Skill atölyesi plugin’i

Skill Workshop deneyseldir. Varsayılan olarak devre dışıdır; yakalama sezgiselleri ve gözden geçirici istemleri sürümler arasında değişebilir ve otomatik yazma işlemleri yalnızca güvenilen çalışma alanlarında, önce bekleyen mod çıktısı incelendikten sonra kullanılmalıdır. Skill Workshop, çalışma alanı Skills için prosedürel bellektir. Bir ajanın yeniden kullanılabilir iş akışlarını, kullanıcı düzeltmelerini, güçlükle edinilmiş düzeltmeleri ve yinelenen tuzakları şu konum altındaki SKILL.md dosyalarına dönüştürmesini sağlar:

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

Bu, uzun vadeli bellekten farklıdır:

Bellek olguları, tercihleri, varlıkları ve geçmiş bağlamı depolar.
Skills, ajanın gelecekteki görevlerde izlemesi gereken yeniden kullanılabilir prosedürleri depolar.
Skill Workshop, faydalı bir turdan kalıcı bir çalışma alanı becerisine giden, güvenlik kontrolleri ve isteğe bağlı onay içeren köprüdür.

Skill Workshop, ajan şu tür bir prosedür öğrendiğinde yararlıdır:

harici kaynaklı animasyonlu GIF varlıklarının nasıl doğrulanacağı
ekran görüntüsü varlıklarının nasıl değiştirileceği ve boyutların nasıl doğrulanacağı
depoya özgü bir QA senaryosunun nasıl çalıştırılacağı
yinelenen bir sağlayıcı hatasının nasıl ayıklanacağı
bayat bir yerel iş akışı notunun nasıl onarılacağı

Şunlar için tasarlanmamıştır:

“kullanıcı maviyi sever” gibi olgular
geniş otobiyografik bellek
ham konuşma dökümü arşivleme
sırlar, kimlik bilgileri veya gizli istem metni
tekrarlanmayacak tek seferlik talimatlar

Varsayılan durum

Paketle gelen Plugin deneyseldir ve plugins.entries.skill-workshop içinde açıkça etkinleştirilmediği sürece varsayılan olarak devre dışıdır. Plugin manifesti enabledByDefault: true ayarlamaz. Plugin yapılandırma şeması içindeki enabled: true varsayılanı yalnızca Plugin girdisi zaten seçilip yüklendikten sonra geçerlidir. Deneysel şu anlama gelir:

Plugin, isteğe bağlı test ve dogfooding için yeterince desteklenir
öneri depolama, gözden geçirici eşikleri ve yakalama sezgiselleri evrilebilir
bekleyen onay önerilen başlangıç modudur
otomatik uygulama, paylaşılan veya düşmanca girdisi yoğun ortamlar için değil, güvenilen kişisel/çalışma alanı kurulumları içindir

Etkinleştirme

En düşük güvenli yapılandırma:

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

Bu yapılandırmayla:

skill_workshop aracı kullanılabilir
açık yeniden kullanılabilir düzeltmeler bekleyen öneriler olarak kuyruğa alınır
eşik tabanlı gözden geçirici geçişleri beceri güncellemeleri önerebilir
bekleyen bir öneri uygulanana kadar hiçbir beceri dosyası yazılmaz

Otomatik yazma işlemlerini yalnızca güvenilen çalışma alanlarında kullanın:

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

approvalPolicy: "auto" yine aynı tarayıcıyı ve karantina yolunu kullanır. Kritik bulguları olan önerileri uygulamaz.

Yapılandırma

Anahtar	Varsayılan	Aralık / değerler	Anlam
`enabled`	`true`	boolean	Plugin girdisi yüklendikten sonra Plugin’i etkinleştirir.
`autoCapture`	`true`	boolean	Başarılı ajan turlarında tur sonrası yakalama/gözden geçirmeyi etkinleştirir.
`approvalPolicy`	`"pending"`	`"pending"`, `"auto"`	Önerileri kuyruğa alır veya güvenli önerileri otomatik olarak yazar.
`reviewMode`	`"hybrid"`	`"off"`, `"heuristic"`, `"llm"`, `"hybrid"`	Açık düzeltme yakalamayı, LLM gözden geçiricisini, ikisini birden veya hiçbirini seçer.
`reviewInterval`	`15`	`1..200`	Bu kadar başarılı turdan sonra gözden geçiriciyi çalıştırır.
`reviewMinToolCalls`	`8`	`1..500`	Bu kadar gözlemlenen araç çağrısından sonra gözden geçiriciyi çalıştırır.
`reviewTimeoutMs`	`45000`	`5000..180000`	Gömülü gözden geçirici çalışması için zaman aşımı.
`maxPending`	`50`	`1..200`	Çalışma alanı başına tutulacak en fazla bekleyen/karantinaya alınmış öneri sayısı.
`maxSkillBytes`	`40000`	`1024..200000`	Oluşturulan beceri/destek dosyasının en büyük boyutu.

