เวิร์กช็อป Skills

Skill Workshop คือเส้นทางที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลของ OpenClaw สำหรับสร้างและอัปเดต Skills ในพื้นที่ทำงาน Agent และผู้ปฏิบัติงานจะไม่เขียน SKILL.md โดยตรงผ่าน เส้นทางนี้ แต่จะสร้าง ข้อเสนอ (ฉบับร่างที่รอดำเนินการ ซึ่งมีเนื้อหา การผูกกับ เป้าหมาย สถานะเครื่องสแกน แฮช และข้อมูลเมตาสำหรับย้อนกลับ) ซึ่งจะกลายเป็น Skill ที่ใช้งานจริงเมื่อถูกนำไปใช้เท่านั้น

Skill Workshop เขียนเฉพาะ Skills ในพื้นที่ทำงาน โดยจะไม่แตะต้อง Skills แบบรวมมาให้ แบบ Plugin, ClawHub, รากเพิ่มเติม, แบบมีการจัดการ, ของ Agent ส่วนบุคคล หรือของระบบ

วิธีการทำงาน

• ข้อเสนอต้องมาก่อน: เนื้อหาที่สร้างขึ้นจะจัดเก็บเป็น PROPOSAL.md ไม่ใช่ SKILL.md
• การนำไปใช้เป็นการเขียนจริงเพียงวิธีเดียว: การสร้าง อัปเดต และแก้ไขข้อเสนอจะไม่เปลี่ยน Skills ที่ใช้งานอยู่
• จำกัดขอบเขตในพื้นที่ทำงาน: การสร้างจะกำหนดเป้าหมายไปยังราก skills/ ของพื้นที่ทำงาน ส่วนการอัปเดต อนุญาตเฉพาะ Skills ในพื้นที่ทำงานที่เขียนได้
• ไม่เขียนทับ: การสร้างจะล้มเหลวหากมี Skill เป้าหมายอยู่แล้ว
• ผูกกับแฮช: ข้อเสนอการอัปเดตจะผูกกับแฮชปัจจุบันของเป้าหมาย และจะกลายเป็น stale หาก Skill ที่ใช้งานจริงเปลี่ยนแปลงก่อนนำข้อเสนอไปใช้
• ควบคุมด้วยเครื่องสแกน: การนำไปใช้จะเรียกใช้เครื่องสแกนความปลอดภัยอีกครั้งก่อนเขียน
• กู้คืนได้: การนำไปใช้จะเขียนข้อมูลเมตาสำหรับย้อนกลับก่อนแตะต้องไฟล์ที่ใช้งานจริง
• พื้นผิวสอดคล้องกัน: แชต, CLI และ Gateway เรียกใช้บริการเดียวกันทั้งหมด

วงจรชีวิต

สร้าง/อัปเดต -> รอดำเนินการแก้ไขข้อเสนอ  -> รอดำเนินการนำไปใช้       -> นำไปใช้แล้วปฏิเสธ        -> ถูกปฏิเสธกักกัน        -> ถูกกักกันเป้าหมายเปลี่ยน -> ล้าสมัย

เฉพาะข้อเสนอ pending เท่านั้นที่สามารถแก้ไข นำไปใช้ ปฏิเสธ หรือกักกันได้

การดูแลจัดการวงจรชีวิต

Gateway ติดตามการใช้งาน Skill โดยรวมในฐานข้อมูลสถานะที่ใช้ร่วมกัน โดยจะตรวจสอบ Skills ที่สร้างและนำไปใช้ผ่าน Skill Workshop วันละครั้ง Skills ที่ไม่ได้ใช้งาน นานกว่า 30 วันจะกลายเป็น stale; หลังจาก 90 วันจะกลายเป็น archived และจะ ไม่ถูกรวมไว้ในสแนปช็อต Skill ของ Agent ใหม่ ไฟล์ Skill ที่เก็บถาวรจะยังคงไม่เปลี่ยนแปลง บนดิสก์ Skills ที่เขียนด้วยตนเองจะไม่ถูกดูแลจัดการ มีเพียง Skills ที่สร้างจากข้อเสนอของ Skill Workshop เท่านั้นที่เข้าสู่การดูแลจัดการวงจรชีวิต

