OpenClaw技能开发入门：为百川2-13B-4bits模型定制专属自动化模块

OpenClaw技能开发入门为百川2-13B-4bits模型定制专属自动化模块1. 为什么需要自定义OpenClaw技能去年冬天我每天早晨都要手动查询天气来决定穿什么衣服。直到有一天我突发奇想能不能让OpenClaw自动完成这个任务于是开始了我的第一个技能开发尝试——为百川2-13B模型定制天气查询模块。开发自定义技能的核心价值在于解决个性化需求通用模型无法覆盖所有场景比如我的穿衣建议需要结合当地天气和衣柜库存降低Token消耗专用技能通过结构化参数调用API比让大模型自由发挥更节省资源复用工程资产开发好的技能可以发布到ClawHub社区形成正向循环2. 开发环境准备2.1 基础工具链我的开发环境组合是一台搭载RTX 3060的Ubuntu笔记本显存刚好够跑百川2-13B-4bitsVS Code OpenClaw官方插件已部署的百川模型WebUI服务默认端口7860# 验证环境 curl http://localhost:7860/api/v1/chat -X POST \ -H Content-Type: application/json \ -d {model:baichuan2-13b,messages:[{role:user,content:你好}]}2.2 技能脚手架安装OpenClaw提供了标准的技能开发模板npx openclaw/cli new skill weather-query cd weather-query npm install目录结构说明. ├── package.json # 技能元数据 ├── skill.json # 技能注册配置 ├── src │ ├── index.ts # 主逻辑 │ └── types.ts # 类型定义 └── test # 测试用例3. 对接百川模型API3.1 理解百川的对话协议百川2-13B的API与OpenAI协议略有不同需要特别注意interface BaichuanMessage { role: user | assistant; content: string; } interface BaichuanRequest { model: string; messages: BaichuanMessage[]; temperature?: number; }3.2 实现天气查询逻辑我在src/index.ts中封装了专用方法async function queryWeather(location: string): Promisestring { const prompt 你是一位专业气象学家。请用中文回答${location}未来24小时的天气情况包含温度、降水概率、风速。如果无法获取该地区数据请明确说明。; const response await fetch(http://localhost:7860/api/v1/chat, { method: POST, headers: { Content-Type: application/json }, body: JSON.stringify({ model: baichuan2-13b, messages: [{ role: user, content: prompt }], temperature: 0.7 }) }); const data await response.json(); return data.choices[0].message.content; }4. 设计技能交互协议4.1 定义技能描述文件skill.json是技能的身份证我的配置如下{ name: weather-query, description: 基于百川大模型的天气查询技能, author: yourname, version: 0.1.0, triggers: [天气, weather], parameters: { location: { type: string, required: true, description: 需要查询的城市/地区名称 } } }4.2 实现核心处理逻辑主入口需要处理两种场景直接指令调用/weather 北京自然语言触发今天上海天气怎么样export default async function (ctx: SkillContext) { const { text, parameters } ctx; // 提取地点参数 let location parameters?.location; if (!location text) { // 从自然语言中提取地点 const extractResp await fetch(http://localhost:7860/api/v1/chat, { method: POST, body: JSON.stringify({ model: baichuan2-13b, messages: [{ role: user, content: 请从以下文本中提取地名作为JSON输出${text} }] }) }); location (await extractResp.json()).choices[0].message.content; } if (!location) { return { text: 请提供需要查询的地点名称 }; } try { const weatherInfo await queryWeather(location); return { text: weatherInfo, markdown: ## ${location}天气情况\n${weatherInfo} }; } catch (error) { return { text: 查询失败: ${error.message} }; } }5. 测试与调试技巧5.1 本地测试模式OpenClaw CLI提供了便捷的测试命令openclaw skills test ./weather-query \ --text 明天杭州天气怎么样 \ --params {location:杭州}5.2 调试百川模型输出我发现百川有时会返回过于冗长的解释通过修改prompt工程优化const prompt 用最简练的语言报告${location}天气格式 城市[地点] 温度[数值]℃ 降水概率[数值]% 风速[数值]级 建议[1条];6. 部署与使用6.1 安装到OpenClaw开发完成后通过link方式安装到本地环境cd weather-query npm link openclaw skills link weather-query6.2 实际使用示例现在可以通过多种方式调用Web控制台输入/weather 北京飞书机器人机器人 广州今天会下雨吗命令行openclaw exec weather --location上海7. 进阶优化方向在后续迭代中我为这个技能增加了这些特性缓存机制相同地点1小时内不重复查询多数据源当百川返回不清楚时自动切换至和风天气API穿衣建议根据温度区间推荐搭配方案// 示例扩展穿衣建议 function getClothingAdvice(temp: number): string { if (temp 28) return 建议穿短袖、短裤等夏装; if (temp 20) return 建议穿衬衫、薄外套等春秋装; return 建议穿羽绒服、毛衣等冬装; }开发自定义技能最有趣的地方在于你可以像搭积木一样不断扩展AI的能力边界。我的天气查询模块从最初的简单功能现在已经发展成包含空气质量监测、出行建议的综合性生活助手。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。