ClawHub 技能库与链式组合——5000+ 技能的编排实战
ClawHub 技能库
技能分类
| 类别 | 数量 | 典型技能 |
|---|---|---|
| 信息获取 | 500+ | 网页搜索、RSS 订阅、天气、股票行情、新闻聚合 |
| 数据处理 | 400+ | Excel 操作、CSV 清洗、JSON 处理、图表生成 |
| 通讯推送 | 300+ | 飞书、企业微信、钉钉、邮件、Webhook、Telegram |
| 开发工具 | 600+ | GitHub、GitLab、Jira、Slack、Docker API |
| 电商运营 | 400+ | 淘宝、京东、拼多多、Shopify、Amazon |
| 金融 | 300+ | A 股行情、美股、汇率、加密货币、财报 |
| 社交媒体 | 500+ | 微博、抖音、小红书、Twitter、Reddit |
| 内容生成 | 400+ | 文章写作、图片生成、语音合成、Markdown |
| 业务系统 | 800+ | CRM、ERP、CRMHub、Salesforce、Notion |
| 自定义技能 | 不限 | 上传你自己的 Python / JS 脚本 |
在 Claw 里调用技能
通常你不需要显式说"用 XX 技能"——Claw 自动从 ClawHub 选择合适的技能。
例如你说:
监控京东上某款商品的价格变化
Claw 会自动选择:
- 京东商品信息抓取技能
- 价格变动检测逻辑
- 推送通知技能(飞书 / 邮件等)
如果需要手动指定技能(Claw 自动选的不对时),可以说:
用 ClawHub 里的"微信公众号文章抓取"技能,去抓 XXX 公众号最近 10 篇文章
链式组合的三种模式
模式一:串行(Sequence)
A 跑完 → 输出传给 B → B 跑完传给 C:
[抓取竞品新闻] → [分析竞品动态] → [生成简报 Markdown] → [飞书推送]
适用场景:线性工作流,每一步依赖上一步的输出。
模式二:并行(Parallel)
A 和 B 同时跑 → 结果合并后传给 C:
┌→ [从飞书抓取客户反馈] ─┐
[并行] → [汇总分析] → [生成报告]
└→ [从社交媒体抓取舆论] ─┘
适用场景:多来源数据需要同时获取,然后合并分析。
模式三:条件(Conditional)
A 跑完 → 根据输出选择走 B 还是 C:
[价格监控] → 价格下降 ≥ 10%?
├─ 是 → [立即推送飞书 + 邮件]
└─ 否 → [等待下一次检查]
适用场景:需要根据结果做不同处理。
完整实战案例
案例:AI 行业新闻 + 竞品动态 + 每日简报
Claw 描述:
每天早上 8 点跑一个自动化流程:
- 并行抓取:AI 行业新闻(5 个来源)+ 竞品动态(10 家公司官网)
- 交叉验证(不同来源的同一新闻合并)
- 汇总成 Markdown 简报(不少于 1000 字)
- 存到飞书文档 + 推送到我的飞书群
Claw 自动编排的工作流:
[定时触发] → 8:00 AM
┌→ [并行分支 A:5 个新闻来源]
│ 每个来源:RSS / 网页抓取 → 结构化提取 → 存入临时存储
│
└→ [并行分支 B:10 家竞品官网]
每家:官网产品页 / 博客页 → 检测新内容 → 结构化提取
[汇聚] → 所有临时数据
[交叉验证] → 同一新闻多来源合并,标注权威来源
[生成简报] → 按模板组装 → Markdown 格式
[输出]
├→ [飞书文档 API] → 存储到指定知识库
└→ [飞书群 Webhook] → 推送简报摘要 + 文档链接
这个流程包含:
- 2 个并行分支(新闻 / 竞品)
- 交叉验证步骤
- 条件处理(有新竞品内容才推送)
- 多输出目标(飞书文档 + 飞书群)
- 用到 ClawHub 至少 10 个技能
自定义技能
Claw 支持上传自己的 Python 脚本作为自定义技能:
步骤
- 准备一个 Python 脚本(输入 → 输出格式要明确)
- 在 ClawHub 里点击"上传自定义技能"
- 填写:名称、描述、输入参数、输出格式
- 上传脚本 + 示例输入输出
- Claw 自动生成包装器,你的脚本变成一个标准 Claw 技能
自定义技能示例
比如你有一个内部 API(不在 ClawHub 里):
# internal_price_api.py
def get_product_price(product_id: str) -> dict:
"""
从内部系统获取商品最新价格
输入:product_id(字符串)
输出:{"product_id": str, "price": float, "timestamp": str}
"""
# 调用内部 API
# ...
return {"product_id": product_id, "price": ..., "timestamp": ...}
上传后,Claw 就可以在任何 Claw 任务里调用这个"内部价格查询"技能。
实战建议
从小任务开始
第一次用 Claw,先从一个简单的单任务开始(比如"每天查一次天气推送到我飞书")。熟悉后再做复杂链式编排。
先跑通再自动化
对于复杂任务,建议:
- 先让 Claw 手动跑一次(不设定时触发)
- 检查输出质量
- 没问题后再开定时自动运行
- 监控 2~3 天,确认稳定后再放心
成本意识
Claw 每次执行消耗 credits。一个每 30 分钟执行一次的复杂 Claw,一个月可能消耗不少。建议:
- 先用 K2.6 模型(便宜)
- 用条件触发减少不必要的执行("只在有新内容时推送" vs "每次都推送")
- 定期检查 credits 余额
继续阅读
- Claw 总览:Claw 的定位和核心特性
- Kimi Work 总览:本地 Agent 方案的对比
- Agent Swarm:多 Agent 并行的技术基础
- 会员与额度:credits 消耗说明