--- read_when: - Sie erstellen eine neue benutzerdefinierte Skill - Sie benötigen einen schnellen Einstiegs-Workflow für SKILL.md-basierte Skills - Sie möchten Skill Workshop verwenden, um einen Skill zur Agentenprüfung vorzuschlagen sidebarTitle: Creating skills summary: Erstellen, testen und veröffentlichen Sie benutzerdefinierte SKILL.md-Arbeitsbereich-Skills für Ihre OpenClaw-Agenten. title: Skills erstellen x-i18n: generated_at: "2026-06-27T18:16:25Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 7a744e9010c66b8465449d24430520473717edde86711bbb59774519189b9e72 source_path: tools/creating-skills.md workflow: 16 --- Skills bringen dem Agent bei, wie und wann er Tools verwendet. Jeder Skill ist ein Verzeichnis, das eine `SKILL.md`-Datei mit YAML-Frontmatter und Markdown-Anweisungen enthält. OpenClaw lädt Skills aus mehreren Roots in einer definierten [Rangfolge](/de/tools/skills#loading-order). ## Ihren ersten Skill erstellen Skills liegen im Ordner `skills/` Ihres Workspace. Erstellen Sie ein Verzeichnis für Ihren neuen Skill: ```bash mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/hello-world ``` Sie können Skills zur Organisation in Unterordnern gruppieren — der Skill wird weiterhin durch das `SKILL.md`-Frontmatter benannt, nicht durch den Ordnerpfad: ```bash mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/personal/hello-world # skill name is still "hello-world", invoked as /hello-world ``` Erstellen Sie `SKILL.md` im Verzeichnis. Das Frontmatter definiert Metadaten; der Body gibt dem Agent Anweisungen. ```markdown --- name: hello-world description: A simple skill that prints a greeting. --- # Hello World When the user asks for a greeting, use the `exec` tool to run: ```bash echo "Hello from your custom skill!" ``` ``` Benennungsregeln: - Verwenden Sie Kleinbuchstaben, Ziffern und Bindestriche für `name`. - Halten Sie den Verzeichnisnamen und den Frontmatter-`name` konsistent. - `description` wird dem Agent und in der Slash-Command-Erkennung angezeigt — halten Sie sie einzeilig und unter 160 Zeichen. ```bash openclaw skills list ``` OpenClaw überwacht `SKILL.md`-Dateien unter Skills-Roots standardmäßig. Wenn der Watcher deaktiviert ist oder Sie eine bestehende Sitzung fortsetzen, starten Sie eine neue, damit der Agent die aktualisierte Liste erhält: ```bash # From chat — archive current session and start fresh /new # Or restart the gateway openclaw gateway restart ``` Senden Sie eine Nachricht, die den Skill auslösen sollte: ```bash openclaw agent --message "give me a greeting" ``` Oder öffnen Sie einen Chat und fragen Sie den Agent direkt. Verwenden Sie `/skill hello-world`, um ihn ausdrücklich nach Namen aufzurufen. ## SKILL.md-Referenz ### Erforderliche Felder | Feld | Beschreibung | | ------------- | -------------------------------------------------------------- | | `name` | Eindeutiger Slug mit Kleinbuchstaben, Ziffern und Bindestrichen | | `description` | Einzeilige Beschreibung, die dem Agent und in der Erkennungsausgabe angezeigt wird | ### Optionale Frontmatter-Schlüssel | Feld | Standard | Beschreibung | | -------------------------- | -------- | --------------------------------------------------------------------------------- | | `user-invocable` | `true` | Den Skill als Slash-Command für Benutzer bereitstellen | | `disable-model-invocation` | `false` | Den Skill aus dem System-Prompt des Agent heraushalten (läuft weiterhin über `/skill`) | | `command-dispatch` | — | Auf `tool` setzen, um den Slash-Command direkt an ein Tool zu routen und das Modell zu umgehen | | `command-tool` | — | Name des Tools, das aufgerufen wird, wenn `command-dispatch: tool` gesetzt ist | | `command-arg-mode` | `raw` | Leitet beim Tool-Dispatch den rohen args-String an das Tool weiter | | `homepage` | — | URL, die in der macOS-Skills-UI als „Website“ angezeigt wird | Für Gating-Felder (`requires.bins`, `requires.env` usw.) siehe [Skills — Gating](/de/tools/skills#gating). ### `{baseDir}` verwenden Verwenden Sie `{baseDir}` im Skill-Body, um