主要原因：XXX(X条)
## 注意事项
- 不清晰的字段填"待确认"，不猜测
- 金额保留两位小数
- 时间格式：YYYY-MM-DD HH:mm粘贴碎片化进展，AI自动整理为规范周报，识别delay风险，同时输出钉钉消息版本
---
name: weekly-report-generator
description: "整理项目进展为标准周报，识别delay风险，生成钉钉消息版本"
version: 1.0.0
author: "焦培"
triggers:
- "帮我写周报"
- "生成周报"
- "整理本周进展"
- "周报汇总"
- "项目周报"
---
# 项目周报生成助手
## 执行步骤
1. 收集用户本周各项目进展（可以是碎片化描述）
2. 识别 delay 关键词：延期/阻塞/风险/未完成/推迟
3. 生成两个版本：
版本A（完整版 - 钉钉文档/报告用）：
**本周工作汇总**（周次）
[项目名称]
✅ 已完成：...
🔄 进行中：...（预计完成：）
⚠️ 风险：...（需要支持：）
下周计划：| 项目 | 事项 | 预计完成 |
版本B（精简版 - 钉钉群发，150字内）：
📊 [姓名]本周
✅ X项完成 / 🔄 X项进行中 / ⚠️ X项风险
主要：... 下周：...
## 输出要求
- 动词开头（完成/推进/启动/梳理）
- 风险项必须写原因和预计影响
- 钉钉版严格150字以内把写好的 SKILL.md 放到正确位置，验证它能被正确识别和触发，然后学会正确调用
左侧边栏 → 「专家」 → 「安装技能」
点击「从本地导入」→ 选择你的 Skill 文件夹 → 确认安装
在技能列表找到你的 Skill，将状态切换为「已启用」
对话框输入 /reload skills 回车，或重启客户端
在技能列表看到你的 Skill 名称且状态「已启用」→ 安装完成！接下来看「🎯 调用方式」tab 开始使用。
悟空（QClaw）是专为钉钉办公设计的轻量级 Claw，支持钉钉群 @ 触发、一键导入 SKILL.md，与钉钉消息无缝衔接，Aqara 推荐使用。
访问 qclaw.run（或在公司内网找到安装包），下载 macOS / Windows 版本
首次打开时，用钉钉扫码登录，悟空会自动绑定公司组织
设置 → AI 模型 → 选择腾讯混元 / Kimi / 其他，支持自定义 API Key
左侧菜单 → 「我的技能」 → 右上角「导入」按钮
点击「从本地导入」→ 选择包含 SKILL.md 的文件夹
粘贴 GitHub 仓库地址或 raw 文件链接
悟空自动解析 SKILL.md，在技能列表显示即成功，支持启用/禁用
悟空内置钉钉消息解析，导入 Skill 后可直接在钉钉群 @ 悟空 触发技能，无需切换 App。
钉钉群 → 群设置 → 机器人 → 搜索「悟空」或「QClaw」→ 添加
在悟空客户端导入支持钉钉触发的 Skill（如周报生成、退费解析）
@悟空 帮我生成这周的项目周报
@悟空 处理退费邮件（粘贴邮件内容）也可以直接给悟空发私信，输入触发词即可，无需在群里
mkdir -p ~/.workbuddy/skills/你的skill名称
cp SKILL.md ~/.workbuddy/skills/你的skill名称/
/reload skillsmkdir %USERPROFILE%\.workbuddy\skills\你的skill名称
copy SKILL.md %USERPROFILE%\.workbuddy\skills\你的skill名称\mkdir -p ~/.openclaw/skills/你的skill名称
cp SKILL.md ~/.openclaw/skills/你的skill名称/
openclaw restartmkdir -p ~/Library/Application\ Support/QClaw/skills/你的skill名称
cp SKILL.md ~/Library/Application\ Support/QClaw/skills/你的skill名称/
# 重启悟空客户端生效悟空的技能目录结构与 OpenClaw 100% 兼容，SKILL.md 格式无需任何修改。
把 Skill 文件夹提交到公司内部 Git 仓库，其他同事 clone 后复制到对应路径即可。更新时 git pull，所有人自动获得最新版。也可以用软链接：ln -s ~/repos/aqara-skills/你的skill ~/.workbuddy/skills/你的skill
Skill 安装并启用后，有以下三种调用方式，按使用频率从高到低排列：
在对话框直接输入自然语言触发词，Claw 会自动识别并激活对应 Skill
帮我分析这个需求（触发需求分析 Skill）
帮我生成周报（触发周报生成 Skill）
处理这封退费邮件（触发退费解析 Skill）触发词匹配的是 SKILL.md 里 triggers 数组的内容，不需要完全一致，语义相近即可激活。如果多次不触发，改用更接近 description 描述的说法。
