Skills Atölyesi

Skill Workshop, çalışma alanı Skills'lerini oluşturmak ve güncellemek için OpenClaw'ın yönetişimli yoludur. Agent'lar ve operatörler bu yol üzerinden hiçbir zaman doğrudan SKILL.md yazmaz — yalnızca uygulandığında canlı bir Skill'e dönüşen bir öneri (içerik, hedef bağlama, tarayıcı durumu, karmalar ve geri alma meta verileri içeren bekleyen taslak) oluştururlar.

Skill Workshop yalnızca çalışma alanı Skills'lerini yazar. Paketlenmiş, Plugin, ClawHub, ek kök, yönetilen, kişisel agent veya sistem Skills'lerine hiçbir zaman dokunmaz.

Nasıl çalışır?

• Önce öneri: oluşturulan içerik SKILL.md olarak değil, PROPOSAL.md olarak saklanır.
• Tek canlı yazma işlemi uygulamadır: oluşturma, güncelleme ve düzeltme hiçbir zaman etkin Skills'leri değiştirmez.
• Çalışma alanı kapsamlıdır: oluşturmalar çalışma alanının skills/ kökünü hedefler; güncellemelere yalnızca yazılabilir çalışma alanı Skills'leri için izin verilir.
• Üzerine yazma yoktur: hedef Skill zaten varsa oluşturma başarısız olur.
• Karmaya bağlıdır: güncelleme önerileri mevcut hedef karmasına bağlanır ve canlı Skill uygulamadan önce değişirse stale durumuna geçer.
• Tarayıcı denetimlidir: uygulama, yazmadan önce güvenlik tarayıcısını yeniden çalıştırır.
• Kurtarılabilir: uygulama, canlı dosyalara dokunmadan önce geri alma meta verilerini yazar.
• Tutarlı yüzeyler: sohbet, CLI ve Gateway aynı hizmeti çağırır.

Yaşam döngüsü

oluşturma/güncelleme -> bekliyordüzeltme             -> bekliyoruygulama              -> uygulandıreddetme              -> reddedildikarantinaya alma      -> karantinaya alındıhedef değişikliği     -> güncelliğini yitirdi

Yalnızca pending durumundaki bir öneri düzeltilebilir, uygulanabilir, reddedilebilir veya karantinaya alınabilir.

Yaşam döngüsü düzenlemesi

Gateway, paylaşılan durum veritabanında toplam Skill kullanımını izler. Günde bir kez, Skill Workshop tarafından oluşturulup uygulanan Skills'leri inceler. 30 günden uzun süre kullanılmayan Skills'ler stale; 90 gün sonra ise archived olur ve yeni agent Skill anlık görüntülerinin dışında bırakılır. Arşivlenen Skill dosyaları diskte değişmeden kalır. Elle yazılan Skills'ler hiçbir zaman düzenlenmez; yaşam döngüsü düzenlemesine yalnızca Skill Workshop önerileriyle oluşturulan Skills'ler girer.

Sabitlenen Skills'ler yaşam döngüsü geçişlerini atlar. Güncelliğini yitirmiş bir Skill, kullanıldıktan ve bir sonraki tarama çalıştıktan sonra active durumuna döner. Arşivlenen Skills'ler yalnızca açık bir geri yükleme işlemiyle geri döner:

Yaşam döngüsü geçişleri ve geri yüklemeler yeni oturumlara uygulanır; çalışan oturumlar mevcut Skill anlık görüntülerini korur.

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

Tüm düzenleyici komutları --json kabul eder. Durum ayrıca belirlenimsel çakışma adaylarını yalnızca öneri olarak bildirir; Skills'leri hiçbir zaman birleştirmez veya bir model çağırmaz.

Sohbet

Agent'tan istediğiniz Skill'i isteyin; agent skill_workshop çağırır ve bir öneri kimliği döndürür.

Son çalışmalardan öğrenme

Mevcut konuşmayı veya adlandırılmış kaynakları standartların yönlendirdiği tek bir Skill önerisine dönüştürmek için /learn kullanın:

/learn/learn docs/runbook.md ve https://example.com/guide; kurtarmaya odaklan

İstek verilmediğinde /learn, agent'tan mevcut konuşmadaki yeniden kullanılabilir iş akışını damıtmasını ister. İstek verildiğinde agent; odak, kapsam ve adlandırma gereksinimlerine uyarak yolları, URL'leri, yapıştırılan notları ve konuşma referanslarını kaynak olarak ele alır. Kaynakları mevcut araçlarıyla toplar ve ardından action: "create" ile skill_workshop çağırır.

