Skills

Skills

Skills मार्कडाउन निर्देश फ़ाइलें हैं, जो एजेंट को सिखाती हैं कि टूल्स का उपयोग कैसे और कब करना है। प्रत्येक स्किल एक डायरेक्टरी में रहती है जिसमें YAML frontmatter और मार्कडाउन बॉडी वाली SKILL.md फ़ाइल होती है। OpenClaw बंडल्ड Skills और किसी भी स्थानीय ओवरराइड को लोड करता है, और वातावरण, कॉन्फ़िग, तथा बाइनरी उपलब्धता के आधार पर लोड समय पर उन्हें फ़िल्टर करता है।

स्किल बनाना

शुरू से एक कस्टम स्किल बनाएँ और टेस्ट करें।

स्किल वर्कशॉप

एजेंट द्वारा ड्राफ़्ट किए गए स्किल प्रस्तावों की समीक्षा और स्वीकृति करें।

Skills कॉन्फ़िग

पूरा skills.* कॉन्फ़िग स्कीमा और एजेंट allowlists।

ClawHub

समुदाय की Skills ब्राउज़ और इंस्टॉल करें।

लोडिंग क्रम

OpenClaw इन स्रोतों से लोड करता है, सबसे अधिक प्राथमिकता पहले। जब वही स्किल नाम कई जगहों पर दिखाई देता है, तो सबसे ऊँचा स्रोत जीतता है।

प्राथमिकता	स्रोत	पथ
1 — सबसे ऊँची	वर्कस्पेस Skills	`<workspace>/skills`
2	प्रोजेक्ट एजेंट Skills	`<workspace>/.agents/skills`
3	व्यक्तिगत एजेंट Skills	`~/.agents/skills`
4	प्रबंधित / स्थानीय Skills	`~/.openclaw/skills`
5	बंडल्ड Skills	इंस्टॉल के साथ शिप की गई
6 — सबसे कम	अतिरिक्त डायरेक्टरीज़	`skills.load.extraDirs` + Plugin Skills

स्किल रूट्स समूहित लेआउट का समर्थन करते हैं। OpenClaw किसी भी कॉन्फ़िगर किए गए रूट के नीचे कहीं भी SKILL.md दिखाई देने पर स्किल खोज लेता है:

text

<workspace>/skills/research/SKILL.md          ✓ found as "research"<workspace>/skills/personal/research/SKILL.md ✓ also found as "research"

फ़ोल्डर पथ केवल संगठन के लिए है। स्किल का नाम, स्लैश कमांड, और allowlist कुंजी सभी name frontmatter फ़ील्ड से आते हैं (या name न होने पर डायरेक्टरी नाम से)।

प्रति-एजेंट बनाम साझा Skills

मल्टी-एजेंट सेटअप में, प्रत्येक एजेंट का अपना वर्कस्पेस होता है। अपनी वांछित दृश्यता से मेल खाने वाला पथ उपयोग करें:

स्कोप	पथ	किसे दिखाई देता है
प्रति-एजेंट	`<workspace>/skills`	केवल उस एजेंट को
प्रोजेक्ट-एजेंट	`<workspace>/.agents/skills`	केवल उस वर्कस्पेस के एजेंट को
व्यक्तिगत-एजेंट	`~/.agents/skills`	इस मशीन के सभी एजेंटों को
साझा प्रबंधित	`~/.openclaw/skills`	इस मशीन के सभी एजेंटों को
अतिरिक्त dirs	`skills.load.extraDirs`	इस मशीन के सभी एजेंटों को

एजेंट allowlists

स्किल स्थान (प्राथमिकता) और स्किल दृश्यता (कौन सा एजेंट इसे उपयोग कर सकता है) अलग नियंत्रण हैं। एजेंट कौन सी Skills देखता है, इसे सीमित करने के लिए allowlists का उपयोग करें, चाहे वे कहीं से भी लोड हुई हों।

json5

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

Allowlist नियम

सभी Skills को डिफ़ॉल्ट रूप से अनियंत्रित छोड़ने के लिए agents.defaults.skills हटाएँ।
agents.defaults.skills इनहेरिट करने के लिए agents.list[].skills हटाएँ।
उस एजेंट के लिए कोई Skills उजागर न करने के लिए agents.list[].skills: [] सेट करें।
गैर-खाली agents.list[].skills सूची अंतिम सेट है — यह defaults के साथ merge नहीं होती।
प्रभावी allowlist prompt building, slash-command discovery, sandbox sync, और skill snapshots पर लागू होती है।
यह host shell authorization boundary नहीं है। यदि वही एजेंट exec उपयोग कर सकता है, तो उस shell को अलग से sandboxing, OS-user isolation, exec deny/allowlists, और प्रति-संसाधन credentials से सीमित करें।

