Plugin d’atelier de Skills

Skill Workshop est expérimental. Il est désactivé par défaut, ses heuristiques de capture et ses prompts de review peuvent changer entre les versions, et les écritures automatiques ne doivent être utilisées que dans des espaces de travail de confiance après avoir d’abord examiné la sortie en mode pending. Skill Workshop est la mémoire procédurale des Skills d’espace de travail. Il permet à un agent de transformer des workflows réutilisables, des corrections utilisateur, des correctifs durement acquis et des pièges récurrents en fichiers SKILL.md sous :

<workspace>/skills/<skill-name>/SKILL.md

Ceci est différent de la mémoire long terme :

Memory stocke les faits, préférences, entités et le contexte passé.
Skills stockent des procédures réutilisables que l’agent doit suivre sur les tâches futures.
Skill Workshop est le pont entre un tour utile et un Skill durable de l’espace de travail, avec vérifications de sécurité et approbation facultative.

Skill Workshop est utile lorsque l’agent apprend une procédure telle que :

comment valider des ressources GIF animées provenant de sources externes
comment remplacer des captures d’écran et vérifier les dimensions
comment exécuter un scénario QA spécifique à un dépôt
comment déboguer une panne récurrente de provider
comment réparer une note de workflow local obsolète

Il n’est pas destiné à :

des faits comme « l’utilisateur aime le bleu »
une mémoire autobiographique large
l’archivage brut de transcription
les secrets, identifiants, ou texte de prompt caché
des instructions ponctuelles qui ne se répéteront pas

État par défaut

Le Plugin intégré est expérimental et désactivé par défaut à moins d’être explicitement activé dans plugins.entries.skill-workshop. Le manifeste du Plugin ne définit pas enabledByDefault: true. La valeur par défaut enabled: true dans le schéma de configuration du Plugin ne s’applique qu’après la sélection et le chargement de l’entrée de Plugin. Expérimental signifie :

le Plugin est suffisamment pris en charge pour des tests opt-in et du dogfooding
le stockage des propositions, les seuils de review et les heuristiques de capture peuvent évoluer
l’approbation en attente est le mode de départ recommandé
l’application automatique est destinée aux configurations personnelles/de confiance, et non aux environnements partagés ou exposés à des entrées lourdes et hostiles

Activer

Configuration minimale sûre :

{
  plugins: {
    entries: {
      "skill-workshop": {
        enabled: true,
        config: {
          autoCapture: true,
          approvalPolicy: "pending",
          reviewMode: "hybrid",
        },
      },
    },
  },
}

Avec cette configuration :

l’outil skill_workshop est disponible
les corrections réutilisables explicites sont mises en file comme propositions en attente
les passes de review basées sur des seuils peuvent proposer des mises à jour de Skills
aucun fichier de Skill n’est écrit tant qu’une proposition en attente n’est pas appliquée

N’utilisez les écritures automatiques que dans des espaces de travail de confiance :

{
  plugins: {
    entries: {
      "skill-workshop": {
        enabled: true,
        config: {
          autoCapture: true,
          approvalPolicy: "auto",
          reviewMode: "hybrid",
        },
      },
    },
  },
}

approvalPolicy: "auto" utilise toujours le même scanner et le même chemin de quarantaine. Il n’applique pas les propositions avec résultats critiques.

Configuration

Clé	Par défaut	Plage / valeurs	Signification
`enabled`	`true`	booléen	Active le Plugin après le chargement de l’entrée de Plugin.
`autoCapture`	`true`	booléen	Active la capture/review après tour sur les tours d’agent réussis.
`approvalPolicy`	`"pending"`	`"pending"`, `"auto"`	Mettre les propositions en file ou écrire automatiquement les propositions sûres.
`reviewMode`	`"hybrid"`	`"off"`, `"heuristic"`, `"llm"`, `"hybrid"`	Choisit la capture de correction explicite, le reviewer LLM, les deux, ou aucun.
`reviewInterval`	`15`	`1..200`	Exécuter le reviewer après ce nombre de tours réussis.
`reviewMinToolCalls`	`8`	`1..500`	Exécuter le reviewer après ce nombre d’appels d’outils observés.
`reviewTimeoutMs`	`45000`	`5000..180000`	Délai maximal pour l’exécution du reviewer intégré.
`maxPending`	`50`	`1..200`	Nombre maximal de propositions pending/quarantined conservées par espace de travail.
`maxSkillBytes`	`40000`	`1024..200000`	Taille maximale d’un fichier de Skill/support généré.