Ortaya çıkan öneri pending durumunda kalır; /learn onu hiçbir zaman uygulamaz. Öneriyi normal onay akışı üzerinden veya openclaw skills workshop ile inceleyip uygulayın.

Oluşturma:

Pazartesi gelen kutusu rutinimi çalıştıran morning-catchup adlı bir Skill oluştur.

Mevcut bir çalışma alanı Skill'ini güncelleme:

trip-planning Skill'ini rezervasyondan önce koltuk planlarını da kontrol edecek şekilde güncelle.

Bekleyen bir öneri üzerinde yineleme:

morning-catchup önerisini göster.Acil olarak işaretlenen her şeyi de belirtecek şekilde düzelt.morning-catchup önerisini uygula.

Agent tarafından başlatılan apply, reject ve quarantine, varsayılan olarak ek bir onay istemi olmadan çalışır. Bu eylemlerden önce operatör onayı gerektirmek için skills.workshop.approvalPolicy değerini "pending" olarak ayarlayın.

Onay gerektiğinde istem, öneri kimliğini ve hedef Skill'i belirtir; öneri açıklamasını, destek dosyası sayısını ve gövde boyutunu gösterir. Onay istekleri, agent aracı gözlemcisinden önce tamamlanacak şekilde sınırlandırılır. İstem süresi dolmadan bir karar gelmezse yaşam döngüsü eylemi çalışmaz: öneri beklemede ve değişmeden kalır. Daha sonra Skill Workshop kullanıcı arayüzünde karar verin veya openclaw skills workshop apply|reject|quarantine <proposal-id> çalıştırın. Agent'lar süresi dolan bir yaşam döngüsü eylemini döngü içinde yeniden denememelidir.

CLI

# Oluşturmaopenclaw skills workshop propose-create \  --name morning-catchup \  --description "Günlük gelen kutusu özeti: sınıflandır, arşivle, öne çıkar, taslak oluştur, planla" \  --proposal ./PROPOSAL.md # Mevcut bir çalışma alanı Skill'ini güncellemeopenclaw skills workshop propose-update trip-planning --proposal ./PROPOSAL.md # Listeleme ve incelemeopenclaw skills workshop listopenclaw skills workshop inspect <proposal-id> # Onaydan önce düzeltmeopenclaw skills workshop revise <proposal-id> --proposal ./PROPOSAL.md # Sonlandırmaopenclaw skills workshop apply <proposal-id>openclaw skills workshop reject <proposal-id> --reason "Yinelenen"openclaw skills workshop quarantine <proposal-id> --reason "Güvenlik incelemesi gerekiyor"

Her alt komut --agent <id> (hedef çalışma alanı; varsayılan olarak önce geçerli çalışma dizininden çıkarılan, ardından varsayılan agent) ve --json (yapılandırılmış çıktı) kabul eder. propose-create, propose-update ve revise ayrıca öneri bağlamını --proposal ile birlikte kaydetmek için --goal <text> ve --evidence <text> kabul eder.

Öneri içeriği

Öneri beklemedeyken yalnızca öneriye ait frontmatter ile PROPOSAL.md olarak saklanır:

---name: "morning-catchup"description: "Günlük gelen kutusu özeti: sınıflandır, arşivle, öne çıkar, taslak oluştur, planla"status: proposalversion: "v1"date: "2026-05-30T00:00:00.000Z"---

Uygulama sırasında Skill Workshop etkin SKILL.md dosyasını yazar ve yalnızca öneriye ait şu alanları kaldırır: status, öneri version ve öneri date.

