SkillClaw

SkillClaw 是一个面向多用户 OpenClaw 生态的技能群体进化框架。它核心理念是：不靠更大的模型，靠更聪明的经验。

通过自动从多个用户和多个 Agent 的真实实战会话中提炼可复用的 Skill，并在云端共享，SkillClaw 让整个 Agent 集群能够持续“集体学习”和进化。对于终端用户而言，这一切都在后台无感完成——你只需正常与 OpenClaw 对话，系统会自动将你的成功经验转化为整个社区的智慧。

核心价值

1. 群体智能进化：
   • 打破单点智能的局限，汇聚成百上千个 Agent 的实战经验。
   • 自动识别高频、高效的操作模式，将其固化为标准化的 SKILL.md。
2. 无感使用体验：
   • 安装极简：两行命令即可完成部署。
   • 零干扰：用户无需改变任何交互习惯，Skill 的捕获、优化和同步均在后台静默进行。
3. 广泛兼容生态：
   • 无缝支持各种基于 OpenClaw 协议的变体框架，包括 CoPaw, IronClaw, PicoClaw, ZeroClaw, NanoClaw, NemoClaw 等。
4. 显著性能提升：
   • 在 WildClawBench 真实世界场景评测中，SkillClaw 显著提升了 Qwen3-Max 等模型的表现，证明了“经验复用”比单纯堆砌参数更有效。

系统架构

SkillClaw 由三个核心组件构成，它们共享同一套存储层（Alibaba OSS / S3 / 本地文件系统）和技能格式（SKILL.md）：

1. Client Proxy (本地代理)

• 功能：作为本地 API 代理（拦截 /v1/chat/completions 和 /v1/messages），负责记录 Agent 的请求与响应，捕获会话产物，并与共享存储同步技能。
• 角色：数据的“采集者”与技能的“消费者”。

2. Workflow Evolve Server (工作流进化服务器)

• 功能：基于固定的三阶段 LLM 流程 (Summarize -> Aggregate -> Execute)，从共享存储读取原始会话数据，分析并演化出新技能，再写回存储。
• 角色：标准化的“技能提炼工厂”。

3. Agent Evolve Server (智能体进化服务器)

• 功能：Workflow Server 的自主 Agent 替代方案。它使用一个完整的 OpenClaw Agent 来读取会话、深度分析模式，并直接写入演化后的技能文件。具备完整的读、写、执行能力，能处理更复杂的逻辑。
• 角色：具备高阶推理能力的“资深教练”。

快速开始

前置要求

• Python >= 3.10
• 一个兼容 OpenAI 标准的 LLM API Endpoint
• (可选) Node.js & OpenClaw (仅在使用 Agent Evolve Server 时需要)

1. 安装

方式 A：Client / 本地开发

git clone <repo-url> SkillClaw && cd SkillClaw
bash scripts/install_skillclaw.sh
source .venv/bin/activate

方式 B：Server 部署（包含两个 Server 入口）

bash scripts/install_skillclaw_server.sh
source .venv-server/bin/activate
# 若使用 Agent Evolve Server，需确保 openclaw 已全局安装
npm install -g openclaw

2. 配置并启动 Client Proxy

# 设置环境变量
export OPENAI_BASE_URL="https://your-api-gateway/v1"
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

# 初始化配置
skillclaw setup

# 启动代理
skillclaw start

# 查看状态与配置
skillclaw status
skillclaw config show

3. 启动 Evolve Server

你可以选择以下任一方式启动进化服务：

选项 1：Workflow Evolve Server (轻量级)

skillclaw-evolve-server --port 8787 --interval 300 \
  --storage-backend oss \
  --oss-endpoint "$EVOLVE_STORAGE_ENDPOINT" \
  --oss-bucket "$EVOLVE_STORAGE_BUCKET" \
  --group-id my-group

选项 2：Agent Evolve Server (高阶智能)

skillclaw-agent-evolve-server --port 8787 --interval 300 --no-fresh \
  --storage-backend oss \
  --oss-endpoint "$EVOLVE_STORAGE_ENDPOINT" \
  --oss-bucket "$EVOLVE_STORAGE_BUCKET" \
  --group-id my-group

4. 技能管理

skillclaw skills pull          # 从云端下载最新共享技能
skillclaw skills push          # 上传本地生成的优质技能
skillclaw skills sync          # 双向同步
skillclaw skills list-remote   # 浏览远端技能库

实验与基准测试

SkillClaw 内置了 WildClawBench 实验流程，用于量化评估技能进化的效果。

• 主要入口：scripts/run_wildclawbench_iterative_evolve_agent.py
• CLI 工具：通过 skillclaw benchmark 命令集运行各类子测试。
• 结论：即使在有限的群体交互反馈下，SkillClaw 也能通过经验沉淀显著提升模型在复杂任务中的成功率。

配置说明

配置由 ~/.skillclaw/config.yaml 和环境变量共同管理。

• 查看配置：skillclaw config show
• 修改配置：skillclaw config <key> <value>
• 模板参考：
  • Client: example_env.sh
  • Server: evolve_server/.env.example