当你有多个 Skill 名称相似，或想确保调用特定 Skill 时，使用斜杠命令强制指定
/skill 需求分析
帮我分析这个功能需求：...@悟空 /skill 需求分析
帮我分析这个功能需求：...输入 /skills 可列出所有已安装的 Skill 及其中英文名称。
在左侧边栏「专家」中浏览已安装的 Skill，点击进入后输入内容，适用于不知道该用什么触发词时
左侧边栏「专家」→「安装技能」→ 选择你的 Skill → 点击进入 → 输入内容| 调用方式 | WorkBuddy | OpenClaw | QClaw 悟空 |
|---|---|---|---|
| 自然语言触发 | ✅ 直接输入 | ✅ 直接输入 | ✅ 直接输入 / @悟空 |
| /skill 强制调用 | ✅ /skill 名称 | ✅ /skill 名称 | ✅ /skill 名称 |
| 查看技能列表 | ✅ /skills | ✅ /skills | ✅ 客户端技能列表 |
| 钉钉群 @触发 | ❌ 不支持 | ❌ 不支持 | ✅ @悟空 触发词 |
| 钉钉私聊触发 | ❌ 不支持 | ❌ 不支持 | ✅ 直接发消息 |
| 界面手动选择 | ✅ 专家中心 | ❌ 仅命令行 | ✅ 技能列表 |
| 重载生效 | /reload skills | openclaw restart | 重启客户端 |
钉钉办公环境 → 优先用 QClaw 悟空，支持钉钉群 @ 触发，体验最顺滑。
桌面深度使用 → 优先用 WorkBuddy，Skill 生态最丰富。
/skills✅ 看到你的 Skill 名称即成功 ❌ 没看到说明 YAML 格式有误或路径放错
输入你设置的触发词，观察 Skill 是否被激活。先用自然语言，不行再用 /skill 名称 强制调用。
发现问题 → 修改 SKILL.md → 重载 → 重新测试。通常2-3轮就能达到满意效果。
输出质量不对时，加「不要...」「必须...」强约束，比加长描述更有效。
~/.workbuddy/skills/skill名/SKILL.md/reload skills 或重启客户端- "触发词"/skill skill名称 强制调用确认 Skill 本身是否正常templates/output.md 引用chmod +x scripts/main.py#!/usr/bin/env python3pip3 install requestsOpenClaw: clawhub.openclaw.ai | WorkBuddy: 客户端内「专家中心」→「技能市场」| 悟空: 客户端内「技能市场」
openclaw skills install skill-name
openclaw skills install github:用户名/仓库名安装前用 openclaw skills inspect skill-name 查看源码，重点检查 tools 权限声明。翻译 Skill 要 bash+write 权限就不装。
Skill 装好了，怎么在对话框里看到效果？怎么知道是否命中了 Skill？出问题怎么排查？本板块全覆盖
以「退费邮件解析」Skill 为例，演示在 WorkBuddy 对话框中的完整体验流程：
左侧「专家」→「安装技能」→ 确认 Skill 旁边的开关是「已启用」状态，灰色=未启用，需手动打开。
很多人装好了 Skill 但忘了启用，或者没有 /reload skills，导致一直触发不到。检查顺序：已安装 → 已启用 → 已重载。
处理退费邮件💡 不需要完整句子，触发词说法多样：「退费邮件解析」「帮我处理退款邮件」都能触发
处理退费邮件
发件人：customer@example.com
主题：申请退款 - 订单#20240301-001
内容：您好，我于3月1日购买了智能门锁，由于安装师傅无法上门，
申请全额退款4599元，订单号：20240301-001。✅ 命中后 AI 应该会输出：订单号 / 退款金额 / 退款原因 / 处理建议 等结构化字段
以「项目周报生成」Skill 为例，演示在钉钉悟空对话框中的完整体验流程：
打开钉钉 → 找到悟空机器人（搜索「悟空」或从群里@）→ 如果是私聊，直接点击悟空头像发消息
私聊：直接输入触发词，无需 @
群聊：必须先 @悟空，再输入触发词
悟空客户端 → 「我的技能」→ 找到「周报生成」→ 确认开关是「开启」
或在钉钉私聊悟空输入：帮我列出所有可用技能
帮我生成项目周报
本周进展：
- 完成了Aqara-X3门锁固件v2.3.1测试
- 提交了3个PRD评审，2个通过1个返工
- 协调了和算法团队的需求澄清会
本周遗留：
- 隐私协议模板更新延期至下周@悟空 帮我生成周报 [粘贴以上内容]⚡ 悟空会在群里直接回复，其他人也能看到结果
命中 Skill 后，悟空输出应该是结构化的周报格式（如你在 SKILL.md 里定义的），而不是随意聊天风格。如果不对，检查悟空内技能是否启用。
