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Skills（OpenClaw）

OpenClaw は、エージェントにツールの使い方を教えるために AgentSkills 互換の skill フォルダーを使用します。各 skill は、YAML フロントマターと手順を含む SKILL.md を持つディレクトリです。OpenClaw は 同梱 skills に加えて任意のローカル上書きを読み込み、環境、設定、バイナリの存在に基づいてロード時にフィルタリングします。 各スキルは、 YAML frontmatter と instructions を含む SKILL.md ディレクトリです。 OpenClawはバンドルされたスキルとオプションのローカルオーバーライドをロードし、環境、config、バイナリの存在に基づいてロード時にそれらをフィルタします。

配置場所と優先順位

Skills は 3 か所から読み込まれます。

  1. 同梱 skills：インストール（npm パッケージまたは OpenClaw.app）に同梱
  2. マネージド／ローカル skills：~/.openclaw/skills
  3. ワークスペース skills：<workspace>/skills

Skill 名が競合した場合の優先順位は次のとおりです。

<workspace>/skills（最優先）→ ~/.openclaw/skills → 同梱 skills（最下位）

さらに、~/.openclaw/openclaw.json の skills.load.extraDirs で追加の skill フォルダー（最下位の優先順位）を設定できます。

エージェント別と共有 skills

マルチエージェント構成では、各エージェントは独自のワークスペースを持ちます。つまり次のとおりです。 それは次のことを意味します:

  • エージェント別 skills は、そのエージェント専用として <workspace>/skills に配置されます。
  • 共有 skills は ~/.openclaw/skills（マネージド／ローカル）に配置され、同一マシン上の すべてのエージェント から参照できます。
  • 共有フォルダー は、複数エージェントで共通の skills パックを使いたい場合、skills.load.extraDirs（最下位の優先順位）でも追加できます。

同じ skill 名が複数の場所に存在する場合は、通常の優先順位が適用されます。ワークスペースが最優先、次にマネージド／ローカル、最後に同梱です。

プラグインと skills

プラグインは、プラグインルートからの相対パスとして openclaw.plugin.json に skills ディレクトリを列挙することで、独自の skills を同梱できます。プラグインが有効になるとプラグイン skills がロードされ、通常の skill 優先順位ルールに参加します。プラグインの設定エントリの metadata.openclaw.requires.config によりゲートできます。検出／設定については Plugins、それらの skills が教えるツールの表面については Tools を参照してください。 プラグインのスキルは、プラグインが有効になっているときに をロードし、通常のスキル優先ルールに参加します。 プラグインのconfig エントリの metadata.openclaw.requires.config からゲートすることができます。 25. 検索や設定については Plugins を、 それらのスキルが提供するツールのサーフェスについては Tools を参照してください。

ClawHub（インストール＋同期）

ClawHub は OpenClaw 向けの公開 skills レジストリです。閲覧は https://clawhub.com から行えます。Skills の発見、インストール、更新、バックアップに使用します。完全なガイドは ClawHub を参照してください。 https://clawhub.comを参照してください。 スキルの発見、インストール、更新、バックアップに使用します。 フルガイド: ClawHub.

一般的なフロー：

  • ワークスペースに skill をインストール：
  • clawhub install <skill-slug>
  • インストール済み skills をすべて更新：
  • clawhub update --all
  • 同期（スキャン＋公開更新）：
  • clawhub sync --all

既定では、clawhub は現在の作業ディレクトリ配下の ./skills にインストールします（または設定された OpenClaw ワークスペースにフォールバックします）。OpenClaw は次のセッションでそれを <workspace>/skills として認識します。 OpenClawは次のセッションで/skillsとしてを選びます。

セキュリティ上の注意

  • サードパーティ製 skills は 信頼できないコード として扱ってください。有効化する前に内容を確認してください。 有効にする前に読み込みます。
  • 信頼できない入力やリスクの高いツールには、サンドボックス化された実行を優先してください。Sandboxing を参照してください。 Sandboxing を参照してください。
  • skills.entries.*.env と skills.entries.*.apiKey は、そのエージェントのターンにおいて ホスト プロセスにシークレットを注入します（サンドボックスではありません）。シークレットをプロンプトやログに含めないでください。 プロンプトやログから秘密を守ります。
  • より広範な脅威モデルとチェックリストについては Security を参照してください。

形式（AgentSkills＋Pi 互換）

SKILL.md には、少なくとも次が含まれている必要があります。

---
name: nano-banana-pro
description: Generate or edit images via Gemini 3 Pro Image
---

