​

Beceriler (OpenClaw)

​

Konumlar ve öncelik

1. Paketlenmiş skills: kurulumla birlikte gelir (npm paketi veya OpenClaw.app)
2. Yönetilen/yerel skills: ~/.openclaw/skills
3. Çalışma alanı skills: <workspace>/skills

​

Ajan başına vs paylaşılan skills

• Ajan başına skills, yalnızca o ajan için <workspace>/skills içinde bulunur.
• Paylaşılan skills, ~/.openclaw/skills (yönetilen/yerel) içinde bulunur ve aynı makinedeki tüm ajanlar tarafından görülebilir.
• Paylaşılan klasörler, birden fazla ajanın kullandığı ortak bir skills paketi istiyorsanız skills.load.extraDirs aracılığıyla (en düşük öncelik) da eklenebilir.

​

Eklentiler + skills

​

ClawHub (kurulum + senkronizasyon)

• Çalışma alanınıza bir skill kurma:
  • clawhub install <skill-slug>
• Kurulu tüm skills’leri güncelleme:
  • clawhub update --all
• Senkronizasyon (tara + güncellemeleri yayınla):
  • clawhub sync --all

​

Güvenlik notları

• Üçüncü taraf skills’leri güvenilmeyen kod olarak ele alın. Etkinleştirmeden önce inceleyin.
• Güvenilmeyen girdiler ve riskli araçlar için sandbox’lı çalıştırmaları tercih edin. Sandboxing bölümüne bakın.
• skills.entries.*.env ve skills.entries.*.apiKey, o ajan turu için sırları ana makine sürecine enjekte eder (sandbox’a değil). Sırları istemlerden ve günlüklerden uzak tutun.
• Daha geniş bir tehdit modeli ve kontrol listeleri için Security bölümüne bakın.

​

Biçim (AgentSkills + Pi-uyumlu)

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

• Düzen/amaç için AgentSkills belirtimini izleriz.
• Gömülü ajan tarafından kullanılan ayrıştırıcı yalnızca tek satırlı frontmatter anahtarlarını destekler.
• metadata tek satırlı bir JSON nesnesi olmalıdır.
• Skill klasör yoluna referans vermek için talimatlarda {baseDir} kullanın.
• İsteğe bağlı frontmatter anahtarları:
  • homepage — macOS Skills UI’da “Website” olarak gösterilen URL (ayrıca metadata.openclaw.homepage üzerinden de desteklenir).
  • user-invocable — true|false (varsayılan: true). true olduğunda, skill kullanıcı eğik çizgi komutu olarak sunulur.
  • disable-model-invocation — true|false (varsayılan: false). true olduğunda, skill model isteminden hariç tutulur (kullanıcı çağrısı ile hâlâ kullanılabilir).
  • command-dispatch — tool (isteğe bağlı). tool olarak ayarlandığında, eğik çizgi komutu modeli atlar ve doğrudan bir araca yönlendirir.
  • command-tool — command-dispatch: tool ayarlandığında çağrılacak araç adı.
  • command-arg-mode — raw (varsayılan). Araç yönlendirmesi için ham argüman dizgesini araca iletir (çekirdek ayrıştırma yok). Araç şu parametrelerle çağrılır: { command: "<raw args>", commandName: "<slash command>", skillName: "<skill name>" }.

​

Geçitleme (yükleme zamanı filtreleri)

---
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",
      },
  }
---

• always: true — skill’i her zaman dahil et (diğer geçitleri atla).
• emoji — macOS Skills UI tarafından kullanılan isteğe bağlı emoji.
• homepage — macOS Skills UI’da “Website” olarak gösterilen isteğe bağlı URL.
• os — isteğe bağlı platform listesi (darwin, linux, win32). Ayarlanırsa, skill yalnızca bu işletim sistemlerinde uygun olur.
• requires.bins — liste; her birinin PATH üzerinde mevcut olması gerekir.
• requires.anyBins — liste; en az birinin PATH üzerinde mevcut olması gerekir.
• requires.env — liste; ortam değişkeni mevcut olmalı ya da yapılandırmada sağlanmış olmalıdır.
• requires.config — doğru (truthy) olması gereken openclaw.json yollarının listesi.
• primaryEnv — skills.entries.<name>.apiKey ile ilişkili ortam değişkeni adı.
• install — macOS Skills UI tarafından kullanılan isteğe bağlı yükleyici belirtimleri dizisi (brew/node/go/uv/download).

