name: skill-distill description: "将现有 skill 转换为可执行的脚本工具。读取指定 skill 的 SKILL.md 和脚本，生成独立的可执行脚本，并在脚本中嵌入当前 OpenClaw 模型配置。当需要：(1) 把某个 skill 转换成独立脚本工具 (2) 提取 skill 的功能生成命令行工具 (3) 将 skill 封装为可直接运行的脚本 时使用此技能。"

Skill 蒸馏工具

将现有 skill 转换为可执行的 shell 脚本工具。

工作流程

1. 读取目标 Skill

# 列出所有可用 skills
ls -la ~/.openclaw/workspace/skills/

# 读取目标 skill 的 SKILL.md
cat ~/.openclaw/workspace/skills/<skill-name>/SKILL.md

# 查看 skill 的脚本目录
ls -la ~/.openclaw/workspace/skills/<skill-name>/scripts/

2. 获取当前模型配置

# 从 openclaw.json 读取模型配置
cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq '.model // .defaults.model // .agents.defaults.model'

输出示例：

{
  "primary": "minimax-cn/MiniMax-M2.5",
  "fallbacks": ["minimax/MiniMax-M2.5"]
}
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3. 生成脚本

读取目标 skill 的内容后，生成一个独立的执行脚本，脚本头部需包含：

#!/bin/bash
# Skill: <skill-name>
# Model: <从 openclaw.json 读取的模型配置>
# Generated: $(date)

set -e

# ⚠️ API Key 配置说明（本脚本使用 MiniMax 模型）
#
# 方法1: 设置环境变量（推荐）
#   export MINIMAX_API_KEY="your-api-key"
#
# 方法2: 在启动脚本前source配置文件
#   source ~/.api_keys.sh
#
# 获取 API Key: https://platform.minimaxi.com/

# 模型配置（从 openclaw.json 读取）
OPENCLAW_MODEL='{"primary":"minimax-cn/MiniMax-M2.5","fallbacks":["minimax/MiniMax-M2.5"]}'
MODEL_PRIMARY="minimax-cn/MiniMax-M2.5"

# === 检查 API Key ===
check_api_key() {
    if [ -z "$MINIMAX_API_KEY" ]; then
        echo "⚠️ 请先配置 MINIMAX_API_KEY 环境变量"
        echo "   export MINIMAX_API_KEY='your-api-key'"
        return 1
    fi
    return 0
}

# === 调用 LLM 函数 ===
call_llm() {
    local prompt="$1"
    local system="$2"

    if ! check_api_key; then
        return 1
    fi

    curl -s -X POST 'https://api.minimax.chat/v1/text/chatcompletion_pro' \
        -H "Authorization: Bearer $MINIMAX_API_KEY" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -d "{\"model\": \"$MODEL_PRIMARY\", ...}"
}

# 这里是 skill 的核心功能逻辑
# ...

4. 保存脚本

将生成的脚本保存到 ~/.openclaw/workspace/tools/<skill-name>.sh

重要：API Key 配置

由于脚本中可能需要调用大模型（如 MiniMax），必须提醒用户配置 API Key：

1. 环境变量方式（推荐）： bash export MINIMAX_API_KEY="your-api-key"

2. 配置文件方式： 在 ~/.api_keys.sh 中写入： bash export MINIMAX_API_KEY="xxx" 然后 source ~/.api_keys.sh

脚本中需包含 check_api_key() 函数，在调用 LLM 前检查是否已配置。

输出目录

生成的脚本保存在：~/.openclaw/workspace/tools/

注意事项

• 保持脚本的可执行性（chmod +x）
• 脚本应尽可能自包含，减少外部依赖
• 模型配置以 JSON 字符串形式嵌入脚本头部注释中
• 必须包含 API Key 配置说明和检查函数

这个 Skill 提供了将 skill 转换为独立脚本的实用功能，文档清晰易读，操作流程完整。优点是附带命令行辅助工具，API Key 配置说明详细。但存在明显不足：生成的脚本使用了固定的模型配置，灵活性较差；文档中指定的输出目录与实际辅助脚本的设置不一致，容易造成困惑。整体质量中等偏上，适合需要批量转换 skill 的用户使用，但建议作者修复路径和配置的不一致问题。