GitHub → ClawHub 一鍵轉化釋出
📖 技能介紹
name: github-to-clawhub description: > 將 GitHub 開源專案轉化為 OpenClaw skill 併發布到 clawhub 的完整流程助手。 當用戶說"把這個 GitHub 專案做成 skill"、"把 XX 釋出到 clawhub"、"把這個專案封裝成 skill"、 "把 GitHub 連結轉成 skill 上傳"、"GitHub 轉 skill"等類似需求時觸發。 支援從 GitHub URL 出發，自動完成：README 分析 → clawhub 查重 → SKILL.md 撰寫 → 目錄建立 → clawhub 釋出。 author: antonia-sz version: 1.0.0
GitHub → ClawHub 一鍵轉化釋出
把任意 GitHub 開源專案轉化為 OpenClaw skill，釋出到 clawhub.com。
前置要求
| 條件 | 說明 |
|---|---|
| GitHub URL | 目標專案的 GitHub 連結 |
| clawhub token | 格式：clh_xxx，在 clawhub.com → Profile → API Keys 獲取 |
| exec 許可權 | OpenClaw 需要能執行 shell 命令（本地部署預設有） |
如果使用者還沒提供 token，先詢問 token，再繼續。
執行流程
Step 1：讀取原專案資訊
web_fetch https://raw.githubusercontent.com/{owner}/{repo}/main/README.md
提取以下資訊： - 專案的核心功能（一句話） - 技術路徑（調 API / 本地計算 / 多 Agent / 純提示詞） - 是否依賴外部服務、本地 GPU、特殊硬體 - License 型別（MIT / Apache / GPL 等）
排除標準（遇到這些直接告知使用者不適合做 skill）： - 需要本地 GPU / 大 VRAM - 純前端/移動端 UI 專案，無 API 可調 - 需要複雜本地服務部署才能執行 - 涉及敏感/違規內容
Step 2：clawhub 查重
knot_skills search "{關鍵詞1} {關鍵詞2}"
搜尋 2-3 次，覆蓋不同角度的關鍵詞。
判斷標準： - 完全重複（功能完全相同）→ 告知使用者，詢問是否換 slug 繼續，或放棄 - 部分重疊（有相似但不完全相同）→ 說明差異，繼續釋出 - 空白地帶（無相似 skill）→ 直接繼續
Step 3：確定 skill 元資訊
與使用者確認（如果未提供）：
- slug：URL 友好名稱，全小寫 + 連字元，如 opinion-analyzer
- displayName：展示名稱，如 Opinion Analyzer — 多視角輿情分析助手
- tags：逗號分隔，如 analysis,sentiment,research
Slug 命名規則：
- 全小寫 + 連字元，無空格
- 不能和已有 slug 完全重複（Step 2 查重時會發現）
- 描述性詞彙優先（jd-interview-prep 比 interview 好）
Step 4：撰寫 SKILL.md
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這是核心步驟，決定 skill 質量。
SKILL.md 結構：
---
name: {slug}
description: >
{觸發場景描述，包含5-10個觸發詞，這決定了 AI 什麼時候載入這個 skill}
author: {作者}
version: 1.0.0
---
# {displayName}
靈感來源：[{原專案名}]({GitHub URL}) ⭐ {star 數}
{一句話核心價值}
---
## 使用方式
{2-3 個呼叫示例}
---
## 執行流程
{分步驟，具體到"做什麼、怎麼做"}
---
## 輸出格式
{交付物的結構模板}
---
## 注意事項
{邊界條件、限制}
撰寫原則：
1. description 觸發詞要夠多夠準，這是 skill 被啟用的唯一入口
2. 執行流程具體到操作層面，不能寫"幫你分析"這種廢話
3. 輸出格式給出模板，AI 不會自己發明格式
4. 不是翻譯 README，是把原專案邏輯轉化為 AI 行為規範
Step 5：建立本地檔案
SKILL_DIR="/root/.openclaw/workspace/skills/SKILL-{slug}"
mkdir -p "$SKILL_DIR"
# 寫入 SKILL.md
如果原專案有實用指令碼/配置檔案需要隨 skill 分發，也放入此目錄。
Step 6：釋出到 clawhub
CLAWHUB_TOKEN={token} \
clawhub publish {SKILL_DIR} \
--slug {slug} \
--name "{displayName}" \
--version 1.0.0 \
--changelog "Initial release: {一句話描述}" \
--tags "{tags}"
常見錯誤處理：
| 錯誤 | 原因 | 解決方案 |
|---|---|---|
Path must be a folder |
傳了檔案路徑 | 改為傳目錄路徑 |
Slug is already taken |
slug 被佔用 | 換更具體的 slug 重試 |
rate limit exceeded |
每小時限 5 個新 skill | 用 qqbot-cron 建立 65 分鐘後的重試任務 |
400 (acceptLicenseTerms) |
CLI 版本 bug | patch publish.js，加 acceptLicenseTerms: true |
401 Unauthorized |
token 無效/過期 | 讓使用者在 clawhub.com 重新生成 token |
頻率限制時的 patch CLI 方法：
PUBLISH_JS=$(find /usr/local/lib -name "publish.js" -path "*/clawhub/*" | head -1)
grep -q "acceptLicenseTerms" "$PUBLISH_JS" || \
sed -i 's/skillName:/acceptLicenseTerms: true, skillName:/' "$PUBLISH_JS"
Step 7：驗證釋出
knot_skills search "{slug}"
成功後回覆：
✅ 已釋出：{displayName}
📦 slug：{slug}
🌐 https://clawhub.com/skills/{slug}
快速模式
使用者如果一句話提供了所有資訊：
"把 https://github.com/xxx/yyy 做成 skill，token 是 clh_xxx"
直接從 Step 1 執行到底，完成後彙報結果，不需要逐步確認。
缺少資訊時，只問缺少的那個，不重複已知內容。
示例
輸入： "把 https://github.com/666ghj/BettaFish 做成 skill，token clh_xxx"
執行過程：
1. fetch README → 多 Agent 輿情分析系統
2. knot_skills search → 無重複
3. slug: opinion-analyzer，name: Opinion Analyzer — 多視角輿情分析助手
4. 撰寫 SKILL.md（多視角分析流程、報告模板）
5. 建立目錄，寫檔案
6. clawhub publish → ✅ 成功
🤖 AI 評測
這個 Skill 質量不錯，流程清晰完整，操作步驟詳細，錯誤處理也做得很到位。優點是能把 GitHub 專案轉成 skill 的全過程都覆蓋到，命令和示例都很實用，觸發詞設計合理能覆蓋多種說法。不足是示例場景有點少，遇到複雜情況可能不知道怎麼應對，而且沒有說清楚原專案更新後怎麼同步。另外這個工具比較適合技術人員使用，普通使用者操作可能有一定門檻。
