Skills
Skills कार्यशाला
Skill Workshop, कार्यस्थान Skills बनाने और अपडेट करने के लिए OpenClaw का नियंत्रित मार्ग है। एजेंट और ऑपरेटर इस मार्ग के माध्यम से कभी भी सीधे SKILL.md नहीं लिखते — वे एक प्रस्ताव बनाते हैं (सामग्री, लक्ष्य बाइंडिंग, स्कैनर स्थिति, हैश और रोलबैक मेटाडेटा वाला लंबित मसौदा), जो लागू किए जाने पर ही सक्रिय Skill बनता है।
Skill Workshop केवल कार्यस्थान Skills लिखता है। यह बंडल किए गए, Plugin, ClawHub, अतिरिक्त-रूट, प्रबंधित, व्यक्तिगत-एजेंट या सिस्टम Skills को कभी नहीं छूता।
यह कैसे काम करता है
- पहले प्रस्ताव: जनरेट की गई सामग्री
SKILL.mdके रूप में नहीं, बल्किPROPOSAL.mdके रूप में संग्रहीत होती है। - लागू करना ही एकमात्र सक्रिय लेखन है: बनाना, अपडेट करना और संशोधित करना सक्रिय Skills को कभी नहीं बदलते।
- कार्यस्थान के दायरे में: नए Skills कार्यस्थान के
skills/रूट को लक्षित करते हैं; अपडेट केवल लिखने योग्य कार्यस्थान Skills के लिए अनुमत हैं। - ओवरराइट नहीं: यदि लक्षित Skill पहले से मौजूद है, तो निर्माण विफल हो जाता है।
- हैश से बंधा: अपडेट प्रस्ताव वर्तमान लक्ष्य हैश से बंधे होते हैं और लागू करने से पहले सक्रिय Skill बदलने पर
staleहो जाते हैं। - स्कैनर द्वारा नियंत्रित: लागू करने से पहले सुरक्षा स्कैनर दोबारा चलता है।
- पुनर्प्राप्त करने योग्य: लागू करने की प्रक्रिया सक्रिय फ़ाइलों को छूने से पहले रोलबैक मेटाडेटा लिखती है।
- सुसंगत इंटरफ़ेस: चैट, CLI और Gateway सभी एक ही सेवा को कॉल करते हैं।
जीवनचक्र
बनाना/अपडेट करना -> लंबितसंशोधित करना -> लंबितलागू करना -> लागूअस्वीकार करना -> अस्वीकृतक्वारंटीन करना -> क्वारंटीनलक्ष्य परिवर्तन -> अप्रचलितकेवल pending प्रस्ताव को संशोधित, लागू, अस्वीकार या क्वारंटीन किया जा सकता है।
जीवनचक्र प्रबंधन
Gateway साझा स्थिति डेटाबेस में Skill के कुल उपयोग को ट्रैक करता है। यह दिन में एक बार Skill Workshop द्वारा बनाए और लागू किए गए Skills की समीक्षा करता है। 30 दिनों से अधिक समय तक उपयोग न किए गए Skills stale बन जाते हैं; 90 दिनों के बाद वे archived बन जाते हैं और नए एजेंट Skill स्नैपशॉट में शामिल नहीं किए जाते। संग्रहीत Skill फ़ाइलें डिस्क पर अपरिवर्तित रहती हैं। मैन्युअल रूप से बनाए गए Skills का प्रबंधन कभी नहीं किया जाता; केवल Skill Workshop प्रस्तावों द्वारा बनाए गए Skills ही जीवनचक्र प्रबंधन में शामिल होते हैं।
पिन किए गए Skills जीवनचक्र परिवर्तनों से मुक्त रहते हैं। किसी अप्रचलित Skill का उपयोग होने और अगला स्वीप चलने के बाद वह फिर से active हो जाता है। संग्रहीत Skills केवल स्पष्ट पुनर्स्थापना के माध्यम से लौटते हैं:
जीवनचक्र परिवर्तन और पुनर्स्थापनाएँ नए सत्रों पर लागू होती हैं; चल रहे सत्र अपने वर्तमान Skill स्नैपशॉट को बनाए रखते हैं।
openclaw skills curator statusopenclaw skills curator pin <skill>openclaw skills curator unpin <skill>openclaw skills curator restore <skill>सभी क्यूरेटर कमांड --json स्वीकार करते हैं। स्थिति नियतात्मक ओवरलैप उम्मीदवारों को भी केवल सुझावों के रूप में रिपोर्ट करती है; यह कभी Skills को मर्ज नहीं करती या किसी मॉडल को कॉल नहीं करती।
चैट
