（上）讲了 OpenClaw Gateway 架构。本篇（下）讲 OpenClaw 的三大扩展机制：Skill / Memory / MCP——这才是 OpenClaw 真正强大的地方。

一、Skill 系统

OpenClaw 的 Skill 是一份 Markdown 文件，定义 Agent 在特定场景下”该做什么”。

1.1 Skill 文件结构

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name: "github-issue-handler"
description: "处理 GitHub Issue，自动归类 + 派发"
triggers:
  - "/issue"
  - "github issue"
tools:
  - github_api
  - linear_api
  - slack_notify
---

# 工作流程

1. 解析用户输入的 issue 标题 / 描述
2. 调用 github_api 拿 issue 详情
3. 用 LLM 分类（bug / feature / question）
4. 调 linear_api 创建对应 issue
5. 调 slack_notify 通知团队

# 输出格式

- 优先级：P0 / P1 / P2
- 负责人：根据 linear 的 assignee
- 截止日期：根据 priority

1.2 三要素

  • name：Skill 唯一标识
  • description：Agent 触发判断（哪些请求用这个 Skill）
  • tools：Skill 可用的工具列表

1.3 Skill 加载

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# workspace.json5
{
  "skills": {
    "github-issue": "/path/to/skill.md",
    "weather": "/path/to/weather.md",
    "calendar": "/path/to/calendar.md"
  }
}

Agent 启动时按需加载（lazy load）。

1.4 Skill vs Function Calling 区别

维度 Skill Function
内容 完整流程 + Prompt 单个函数
粒度 任务级 操作级
加载 完整 markdown JSON schema
复用 跨 Agent 共享 单 Agent

Skill = “做这件事的 SOP”，Function = “可以调的工具”。

二、Memory 系统

OpenClaw 的 Memory 分 3 层：

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~/.openclaw/
├── MEMORY.md       # 全局长期记忆
├── USER.md         # 用户偏好
└── session-xxx/    # 单次 session 临时
    └── context.json

2.1 全局长期记忆（MEMORY.md）

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# MEMORY.md

## 用户偏好
- 不喜欢 emoji
- 喜欢详细技术解释
- 习惯用 TypeScript

## 长期项目
- 项目 A：每周 1 自动报告
- 项目 B：客户管理 Agent

## 禁忌
- 不要在 user message 中提到具体公司名
- 不要自动部署到生产

Agent 每次启动必读。

2.2 用户偏好（USER.md）

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# USER.md

- 工作时间：9-18
- 沟通风格：直接、不客套
- 决策风格：数据驱动
- 喜欢的工具：Claude / Trae / OpenClaw

注意：USER.md 是 OpenClaw 专属（其他 Agent 框架不一定读）。

2.3 Session 上下文

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{
  "session_id": "sess-2026-09-03-001",
  "user_id": "u-12345",
  "channel": "whatsapp",
  "context": {
    "last_topic": "AI 编程工具对比",
    "tone_preference": "formal",
    "history_summary": "用户在调研 Trae vs Cursor"
  },
  "messages_count": 5
}

Session 上下文短期（重启丢失），但 summary 持久化到 MEMORY.md。

三、MCP 集成

OpenClaw 通过 MCP（Model Context Protocol）接入外部工具。

3.1 配置 MCP Server

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// workspace.json5
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}" }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/.../projects"]
    }
  }
}

3.2 Skill 调用 MCP 工具

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# Skill: GitHub Issue 处理
tools:
  - github.create_issue  # 来自 MCP server
  - github.list_issues

Agent 运行时：

  1. 读 Skill 知道有哪些 tools 可用
  2. 通过 MCP 协议调 github.create_issue
  3. MCP server 调用 GitHub API 返回结果

3.3 MCP vs Plugin

维度 MCP Plugin
协议 标准化（JSON-RPC） OpenClaw 私有
跨平台 ✅ 任何 Agent ❌ 仅 OpenClaw
工具发现 自动 手动注册
沙箱 进程级 同进程

MCP 是未来——任何 Agent 都能用，OpenClaw 私有 plugin 不可移植。

四、5 类 Skill 组合实战

4.1 客服 Skill 套件

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skills/
├── customer-greeting.md     # 问候 + 自我介绍
├── order-query.md          # 查订单
├── refund-handler.md        # 处理退款
├── escalate-to-human.md    # 升级人工
└── feedback-collector.md   # 收集反馈

4.2 内容创作 Skill 套件

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skills/
├── topic-research.md       # 选题
├── outline-generator.md    # 大纲
├── draft-writer.md        # 初稿
├── editor.md              # 改稿
└── seo-optimizer.md      # SEO

4.3 销售 Skill 套件

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skills/
├── lead-qualifier.md       # 线索评分
├── demo-scheduler.md       # 安排演示
├── follow-up.md            # 跟进
└── contract-review.md      # 合同审阅

4.4 数据分析 Skill 套件

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skills/
├── sql-generator.md        # 写 SQL
├── data-cleaner.md         # 清洗数据
├── visualizer.md           # 画图
└── report-writer.md        # 写报告

4.5 研发 Skill 套件

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skills/
├── code-reviewer.md        # 代码审查
├── test-writer.md          # 写测试
├── bug-investigator.md     # 排查
└── doc-generator.md        # 文档

五、3 个实战建议

5.1 Skill 按”任务”组织，不按”工具”

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❌ 按工具分：
  - send_email.md
  - query_database.md
  - search_web.md

✅ 按任务分：
  - customer-onboarding.md  # 用到 email + database + search 三个工具
  - report-generator.md      # 同样多个工具组合

Skill 是”任务 SOP”，不是”工具清单”。

5.2 MEMORY.md 要常更新

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# 每月 review 一次
vim ~/.openclaw/MEMORY.md
# 删过时的
# 加新发现的

5.3 优先用 MCP，少写 Plugin

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需要新工具？
  1. 找现成的 MCP server（GitHub / Notion / Slack 多有官方）
  2. 没找到 → 写 MCP server（可移植）
  3. 实在不行 → 写 OpenClaw plugin（私有不推荐）

六、3 条避坑

  1. 不要 Skill 太多——> 10 个 Skill 维护成本爆炸
  2. 不要 MEMORY.md 写得太多——> 2000 token 反而拖慢启动
  3. 不要每件事都做 Skill——简单 prompt 能解决的不需要 Skill

七、本文 + 上篇

  • （上）Gateway 架构 + 集成（已写）
  • （下）Skill / Memory / MCP 扩展（本文）

OpenClaw 强大的真正原因：Skill 系统 + MCP 集成。Skill 是”任务 SOP”，MCP 是”工具协议”，组合起来 Agent 就能像”加了 SOP 的员工”一样工作。Skill 写得越具体 → Agent 越像专家。MCP server 越多 → 能力越广。这两个扩展机制让 OpenClaw 不只是消息网关，是”可编程的 AI 员工管理平台”。