🏭 OpenClaw Skill Factory Plugin

A skills-only OpenClaw plugin that turns the "one-off skill helpers" into a governed, eval-driven, end-to-end skill production line — with a static fast-path for speed, a TDD/benchmark engine for triggering quality, and optional screenshot input for authoring skills.

把 skill-generator / skill-assessor / skill-splitter 叠加 TDD/eval 动态跑分引擎 与"看屏截图输入"，封装成一个可直接开源、可通过 openclaw plugins 命令管理的插件。

🎯 对标 Anthropic 官方 skill-creator 并反超：能力全面对齐（自动 eval / TDD / description 自动优化 / 防过拟合 train-test 分割），并在**零外部依赖、创建速度（静态快路径短路）、幂等安装（内容寻址四态收敛）、OpenClaw 生态注册、多模态需求输入、治理、数据守卫（加密/脱敏/防泄露）**七个维度更强。逐条对比见 skills/skill-factory-eval/references/vs-skill-creator.md。

✨ What's inside

This is a skills-only plugin (no channel, no TypeScript runtime). It bundles 7 skills:

Skill	作用	门禁 (metadata.openclaw)
`skill-generator` 🏭	把自然语言需求转成标准 Skill 候选，补齐触发边界、输入输出、依赖、权限与 eval；关键词命中涉敏时自动注入数据守卫	无外部依赖
`skill-data-guard` 🛡️	数据守卫能力包：给调用内部接口/私有知识库的 Skill 注入数据边界（加密传输、凭证进程内自取、stdout 脱敏、数据不进上下文）	无外部依赖
`skill-assessor` 📊	静态 7 维评估（结构/frontmatter/正文/token 效率/生态兼容等）+ 涉敏 skill 数据隔离门禁，并衔接动态跑分	`requires.bins: [bash]`
`skill-splitter` 🪓	识别大 Skill 的职责/依赖/数据契约，生成可审阅的子 Skill 与编排器提案（四种模式 + AST 分析）	`requires.bins: [python3]`
`skill-factory-eval` 🎯	TDD/eval 引擎：快路径静态触发力分析（0 模型调用）→ train/test 分层跑分（precision/recall）→ description 自动优化闭环。对标并反超官方 skill-creator	`requires.bins: [python3]`
`skill-factory-screenshot` 📸	稳定实现"截图作为造技能输入"，桥接内置 `screen_snapshot` 与 `peekaboo` 两条后端	后端各自门控（见下）
`skill-factory-orchestrator` 🏗️	薄编排器：把上述能力串成需求→暂存→快路径预检→静态评估→TDD 动态跑分/优化→授权幂等安装→运行验证→新会话测试→幂等治理登记的九步闭环（`scripts/install_skill.py` 内容寻址四态收敛）	无外部依赖

与龙虾（OpenClaw）截图能力搭配

skill-factory-screenshot 不自己造截图，而是稳定桥接 OpenClaw 现有的两条官方后端：

后端 A（推荐，跨端）：内置 screen_snapshot / screen_record agent tool，经 Gateway node.invoke 调配对节点（iOS/Android/macOS companion），返回图交给带 vision 的模型。高风险命令受 phone-control 插件 arm/disarm 授权门控。
后端 B（macOS 本机）：peekaboo skill（brew install steipete/tap/peekaboo），复用 App bridge.sock 的 Screen Recording / Accessibility 授权。

🎯 vs. Anthropic `skill-creator`（对标 + 反超）

基于对官方 skill-creator（含 V3 的 run_loop.py / improve_description.py / grader.md）源码的逐行核对：

