Ana içeriğe atla

​
Skills (OpenClaw)

OpenClaw, ajana araçları nasıl kullanacağını öğretmek için AgentSkills uyumlu skill klasörleri kullanır. Her skill, YAML frontmatter ve talimatlar içeren bir SKILL.md dosyası barındıran bir dizindir. OpenClaw, paketlenmiş skill’leri ve isteğe bağlı yerel geçersiz kılmaları yükler ve bunları yükleme zamanında ortam, yapılandırma ve ikili dosya varlığına göre filtreler.

​
Konumlar ve öncelik

OpenClaw skills öğelerini şu kaynaklardan yükler:
  1. Ek skill klasörleri: skills.load.extraDirs ile yapılandırılır
  2. Paketlenmiş skills: kurulumla birlikte gönderilir (npm paketi veya OpenClaw.app)
  3. Yönetilen/yerel skills: ~/.openclaw/skills
  4. Kişisel ajan skills: ~/.agents/skills
  5. Proje ajan skills: <workspace>/.agents/skills
  6. Çalışma alanı skills: <workspace>/skills
Bir skill adı çakışırsa öncelik sırası şöyledir: <workspace>/skills (en yüksek) → <workspace>/.agents/skills → ~/.agents/skills → ~/.openclaw/skills → paketlenmiş skills → skills.load.extraDirs (en düşük)

​
Ajan başına skills ve paylaşılan skills

Çok ajanlı kurulumlarda her ajanın kendi çalışma alanı vardır. Bu şu anlama gelir:
  • Ajan başına skills, yalnızca o ajan için <workspace>/skills içinde bulunur.
  • Proje ajan skills, <workspace>/.agents/skills içinde bulunur ve normal çalışma alanı skills/ klasöründen önce o çalışma alanına uygulanır.
  • Kişisel ajan skills, ~/.agents/skills içinde bulunur ve o makinedeki tüm çalışma alanlarına uygulanır.
  • Paylaşılan skills, ~/.openclaw/skills içinde bulunur (yönetilen/yerel) ve aynı makinedeki tüm ajanlar tarafından görülebilir.
  • Paylaşılan klasörler, birden fazla ajanın kullandığı ortak bir skills paketi istiyorsanız skills.load.extraDirs aracılığıyla da eklenebilir (en düşük öncelik).
Aynı skill adı birden fazla yerde varsa olağan öncelik uygulanır: çalışma alanı kazanır, ardından proje ajan skills, sonra kişisel ajan skills, sonra yönetilen/yerel, sonra paketlenmiş, sonra ek dizinler gelir.

​
Ajan skill izin listeleri

Skill konumu ile skill görünürlüğü ayrı denetimlerdir.
  • Konum/öncelik, aynı ada sahip bir skill’in hangi kopyasının kazanacağını belirler.
  • Ajan izin listeleri, bir ajanın gerçekte hangi görünür skills öğelerini kullanabileceğini belirler.
Paylaşılan temel için agents.defaults.skills kullanın, ardından ajan başına agents.list[].skills ile geçersiz kılın: 
{
  agents: {
    defaults: {
      skills: ["github", "weather"],
    },
    list: [
      { id: "writer" }, // github, weather devralır
      { id: "docs", skills: ["docs-search"] }, // varsayılanların yerine geçer
      { id: "locked-down", skills: [] }, // skills yok
    ],
  },
}
Kurallar:
  • Varsayılan olarak kısıtlanmamış skills için agents.defaults.skills değerini belirtmeyin.
  • agents.defaults.skills değerini devralmak için agents.list[].skills değerini belirtmeyin.
  • Skills olmaması için agents.list[].skills: [] ayarlayın.
  • Boş olmayan bir agents.list[].skills listesi, o ajan için nihai kümedir; varsayılanlarla birleştirilmez.
OpenClaw, etkili ajan skill kümesini istem oluşturma, skill slash-command keşfi, sandbox eşitleme ve skill anlık görüntüleri genelinde uygular.

