技能工作坊

Skill Workshop 是 OpenClaw 用于创建和更新工作区 Skills 的受控路径。智能体和操作员绝不会通过此路径直接写入 SKILL.md——他们会创建一个提案（包含内容、目标绑定、扫描器状态、哈希和回滚元数据的待处理草稿），该提案仅在应用后才会成为生效的 Skill。

Skill Workshop 仅写入工作区 Skills。它绝不会触及内置、插件、ClawHub、额外根目录、托管、个人智能体或系统 Skills。

工作原理

• **提案优先：**生成的内容存储为 PROPOSAL.md，而不是 SKILL.md。
• **应用是唯一的实时写入操作：**创建、更新和修订绝不会更改 活跃 Skills。
• **限定于工作区：**创建操作以工作区 skills/ 根目录为目标；仅允许更新 可写的工作区 Skills。
• **不覆盖：**如果目标 Skill 已存在，创建操作将失败。
• **哈希绑定：**更新提案绑定到目标当前的哈希；如果生效的 Skill 在应用前发生变化， 提案将变为 stale。
• **扫描器把关：**应用操作会在写入前重新运行安全扫描器。
• **可恢复：**应用操作会在触及生效文件前写入回滚元数据。
• **界面一致：**聊天、CLI 和 Gateway 网关都调用同一服务。

生命周期

创建/更新 -> 待处理
修订      -> 待处理
应用      -> 已应用
拒绝      -> 已拒绝
隔离      -> 已隔离
目标变更  -> 已过期

只有 pending 提案可以被修订、应用、拒绝或隔离。

生命周期管理

Gateway 网关在共享状态数据库中跟踪 Skills 的汇总使用情况。它每天会审查一次由 Skill Workshop 创建并应用的 Skills。超过 30 天未使用的 Skills 会变为 stale；90 天后会变为 archived，并且不再包含在新智能体的 Skill 快照中。已归档的 Skill 文件在磁盘上保持不变。手动编写的 Skills 永远不会被管理；只有通过 Skill Workshop 提案创建的 Skills 才会进入生命周期管理。

固定的 Skills 会跳过生命周期转换。过期的 Skill 在被使用且下一次扫描运行后会恢复为 active。已归档的 Skills 只能通过显式恢复来重新启用：

生命周期转换和恢复适用于新会话；正在运行的会话会保留其当前的 Skill 快照。

openclaw skills curator status
openclaw skills curator pin <skill>
openclaw skills curator unpin <skill>
openclaw skills curator restore <skill>

所有管理命令都接受 --json。状态还会将确定性的重叠候选项仅作为建议报告；它绝不会合并 Skills 或调用模型。

聊天

向智能体说明你想要的 Skill；它会调用 skill_workshop 并返回提案 ID。

从近期工作中学习

使用 /learn，将当前对话或指定来源转化为一个遵循标准指导的 Skill 提案：

/learn
/learn docs/runbook.md and https://example.com/guide; focus on recovery

没有请求内容时，/learn 会要求智能体从当前对话中提炼可复用的工作流。有请求内容时，智能体会将路径、URL、粘贴的笔记和对话引用视为来源，同时遵循重点、范围和命名要求。它使用现有工具收集这些来源，然后以 action: "create" 调用 skill_workshop。

生成的提案会保持为 pending；/learn 永远不会应用它。请通过常规审批流程或使用 openclaw skills workshop 审查并应用该提案。

创建：

创建一个名为 morning-catchup 的 Skill，用于运行我的周一收件箱例程。

更新现有的工作区 Skill：

更新 trip-planning，使其在预订前也检查座位图。

迭代待处理提案：

向我展示 morning-catchup 提案。
修订它，让它也标记所有标有紧急的内容。
应用 morning-catchup 提案。

默认情况下，由智能体发起的 apply、reject 和 quarantine 无需额外的审批提示即可运行。将 skills.workshop.approvalPolicy 设置为 "pending"，可要求操作员在这些操作执行前进行审批。

