人生有时候需要沉淀,要有足够的时间去反思,才能让自己变得更完美。

Openclaw & Claude Code & Agent 深度解读,看这一篇就懂了

OpenClaw 和 Claude Code 到底啥区别?Skills 是否可以互相用?一文解决

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✍️ 作者: 大刘
📝 编辑: 大刘
🎨 排版: 大刘


读完这篇,可以获得:

1. 对 Openclaw 和 Claude Code 的完全理解

2. 完全掌握 Openclaw 和 Claude Code 的 skills 互相使用技巧(一定会用到,建议收藏)

最近发了非常多实操性质的 SKills,从自媒体包括内容跟踪 我用 Claude Code 搭了一套全自动爆款内容流程(附手把手教程)Office 全家桶免费高效 Office Skills 全家桶!建议每个打工人都用上。但是发现:

后台 200 多条私信,一半以上都在问同一件事——

“大刘,这个 Claude Code 的 skill 可不可以用在 Openclaw 上?”

先说结论:Openclaw 和 Claude Code 是完全不同的两个东西,但是 Skill 有方法互转。

都是 CLI 工具,都有 Skills,都用 SKILL.md,名字还长得像——搞混很正常。

但它们压根不是同一类东西。今天从四个维度一次性讲透:概念定位、架构差异、Skills 对比——最重要的,我手把手教你怎么把一边的 Skill 转到另一边用。这才是全网没人讲清楚的部分。以后别人再问你,直接把这篇转给 ta。

它们到底是什么?两个智能体,两种活法

这俩工具内部都有一个 AI 智能体在干活。区别不在于”有没有智能体”,而在于这个智能体怎么活着

Claude Code:召唤型智能体,单次战斗力极强

Anthropic 官方出品的 AI 编程智能体。注意——不是套了壳的聊天框,是真正的智能体

你给它一个任务——”帮我把这个模块从 REST 重构成 GraphQL”——它自己去读整个项目代码,理解架构,改十七个文件,跑完测试确认没 Bug,提交 Git。全程你不需要动手。这不是聊天,这是委托。你给任务,它交付结果。

它能读文件、改代码、跑终端命令、拉起子 Agent 并行干活、通过 MCP 协议对接外部工具——这些是智能体层面的能力,不是底层模型给的。底层跑的是 Opus 4.6,SWE-bench 跑分 80.8%,AI 编程工具里最高。但 Claude Code 的强,不只是模型强——是整个智能体的工具链强。

不过它有两个明显特点:金鱼记忆——今天跟它聊三小时,明天打开终端啥都不记得(有 CLAUDE.md 缓解,但本质上每次都是全新会话);你不开口它不动——没有主动巡检,你不下指令它就等着。

一句话:特种兵出差模式。叫了才来,但来了就是一顿猛输出。

OpenClaw:常驻型智能体,7×24 在线

开源的个人 AI 助手框架。GitHub 337K Star,社区 Skills 超过 28,000 个,支持 14+ 种大模型。

跟 Claude Code 最大的区别:你不需要打开终端叫它——它自己就在后台跑着。你通过飞书、Telegram、微信跟它说话,它都能接住。你在飞书上说”帮我整理今天的会议纪要”,它真的去做。你在 Telegram 上说”明天三点提醒我交报告”,它到点真弹消息。当然,这些得先配好对应的 Skill——配置完之后才是真正的管家模式。

它有三个 Claude Code 没有的能力:能换脑子——14 种以上模型随你切,简单任务用便宜的,复杂推理切 Claude;长期记忆——本地持久化,上周帮你订的会议室这周还记得你喜欢靠窗那间;主动干活——有个 Heartbeat 心跳机制,每隔一段时间自己醒来检查有没有事要处理,你不说话它也在工作。

你以为它在休息,其实它在帮你加班。

你什么都没说,AI 主动帮你干了——这是 OpenClaw。你说了一句话,AI 改了三个文件跑了测试提交了代码——这是 Claude Code。

OpenClaw 通过 Telegram 或飞书回复消息的截图,展示它在即时通讯平台中响应用户请求的界面

Skills 深度对比——名字一样,内核完全不同

好,接下来——Skills。

它们都叫 Skills,都用 SKILL.md 文件,连文件格式都长得差不多——但工程含义,完全不一样。

表面上都叫 Skills,就像表面上你和你老板都叫”同事”——但你们的权限完全不一样。

上周有人把 OpenClaw 的 Skill 直接粘贴到 .claude/skills/ 里——跑不起来,找我问为什么。我说你这相当于拿着粤语菜谱去东北饭馆后厨——厨师看着这些字都认识,但组合在一起就是不知道你要干嘛。

