OpenClaw Custom Skills erstellen: So erweiterst du deinen Assistenten

Was sind Custom Skills?

Custom Skills sind selbst erstellte Erweiterungen für OpenClaw, die deinem KI-Assistenten neue Fähigkeiten beibringen. Im Gegensatz zu den vorinstallierten Built-in Skills definierst du hier selbst, was der Assistent tun soll — und wie.

Das Konzept ist radikal einfach: Du schreibst eine Anleitung in Markdown. OpenClaw liest sie. Ab sofort kann dein Assistent das, was in der Anleitung steht.

Kein Plugin-System mit komplexer API. Keine App-Review. Kein SDK. Du schreibst eine Datei, legst sie in den richtigen Ordner — fertig. Das unterscheidet OpenClaw fundamental von ChatGPT (wo du GPTs im Browser zusammenklickst) oder Copilot (wo du gar keine eigenen Erweiterungen erstellen kannst).

Wann brauchst du einen Custom Skill?

Built-in Skills decken die Basics ab: E-Mail, Kalender, Web-Suche, Dateien. Custom Skills brauchst du, wenn:

• Dein Workflow spezifisch ist: Dein Team nutzt Notion, Linear oder ein internes Tool? Baue einen Skill dafür.
• Du wiederkehrende Aufgaben hast: Jeden Montag den gleichen Report? Ein Skill automatisiert das in 10 Sekunden.
• Du externe APIs anbinden willst: Wetter-Daten, Aktien-Kurse, dein Smart Home — alles über Skills erreichbar.
• Du OpenClaws Verhalten anpassen willst: Bestimmte Antwort-Formate, Checklisten, Templating — ein Skill erzwingt Konsistenz.

Die Anatomie eines Skills

Jeder Skill lebt in einem eigenen Ordner und besteht aus mindestens einer Datei:

skills/
└── mein-skill/
    ├── SKILL.md          # Pflicht: Die Anleitung für die KI
    ├── scripts/          # Optional: Skripte die der Skill nutzt
    │   ├── fetch-data.sh
    │   └── transform.py
    └── config.json       # Optional: Konfigurationswerte

Die SKILL.md ist die einzige Pflicht-Datei. Alles andere ist optional und hängt davon ab, wie komplex dein Skill werden soll. Ein Skill, der nur beschreibt, wie OpenClaw auf bestimmte Anfragen reagieren soll, braucht keine Skripte.

SKILL.md: Das Herzstück jedes Skills

Die SKILL.md ist eine Markdown-Datei, die der KI erklärt, was der Skill tun soll, wann er aktiv wird und welche Tools er nutzt. Sie wird von OpenClaw automatisch geladen und in den Kontext des LLM injiziert.

Denk an die SKILL.md wie eine Bedienungsanleitung — nur geschrieben für eine KI statt für einen Menschen. Je klarer und präziser deine Anleitung, desto besser funktioniert der Skill.

Die Grundstruktur

Eine gute SKILL.md folgt diesem Aufbau:

# Skill-Name

Kurze Beschreibung: Was macht dieser Skill? (1-2 Sätze)

## Wann nutzen

Beschreibe, bei welchen Anfragen der Skill aktiv werden soll.
- "Wenn der User nach X fragt..."
- "Wenn eine Aufgabe Y erfordert..."

## Wie nutzen

Schritt-für-Schritt Anleitung für die KI:
1. Zuerst prüfe...
2. Dann führe aus...
3. Formatiere die Antwort als...