Profils recommandés :

// Conservative: explicit tool use only, no automatic capture.
{
  autoCapture: false,
  approvalPolicy: "pending",
  reviewMode: "off",
}

// Review-first: capture automatically, but require approval.
{
  autoCapture: true,
  approvalPolicy: "pending",
  reviewMode: "hybrid",
}

// Trusted automation: write safe proposals immediately.
{
  autoCapture: true,
  approvalPolicy: "auto",
  reviewMode: "hybrid",
}

// Low-cost: no reviewer LLM call, only explicit correction phrases.
{
  autoCapture: true,
  approvalPolicy: "pending",
  reviewMode: "heuristic",
}

Chemins de capture

Skill Workshop possède trois chemins de capture.

Suggestions d’outil

Le modèle peut appeler directement skill_workshop lorsqu’il voit une procédure réutilisable ou lorsque l’utilisateur lui demande de sauvegarder/mettre à jour un Skill. C’est le chemin le plus explicite et il fonctionne même avec autoCapture: false.

Capture heuristique

Lorsque autoCapture est activé et que reviewMode est heuristic ou hybrid, le Plugin analyse les tours réussis à la recherche de phrases explicites de correction utilisateur :

next time
from now on
remember to
make sure to
always ... use/check/verify/record/save/prefer
prefer ... when/for/instead/use
when asked

L’heuristique crée une proposition à partir de la dernière instruction utilisateur correspondante. Elle utilise des indices de sujet pour choisir les noms de Skill pour les workflows courants :

tâches GIF animées -> animated-gif-workflow
tâches de capture d’écran ou de ressource -> screenshot-asset-workflow
tâches QA ou de scénario -> qa-scenario-workflow
tâches de PR GitHub -> github-pr-workflow
repli -> learned-workflows

La capture heuristique est volontairement étroite. Elle sert aux corrections claires et aux notes de processus répétables, pas au résumé général de transcription.

Reviewer LLM

Lorsque autoCapture est activé et que reviewMode est llm ou hybrid, le Plugin exécute un reviewer intégré compact lorsque les seuils sont atteints. Le reviewer reçoit :

le texte de transcription récent, limité aux 12 000 derniers caractères
jusqu’à 12 Skills d’espace de travail existants
jusqu’à 2 000 caractères de chaque Skill existant
des instructions JSON-only

Le reviewer n’a pas d’outils :

disableTools: true
toolsAllow: []
disableMessageTool: true

Le reviewer renvoie soit { "action": "none" }, soit une proposition. Le champ action vaut create, append, ou replace — préférez append/replace lorsqu’un Skill pertinent existe déjà ; utilisez create seulement lorsqu’aucun Skill existant ne convient. Exemple create :

{
  "action": "create",
  "skillName": "media-asset-qa",
  "title": "Media Asset QA",
  "reason": "Reusable animated media acceptance workflow",
  "description": "Validate externally sourced animated media before product use.",
  "body": "## Workflow\n\n- Verify true animation.\n- Record attribution.\n- Store a local approved copy.\n- Verify in product UI before final reply."
}

append ajoute section + body. replace remplace oldText par newText dans le Skill nommé.

Cycle de vie des propositions

Chaque mise à jour générée devient une proposition avec :

id
createdAt
updatedAt
workspaceDir
agentId facultatif
sessionId facultatif
skillName
title
reason
source : tool, agent_end, ou reviewer
status
change
scanFindings facultatif
quarantineReason facultatif

Statuts de proposition :

pending - en attente d’approbation
applied - écrit dans <workspace>/skills
rejected - rejeté par l’opérateur/le modèle
quarantined - bloqué par des résultats critiques du scanner

L’état est stocké par espace de travail sous le répertoire d’état du Gateway :

<stateDir>/skill-workshop/<workspace-hash>.json

Les propositions pending et quarantined sont dédupliquées par nom de Skill et par charge utile de changement. Le magasin conserve les propositions pending/quarantined les plus récentes jusqu’à maxPending.

Référence de l’outil

Le Plugin enregistre un outil d’agent :

skill_workshop

`status`

Compte les propositions par état pour l’espace de travail actif.