为什么跑不起来?因为两边的 Skills,虽然长得像,但灵魂完全不同。

Claude Code 的 Skills

存放位置:项目内 .claude/skills/*/SKILL.md——跟着项目走。每个项目可以有自己的 Skills,换个项目换一套。每个 Skill 是一个文件夹,里面不只有 SKILL.md,还有参考文档(references/)、辅助脚本(scripts/)、数据文件(data/)。

运行方式:Claude 把 Skill 当作 Tool(工具) 来用。它有独立执行器——什么意思?就是 Claude 可以新开一个上下文环境,在那个环境里跑完整个 Skill 的任务,跑完了再把结果回传到你的对话里。Skill 运行时不占用你当前对话的上下文窗口。 这一点太关键了。

触发方式:`/slash-command` 斜杠命令触发,或者 Claude 自动判断”这个任务需要用某个 Skill”然后自己调用。

最关键的一点——跨平台兼容。同一个 SKILL.md,Cursor 能用、Codex CLI 能用、Gemini CLI 也能用。你写一次,到处跑。

本质上就是:SOP 手册 + 专用工具箱。不只是告诉 AI 怎么做,还给它配了扳手、螺丝刀、电钻,全套装备打包好。工具箱是独立的——它拿着工具箱去别的工位干活,不会占你这边的桌面。

OpenClaw 的 Skills

存放位置:全局目录 ~/.openclaw/skills/skill-name/SKILL.md——是全局的,不是跟着项目走的。所有 Skills 统一放在一个地方,不管你在干什么任务,OpenClaw 都能调用它们。

运行方式——这个比较关键,听仔细了:

1. OpenClaw 启动时扫描整个技能目录

2. 把所有 Skill 的摘要信息压成清单,塞进 system prompt

3. 用户发消息时,模型自己判断”这条消息需不需要用某个 Skill”

4. 如果要用,就读取对应的 SKILL.md 内容

5. 然后在当前 session 的 tool-loop 里继续跑——不会新开上下文

看出区别没有?它没有独立执行器。Skill 的执行和你当前的对话共享同一个上下文。Skill 越复杂,执行步骤越多,占用的上下文窗口就越大,留给你后续对话的空间就越少。 装了五六十个 Skill,光是技能清单就把 system prompt 撑得满满当当。

生态方面,ClawHub 市场有接近 28,000 个 Skills。数量确实恐怖。

核心差异揭示

这两个 Skills 体系,最根本的区别就一句话——Claude Code 的 Skills 本质是 Tool(工具),OpenClaw 的 Skills 本质是提示词驱动(prompt-based)。

Claude Code 的 Skills 有独立的运行环境,有自己的脚本,有自己的数据文件,像一个自给自足的小团队。OpenClaw 的 Skills 把指令塞进 system prompt,让模型”记住”怎么做某件事,但执行的时候还是在当前对话环境里跑——用的还是模型自带的那些能力。

一个是正规军带装备上阵,一个是游击队就地取材。枪都会打,但弹药箱不是一回事。

存放位置上,一个跟着项目走.claude/skills/),一个放在全局目录~/.openclaw/skills/)。

这就是为什么你不能把一个直接复制粘贴到另一个里用。格式像,但灵魂不同。

Skills 能互转吗?怎么转?

来了来了——

能转,但不是简单复制粘贴。

核心差异摆在那儿——一个是 Tool,一个是提示词驱动。但好消息是,文件格式高度相似——都是 SKILL.md + YAML frontmatter + Markdown body。SKILL.md 是通用语言,只是方言不同。翻译一下,哪儿都能用。

四种转法,一张表先看清楚:

方法
适用场景
操作步骤
推荐度
skillshare 一键同步
多工具同时用的重度用户
skillshare init

 + skillshare sync,2 分钟搞定
五颗星
丢链接给 AI 转
临时搬运单个 Skill
把源 Skill 链接 + 目标规范丢给 AI Agent
四颗星
手动转化
不想装工具、不想靠 AI
复制文件 + 改 frontmatter + 注册路由
三颗星
跨平台 Skills 库
懒得转,直接用现成的
claude-skills 库 192+ 原生兼容多平台的 Skills
四颗星

重点说说我个人最常用的——丢链接给 AI 转。

这是最”2026 年”的方式。想想看——Claude Code 和 OpenClaw 本身就是 AI Agent。你手里有一个 Skill 的链接,直接丢给目标平台的 Agent 就行。

