OpenClaw插件开发入门为百川2-13B定制专属自动化技能1. 为什么需要自定义OpenClaw插件去年冬天我发现自己每天要重复做三件事查天气、整理会议纪要、追踪项目进度。当我尝试用OpenClaw自动化这些任务时发现现有的天气查询插件要么响应慢要么功能冗余。于是决定为团队常用的百川2-13B模型开发一个轻量级天气插件。OpenClaw的插件系统就像给智能体安装技能芯片。通过开发自定义插件你可以深度适配业务场景比如我们团队需要精确到工业园区级别的天气预警优化交互体验用自然语言明天下雨吗替代复杂的参数输入降低Token消耗定制插件能减少与大模型的冗余对话轮次2. 开发环境准备2.1 基础工具链我的开发环境组合是Node.js v18 # OpenClaw的运行时基础 VS Code # 插件开发主要IDE Postman # API调试工具建议先运行以下命令验证环境node -v npm list -g openclaw2.2 百川模型接入在~/.openclaw/openclaw.json中添加百川配置段{ models: { providers: { baichuan: { baseUrl: http://localhost:8000/v1, // 百川WebUI默认地址 apiKey: your-api-key, api: openai-completions, models: [ { id: baichuan2-13b-chat, name: Baichuan2-13B-Chat, contextWindow: 4096 } ] } } } }关键点说明baseUrl指向本地部署的百川WebUI服务使用openai-completions协议兼容层量化版模型建议contextWindow设为4096以内3. 天气插件开发实战3.1 创建插件骨架执行脚手架命令clawhub create weather-plugin -tskill生成的核心文件结构weather-plugin/ ├── package.json ├── skill.json # 插件元数据 ├── src/ │ ├── index.js # 主逻辑 │ └── prompts/ # 自然语言模板 └── test/3.2 定义技能元数据编辑skill.json定义插件能力{ name: weather-query, description: 精准天气查询与预警, author: yourname, version: 0.1.0, triggers: [ { type: command, patterns: [查天气, 天气怎么样, 会下雨吗] } ], dependencies: { axios: ^1.6.2 } }3.3 实现核心逻辑在index.js中编写天气查询服务const { BaseSkill } require(openclaw); const axios require(axios); module.exports class WeatherSkill extends BaseSkill { async execute(args) { const { location, date 今天 } args; // 调用百川API const response await this.models.baichuan.createChatCompletion({ model: baichuan2-13b-chat, messages: [ { role: user, content: 请用JSON格式返回${date}${location}的天气数据包含温度、降水概率、风速 } ] }); // 结果标准化处理 return this.formatWeather(response.choices[0].message.content); } formatWeather(rawData) { try { const data JSON.parse(rawData); return ${data.location}天气\n ️温度${data.temperature}℃\n 降水概率${data.precipitation}%\n 风速${data.windSpeed}级; } catch (e) { throw new Error(天气数据解析失败); } } };3.4 添加自然语言模板在prompts/weather.md中定义提示词你是一个精准的天气查询助手需要从用户语句中提取 1. 地点如北京、杭州西湖区 2. 日期默认为今天可识别明天、周五等 示例对话 用户上海浦东明天会下雨吗 输出{ location: 上海浦东, date: 明天 }4. 调试与部署技巧4.1 本地测试方法启动调试模式clawhub dev weather-plugin测试用例示例// test/basic.test.js describe(WeatherSkill, () { it(should parse location correctly, async () { const skill new WeatherSkill(); const args await skill.parse(北京后天天气如何); expect(args).toEqual({ location: 北京, date: 后天 }); }); });4.2 性能优化建议针对百川2-13B的特点我们做了这些优化结果格式化强制要求JSON输出减少后续处理缓存机制对重复查询缓存5分钟超时控制设置10秒超时避免长时间等待优化后的配置示例this.models.baichuan.createChatCompletion({ model: baichuan2-13b-chat, messages: [...], temperature: 0.3, // 降低随机性 max_tokens: 200 // 限制输出长度 });5. 插件发布与使用5.1 打包发布生成发布包clawhub pack weather-plugin发布到ClawHub仓库clawhub publish weather-plugin-0.1.0.tgz --typeskill5.2 实际应用场景安装插件后你可以这样使用用户帮我查下深圳南山区明天的天气 OpenClaw深圳南山区天气 ️温度28℃ 降水概率20% 风速3级在团队中我们还把这个插件对接到了飞书机器人实现bot查询天气的便捷操作。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。