Önerilen profiller:

// 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",
}

Yakalama yolları

Skill Workshop’un üç yakalama yolu vardır.

Araç önerileri

Model, yeniden kullanılabilir bir prosedür gördüğünde veya kullanıcı ondan bir beceriyi kaydetmesini/güncellemesini istediğinde doğrudan skill_workshop çağrısı yapabilir. Bu en açık yoldur ve autoCapture: false ile bile çalışır.

Sezgisel yakalama

autoCapture etkinleştirildiğinde ve reviewMode heuristic veya hybrid olduğunda, Plugin başarılı turları açık kullanıcı düzeltme ifadeleri için tarar:

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

Sezgisel yöntem, en son eşleşen kullanıcı talimatından bir öneri oluşturur. Yaygın iş akışları için beceri adlarını seçmek üzere konu ipuçlarını kullanır:

animasyonlu GIF görevleri -> animated-gif-workflow
ekran görüntüsü veya varlık görevleri -> screenshot-asset-workflow
QA veya senaryo görevleri -> qa-scenario-workflow
GitHub PR görevleri -> github-pr-workflow
yedek -> learned-workflows

Sezgisel yakalama özellikle dar tutulmuştur. Genel konuşma dökümü özetleme için değil, net düzeltmeler ve tekrarlanabilir süreç notları içindir.

LLM gözden geçiricisi

autoCapture etkinleştirildiğinde ve reviewMode llm veya hybrid olduğunda, Plugin eşiklere ulaşıldıktan sonra kompakt bir gömülü gözden geçirici çalıştırır. Gözden geçirici şunları alır:

son 12.000 karakterle sınırlandırılmış yakın tarihli konuşma dökümü metni
en fazla 12 mevcut çalışma alanı Skills
her mevcut beceriden en fazla 2.000 karakter
yalnızca JSON talimatları

Gözden geçiricinin araçları yoktur:

disableTools: true
toolsAllow: []
disableMessageTool: true

Gözden geçirici ya { "action": "none" } ya da tek bir öneri döndürür. action alanı create, append veya replace olur - ilgili bir beceri zaten varsa append/replace tercih edin; create yalnızca mevcut hiçbir beceri uygun olmadığında kullanın. Örnek 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, section + body ekler. replace, adlandırılmış beceride oldText değerini newText ile değiştirir.

Öneri yaşam döngüsü

Oluşturulan her güncelleme şu alanlara sahip bir öneriye dönüşür:

id
createdAt
updatedAt
workspaceDir
isteğe bağlı agentId
isteğe bağlı sessionId
skillName
title
reason
source: tool, agent_end veya reviewer
status
change
isteğe bağlı scanFindings
isteğe bağlı quarantineReason

Öneri durumları:

pending - onay bekliyor
applied - <workspace>/skills konumuna yazıldı
rejected - operatör/model tarafından reddedildi
quarantined - kritik tarayıcı bulguları tarafından engellendi

Durum, Gateway durum dizini altında her çalışma alanı için ayrı saklanır:

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

Bekleyen ve karantinaya alınan öneriler, skill adı ve değişiklik yüküyle tekilleştirilir. Depo, en yeni bekleyen/karantinaya alınan önerileri maxPending sınırına kadar tutar.

Araç başvurusu

Plugin bir agent aracı kaydeder:

skill_workshop

`status`

Etkin çalışma alanı için önerileri duruma göre sayın.

{ "action": "status" }

Sonuç biçimi:

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

`list_pending`

Bekleyen önerileri listeleyin.

{ "action": "list_pending" }

Başka bir durumu listelemek için:

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

Geçerli status değerleri:

pending
applied
rejected
quarantined

`list_quarantine`

Karantinaya alınan önerileri listeleyin.

{ "action": "list_quarantine" }

Otomatik yakalama hiçbir şey yapmıyor gibi göründüğünde ve günlüklerde skill-workshop: quarantined <skill> geçtiğinde bunu kullanın.

`inspect`

Kimliğe göre bir öneri getirin.

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

`suggest`

Bir öneri oluşturun. approvalPolicy: "pending" (varsayılan) ile bu, yazmak yerine kuyruğa alır.

{
  "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."
}

Otomatik modda anında yazma iste (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."
}

approvalPolicy: "pending" ile apply: true yine de öneriyi kuyruğa alır. Gözden geçirin, ardından onaydan sonra apply eylemini kullanın.