• requires.bins, skill yükleme zamanında ana makinede kontrol edilir.
• Bir ajan sandbox’lıysa, ikili konteyner içinde de mevcut olmalıdır. Bunu agents.defaults.sandbox.docker.setupCommand (veya özel bir imaj) ile kurun. setupCommand, konteyner oluşturulduktan sonra bir kez çalışır. Paket kurulumları ayrıca ağ çıkışı, yazılabilir bir kök FS ve sandbox’ta root kullanıcı gerektirir. Örnek: summarize skill’i (skills/summarize/SKILL.md), orada çalışmak için sandbox konteynerinde summarize CLI’sine ihtiyaç duyar.

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

• Birden fazla yükleyici listelenmişse, gateway tek bir tercih edilen seçenek seçer (varsa brew, aksi halde node).
• Tüm yükleyiciler download ise, OpenClaw mevcut yapıtları görebilmeniz için her girdiyi listeler.
• Yükleyici belirtimleri, seçenekleri platforma göre filtrelemek için os: ["darwin"|"linux"|"win32"] içerebilir.
• Node kurulumları, openclaw.json içindeki skills.install.nodeManager’e uyar (varsayılan: npm; seçenekler: npm/pnpm/yarn/bun). Bu yalnızca skill kurulumlarını etkiler; Gateway çalışma zamanı yine Node olmalıdır (Bun, WhatsApp/Telegram için önerilmez).
• Go kurulumları: go yoksa ve brew mevcutsa, gateway önce Homebrew üzerinden Go’yu kurar ve mümkün olduğunda GOBIN’u Homebrew’un bin’ine ayarlar.
• Download kurulumları: url (gerekli), archive (tar.gz | tar.bz2 | zip), extract (varsayılan: arşiv algılandığında auto), stripComponents, targetDir (varsayılan: ~/.openclaw/tools/<skillKey>).

​

Yapılandırma geçersiz kılmaları (~/.openclaw/openclaw.json)

{
  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 },
    },
  },
}

• enabled: false — paketlenmiş/kurulu olsa bile skill’i devre dışı bırakır.
• env — değişken süreçte zaten ayarlı değilse enjekte edilir.
• apiKey — metadata.openclaw.primaryEnv bildiren skills için kolaylık sağlar.
• config — özel skill başına alanlar için isteğe bağlı torba; özel anahtarlar burada olmalıdır.
• allowBundled — yalnızca paketlenmiş skills için isteğe bağlı izin listesi. Ayarlanırsa, yalnızca listedeki paketlenmiş skills uygundur (yönetilen/çalışma alanı skills etkilenmez).

​

Ortam enjeksiyonu (ajan başına çalıştırma)

1. Skill meta verilerini okur.
2. skills.entries.<key>.env veya skills.entries.<key>.apiKey’yi process.env’e uygular.
3. Uygun skills ile sistem istemini oluşturur.
4. Çalıştırma bittiğinde özgün ortamı geri yükler.

​

Oturum anlık görüntüsü (performans)

​

Uzak macOS düğümleri (Linux gateway)

​

Skills izleyici (otomatik yenileme)

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

​

Token etkisi (skills listesi)

• Temel ek yük (yalnızca ≥1 skill olduğunda): 195 karakter.
• Skill başına: 97 karakter + XML-kaçışlı <name>, <description> ve <location> değerlerinin uzunluğu.

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

• XML kaçışlama, & < > " '’yı varlıklara (&, <, vb.) genişleterek uzunluğu artırır.
• Token sayıları model tokenleştiricisine göre değişir. Kabaca OpenAI tarzı bir tahmin ~4 karakter/token’dır; dolayısıyla skill başına 97 karakter ≈ 24 token artı gerçek alan uzunluklarınız.

​

Yönetilen skills yaşam döngüsü

​

Yapılandırma başvurusu

​

Daha fazla skill mi arıyorsunuz?