维度	官方 skill-creator	本插件	结论
自动 eval / benchmark	✅ `run_loop.py`	✅ `run_eval_loop.py` 一键全自动闭环（split→判定→聚合→改写→按test选最优）	补齐
TDD 测试驱动	✅	✅ `gen_eval_set.py` + golden cases（先红后绿）	补齐
description 自动优化	✅ V3 核心	✅ eval-loop：train 优化 / test 选优 / blinded history	补齐
防过拟合 train/test 分割	✅	✅ `split_eval.py` 分层切分	持平
precision/recall/accuracy	✅	✅ `aggregate_eval.py`（口径对齐）	持平
eval 可视化报告	✅ eval-viewer（HTML，需脚本+浏览器）	✅ `generate_report.py` 零依赖单文件 HTML，离线双击即开	补齐并更轻
判定/改写执行体	❌ 硬编码 `anthropic` SDK + `claude -p`	✅ 可插拔进程协议：host-cmd（宿主）/ replay（CI 回放）/ mock（自测）	反超
外部依赖	❌ 硬依赖 `anthropic` SDK + `claude -p` + `webbrowser`	✅ 纯标准库 + 宿主 subagent，零 SDK/CLI/API key	反超
创建速度	⚠️ 逢改必真实跑模型	✅ 静态快路径 0 模型调用短路，~80% 弱候选秒级拦截	反超
CI 可复现（回放）	❌ 每次真起模型	✅ `replay` 后端离线确定性复现 eval	反超
幂等安装	❌ 手动拷贝，重复安装产生漂移	✅ `install_skill.py` 内容寻址四态收敛（install/noop/conflict/upgrade）+ 原子转正 + 查重登记，CI 反复跑结果稳定	反超
生态注册	❌ 无	✅ `metadata.openclaw.skillKey` + 门控 + 治理注册表	反超
多模态需求输入	⚠️ 纯文本 interview	✅ 截图 → 需求草案	反超
数据守卫 / 隐私防泄露	❌ 无（只生成 skill，不注入运行时加密/脱敏）	✅ `skill-data-guard`：接口加密传输 + 凭证进程内自取 + stdout 脱敏 + 数据不进上下文	反超
大 Skill 拆分	✅	✅ 四种模式 + AST 分析	更专业

同标准、更快、更省、更可移植、且带生态治理。判分口径（trigger_threshold=0.5、runs_per_query=3、holdout=0.4、max_iterations=5、按 test 集选最优）刻意对齐官方，不靠降低标准取胜。详见 vs-skill-creator.md。

本插件在设计上严格遵守以下约束（详见各 skill 的 references/）：

依赖门控：skill-splitter 声明 requires.bins: [python3]；截图后端 B 的 OS+bin 门控由 peekaboo skill 承载。运行时 eligibility 未满足则该 skill 自动不可用。
不触碰核心：全部为 Markdown 工作流 + 内置 tool/CLI，无任何 TS 运行时代码，不 import OpenClaw 核心 src/**，天然满足扩展导入边界。
截图授权门控：高风险屏幕命令必须先经 phone-control arm（推荐带 --ttl 自动过期）+ macOS TCC 授权，用完 disarm，禁止未授权静默截图。
两个事实源分离：per-agent eligible 清单决定"现在能不能用"；治理注册表（registry.json）只记录"哪个版本通过过什么验证"。注册表不能替代运行时；登记步骤不修改 eligible。幂等安装（install_skill.py）只作用于磁盘 + 注册表，同样绝不触碰 eligible / per-agent skills。

📦 Install & manage

Requirements

Node.js >= 18（npm 安装与本地校验用）
python3（skill-splitter / skill-factory-eval / 幂等安装 install_skill.py 用，标准库即可）
peekaboo（可选，仅 macOS 本机截图后端用）

Install via npm（当前推荐）

注：本插件目前以独立 npm 包形式发布，尚未集成到 OpenClaw 的插件市场。在 OpenClaw 官方支持通过 openclaw plugins install <npm-package> 安装前，先用 npm 方式安装到本地，再把 skills/ 目录挂载给 OpenClaw 使用（见下）。

# 全局安装（推荐，方便 CLI / 各项目复用）
npm install -g openclaw-skill-factory-plugin

# 或安装到当前项目
npm install openclaw-skill-factory-plugin

# 或直接拉到本地目录（开发/内网/离线）
git clone https://github.com/singleGanghood/openclaw-skill-factory-plugin.git

让 OpenClaw 使用本插件的 skills

安装后，把包内的 skills/ 目录指向 OpenClaw 的 skill 加载路径（二选一）：

# 方式 A：全局安装后，把 skills 目录软链到 OpenClaw 配置的 skills 目录
ln -s "$(npm root -g)/openclaw-skill-factory-plugin/skills" <your-openclaw-skills-dir>/skill-factory

# 方式 B：直接在项目内引用（通过相对路径指向 node_modules 中的 skills）
# 在 OpenClaw 配置中把 skills 路径指向：
#   <project>/node_modules/openclaw-skill-factory-plugin/skills

Manage

npm ls -g openclaw-skill-factory-plugin           # 查看已安装版本
npm update -g openclaw-skill-factory-plugin       # 更新到最新版
npm uninstall -g openclaw-skill-factory-plugin    # 卸载