एजेंट से इच्छित Skill के लिए कहें; वह skill_workshop को कॉल करके प्रस्ताव आईडी लौटाता है।
हाल के काम से सीखें
वर्तमान बातचीत या नामित स्रोतों को मानक-निर्देशित Skill प्रस्ताव में बदलने के लिए /learn का उपयोग करें:
/learn/learn docs/runbook.md और https://example.com/guide; पुनर्प्राप्ति पर ध्यान देंकोई अनुरोध न होने पर, /learn एजेंट से वर्तमान बातचीत में मौजूद पुनः उपयोग योग्य कार्यप्रवाह को सारांशित करने के लिए कहता है। अनुरोध होने पर, एजेंट फ़ोकस, दायरे और नामकरण आवश्यकताओं का पालन करते हुए पथों, URL, चिपकाए गए नोट्स और बातचीत के संदर्भों को स्रोत मानता है। वह अपने मौजूदा टूल से स्रोत एकत्र करता है, फिर action: "create" के साथ skill_workshop को कॉल करता है।
परिणामी प्रस्ताव pending ही रहता है; /learn उसे कभी लागू नहीं करता। सामान्य अनुमोदन प्रवाह या openclaw skills workshop के माध्यम से उसकी समीक्षा करें और उसे लागू करें।
बनाएँ:
morning-catchup नाम का एक Skill बनाएँ, जो मेरी सोमवार की इनबॉक्स दिनचर्या चलाए।किसी मौजूदा कार्यस्थान Skill को अपडेट करें:
trip-planning को अपडेट करें ताकि बुकिंग से पहले सीट मानचित्र भी जाँचे जाएँ।किसी लंबित प्रस्ताव पर पुनरावृत्ति करें:
मुझे morning-catchup प्रस्ताव दिखाएँ।इसे संशोधित करें ताकि urgent चिह्नित किसी भी चीज़ को भी फ़्लैग किया जाए।morning-catchup प्रस्ताव लागू करें।एजेंट द्वारा शुरू किए गए apply, reject और quarantine डिफ़ॉल्ट रूप से किसी अतिरिक्त अनुमोदन संकेत के बिना चलते हैं। इन कार्रवाइयों से पहले ऑपरेटर का अनुमोदन आवश्यक बनाने के लिए skills.workshop.approvalPolicy को "pending" पर सेट करें।
जब अनुमोदन आवश्यक होता है, तो संकेत प्रस्ताव आईडी और लक्षित Skill की पहचान करता है तथा प्रस्ताव का विवरण, सहायक फ़ाइलों की संख्या और मुख्य सामग्री का आकार दिखाता है। अनुमोदन अनुरोधों की समय-सीमा इस तरह सीमित होती है कि वे एजेंट टूल वॉचडॉग से पहले समाप्त हो जाएँ। संकेत की समय-सीमा समाप्त होने से पहले कोई निर्णय न मिलने पर जीवनचक्र कार्रवाई नहीं चलती: प्रस्ताव लंबित और अपरिवर्तित रहता है। बाद में Skill Workshop UI में निर्णय लें या openclaw skills workshop apply|reject|quarantine <proposal-id> चलाएँ। एजेंटों को समय-सीमा समाप्त हो चुकी जीवनचक्र कार्रवाई का लूप में पुनः प्रयास नहीं करना चाहिए।
CLI
# बनाएँopenclaw skills workshop propose-create \ --name morning-catchup \ --description "दैनिक इनबॉक्स समीक्षा: छँटाई, संग्रहण, प्रमुखता, मसौदा, योजना" \ --proposal ./PROPOSAL.md # किसी मौजूदा कार्यस्थान Skill को अपडेट करेंopenclaw skills workshop propose-update trip-planning --proposal ./PROPOSAL.md # सूचीबद्ध करें और निरीक्षण करेंopenclaw skills workshop listopenclaw skills workshop inspect <proposal-id> # अनुमोदन से पहले संशोधित करेंopenclaw skills workshop revise <proposal-id> --proposal ./PROPOSAL.md # प्रक्रिया पूरी करेंopenclaw skills workshop apply <proposal-id>openclaw skills workshop reject <proposal-id> --reason "डुप्लिकेट"openclaw skills workshop quarantine <proposal-id> --reason "सुरक्षा समीक्षा आवश्यक है"प्रत्येक उपकमांड --agent <id> (लक्षित कार्यस्थान; डिफ़ॉल्ट रूप से पहले cwd से अनुमानित, फिर डिफ़ॉल्ट एजेंट) और --json (संरचित आउटपुट) स्वीकार करता है। propose-create, propose-update और revise, --proposal के साथ प्रस्ताव संदर्भ दर्ज करने के लिए --goal <text> और --evidence <text> भी स्वीकार करते हैं।
प्रस्ताव सामग्री