## Tools

Welche externen Tools/Skripte stehen zur Verfügung:
- `scripts/fetch-data.sh <url>` — Lädt Daten von einer URL
- `scripts/transform.py <input>` — Transformiert die Daten

## Regeln

- Immer auf Deutsch antworten
- Maximal 5 Ergebnisse anzeigen
- Bei Fehlern: Fehlermeldung an den User weitergeben

## Beispiele

User: "Wie ist der aktuelle Bitcoin-Kurs?"
→ Nutze fetch-data.sh mit der CoinGecko API
→ Antworte: "Bitcoin steht aktuell bei X €"

Die wichtigsten Abschnitte erklärt

Name und Beschreibung — OpenClaw liest die Beschreibung jedes Skills beim Start. Daraus entscheidet die KI, wann welcher Skill relevant ist. Schreib eine klare, spezifische Beschreibung. „Macht Dinge mit APIs" ist schlecht. „Ruft aktuelle Kryptowährungskurse von CoinGecko ab und formatiert sie als Tabelle" ist gut.

Wann nutzen — Hier definierst du die Trigger. Sei explizit: „Wenn der User nach Krypto-Kursen, Bitcoin-Preis, Ethereum-Wert oder ähnlichem fragt." Die KI braucht klare Signale, wann dein Skill statt eines anderen zum Einsatz kommen soll.

Wie nutzen — Die eigentliche Anleitung. Schreibe sie so, als würdest du einem neuen Mitarbeiter erklären, wie er eine Aufgabe erledigen soll. Klare Reihenfolge, keine Ambiguitäten.

Beispiele — Unterschätzt, aber extrem wirkungsvoll. Wenn du der KI Beispiel-Dialoge gibst, versteht sie den gewünschten Output-Stil sofort. Few-Shot-Learning direkt in deinem Skill.

Einfaches Beispiel: Wochenbericht-Skill

Unser erstes Beispiel braucht null Programmierung — nur eine gut geschriebene SKILL.md. In unter 10 Minuten hast du einen Skill, der automatisch Wochenberichte aus deinen täglichen Notizen generiert.

Das Szenario

Du nutzt OpenClaws Memory-System und schreibst tägliche Notizen in memory/YYYY-MM-DD.md. Jeden Freitag willst du eine Zusammenfassung der Woche — automatisch, gut formatiert, mit Highlights und offenen Todos.

Die SKILL.md

# Wochenbericht

Erstellt einen strukturierten Wochenbericht aus den täglichen
Memory-Dateien der aktuellen Woche.

## Wann nutzen

- Wenn der User nach einem "Wochenbericht", "Wochenrückblick"
  oder "Was war diese Woche?" fragt
- Wenn es Freitag ist und der User "Zusammenfassung" sagt
- Beim Cron-Job "weekly-report" (Freitag 17:00)

## Wie nutzen

1. Lies alle memory/YYYY-MM-DD.md Dateien der aktuellen Woche
   (Montag bis heute)
2. Extrahiere aus jeder Datei:
   - Erledigte Aufgaben
   - Wichtige Entscheidungen
   - Offene Punkte / Todos
   - Highlights / Besonderheiten
3. Fasse zusammen in diesem Format:

## Regeln

- Immer auf Deutsch
- Maximal 500 Wörter
- Offene Todos als Checkliste (- [ ])
- Kein Blabla, nur Substanz

## Output-Format

# Wochenbericht KW [Nummer]

## 🎯 Highlights
- [Top 3-5 Dinge der Woche]

## ✅ Erledigt
- [Alle abgeschlossenen Aufgaben]

## 🔄 In Arbeit
- [Laufende Projekte mit Status]

## 📋 Offene Todos
- [ ] [Todo 1]
- [ ] [Todo 2]

## 💡 Notizen & Entscheidungen
- [Wichtige Entscheidungen und Kontext]

Installation

Drei Schritte — fertig:

# 1. Ordner erstellen
mkdir -p ~/.openclaw/skills/wochenbericht

# 2. SKILL.md anlegen (Inhalt von oben einfügen)
nano ~/.openclaw/skills/wochenbericht/SKILL.md

# 3. OpenClaw erkennt den neuen Skill automatisch
# Einfach chatten: "Erstell meinen Wochenbericht"

Kein Neustart nötig. OpenClaw scannt den Skills-Ordner automatisch. Beim nächsten Chat sagt dein Assistent so etwas wie: „Ich lese die Memory-Dateien von dieser Woche…" und liefert den Bericht im gewünschten Format.