Plugins और Skills

Plugins अपनी openclaw.plugin.json में skills डायरेक्टरीज़ सूचीबद्ध करके अपनी Skills शिप कर सकते हैं (Plugin रूट के सापेक्ष पथ)। Plugin enabled होने पर Plugin Skills लोड होती हैं — उदाहरण के लिए, browser Plugin multi-step browser control के लिए browser-automation स्किल शिप करता है।

Plugin स्किल डायरेक्टरीज़ skills.load.extraDirs जैसी ही कम-प्राथमिकता वाले स्तर पर merge होती हैं, इसलिए समान नाम वाली बंडल्ड, प्रबंधित, एजेंट, या वर्कस्पेस स्किल उन्हें ओवरराइड कर देती है। उन्हें Plugin की कॉन्फ़िग एंट्री पर metadata.openclaw.requires.config के ज़रिए gate करें।

पूरे Plugin सिस्टम के लिए Plugins और Tools देखें।

स्किल वर्कशॉप

स्किल वर्कशॉप एजेंट और आपकी सक्रिय स्किल फ़ाइलों के बीच एक प्रस्ताव queue है। जब एजेंट reusable work पहचानता है, तो वह सीधे SKILL.md में लिखने के बजाय एक प्रस्ताव ड्राफ़्ट करता है। कुछ भी बदलने से पहले आप समीक्षा और स्वीकृति करते हैं।

bash

openclaw skills workshop listopenclaw skills workshop inspect <proposal-id>openclaw skills workshop apply <proposal-id>

पूरे lifecycle, CLI reference, और configuration के लिए स्किल वर्कशॉप देखें।

ClawHub से इंस्टॉल करना

ClawHub सार्वजनिक Skills registry है। install और update के लिए openclaw skills कमांड्स का उपयोग करें, या publish और sync के लिए clawhub CLI का उपयोग करें।

कार्रवाई	कमांड
वर्कस्पेस में स्किल इंस्टॉल करें	`openclaw skills install @owner/<slug>`
Git repository से इंस्टॉल करें	`openclaw skills install git:owner/repo@ref`
स्थानीय स्किल डायरेक्टरी इंस्टॉल करें	`openclaw skills install ./path/to/skill --as my-tool`
सभी स्थानीय एजेंटों के लिए इंस्टॉल करें	`openclaw skills install @owner/<slug> --global`
सभी वर्कस्पेस Skills अपडेट करें	`openclaw skills update --all`
साझा प्रबंधित स्किल अपडेट करें	`openclaw skills update @owner/<slug> --global`
सभी साझा प्रबंधित Skills अपडेट करें	`openclaw skills update --all --global`
स्किल का trust envelope सत्यापित करें	`openclaw skills verify @owner/<slug>`
generated Skill Card प्रिंट करें	`openclaw skills verify @owner/<slug> --card`
ClawHub CLI से publish / sync करें	`clawhub sync --all`

इंस्टॉल विवरण

openclaw skills install डिफ़ॉल्ट रूप से सक्रिय वर्कस्पेस की skills/ डायरेक्टरी में इंस्टॉल करता है। साझा ~/.openclaw/skills डायरेक्टरी में इंस्टॉल करने के लिए --global जोड़ें, जो सभी स्थानीय एजेंटों को दिखाई देती है जब तक एजेंट allowlists इसे सीमित न करें।

Git और स्थानीय इंस्टॉल स्रोत रूट पर SKILL.md की अपेक्षा करते हैं। मान्य होने पर slug SKILL.md frontmatter name से आता है, फिर डायरेक्टरी या repository नाम पर fallback करता है। ओवरराइड करने के लिए --as <slug> उपयोग करें। openclaw skills update केवल ClawHub installs को track करता है — Git या local sources को refresh करने के लिए उन्हें फिर से इंस्टॉल करें।