Skills ที่ปักหมุดจะข้ามการเปลี่ยนสถานะวงจรชีวิต Skill ที่ล้าสมัยจะกลับไปเป็น active หลังจากถูกใช้งานและการกวาดตรวจครั้งถัดไปทำงาน Skills ที่เก็บถาวรจะกลับคืนมาได้ผ่าน การคืนค่าอย่างชัดเจนเท่านั้น:

การเปลี่ยนสถานะวงจรชีวิตและการคืนค่ามีผลกับเซสชันใหม่ เซสชันที่กำลังทำงานจะยังคงใช้ สแนปช็อต Skill ปัจจุบันของตน

openclaw skills curator statusopenclaw skills curator pin <skill>openclaw skills curator unpin <skill>openclaw skills curator restore <skill>

คำสั่งผู้ดูแลจัดการทั้งหมดรองรับ --json สถานะยังรายงานตัวเลือกที่มีส่วนทับซ้อนกัน แบบกำหนดผลลัพธ์แน่นอนเป็นเพียงคำแนะนำเท่านั้น โดยจะไม่รวม Skills หรือเรียกใช้โมเดล

แชต

ขอ Skill ที่ต้องการจาก Agent โดย Agent จะเรียก skill_workshop และส่งคืน รหัสข้อเสนอ

เรียนรู้จากงานล่าสุด

ใช้ /learn เพื่อเปลี่ยนบทสนทนาปัจจุบันหรือแหล่งข้อมูลที่ระบุชื่อให้เป็นข้อเสนอ Skill ที่อิงตามมาตรฐาน:

/learn/learn docs/runbook.md และ https://example.com/guide; เน้นการกู้คืน

เมื่อไม่มีคำขอ /learn จะขอให้ Agent กลั่นกรองเวิร์กโฟลว์ที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้จาก บทสนทนาปัจจุบัน เมื่อมีคำขอ Agent จะถือว่าพาธ, URL, บันทึกที่วางไว้ และการอ้างอิงบทสนทนาเป็นแหล่งข้อมูล พร้อมปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านจุดเน้น ขอบเขต และ การตั้งชื่อ โดยรวบรวมแหล่งข้อมูลด้วยเครื่องมือที่มีอยู่ แล้วเรียก skill_workshop พร้อม action: "create"

ข้อเสนอที่ได้จะยังคงเป็น pending; /learn จะไม่นำข้อเสนอไปใช้ ตรวจสอบและ นำไปใช้ผ่านขั้นตอนการอนุมัติตามปกติ หรือด้วย openclaw skills workshop

สร้าง:

สร้าง Skill ชื่อ morning-catchup ที่ทำกิจวัตรจัดการกล่องขาเข้าของฉันในวันจันทร์

อัปเดต Skill ที่มีอยู่ในพื้นที่ทำงาน:

อัปเดต trip-planning ให้ตรวจสอบผังที่นั่งก่อนจองด้วย

ปรับแก้ข้อเสนอที่รอดำเนินการ:

แสดงข้อเสนอ morning-catchupแก้ไขให้ทำเครื่องหมายสิ่งที่ระบุว่าเร่งด่วนด้วยนำข้อเสนอ morning-catchup ไปใช้

การดำเนินการ apply, reject และ quarantine ที่ Agent เป็นผู้เริ่มต้นจะทำงานโดยไม่มีข้อความแจ้ง ขออนุมัติเพิ่มเติมตามค่าเริ่มต้น ตั้งค่า skills.workshop.approvalPolicy เป็น "pending" เพื่อกำหนดให้ผู้ปฏิบัติงานอนุมัติก่อนดำเนินการเหล่านั้น