最常见的问题是「输入了触发词，但 Skill 没生效」。以下是系统化排查方法：
/skills看到你的 Skill 名称 → 说明已被加载。
没看到 → YAML格式有误或路径错误，根本没装进去。
/skill 退费邮件解析
处理这封邮件：（粘贴邮件内容）强制调用后输出和普通对话明显不同（有格式、有结构）→ Skill 内容正确，只是触发词没匹配上
输出还是一样随意 → Skill 内容写法有问题，需检查 SKILL.md 正文
你现在正在用哪个 Skill 回答我？AI 能说出 Skill 名称 → 已命中 ✅
AI 说「我是通用助手」→ 没命中，检查触发词配置
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方法 |
|---|---|---|
| /skills 看不到我的 Skill | YAML格式错误 / 路径错误 / 没重载 | yaml.lint.com 校验 → 确认路径 → /reload skills |
| /skills 有，但触发词不触发 | 触发词写法和输入差太多 | 改触发词更接近用户自然说法，或用 /skill 强制调用 |
| 触发了但输出不对 | SKILL.md 正文指令不清晰 | 加 few-shot 示例 / 加「必须...」强约束 |
| 悟空群里不响应 | 技能没在悟空启用 / @不对 | 检查悟空技能列表是否启用 / 确认@悟空格式 |
| 有时触发有时不触发 | 触发词语义覆盖不够 | 在 triggers 数组加更多同义触发词变体 |
写好 Skill 很少第一次就完美，通常需要2-5轮迭代。下面是标准调试流程：
每轮迭代约 5 分钟，通常 2-3 轮达到满意效果
现象：你定义了4个输出字段，AI 只输出了2个，或者格式完全不对
修复：在 SKILL.md 里加「输出示例」（few-shot），效果比文字描述好10倍：
## 输出格式
必须严格按以下格式输出，不得省略任何字段：
---
**订单号**：[从邮件提取]
**退款金额**：[金额+单位]
**退款原因**：[用户原话，不超过20字]
**建议处理**：[接受/拒绝/需核实] + 理由
---现象：邮件里没写订单号，AI 却编了一个；没有金额，AI 瞎猜了一个
修复：在注意事项里加强约束：
## 注意事项
- 【严禁】不得猜测或填写邮件中未明确出现的信息
- 信息缺失时，对应字段填「未提供，需联系用户确认」
- 不确定时，优先追问用户，不要假设现象：用「退费邮件」触发完美，用「处理退款」触发效果差，用「帮我看看这封邮件」没触发
修复：在 SKILL.md frontmatter 的 triggers 数组加更多变体：
triggers:
- "退费邮件"
- "退款邮件"
- "处理退款"
- "邮件退费"
- "客户退费"
- "帮我解析退款申请"
- "有封退款邮件"现象：AI 输出了很多「好的，我来帮你...」「根据您的需求...」前置废话，影响阅读
修复：在执行步骤或注意事项里加：
## 注意事项
- 直接输出结果，不要加「好的」「我来帮你」等前置语
- 不要总结已知信息，直接进入分析
- 语言精炼，每个字段不超过 2 行填写下方表单，自动生成可直接使用的 SKILL.md，填写即得，无需手写格式
掌握这些，让 Skill 从「能用」升级到「好用」
当你需要 Skill 真正「做事」——调接口、处理文件、发消息——就需要脚本。纯分析和生成文本不需要。
## 执行步骤
1. 收集用户输入
2. 运行脚本获取数据：
python3 {baseDir}/scripts/fetch.py --date {today}
3. 解析脚本输出，整理为报告#!/usr/bin/env python3
"""发送钉钉群消息 - 需配置环境变量 DINGDING_WEBHOOK"""
import os, sys, json, urllib.request
def send(content, title="Skill通知"):
webhook = os.environ.get("DINGDING_WEBHOOK")
if not webhook:
print("错误：未设置 DINGDING_WEBHOOK", file=sys.stderr); sys.exit(1)
payload = json.dumps({
"msgtype": "markdown",
"markdown": {"title": title, "text": content}
}).encode()
req = urllib.request.Request(webhook, data=payload,
headers={"Content-Type": "application/json"})
with urllib.request.urlopen(req) as r:
res = json.loads(r.read())
print("✅ 发送成功" if res.get("errcode")==0 else f"❌ {res}")