Destek dosyaları

Önerilen Skill'in PROPOSAL.md yanında dosyalara ihtiyacı olduğunda --proposal-dir kullanın:

openclaw skills workshop propose-create \  --name weekly-update \  --description "Cuma özeti: istatistikler, öne çıkanlar, gelecek haftanın ilk üç önceliği" \  --proposal-dir ./weekly-update-proposal

Dizin PROPOSAL.md içermelidir. Destek dosyaları assets/, examples/, references/, scripts/ veya templates/ altında bulunmalıdır. Skill Workshop bunları tarar, karmalarını oluşturur ve öneriyle birlikte saklar; yalnızca uygulama sırasında canlı SKILL.md yanına yazar.

Reddedilen destek dosyası yolları: mutlak yollar, gizli yol segmentleri, yol geçişi, çakışan yollar, çalıştırılabilir dosyalar, UTF-8 olmayan metinler, null baytlar ve standart destek klasörlerinin dışındaki yollar.

Agent aracı

Model, gerekli tek bir action ile skill_workshop kullanır: create | update | revise | list | inspect | apply | reject | quarantine. Diğer parametreler eyleme bağlı olarak uygulanır:

Agent'lar oluşturulan Skill çalışmaları için skill_workshop kullanmalıdır. Öneri dosyalarını write, edit, exec, kabuk komutları veya doğrudan dosya sistemi işlemleriyle oluşturmamalı ya da değiştirmemelidir.

Önerilen Skills

OpenClaw, etkileşimli bir tur sona erdiğinde, başarısız turlar da dahil olmak üzere “bir dahaki sefere”, “şunu unutma” gibi kalıcı talimatları ve tepkisel düzeltmeleri algılar. Bir sonraki turda agent, en son algılanan iş akışını skill_workshop üzerinden kaydetmeyi önerir; öneri oluşturulup oluşturulmayacağına kullanıcı karar verir. Bu yerleşik öneri kendi başına bir Skill oluşturmaz veya değiştirmez. Bunun yerine doğrudan bekleyen öneriler oluşturmak için skills.workshop.autonomous.enabled etkinleştirin. Control UI'da Workshop sekmesi aynı ayarı sayfa başlığında bir Kendi kendine öğrenme düğmesi ve boş öneri panosunda bir etkinleştirme düğmesi olarak sunar.

Geçmiş oturumları tarama

Control UI, otonom kendi kendine öğrenmeyi etkinleştirmeden eski çalışmaları inceleyebilir. Plugin'ler → Workshop bölümünü açın ve Skill fikirleri bul seçeneğini belirleyin. Tarama, en yeni uygun oturumlarla başlar ve kapsamlı çalışmaların sınırlandırılmış bir bölümünü inceler. Cron, Heartbeat, hook, alt agent, ACP, Plugin'e ait ve dahili inceleme oturumlarının yanı sıra altıdan az model turu içeren konuşmaları atlar.

İnceleyici, seçilen agent'ın yapılandırılmış modelini kullanır ve gizli bilgilerden arındırılmış, boyutu sınırlandırılmış bir transkript paketi alır. Deneyim incelemesindeki aynı tutucu ölçütü uygular: somut bir kurtarma kalıbı veya gelecekteki en az iki model ya da araç çağrısını ortadan kaldıracak kararlı bir prosedür. Rutin çalışmalar ve tek seferlik bilgiler öneri üretmemelidir.

Tek bir tarama en fazla üç bekleyen öneri oluşturabilir veya düzeltebilir. Canlı bir Skill'i uygulayamaz, reddedemez, karantinaya alamaz veya düzenleyemez. Workshop, örneğin 20 oturum incelendi · 18 Haz–bugün · 2 fikir bulundu biçiminde kümülatif kapsamı gösterir. Kalıcı en eski oturum imlecinden devam etmek için Daha eski çalışmaları tara seçeneğini belirleyin. Kullanılabilir geçmiş tükendiğinde eylem Yeni çalışmaları tara olur.

Geçmişe dönük inceleme, skills.workshop.autonomous.enabled değeri false olsa bile manueldir. Her tıklama bir model çalıştırması başlatır; bu nedenle sağlayıcının fiyatlandırma ve veri işleme koşulları geçerlidir. İmleç ve kapsam sayıları paylaşılan OpenClaw durum veritabanında saklanır; transkript içeriği tarama durumuna kopyalanmaz.