注記：

  • レイアウト／意図については AgentSkills 仕様に従います。
  • 組み込みエージェントが使用するパーサーは、単一行のフロントマターキーのみをサポートします。
  • metadata は 単一行の JSON オブジェクトである必要があります。
  • 手順内で skill フォルダーパスを参照するには {baseDir} を使用してください。
  • 任意のフロントマターキー：
  • homepage — macOS Skills UI に「Website」として表示される URL（metadata.openclaw.homepage でも対応）。
  • user-invocable — true|false（既定：true）。true の場合、skill はユーザーのスラッシュコマンドとして公開されます。 true の場合、スキルはユーザスラッシュコマンドとして公開されます。
  • disable-model-invocation — true|false（既定：false）。true の場合、skill はモデルプロンプトから除外されます（ユーザー呼び出しでは引き続き利用可能）。 true の場合、スキルはモデルプロンプトから除外されます (ユーザーが呼び出すことでも使用できます)。
  • command-dispatch — tool (オプション) command-dispatch — tool（任意）。tool に設定すると、スラッシュコマンドはモデルをバイパスして直接ツールにディスパッチされます。
  • command-tool — command-dispatch: tool が設定されている場合に呼び出すツール名。

  • command-arg-mode — raw (default). ツールディスパッチの場合、raw args 文字列をツールに転送します(コアパースなし)。

    ツールは次のパラメータで呼び出されます： { command: "<raw args>", commandName: "<slash command>", skillName: "<skill name>" }。

ゲーティング（ロード時フィルター）

OpenClaw は、metadata（単一行 JSON）を使用して ロード時に skills をフィルタリングします。

---
name: nano-banana-pro
description: Generate or edit images via Gemini 3 Pro Image
metadata:
  {
    "openclaw":
      {
        "requires": { "bins": ["uv"], "env": ["GEMINI_API_KEY"], "config": ["browser.enabled"] },
        "primaryEnv": "GEMINI_API_KEY",
      },
  }
---

metadata.openclaw 配下のフィールド：

  • always: true — 常に skill を含めます（他のゲートをスキップ）。
  • emoji — macOS Skills UI で使用される任意の絵文字。
  • homepage — macOS Skills UI に「Website」として表示される任意の URL。
  • os — 任意のプラットフォーム一覧（darwin、linux、win32）。設定した場合、skill はそれらの OS のみで有効です。 設定されている場合、スキルはOSのみ対象となります。
  • requires.bins — リスト。各項目は PATH 上に存在する必要があります。
  • requires.anyBins — リスト。少なくとも 1 つが PATH 上に存在する必要があります。
  • requires.env — リスト。環境変数が存在する または 設定で提供されている必要があります。
  • requires.config — 真である必要がある openclaw.json パスのリスト。
  • primaryEnv — skills.entries.<name>.apiKey に関連付けられた環境変数名。
  • install — macOS Skills UI で使用されるインストーラ仕様の任意の配列（brew/node/go/uv/download）。

サンドボックスに関する注意：

  • requires.bins は、skill のロード時に ホスト でチェックされます。
  • エージェントがサンドボックス化されている場合、バイナリも コンテナ内に存在する必要があります。 agents.defaults.sandbox.docker.setupCommand (またはカスタムイメージ)からインストールします。 setupCommand はコンテナが作成された後に一度実行されます。 パッケージのインストールには、ネットワーク egress、書き込み可能なルート FS 、および Sandbox 内の root ユーザも必要です。 例: summarize skill (skills/summarize/SKILL.md) は Sandbox コンテナで summarize CLI を実行する必要があります。

インストーラ例：

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

注記：

  • 複数のインストーラが列挙されている場合、ゲートウェイは 単一の優先オプション（利用可能な場合は brew、そうでなければ node）を選択します。
  • すべてのインストーラが download の場合、OpenClaw は利用可能なアーティファクトを確認できるよう各エントリを一覧表示します。
  • インストーラ仕様には、プラットフォーム別にオプションをフィルタリングするための os: ["darwin"|"linux"|"win32"] を含めることができます。
  • Node のインストールは、openclaw.json の skills.install.nodeManager を尊重します（既定：npm；選択肢：npm/pnpm/yarn/bun）。 これは skill のインストールのみに影響します。Gateway ランタイムは引き続き Node である必要があります （WhatsApp/Telegram では Bun は推奨されません）。 これはスキルインストールにのみ影響します。ゲートウェイランタイムはノード (WhatsApp/TelegramではBun は推奨されません)。
  • Go のインストール：go が欠落しており brew が利用可能な場合、ゲートウェイは先に Homebrew で Go をインストールし、可能であれば GOBIN を Homebrew の bin に設定します。
  • Download のインストール：url（必須）、archive（tar.gz | tar.bz2 | zip）、extract（既定：アーカイブ検出時は自動）、stripComponents、targetDir（既定：~/.openclaw/tools/<skillKey>）。

metadata.openclaw が存在しない場合、その skill は常に有効です（設定で無効化されている場合、または同梱 skills に対する skills.allowBundled によりブロックされている場合を除く）。

設定による上書き（~/.openclaw/openclaw.json）

バンドルされた/管理されたスキルを切り替えてenv値を与えることができます:

{
  skills: {
    entries: {
      "nano-banana-pro": {
        enabled: true,
        apiKey: "GEMINI_KEY_HERE",
        env: {
          GEMINI_API_KEY: "GEMINI_KEY_HERE",
        },
        config: {
          endpoint: "https://example.invalid",
          model: "nano-pro",
        },
      },
      peekaboo: { enabled: true },
      sag: { enabled: false },
    },
  },
}

注：skill 名にハイフンが含まれる場合はキーをクォートしてください（JSON5 ではクォート付きキーが許可されています）。

設定キーはデフォルトで skill name と一致します。 設定キーは既定で skill 名と一致します。skill が metadata.openclaw.skillKey を定義している場合は、skills.entries 配下でそのキーを使用してください。

ルール：

  • enabled: false は、同梱／インストール済みであっても skill を無効化します。
  • env：その変数がプロセス内ですでに設定されていない場合に のみ 注入されます。
  • apiKey：metadata.openclaw.primaryEnv を宣言する skills 向けの簡便機能です。
  • config：カスタムの skill ごとのフィールドを入れる任意の入れ物です。カスタムキーはここに配置する必要があります。
  • allowBundled：同梱 skills のみを対象とした任意の許可リスト。設定されている場合、リスト内の同梱 skills のみが有効になります（マネージド／ワークスペース skills には影響しません）。 設定されている場合、リスト内の バンドルされたスキルのみが対象となります(管理スキル/ワークスペーススキルは影響を受けません)。

環境変数の注入（エージェント実行ごと）

エージェント実行が開始されると、OpenClaw は次を行います。

  1. Skill メタデータを読み取ります。
  2. skills.entries.<key>.env または skills.entries.<key>.apiKey を process.env に適用します。
  3. 有効な skills を用いてシステムプロンプトを構築します。
  4. 実行終了後、元の環境を復元します。

これは エージェント実行にスコープされたものであり、グローバルなシェル環境ではありません。

セッションスナップショット（パフォーマンス）

OpenClaw は、セッション開始時に有効な skills をスナップショットし、同一セッション内の後続ターンでその一覧を再利用します。Skills や設定の変更は、次の新しいセッションから有効になります。 スキルや設定の変更は、次の新しいセッションで有効になります。

スキルは、スキルウォッチャーが有効になっている場合や、新しい対象となるリモートノードが表示された場合(下記参照)にも、セッション中にリフレッシュすることができます。 ホットリロードと考えてみてください。リフレッシュされたリストは、次のエージェントターンでピックアップされます。

リモート macOS ノード（Linux Gateway）

Gateway（ゲートウェイ）が Linux 上で稼働しており、macOS ノードが system.run を許可した状態（Exec approvals のセキュリティが deny に設定されていない）で接続されている場合、OpenClaw は必要なバイナリがそのノード上に存在すれば、macOS 専用 skills を有効として扱えます。エージェントは、それらの skills を nodes ツール（通常は nodes.run）経由で実行する必要があります。 エージェントは nodes ツール(通常 nodes.run)を使用してこれらのスキルを実行します。

これは system.run を介してコマンドサポートとビンプローブを報告するノードに依存します。 これは、ノードがコマンド対応状況を報告し、system.run による bin プローブに依存します。後で macOS ノードがオフラインになっても skills は表示されたままですが、再接続されるまで呼び出しが失敗する可能性があります。

Skills ウォッチャー（自動更新）

既定では、OpenClaw は skill フォルダーを監視し、SKILL.md ファイルが変更されると skills スナップショットを更新します。skills.load で設定します。 これを skills.load で設定します。

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

トークンへの影響（skills 一覧）

Skills が有効な場合、OpenClaw は利用可能な skills のコンパクトな XML 一覧をシステムプロンプトに注入します（pi-coding-agent の formatSkillsForPrompt 経由）。コストは決定的です。 コストは決定的です:

  • ベースのオーバーヘッド（1 つ以上の skill がある場合のみ）： 195 文字。
  • Skill あたり： 97 文字 ＋ XML エスケープされた <name>、<description>、<location> の長さ。

式（文字数）：

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

注記：

  • XML エスケープにより & < > " ' はエンティティ（&amp;、&lt; など）に展開され、長さが増加します。
  • トークン数はモデルトークナイザーによって異なります。 トークン数はモデルのトークナイザーによって異なります。OpenAI 風の概算では約 4 文字／トークンのため、97 文字 ≈ 24 トークン／skill に、実際のフィールド長が加算されます。

マネージド skills のライフサイクル

OpenClawは、 インストール (npm パッケージまたはOpenClaw.app) の一部として、バンドルスキル としてスキルのベースラインセットを出荷します。 ~/.openclaw/skills はローカルの オーバーライドに存在します (例えば、バンドルされた コピーを変更せずにスキルをピン留め/パッチするなど)。 ワークスペースのスキルはユーザーが所有し、名前の競合の両方を上書きします。

設定リファレンス

完全な設定スキーマについては Skills config を参照してください。

さらに skills を探していますか？

https://clawhub.com を参照してください。

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