需要审批时，提示会标明提案 ID 和目标 Skill，并显示提案描述、支持文件数量和正文大小。审批请求有时间限制，以确保在智能体工具看门狗超时前完成。如果提示过期前未收到决定，则不会执行生命周期操作：提案保持待处理且不发生更改。之后可在 Skill Workshop UI 中做出决定，或运行 openclaw skills workshop apply|reject|quarantine <proposal-id>。智能体不应循环重试已过期的生命周期操作。

CLI

# 创建
openclaw skills workshop propose-create \
  --name morning-catchup \
  --description "每日收件箱跟进：分类、归档、突出显示、起草、规划" \
  --proposal ./PROPOSAL.md

# 更新现有的工作区 Skill
openclaw skills workshop propose-update trip-planning --proposal ./PROPOSAL.md

# 列出并检查
openclaw skills workshop list
openclaw skills workshop inspect <proposal-id>

# 审批前修订
openclaw skills workshop revise <proposal-id> --proposal ./PROPOSAL.md

# 完成处理
openclaw skills workshop apply <proposal-id>
openclaw skills workshop reject <proposal-id> --reason "重复"
openclaw skills workshop quarantine <proposal-id> --reason "需要安全审查"

每个子命令都接受 --agent <id>（目标工作区；默认先根据当前工作目录推断，再使用默认智能体）和 --json（结构化输出）。propose-create、propose-update 和 revise 还接受 --goal <text> 和 --evidence <text>，以便将提案上下文与 --proposal 一同记录。

提案内容

在待处理期间，提案以 PROPOSAL.md 的形式存储，并包含仅供提案使用的 frontmatter：

---
name: "morning-catchup"
description: "每日收件箱跟进：分类、归档、突出显示、起草、规划"
status: proposal
version: "v1"
date: "2026-05-30T00:00:00.000Z"
---

应用时，Skill Workshop 会写入生效的 SKILL.md，并移除仅供提案使用的字段：status、提案 version 和提案 date。

支持文件

当提议的 Skill 需要在 PROPOSAL.md 旁放置文件时，请使用 --proposal-dir：

openclaw skills workshop propose-create \
  --name weekly-update \
  --description "周五总结：统计数据、亮点、下周最重要的三件事" \
  --proposal-dir ./weekly-update-proposal

该目录必须包含 PROPOSAL.md。支持文件必须位于 assets/、examples/、references/、scripts/ 或 templates/ 下。Skill Workshop 会扫描这些文件、计算哈希并将其与提案一同存储，只有在应用时才会将其写入生效的 SKILL.md 旁。

以下支持文件路径会被拒绝：绝对路径、隐藏路径段、路径遍历、重叠路径、可执行文件、非 UTF-8 文本、空字节，以及标准支持文件夹以外的路径。

智能体工具

模型使用 skill_workshop，其中有一个必需的 action：create | update | revise | list | inspect | apply | reject | quarantine。 其他参数根据操作而定：

智能体必须使用 skill_workshop 处理生成的 Skill。不得通过 write、edit、exec、shell 命令或直接文件系统操作来创建或更改提案文件。

建议的 Skills

OpenClaw 会在交互轮次结束时（包括失败的轮次）检测诸如“下次”“记住要”和响应式纠正之类的持久指令。在下一轮中，智能体会提出通过 skill_workshop 保存最近检测到的工作流；由用户决定是否创建提案。此内置建议本身不会创建或更改 Skill。启用 skills.workshop.autonomous.enabled 后，可改为直接创建待处理提案。在 Control UI 中，Workshop 标签页会在页面标题中以 自我学习 开关提供相同设置，并在空提案看板上以启用按钮的形式提供该设置。

扫描过去的会话

Control UI 无需启用自主自我学习即可审查较早的工作。打开 Plugins → Workshop，然后选择 Find skill ideas。扫描会从最新的符合条件的会话开始，并审查一个有界的实质性工作窗口。它会跳过 cron、heartbeat、hook、子智能体、ACP、插件所有和内部审查会话，以及模型轮次少于六次的对话。

审查器使用所选智能体配置的模型，并接收一个经过秘密信息遮盖且大小受限的对话记录包。它采用与经验审查相同的保守标准：具体的恢复模式，或者能够减少未来至少两次模型或工具调用的稳定流程。例行工作和一次性事实不应生成提案。