{ "action": "status" }

Forme du résultat :

{
  "workspaceDir": "/path/to/workspace",
  "pending": 1,
  "quarantined": 0,
  "applied": 3,
  "rejected": 0
}

`list_pending`

Liste les propositions pending.

{ "action": "list_pending" }

Pour lister un autre état :

{ "action": "list_pending", "status": "applied" }

Valeurs valides pour status :

pending
applied
rejected
quarantined

`list_quarantine`

Liste les propositions mises en quarantaine.

{ "action": "list_quarantine" }

Utilisez ceci lorsque la capture automatique semble ne rien faire et que les journaux mentionnent skill-workshop: quarantined <skill>.

`inspect`

Récupère une proposition par identifiant.

{
  "action": "inspect",
  "id": "proposal-id"
}

`suggest`

Crée une proposition. Avec approvalPolicy: "pending" (par défaut), cela met en file au lieu d’écrire.

{
  "action": "suggest",
  "skillName": "animated-gif-workflow",
  "title": "Animated GIF Workflow",
  "reason": "User established reusable GIF validation rules.",
  "description": "Validate animated GIF assets before using them.",
  "body": "## Workflow\n\n- Verify the URL resolves to image/gif.\n- Confirm it has multiple frames.\n- Record attribution and license.\n- Avoid hotlinking when a local asset is needed."
}

Forcer une écriture sûre (apply: true)

{
  "action": "suggest",
  "apply": true,
  "skillName": "animated-gif-workflow",
  "description": "Validate animated GIF assets before using them.",
  "body": "## Workflow\n\n- Verify true animation.\n- Record attribution."
}

Forcer pending sous une politique auto (apply: false)

{
  "action": "suggest",
  "apply": false,
  "skillName": "screenshot-asset-workflow",
  "description": "Screenshot replacement workflow.",
  "body": "## Workflow\n\n- Verify dimensions.\n- Optimize the PNG.\n- Run the relevant gate."
}

Ajouter à une section nommée

{
  "action": "suggest",
  "skillName": "qa-scenario-workflow",
  "section": "Workflow",
  "description": "QA scenario workflow.",
  "body": "- For media QA, verify generated assets render and pass final assertions."
}

Remplacer un texte exact

{
  "action": "suggest",
  "skillName": "github-pr-workflow",
  "oldText": "- Check the PR.",
  "newText": "- Check unresolved review threads, CI status, linked issues, and changed files before deciding."
}

`apply`

Applique une proposition pending.

{
  "action": "apply",
  "id": "proposal-id"
}

apply refuse les propositions quarantined :

quarantined proposal cannot be applied

`reject`

Marque une proposition comme rejetée.

{
  "action": "reject",
  "id": "proposal-id"
}

`write_support_file`

Écrit un fichier de support dans un répertoire de Skill existant ou proposé. Répertoires de support de niveau supérieur autorisés :

references/
templates/
scripts/
assets/

Exemple :

{
  "action": "write_support_file",
  "skillName": "release-workflow",
  "relativePath": "references/checklist.md",
  "body": "# Release Checklist\n\n- Run release docs.\n- Verify changelog.\n"
}

Les fichiers de support sont limités à l’espace de travail, contrôlés au niveau du chemin, limités en octets par maxSkillBytes, scannés, et écrits atomiquement.

Écritures de Skills

Skill Workshop n’écrit que sous :

<workspace>/skills/<normalized-skill-name>/

Les noms de Skill sont normalisés :

en minuscules
les séquences non [a-z0-9_-] deviennent -
les caractères non alphanumériques de début/fin sont supprimés
la longueur maximale est de 80 caractères
le nom final doit correspondre à [a-z0-9][a-z0-9_-]{1,79}

Pour create :

si le Skill n’existe pas, Skill Workshop écrit un nouveau SKILL.md
s’il existe déjà, Skill Workshop ajoute le corps à ## Workflow

Pour append :

si le Skill existe, Skill Workshop ajoute à la section demandée
s’il n’existe pas, Skill Workshop crée un Skill minimal puis ajoute

Pour replace :

le Skill doit déjà exister
oldText doit être présent exactement
seule la première correspondance exacte est remplacée

Toutes les écritures sont atomiques et actualisent immédiatement l’instantané en mémoire des Skills, de sorte que le nouveau Skill ou le Skill mis à jour puisse devenir visible sans redémarrage du Gateway.

