OpenClaw技能开发入门：为千问3.5-9B编写自定义模块

OpenClaw技能开发入门为千问3.5-9B编写自定义模块1. 为什么需要自定义技能去年冬天我发现自己每天要重复做三件事查天气、调整空调温度、给家人发穿衣建议。当我尝试用OpenClaw自动化这个流程时发现现有的天气查询功能要么依赖特定API要么返回格式不符合需求。这让我意识到——真正好用的自动化工具必须支持个性化扩展。OpenClaw的Skill机制正是为解决这个问题而生。通过开发自定义模块我们可以将私有API或本地服务接入AI工作流比如企业内部系统定制符合个人偏好的数据格式如精简版天气报告组合多个操作形成原子化技能天气穿衣建议设备控制今天我就以天气查询插件为例带你完整走通Skill开发全流程。我们将使用千问3.5-9B作为底层模型这个7B参数的模型在本地部署场景下表现出优秀的指令跟随能力。2. 开发环境准备2.1 基础工具链在开始前请确保已安装node18 # OpenClaw的运行时环境 npm9 # 包管理工具 openclaw2.3 # 已配置好千问3.5-9B模型连接验证环境openclaw --version # 应输出类似2.3.1 (qwen3-9blocal)2.2 初始化技能项目OpenClaw提供了官方脚手架npx openclaw/cli create-skill weather-query cd weather-query生成的项目结构如下weather-query/ ├── package.json # 技能元数据 ├── skill.json # 权限声明文件 ├── src/ │ ├── index.ts # 主逻辑入口 │ └── types.ts # 类型定义 └── test/ # 测试用例关键文件说明skill.json声明技能权限需求如网络访问、文件读写index.ts包含handle函数处理AI发来的请求3. 编写天气查询逻辑3.1 定义技能参数在src/types.ts中定义输入输出类型interface WeatherRequest { location: string; // 查询地点 unit?: c | f; // 温度单位 } interface WeatherResponse { location: string; temperature: number; unit: c | f; condition: string; // 天气状况 advice?: string; // 扩展字段穿衣建议 }3.2 实现核心功能修改src/index.tsimport axios from axios; export async function handle(request: WeatherRequest) { // 1. 参数校验 if (!request.location) { throw new Error(Missing location parameter); } // 2. 调用天气API示例使用和风天气 const apiKey process.env.WEATHER_API_KEY; const response await axios.get( https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?location${request.location}key${apiKey} ); // 3. 转换数据格式 const result: WeatherResponse { location: request.location, temperature: response.data.now.temp, unit: request.unit || c, condition: response.data.now.text, }; // 4. 添加智能建议调用千问3.5-9B if (result.temperature 10) { const llmResponse await openclaw.models.generate( 用20字给${request.location}的居民穿衣建议当前温度${result.temperature}℃ ); result.advice llmResponse; } return result; }关键点说明第4步演示了如何混合传统API和LLM能力openclaw.models会自动使用配置的千问3.5-9B模型环境变量WEATHER_API_KEY需要在部署时配置4. 权限声明与安全配置4.1 声明技能权限编辑skill.json{ name: weather-query, permissions: { network: { domains: [devapi.qweather.com] }, env: [WEATHER_API_KEY] } }权限类型说明network指定可访问的域名白名单env声明需要读取的环境变量filesystem如需文件操作需声明路径范围4.2 本地测试配置创建.env文件WEATHER_API_KEY你的API密钥启动测试模式openclaw skill test ./ --port 3000用curl测试curl -X POST http://localhost:3000 \ -H Content-Type: application/json \ -d {location:101010100}5. 生产环境部署5.1 构建与打包npm run build clawhub pack --output weather-query.skill5.2 安装到OpenClaw方式一本地安装openclaw skills install ./weather-query.skill方式二发布到ClawHub需账号clawhub login clawhub publish weather-query.skill5.3 验证技能在OpenClaw控制台输入查询北京天气应看到类似响应北京当前天气晴12℃。建议早晚温差大建议穿薄外套。6. 调试与优化技巧6.1 日志查看实时监控技能日志openclaw logs --skill weather-query --follow6.2 性能优化对于高频调用的技能建议添加缓存逻辑如对相同地点10分钟内不重复查询使用stream: true参数实现流式响应限制LLM调用次数如温度30℃才生成建议示例缓存实现const cache new Mapstring, WeatherResponse(); async function handle(request: WeatherRequest) { const cacheKey ${request.location}-${request.unit}; if (cache.has(cacheKey)) { return cache.get(cacheKey); } // ...原有逻辑 cache.set(cacheKey, result); return result; }7. 扩展思考技能生态的可能性完成基础开发后我们可以进一步探索参数动态化让用户可以通过自然语言指定需要紫外线指数等扩展字段多技能协作天气数据作为输入触发另一个行程规划技能硬件联动当温度超过阈值时通过Homebridge技能自动打开空调这种模块化设计的美妙之处在于——每个技能只需要做好一件事通过OpenClaw的调度能力简单的技能可以组合出复杂的自动化流程。就像我现在的晨间routine天气技能获取温度→LLM生成穿衣建议→飞书技能发送给家人→HomeAssistant技能调节客厅温度全程无需人工干预。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。