सत्यापन और सुरक्षा स्कैनिंग

openclaw skills verify @owner/<slug> ClawHub से स्किल का clawhub.skill.verify.v1 trust envelope माँगता है। इंस्टॉल की गई ClawHub Skills .clawhub/origin.json में दर्ज version और registry के विरुद्ध verify होती हैं। मौजूदा installed या unambiguous Skills के लिए bare slugs स्वीकार रहते हैं, लेकिन owner-qualified refs publisher ambiguity से बचाते हैं।

ClawHub स्किल पेज install से पहले latest security scan state दिखाते हैं, जिसमें VirusTotal, ClawScan, और static analysis के detail pages होते हैं। जब ClawHub verification को failed चिह्नित करता है, तो command non-zero exit करता है। Publishers ClawHub dashboard या clawhub skill rescan @owner/<slug> के ज़रिए false positives से recover करते हैं।

Private archive installs

जिन Gateway clients को non-ClawHub delivery चाहिए, वे skills.upload.begin, skills.upload.chunk, और skills.upload.commit के साथ zip skill archive stage कर सकते हैं, फिर skills.install({ source: "upload", ... }) से इंस्टॉल कर सकते हैं। यह path डिफ़ॉल्ट रूप से off है और openclaw.json में skills.install.allowUploadedArchives: true की आवश्यकता होती है। सामान्य ClawHub installs को इस setting की कभी आवश्यकता नहीं होती।

सुरक्षा

Path containment

Workspace, project-agent, और extra-dir skill discovery केवल वे skill roots स्वीकार करती है जिनका resolved realpath configured root के अंदर रहता है, जब तक skills.load.allowSymlinkTargets किसी target root पर स्पष्ट रूप से trust न करे। Skill Workshop उन trusted targets के ज़रिए केवल तब लिखता है जब skills.workshop.allowSymlinkTargetWrites enabled हो। Managed ~/.openclaw/skills और personal ~/.agents/skills में symlinked skill folders हो सकते हैं, लेकिन हर SKILL.md realpath को फिर भी अपनी resolved skill directory के अंदर रहना चाहिए।

Operator install policy

skill installs जारी रहने से पहले trusted local policy command चलाने के लिए security.installPolicy कॉन्फ़िगर करें। policy metadata और staged source path प्राप्त करती है, ClawHub, uploaded, Git, local, update, और dependency-installer paths पर लागू होती है, और command valid decision return न कर पाने पर fails closed होती है।

Secret injection scope

skills.entries.*.env और skills.entries.*.apiKey secrets को केवल उस agent turn के लिए host process में inject करते हैं — sandbox में नहीं। secrets को prompts और logs से बाहर रखें।

व्यापक threat model और security checklists के लिए Security देखें।

SKILL.md फ़ॉर्मैट

हर स्किल को frontmatter में कम से कम name और description चाहिए:

markdown

---name: image-labdescription: Generate or edit images via a provider-backed image workflow--- When the user asks to generate an image, use the `image_generate` tool...

वैकल्पिक frontmatter keys

homepagestring

macOS Skills UI में "Website" के रूप में दिखाई जाने वाली URL। metadata.openclaw.homepage के ज़रिए भी समर्थित।

user-invocablebooleandefault: true

जब true हो, तो स्किल user-invocable slash command के रूप में exposed होती है।

disable-model-invocationbooleandefault: false

जब true हो, तो OpenClaw स्किल के instructions को एजेंट के सामान्य prompt से बाहर रखता है। user-invocable भी true होने पर स्किल slash command के रूप में अभी भी उपलब्ध रहती है।

command-dispatch"tool"

tool पर set होने पर, slash command model को bypass करती है और सीधे registered tool को dispatch करती है।

command-toolstring

command-dispatch: tool set होने पर invoke करने वाला tool name।

command-arg-mode"raw"default: raw

टूल डिस्पैच के लिए, कच्ची args स्ट्रिंग को बिना किसी core parsing के टूल को आगे भेजता है। टूल को { command: "<raw args>", commandName: "<slash command>", skillName: "<skill name>" } मिलता है।

गेटिंग

OpenClaw लोड समय पर metadata.openclaw (frontmatter में एक-पंक्ति JSON) का उपयोग करके skills को फ़िल्टर करता है। जिस skill में metadata.openclaw ब्लॉक नहीं है, वह हमेशा पात्र होती है, जब तक उसे स्पष्ट रूप से अक्षम न किया गया हो।

markdown

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

alwaysboolean

जब true हो, skill को हमेशा शामिल करें और बाकी सभी gates छोड़ दें।

emojistring

macOS Skills UI में दिखाया जाने वाला वैकल्पिक emoji।

homepagestring

macOS Skills UI में "वेबसाइट" के रूप में दिखाया जाने वाला वैकल्पिक URL।

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

प्लेटफ़ॉर्म फ़िल्टर। सेट होने पर, skill केवल सूचीबद्ध OSes पर पात्र होती है।

requires.binsstring[]

