Skill-workshop-Plugin

Skill Workshop is experimenteel. Het is standaard uitgeschakeld, de vastleggingsheuristieken en beoordelaarsprompts kunnen tussen releases veranderen, en automatische schrijfacties mogen alleen worden gebruikt in vertrouwde werkruimten nadat de uitvoer in pending-modus eerst is beoordeeld. Skill Workshop is procedureel geheugen voor werkruimte-Skills. Hiermee kan een agent herbruikbare workflows, gebruikerscorrecties, moeizaam gevonden oplossingen en terugkerende valkuilen omzetten in SKILL.md-bestanden onder:

<workspace>/skills/<skill-name>/SKILL.md

Dit verschilt van langetermijngeheugen:

Geheugen slaat feiten, voorkeuren, entiteiten en eerdere context op.
Skills slaan herbruikbare procedures op die de agent bij toekomstige taken moet volgen.
Skill Workshop is de brug van een nuttige beurt naar een duurzame werkruimte-Skill, met veiligheidscontroles en optionele goedkeuring.

Skill Workshop is nuttig wanneer de agent een procedure leert, zoals:

hoe extern verkregen geanimeerde GIF-assets te valideren
hoe screenshot-assets te vervangen en afmetingen te verifiëren
hoe een repospecifiek QA-scenario uit te voeren
hoe een terugkerende providerfout te debuggen
hoe een verouderde lokale workflownotitie te herstellen

Het is niet bedoeld voor:

feiten zoals “de gebruiker houdt van blauw”
breed autobiografisch geheugen
ruwe transcriptarchivering
geheimen, referenties of verborgen prompttekst
eenmalige instructies die zich niet zullen herhalen

Standaardstatus

De meegeleverde plugin is experimenteel en standaard uitgeschakeld, tenzij deze expliciet is ingeschakeld in plugins.entries.skill-workshop. Het pluginmanifest stelt enabledByDefault: true niet in. De standaardwaarde enabled: true binnen het pluginconfiguratieschema geldt pas nadat de pluginvermelding al is geselecteerd en geladen. Experimenteel betekent:

de plugin wordt voldoende ondersteund voor opt-in testen en dogfooding
voorstelopslag, beoordelaarsdrempels en vastleggingsheuristieken kunnen evolueren
goedkeuring in pending-status is de aanbevolen startmodus
automatisch toepassen is bedoeld voor vertrouwde persoonlijke of werkruimte-instellingen, niet voor gedeelde of vijandige omgevingen met veel invoer

Inschakelen

Minimale veilige configuratie:

{
  plugins: {
    entries: {
      "skill-workshop": {
        enabled: true,
        config: {
          autoCapture: true,
          approvalPolicy: "pending",
          reviewMode: "hybrid",
        },
      },
    },
  },
}

Met deze configuratie:

is de tool skill_workshop beschikbaar
worden expliciete herbruikbare correcties in de wachtrij gezet als pending-voorstellen
kunnen beoordelaarspasses op basis van drempels Skill-updates voorstellen
wordt er geen Skill-bestand geschreven totdat een pending-voorstel wordt toegepast

Gebruik automatische schrijfacties alleen in vertrouwde werkruimten:

{
  plugins: {
    entries: {
      "skill-workshop": {
        enabled: true,
        config: {
          autoCapture: true,
          approvalPolicy: "auto",
          reviewMode: "hybrid",
        },
      },
    },
  },
}

approvalPolicy: "auto" gebruikt nog steeds dezelfde scanner en hetzelfde quarantainepad. Het past geen voorstellen toe met kritieke bevindingen.

Configuratie

Sleutel	Standaard	Bereik / waarden	Betekenis
`enabled`	`true`	boolean	Schakelt de plugin in nadat de pluginvermelding is geladen.
`autoCapture`	`true`	boolean	Schakelt vastlegging/beoordeling na de beurt in bij geslaagde agentbeurten.
`approvalPolicy`	`"pending"`	`"pending"`, `"auto"`	Zet voorstellen in de wachtrij of schrijf veilige voorstellen automatisch.
`reviewMode`	`"hybrid"`	`"off"`, `"heuristic"`, `"llm"`, `"hybrid"`	Kiest expliciete correctievastlegging, LLM-beoordelaar, beide of geen van beide.
`reviewInterval`	`15`	`1..200`	Voer de beoordelaar uit na zoveel geslaagde beurten.
`reviewMinToolCalls`	`8`	`1..500`	Voer de beoordelaar uit na zoveel waargenomen toolaanroepen.
`reviewTimeoutMs`	`45000`	`5000..180000`	Time-out voor de ingebedde beoordelaarsrun.
`maxPending`	`50`	`1..200`	Maximaal aantal pending-/quarantainevoorstellen dat per werkruimte wordt bewaard.
`maxSkillBytes`	`40000`	`1024..200000`	Maximale grootte van gegenereerd Skill-/ondersteuningsbestand.

