什么是 Claude 技能框架？

Claude 技能框架是为构建模块化 AI 智能体工具的开发者设计的高性能架构。通过利用 Anthropic Claude 原生的工具调用（Tool Use）能力，该框架允许您创建可通过自然语言调用的专业 Openclaw 技能。它遵循高内聚、低耦合的设计原则，使开发者能够专注于特定 Openclaw 技能的逻辑，而由框架处理对话上下文管理和工具发现等复杂任务。

该框架充当了高级语言模型与底层系统执行之间的桥梁。它提供了一种标准化的方式来定义、注册和分发 Openclaw 技能，是构建需要与现实世界交互的稳健 CLI 工具或 API 驱动的 AI 助手的理想选择。

下载入口:https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/azraelji/testhy

安装与下载

1. ClawHub CLI

从源直接安装技能的最快方式。

2. 手动安装

将技能文件夹复制到以下位置之一

优先级：工作区 > 本地 > 内置

3. 提示词安装

将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。

Claude 技能框架 应用场景

• 创建自定义本地自动化工具，Claude 可以通过 Openclaw 技能触发这些工具。
• 为 AI 编程助手开发模块化插件，以扩展其默认功能。
• 构建需要对工具执行进行严格 Schema 验证的企业级 AI 智能体。
• 为需要在单个会话中编排多个 Openclaw 技能的复杂智能体工作流制作原型。

1. 用户通过交互层（CLI 或 API）与系统交互，发送自然语言提示。
2. 智能体层检索对话历史并准备发送给 Claude API 的负载，其中包含可用的 Openclaw 技能。
3. 注册与分发层向 LLM 提供所有已注册工具的 JSON Schema，确保模型知道如何调用它们。
4. Claude 分析提示，如果需要 Openclaw 技能集中的特定函数，则返回工具调用请求。
5. 分发器将 LLM 指令映射到特定的 Python 函数，并在技能层中执行它。
6. 执行结果返回给智能体，智能体随后为用户合成最终的自然语言响应。

Claude 技能框架 配置指南

要开始构建您自己的 Openclaw 技能，请遵循以下安装步骤：

# 克隆框架仓库
git clone https://github.com/example/claude-skills-framework.git
cd claude-skills-framework

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

# 配置您的 API 凭据
export ANTHROPIC_API_KEY='your_key_here'

# 运行主入口点
python main.py

Claude 技能框架 数据架构与分类体系

该框架维护了一套严格的分类法来管理 Openclaw 技能，以确保可靠性和易于发现：

Claude Skills 开发框架架构指导手册

1. 项目概述 (Overview)

本框架基于 Anthropic Claude 的 Tool Use (Skills) 特性构建，旨在提供一个通过自然语言聊天即可调用各类底层工具的开发脚手架。框架遵循高内聚、低耦合的设计原则，使开发者能够专注于“技能（Skill）”本身的编写，而无需过度关心 LLM 对话上下文、工具发现与函数执行的复杂逻辑。

2. 架构设计 (Architecture Design)

整个系统分为以下几个分层架构：

• 交互层 (CLI/API Interface): 负责接收用户输入，展示 Agent 的回复或执行结果。main.py
• 代理层 (Agent Layer): 负责维护对话历史、与 Claude API 交互，解析模型返回的 Tool Use 请求。core/agent.py
• 注册与调度层 (Registry & Dispatcher): 维护系统中所有可用的 Skills（工具），向 LLM 声明这些工具的 JSON Schema，并根据 LLM 的指令找到对应的 Python 函数执行器。core/registry.py
• 技能层 (Skills Layer): 具体的业务代码抽象类及实现，继承自统一的 BaseSkill。core/skill_base.py, skills/*

3. 核心模块说明 (Core Modules)