हर binary PATH पर मौजूद होनी चाहिए।

requires.anyBinsstring[]

कम से कम एक binary PATH पर मौजूद होनी चाहिए।

requires.envstring[]

हर env var process में मौजूद होनी चाहिए या config के माध्यम से दी जानी चाहिए।

requires.configstring[]

हर openclaw.json path truthy होना चाहिए।

primaryEnvstring

skills.entries.<name>.apiKey से जुड़ा env var नाम।

installobject[]

macOS Skills UI द्वारा उपयोग किए जाने वाले वैकल्पिक installer specs (brew / node / go / uv / download)।

इंस्टॉलर विनिर्देश

Installer specs macOS Skills UI को बताते हैं कि dependency कैसे install करनी है:

markdown

---name: geminidescription: 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)",            },          ],      },  }---

Installer selection rules

जब कई installers सूचीबद्ध हों, Gateway एक पसंदीदा विकल्प चुनता है (उपलब्ध होने पर brew, अन्यथा node)।
यदि सभी installers download हैं, तो OpenClaw प्रत्येक entry सूचीबद्ध करता है ताकि आप सभी उपलब्ध artifacts देख सकें।
Specs में platform के आधार पर filter करने के लिए os: ["darwin"|"linux"|"win32"] शामिल हो सकता है।
Node installs openclaw.json में skills.install.nodeManager का सम्मान करते हैं (default: npm; options: npm / pnpm / yarn / bun)। यह केवल skill installs को प्रभावित करता है; Gateway runtime अब भी Node होना चाहिए।
Gateway installer preference: Homebrew → uv → configured node manager → go → download।

Per-installer details

Homebrew: OpenClaw Homebrew को auto-install नहीं करता या brew formulas को system package commands में translate नहीं करता। Linux containers में जहाँ brew नहीं है, brew-only installers छिपे रहते हैं; custom image का उपयोग करें या dependency को manually install करें।
Go: OpenClaw automatic skill installs के लिए Go 1.21 या उससे नया मांगता है और मौजूदा GOBIN, GOPATH, और GOTOOLCHAIN settings को सुरक्षित रखता है। यदि configured toolchain किसी module के required Go version को satisfy नहीं कर सकता, तो onboarding install attempt के बाद skill को manual Go prerequisites के साथ group करता है। यदि go गायब है और Homebrew उपलब्ध है, तो OpenClaw पहले Homebrew के माध्यम से Go install करता है और GOBIN को Homebrew के bin पर set करता है। Linux पर, OpenClaw इसके बजाय root के रूप में या passwordless sudo के माध्यम से apt-get का उपयोग कर सकता है जब refreshed golang-go candidate minimum version को पूरा करता हो।
Download: url (required), archive (tar.gz | tar.bz2 | zip), extract (default: archive detected होने पर auto), stripComponents, targetDir (default: ~/.openclaw/tools/<skillKey>)।

Sandboxing notes

requires.bins skill load time पर host पर check किया जाता है। यदि कोई agent sandbox में चलता है, तो binary container के अंदर भी मौजूद होनी चाहिए। इसे agents.defaults.sandbox.docker.setupCommand या custom image के माध्यम से install करें। setupCommand container creation के बाद एक बार चलता है और उसे network egress, writable root FS, और sandbox में root user चाहिए।

कॉन्फ़िग ओवरराइड्स

Bundled या managed skills को ~/.openclaw/openclaw.json में skills.entries के अंतर्गत toggle और configure करें:

json5

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

enabledboolean

false skill को अक्षम करता है, भले ही वह bundled या installed हो। coding-agent bundled skill opt-in है — skills.entries.coding-agent.enabled: true set करें और सुनिश्चित करें कि claude, codex, opencode, या कोई दूसरा supported CLI installed और authenticated हो।

apiKeystring | { source, provider, id }

उन skills के लिए convenience field जो metadata.openclaw.primaryEnv declare करती हैं। Plaintext string या SecretRef object का समर्थन करता है।

env"Record<string,

configobject

Custom per-skill configuration fields के लिए वैकल्पिक bag।

allowBundledstring[]