Aanbevolen profielen:

// Conservative: explicit tool use only, no automatic capture.
{
  autoCapture: false,
  approvalPolicy: "pending",
  reviewMode: "off",
}

// Review-first: capture automatically, but require approval.
{
  autoCapture: true,
  approvalPolicy: "pending",
  reviewMode: "hybrid",
}

// Trusted automation: write safe proposals immediately.
{
  autoCapture: true,
  approvalPolicy: "auto",
  reviewMode: "hybrid",
}

// Low-cost: no reviewer LLM call, only explicit correction phrases.
{
  autoCapture: true,
  approvalPolicy: "pending",
  reviewMode: "heuristic",
}

Vastleggingspaden

Skill Workshop heeft drie vastleggingspaden.

Toolsuggesties

Het model kan skill_workshop direct aanroepen wanneer het een herbruikbare procedure ziet of wanneer de gebruiker vraagt om een Skill op te slaan of bij te werken. Dit is het meest expliciete pad en werkt zelfs met autoCapture: false.

Heuristische vastlegging

Wanneer autoCapture is ingeschakeld en reviewMode heuristic of hybrid is, scant de plugin geslaagde beurten op expliciete correctiezinnen van gebruikers:

next time
from now on
remember to
make sure to
always ... use/check/verify/record/save/prefer
prefer ... when/for/instead/use
when asked

De heuristiek maakt een voorstel op basis van de nieuwste overeenkomende gebruikersinstructie. Deze gebruikt onderwerpaanwijzingen om Skill-namen te kiezen voor veelvoorkomende workflows:

geanimeerde GIF-taken -> animated-gif-workflow
screenshot- of assettaken -> screenshot-asset-workflow
QA- of scenariotaken -> qa-scenario-workflow
GitHub PR-taken -> github-pr-workflow
fallback -> learned-workflows

Heuristische vastlegging is bewust smal. Het is bedoeld voor duidelijke correcties en herhaalbare procesnotities, niet voor algemene transcriptsamenvatting.

LLM-beoordelaar

Wanneer autoCapture is ingeschakeld en reviewMode llm of hybrid is, voert de plugin een compacte ingebedde beoordelaar uit nadat drempels zijn bereikt. De beoordelaar ontvangt:

de recente transcripttekst, beperkt tot de laatste 12.000 tekens
maximaal 12 bestaande werkruimte-Skills
maximaal 2.000 tekens uit elke bestaande Skill
instructies uitsluitend in JSON

De beoordelaar heeft geen tools:

disableTools: true
toolsAllow: []
disableMessageTool: true

De beoordelaar retourneert óf { "action": "none" } óf één voorstel. Het veld action is create, append of replace - geef de voorkeur aan append/replace wanneer er al een relevante Skill bestaat; gebruik create alleen wanneer geen bestaande Skill past. Voorbeeld van create:

{
  "action": "create",
  "skillName": "media-asset-qa",
  "title": "Media Asset QA",
  "reason": "Reusable animated media acceptance workflow",
  "description": "Validate externally sourced animated media before product use.",
  "body": "## Workflow\n\n- Verify true animation.\n- Record attribution.\n- Store a local approved copy.\n- Verify in product UI before final reply."
}

append voegt section + body toe. replace vervangt oldText door newText in de genoemde Skill.

Levenscyclus van voorstellen

Elke gegenereerde update wordt een voorstel met:

id
createdAt
updatedAt
workspaceDir
optioneel agentId
optioneel sessionId
skillName
title
reason
source: tool, agent_end of reviewer
status
change
optioneel scanFindings
optioneel quarantineReason

Voorstelstatussen:

pending - wacht op goedkeuring
applied - geschreven naar <workspace>/skills
rejected - afgewezen door operator/model
quarantined - geblokkeerd door kritieke scannerbevindingen

Status wordt per werkruimte opgeslagen onder de Gateway-statusmap:

<stateDir>/skill-workshop/<workspace-hash>.json

Wachtende en in quarantaine geplaatste voorstellen worden ontdubbeld op skillnaam en wijzigingspayload. De opslag bewaart de nieuwste wachtende/in quarantaine geplaatste voorstellen tot maximaal maxPending.

