OpenClaw Tutorial Teil 5: Skills & Tools erweitern

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Nach der grundlegenden Installation und der Anbindung von Messengern geht es nun an die eigentlichen Fähigkeiten des OpenClaw-Agenten. In diesem fünften Teil der Serie steht die Erweiterung durch Skills und Tools im Fokus.

Wichtig vorab: Skills sind keine magischen Plugins und normalerweise auch keine eigenständigen Programme. Ein Skill beschreibt dem Agenten, wie er vorhandene Tools sinnvoll einsetzen soll. Ob ein Skill tatsächlich funktioniert, hängt deshalb davon ab, ob die benötigten Tools, Zugriffsrechte und Zugangsdaten in deiner OpenClaw-Installation vorhanden sind.

Voraussetzungen

Für diesen Teil solltest du bereits haben:

• eine funktionierende OpenClaw-Installation,
• eine gültige OpenClaw-Konfiguration,
• mindestens einen lauffähigen Agenten,
• Zugriff auf den Workspace, in dem du Skills ablegen möchtest,
• für Shell-basierte Beispiele: ein freigeschaltetes beziehungsweise erlaubtes Shell-/Exec-Tool,
• für das GitHub-Beispiel zusätzlich: gh und optional jq.

Prüfe vor Änderungen deine Konfiguration:

openclaw config validate

Wenn du gezielt den Skills-Bereich der geführten Konfiguration öffnen möchtest, unterstützt die OpenClaw-CLI laut offizieller Dokumentation den Abschnittsfilter:

openclaw config --section skills

Skill, Tool und Plugin im Vergleich

Diese drei Begriffe tauchen im OpenClaw-Ökosystem ständig auf. Die praktische Einordnung:

• Tool: Eine konkrete ausführbare Fähigkeit, zum Beispiel ein Shell-/Exec-Tool, ein Web-Fetch-Tool oder ein anderes durch OpenClaw beziehungsweise Plugins bereitgestelltes Werkzeug. Tools sind die ausführenden „Hände“ des Agenten.
• Skill: Eine Anleitung, meist als SKILL.md, die beschreibt, wie der Agent vorhandene Tools kombiniert, um ein Ziel zu erreichen. Skills sind die „Rezepte“.
• Plugin: Ein technisches Erweiterungspaket, das OpenClaw um zusätzliche Funktionen erweitern kann, etwa Tools, Provider-Integrationen oder andere technische Bausteine.

Kurz gesagt: Ein Plugin kann technische Fähigkeiten bereitstellen, ein Tool führt konkrete Aktionen aus und ein Skill beschreibt dem Agenten den sinnvollen Ablauf.

Funktionsweise von OpenClaw Skills

Ein Skill ist im Kern ein Ordner mit einer Markdown-Datei namens SKILL.md. Diese Datei enthält üblicherweise keine ausführbaren Skripte, sondern eine in natürlicher Sprache verfasste Betriebsanleitung für den Agenten.

Typische Ablageorte sind:

• mitgelieferte beziehungsweise gebündelte Skills von OpenClaw,
• lokale Skills im Benutzerkontext,
• Workspace-Skills im aktuellen Projekt, typischerweise unter ./skills/<skill-name>/SKILL.md.

Für projektbezogene Anpassungen ist der Workspace der sauberste Ort. Ein Skill für dein aktuelles Projekt liegt also nicht unter dem absoluten Systempfad /skills, sondern im Workspace-Verzeichnis:

<dein-workspace>/skills/<skill-name>/SKILL.md

Wenn gleichnamige Skills an mehreren Stellen existieren, solltest du die aktuelle Prioritätsregel in der offiziellen Skills-Dokumentation prüfen. In der Praxis ist es sinnvoll, Skill-Namen eindeutig zu wählen und Überschneidungen bewusst zu vermeiden.

