文章总结: 文档介绍了SkillDeck更新,新增支持OpenClaw等Agent及ClawHub市场功能。作者分析了OpenClaw爆火背后的商业推手,指出其本质是自动化结合AI理解。重点强调了OpenClaw存在权限过大及公网暴露导致安全泄露的风险,建议采用标准接口协议替代模拟操作。最后呼吁用户理性看待热潮,根据实际需求选择工具,避免盲目跟风。 openclaw skills 教程
综合评分: 85
文章分类: AI安全,安全工具,产品介绍

原创
crossoverJie
2026年3月12日 08:09
重庆
字数 1464,阅读大约需 8 分钟
最近 OpenClaw 突然爆火,我的 SkillDeck[1] 也乘热打铁支持了 OpenClaw 的 Skills 管理和 ClawHub 市场浏览安装功能。
这篇文章一方面介绍下 SkillDeck 的更新内容[2],另一方面也聊聊我对 OpenClaw 这波热度的一些看法。
安装命令:
SkillDeck 现在一共支持了 10 个 AI coding agent,新增了以下几个:
| Agent | Skills 目录 | 检测方式 |
| — | — | — |
| Antigravity | | antigravity 二进制 |
| Cursor | | cursor 二进制 |
| Kiro | | kiro 二进制 |
| CodeBuddy | | codebuddy 二进制 |
| OpenClaw | | openclaw 二进制 |
加上之前就支持的 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Copilot CLI、OpenCode,完整列表可以看:Supported Agents[3]

这次比较大的更新是集成了 ClawHub[4] 市场,可以直接在 SkillDeck 里浏览、搜索、安装 ClawHub 上的 Skills,不需要再手动 clone 或者用命令行装了。
主要功能:
- • 侧边栏新增 ClawHub 入口,支持浏览和搜索
- • 支持排序和筛选
- • 一键安装到 OpenClaw 的 Skills 目录
- • 安装时自动创建 symlink,不依赖 CLI

ClawHub 有 API 频率限制,如果触发了限流会自动降级为仅安装 SKILL.md 文件的模式,不影响基本使用。
OpenClaw 最近的热度确实夸张,但仔细想想,这波热度背后的推手其实挺有意思的:
- 1. 自媒体传播焦虑:每个科技自媒体都怕错过热点,一窝蜂涌上来输出「你还不知道 OpenClaw?」「不会用 OpenClaw 你就要被淘汰了」这类内容,焦虑感拉满。
- 2. AI 公司需要卖 token:OpenClaw 本质上是个疯狂消耗 token 的应用,每一次操作都在调大模型,AI 公司巴不得你 24 小时挂着跑。
- 3. 云厂商卖服务器:OpenClaw 需要部署、需要算力,云厂商的推广文章比谁都积极。
- 4. 甚至苹果还要卖 Mac mini:当然这是臆想,但你看各种「用 Mac mini 搭建 OpenClaw 私有部署」的教程确实很多。
网友们也是有才,发了不少梗图:


其实 OpenClaw 并不是什么全新的东西,之前昙花一现的豆包手机电脑版就是类似的思路——帮你自动化操作各种 app,本质上还是想解决人类「懒」的问题。
比如:
- • 每天自动帮我在某个 app 签到
- • 帮我每天写日报
- • 自动查询某些网站帮我做信息汇总
这些说白了就是自动化功能,再结合 AI 可以理解我们模糊的语义,让你不用写精确的代码也能完成任务。并不是什么新奇的东西。
但其实很多人压根不知道自己装一个 openclaw 可以解决什么问题,大部分都是带着锤子找钉子,想着这么强一个工具我先装上,后面说不定就能拿来赚钱。
有这类需求的大概率在 openclaw 出现之前就自己写工具或者借助第三方实现了,如果等到现在都没有,那大概率你是没这个需求的。
目前为止 openclaw 最大的问题还是权限过大。

远程让 openclaw 拍照
现在网上已经有很多安全问题的案例了,比如很多人开了公网端口导致自己的电脑直接裸奔,任何人只要拿到了入口就可以让 OpenClaw 把电脑里的文件发出来,甚至拍照、录像都可以。
所以理想的方案还是之前苹果想做的那一套:各个 app 之间通过标准的 AI 可以识别的接口协议进行通信,而不是现在通过模拟点击、执行 shell 命令来绕过所有的权限校验。
只是这条路会影响这些 app 厂商的商业逻辑——用户不需要再打开他的 app 就可以进行消费,采集不到用户数据、用户也看不了广告等。

昨天还流行了一下午的;在微信电脑版上根本不能直接发红包,也不能输入密码。
至于未来如何这还需要大厂之间继续进行博弈。
我们不要过度关注现在 AI 带来的热度,就像去年初爆火的 DeepSeek,在现在养龙虾的热潮下已经没多少人讨论了;我认为到明年小龙虾也没啥人会继续讨论。
我们还是需要透过现象看本质,小龙虾背后依然是一个 AI Agent,和我们现在使用的 Claude Code、Codex 这些没有本质区别;只是它接入了很多 IM 通道,让普通人通过一个聊天窗口就可以指挥大模型去做很多具体的事情,让这个门槛看似降低了很多。
现在 Claude Code 已经更新了 loop 模式和 cron 模式,已经可以执行许多循环任务和主动执行任务,和 OpenClaw 更没什么区别了。
而且 OpenClaw 的代码复杂,接入的渠道很多,我们都知道代码量越多系统越复杂理论上出 bug 的几率也越大;所以之前也流行自己去裁剪自己的小龙虾,去掉一些不需要的渠道和代码。
归根结底,工具是拿来用的,不是拿来追的。与其焦虑「我是不是又错过了什么」,不如想想自己到底需要解决什么问题,再选合适的工具。
引用链接
SkillDeck: https://github.com/crossoverJie/SkillDeck
的更新内容: https://github.com/crossoverJie/SkillDeck/releases/tag/v0.0.14
Supported Agents: https://github.com/crossoverJie/SkillDeck#supported-agents
ClawHub: https://github.com/crossoverJie/SkillDeck/pull/27
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