​
Plugins + skills

Plugins, openclaw.plugin.json içinde skills dizinlerini listeleyerek kendi skills öğelerini gönderebilir (plugin köküne göreli yollar). Plugin skills, plugin etkin olduğunda yüklenir. Bugün bu dizinler, skills.load.extraDirs ile aynı düşük öncelikli yola birleştirilir, bu nedenle aynı adlı bir paketlenmiş, yönetilen, ajan veya çalışma alanı skill’i bunların üzerine yazar. Bunları plugin’in yapılandırma girdisindeki metadata.openclaw.requires.config üzerinden geçitlendirebilirsiniz. Keşif/yapılandırma için Plugins ve bu skills öğelerinin öğrettiği araç yüzeyi için Tools bölümüne bakın.

​
ClawHub (yükleme + eşitleme)

ClawHub, OpenClaw için herkese açık skills kayıt defteridir. Göz atmak için https://clawhub.ai adresini kullanın. Skills keşfetmek/yüklemek/güncellemek için yerel openclaw skills komutlarını veya yayımlama/eşitleme iş akışlarına ihtiyacınız olduğunda ayrı clawhub CLI aracını kullanın. Tam kılavuz: ClawHub. Yaygın akışlar:
  • Çalışma alanınıza bir skill yükleyin:
    • openclaw skills install <skill-slug>
  • Yüklü tüm skills öğelerini güncelleyin:
    • openclaw skills update --all
  • Eşitleme (tara + güncellemeleri yayımla):
    • clawhub sync --all
Yerel openclaw skills install, etkin çalışma alanının skills/ dizinine yükler. Ayrı clawhub CLI aracı da geçerli çalışma dizininiz altındaki ./skills klasörüne yükler (veya yapılandırılmış OpenClaw çalışma alanına geri döner). OpenClaw bunu sonraki oturumda <workspace>/skills olarak algılar.

​
Güvenlik notları

  • Üçüncü taraf skills öğelerine güvenilmeyen kod gibi davranın. Etkinleştirmeden önce okuyun.
  • Güvenilmeyen girdiler ve riskli araçlar için sandbox çalıştırmalarını tercih edin. Bkz. Sandboxing.
  • Çalışma alanı ve ek dizin skill keşfi, yalnızca çözümlenmiş gerçek yolu yapılandırılmış kök içinde kalan skill köklerini ve SKILL.md dosyalarını kabul eder.
  • Gateway destekli skill bağımlılık yüklemeleri (skills.install, onboarding ve Skills ayarları arayüzü), yükleyici meta verilerini çalıştırmadan önce yerleşik tehlikeli kod tarayıcısını çalıştırır. Çağıran açıkça tehlikeli geçersiz kılmayı ayarlamadıkça critical bulgular varsayılan olarak engellenir; şüpheli bulgular ise yalnızca uyarı verir.
  • openclaw skills install <slug> farklıdır: çalışma alanına bir ClawHub skill klasörü indirir ve yukarıdaki yükleyici-meta veri yolunu kullanmaz.
  • skills.entries.*.env ve skills.entries.*.apiKey, sırları bu ajan dönüşü için host sürecine enjekte eder (sandbox’a değil). Sırları istemlerin ve günlüklerin dışında tutun.
  • Daha geniş bir tehdit modeli ve kontrol listeleri için bkz. Security.

​
Biçim (AgentSkills + Pi uyumlu)

