技能导出器

技能简介

skill-exporter 用于将 Clawdbot 技能打包为可独立部署的微服务，生成 Dockerfile、FastAPI 封装层、依赖文件及云平台配置，支持一键部署至 Railway、Fly.io 或本地 Docker 环境。

业务背景

技能导出器帮助开发团队将现有Clawdbot技能快速转化为独立微服务，无需重写代码即可实现云原生部署。业务人员可与技术团队协作，将内部自动化能力封装为标准API服务，灵活对接Railway、Fly.io等云平台，降低技能复用门槛，加速业务能力的对外输出与规模化扩展。

落地案例：某运营团队积累了一套客户数据清洗技能，现需开放给外部系统调用。通过技能导出器，技术人员直接读取该技能目录，自动生成带FastAPI接口的微服务包，包含Dockerfile及Railway部署配置。运营方确认部署目标后，执行一键命令即可完成云端发布，原脚本逻辑完整保留，外部系统通过HTTP API即可调用数据清洗能力。

能做什么

• 读取现有技能目录，自动生成可运行的微服务代码结构
• 输出适配 Railway、Fly.io 或通用 Docker 的部署配置
• 可选集成 LLM 客户端，提供提示词生成与决策辅助能力
• 保留原技能的脚本逻辑，通过 HTTP API 暴露功能

使用说明

安装准备

本工具无需单独安装，直接调用仓库中的导出脚本即可。需确保系统已安装 python3。

执行导出

python3 {baseDir}/scripts/export.py \
  --skill ~/.clawdbot/skills/instagram \
  --target railway \
  --llm anthropic \
  --output ~/projects/instagram-service

常用参数

• --skill：技能目录路径（必填）
• --target：部署目标，可选 railway / fly / docker（默认 docker）
• --llm：LLM 提供商，可选 anthropic / openai / none（默认 none）
• --output：输出目录（默认 ./<skill-name>-service）
• --port：API 端口（默认 8000）

导出后操作

1. 复制 .env.example 为 .env 并填入密钥
2. 本地测试：docker-compose up
3. 部署执行：railway up 或 fly deploy

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 源技能必须包含有效的 SKILL.md 前置元数据
• scripts/ 目录至少存在一个可调用函数，而非仅内联代码
• 导出后需手动配置环境变量中的敏感信息
• LLM 集成功能涉及外部 API 调用，需注意速率限制与费用

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/macstenk/skill-exporter/SKILL.md
来源类型：GitHub 仓库