लंबित रहने के दौरान प्रस्ताव, केवल-प्रस्ताव फ्रंटमैटर के साथ PROPOSAL.md के रूप में संग्रहीत होता है:
---name: "morning-catchup"description: "दैनिक इनबॉक्स समीक्षा: छँटाई, संग्रहण, प्रमुखता, मसौदा, योजना"status: proposalversion: "v1"date: "2026-05-30T00:00:00.000Z"---लागू करने पर, Skill Workshop सक्रिय SKILL.md लिखता है और केवल-प्रस्ताव फ़ील्ड हटाता है: status, प्रस्ताव version और प्रस्ताव date।
सहायक फ़ाइलें
जब प्रस्तावित Skill को PROPOSAL.md के पास अतिरिक्त फ़ाइलों की आवश्यकता हो, तो --proposal-dir का उपयोग करें:
openclaw skills workshop propose-create \ --name weekly-update \ --description "शुक्रवार समापन: आँकड़े, मुख्य बातें, अगले सप्ताह की शीर्ष तीन प्राथमिकताएँ" \ --proposal-dir ./weekly-update-proposalडायरेक्टरी में PROPOSAL.md होना आवश्यक है। सहायक फ़ाइलें assets/, examples/, references/, scripts/ या templates/ के अंतर्गत होनी चाहिए। Skill Workshop उन्हें स्कैन और हैश करके प्रस्ताव के साथ संग्रहीत करता है, फिर केवल लागू करने पर उन्हें सक्रिय SKILL.md के पास लिखता है।
अस्वीकृत सहायक-फ़ाइल पथ: निरपेक्ष पथ, छिपे हुए पथ खंड, पथ ट्रैवर्सल, ओवरलैप होते पथ, निष्पादन योग्य फ़ाइलें, गैर-UTF-8 टेक्स्ट, नल बाइट और मानक सहायक फ़ोल्डरों के बाहर के पथ।
एजेंट टूल
मॉडल एक आवश्यक action: create | update | revise | list | inspect | apply | reject | quarantine के साथ skill_workshop का उपयोग करता है।
अन्य पैरामीटर कार्रवाई के अनुसार लागू होते हैं:
| पैरामीटर | इनके द्वारा उपयोग किया जाता है | टिप्पणियाँ |
|---|---|---|
name |
create, inspect, revise |
create के लिए आवश्यक; अन्यथा नाम से लंबित प्रस्ताव खोजता है |
description |
create, update, revise |
अधिकतम 160 बाइट |
skill_name |
update |
मौजूदा Skill का नाम या कुंजी |
proposal_content |
create, update, revise |
PROPOSAL.md के रूप में संग्रहीत; skills.workshop.maxSkillBytes द्वारा सीमित |
support_files |
create, update, revise |
{ path, content } की सरणी |
goal, evidence |
create, update, revise |
मुक्त-पाठ संदर्भ |
proposal_id |
inspect, revise, apply, reject, quarantine |
लक्षित प्रस्ताव |
reason |
apply, reject, quarantine |
वैकल्पिक |
query, status, limit |
list |
फ़िल्टर/पृष्ठांकन; limit अधिकतम 50, डिफ़ॉल्ट 20 |
एजेंटों को जनरेट किए गए Skill कार्य के लिए skill_workshop का उपयोग करना आवश्यक है। उन्हें write, edit, exec, शेल कमांड या प्रत्यक्ष फ़ाइलसिस्टम कार्रवाइयों के माध्यम से प्रस्ताव फ़ाइलें बनानी या बदलनी नहीं चाहिए।
सुझाए गए Skills