Otonom yakalama etkinleştirildiğinde OpenClaw, başarılı ve kapsamlı çalışmaların ardından ve tüm ajan sistemi boşa çıktığında tutucu bir inceleme de gerçekleştirebilir. Bu yalıtılmış inceleme en fazla bir bekleyen teklif oluşturabilir veya değiştirebilir. approvalPolicy değeri "auto" olsa bile etkin bir skill'i güncelleyemez veya bir teklifi uygulayamaz, reddedemez ya da karantinaya alamaz.

Etkinleştirme, uygunluk, gizlilik ve maliyet ayrıntıları, teklif eşiği ve sorun giderme için Kendi kendine öğrenme bölümüne bakın.

Onay ve özerklik

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

Otonom yakalama, ileriye dönük kuralları (örneğin, “bundan sonra”) ve tepkisel düzeltmeleri (örneğin, “istediğim bu değildi”) tanır. Yeni talimatları konuya göre her turda en fazla üç teklif halinde gruplandırır, sözlük eşleşmelerini mevcut yazılabilir çalışma alanı skill'lerine yönlendirir ve başka bir düzeltme aynı skill'i hedeflediğinde kendi bekleyen teklifini değiştirir.

Açık bir düzeltme olmadan başarıyla tamamlanan kapsamlı çalışmalar için seçilen modelin yalıtılmış bir çalıştırması, tamamlanan sürecin tutucu teklif eşiğini aşıp aşmadığına karar verir. Ön plan modeline yanıt vermeden önce öğrenmesi yönünde istem gönderilmez. Arka plan inceleyicisi, ön plan çalıştırmasını teklifin kaynağı olarak korur, genel ajan araçlarına erişemez ve yaşam döngüsü kararları veremez. İnceleme yalnızca ön plan çalışma zamanı hem tam çözümlenmiş modelini hem de skill_workshop öğesinin gerçekten kullanılabilir olduğunu bildirdiğinde başlar. Bu nedenle kısıtlayıcı veya bilinmeyen araç ilkesi güvenli biçimde başarısız olur ve teklif oluşturmaz.

Otonom incelemenin eksiksiz davranışı ve güvenlik modeli için Kendi kendine öğrenme bölümüne bakın.

Teklif açıklamaları, maxSkillBytes değerinden bağımsız olarak her zaman 160 baytla sınırlıdır.

Gateway yöntemleri

requestRevision yalnızca Gateway üzerinden kullanılabilir (CLI veya ajan aracı eşdeğeri yoktur): ajandan doğrudan yeni içerik göndermek yerine değişiklik yapmasını isteyen kullanıcı arayüzleri için, PROPOSAL.md öğesini doğrudan değiştirmek yerine serbest metinli değişiklik talimatlarını sahibi olan ajanın sohbet oturumuna iletir.

historyStatus ve historyScan, Control UI destek yöntemleridir. historyScan, direction: "older" | "newer" kabul eder; sonuçları her zaman bekleyen teklifler olarak bırakır.

Depolama

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

Varsayılan durum dizini: ~/.openclaw.

• proposal.json: kurallı teklif kaydı.
• proposals.json: teklif klasörlerinden yeniden oluşturulabilen hızlı listeleme dizini.
• PROPOSAL.md: bekleyen skill teklifi.
• rollback.json: uygulama etkin dosyaları değiştirmeden önce yazılan kurtarma meta verileri.

Sınırlar

Sorun giderme

Araç ilkesi tanılaması

Otonom yakalama etkinleştirildiğinde openclaw doctor, varsayılan ajan için core/doctor/skill-workshop-tool-policy denetimini çalıştırır. İlke skill_workshop öğesini gizliyorsa uyarı, dışlayan ilk yapılandırma katmanını ve yapılması gereken tam allow veya alsoAllow değişikliğini belirtir. Eski çalışma kitapları hâlâ openclaw plugins inspect skill-workshop kullanabilir; bu komut artık Skill Workshop'un yerleşik olduğunu açıklar ve uygulanabilir olduğunda aynı ilke ipucunu yazdırır.

İlgili

• Yükleme sırası, öncelik ve görünürlük için Skills
• Çalıştırma sonrası tutucu skill teklifleri için Kendi kendine öğrenme
• Elle yazılan SKILL.md temel bilgileri için Skill oluşturma
• Tam skills.workshop şeması için Skills yapılandırması
• openclaw skills komutları için Skills CLI