เมื่อจำเป็นต้องได้รับการอนุมัติ ข้อความแจ้งจะระบุรหัสข้อเสนอและ Skill เป้าหมาย พร้อมแสดงคำอธิบายข้อเสนอ จำนวนไฟล์สนับสนุน และขนาดเนื้อหา คำขออนุมัติจะถูกจำกัดเวลาให้เสร็จก่อนตัวเฝ้าระวังเครื่องมือของ Agent หากไม่มี การตัดสินใจก่อนข้อความแจ้งหมดอายุ การดำเนินการวงจรชีวิตจะไม่ทำงาน: ข้อเสนอจะยังคงรอดำเนินการและไม่เปลี่ยนแปลง สามารถตัดสินใจภายหลังใน UI ของ Skill Workshop หรือเรียกใช้ openclaw skills workshop apply|reject|quarantine <proposal-id> Agent ไม่ควร ลองดำเนินการวงจรชีวิตที่หมดอายุซ้ำเป็นวงวน

CLI

# สร้างopenclaw skills workshop propose-create \  --name morning-catchup \  --description "ติดตามกล่องขาเข้ารายวัน: คัดแยก เก็บถาวร นำเสนอ ร่าง วางแผน" \  --proposal ./PROPOSAL.md # อัปเดต Skill ที่มีอยู่ในพื้นที่ทำงานopenclaw skills workshop propose-update trip-planning --proposal ./PROPOSAL.md # แสดงรายการและตรวจสอบopenclaw skills workshop listopenclaw skills workshop inspect <proposal-id> # แก้ไขก่อนอนุมัติopenclaw skills workshop revise <proposal-id> --proposal ./PROPOSAL.md # ปิดงานopenclaw skills workshop apply <proposal-id>openclaw skills workshop reject <proposal-id> --reason "ซ้ำ"openclaw skills workshop quarantine <proposal-id> --reason "ต้องตรวจสอบความปลอดภัย"

ทุกคำสั่งย่อยรองรับ --agent <id> (พื้นที่ทำงานเป้าหมาย; ค่าเริ่มต้นอนุมานจาก cwd จากนั้นใช้ Agent เริ่มต้น) และ --json (ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง) propose-create, propose-update และ revise ยังรองรับ --goal <text> และ --evidence <text> เพื่อบันทึกบริบทของข้อเสนอควบคู่กับ --proposal

เนื้อหาข้อเสนอ

ระหว่างรอดำเนินการ ข้อเสนอจะจัดเก็บเป็น PROPOSAL.md พร้อม frontmatter เฉพาะข้อเสนอ:

---name: "morning-catchup"description: "ติดตามกล่องขาเข้ารายวัน: คัดแยก เก็บถาวร นำเสนอ ร่าง วางแผน"status: proposalversion: "v1"date: "2026-05-30T00:00:00.000Z"---

เมื่อนำไปใช้ Skill Workshop จะเขียน SKILL.md ที่ใช้งานจริงและลบ ฟิลด์เฉพาะข้อเสนอ ได้แก่ status, version ของข้อเสนอ และ date ของข้อเสนอ

ไฟล์สนับสนุน

ใช้ --proposal-dir เมื่อ Skill ที่เสนอจำเป็นต้องมีไฟล์อยู่ข้าง PROPOSAL.md:

openclaw skills workshop propose-create \  --name weekly-update \  --description "สรุปส่งท้ายวันศุกร์: สถิติ ไฮไลต์ สามอันดับแรกของสัปดาห์หน้า" \  --proposal-dir ./weekly-update-proposal

ไดเรกทอรีต้องมี PROPOSAL.md ไฟล์สนับสนุนต้องอยู่ภายใต้ assets/, examples/, references/, scripts/ หรือ templates/ Skill Workshop จะสแกน คำนวณแฮช และจัดเก็บไฟล์เหล่านี้พร้อมข้อเสนอ จากนั้นจึงเขียนไฟล์ ไว้ข้าง SKILL.md ที่ใช้งานจริงเมื่อนำข้อเสนอไปใช้เท่านั้น

พาธไฟล์สนับสนุนที่ถูกปฏิเสธ ได้แก่ พาธสัมบูรณ์ ส่วนของพาธที่ซ่อนอยู่ การข้าม ไดเรกทอรี พาธที่ทับซ้อนกัน ไฟล์ที่เรียกทำงานได้ ข้อความที่ไม่ใช่ UTF-8 ไบต์ null และพาธนอกโฟลเดอร์สนับสนุนมาตรฐาน