Modèle de sécurité

Skill Workshop possède un scanner de sécurité sur le contenu généré de SKILL.md et les fichiers de support. Les résultats critiques mettent les propositions en quarantaine :

Rule id	Bloque le contenu qui…
`prompt-injection-ignore-instructions`	dit à l’agent d’ignorer des instructions antérieures/de niveau supérieur
`prompt-injection-system`	fait référence aux prompts système, messages développeur ou instructions cachées
`prompt-injection-tool`	encourage le contournement des permissions/approbations d’outils
`shell-pipe-to-shell`	inclut `curl`/`wget` redirigé vers `sh`, `bash` ou `zsh`
`secret-exfiltration`	semble envoyer des données env/process env sur le réseau

Les résultats warn sont conservés mais ne bloquent pas à eux seuls :

Rule id	Avertit sur…
`destructive-delete`	commandes larges de type `rm -rf`
`unsafe-permissions`	usage de permissions de type `chmod 777`

Les propositions quarantined :

conservent scanFindings
conservent quarantineReason
apparaissent dans list_quarantine
ne peuvent pas être appliquées via apply

Pour récupérer une proposition mise en quarantaine, créez une nouvelle proposition sûre dont le contenu dangereux a été supprimé. N’éditez pas le JSON du magasin à la main.

Consignes de prompt

Lorsqu’il est activé, Skill Workshop injecte une courte section de prompt indiquant à l’agent d’utiliser skill_workshop pour la mémoire procédurale durable. Les consignes mettent l’accent sur :

les procédures, pas les faits/préférences
les corrections utilisateur
les procédures non évidentes mais réussies
les pièges récurrents
la réparation des Skills obsolètes/minces/incorrects via append/replace
la sauvegarde d’une procédure réutilisable après de longues boucles d’outils ou des correctifs difficiles
un texte de Skill court et impératif
pas de dumps de transcription

Le texte du mode d’écriture change avec approvalPolicy :

mode pending : mettre les suggestions en file ; appliquer uniquement après approbation explicite
mode auto : appliquer les mises à jour sûres de Skills d’espace de travail lorsqu’elles sont clairement réutilisables

Coûts et comportement à l’exécution

La capture heuristique n’appelle pas de modèle. La review LLM utilise une exécution intégrée sur le modèle actif/par défaut de l’agent. Elle est basée sur des seuils, donc elle ne s’exécute pas sur chaque tour par défaut. Le reviewer :

utilise le même contexte provider/modèle configuré lorsqu’il est disponible
revient aux valeurs par défaut de l’agent à l’exécution
utilise reviewTimeoutMs
utilise un contexte bootstrap léger
n’a pas d’outils
n’écrit rien directement
ne peut émettre qu’une proposition qui passe ensuite par le scanner normal et le chemin d’approbation/quarantaine

Si le reviewer échoue, expire, ou renvoie un JSON invalide, le Plugin journalise un message warning/debug et ignore cette passe de review.

Modèles d’exploitation

Utilisez Skill Workshop lorsque l’utilisateur dit :

« la prochaine fois, fais X »
« à partir de maintenant, préfère Y »
« assure-toi de vérifier Z »
« sauvegarde ceci comme workflow »
« ça a pris du temps ; retiens le processus »
« mets à jour le Skill local pour cela »

Bon texte de Skill :

## Workflow

- Verify the GIF URL resolves to `image/gif`.
- Confirm the file has multiple frames.
- Record source URL, license, and attribution.
- Store a local copy when the asset will ship with the product.
- Verify the local asset renders in the target UI before final reply.

Mauvais texte de Skill :

The user asked about a GIF and I searched two websites. Then one was blocked by
Cloudflare. The final answer said to check attribution.

Raisons pour lesquelles cette mauvaise version ne doit pas être sauvegardée :

forme de transcription
pas impératif
inclut des détails ponctuels bruyants
ne dit pas au prochain agent quoi faire

Débogage

Vérifiez si le Plugin est chargé :

openclaw plugins list --enabled

Vérifiez le nombre de propositions depuis un contexte agent/outil :

{ "action": "status" }

Inspectez les propositions pending :

{ "action": "list_pending" }

Inspectez les propositions quarantined :

{ "action": "list_quarantine" }

Symptômes courants :