Skills finden und verwalten

Die belastbare Referenz für Skills ist die offizielle OpenClaw-Dokumentation:

• https://docs.openclaw.ai/tools/skills
• https://docs.openclaw.ai/tools/creating-skills
• https://docs.openclaw.ai/tools/skills-config

Prüfe zusätzlich die lokal installierte CLI-Hilfe, weil sich Unterbefehle je nach OpenClaw-Version ändern können:

openclaw --help
openclaw config --help
openclaw config --section skills

Falls deine installierte Version einen eigenen Skills-Unterbefehl bereitstellt, zeigt die Hilfe die gültige Syntax:

openclaw skills --help

Verlasse dich nicht blind auf alte Blogposts oder Drittanbieterlisten mit angeblichen Registry-Kommandos. Entscheidend ist, was deine installierte OpenClaw-Version und die offizielle Dokumentation aktuell unterstützen.

Eigene Skills schreiben

Wenn vorgefertigte Lösungen nicht ausreichen, lässt sich ein eigener Skill schnell anlegen. Für die meisten Anwendungsfälle genügt ein sauber dokumentierter Ablauf.

Erstelle im Workspace einen Skill-Ordner:

mkdir -p ./skills/quick-weather

Lege darin eine SKILL.md an:

cat > ./skills/quick-weather/SKILL.md <<'EOF'
---
name: quick-weather
description: Fragt das aktuelle Wetter ab und fasst es kurz zusammen.
---

# Quick Weather

Nutze diesen Skill, wenn der Nutzer nach dem aktuellen Wetter oder einer kurzen Wettervorhersage fragt.

## Voraussetzungen

- Es muss ein geeignetes Wetter-, Web- oder API-Tool verfügbar sein.
- Falls ein API-Key benötigt wird, darf er nicht in dieser Datei stehen, sondern muss über die OpenClaw-Konfiguration, Secrets oder Umgebungsvariablen bereitgestellt werden.

## Ablauf

1. Frage nach dem Ort, falls der Nutzer keinen Ort genannt hat.
2. Frage nach dem Zeitraum, falls der Zeitraum für die Antwort wichtig ist.
3. Verwende ein verfügbares Wetter-, Web- oder API-Tool, um die Vorhersage abzurufen.
4. Wenn kein geeignetes Tool verfügbar ist, erkläre knapp, welches Tool oder welche Konfiguration fehlt.
5. Antworte kurz und praktisch.

## Output-Format

- Erste Zeile: Ort und Zeitraum
- Danach 2–4 Bulletpoints mit Temperatur, Trend, Niederschlag/Wind und einem praktischen Hinweis
EOF

Danach validierst du die OpenClaw-Konfiguration erneut:

openclaw config validate

Starte anschließend eine neue Agent-Session beziehungsweise lade OpenClaw so neu, wie es deine Installation vorsieht. Wenn der Skill nicht erkannt wird, prüfe zuerst:

• Liegt die Datei wirklich unter ./skills/quick-weather/SKILL.md im aktiven Workspace?
• Wird der richtige Workspace verwendet?
• Ist die Skills-Konfiguration aktiv?
• Meldet openclaw config validate Fehler?
• Gibt es einen gleichnamigen Skill an anderer Stelle?

Skills konfigurieren

Für einfache Workspace-Skills reicht oft die Ablage unter ./skills. Wenn du gezielt steuern möchtest, welche Skills aktiv sind oder wie Skills geladen werden, nutze die dokumentierte Skills-Konfiguration.

Starte dafür den passenden Konfigurationsabschnitt:

openclaw config --section skills

Oder prüfe die verfügbaren Konfigurationsbefehle:

openclaw config --help
openclaw config schema

Nach manuellen Änderungen an openclaw.json solltest du immer validieren:

openclaw config validate

Praxisbeispiel: GitHub-Issues überwachen

Ein praktischer Anwendungsfall ist die Prüfung offener GitHub-Issues in einem Repository. Dieser Skill nutzt kein eigenes Skript, sondern beschreibt dem Agenten, wie er vorhandene Tools verwenden soll.