เครื่องมือ Agent

โมเดลใช้ skill_workshop พร้อม action ที่จำเป็นหนึ่งรายการ: create | update | revise | list | inspect | apply | reject | quarantine พารามิเตอร์อื่นจะใช้ตามการดำเนินการ:

Agent ต้องใช้ skill_workshop สำหรับงาน Skill ที่สร้างขึ้น และต้องไม่ สร้างหรือเปลี่ยนไฟล์ข้อเสนอผ่าน write, edit, exec, คำสั่งเชลล์ หรือการดำเนินการกับระบบไฟล์โดยตรง

Skills ที่แนะนำ

OpenClaw ตรวจหาคำสั่งที่ควรคงอยู่ เช่น “ครั้งถัดไป” “จำไว้ว่าต้อง” และการแก้ไขเชิงตอบสนอง เมื่อเทิร์นแบบโต้ตอบสิ้นสุดลง รวมถึงเทิร์นที่ล้มเหลว ในเทิร์นถัดไป Agent จะเสนอให้บันทึก เวิร์กโฟลว์ล่าสุดที่ตรวจพบผ่าน skill_workshop; ผู้ใช้เป็นผู้ตัดสินใจว่าจะสร้าง ข้อเสนอหรือไม่ คำแนะนำในตัวนี้จะไม่สร้างหรือเปลี่ยน Skill ด้วยตัวเอง เปิดใช้ skills.workshop.autonomous.enabled เพื่อสร้างข้อเสนอที่รอดำเนินการโดยตรงแทน ใน Control UI แท็บ Workshop มีการตั้งค่าเดียวกันเป็นสวิตช์ การเรียนรู้ด้วยตนเอง ในส่วนหัวของหน้า และ เป็นปุ่มเปิดใช้บนกระดานข้อเสนอที่ว่างเปล่า

สแกนเซสชันที่ผ่านมา

Control UI สามารถตรวจสอบงานเก่าได้โดยไม่ต้องเปิดใช้การเรียนรู้ด้วยตนเองแบบอัตโนมัติ เปิด Plugins → Workshop และเลือก ค้นหาแนวคิด Skill การสแกนจะเริ่มจาก เซสชันที่เข้าเกณฑ์ล่าสุดและตรวจสอบงานสำคัญภายในช่วงที่จำกัด โดยจะข้ามเซสชัน Cron, Heartbeat, hook, Agent ย่อย, ACP, ที่ Plugin เป็นเจ้าของ และเซสชันตรวจสอบ ภายใน รวมถึงบทสนทนาที่มีเทิร์นของโมเดลน้อยกว่าหกเทิร์น

ผู้ตรวจสอบใช้โมเดลที่กำหนดค่าไว้ของ Agent ที่เลือก และรับชุดบทสนทนา ที่ปกปิดข้อมูลลับและจำกัดขนาด โดยใช้เกณฑ์ที่รัดกุมแบบเดียวกับการตรวจสอบประสบการณ์: รูปแบบการกู้คืนที่เป็นรูปธรรม หรือขั้นตอนที่เสถียรซึ่งจะลดการเรียกโมเดลหรือเครื่องมือ ในอนาคตได้อย่างน้อยสองครั้ง งานประจำและข้อเท็จจริงเฉพาะครั้งไม่ควรสร้างข้อเสนอ

การสแกนหนึ่งครั้งสามารถสร้างหรือแก้ไขข้อเสนอที่รอดำเนินการได้สูงสุดสามรายการ แต่ไม่สามารถนำไปใช้ ปฏิเสธ กักกัน หรือแก้ไข Skill ที่ใช้งานจริง Workshop จะแสดงความครอบคลุมสะสม ตัวอย่างเช่น ตรวจสอบแล้ว 20 เซสชัน · 18 มิ.ย.–วันนี้ · พบ 2 แนวคิด เลือก สแกนงานก่อนหน้านี้ เพื่อดำเนินการต่อจากเคอร์เซอร์เซสชันที่เก่าที่สุดซึ่งบันทึกไว้ หลังจาก ตรวจสอบประวัติที่มีอยู่ทั้งหมดแล้ว การดำเนินการจะเปลี่ยนเป็น สแกนงานใหม่