Otomatik ilke altında beklemeye zorla (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."
}

Adlandırılmış bir bölüme ekle

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

Tam metni değiştir

{
  "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`

Bekleyen bir öneriyi uygulayın. approvalPolicy: "pending" ile bu eylem, çalışma alanı skill’ini yazmadan önce operatör onayı ister.

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

apply, karantinaya alınan önerileri reddeder:

quarantined proposal cannot be applied

`reject`

Bir öneriyi reddedildi olarak işaretleyin.

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

`write_support_file`

Mevcut veya önerilen bir skill dizininin içine destekleyici bir dosya yazın. İzin verilen üst düzey destek dizinleri:

references/
templates/
scripts/
assets/

Örnek:

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

Destek dosyaları çalışma alanı kapsamındadır, yol denetiminden geçirilir, maxSkillBytes ile bayt açısından sınırlandırılır, taranır ve atomik olarak yazılır.

Skill yazımları

Skill Workshop yalnızca şunun altına yazar:

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

Skill adları normalleştirilir:

küçük harfe çevrilir
[a-z0-9_-] olmayan diziler - olur
baştaki/sondaki alfasayısal olmayan karakterler kaldırılır
azami uzunluk 80 karakterdir
son ad [a-z0-9][a-z0-9_-]{1,79} ile eşleşmelidir

create için:

Skill yoksa Skill Workshop yeni bir SKILL.md yazar
zaten varsa Skill Workshop gövdeyi ## Workflow bölümüne ekler

append için:

Skill varsa Skill Workshop istenen bölüme ekler
yoksa Skill Workshop asgari bir Skill oluşturur ve ardından ekler

replace için:

Skill zaten var olmalıdır
oldText tam olarak bulunmalıdır
yalnızca ilk tam eşleşme değiştirilir

Tüm yazımlar atomiktir ve bellek içi Skills anlık görüntüsünü hemen yeniler; böylece yeni veya güncellenmiş Skill, Gateway yeniden başlatması olmadan görünür hale gelebilir.

Güvenlik modeli

Skill Workshop, oluşturulan SKILL.md içeriği ve destek dosyaları üzerinde bir güvenlik tarayıcısına sahiptir. Kritik bulgular önerileri karantinaya alır:

Kural kimliği	Şunu yapan içeriği engeller…
`prompt-injection-ignore-instructions`	aracı önceki/üst talimatları yok saymaya yönlendiren
`prompt-injection-system`	sistem istemlerine, geliştirici mesajlarına veya gizli talimatlara atıf yapan
`prompt-injection-tool`	araç iznini/onayını atlatmayı teşvik eden
`shell-pipe-to-shell`	`sh`, `bash` veya `zsh` içine aktarılan `curl`/`wget` içeren
`secret-exfiltration`	env/süreç env verilerini ağ üzerinden gönderiyor gibi görünen

Uyarı bulguları korunur ancak tek başlarına engellemez:

Kural kimliği	Şunun için uyarır…
`destructive-delete`	geniş kapsamlı `rm -rf` tarzı komutlar
`unsafe-permissions`	`chmod 777` tarzı izin kullanımı

Karantinaya alınmış öneriler:

scanFindings öğesini korur
quarantineReason öğesini korur
list_quarantine içinde görünür
apply üzerinden uygulanamaz

Karantinaya alınmış bir öneriden kurtulmak için güvenli olmayan içerik kaldırılmış yeni ve güvenli bir öneri oluşturun. Depo JSON dosyasını elle düzenlemeyin.

İstem rehberliği

Etkinleştirildiğinde Skill Workshop, aracı kalıcı prosedürel bellek için skill_workshop kullanmaya yönlendiren kısa bir istem bölümü enjekte eder. Rehberlik şunları vurgular:

olgular/tercihler değil, prosedürler
kullanıcı düzeltmeleri
açık olmayan başarılı prosedürler
yinelenen tuzaklar
ekleme/değiştirme yoluyla eski/zayıf/yanlış Skill onarımı
uzun araç döngülerinden veya zor düzeltmelerden sonra yeniden kullanılabilir prosedürü kaydetme
kısa, emir kipindeki Skill metni
transcript dökümleri yok

Yazma modu metni approvalPolicy ile değişir:

bekleyen mod: önerileri kuyruğa al; açık onaydan sonra apply kullan
otomatik mod: apply: false bunun yerine kuyruğa almadıkça güvenli çalışma alanı Skill güncellemelerini uygula

Maliyetler ve çalışma zamanı davranışı

Sezgisel yakalama bir modeli çağırmaz. LLM incelemesi, etkin/varsayılan aracı modeli üzerinde gömülü bir çalıştırma kullanır. Eşik tabanlıdır; bu yüzden varsayılan olarak her turda çalışmaz. İnceleyici:

mevcut olduğunda aynı yapılandırılmış sağlayıcı/model bağlamını kullanır
çalışma zamanı aracı varsayılanlarına geri döner
reviewTimeoutMs içerir
hafif önyükleme bağlamı kullanır
araç içermez
doğrudan hiçbir şey yazmaz
yalnızca normal tarayıcıdan ve onay/karantina yolundan geçen bir öneri üretebilir

İnceleyici başarısız olursa, zaman aşımına uğrarsa veya geçersiz JSON döndürürse Plugin bir uyarı/hata ayıklama mesajı kaydeder ve o inceleme geçişini atlar.