OpenClaw किसी इंटरैक्टिव टर्न के समाप्त होने पर “अगली बार”, “याद रखें कि” जैसे स्थायी निर्देशों और प्रतिक्रियात्मक सुधारों का पता लगाता है, जिसमें विफल टर्न भी शामिल हैं। अगले टर्न पर, एजेंट skill_workshop के माध्यम से सबसे हाल में पहचाने गए कार्यप्रवाह को सहेजने की पेशकश करता है; उपयोगकर्ता तय करता है कि प्रस्ताव बनाना है या नहीं। यह अंतर्निहित सुझाव स्वयं कोई Skill बनाता या बदलता नहीं है। इसके बजाय सीधे लंबित प्रस्ताव बनाने के लिए skills.workshop.autonomous.enabled सक्षम करें। Control UI में, Workshop टैब पृष्ठ हेडर में स्वयं-शिक्षण टॉगल और खाली प्रस्ताव बोर्ड पर सक्षम करने वाले बटन के रूप में यही सेटिंग प्रदान करता है।
पिछले सत्र स्कैन करें
Control UI स्वायत्त स्वयं-शिक्षण सक्षम किए बिना पुराने काम की समीक्षा कर सकता है। Plugins → Workshop खोलें और Skill के सुझाव खोजें चुनें। स्कैन सबसे नए पात्र सत्रों से शुरू होता है और पर्याप्त कार्य की सीमित विंडो की समीक्षा करता है। यह Cron, Heartbeat, हुक, उप-एजेंट, ACP, Plugin-स्वामित्व वाले और आंतरिक समीक्षा सत्रों के साथ-साथ छह से कम मॉडल टर्न वाली बातचीत को छोड़ देता है।
समीक्षक चयनित एजेंट के कॉन्फ़िगर किए गए मॉडल का उपयोग करता है और उसे गोपनीय जानकारी से संशोधित, आकार-सीमित ट्रांसक्रिप्ट बंडल मिलता है। यह अनुभव समीक्षा के समान ही रूढ़िवादी मानदंड लागू करता है: कोई ठोस पुनर्प्राप्ति पैटर्न या स्थिर प्रक्रिया, जो भविष्य में मॉडल या टूल की कम-से-कम दो कॉल हटाए। नियमित कार्य और एकबारगी तथ्यों से कोई प्रस्ताव नहीं बनना चाहिए।
एक स्कैन अधिकतम तीन लंबित प्रस्ताव बना या संशोधित कर सकता है। यह किसी सक्रिय Skill को लागू, अस्वीकार, क्वारंटीन या संपादित नहीं कर सकता। Workshop संचयी कवरेज दिखाता है, उदाहरण के लिए 20 सत्रों की समीक्षा हुई · 18 जून–आज · 2 सुझाव मिले। स्थायी सबसे-पुराने-सत्र कर्सर से जारी रखने के लिए पहले का काम स्कैन करें चुनें। उपलब्ध इतिहास समाप्त हो जाने के बाद, कार्रवाई नया काम स्कैन करें बन जाती है।
ऐतिहासिक समीक्षा मैन्युअल होती है, भले ही
skills.workshop.autonomous.enabled, false हो। प्रत्येक क्लिक एक मॉडल रन शुरू करता है,
इसलिए प्रदाता के मूल्य-निर्धारण और डेटा-प्रबंधन की शर्तें लागू होती हैं। कर्सर और कवरेज की संख्याएँ
साझा OpenClaw स्थिति डेटाबेस में संग्रहीत होती हैं; ट्रांसक्रिप्ट सामग्री को
स्कैन स्थिति में कॉपी नहीं किया जाता।
स्वायत्त कैप्चर सक्षम होने पर, OpenClaw सफल और पर्याप्त कार्य के बाद तथा संपूर्ण
एजेंट सिस्टम के निष्क्रिय हो जाने पर एक रूढ़िवादी समीक्षा भी कर सकता है। वह पृथक समीक्षा अधिकतम
एक लंबित प्रस्ताव बना या संशोधित कर सकती है। वह किसी सक्रिय स्किल को अपडेट नहीं कर सकती या किसी
प्रस्ताव को लागू, अस्वीकार अथवा क्वारंटीन नहीं कर सकती, भले ही approvalPolicy, "auto" हो।
सक्षमता, पात्रता, गोपनीयता और लागत के विवरण, प्रस्ताव सीमा तथा समस्या निवारण के लिए स्व-अधिगम देखें।
अनुमोदन और स्वायत्तता
{ skills: { workshop: { autonomous: { enabled: false, }, allowSymlinkTargetWrites: false, approvalPolicy: "auto", maxPending: 50, maxSkillBytes: 40000, }, },}| सेटिंग | डिफ़ॉल्ट | प्रभाव |
|---|---|---|
autonomous.enabled |
false |