Symptôme	Cause probable	Vérification
L’outil est indisponible	L’entrée de Plugin n’est pas activée	`plugins.entries.skill-workshop.enabled` et `openclaw plugins list`
Aucune proposition automatique n’apparaît	`autoCapture: false`, `reviewMode: "off"`, ou seuils non atteints	Configuration, statut des propositions, journaux du Gateway
L’heuristique n’a pas capturé	La formulation utilisateur ne correspondait pas aux motifs de correction	Utilisez `skill_workshop.suggest` explicite ou activez le reviewer LLM
Le reviewer n’a pas créé de proposition	Le reviewer a renvoyé `none`, un JSON invalide, ou a expiré	Journaux du Gateway, `reviewTimeoutMs`, seuils
La proposition n’est pas appliquée	`approvalPolicy: "pending"`	`list_pending`, puis `apply`
La proposition a disparu de pending	Proposition dupliquée réutilisée, élagage max pending, ou appliquée/rejetée/quarantined	`status`, `list_pending` avec filtres d’état, `list_quarantine`
Le fichier de Skill existe mais le modèle le manque	L’instantané du Skill n’a pas été actualisé ou le filtrage de Skill l’exclut	`openclaw skills` status et éligibilité des Skills de l’espace de travail

Journaux pertinents :

skill-workshop: queued <skill>
skill-workshop: applied <skill>
skill-workshop: quarantined <skill>
skill-workshop: heuristic capture skipped: ...
skill-workshop: reviewer skipped: ...
skill-workshop: reviewer found no update

Scénarios QA

Scénarios QA adossés au dépôt :

qa/scenarios/plugins/skill-workshop-animated-gif-autocreate.md
qa/scenarios/plugins/skill-workshop-pending-approval.md
qa/scenarios/plugins/skill-workshop-reviewer-autonomous.md

Exécutez la couverture déterministe :

pnpm openclaw qa suite \
  --scenario skill-workshop-animated-gif-autocreate \
  --scenario skill-workshop-pending-approval \
  --concurrency 1

Exécutez la couverture reviewer :

pnpm openclaw qa suite \
  --scenario skill-workshop-reviewer-autonomous \
  --concurrency 1

Le scénario reviewer est volontairement séparé car il active reviewMode: "llm" et exerce la passe de review intégrée.

Quand ne pas activer l’application automatique

Évitez approvalPolicy: "auto" lorsque :

l’espace de travail contient des procédures sensibles
l’agent travaille sur des entrées non fiables
les Skills sont partagés au sein d’une large équipe
vous êtes encore en train d’ajuster les prompts ou les règles du scanner
le modèle traite fréquemment du contenu web/e-mail hostile

Utilisez d’abord le mode pending. Ne passez au mode auto qu’après avoir examiné le type de Skills que l’agent propose dans cet espace de travail.

Overview

Plugins

Skills

Automation and tasks

Tools

Agent coordination

Plugin d’atelier de Skills

État par défaut

Activer

Configuration

Chemins de capture

Suggestions d’outil

Capture heuristique

Reviewer LLM

Cycle de vie des propositions

Référence de l’outil

`status`

`list_pending`

`list_quarantine`

`inspect`

`suggest`

`apply`

`reject`

`write_support_file`

Écritures de Skills

Modèle de sécurité

Consignes de prompt

Coûts et comportement à l’exécution

Modèles d’exploitation

Débogage

Scénarios QA

Quand ne pas activer l’application automatique

Documentation associée

Overview

Plugins

Skills

Automation and tasks

Tools

Agent coordination

​État par défaut

​Activer

​Configuration

​Chemins de capture

​Suggestions d’outil

​Capture heuristique

​Reviewer LLM

​Cycle de vie des propositions

​Référence de l’outil

​status

​list_pending

​list_quarantine

​inspect

​suggest

​apply

​reject

​write_support_file

​Écritures de Skills

​Modèle de sécurité

​Consignes de prompt

​Coûts et comportement à l’exécution

​Modèles d’exploitation

​Débogage

​Scénarios QA

​Quand ne pas activer l’application automatique

​Documentation associée

État par défaut

Activer

Configuration

Chemins de capture

Suggestions d’outil

Capture heuristique

Reviewer LLM

Cycle de vie des propositions

Référence de l’outil

`status`

`list_pending`

`list_quarantine`

`inspect`

`suggest`

`apply`

`reject`

`write_support_file`

Écritures de Skills

Modèle de sécurité

Consignes de prompt

Coûts et comportement à l’exécution

Modèles d’exploitation

Débogage

Scénarios QA

Quand ne pas activer l’application automatique

Documentation associée