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OpenClaw カスタムSkill開発ガイド

ユニークなワークフローをSkillにカプセル化、AIに本当に仕事させる。

⚖️
OpenClawのSkillシステムはその最強拡張メカニズム。あらゆる反復作業をSkillにカプセル化、AIが1クリックで実行。深いプログラミング知識は不要、このガイド通りでマスター可能。

なぜ自分でSkillを書く？

OpenClawには多くの通用Skillが組み込まれてますが、各自のワークフローは違う。カスタムSkillで：

  • 🎯 ユニークワークフロー封装：社内の承認プロセス、レポート形式、データソース、他者のSkillではカバー不可
  • 🔗 社内ツール連携：会社のCRM、ERP、OAシステム接続、AIが直接業務システム操作可能
  • ⚡ 実行効率向上：10ステップの手動操作を1つのSkillに圧縮、AI一言で完了
  • 🔄 チーム協作標準化：チーム全員が同じSkillセット共有、AI出力フォーマットと品質統一
💡例：毎日3つのデータソースからデータ抽出、統合、Excel生成、ボスへメール送信。Skillを書けば、「今日のレポート生成」と言うだけで全自動。

Skillアーキテクチャ概要

Skillの基本構造は超シンプル、3パート構成：

1

宣言層（Manifest）

OpenClawにこのSkillを教える：何か、入力が必要か、出力は何か。メタデータに名前、説明、パラメータ定義、権限要件等含む。

2

実行層（Handler）

Skillのコアロジック。入力パラメータ受け取り、実際の操作実施（API呼び出し、ファイル読み書き、データ処理）、結果返却。同期と非同期の両モード対応。

3

ライフサイクルフック（Hooks）

オプション拡張ポイント：初期化（設定読み込み、接続確立）、検証（入力妥当性チェック）、クリーンアップ（リソース解放、接続閉じる）。記述不要、システムがデフォルト処理。

⚙️入出力協定：Skillの入力は構造化パラメータ（関数パラメータのようなもの）、出力は標準化結果オブジェクト。AIがManifestの説明に基づき自動決定：いつ呼ぶ、何を渡す。

実践：「顧客フォローアップリマインダー」Skill構築

実際のシーンで完全な開発フロー体験：

1

需要確認

シーン：営業チームはAIが毎日CRMの7日以上未接触顧客をチェック、フォローアップリスト生成、企業WeChatに送信。

  • 入力：日数閾値（デフォルト7日）、目標グループID
  • 出力：フォローアップリスト（顧客名、最後接触時刻、推奨アクション）
  • 権限：CRM API アクセス権、企業WeChat送信権必要
2

Manifest記述

Skillメタデータ定義：名前 customer-followup、説明も明確、2つの入力パラメータと型・デフォルト値宣言。このステップがAI いつ呼ぶかを決める。

3

Handler実装

コアロジック3ステップ：① CRM APIで超期顧客クエリ → ② 各顧客のフォローアップ提案AI生成 → ③ メッセージ整形して企業WeChatに送信。各ステップがOpenClawの組み込みツール呼び出し可。

4

ローカルテスト

OpenClawのdev モードでSkill読み込み、AIに「3日未接触顧客をチェック」。AIが意図正確認識、正しいパラメータ渡し、期待結果返すか確認。

5

デプロイ上線

テスト合格後、本番環境にSkillインストール。チーム内の誰でも自然言語で実行可能。

一般的な開発パターン

ほとんどのカスタムSkillは次のカテゴリに属する：

🌐 API統合型

外部サービスAPI接続、AIが第三者システム操作可能。

  • 企業WeChat / Ding Talk / Feishu接続、メッセージと通知送信
  • Jira / Notion / Feishuテーブル接続、プロジェクト・タスク管理
  • ペイメントゲートウェイ呼び出し、注文ステータス確認
  • 社内構築API サービス接続

📄 ファイル処理型

一括ファイル処理、フォーマット変換、情報抽出。

  • 一括Word → PDF + ウォーターマーク追加
  • 請求書画像から金額と日付抽出（OCR活用）
  • 複数Excel統合、汇总レポート生成
  • ディレクトリ内ファイルスキャン、ルール整理アーカイブ

🔔 通知・レポート型

スケジュール報告生成、条件発生時に通知。

  • 日次スタンドアップ摘要：昨日のGit commitsとJira変更汇总
  • 異常アラート：メトリクス超過時に自動通知
  • 週報生成：複数データソースからデータ抽出整形

🔄 データ処理型

ETL、データクリーニング、フォーマット変換などデータ集約型タスク。

  • DBエクスポート → クリーニング → 別システムに書込
  • CSV/JSON フォーマット相互変換、データ検証実施
  • 複数ソースデータ統合重複排除

テストとデバッグのコツ

⚠️ゴールデンルール：まずシンプルなシーンで動かす、徐々に機能追加。最初から複雑ロジック書かない。
  • 🐛 dev モード実行：Skillロード時debugモード有効化、AI渡し完全パラメータと Skill返し完全結果を表示
  • 🧪 シミュレーション入力テスト：典型的な複数入力セット用意（正常値、境界値、異常値）、Skillの動作検証
  • 📋 Manifest説明チェック：AIがSkill呼ばない場合、Manifest説明が不十分。より自然言語で機能説明。
  • 🔍 ログトレース：HandlerにLog出力追加、各ステップの実行状況追跡
  • ⏱️ タイムアウト対策：外部API呼び出しは絶対タイムアウト設定、Skillハングアップ防止
  • 🛡️ エラーハンドリング：エラー直接クラッシュより、明確なエラー情報返却。AIは次の判断に必要。

公開・シェア

きたSkillはしまわず、社会にシェア：

  • 📦 パッケージ化：標準ディレクトリ構造整理、Manifest、Handler、README、例え設定含む
  • ✅ レビューOpenClaw Skillリポジトリ提出前に、ハードコード秘密鍵なし、基本エラー処理あり、説明明確か確認
  • 🌍 公開：PRで公式 Skillリポジトリ提出、審査合格後、全ユーザーが1クリックインストール可
  • 🏢 チーム内分享：プライベートSkillリポジトリ構築、チーム内使用のみ
💡Skill命名が重要：名前で一目その機能がわかることが重要。daily-report-generator の方が tool-v2-finalより何万倍も好い。AIも名前と説明で判断。

開発ベストプラクティスチェックリスト

  • ✅ 単一責任：1つのSkillは1つのことのみ。「メール送信」と「レポート生成」は別Skill。
  • ✅ パラメータはデフォルト値付き：パラメータはデフォルト値付き、AI確認不要
  • ✅ 説明はAI向け：Manifest説明はAI向け、AI判定：いつ呼ぶべき
  • ✅ べき等設計：同入力で複数実行も結果同じ。重複メール、重複レコード作成を避ける
  • ✅ 秘密情報は環境変数：API Key、パスワードはSkillにハードコード厳禁
  • ✅ 有意義な結果返却：「成功」のみでなく、具体的に何した（例「3名へメール送信済：太郎、次郎、三郎」）

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