Fortgeschritten: API-Anbindung mit Skripten

Für Skills, die mit externen Diensten kommunizieren, brauchst du Skripte. Hier zeigen wir ein Beispiel, das den aktuellen Status deiner Webseiten überwacht — und dich warnt, wenn etwas down ist.

Das Szenario

Du betreibst mehrere Webseiten und willst jederzeit fragen können: „Sind meine Seiten online?" oder einen automatischen Check alle 30 Minuten laufen lassen. Der Skill soll die HTTP-Statuscodes prüfen, die Antwortzeiten messen und bei Problemen Alarm schlagen.

Ordnerstruktur

skills/
└── uptime-monitor/
    ├── SKILL.md
    ├── scripts/
    │   └── check-sites.sh
    └── config.json

config.json

{
  "sites": [
    { "name": "Hauptseite", "url": "https://example.com" },
    { "name": "Blog", "url": "https://blog.example.com" },
    { "name": "API", "url": "https://api.example.com/health" }
  ],
  "timeout_seconds": 10,
  "alert_threshold_ms": 3000
}

check-sites.sh

#!/bin/bash
# Prüft alle konfigurierten Seiten und gibt JSON zurück
CONFIG_FILE="$(dirname "$0")/../config.json"
SITES=$(cat "$CONFIG_FILE" | python3 -c "
import json, sys
config = json.load(sys.stdin)
for s in config['sites']:
    print(f"{s['name']}|{s['url']}")
")

echo "["
FIRST=true
while IFS='|' read -r name url; do
  START=$(date +%s%N)
  HTTP_CODE=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" \
    --connect-timeout 10 --max-time 15 "$url" 2>/dev/null)
  END=$(date +%s%N)
  DURATION_MS=$(( (END - START) / 1000000 ))

  if [ "$FIRST" = true ]; then FIRST=false; else echo ","; fi
  echo "  {"
  echo "    \"name\": \"$name\","
  echo "    \"url\": \"$url\","
  echo "    \"status\": $HTTP_CODE,"
  echo "    \"response_ms\": $DURATION_MS,"
  if [ "$HTTP_CODE" -ge 200 ] && [ "$HTTP_CODE" -lt 400 ]; then
    echo "    \"ok\": true"
  else
    echo "    \"ok\": false"
  fi
  echo -n "  }"
done <<< "$SITES"
echo ""
echo "]"

Die SKILL.md

# Uptime Monitor

Überwacht Webseiten auf Verfügbarkeit und Antwortzeiten.

## Wann nutzen

- "Sind meine Seiten online?"
- "Website Status" / "Uptime Check"
- Automatisch per Heartbeat/Cron alle 30 Minuten

## Wie nutzen

1. Führe `bash scripts/check-sites.sh` aus
2. Parsiere das JSON-Ergebnis
3. Für jede Seite: Status, Antwortzeit, OK/Problem
4. Bei Problemen (ok=false oder response_ms > 3000):
   Alert-Meldung mit Details

## Output-Format für Status-Check

🟢 Hauptseite — 245ms (OK)
🟢 Blog — 189ms (OK)
🔴 API — Timeout (PROBLEM!)

## Bei Problemen

- Sofort melden, nicht warten
- URL und HTTP-Status-Code angeben
- Wenn > 1 Seite betroffen: mögliche Server-Probleme vermuten
- Vorschlag machen (Server prüfen, DNS checken, etc.)

Nach der Installation reagiert OpenClaw auf Fragen wie „Check mal meine Webseiten" mit einem echten HTTP-Check — inklusive Antwortzeiten und Warnungen. Kombiniert mit einem Heartbeat-Check wird daraus ein vollwertiges Monitoring.