Voraussetzungen

Installiere und prüfe die GitHub CLI:

gh --version
gh auth status

Falls du jq für JSON-Ausgaben verwenden möchtest:

jq --version

Wenn gh auth status fehlschlägt, melde dich an:

gh auth login

Skill anlegen

mkdir -p ./skills/github-issues-watch

cat > ./skills/github-issues-watch/SKILL.md <<'EOF'
---
name: github-issues-watch
description: Prüft offene GitHub-Issues in einem Repository und fasst die wichtigsten Einträge zusammen.
---

# GitHub Issues Watch

Nutze diesen Skill, wenn der Nutzer offene GitHub-Issues eines Repositorys prüfen möchte.

## Voraussetzungen

- Die GitHub CLI `gh` muss installiert sein.
- Der Nutzer muss mit `gh auth status` angemeldet sein.
- Ein Shell-/Exec-Tool muss verfügbar und für diesen Workspace erlaubt sein.
- Führe keine destruktiven GitHub-Aktionen aus. Dieser Skill ist nur lesend.

## Ablauf

1. Frage nach dem Repository im Format `owner/repo`, falls es nicht genannt wurde.
2. Prüfe mit `gh auth status`, ob GitHub CLI authentifiziert ist.
3. Wenn keine Authentifizierung vorhanden ist, fordere den Nutzer auf, `gh auth login` auszuführen.
4. Liste maximal 5 offene Issues:

   `gh issue list --repo <owner/repo> --state open --limit 5`

5. Fasse das Ergebnis strukturiert zusammen.
6. Wenn der Befehl fehlschlägt, nenne den wahrscheinlichen Grund: falsches Repository, fehlende Rechte, fehlendes `gh`, fehlende Authentifizierung oder Netzwerkproblem.

## Output-Format

- Repository
- Anzahl beziehungsweise sichtbare offene Issues
- Pro Issue: Nummer, Titel, Labels falls vorhanden, Erstellungsdatum falls verfügbar
- Kurzer Hinweis, welcher Issue zuerst geprüft werden sollte
EOF

Danach wieder prüfen:

openclaw config validate

Starte eine neue Agent-Session und frage zum Beispiel:

Prüfe mit dem GitHub-Issues-Skill die offenen Issues in owner/repo.

Wichtig: Der Skill selbst führt nichts automatisch im Hintergrund aus. Er beschreibt nur, wie der Agent bei einer passenden Nutzeranfrage vorgehen soll. Für regelmäßige Hintergrundprüfungen brauchst du zusätzlich eine Automations- oder Scheduling-Funktion von OpenClaw, die separat konfiguriert werden muss.

Sicherheit und Best Practices

Da Skills dieselben Tools anstoßen können wie der Agent selbst, ist saubere Rechteverwaltung Pflicht:

• Quellen prüfen: Übernimm Skills nur aus nachvollziehbaren Quellen. Lies jede SKILL.md, bevor du sie verwendest.
• Keine Geheimnisse in Skills: API-Keys, Tokens und Passwörter gehören nicht in SKILL.md, sondern in Secrets, Umgebungsvariablen oder die dafür vorgesehene OpenClaw-Konfiguration.
• Least Privilege: Erlaube dem Agenten nur die Tools und Pfade, die für den jeweiligen Workspace nötig sind.
• Shell-Kommandos begrenzen: Skills sollten klar sagen, ob sie nur lesend arbeiten. Destruktive Befehle wie Löschen, Überschreiben, Force-Push oder Massenänderungen brauchen explizite Nutzerfreigabe.
• Fehlerbehandlung definieren: Ein guter Skill beschreibt, was passieren soll, wenn ein Tool fehlt, eine API nicht erreichbar ist oder Authentifizierung fehlt.
• Validieren: Nach Konfigurationsänderungen immer openclaw config validate ausführen.

Nächste Schritte

Mit eigenen Skills wird der OpenClaw-Agent zu einem spezialisierten Assistenten, der wiederkehrende Aufgaben konsistenter erledigt. Im nächsten Teil der Serie geht es um die Einrichtung des Workspaces – und darum, wie der Agent durch gezielte Konfigurationsdateien eine feste Rolle und einen stabilen Arbeitskontext erhält.

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