केवल bundled skills के लिए वैकल्पिक allowlist। सेट होने पर, केवल list में मौजूद bundled skills पात्र होती हैं। Managed और workspace skills अप्रभावित रहती हैं।

एनवायरनमेंट इंजेक्शन

जब agent run शुरू होता है, OpenClaw:

Reads skill metadata

OpenClaw agent के लिए effective skill list resolve करता है, gating rules, allowlists, और config overrides apply करते हुए।

Injects env and API keys

skills.entries.<key>.env और skills.entries.<key>.apiKey run की अवधि के लिए process.env पर apply किए जाते हैं।

Builds the system prompt

पात्र skills को compact XML block में compile किया जाता है और system prompt में inject किया जाता है।

Restores the environment

Run समाप्त होने के बाद, मूल environment restore किया जाता है।

Bundled claude-cli backend के लिए, OpenClaw उसी eligible skill snapshot को temporary Claude Code plugin के रूप में materialize भी करता है और उसे --plugin-dir के माध्यम से pass करता है। अन्य CLI backends केवल prompt catalog का उपयोग करते हैं।

स्नैपशॉट और रिफ़्रेश

OpenClaw eligible skills को session शुरू होने पर snapshot करता है और session में बाद के सभी turns के लिए उसी list का पुनः उपयोग करता है। Skills या config में बदलाव अगले नए session पर प्रभावी होते हैं।

Skills mid-session दो मामलों में refresh होती हैं:

Skills watcher SKILL.md बदलाव detect करता है।
कोई नया eligible remote node connect करता है।

Refreshed list अगले agent turn पर pick up होती है। यदि effective agent allowlist बदलती है, तो OpenClaw visible skills को aligned रखने के लिए snapshot refresh करता है।

Skills watcher

Default रूप से, OpenClaw skill folders को watch करता है और SKILL.md files बदलने पर snapshot bump करता है। skills.load के अंतर्गत configure करें:

json5

{  skills: {    load: {      extraDirs: ["~/Projects/agent-scripts/skills"],      allowSymlinkTargets: ["~/Projects/manager/skills"],      watch: true,      watchDebounceMs: 250,    },  },}

allowSymlinkTargets का उपयोग intentional symlinked layouts के लिए करें जहाँ कोई skill root symlink configured root के बाहर point करता हो, उदाहरण के लिए <workspace>/skills/manager -> ~/Projects/manager/skills। skills.workshop.allowSymlinkTargetWrites केवल तब enable करें जब Skill Workshop को उन trusted symlinked paths के माध्यम से proposals भी apply करनी हों।

Remote macOS nodes (Linux gateway)

यदि Gateway Linux पर चलता है लेकिन कोई macOS node connected है और system.run allowed है, तो OpenClaw macOS-only skills को eligible मान सकता है जब required binaries उस node पर मौजूद हों। Agent को उन skills को exec tool के माध्यम से host=node के साथ चलाना चाहिए।

Offline nodes remote-only skills को visible नहीं बनाते। यदि कोई node bin probes का जवाब देना बंद कर देता है, तो OpenClaw उसके cached bin matches clear कर देता है।

टोकन प्रभाव

जब skills eligible होती हैं, OpenClaw system prompt में compact XML block inject करता है। लागत deterministic है:

text

total = 195 + Σ (97 + len(name) + len(description) + len(filepath))

Base overhead (केवल जब ≥ 1 skill): ~195 characters
Per skill: ~97 characters + आपके name, description, और location field lengths
XML escaping & < > " ' को entities में expand करता है, जिससे हर occurrence पर कुछ characters जुड़ते हैं
~4 chars/token पर, field lengths से पहले 97 chars ≈ प्रति skill 24 tokens

Prompt overhead को minimize करने के लिए descriptions छोटी और descriptive रखें।

लोडिंग क्रम

प्रति-एजेंट बनाम साझा Skills

एजेंट allowlists

Plugins और Skills

स्किल वर्कशॉप

ClawHub से इंस्टॉल करना

सुरक्षा

SKILL.md फ़ॉर्मैट

वैकल्पिक frontmatter keys

गेटिंग

इंस्टॉलर विनिर्देश

कॉन्फ़िग ओवरराइड्स

एनवायरनमेंट इंजेक्शन

Reads skill metadata

Injects env and API keys

Builds the system prompt

Restores the environment

स्नैपशॉट और रिफ़्रेश

टोकन प्रभाव

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