需通过五步标准化测试验证openclaw skill：一、本地工作区环境准备；二、skill.md语法语义校验；三、命令行直接调用测试；四、ai指令交互式触发测试；五、异常路径与边界条件测试。
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如果您已完成 OpenClaw Skill 的开发，但不确定其是否能被 AI 正确识别、触发或执行，则需通过标准化测试流程验证功能完整性与行为一致性。以下是开展开发测试的具体步骤：
一、本地工作区环境准备
测试必须在 OpenClaw 工作区（workspace）中进行，确保技能文件夹位于正确路径下，使框架能自动发现并加载该技能。工作区路径优先级高于用户级技能目录，适合快速迭代验证。
1、确认当前 OpenClaw 版本为 v2026.2.9 或更高，执行 openclaw --version 验证。
2、进入工作区根目录，检查是否存在 ~/.openclaw/workspace/skills/ 子路径；若不存在，运行 mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/ 创建。
3、将待测技能文件夹（如 my-file-report-skill）完整复制至 ~/.openclaw/workspace/skills/ 下，确保其内含 SKILL.md 文件。
二、SKILL.md 语法与语义校验
OpenClaw 在启动时会解析所有 SKILL.md 文件的 YAML frontmatter 和 Markdown 内容，任何格式错误或缺失字段都将导致技能不可用。校验可避免因元数据问题引发的静默失败。
1、打开技能文件夹中的 SKILL.md，确认首尾以 --- 包裹 YAML 区块，且其中包含 name、description、version 三个必填字段。
2、检查 name 字段值是否全小写、仅含字母、数字与下划线或横杠，且与文件夹名严格一致。
3、在终端中执行 openclaw skills validate --path ~/.openclaw/workspace/skills/my-file-report-skill，观察输出是否显示 ✅ Valid skill definition。
三、命令行直接调用测试
绕过 AI 路由机制，使用 CLI 工具直接执行技能，可快速验证执行逻辑是否正常、参数是否可解析、输出是否符合预期。此方式适用于含脚本或 agent.py 的技能。
1、确保技能目录中存在可执行入口，如 scripts/run.sh、agent.py 或已声明于 _meta.json 中的 command 字段。
2、在终端中运行 openclaw skill run my-file-report-skill --input '{"target_dir": "/tmp/test"}'，注意 JSON 输入需为单行字符串格式。
3、观察控制台输出是否返回结构化 JSON，且包含 status: "success" 及预期字段（如 file_count、types）；若报错，检查 stderr 中的异常堆栈来源。
四、AI 指令交互式触发测试
模拟真实用户场景，在 OpenClaw 对话界面中输入自然语言指令，验证 AI 是否能基于 SKILL.md 描述准确理解意图、选择技能、填充参数并调用成功。这是最终可用性验证的关键环节。
1、启动 OpenClaw 交互终端：执行 openclaw chat 进入对话模式。
2、输入明确触发语句，例如：“统计当前项目目录下所有 Python 文件数量”，确保该语句与 SKILL.md 中的 触发场景 或 功能说明 描述高度匹配。
3、观察日志输出中是否出现 [ROUTER] selected skill: my-file-report-skill，随后是否打印执行结果或错误提示；若未触发，检查 description 是否过于模糊或缺少关键词。
五、异常路径与边界条件测试
验证技能在非理想输入下的鲁棒性，包括缺失参数、非法路径、权限不足、网络超时等典型异常，确保错误信息结构清晰、可读性强，并能被 AI 后续处理。
1、构造非法输入，如执行 openclaw skill run my-file-report-skill --input '{"target_dir": "/root/protected"}'，确认返回中包含 status: "error" 与 code: "EACCES" 等标准错误码。
2、在 SKILL.md 的 异常处理 小节中，检查是否已用自然语言描述该类错误的成因与建议措施，例如：“当目标目录无读取权限时，返回明确错误提示，并建议用户检查路径权限或切换至可访问目录。”
3、对网络依赖型技能（如 web_search），临时断开网络后重复调用，确认返回 code: "ETIMEOUT" 而非程序崩溃或空响应。