Toolreferentie

De Plugin registreert één agenttool:

skill_workshop

`status`

Tel voorstellen per status voor de actieve werkruimte.

{ "action": "status" }

Resultaatvorm:

{
  "workspaceDir": "/path/to/workspace",
  "pending": 1,
  "quarantined": 0,
  "applied": 3,
  "rejected": 0
}

`list_pending`

Geef wachtende voorstellen weer.

{ "action": "list_pending" }

Om een andere status weer te geven:

{ "action": "list_pending", "status": "applied" }

Geldige status-waarden:

pending
applied
rejected
quarantined

`list_quarantine`

Geef in quarantaine geplaatste voorstellen weer.

{ "action": "list_quarantine" }

Gebruik dit wanneer automatische vastlegging niets lijkt te doen en de logs skill-workshop: quarantined <skill> vermelden.

`inspect`

Haal een voorstel op op id.

{
  "action": "inspect",
  "id": "proposal-id"
}

`suggest`

Maak een voorstel. Met approvalPolicy: "pending" (standaard) wordt dit in de wachtrij gezet in plaats van geschreven.

{
  "action": "suggest",
  "skillName": "animated-gif-workflow",
  "title": "Animated GIF Workflow",
  "reason": "User established reusable GIF validation rules.",
  "description": "Validate animated GIF assets before using them.",
  "body": "## Workflow\n\n- Verify the URL resolves to image/gif.\n- Confirm it has multiple frames.\n- Record attribution and license.\n- Avoid hotlinking when a local asset is needed."
}

Onmiddellijk schrijven aanvragen in automatische modus (apply: true)

{
  "action": "suggest",
  "apply": true,
  "skillName": "animated-gif-workflow",
  "description": "Validate animated GIF assets before using them.",
  "body": "## Workflow\n\n- Verify true animation.\n- Record attribution."
}

Met approvalPolicy: "pending" zet apply: true het voorstel nog steeds in de wachtrij. Beoordeel het en gebruik daarna de actie apply na goedkeuring.

Wachtend afdwingen onder automatisch beleid (apply: false)

{
  "action": "suggest",
  "apply": false,
  "skillName": "screenshot-asset-workflow",
  "description": "Screenshot replacement workflow.",
  "body": "## Workflow\n\n- Verify dimensions.\n- Optimize the PNG.\n- Run the relevant gate."
}

Toevoegen aan een benoemde sectie

{
  "action": "suggest",
  "skillName": "qa-scenario-workflow",
  "section": "Workflow",
  "description": "QA scenario workflow.",
  "body": "- For media QA, verify generated assets render and pass final assertions."
}

Exacte tekst vervangen

{
  "action": "suggest",
  "skillName": "github-pr-workflow",
  "oldText": "- Check the PR.",
  "newText": "- Check unresolved review threads, CI status, linked issues, and changed files before deciding."
}

`apply`

Pas een wachtend voorstel toe. Met approvalPolicy: "pending" vraagt deze actie om goedkeuring van de operator voordat de werkruimte-skill wordt geschreven.

{
  "action": "apply",
  "id": "proposal-id"
}

apply weigert in quarantaine geplaatste voorstellen:

quarantined proposal cannot be applied

`reject`

Markeer een voorstel als afgewezen.

{
  "action": "reject",
  "id": "proposal-id"
}

`write_support_file`

Schrijf een ondersteunend bestand binnen een bestaande of voorgestelde skillmap. Toegestane ondersteunende mappen op het hoogste niveau:

references/
templates/
scripts/
assets/

Voorbeeld:

{
  "action": "write_support_file",
  "skillName": "release-workflow",
  "relativePath": "references/checklist.md",
  "body": "# Release Checklist\n\n- Run release docs.\n- Verify changelog.\n"
}

Supportbestanden zijn werkruimte-gebonden, worden op pad gecontroleerd, zijn door maxSkillBytes begrensd in bytes, worden gescand en atomair geschreven.

