从零沉淀技能创建经验：把 agnes-image 做成可复用的 OpenClaw 图片生成技能

你是否也曾面对一个空白技能目录，不知道从何下手？在创建 agnes-image 技能的过程中，我们把"凭感觉写代码"变成了一套可复用的标准流程。这篇文章把那次经验完整沉淀下来，适合任何想在 OpenClaw 里创建新技能的读者。

1. 技能创建的 8 步标准流程

创建技能并不是从写代码开始，而是从搞清楚"用户到底要什么"开始。以下是经过验证的 8 步流程：

1. 需求分析：明确技能要解决什么问题，输入输出是什么
2. 文档调研：用搜索和网页抓取获取完整 API 文档，不要只看 README
3. 参考实现：在 GitHub 上寻找现有开源实现，站在前人肩膀上
4. 本地化适配：调整代码、路径和调用方式，适配 OpenClaw 运行环境
5. 测试验证：验证语法、功能逻辑和错误处理是否完整
6. 文档完善：编写 SKILL.md 和 API 参考，让别人能快速上手
7. 凭证管理：用环境变量管理 API Key，绝不留硬编码
8. QA 检查：做一轮安全检查和测试用例，再提交 Skill Workshop

这 8 步不是线性一次过的，实际工作中经常需要回头修正前面步骤。

2. 关键经验点

在 agnes-image 技能开发中，以下 6 个经验点最值得单独拎出来：

这些经验点本质上是在回答同一个问题：如何让技能从"能跑"变成"好用且可持续"。

3. 通用技能模板

如果你要创建的下一个技能是图片生成、视频生成或任何 CLI 驱动的工具，可以直接套用下面这个目录结构：

skills/<skill-name>/
├── SKILL.md              # 技能定义（主文档）
├── input.schema.json     # 输入参数验证（可选）
├── output.schema.json    # 输出格式定义（可选）
├── scripts/
│   └── <skill-name>.py   # CLI 脚本
├── tests/
│   ├── test_input.py     # 输入测试
│   └── test_output.py    # 输出测试
└── references/
    └── api.md            # API 详细参考

这个结构让技能保持"小而专"：SKILL.md 负责告诉 OpenClaw 怎么用，scripts/ 负责执行，references/ 负责沉淀细节。三个职责分开，后面维护成本会低很多。

4. 安全检查清单

技能上线前，建议逐项确认以下安全要点：

□ API Key 未硬编码到代码中
□ 错误处理完善（覆盖 401 / 429 / 500 等常见状态码）
□ 环境变量验证（启动时检查，缺失时明确提示）
□ 输入参数验证（如图片尺寸格式、文件路径合法性）
□ 下载安全（URL 校验、临时文件清理）
□ 没有敏感信息泄露（日志里不打印 token 或密钥）

这不是可选动作，而是上线前的必修课。图片生成技能涉及外部 API 调用，安全疏漏往往在上线后才会暴露。

5. 下一步建议

这次创建 agnes-image 技能沉淀下来的，不只是一段能跑的代码，而是一套可复制的方法论。如果你打算继续扩展技能生态，可以考虑以下方向：

• 把上面的 8 步流程做成 skill-scaffold 脚手架工具，一键生成标准目录
• 将安全检查清单自动化，集成到提交前的 pre-commit hook
• 以 agnes-image 为模板，快速复制出 agnes-video、agnes-audio 等同系技能

创建技能的本质，是把自己解决问题的过程打包成可复用的资产。流程越标准，后续迭代越快。

关联阅读

• [[agnes-video 技能创建的新经验]]
• [[已装可用技能]]
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参考来源

• kangarooking/agnes-free-model-skills

–全文完–

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“技术终归是工具，而我们一次次认真把问题理顺，守住的其实不只是页面样式和代码输出，还有那一点不愿被混乱打败的心气，是每一个深夜仍愿点灯前行的人。”

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