一次扫描最多可以创建或修订三个待处理提案。它不能应用、拒绝、隔离或编辑生效的 Skill。Workshop 会显示累计覆盖范围，例如 已审查 20 个会话 · 6 月 18 日至今天 · 发现 2 个想法。选择 Scan earlier work 可从持久化的最早会话游标继续扫描。可用历史记录耗尽后，该操作会变为 Scan new work。

历史审查始终需要手动启动，即使 skills.workshop.autonomous.enabled 为 false。每次点击都会启动一次模型运行， 因此提供商的定价和数据处理条款适用。游标和覆盖计数 存储在共享的 OpenClaw 状态数据库中；对话记录内容不会复制 到扫描状态中。

启用自主捕获后，OpenClaw 还可以在成功完成大量工作且整个智能体系统进入空闲状态后执行保守审查。该隔离审查最多可以创建或 修订一个待处理提案。它不能更新正在使用的技能，也不能应用、拒绝或隔离 提案，即使 approvalPolicy 为 "auto"。

有关启用方式、适用条件、隐私和成本详情、 提案阈值以及故障排除，请参阅自我学习。

审批和自主性

{
  skills: {
    workshop: {
      autonomous: {
        enabled: false,
      },
      allowSymlinkTargetWrites: false,
      approvalPolicy: "auto",
      maxPending: 50,
      maxSkillBytes: 40000,
    },
  },
}

自主捕获可识别前瞻性规则（例如“从现在开始”）和响应式 纠正（例如“这不是我要求的”）。它按主题将新指令分组，每轮最多生成 三个提案，将词汇匹配项路由到现有的可写工作区技能，并且 当另一项纠正指向同一技能时修订其自身的待处理提案。

对于没有明确纠正的成功且大量的工作，所选 模型的一次隔离运行会判断已完成的轨迹是否达到保守的提案标准。前台 模型不会在回复前收到学习提示。后台审查器会保留 前台运行作为提案来源，无法访问通用智能体工具，也不能作出生命周期 决策。仅当前台运行时同时报告其准确解析后的模型 且 skill_workshop 确实可用时，审查才会启动。因此，限制性或未知的工具策略 会以关闭状态失败，且不会创建提案。

有关完整的自主审查行为和安全 模型，请参阅自我学习。

无论 maxSkillBytes 如何设置，提案描述始终限制为 160 字节。

Gateway 网关方法

requestRevision 仅适用于 Gateway 网关（没有对应的 CLI 或智能体工具）：它会 将自由文本修订指令转发到所属智能体的聊天会话， 而不是直接替换 PROPOSAL.md，适用于要求智能体进行 修订而不是提交字面新内容的 UI。

historyStatus 和 historyScan 是 Control UI 支持方法。historyScan 接受 direction: "older" | "newer"；它始终将结果保留为待处理 提案。

存储

<OPENCLAW_STATE_DIR>/skill-workshop/
  proposals.json
  proposals/<proposal-id>/
    proposal.json
    PROPOSAL.md
    rollback.json
    assets/
    examples/
    references/
    scripts/
    templates/

默认状态目录：~/.openclaw。

• proposal.json：规范提案记录。
• proposals.json：快速列表索引，可从提案文件夹重建。
• PROPOSAL.md：待处理的技能提案。
• rollback.json：在应用操作更改实时文件前写入的恢复元数据。

限制

故障排除

工具策略诊断

启用自主捕获后，openclaw doctor 会为默认智能体运行 core/doctor/skill-workshop-tool-policy 检查。如果策略 隐藏了 skill_workshop，警告会指出第一个排除它的配置层， 以及需要进行的准确 allow 或 alsoAllow 更改。较旧的运行手册可能仍使用 openclaw plugins inspect skill-workshop；该命令现在会说明 Skill Workshop 已内置，并在适用时输出相同的策略提示。

相关内容

• Skills：了解加载顺序、优先级和可见性
• 自我学习：了解保守的运行后技能提案
• 创建技能：了解手写 SKILL.md 的基础知识
• Skills 配置：了解完整的 skills.workshop 架构
• Skills CLI：了解 openclaw skills 命令