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Habilidades (OpenClaw)

OpenClaw usa carpetas de skills compatibles con AgentSkills para enseñar al agente a usar herramientas. Cada skill es un directorio que contiene un SKILL.md con frontmatter YAML e instrucciones. OpenClaw carga skills incluidas más anulaciones locales opcionales, y las filtra en tiempo de carga según el entorno, la configuración y la presencia de binarios.

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Ubicaciones y precedencia

Las skills se cargan desde tres lugares:
  1. Skills incluidas: se envían con la instalación (paquete npm o OpenClaw.app)
  2. Skills gestionadas/locales: ~/.openclaw/skills
  3. Skills del espacio de trabajo: <workspace>/skills
Si hay un conflicto de nombres de skills, la precedencia es: <workspace>/skills (más alta) → ~/.openclaw/skills → skills incluidas (más baja) Además, puede configurar carpetas de skills adicionales (precedencia más baja) mediante skills.load.extraDirs en ~/.openclaw/openclaw.json.

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Skills por agente vs compartidas

En configuraciones multiagente, cada agente tiene su propio espacio de trabajo. Eso significa:
  • Las skills por agente viven en <workspace>/skills solo para ese agente.
  • Las skills compartidas viven en ~/.openclaw/skills (gestionadas/locales) y son visibles para todos los agentes en la misma máquina.
  • Las carpetas compartidas también pueden agregarse mediante skills.load.extraDirs (precedencia más baja) si desea un paquete común de skills usado por múltiples agentes.
Si el mismo nombre de skill existe en más de un lugar, aplica la precedencia habitual: gana el espacio de trabajo, luego gestionadas/locales y después incluidas.

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Complementos + habilidades

Los plugins pueden incluir sus propias skills listando directorios skills en openclaw.plugin.json (rutas relativas a la raíz del plugin). Las skills del plugin se cargan cuando el plugin está habilitado y participan en las reglas normales de precedencia. Puede controlarlas mediante metadata.openclaw.requires.config en la entrada de configuración del plugin. Vea Plugins para descubrimiento/configuración y Tools para la superficie de herramientas que esas skills enseñan.

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ClawHub (instalación + sincronización)

ClawHub es el registro público de skills para OpenClaw. Explore en https://clawhub.com. Úselo para descubrir, instalar, actualizar y respaldar skills. Guía completa: ClawHub. Flujos comunes:
  • Instalar una skill en su espacio de trabajo:
    • clawhub install <skill-slug>
  • Actualizar todas las skills instaladas:
    • clawhub update --all
  • Sincronizar (escaneo + publicación de actualizaciones):
    • clawhub sync --all
De forma predeterminada, clawhub instala en ./skills bajo su directorio de trabajo actual (o recurre al espacio de trabajo de OpenClaw configurado). OpenClaw recoge eso como <workspace>/skills en la siguiente sesión.

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Notas de seguridad

  • Trate las skills de terceros como código no confiable. Léalo antes de habilitarlo.
  • Prefiera ejecuciones en sandbox para entradas no confiables y herramientas riesgosas. Vea Sandboxing.
  • skills.entries.*.env y skills.entries.*.apiKey inyectan secretos en el proceso del host para ese turno del agente (no en el sandbox). Mantenga los secretos fuera de prompts y registros.
  • Para un modelo de amenazas más amplio y listas de verificación, vea Security.

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Formato (AgentSkills + compatible con Pi)