SKILL.md en az şunları içermelidir: 
---
name: image-lab
description: Bir sağlayıcı destekli görüntü iş akışıyla görseller oluşturun veya düzenleyin
---
Notlar:
  • Düzen/amaç için AgentSkills belirtimini takip ediyoruz.
  • Gömülü ajan tarafından kullanılan ayrıştırıcı, yalnızca tek satırlı frontmatter anahtarlarını destekler.
  • metadata, tek satırlı bir JSON nesnesi olmalıdır.
  • Skill klasörü yoluna başvurmak için talimatlarda {baseDir} kullanın.
  • İsteğe bağlı frontmatter anahtarları:
    • homepage — macOS Skills arayüzünde “Website” olarak gösterilen URL (metadata.openclaw.homepage üzerinden de desteklenir).
    • user-invocable — true|false (varsayılan: true). true olduğunda skill, kullanıcı slash komutu olarak gösterilir.
    • disable-model-invocation — true|false (varsayılan: false). true olduğunda skill model isteminden hariç tutulur (yine de kullanıcı çağrısıyla kullanılabilir).
    • command-dispatch — tool (isteğe bağlı). tool olarak ayarlandığında slash komutu modeli atlar ve doğrudan bir araca gönderilir.
    • command-tool — command-dispatch: tool ayarlandığında çağrılacak araç adı.
    • command-arg-mode — raw (varsayılan). Araç gönderimi için ham bağımsız değişken dizesini araca iletir (çekirdek ayrıştırması yok). Araç şu parametrelerle çağrılır: { command: "<raw args>", commandName: "<slash command>", skillName: "<skill name>" }.

​
Geçitleme (yükleme zamanı filtreleri)

OpenClaw, metadata kullanarak skills öğelerini yükleme zamanında filtreler (tek satırlı JSON): 
---
name: image-lab
description: Bir sağlayıcı destekli görüntü iş akışıyla görseller oluşturun veya düzenleyin
metadata:
  {
    "openclaw":
      {
        "requires": { "bins": ["uv"], "env": ["GEMINI_API_KEY"], "config": ["browser.enabled"] },
        "primaryEnv": "GEMINI_API_KEY",
      },
  }
---
metadata.openclaw altındaki alanlar:
  • always: true — skill’i her zaman dahil et (diğer geçitleri atla).
  • emoji — macOS Skills arayüzü tarafından kullanılan isteğe bağlı emoji.
  • homepage — macOS Skills arayüzünde “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 biri PATH içinde bulunmalıdır.
  • requires.anyBins — liste; en az biri PATH içinde bulunmalıdır.
  • requires.env — liste; ortam değişkeni mevcut olmalı veya yapılandırmada sağlanmış olmalıdır.
  • requires.config — doğru değer taşıması gereken openclaw.json yolu listesi.
  • primaryEnv — skills.entries.<name>.apiKey ile ilişkili ortam değişkeni adı.
  • install — macOS Skills arayüzü tarafından kullanılan isteğe bağlı yükleyici belirtimleri dizisi (brew/node/go/uv/download).
Sandboxing hakkında not:
  • requires.bins, skill yükleme zamanında host üzerinde denetlenir.
  • Bir ajan sandbox içindeyse ikili dosya container içinde de bulunmalıdır. Bunu agents.defaults.sandbox.docker.setupCommand aracılığıyla (veya özel bir imajla) yükleyin. setupCommand, container oluşturulduktan sonra bir kez çalışır. Paket kurulumları ayrıca ağ çıkışı, yazılabilir bir kök dosya sistemi ve sandbox içinde bir root kullanıcısı gerektirir. Örnek: summarize skill’i (skills/summarize/SKILL.md) orada çalışabilmek için sandbox container içinde summarize CLI aracına ihtiyaç duyar.
Yükleyici örneği: 
---
name: gemini
description: Kodlama yardımı ve Google arama sorguları için Gemini CLI kullanın.
metadata:
  {
    "openclaw":
      {
        "emoji": "♊️",
        "requires": { "bins": ["gemini"] },
        "install":
          [
            {
              "id": "brew",
              "kind": "brew",
              "formula": "gemini-cli",
              "bins": ["gemini"],
              "label": "Gemini CLI yükle (brew)",
            },
          ],
      },
  }
---
Notlar:
  • Birden fazla yükleyici listelenmişse gateway tek bir tercih edilen seçenek seçer (brew mevcutsa, aksi halde node).
  • Tüm yükleyiciler download ise OpenClaw, kullanılabilir 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 değerine uyar (varsayılan: npm; seçenekler: npm/pnpm/yarn/bun). Bu yalnızca skill yüklemelerini etkiler; Gateway çalışma zamanı yine de Node olmalıdır (Bun, WhatsApp/Telegram için önerilmez).
  • Gateway destekli yükleyici seçimi node odaklı değil, tercih odaklıdır: yükleme belirtimleri türleri karıştırdığında OpenClaw, skills.install.preferBrew etkinse ve brew varsa Homebrew’ü tercih eder, ardından uv, sonra yapılandırılmış node yöneticisi, sonra da go veya download gibi diğer geri dönüşler gelir.
  • Her yükleme belirtimi download ise OpenClaw, bunları tek bir tercih edilen yükleyiciye indirmek yerine tüm indirme seçeneklerini gösterir.
  • Go kurulumları: go eksikse ve brew mevcutsa gateway önce Homebrew ile Go kurar ve mümkün olduğunda GOBIN değerini Homebrew’ün bin yoluna ayarlar.
  • İndirme kurulumları: url (zorunlu), archive (tar.gz | tar.bz2 | zip), extract (varsayılan: arşiv algılanınca otomatik), stripComponents, targetDir (varsayılan: ~/.openclaw/tools/<skillKey>).
metadata.openclaw yoksa skill her zaman uygundur (config içinde devre dışı bırakılmadıkça veya paketlenmiş skills için skills.allowBundled tarafından engellenmedikçe).