การตรวจสอบย้อนหลังต้องดำเนินการด้วยตนเอง แม้ว่า skills.workshop.autonomous.enabled จะเป็น false การคลิกแต่ละครั้งจะเริ่มการเรียกใช้โมเดล ดังนั้นจึงอยู่ภายใต้ค่าบริการและข้อกำหนดการจัดการข้อมูลของผู้ให้บริการ เคอร์เซอร์และจำนวนความครอบคลุม จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลสถานะ OpenClaw ที่ใช้ร่วมกัน โดยจะไม่มีการคัดลอกเนื้อหาบันทึกการสนทนา ไปยังสถานะการสแกน

เมื่อเปิดใช้งานการเก็บข้อมูลอัตโนมัติ OpenClaw ยังสามารถดำเนินการตรวจสอบแบบระมัดระวังหลังจากทำงานสำคัญ สำเร็จ และหลังจากระบบเอเจนต์ทั้งหมดเข้าสู่สถานะว่าง การตรวจสอบแบบแยกส่วนดังกล่าวสามารถสร้างหรือ แก้ไขข้อเสนอที่รอดำเนินการได้ไม่เกินหนึ่งรายการ โดยไม่สามารถอัปเดตสกิลที่ใช้งานอยู่ หรือนำไปใช้ ปฏิเสธ หรือกักกัน ข้อเสนอได้ แม้ว่า approvalPolicy จะเป็น "auto"

ดูรายละเอียดการเปิดใช้งาน คุณสมบัติที่เข้าเกณฑ์ ความเป็นส่วนตัวและค่าใช้จ่าย เกณฑ์ข้อเสนอ และการแก้ไขปัญหาได้ที่ การเรียนรู้ด้วยตนเอง

การอนุมัติและการทำงานอัตโนมัติ

{  skills: {    workshop: {      autonomous: {        enabled: false,      },      allowSymlinkTargetWrites: false,      approvalPolicy: "auto",      maxPending: 50,      maxSkillBytes: 40000,    },  },}

การเก็บข้อมูลอัตโนมัติสามารถรับรู้กฎที่มุ่งใช้ในอนาคต (เช่น “นับจากนี้ไป”) และ การแก้ไขเชิงตอบสนอง (เช่น “นั่นไม่ใช่สิ่งที่ฉันขอ”) โดยจะจัดกลุ่มคำสั่งใหม่ตามหัวข้อเป็น ข้อเสนอสูงสุดสามรายการต่อเทิร์น ส่งรายการที่ตรงกับคำศัพท์ไปยังสกิลในพื้นที่ทำงานที่มีอยู่และเขียนได้ และ แก้ไขข้อเสนอที่รอดำเนินการของตนเองเมื่อมีการแก้ไขอีกครั้งที่มุ่งไปยังสกิลเดียวกัน

สำหรับงานสำคัญที่สำเร็จโดยไม่มีการแก้ไขอย่างชัดเจน การเรียกใช้โมเดลที่เลือกแบบแยกส่วน จะตัดสินว่าเส้นทางการดำเนินงานที่เสร็จสมบูรณ์ผ่านเกณฑ์ข้อเสนอแบบระมัดระวังหรือไม่ โมเดลเบื้องหน้าจะไม่ได้รับพรอมต์ให้เรียนรู้ก่อนตอบกลับ ผู้ตรวจสอบเบื้องหลังจะเก็บรักษา การเรียกใช้เบื้องหน้าไว้เป็นแหล่งที่มาของข้อเสนอ ไม่สามารถเข้าถึงเครื่องมือทั่วไปของเอเจนต์ และไม่สามารถตัดสินใจ เกี่ยวกับวงจรชีวิตได้ การตรวจสอบจะเริ่มขึ้นก็ต่อเมื่อรันไทม์เบื้องหน้ารายงานทั้งโมเดลที่แปลงค่าแล้วอย่างแน่นอน และรายงานว่า skill_workshop พร้อมใช้งานจริง ดังนั้นนโยบายเครื่องมือ ที่เข้มงวดหรือไม่ทราบสถานะจะปิดกั้นโดยค่าเริ่มต้นและไม่สร้างข้อเสนอ