if __name__ == "__main__":
send(sys.argv[1] if len(sys.argv)>1 else "测试消息")绝对不要在脚本里硬编码 API Key！用环境变量传入：os.environ.get("KEY_NAME")，配置文件加入 .gitignore。
钉钉群 → 群设置 → 机器人管理 → 添加自定义机器人
格式：https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx
export DINGDING_WEBHOOK="https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=你的token"适合Aqara团队内部共享
在公司 Gitlab 创建 aqara-skills 仓库
每个Skill一个文件夹，提交到仓库
其他人 clone 后复制或软链接到 skills 目录
适合通用型 Skill 面向全社区
clawhub login
clawhub publish ./我的skill
# 等待 1-3 天审核## 角色设定
你是绿米联创(Aqara)的资深产品经理，熟悉智能家居产品线（门锁/摄像头/传感器/照明）。回答时站在产品视角，语言专业不官僚。## 输出示例
（内容替换为真实分析，格式保持一致）
**① 承接判断**
建议：⚠️ 有条件承接
理由：功能价值高，但依赖App端改造## 注意事项
- 不要输出超出要求的额外建议
- 不要做技术假设，不确定的标注"待确认"
- 反馈话术中不要出现道歉用语## 执行步骤
1. 先只输出「需求摘要」和「承接判断」，等用户确认方向
2. 确认后再输出完整「需求方案」
3. 最后输出可直接使用的「反馈话术」基于团队真实问题梳理，按价值评分排序，可逐步开发落地
| 优先级 | 负责人 | Skill名称 | 类型 | 价值 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| P0 立即 | 黄彩玲 | 退费邮件解析器 | 纯提示词 | 9.2分 ★★★★★ | 🎯 今天就能写 |
| P0 立即 | 黄彩玲 | 数据报告生成器 | 模板输出 | 9.0分 ★★★★★ | 🎯 今天就能写 |
| P1 近期 | 彭博 | 硬件PRD→软件PRD生成 | 模板输出 | 9.0分 ★★★★★ | 📝 可开始设计 |
| P1 近期 | 焦培 | 项目周报自动汇总 | 纯提示词 | 8.8分 ★★★★ | 📝 可开始设计 |
| P1 近期 | 彭博 | Jira每日待办播报 | 脚本执行 | 8.5分 ★★★★ | ⚙️ 需Jira API |
| P1 近期 | 顾萌 | Sprint发版邮件生成 | 脚本执行 | 8.5分 ★★★★ | ⚙️ 需Jira API |
| P2 中期 | Zoey | 需求预分析助手 | 纯提示词 | 8.0分 ★★★★ | ✅ 本文已有模板 |
| P2 中期 | 钟定惠 | 月度工时智能预填 | 脚本执行 | 7.8分 ★★★ | ⚙️ 需钉钉日历API |
最近 AI 圈最火的话题——Anthropic 发布的 AI Agent「Hermes」，和 Claw 有什么本质区别？谁更值得押注？
Hermes 是 Anthropic（Claude 的母公司）在 2025 年中发布的通用 AI Agent 框架，主打「自主执行复杂任务」——给它一个目标，它自己规划步骤、使用工具、调用 API、写代码、访问网页，直到完成任务。
它的核心特点：多步骤推理 + 工具调用 + 长期记忆，被业内称为「目前最接近 AGI 的产品化尝试」。
主要面向：开发者 + 企业，需要通过 API 调用或部署来使用。
| 维度 | 🦌 Hermes | 🐾 Claw + Skill |
|---|---|---|
| 使用门槛 | ⚠️ 需要 API + 技术部署 | ✅ 普通用户直接装客户端 |
| 本地文件访问 | ⚠️ 需要自行配置 | ✅ 内置支持 |
| 团队 SOP 共享 | ❌ 暂无原生支持 | ✅ SKILL.md 一键分发 |
| 与钉钉/飞书集成 | ⚠️ 需要自己开发 | ✅ 原生支持（悟空/QClaw） |
| 定时自动化 | ✅ 可通过外部调度实现 | ✅ WorkBuddy 内置自动化 |
| Skill 生态 | ⚠️ 开发者生态，自建工具 | ✅ ClawHub 已有大量现成 Skill |
| 学习成本 | 🔴 高（需技术背景） | 🟢 低（产品经理可上手） |
| 适合人群 | 开发者 / 技术团队 | 产品/运营/行政等业务人员 |
| 成本 | API 调用费用 | WorkBuddy 有免费额度 |
| 自主任务规划能力 | 🟢 强（多步骤推理） | 🟡 中（靠 Skill 引导） |
/skill 需求分析 强制指定某个 Skill（当有多个相似 Skill 时）。