OpenClaw技能开发入门千问3.5-9B定制天气查询1. 为什么需要自定义技能去年冬天我经常需要同时查看多个城市的天气情况来安排出差行程。每次手动打开天气网站、输入城市名、截图保存的操作让我不胜其烦。直到发现OpenClaw支持自定义技能开发我决定用千问3.5-9B模型为它打造一个专属天气查询技能。这个案例特别适合作为技能开发入门项目一方面天气API接口规范清晰另一方面结果格式化需求明确。更重要的是通过这个项目可以掌握OpenClaw技能开发的三大核心环节API封装、意图映射和结果呈现。2. 开发环境准备2.1 基础环境配置我的开发环境是macOS Monterey 12.6已经通过Homebrew安装了Node.js 18.x。建议先运行以下命令检查基础环境node -v # 需v16 npm -v # 需8 openclaw --version # 需0.8.0如果尚未安装OpenClaw可以通过官方脚本快速安装curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash2.2 创建技能脚手架OpenClaw提供了标准的技能开发模板。在终端执行mkdir weather-skill cd weather-skill npx openclaw/create-skill这个交互式向导会生成以下核心文件skill.json技能元数据声明文件src/api.jsAPI封装模块src/intent.js自然语言意图处理器src/formatter.js结果格式化模块3. 实现天气API封装层3.1 选择天气数据源经过对比我选择了和风天气的免费API。注册开发者账号后可以获得基础版的天气查询接口每天1000次调用完全够个人使用。在api.js中封装获取天气的核心逻辑const axios require(axios); class WeatherAPI { constructor(apiKey) { this.apiKey apiKey; this.baseUrl https://devapi.qweather.com/v7/weather; } async getCurrentWeather(location) { try { const response await axios.get(${this.baseUrl}/now, { params: { location, key: this.apiKey } }); return response.data; } catch (error) { console.error(天气API调用失败:, error); throw new Error(获取天气信息时发生错误); } } } module.exports WeatherAPI;3.2 处理API密钥安全千万不要将API密钥硬编码在代码中我选择通过OpenClaw的环境变量管理功能来注入密钥。在技能目录下创建.env文件WEATHER_API_KEY你的和风天气API密钥然后在skill.json中声明需要注入的环境变量{ env: [WEATHER_API_KEY] }4. 设计自然语言交互逻辑4.1 定义意图识别规则在intent.js中我们需要教会OpenClaw如何理解用户的天气查询请求。千问3.5-9B模型已经具备基础的自然语言理解能力我们只需要提供明确的意图匹配规则module.exports { match: async (text, context) { const weatherKeywords [天气, 气温, 温度, 气象]; const hasWeatherIntent weatherKeywords.some(keyword text.includes(keyword) ); return hasWeatherIntent ? { confidence: 0.9 } : null; }, extract: async (text, context) { // 使用千问模型提取城市名称 const response await context.models.qwen.generate({ prompt: 从以下文本中提取城市名称只需回答城市名${text}, max_tokens: 10 }); return { location: response.trim() }; } };4.2 处理模糊查询实际使用中用户可能会说北京明天天气怎么样这样的模糊查询。我在代码中添加了时间处理逻辑// 在extract方法中添加 const timeResponse await context.models.qwen.generate({ prompt: 判断以下文本是否包含时间信息只需回答是或否${text}, max_tokens: 2 }); if (timeResponse.trim() 是) { params.forecast 24h; // 切换到天气预报接口 }5. 美化天气信息展示5.1 设计输出模板在formatter.js中我创建了多种天气展示模板。根据不同的查询条件返回最适合的展示方式function formatCurrentWeather(data) { const weather data.now; return ️ *${data.location.name}当前天气* -------------------- ️ 温度${weather.temp}℃ (体感${weather.feelsLike}℃) 湿度${weather.humidity}% ️ 风力${weather.windDir} ${weather.windScale}级 ☁️ 天气状况${weather.text} ; }5.2 添加可视化元素为了让天气信息更直观我整合了天气图标和预警信息。当出现极端天气时会自动添加警告标志if (weather.category 暴雨) { template \n⚠️ *暴雨红色预警* 请避免外出; }6. 测试与调试技能6.1 本地测试方法OpenClaw提供了便捷的本地测试工具。在技能目录下运行openclaw skill test这会启动一个交互式测试环境可以输入各种天气查询语句验证技能响应。6.2 常见问题排查在开发过程中我遇到了几个典型问题API限流问题添加了请求缓存逻辑相同城市5分钟内不重复查询城市名歧义当模型无法确定城市时会主动询问用户您是指北京市还是北京县空结果处理对API返回的空结果添加了友好的错误提示7. 发布到ClawHub社区7.1 准备发布包首先确保skill.json中的元数据完整{ name: weather-skill, version: 1.0.0, description: 基于和风天气API的智能查询技能, author: 你的名字, keywords: [weather, qwen, forecast] }然后运行打包命令clawhub pack这会生成一个weather-skill.claw的发布包。7.2 发布到社区注册ClawHub账号后执行发布命令clawhub publish --token 你的发布令牌发布成功后其他用户就可以通过以下方式安装你的技能clawhub install weather-skill8. 技能的实际应用效果现在我可以通过自然语言随时查询天气了。例如在OpenClaw控制台输入上海今天会下雨吗系统会返回格式化的天气信息包括温度、湿度、降水概率等关键数据。更棒的是这个技能会自动记住我常查的几个城市后续查询只需要说杭州天气就能快速获取信息。通过千问3.5-9B的语义理解能力技能还能处理一些特殊查询比如哪个城市更热北京还是广州周末适合去三亚玩吗整个开发过程让我深刻体会到OpenClaw技能生态的灵活性。相比从头开发一个天气应用这种基于现有API和AI模型的技能开发方式效率提升了至少10倍。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。