别再搞混了！OpenClaw 插件 vs 技能的区别，一篇文章讲明白

2026年2月15日内容管家

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AI领域评论10字数 2174阅读7分14秒阅读模式

如果你已经在用 OpenClaw，那么「插件」和「技能」这两个词你一定不陌生。但说实话，很多人其实并没有真正搞懂它们的区别。

是时候来一次彻底的澄清了。

为什么这个问题很重要？

这不仅仅是「术语辨析」的问题。理解插件和技能的区别，直接决定了你能不能把 OpenClaw 的潜力发挥到极致。

很多人遇到问题时第一反应是「我需要装个插件」，但其实可能一个技能就够了。或者反过来，想做一件事却发现技能做不到，那是因为这件事本来就需要插件来完成。

搞混了这两个概念，就像用螺丝刀去钉钉子——不是不能用，但总觉得哪里不对。

先从定义开始

让我们从最基本的定义开始，建立一个清晰的认知框架。

插件（Plugins）：Gateway 的扩展模块

插件是代码模块（TypeScript），在 Gateway 进程中运行。

这句话里有三个关键词：

代码模块：插件是用代码写的，不是文档
Gateway 进程：插件和 OpenClaw 的核心运行在同一个进程里
TypeScript：插件的主要开发语言

这意味着什么？意味着插件可以直接访问 Gateway 的核心功能，可以做非常底层的事情。

技能（Skills）：AI 代理的知识包

技能是模块化的知识包，主要是给 AI 代理的「入职指南」。

这里的关键词是：

知识包：技能主要是文档和指导，不是代码
AI 代理：技能的服务对象是 AI，不是你
入职指南：技能告诉 AI「遇到这种情况该怎么做」

技能不会直接运行代码，它是通过影响 AI 的决策来发挥作用的。

一张表懂所有区别

为了让你一目了然，我整理了这张对比表：

特性	插件（Plugins）	技能（Skills）
类型	代码模块（TypeScript）	知识包（文档+资源）
运行位置	Gateway 进程内	AI 代理上下文
主要功能	扩展 Gateway 核心能力	指导 AI 完成特定任务
需要重启	✅ 需要重启 Gateway	❌ 不需要
能力范围	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
开发复杂度	较高（需要编程）	较低（主要是文档）
典型用途	添加新聊天渠道、后台服务、CLI 命令	指导 AI 使用特定工具、完成特定工作流

这张表值得你收藏。下次分不清该用插件还是技能时，拿出来看看。

插件能做什么？5个核心能力

插件的能力边界很广，让我们看看它具体能做什么。

1. 注册 Gateway RPC 方法

插件可以添加新的 API 端点，让外部可以调用 Gateway 的功能。

这意味着什么？意味着你可以通过插件给 OpenClaw 添加全新的功能接口。

2. 注册 Gateway HTTP 处理器

插件可以添加新的 web 路由，让你可以通过 HTTP 请求来触发特定功能。

比如，你可以添加一个 /webhook/my-service 路由，让外部服务可以向 OpenClaw 发送 webhook。

3. 注册 Agent 工具

插件可以给 AI 代理添加新的工具，让 AI 可以直接调用这些工具。

注意，这里是「注册工具」，不是「指导 AI 使用工具」——后者是技能的工作。

4. 注册 CLI 命令

插件可以添加新的 openclaw 子命令，让你可以通过命令行来执行特定操作。

比如，openclaw voicecall start 这样的命令，就是由插件提供的。

5. 注册后台服务

插件可以启动和管理后台进程，让某些功能可以持续运行。

比如，一个监听某个事件的服务，或者一个定时任务调度器。

技能能做什么？3个核心价值

技能的作用方式和插件完全不同，它是通过「赋能 AI」来发挥作用的。

1. 提供专门工作流程

技能可以给 AI 提供特定领域的多步骤流程指导。

比如，「如何使用 1Password CLI」、「如何操作 GitHub」——这些都是技能可以提供的。

2. 集成特定工具

技能可以告诉 AI 如何与特定的文件格式或 API 配合工作。

它不会直接调用工具，但它会告诉 AI「这个工具该怎么用」。

3. 提供领域专业知识

技能可以包含公司特定的知识、模式、业务逻辑。

这些是 AI 模型本身不知道的，但通过技能，AI 就能理解和应用这些知识。

官方插件示例：这些都是插件做的

光说概念可能有点抽象，让我们看看 OpenClaw 官方提供的插件，感受一下插件的实际应用。

Microsoft Teams

这是一个典型的渠道插件。通过这个插件，OpenClaw 可以连接到 Microsoft Teams，让你在 Teams 里就能和 AI 对话。

这种「添加新聊天渠道」的功能，只能由插件来完成。

Voice Call（语音通话）

这个插件让 OpenClaw 可以进行语音通话。它涉及到：

后台服务（持续运行）
CLI 命令（openclaw voicecall）
Agent 工具（voice_call）
RPC 方法（voicecall.start、voicecall.status）

这是一个功能很完整的插件示例。

Zalo Personal / Matrix / Nostr

这些都是渠道插件，分别让 OpenClaw 可以连接到 Zalo、Matrix 和 Nostr。

每添加一个新的聊天平台，通常就需要一个插件。

Memory (LanceDB)

这是一个功能插件，它提供了长期记忆功能，让 AI 可以自动回溯和捕捉信息。

这种「核心功能增强」的插件，也是插件的典型应用场景。

什么时候用插件？什么时候用技能？

现在到了最关键的问题：我怎么知道该用哪个？

这里有几个简单的判断规则：

用插件的场景

如果你需要：

✅ 添加一个新的聊天渠道（Teams、Zalo、Matrix 等）
✅ 添加一个后台服务，需要持续运行
✅ 添加新的 CLI 命令
✅ 深度集成 Gateway 的核心功能
✅ 需要性能很高、延迟很低的功能

那么，你需要的是插件。

用技能的场景

如果你需要：

✅ 指导 AI 如何使用特定工具（1Password、GitHub 等）
✅ 给 AI 提供特定领域的工作流程
✅ 让 AI 理解公司特定的知识或模式
✅ 不想重启 Gateway 就能生效
✅ 主要是文档和指导，不需要写代码

那么，你需要的是技能。

一个实际例子：GitHub 集成

让我们用一个具体的例子来说明：GitHub 集成。

如果是技能

GitHub 技能会告诉 AI：

「gh issue list 可以列出 issues」
「gh pr create 可以创建 PR」
「遇到这种情况，你应该这样用 gh 命令」

AI 会根据这些指导，自己去执行 gh 命令。

如果是插件（理论上）

一个 GitHub 插件可能会：

直接集成 GitHub API，不需要 gh 命令行工具
提供更高效、更底层的 GitHub 操作
可能添加后台服务来监听 GitHub webhook

但实际上，对于 GitHub 这种场景，技能就够了。因为 gh 命令行工具已经很好用了，不需要再写一个插件来重复造轮子。

安全考量：信任的边界

插件和技能的安全级别也不同，这是一个很重要的考量点。

插件的安全

插件运行在 Gateway 进程中，可以直接访问 Gateway 的所有功能。

这意味着：

⚠️ 插件是高度信任的代码
⚠️ 只安装你信任的插件
⚠️ 建议使用 plugins.allow 允许列表来限制

技能的安全

技能主要是文档，它通过影响 AI 的决策来发挥作用。