但注意——你不能只说”帮我转一下”就完事了。 你得在指令里把目标格式的关键规范交代清楚。

比如你在 ClawHub 上看到一个不错的自动化 Skill,想搬到 Claude Code 里用。打开 Claude Code 终端,这样说:

帮我把下面这个 OpenClaw Skill 转成 Claude Code 的 Skills 格式。

目标规范:
– 目录结构:.claude/skills/技能名/SKILL.md,可附带 references/ 和 scripts/ 子目录
– SKILL.md 格式:YAML frontmatter(name + description + 触发条件)+ Markdown 正文
– 去掉 OpenClaw 特有字段(emoji、requires.bins、agents.md 路由规则等)
– 如果原 Skill 有辅助脚本,放到 scripts/ 目录下,修正路径引用
– 触发方式改为 /slash-command 斜杠命令

源 Skill 链接:
https://clawhub.ai/skills/xxx-automation

我前两天就把 Minimax 的 Office 四件套转到 Openclaw 了——丢链接、贴规范、等三十秒,出来的东西直接能跑。

反过来也一样。把 Openclaw Skill 转到 Claude Code。关键不是”帮我转”这三个字,而是后面跟的那段目标规范。

你对 AI 说的每一句话都是指令。指令模糊,AI 就跟你装糊涂。

两种人机关系范式

讲完了概念、架构、Skills 和互转方法,你可能觉得”懂了,就这些区别”。

但你有没有想过——为什么会同时存在这两种工具?它们解决的难道不是同一个问题吗?

不是。它们解决的是两个完全不同的问题。

Claude Code 是”人本位”。

你是老板,AI 是员工。你不说话,它不动。你说一句,它干一件。所有决策权在你手里,所有启动权在你手里。你掌控一切。它再聪明,也得等你开口。

这种模式的好处是确定性强——你永远知道 AI 在干什么,因为是你让它干的。坏处是什么?你的注意力成了系统的瓶颈。你不下指令,整个系统就停了。你一天能下多少条指令?你的带宽是有限的。

OpenClaw 是”AI 本位”。

你是甲方,AI 是越来越懂你的项目经理。你不用事事交代,它会根据你的习惯、你的历史、你的偏好,主动帮你安排。你放手越多,它干得越多。你信任越深,它自由度越大。

这种模式的好处是天花板高——理论上,AI 可以帮你管越来越多的事情,你只需要做最终决策。坏处也很明显——你得信任它。它帮你发了条消息你没审核,它帮你改了个日程你不知道。信任这东西,一旦破裂就很难修复。

人本位的终局是效率天花板——你的注意力永远是瓶颈。AI 本位的终局是信任天花板——你敢放手多少,它就能干多少。

这就像开车。Claude Code 是手动挡——换挡、踩离合、控制转速,每一步都是你在操作,驾驶感拉满,你对车的掌控力是 100%。OpenClaw 是自动挡——你只管方向盘和油门,变速箱的事它自己搞定,你开着轻松,但你不知道它什么时候换的挡。

2026 年的 AI 使用者,正在分成两个族群。

一种人坚持手动挡——每一条指令自己下,每一个输出自己审。他们说”我不放心让 AI 自作主张”。另一种人拥抱自动挡——把日程、消息、整理、提醒全都交出去。他们说”我的时间比 AI 的 token 贵”。

确实,两种人都没错。就像路上手动挡和自动挡的车都在跑。

但你有没有想过——这两种不是非此即彼,是可以叠加的?

我自己现在的一天是这样的:

早上九点打开电脑。OpenClaw 已经帮我把昨晚的 8 条消息按优先级排好了,2 份行业动态摘要整理好了,还有一个今天下午三点的会议提醒。我扫一眼,心里有数。

十点到下午两点,爆肝写代码。打开 Claude Code,丢一句”把这个模块从 REST 重构成 GraphQL”,它噼里啪啦改了十七个文件,跑完测试,提交 PR。我审一眼 diff,合并。接着下一个任务。

两点到三点,Claude Code 关了。OpenClaw 在后台帮我处理了 3 条群消息的回复草稿,整理了一份明天要用的文档,顺手提醒我”你关注的那个开源项目刚发了 v3.0″。

一个在终端里帮我写代码,一个在生活里帮我理琐事。互不干扰,各管各的。

这才是 2026 年该有的 AI 使用姿势——不是选一个,是两个都用。

它们不是李逵和李鬼,也不是既生瑜何生亮——它们是左手和右手。

不是选工具,是选你和 AI 的关系模式。选错了,不是效率低,是天花板低。

🌊

你现在是用 OpenClaw、Claude Code、还是两个都用?评论区聊聊你的搭配方案。

左手写代码。

右手管生活。

双手。才是全部。

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