auf Dateien innerhalb des Skill-Verzeichnisses zu verweisen, ohne Pfade fest zu codieren: ```markdown Run the helper script at `{baseDir}/scripts/run.sh`. ``` ## Bedingte Aktivierung hinzufügen Schränken Sie Ihren Skill so ein, dass er nur geladen wird, wenn seine Abhängigkeiten verfügbar sind: ```markdown --- name: gemini-search description: Search using Gemini CLI. metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["gemini"] }, "primaryEnv": "GEMINI_API_KEY" } } --- ``` | Schlüssel | Beschreibung | | --- | --- | | `requires.bins` | Alle Binaries müssen auf `PATH` vorhanden sein | | `requires.anyBins` | Mindestens ein Binary muss auf `PATH` vorhanden sein | | `requires.env` | Jede env var muss im Prozess oder in der Konfiguration vorhanden sein | | `requires.config` | Jeder `openclaw.json`-Pfad muss truthy sein | | `os` | Plattformfilter: `["darwin"]`, `["linux"]`, `["win32"]` | | `always` | Auf `true` setzen, um alle Gates zu überspringen und den Skill immer einzubeziehen | Vollständige Referenz: [Skills — Gating](/de/tools/skills#gating). Verdrahten Sie einen API-Schlüssel mit einem Skill-Eintrag in `openclaw.json`: ```json5 { skills: { entries: { "gemini-search": { enabled: true, apiKey: { source: "env", provider: "default", id: "GEMINI_API_KEY" }, }, }, }, } ``` Der Schlüssel wird nur für diesen Agent-Turn in den Host-Prozess injiziert. Er erreicht die Sandbox nicht — siehe [sandboxed env vars](/de/tools/skills-config#sandboxed-skills-and-env-vars). ## Über Skill Workshop vorschlagen Für vom Agent entworfene Skills oder wenn Sie eine Operator-Prüfung wünschen, bevor ein Skill live geht, verwenden Sie [Skill Workshop](/de/tools/skill-workshop)-Vorschläge, statt `SKILL.md` direkt zu schreiben. ```bash # Propose a brand-new skill openclaw skills workshop propose-create \ --name "hello-world" \ --description "A simple skill that prints a greeting." \ --proposal ./PROPOSAL.md # Propose an update to an existing skill openclaw skills workshop propose-update hello-world \ --proposal ./PROPOSAL.md \ --description "Updated greeting skill" ``` Verwenden Sie `--proposal-dir`, wenn der Vorschlag Unterstützungsdateien enthält: ```bash openclaw skills workshop propose-create \ --name "hello-world" \ --description "A simple skill that prints a greeting." \ --proposal-dir ./hello-world-proposal/ ``` Das Verzeichnis muss `PROPOSAL.md` enthalten. Unterstützungsdateien können in `assets/`, `examples/`, `references/`, `scripts/` oder `templates/` liegen. Nach der Prüfung: ```bash openclaw skills workshop inspect openclaw skills workshop apply ``` Siehe [Skill Workshop](/de/tools/skill-workshop) für den vollständigen Vorschlagslebenszyklus. ## In ClawHub veröffentlichen Stellen Sie sicher, dass `name`, `description` und alle `metadata.openclaw`-Gating-Felder gesetzt sind. Fügen Sie eine `homepage`-URL hinzu, wenn Sie eine Projektseite haben. Der ClawHub-Skill dokumentiert die aktuelle Form des Publish-Befehls und die erforderlichen Metadaten: ```bash openclaw skills install @openclaw/clawhub-publish ``` ```bash clawhub publish ``` Siehe [ClawHub — Publishing](/de/clawhub/publishing) für den vollständigen Ablauf. ## Bewährte Vorgehensweisen - **Fassen Sie sich kurz** — weisen Sie das Modell an, *was* zu tun ist, nicht wie es eine KI sein soll. - **Sicherheit zuerst** — wenn Ihr Skill `exec` verwendet, stellen Sie sicher, dass Prompts keine beliebige Command Injection aus nicht vertrauenswürdiger Eingabe erlauben. - **Lokal testen** — verwenden Sie `openclaw agent --message "..."`, bevor Sie ihn teilen. - **ClawHub verwenden** — durchsuchen Sie Community-Skills auf [clawhub.ai](https://clawhub.ai), bevor Sie etwas von Grund auf neu bauen. ## Verwandte Themen Ladereihenfolge, Gating, Allowlists und SKILL.md-Format. Vorschlagswarteschlange für vom Agent entworfene Skills. Vollständiges `skills.*`-Konfigurationsschema. Skills im öffentlichen Registry durchsuchen und veröffentlichen. Plugins können Skills zusammen mit den Tools ausliefern, die sie dokumentieren.