Skill-schrijfacties

Skill Workshop schrijft alleen onder:

<workspace>/skills/<normalized-skill-name>/

Skillnamen worden genormaliseerd:

naar kleine letters omgezet
reeksen die niet [a-z0-9_-] zijn, worden -
niet-alfanumerieke tekens aan het begin/einde worden verwijderd
maximale lengte is 80 tekens
uiteindelijke naam moet overeenkomen met [a-z0-9][a-z0-9_-]{1,79}

Voor create:

als de skill niet bestaat, schrijft Skill Workshop een nieuwe SKILL.md
als deze al bestaat, voegt Skill Workshop de body toe aan ## Workflow

Voor append:

als de skill bestaat, voegt Skill Workshop toe aan de gevraagde sectie
als deze niet bestaat, maakt Skill Workshop een minimale skill en voegt daarna toe

Voor replace:

de skill moet al bestaan
oldText moet exact aanwezig zijn
alleen de eerste exacte overeenkomst wordt vervangen

Alle schrijfacciones zijn atomair en verversen de in-memory skills-snapshot onmiddellijk, zodat de nieuwe of bijgewerkte skill zichtbaar kan worden zonder een Gateway-herstart.

Veiligheidsmodel

Skill Workshop heeft een veiligheidsscanner voor gegenereerde SKILL.md-inhoud en supportbestanden. Kritieke bevindingen plaatsen voorstellen in quarantaine:

Regel-id	Blokkeert inhoud die…
`prompt-injection-ignore-instructions`	de agent vertelt eerdere/hogere instructies te negeren
`prompt-injection-system`	verwijst naar systeemprompts, ontwikkelaarsberichten of verborgen instructies
`prompt-injection-tool`	aanmoedigt om tooltoestemming/-goedkeuring te omzeilen
`shell-pipe-to-shell`	`curl`/`wget` bevat die naar `sh`, `bash` of `zsh` worden gepiped
`secret-exfiltration`	env-/process-env-gegevens via het netwerk lijkt te versturen

Waarschuwingsbevindingen blijven behouden maar blokkeren op zichzelf niet:

Regel-id	Waarschuwt bij…
`destructive-delete`	brede opdrachten in `rm -rf`-stijl
`unsafe-permissions`	permissiegebruik in `chmod 777`-stijl

Voorstellen in quarantaine:

behouden scanFindings
behouden quarantineReason
verschijnen in list_quarantine
kunnen niet via apply worden toegepast

Om te herstellen van een voorstel in quarantaine, maak je een nieuw veilig voorstel waarbij de onveilige inhoud is verwijderd. Bewerk de store-JSON niet handmatig.

Promptrichtlijnen

Wanneer ingeschakeld, injecteert Skill Workshop een korte promptsectie die de agent vertelt skill_workshop te gebruiken voor duurzame procedurele herinnering. De richtlijn benadrukt:

procedures, geen feiten/voorkeuren
correcties van gebruikers
niet voor de hand liggende succesvolle procedures
terugkerende valkuilen
reparatie van verouderde/dunne/verkeerde skills via append/replace
herbruikbare procedure opslaan na lange tool-lussen of moeilijke fixes
korte imperatieve skilltekst
geen transcriptdumps

De schrijfmodustekst verandert met approvalPolicy:

pending-modus: suggesties in de wachtrij zetten; gebruik apply na expliciete goedkeuring
auto-modus: veilige werkruimte-skillupdates toepassen, tenzij apply: false ze in plaats daarvan in de wachtrij zet

Kosten en runtimegedrag

Heuristische vastlegging roept geen model aan. LLM-review gebruikt een ingebedde run op het actieve/standaard agentmodel. Deze is drempelgebaseerd, zodat hij standaard niet bij elke beurt draait. De reviewer:

gebruikt dezelfde geconfigureerde provider-/modelcontext wanneer beschikbaar
valt terug op runtime-agentstandaarden
heeft reviewTimeoutMs
gebruikt lichte bootstrapcontext
heeft geen tools
schrijft niets rechtstreeks
kan alleen een voorstel uitgeven dat via de normale scanner- en goedkeurings-/quarantaineflow loopt

Als de reviewer faalt, een time-out krijgt of ongeldige JSON retourneert, logt de plugin een waarschuwings-/debugbericht en slaat die reviewpass over.

Gebruikspatronen

Gebruik Skill Workshop wanneer de gebruiker zegt:

“volgende keer, doe X”
“voortaan, geef de voorkeur aan Y”
“zorg dat je Z verifieert”
“sla dit op als workflow”
“dit duurde even; onthoud het proces”
“werk de lokale skill hiervoor bij”

Goede skilltekst:

## Workflow

- Verify the GIF URL resolves to `image/gif`.
- Confirm the file has multiple frames.
- Record source URL, license, and attribution.
- Store a local copy when the asset will ship with the product.
- Verify the local asset renders in the target UI before final reply.