ดูพฤติกรรมการตรวจสอบอัตโนมัติและโมเดลความปลอดภัยฉบับสมบูรณ์ได้ที่ การเรียนรู้ด้วยตนเอง

คำอธิบายข้อเสนอจะถูกจำกัดไว้ที่ 160 ไบต์เสมอ โดยไม่ขึ้นอยู่กับ maxSkillBytes

เมธอดของ Gateway

requestRevision ใช้ได้เฉพาะกับ Gateway เท่านั้น (ไม่มีสิ่งที่เทียบเท่าใน CLI หรือเครื่องมือเอเจนต์): เมธอดนี้จะส่งต่อคำสั่งแก้ไขแบบข้อความอิสระไปยังเซสชันแชตของเอเจนต์เจ้าของ แทนการแทนที่ PROPOSAL.md โดยตรง สำหรับ UI ที่ขอให้เอเจนต์ แก้ไขแทนการส่งเนื้อหาใหม่ตามตัวอักษร

historyStatus และ historyScan เป็นเมธอดสนับสนุน Control UI โดย historyScan ยอมรับ direction: "older" | "newer" และจะปล่อยให้ผลลัพธ์เป็น ข้อเสนอที่รอดำเนินการเสมอ

พื้นที่จัดเก็บ

&lt;OPENCLAW_STATE_DIR&gt;/skill-workshop/  proposals.json  proposals/<proposal-id>/    proposal.json    PROPOSAL.md    rollback.json    assets/    examples/    references/    scripts/    templates/

ไดเรกทอรีสถานะเริ่มต้น: ~/.openclaw

• proposal.json: ระเบียนข้อเสนอมาตรฐาน
• proposals.json: ดัชนีสำหรับแสดงรายการอย่างรวดเร็ว ซึ่งสร้างใหม่ได้จากโฟลเดอร์ข้อเสนอ
• PROPOSAL.md: ข้อเสนอสกิลที่รอดำเนินการ
• rollback.json: ข้อมูลเมตาสำหรับการกู้คืนที่เขียนไว้ก่อนการนำไปใช้จะเปลี่ยนแปลงไฟล์ที่ใช้งานจริง

ขีดจำกัด

การแก้ไขปัญหา

การวินิจฉัยนโยบายเครื่องมือ

เมื่อเปิดใช้งานการเก็บข้อมูลอัตโนมัติ openclaw doctor จะเรียกใช้ การตรวจสอบ core/doctor/skill-workshop-tool-policy สำหรับเอเจนต์เริ่มต้น หากนโยบาย ซ่อน skill_workshop คำเตือนจะระบุชั้นการกำหนดค่าแรกที่ยกเว้นเครื่องมือนี้ และ การเปลี่ยนแปลง allow หรือ alsoAllow ที่ต้องทำอย่างแน่นอน คู่มือการปฏิบัติงานรุ่นเก่าอาจยังคงใช้ openclaw plugins inspect skill-workshop โดยขณะนี้คำสั่งดังกล่าวจะอธิบายว่า Skill Workshop มีมาให้ในตัว และแสดงคำแนะนำด้านนโยบายเดียวกันเมื่อเกี่ยวข้อง

ที่เกี่ยวข้อง

• สกิล สำหรับลำดับการโหลด ลำดับความสำคัญ และการมองเห็น
• การเรียนรู้ด้วยตนเอง สำหรับข้อเสนอสกิลหลังการทำงานแบบระมัดระวัง
• การสร้างสกิล สำหรับพื้นฐาน SKILL.md ที่เขียนด้วยตนเอง
• การกำหนดค่าสกิล สำหรับสคีมา skills.workshop ฉบับเต็ม
• CLI สำหรับสกิล สำหรับคำสั่ง openclaw skills