Skills mit eigenen Tools und Befehlen

Die mächtigste Skill-Variante: Du definierst eigene CLI-Befehle oder Python-Module, die OpenClaw als vollwertige Tools nutzt — genau wie die eingebauten Tools (web_search, exec, etc.).

Der Unterschied zu Skripten: Tools werden von OpenClaw als First-Class-Bürger behandelt. Die KI weiß, welche Parameter sie akzeptieren, und kann sie gezielt in komplexen Workflows einsetzen.

Beispiel: Datenbank-Abfrage-Tool

Stell dir vor, du willst deinen Assistenten fragen: „Wie viele Nutzer haben sich diese Woche registriert?" — und er soll direkt in deiner Datenbank nachschauen.

# In deiner SKILL.md:

## Tools

### db-query
Führt eine READ-ONLY SQL-Abfrage gegen die PostgreSQL-Datenbank aus.

**Aufruf:** `python3 scripts/db-query.py "<SQL>"`

**Regeln:**
- NUR SELECT-Statements erlaubt
- Kein DROP, DELETE, UPDATE, INSERT
- Maximal 100 Ergebnisse (LIMIT 100 immer anhängen)
- Sensible Daten (Passwörter, Tokens) NICHT ausgeben

**Verfügbare Tabellen:**
- users (id, email, created_at, plan)
- orders (id, user_id, amount, status, created_at)
- page_views (id, path, user_id, timestamp)

Die KI versteht jetzt: Sie hat ein Datenbank-Tool, darf nur lesen, muss ein LIMIT setzen und kennt die verfügbaren Tabellen. Auf die Frage „Wie viele Premium-Nutzer gibt es?" formuliert sie selbständig:

python3 scripts/db-query.py "SELECT COUNT(*) as premium_users
FROM users WHERE plan = 'premium'"

MCP-Server als Alternative

Für standardisierte Tool-Anbindungen gibt es auch das Model Context Protocol (MCP). Statt ein eigenes Skript zu schreiben, kannst du einen bestehenden MCP-Server einbinden — zum Beispiel für GitHub, Slack, Notion oder hunderte andere Dienste. OpenClaw unterstützt beides: native Skills und MCP-Server. Für die meisten externen APIs ist ein MCP-Server der schnellere Weg.

Debugging: Wenn dein Skill nicht funktioniert

Skill erstellt, aber nichts passiert? Hier sind die häufigsten Probleme und wie du sie löst — systematisch, Schritt für Schritt.

Problem 1: Skill wird nicht erkannt

Symptom: Du fragst nach etwas, das dein Skill abdecken sollte, aber OpenClaw nutzt ihn nicht.

• Ordnerpfad prüfen: Liegt die SKILL.md unter ~/.openclaw/skills/dein-skill/SKILL.md?
• Beschreibung prüfen: Ist die Skill-Beschreibung (erste Zeilen) spezifisch genug? Vage Beschreibungen werden vom Router ignoriert.
• Direkt ansprechen: Teste mit „Nutze den [Skill-Name] Skill für…" — wenn das funktioniert, ist der Trigger das Problem, nicht der Skill.
• Skill-Liste prüfen: Frag OpenClaw: „Welche Skills hast du?" — dein Skill sollte in der Liste auftauchen.

Problem 2: Skript schlägt fehl

Symptom: OpenClaw erkennt den Skill, aber die Ausführung liefert Fehler.

• Berechtigungen: Ist das Skript ausführbar? (chmod +x scripts/check-sites.sh)
• Pfade: Relative Pfade in Skripten funktionieren nur vom Skill-Ordner aus. Nutze $(dirname "$0") für robuste Pfade.
• Dependencies: Braucht dein Skript Python-Packages? Installiere sie vorher: pip3 install requests
• Manuell testen: Führe das Skript direkt im Terminal aus — siehst du den erwarteten Output?

Problem 3: Falscher Output

Symptom: Der Skill funktioniert, aber die Antwort sieht nicht aus wie gewünscht.