Çalışma kalıpları

Kullanıcı şunları söylediğinde Skill Workshop kullanın:

“next time, do X”
“from now on, prefer Y”
“make sure to verify Z”
“save this as a workflow”
“this took a while; remember the process”
“update the local skill for this”

İyi Skill metni:

## 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.

Zayıf Skill metni:

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

Zayıf sürümün kaydedilmemesi gereken nedenler:

transcript biçiminde
emir kipinde değil
gürültülü tek seferlik ayrıntılar içerir
sonraki araca ne yapacağını söylemez

Hata ayıklama

Plugin’in yüklenip yüklenmediğini kontrol edin:

openclaw plugins list --enabled

Bir aracı/araç bağlamından öneri sayılarını kontrol edin:

{ "action": "status" }

Bekleyen önerileri inceleyin:

{ "action": "list_pending" }

Karantinaya alınmış önerileri inceleyin:

{ "action": "list_quarantine" }

Yaygın belirtiler:

Belirti	Olası neden	Kontrol
Araç kullanılamıyor	Plugin girdisi etkin değil	`plugins.entries.skill-workshop.enabled` ve `openclaw plugins list`
Otomatik öneri görünmüyor	`autoCapture: false`, `reviewMode: "off"` veya eşikler karşılanmadı	Yapılandırma, öneri durumu, Gateway günlükleri
Sezgisel yakalama yapmadı	Kullanıcı ifadeleri düzeltme kalıplarıyla eşleşmedi	Açık `skill_workshop.suggest` kullanın veya LLM inceleyicisini etkinleştirin
İnceleyici öneri oluşturmadı	İnceleyici `none`, geçersiz JSON döndürdü veya zaman aşımına uğradı	Gateway günlükleri, `reviewTimeoutMs`, eşikler
Öneri uygulanmıyor	`approvalPolicy: "pending"`	`list_pending`, ardından `apply`
Öneri bekleyenlerden kayboldu	Yinelenen öneri yeniden kullanıldı, azami bekleyen budaması yapıldı veya uygulandı/reddedildi/karantinaya alındı	`status`, durum filtreleriyle `list_pending`, `list_quarantine`
Skill dosyası var ancak model kaçırıyor	Skill anlık görüntüsü yenilenmedi veya Skill geçitlemesi onu dışlıyor	`openclaw skills` durumu ve çalışma alanı Skill uygunluğu

İlgili günlükler:

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 senaryoları

Repo destekli QA senaryoları:

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

Deterministik kapsamı çalıştırın:

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

İnceleyici kapsamını çalıştırın:

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

İnceleyici senaryosu özellikle ayrıdır çünkü reviewMode: "llm" öğesini etkinleştirir ve gömülü inceleyici geçişini sınar.

Otomatik uygulama ne zaman etkinleştirilmemeli

Şu durumlarda approvalPolicy: "auto" kullanmaktan kaçının:

çalışma alanı hassas prosedürler içeriyorsa
aracı güvenilmeyen girdi üzerinde çalışıyorsa
Skills geniş bir ekip genelinde paylaşılıyorsa
istemleri veya tarayıcı kurallarını hâlâ ayarlıyorsanız
model sık sık düşmanca web/e-posta içeriği işliyorsa

Önce bekleyen modu kullanın. Otomatik moda yalnızca aracının o çalışma alanında önerdiği Skills türünü inceledikten sonra geçin.

Documentation Index

​Varsayılan durum

​Etkinleştirme

​Yapılandırma

​Yakalama yolları

​Araç önerileri

​Sezgisel yakalama

​LLM gözden geçiricisi

​Öneri yaşam döngüsü

​Araç başvurusu

​status

​list_pending

​list_quarantine

​inspect

​suggest

​apply

​reject

​write_support_file

​Skill yazımları

​Güvenlik modeli

​İstem rehberliği

​Maliyetler ve çalışma zamanı davranışı

​Çalışma kalıpları

​Hata ayıklama

​QA senaryoları

​Otomatik uygulama ne zaman etkinleştirilmemeli

​İlgili belgeler