Slechte skilltekst:

The user asked about a GIF and I searched two websites. Then one was blocked by
Cloudflare. The final answer said to check attribution.

Redenen waarom de slechte versie niet moet worden opgeslagen:

transcriptvormig
niet imperatief
bevat ruisende eenmalige details
vertelt de volgende agent niet wat te doen

Debuggen

Controleer of de plugin is geladen:

openclaw plugins list --enabled

Controleer voorstelcounts vanuit een agent-/toolcontext:

{ "action": "status" }

Inspecteer wachtende voorstellen:

{ "action": "list_pending" }

Inspecteer voorstellen in quarantaine:

{ "action": "list_quarantine" }

Veelvoorkomende symptomen:

Symptoom	Waarschijnlijke oorzaak	Controle
Tool is niet beschikbaar	Plugin-entry is niet ingeschakeld	`plugins.entries.skill-workshop.enabled` en `openclaw plugins list`
Er verschijnt geen automatisch voorstel	`autoCapture: false`, `reviewMode: "off"` of drempels niet gehaald	Configuratie, voorstelstatus, Gateway-logs
Heuristiek heeft niets vastgelegd	Gebruikersformulering kwam niet overeen met correctiepatronen	Gebruik expliciet `skill_workshop.suggest` of schakel LLM-reviewer in
Reviewer heeft geen voorstel gemaakt	Reviewer retourneerde `none`, ongeldige JSON of kreeg een time-out	Gateway-logs, `reviewTimeoutMs`, drempels
Voorstel wordt niet toegepast	`approvalPolicy: "pending"`	`list_pending`, daarna `apply`
Voorstel verdween uit pending	Dubbel voorstel hergebruikt, pruning door max pending, of toegepast/geweigerd/in quarantaine gezet	`status`, `list_pending` met statusfilters, `list_quarantine`
Skillbestand bestaat maar model mist het	Skills-snapshot is niet ververst of skill-gating sluit het uit	`openclaw skills`-status en geschiktheid van werkruimte-skill

Relevante logs:

skill-workshop: queued <skill>
skill-workshop: applied <skill>
skill-workshop: quarantined <skill>
skill-workshop: heuristic capture skipped: ...
skill-workshop: reviewer skipped: ...
skill-workshop: reviewer found no update

QA-scenario’s

Repo-ondersteunde QA-scenario’s:

qa/scenarios/plugins/skill-workshop-animated-gif-autocreate.md
qa/scenarios/plugins/skill-workshop-pending-approval.md
qa/scenarios/plugins/skill-workshop-reviewer-autonomous.md

Voer de deterministische dekking uit:

pnpm openclaw qa suite \
  --scenario skill-workshop-animated-gif-autocreate \
  --scenario skill-workshop-pending-approval \
  --concurrency 1

Voer reviewerdekking uit:

pnpm openclaw qa suite \
  --scenario skill-workshop-reviewer-autonomous \
  --concurrency 1

Het reviewerscenario is bewust apart, omdat het reviewMode: "llm" inschakelt en de ingebedde reviewerpass uitvoert.

Wanneer auto apply niet moet worden ingeschakeld

Vermijd approvalPolicy: "auto" wanneer:

de werkruimte gevoelige procedures bevat
de agent aan niet-vertrouwde input werkt
skills binnen een breed team worden gedeeld
je prompts of scannerregels nog aan het afstemmen bent
het model vaak vijandige web-/e-mailinhoud verwerkt

Gebruik eerst pending-modus. Schakel pas over naar auto-modus nadat je het soort skills hebt beoordeeld dat de agent in die werkruimte voorstelt.

Documentation Index

​Standaardstatus

​Inschakelen

​Configuratie

​Vastleggingspaden

​Toolsuggesties

​Heuristische vastlegging

​LLM-beoordelaar

​Levenscyclus van voorstellen

​Toolreferentie

​status

​list_pending

​list_quarantine

​inspect

​suggest

​apply

​reject

​write_support_file

​Skill-schrijfacties

​Veiligheidsmodel

​Promptrichtlijnen

​Kosten en runtimegedrag

​Gebruikspatronen

​Debuggen

​QA-scenario’s

​Wanneer auto apply niet moet worden ingeschakeld

​Gerelateerde docs