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

Paketlenmiş/yönetilen skills açılıp kapatılabilir ve ortam değerleri sağlanabilir: 
{
  skills: {
    entries: {
      "image-lab": {
        enabled: true,
        apiKey: { source: "env", provider: "default", id: "GEMINI_API_KEY" }, // veya düz metin dizesi
        env: {
          GEMINI_API_KEY: "GEMINI_KEY_HERE",
        },
        config: {
          endpoint: "https://example.invalid",
          model: "nano-pro",
        },
      },
      peekaboo: { enabled: true },
      sag: { enabled: false },
    },
  },
}
Not: skill adı tire içeriyorsa anahtarı tırnak içine alın (JSON5 tırnaklı anahtarları destekler). OpenClaw içinde hazır görüntü oluşturma/düzenleme istiyorsanız, paketlenmiş bir skill yerine agents.defaults.imageGenerationModel ile çekirdek image_generate aracını kullanın. Buradaki skill örnekleri özel veya üçüncü taraf iş akışları içindir. Yerel görüntü analizi için agents.defaults.imageModel ile image aracını kullanın. Yerel görüntü oluşturma/düzenleme için agents.defaults.imageGenerationModel ile image_generate kullanın. openai/*, google/*, fal/* veya başka bir sağlayıcıya özgü görüntü modeli seçerseniz, o sağlayıcının kimlik doğrulamasını/API anahtarını da ekleyin. Yapılandırma anahtarları varsayılan olarak skill adıyla eşleşir. Bir skill metadata.openclaw.skillKey tanımlıyorsa, skills.entries altında o anahtarı kullanın. Kurallar:
  • enabled: false, paketlenmiş/yüklü olsa bile skill’i devre dışı bırakır.
  • env: değişken süreçte zaten ayarlı değilse yalnızca o zaman enjekte edilir.
  • apiKey: metadata.openclaw.primaryEnv bildiren skills için kolaylıktır. Düz metin dizesini veya SecretRef nesnesini destekler ({ source, provider, id }).
  • config: özel skill alanları için isteğe bağlı torba; özel anahtarlar burada bulunmalıdır.
  • allowBundled: yalnızca paketlenmiş skills için isteğe bağlı izin listesi. Ayarlanırsa yalnızca listedeki paketlenmiş skills uygundur (yönetilen/çalışma alanı skills etkilenmez).

​
Ortam enjeksiyonu (ajan çalıştırması başına)

Bir ajan çalıştırması başladığında OpenClaw şunları yapar:
  1. Skill meta verilerini okur.
  2. Herhangi bir skills.entries.<key>.env veya skills.entries.<key>.apiKey değerini process.env içine uygular.
  3. Sistem istemini uygun skills ile oluşturur.
  4. Çalıştırma sona erdiğinde özgün ortamı geri yükler.
Bu, genel bir shell ortamı değil, ajana ait çalıştırma kapsamındadır.