SKILL.md debe incluir al menos: 
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name: nano-banana-pro
description: Generate or edit images via Gemini 3 Pro Image
---
Notas:
  • Seguimos la especificación AgentSkills para el diseño/propósito.
  • El analizador usado por el agente integrado admite solo claves de frontmatter de una sola línea.
  • metadata debe ser un objeto JSON de una sola línea.
  • Use {baseDir} en las instrucciones para referenciar la ruta de la carpeta de la skill.
  • Claves opcionales de frontmatter:
    • homepage — URL mostrada como “Website” en la UI de Skills de macOS (también compatible mediante metadata.openclaw.homepage).
    • user-invocable — true|false (predeterminado: true). Cuando true, la skill se expone como un comando de barra para el usuario.
    • disable-model-invocation — true|false (predeterminado: false). Cuando true, la skill se excluye del prompt del modelo (sigue disponible mediante invocación del usuario).
    • command-dispatch — tool (opcional). Cuando se establece en tool, el comando de barra omite el modelo y se despacha directamente a una herramienta.
    • command-tool — nombre de la herramienta a invocar cuando se establece command-dispatch: tool.
    • command-arg-mode — raw (predeterminado). Para el despacho de herramientas, reenvía la cadena de argumentos sin procesar a la herramienta (sin análisis del núcleo). La herramienta se invoca con parámetros: { command: "<raw args>", commandName: "<slash command>", skillName: "<skill name>" }.

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Control (filtros en tiempo de carga)

OpenClaw filtra las skills en tiempo de carga usando metadata (JSON de una sola línea): 
---
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",
      },
  }
---
Campos bajo metadata.openclaw:
  • always: true — incluir siempre la skill (omitir otros controles).
  • emoji — emoji opcional usado por la UI de Skills de macOS.
  • homepage — URL opcional mostrada como “Website” en la UI de Skills de macOS.
  • os — lista opcional de plataformas (darwin, linux, win32). Si se establece, la skill solo es elegible en esos SO.
  • requires.bins — lista; cada uno debe existir en PATH.
  • requires.anyBins — lista; al menos uno debe existir en PATH.
  • requires.env — lista; la variable de entorno debe existir o proporcionarse en la configuración.
  • requires.config — lista de rutas openclaw.json que deben ser verdaderas.
  • primaryEnv — nombre de la variable de entorno asociada con skills.entries.<name>.apiKey.
  • install — arreglo opcional de especificaciones de instaladores usadas por la UI de Skills de macOS (brew/node/go/uv/download).
Nota sobre sandboxing:
  • requires.bins se verifica en el host en el momento de carga de la skill.
  • Si un agente está en sandbox, el binario también debe existir dentro del contenedor. Instálelo mediante agents.defaults.sandbox.docker.setupCommand (o una imagen personalizada). setupCommand se ejecuta una vez después de que se crea el contenedor. Las instalaciones de paquetes también requieren salida de red, un FS raíz escribible y un usuario root en el sandbox. Ejemplo: la skill summarize (skills/summarize/SKILL.md) necesita la CLI summarize en el contenedor del sandbox para ejecutarse allí.
Ejemplo de instalador: 
---
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)",
            },
          ],
      },
  }
---
Notas:
  • Si se enumeran múltiples instaladores, el gateway elige una sola opción preferida (brew cuando está disponible; de lo contrario, node).
  • Si todos los instaladores son download, OpenClaw enumera cada entrada para que pueda ver los artefactos disponibles.
  • Las especificaciones del instalador pueden incluir os: ["darwin"|"linux"|"win32"] para filtrar opciones por plataforma.
  • Las instalaciones de Node respetan skills.install.nodeManager en openclaw.json (predeterminado: npm; opciones: npm/pnpm/yarn/bun). Esto solo afecta a las instalaciones de skills; el runtime del Gateway debería seguir siendo Node (Bun no se recomienda para WhatsApp/Telegram).
  • Instalaciones Go: si falta go y brew está disponible, el gateway instala Go mediante Homebrew primero y establece GOBIN en el bin de Homebrew cuando es posible.
  • Instalaciones por descarga: url (requerido), archive (tar.gz | tar.bz2 | zip), extract (predeterminado: auto cuando se detecta un archivo), stripComponents, targetDir (predeterminado: ~/.openclaw/tools/<skillKey>).
Si no hay metadata.openclaw, la skill siempre es elegible (a menos que esté deshabilitada en la configuración o bloqueada por skills.allowBundled para skills incluidas).

