参考: Anthropic Skills · Agent Skills
三阶段渐进式加载
Skills 的加载分为三个阶段,逐步披露内容:System Prompt 中的体现
- 未显式指定 Skills:System Prompt 只注入 Discovery 摘要(
<available_skills>XML),Agent 可通过skill_activate工具按需加载 - 显式指定 Skills:完整内容以
<activated_skill>XML 直接注入 System Prompt
SKILL.md 格式
每个 Skill 是一个目录,包含SKILL.md 文件,头部为 YAML frontmatter,后面是 Markdown 指令内容。
元数据字段
目录结构
Skill 来源
Zeus 支持多种 Skill 来源:存储
沙箱配置文件(.zeus.json)
Skill 在沙箱中执行时,可能需要访问用户配置的 API 密钥。Zeus 会将用户在设置页面配置的密钥自动写入沙箱的/home/user/.zeus.json,同时写入 /home/user/.openclaw.json 以兼容社区 Skill 生态。
文件结构
env 块结构对齐,扁平 key-value 格式。
读取示例
Python:兼容性
内置 Skills
chrome-extension
Browser Operator 采用 渐进式披露:
- 未连接浏览器扩展:加载
SKILL.md(引导用户安装/连接扩展) - 已连接浏览器扩展:加载
SKILL_ENABLED.md(完整的浏览器工具文档)
desktop-operator
Desktop Operator 同样采用渐进式披露,根据桌面应用连接状态切换
SKILL.md / SKILL_ENABLED.md。
skill-creator
Skill Tools(Agent 侧工具)
Agent 在运行时可以通过以下工具按需操作 Skills:
典型流程:
Skill 激活配置
前端可以通过SkillActivation 配置 Skills 的激活方式:
匹配优先级:显式指定 > 自动匹配(按
priority 降序)
Skills 管理 API
Discovery 阶段
Activation 阶段
Execution 阶段
CRUD
Storage 同步
Connector Skills 渐进式披露
Browser Operator 和 Desktop Operator 是特殊的 Connector Skills,它们根据节点连接状态动态切换提示词内容: 这种机制确保:- Agent 不会 在没有可用节点时调用浏览器/桌面工具
- Agent 知道如何 引导用户连接缺失的节点
- 已连接时获得完整的工具使用文档
Skills vs MCP Prompts
两者可以同时使用,互为补充。Skills 侧重于 Agent 的行为指令,MCP Prompts 侧重于外部系统集成的提示词模板。