未来：当 OpenClaw 支持插件市场后，将可直接通过 openclaw plugins install openclaw-skill-factory-plugin 一行安装（本包结构已按 openclaw.plugin.json + package.json#openclaw 规范预置，届时无需改动）。

Configure（可选）

openclaw config set plugins.openclaw-skill-factory-plugin.assessorPassScore 85
openclaw config set plugins.openclaw-skill-factory-plugin.stagingDir ".skill-factory/staging"
openclaw gateway restart

Per-agent 授权（eligible 第一层）

# 只允许某个 agent 使用工厂类 skill
# 注意：orchestrator 的 Step03 快路径预检、Step05 TDD 跑分依赖 skill-factory-eval，
#       涉敏 skill 的数据守卫注入依赖 skill-data-guard，二者缺一会导致编排器断链。
openclaw config set agents.main.skills '["skill-factory-orchestrator","skill-generator","skill-data-guard","skill-assessor","skill-factory-eval","skill-splitter","skill-factory-screenshot"]'

🧭 Usage

一站式造技能（推荐入口）：

「这是我们内部工具的截图，帮我照着造一个 skill，走完整流程」

编排器会自动：

委托 skill-factory-screenshot 截图并反推需求
委托 skill-generator 在暂存区生成候选（不影响线上）
快路径静态预检（skill-factory-eval Phase 0，0 模型调用）：低分秒级回喂重生成
委托 skill-assessor 做静态 7 维评估（涉敏 skill 叠加「数据隔离与安全」门禁），不达标回喂
TDD 动态跑分 + description 自动优化（skill-factory-eval）：precision/recall 达标才算触发合格
用户明确同意后幂等安装（install_skill.py：内容寻址四态收敛 install/noop/conflict/upgrade，原子转正 + 并发锁，--dry-run 可先预演）
判定 info + eligible 运行验证
新会话正/反例触发测试
幂等治理登记（(name, version, contentHash) 幂等键查重，version / hash / assessorScore / precision / recall / securityMode / rollbackRef）

单步也可直接触发对应 skill（如「评估 xxx skill」「给 xxx skill 跑触发测试」「拆解 xxx skill」）。

涉敏数据守卫（关键词自动触发）

造一个调用内部接口/私有知识库的 skill 时，只要需求里带涉敏关键词（内部知识库、私有数据、加密、脱敏、防泄露、内部接口等），生成器会自动进入 data-guard 模式，往 skill 里注入：

scripts/secure_query.py：接口调用封闭在脚本内，凭证/实例ID 进程内自取（链式签发），stdout 只输出脱敏结论
Data Boundary 铁律章节：数据不进 session、思考过程不透传
description 的 DATA-GUARD 声明

「帮我做一个查询内部知识库的 skill，数据要加密、不能泄露到会话和思考过程里」

🗂️ Layout

openclaw-skill-factory-plugin/
├── openclaw.plugin.json          # 插件 manifest（id + configSchema + skills）
├── package.json                  # npm 分发元数据（openclaw.skills / install）
├── scripts/validate.mjs          # 零依赖本地校验（CI 可用）
├── LICENSE                       # MIT
└── skills/
    ├── skill-generator/
    ├── skill-data-guard/             # 数据守卫能力包（脚本模板 + 隔离模式 + 关键词映射）
    ├── skill-assessor/               # 静态 7 维评估 + 数据隔离门禁（+ 衔接动态跑分）
    ├── skill-splitter/
    ├── skill-factory-eval/           # TDD/eval 引擎（快路径 + 一键全自动闭环 + 可视化）
    │   ├── scripts/                  #   static_trigger_score / gen_eval_set / split_eval / aggregate_eval
    │   │                             #   + run_eval_loop（一键闭环） / grader_adapter（判定协议） / generate_report（HTML）
    │   └── references/               #   eval-loop / eval-harness-protocol / tdd-golden-cases / grader-rubric / vs-skill-creator
    ├── skill-factory-screenshot/     # 截图输入桥（含授权清单）
    └── skill-factory-orchestrator/   # 九步闭环编排器（含治理注册表规范 + 幂等安装）
        └── scripts/install_skill.py  # 内容寻址幂等安装（install/noop/conflict/upgrade + 原子转正 + 查重登记）

🔧 Develop

npm run validate     # 校验 manifest 与所有 SKILL.md frontmatter

📄 License

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.github		.github
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skills		skills
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openclaw.plugin.json		openclaw.plugin.json
package.json		package.json

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