स्पष्ट सुधारों से और निष्क्रियता की देरी के बाद ऐसे पर्याप्त पूर्ण किए गए कार्य से लंबित प्रस्ताव बनाता है, जिसमें पुनः उपयोग योग्य पुनर्प्राप्ति या सार्थक राउंड-ट्रिप बचत हो। |
allowSymlinkTargetWrites |
false |
लागू करने की कार्रवाई को उन वर्कस्पेस स्किल सिमलिंक के माध्यम से लिखने देता है जिनका वास्तविक लक्ष्य skills.load.allowSymlinkTargets में सूचीबद्ध है। |
approvalPolicy |
"auto" |
"auto", एजेंट द्वारा शुरू किए गए apply, reject, या quarantine के लिए अतिरिक्त संकेत छोड़ देता है (एजेंट को फिर भी कार्रवाई कॉल करनी होती है)। "pending" के लिए अनुमोदन आवश्यक है। |
maxPending |
50 |
प्रति वर्कस्पेस लंबित और क्वारंटीन किए गए प्रस्तावों की सीमा तय करता है (1-200)। |
maxSkillBytes |
40000 |
प्रस्ताव के मुख्य भाग का आकार बाइट में सीमित करता है (1024-200000)। |
स्वायत्त कैप्चर भावी नियमों (उदाहरण के लिए, “अब से”) और प्रतिक्रियात्मक सुधारों (उदाहरण के लिए, “मैंने यह नहीं माँगा था”) को पहचानता है। यह नए निर्देशों को विषय के अनुसार प्रति टर्न अधिकतम तीन प्रस्तावों में समूहित करता है, शब्दावली के मिलानों को मौजूदा लिखने योग्य वर्कस्पेस स्किल तक भेजता है, और जब कोई अन्य सुधार उसी स्किल को लक्षित करता है, तो अपने लंबित प्रस्ताव को संशोधित करता है।
बिना किसी स्पष्ट सुधार के सफल पर्याप्त कार्य के लिए, चयनित मॉडल का एक पृथक रन
तय करता है कि पूर्ण की गई कार्य-यात्रा रूढ़िवादी प्रस्ताव मानदंड को पूरा करती है या नहीं। अग्रभूमि
मॉडल को उत्तर देने से पहले सीखने के लिए प्रेरित नहीं किया जाता। पृष्ठभूमि समीक्षक प्रस्ताव के उद्गम के रूप में
अग्रभूमि रन को सुरक्षित रखता है, सामान्य एजेंट टूल तक पहुँच नहीं सकता और जीवनचक्र संबंधी
निर्णय नहीं ले सकता। समीक्षा केवल तभी शुरू होती है जब अग्रभूमि रनटाइम अपने सटीक रूप से रिज़ॉल्व किए गए मॉडल और
skill_workshop के वास्तव में उपलब्ध होने—दोनों की रिपोर्ट करता है। इसलिए प्रतिबंधात्मक या अज्ञात टूल नीति
सुरक्षित रूप से विफल होती है और कोई प्रस्ताव नहीं बनाती।
संपूर्ण स्वायत्त समीक्षा व्यवहार और सुरक्षा मॉडल के लिए स्व-अधिगम देखें।
प्रस्ताव विवरण हमेशा 160 बाइट तक सीमित होते हैं, चाहे
maxSkillBytes कुछ भी हो।
Gateway विधियाँ
| विधि | दायरा |
|---|---|
skills.proposals.list |
operator.read |
skills.proposals.inspect |
operator.read |
skills.proposals.historyStatus |
operator.read |
skills.proposals.historyScan |
operator.admin |
skills.proposals.create |
operator.admin |
skills.proposals.update |
operator.admin |
skills.proposals.revise |
operator.admin |
skills.proposals.requestRevision |
operator.admin |
skills.proposals.apply |
operator.admin |
skills.proposals.reject |
operator.admin |
skills.proposals.quarantine |
operator.admin |
skills.curator.status |
operator.read |
skills.curator.pin |
operator.admin |
skills.curator.unpin |
operator.admin |
skills.curator.restore |
operator.admin |
requestRevision केवल Gateway के लिए है (कोई CLI या एजेंट-टूल समकक्ष नहीं): यह
उन UI के लिए, जो एजेंट से शाब्दिक नई सामग्री जमा करने के बजाय संशोधन करने को कहते हैं,