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Anulaciones de configuración (~/.openclaw/openclaw.json)

Las skills incluidas/gestionadas pueden activarse o desactivarse y recibir valores de entorno: 
{
  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 },
    },
  },
}
Nota: si el nombre de la skill contiene guiones, ponga la clave entre comillas (JSON5 permite claves entrecomilladas). Las claves de configuración coinciden con el nombre de la skill de forma predeterminada. Si una skill define metadata.openclaw.skillKey, use esa clave bajo skills.entries. Reglas:
  • enabled: false deshabilita la skill incluso si está incluida/instalada.
  • env: se inyecta solo si la variable no está ya establecida en el proceso.
  • apiKey: conveniencia para skills que declaran metadata.openclaw.primaryEnv.
  • config: bolsa opcional para campos personalizados por skill; las claves personalizadas deben vivir aquí.
  • allowBundled: lista de permitidos opcional solo para skills incluidas. Si se establece, solo las skills incluidas en la lista son elegibles (las skills gestionadas/del espacio de trabajo no se ven afectadas).

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Inyección de entorno (por ejecución del agente)

Cuando comienza una ejecución del agente, OpenClaw:
  1. Lee los metadatos de las skills.
  2. Aplica cualquier skills.entries.<key>.env o skills.entries.<key>.apiKey a process.env.
  3. Construye el prompt del sistema con skills elegibles.
  4. Restaura el entorno original después de que termina la ejecución.
Esto está delimitado a la ejecución del agente, no a un entorno de shell global.

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Instantánea de sesión (rendimiento)

OpenClaw toma una instantánea de las skills elegibles cuando comienza una sesión y reutiliza esa lista para los turnos posteriores en la misma sesión. Los cambios en skills o configuración entran en vigor en la siguiente sesión nueva. Las skills también pueden actualizarse a mitad de la sesión cuando el observador de skills está habilitado o cuando aparece un nuevo nodo remoto elegible (ver abajo). Piense en esto como una recarga en caliente: la lista actualizada se recoge en el siguiente turno del agente.

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Nodos macOS remotos (Gateway en Linux)

Si el Gateway se ejecuta en Linux pero un nodo macOS está conectado con system.run permitido (la seguridad de aprobaciones de Exec no está configurada como deny), OpenClaw puede tratar las skills solo para macOS como elegibles cuando los binarios requeridos están presentes en ese nodo. El agente debería ejecutar esas skills mediante la herramienta nodes (típicamente nodes.run). Esto depende de que el nodo informe su compatibilidad de comandos y de una sonda de binarios mediante system.run. Si el nodo macOS se desconecta más tarde, las skills permanecen visibles; las invocaciones pueden fallar hasta que el nodo se reconecte.

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Observador de skills (actualización automática)

De forma predeterminada, OpenClaw observa las carpetas de skills y incrementa la instantánea de skills cuando cambian archivos SKILL.md. Configure esto en skills.load: 
{
  skills: {
    load: {
      watch: true,
      watchDebounceMs: 250,
    },
  },
}

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Impacto en tokens (lista de skills)

Cuando las skills son elegibles, OpenClaw inyecta una lista XML compacta de las skills disponibles en el prompt del sistema (mediante formatSkillsForPrompt en pi-coding-agent). El costo es determinista:
  • Sobrecarga base (solo cuando ≥1 skill): 195 caracteres.
  • Por skill: 97 caracteres + la longitud de los valores XML-escapados <name>, <description> y <location>.
Fórmula (caracteres): 
total = 195 + Σ (97 + len(name_escaped) + len(description_escaped) + len(location_escaped))
Notas:
  • El escape XML expande & < > " ' en entidades (&amp;, &lt;, etc.), aumentando la longitud.
  • Los recuentos de tokens varían según el tokenizador del modelo. Una estimación aproximada al estilo OpenAI es ~4 caracteres/token, por lo que 97 caracteres ≈ 24 tokens por skill más las longitudes reales de sus campos.

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Ciclo de vida de skills gestionadas

OpenClaw envía un conjunto base de skills como skills incluidas como parte de la instalación (paquete npm u OpenClaw.app). ~/.openclaw/skills existe para anulaciones locales (por ejemplo, fijar/parchear una skill sin cambiar la copia incluida). Las skills del espacio de trabajo son propiedad del usuario y anulan a ambas cuando hay conflictos de nombre.

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Referencia de configuración

Vea Skills config para el esquema completo de configuración.

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