OpenClaw插件开发入门：为百川2-13B定制专属自动化技能
OpenClaw插件开发入门为百川2-13B定制专属自动化技能1. 为什么需要自定义OpenClaw插件去年冬天我发现自己每天要重复做三件事查天气、整理会议纪要、追踪项目进度。当我尝试用OpenClaw自动化这些任务时发现现有的天气查询插件要么响应慢要么功能冗余。于是决定为团队常用的百川2-13B模型开发一个轻量级天气插件。OpenClaw的插件系统就像给智能体安装技能芯片。通过开发自定义插件你可以深度适配业务场景比如我们团队需要精确到工业园区级别的天气预警优化交互体验用自然语言明天下雨吗替代复杂的参数输入降低Token消耗定制插件能减少与大模型的冗余对话轮次2. 开发环境准备2.1 基础工具链我的开发环境组合是Node.js v18 # OpenClaw的运行时基础 VS Code # 插件开发主要IDE Postman # API调试工具建议先运行以下命令验证环境node -v npm list -g openclaw2.2 百川模型接入在~/.openclaw/openclaw.json中添加百川配置段{ models: { providers: { baichuan: { baseUrl: http://localhost:8000/v1, // 百川WebUI默认地址 apiKey: your-api-key, api: openai-completions, models: [ { id: baichuan2-13b-chat, name: Baichuan2-13B-Chat, contextWindow: 4096 } ] } } } }关键点说明baseUrl指向本地部署的百川WebUI服务使用openai-completions协议兼容层量化版模型建议contextWindow设为4096以内3. 天气插件开发实战3.1 创建插件骨架执行脚手架命令clawhub create weather-plugin -tskill生成的核心文件结构weather-plugin/ ├── package.json ├── skill.json # 插件元数据 ├── src/ │ ├── index.js # 主逻辑 │ └── prompts/ # 自然语言模板 └── test/3.2 定义技能元数据编辑skill.json定义插件能力{ name: weather-query, description: 精准天气查询与预警, author: yourname, version: 0.1.0, triggers: [ { type: command, patterns: [查天气, 天气怎么样, 会下雨吗] } ], dependencies: { axios: ^1.6.2 } }3.3 实现核心逻辑在index.js中编写天气查询服务const { BaseSkill } require(openclaw); const axios require(axios); module.exports class WeatherSkill extends BaseSkill { async execute(args) { const { location, date 今天 } args; // 调用百川API const response await this.models.baichuan.createChatCompletion({ model: baichuan2-13b-chat, messages: [ { role: user, content: 请用JSON格式返回${date}${location}的天气数据包含温度、降水概率、风速 } ] }); // 结果标准化处理 return this.formatWeather(response.choices[0].message.content); } formatWeather(rawData) { try { const data JSON.parse(rawData); return ${data.location}天气\n ️温度${data.temperature}℃\n 降水概率${data.precipitation}%\n 风速${data.windSpeed}级; } catch (e) { throw new Error(天气数据解析失败); } } };3.4 添加自然语言模板在prompts/weather.md中定义提示词你是一个精准的天气查询助手需要从用户语句中提取 1. 地点如北京、杭州西湖区 2. 日期默认为今天可识别明天、周五等 示例对话 用户上海浦东明天会下雨吗 输出{ location: 上海浦东, date: 明天 }4. 调试与部署技巧4.1 本地测试方法启动调试模式clawhub dev weather-plugin测试用例示例// test/basic.test.js describe(WeatherSkill, () { it(should parse location correctly, async () { const skill new WeatherSkill(); const args await skill.parse(北京后天天气如何); expect(args).toEqual({ location: 北京, date: 后天 }); }); });4.2 性能优化建议针对百川2-13B的特点我们做了这些优化结果格式化强制要求JSON输出减少后续处理缓存机制对重复查询缓存5分钟超时控制设置10秒超时避免长时间等待优化后的配置示例this.models.baichuan.createChatCompletion({ model: baichuan2-13b-chat, messages: [...], temperature: 0.3, // 降低随机性 max_tokens: 200 // 限制输出长度 });5. 插件发布与使用5.1 打包发布生成发布包clawhub pack weather-plugin发布到ClawHub仓库clawhub publish weather-plugin-0.1.0.tgz --typeskill5.2 实际应用场景安装插件后你可以这样使用用户帮我查下深圳南山区明天的天气 OpenClaw深圳南山区天气 ️温度28℃ 降水概率20% 风速3级在团队中我们还把这个插件对接到了飞书机器人实现bot查询天气的便捷操作。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。