PROPOSAL.md को सीधे बदलने के बजाय मुक्त-पाठ संशोधन निर्देश स्वामी एजेंट के चैट सत्र को
अग्रेषित करता है।
historyStatus और historyScan Control UI समर्थन विधियाँ हैं। historyScan
direction: "older" | "newer" स्वीकार करता है; यह परिणामों को हमेशा लंबित
प्रस्ताव के रूप में ही रखता है।
संग्रहण
<OPENCLAW_STATE_DIR>/skill-workshop/ proposals.json proposals/<proposal-id>/ proposal.json PROPOSAL.md rollback.json assets/ examples/ references/ scripts/ templates/डिफ़ॉल्ट स्थिति डायरेक्टरी: ~/.openclaw।
proposal.json: प्रामाणिक प्रस्ताव रिकॉर्ड।proposals.json: तेज़ सूचीकरण सूचकांक, जिसे प्रस्ताव फ़ोल्डरों से पुनः बनाया जा सकता है।PROPOSAL.md: लंबित स्किल प्रस्ताव।rollback.json: लागू करने की कार्रवाई द्वारा सक्रिय फ़ाइलें बदलने से पहले लिखे गए पुनर्प्राप्ति मेटाडेटा।
सीमाएँ
| सीमा | मान |
|---|---|
| विवरण | 160 बाइट |
| प्रस्ताव का मुख्य भाग | skills.workshop.maxSkillBytes (डिफ़ॉल्ट 40,000; अधिकतम सीमा 1 MiB) |
| सहायक फ़ाइलें | प्रति प्रस्ताव 64 |
| सहायक फ़ाइल का आकार | प्रत्येक 256 KiB, कुल 2 MiB |
| लंबित + क्वारंटीन किए गए प्रस्ताव | प्रति वर्कस्पेस skills.workshop.maxPending (डिफ़ॉल्ट 50) |
समस्या निवारण
| समस्या | समाधान |
|---|---|
Skill proposal description is too large |
description को 160 बाइट या उससे कम करें। |
Skill proposal content is too large |
प्रस्ताव का मुख्य भाग छोटा करें या skills.workshop.maxSkillBytes बढ़ाएँ। |
Target skill changed after proposal creation |
वर्तमान लक्ष्य के अनुसार प्रस्ताव संशोधित करें या नया प्रस्ताव बनाएँ। |
Proposal scan failed |
स्कैनर के निष्कर्षों का निरीक्षण करें, फिर प्रस्ताव को संशोधित या क्वारंटीन करें। |
untrusted symlink target |
skills.load.allowSymlinkTargets कॉन्फ़िगर करें और skills.workshop.allowSymlinkTargetWrites को केवल जानबूझकर साझा किए गए स्किल रूट के लिए सक्षम करें। |
Support file paths must be under one of... |
सहायक फ़ाइलों को assets/, examples/, references/, scripts/, या templates/ के अंतर्गत ले जाएँ। |
| प्रस्ताव सूची में दिखाई नहीं देता | चयनित --agent वर्कस्पेस और OPENCLAW_STATE_DIR जाँचें। |
एजेंट skill_workshop कॉल नहीं कर सकता |
सक्रिय टूल नीति और रन मोड जाँचें। coding में टूल शामिल है; प्रतिबंधात्मक tools.allow नीतियों में इसे स्पष्ट रूप से सूचीबद्ध करना आवश्यक है और सैंडबॉक्स किए गए रन को सामान्य होस्ट-साइड एजेंट सत्र या CLI का उपयोग करना चाहिए। |
टूल-नीति निदान
स्वायत्त कैप्चर सक्षम होने पर, openclaw doctor डिफ़ॉल्ट एजेंट के लिए
core/doctor/skill-workshop-tool-policy जाँच चलाता है। यदि नीति
skill_workshop छिपाती है, तो चेतावनी पहले बहिष्कृत करने वाले कॉन्फ़िगरेशन स्तर और
किए जाने वाले सटीक allow या alsoAllow परिवर्तन का नाम बताती है। पुराने रनबुक अब भी
openclaw plugins inspect skill-workshop का उपयोग कर सकते हैं; वह कमांड अब स्पष्ट करता है कि Skill
Workshop अंतर्निर्मित है और लागू होने पर वही नीति संकेत प्रिंट करता है।
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