​
Oturum anlık görüntüsü (performans)

OpenClaw, bir oturum başladığında uygun skills öğelerinin anlık görüntüsünü alır ve aynı oturumdaki sonraki dönüşler için bu listeyi yeniden kullanır. Skills veya yapılandırmadaki değişiklikler sonraki yeni oturumda etkili olur. Skills, skills izleyicisi etkin olduğunda veya yeni bir uygun uzak düğüm göründüğünde oturum ortasında da yenilenebilir (aşağıya bakın). Bunu bir hot reload olarak düşünün: yenilenen liste bir sonraki ajan dönüşünde alınır. Bu oturum için etkili ajan skill izin listesi değişirse OpenClaw, görünür skills öğelerinin geçerli ajanla uyumlu kalması için anlık görüntüyü yeniler.

​
Uzak macOS düğümleri (Linux gateway)

Gateway Linux üzerinde çalışıyor ancak macOS düğümü bağlıysa ve system.run izinliyse (Exec approvals güvenliği deny olarak ayarlanmamışsa), OpenClaw gerekli ikili dosyalar o düğümde mevcut olduğunda yalnızca macOS’a özgü skills öğelerini uygun kabul edebilir. Ajan bu skills öğelerini host=node ile exec aracı üzerinden çalıştırmalıdır. Bu, düğümün komut desteğini raporlamasına ve system.run üzerinden bir ikili dosya yoklamasına dayanır. macOS düğümü daha sonra çevrimdışı olursa skills görünür kalır; çağrılar düğüm yeniden bağlanana kadar başarısız olabilir.

​
Skills izleyicisi (otomatik yenileme)

Varsayılan olarak OpenClaw, skill klasörlerini izler ve SKILL.md dosyaları değiştiğinde skills anlık görüntüsünü artırır. Bunu skills.load altında yapılandırın: 
{
  skills: {
    load: {
      watch: true,
      watchDebounceMs: 250,
    },
  },
}

​
Belirteç etkisi (skills listesi)

Skills uygun olduğunda OpenClaw, kullanılabilir skills öğelerinin kompakt bir XML listesini sistem istemine enjekte eder (pi-coding-agent içindeki formatSkillsForPrompt aracılığıyla). Maliyet deterministiktir:
  • Temel ek yük (yalnızca ≥1 skill olduğunda): 195 karakter.
  • Skill başına: 97 karakter + XML ile kaçışlanmış <name>, <description> ve <location> değerlerinin uzunluğu.
Formül (karakter): 
total = 195 + Σ (97 + len(name_escaped) + len(description_escaped) + len(location_escaped))
Notlar:
  • XML kaçışlama, & < > " ' karakterlerini varlıklara (&amp;, &lt; vb.) genişleterek uzunluğu artırır.
  • Belirteç sayıları model tokenizer’ına göre değişir. Yaklaşık OpenAI tarzı bir tahmin ~4 karakter/belirteçtir; dolayısıyla skill başına 97 karakter ≈ 24 belirteç, artı gerçek alan uzunluklarınız gelir.

​
Yönetilen skills yaşam döngüsü

OpenClaw, kurulumun bir parçası olarak (npm paketi veya OpenClaw.app) temel bir skill kümesini paketlenmiş skills olarak gönderir. ~/.openclaw/skills, yerel geçersiz kılmalar için vardır (örneğin, paketlenmiş kopyayı değiştirmeden bir skill’i sabitlemek/yamamak için). Çalışma alanı skills öğeleri kullanıcıya aittir ve ad çakışmalarında her ikisini de geçersiz kılar.

​
Yapılandırma başvurusu

Tam yapılandırma şeması için Skills yapılandırması bölümüne bakın.

​
Daha fazla skill mi arıyorsunuz?

https://clawhub.ai adresine göz atın.

​
İlgili