• Output-Format definieren: Hast du in der SKILL.md ein klares Output-Format mit Beispiel angegeben?
• Beispiele hinzufügen: Few-Shot-Examples in der SKILL.md sind der effektivste Weg, den Output zu steuern.
• Regeln verschärfen: „Antworte immer in diesem Format, keine Abweichungen" hilft der KI, konsistent zu bleiben.

# Quick-Debug-Checkliste:
# 1. Skill sichtbar?
→ "Welche Skills hast du?"

# 2. Skill wird getriggert?
→ "Nutze den [Name] Skill für..."

# 3. Skript funktioniert?
→ Im Terminal manuell ausführen

# 4. Output korrekt?
→ Beispiele in SKILL.md ergänzen

Community Skills & ClaWHub

Du musst nicht alles selbst bauen. Die OpenClaw-Community hat bereits hunderte Skills erstellt und auf ClaWHub — dem offiziellen Skill-Marktplatz — veröffentlicht. Von Notion-Integration bis Home-Assistant-Steuerung.

Was ist ClaWHub?

ClaWHub ist für OpenClaw-Skills das, was der App Store für iPhone ist — nur komplett kostenlos und Open Source. Du findest dort:

• Kuratierte Skills: Von der Community getestet und bewertet
• Kategorien: Produktivität, Entwicklung, Smart Home, Kommunikation, Finanzen, …
• Ein-Klick-Installation: Per CLI-Befehl direkt installieren
• Source-Code: Jeder Skill ist Open Source — du kannst ihn lesen, forken und anpassen

Skills von ClaWHub installieren

# Skill suchen
openclaw skill search "notion"

# Skill installieren
openclaw skill install notion-sync

# Oder direkt von GitHub
openclaw skill install github:username/mein-skill

Eigenen Skill veröffentlichen

Du hast einen nützlichen Skill gebaut? Teile ihn mit der Community:

1. Erstelle ein GitHub-Repository mit deinem Skill-Ordner
2. Füge eine README.md mit Beschreibung und Installationsanleitung hinzu
3. Registriere dich auf ClaWHub und reiche deinen Skill ein
4. Nach einem Community-Review wird er gelistet

Top 5 Community Skills (März 2026)

Best Practices für Skill-Entwicklung

Nach hunderten Community-Skills und eigener Erfahrung: Diese 8 Prinzipien unterscheiden gute Skills von großartigen.

1. Eine Aufgabe, ein Skill

Ein Skill sollte eine Sache richtig machen — nicht zehn Sachen mittelmäßig. Statt eines „Produktivitäts-Skills" mit E-Mail, Kalender und To-Dos: Erstelle drei separate Skills. Die KI kombiniert sie automatisch, wenn nötig.

2. Beschreibung ist Marketing

Die Skill-Beschreibung ist das Erste, was OpenClaw sieht. Sie entscheidet, ob dein Skill überhaupt in Betracht gezogen wird. Behandle sie wie einen Elevator-Pitch: Klar, spezifisch, mit den wichtigsten Keywords.

3. Defensive Programmierung

Deine Skripte werden von einer KI aufgerufen — rechne mit unerwarteten Inputs. Validiere Parameter, fange Fehler ab und gib hilfreiche Fehlermeldungen zurück. Die KI kann mit einem klaren „Fehler: URL nicht erreichbar (Timeout nach 10s)" arbeiten — mit einem Python-Stacktrace nicht.

4. Beispiele > Regeln

Drei gute Beispiel-Dialoge in deiner SKILL.md sind wirkungsvoller als zehn Regel-Absätze. Die KI lernt durch Muster — zeig ihr, was du willst, statt es nur zu beschreiben.

5. Fail Gracefully

Was passiert, wenn die API nicht erreichbar ist? Wenn die Datei nicht existiert? Wenn der Input leer ist? Dein Skill sollte in jedem Fall eine nützliche Antwort liefern — auch wenn es nur ist: „Konnte die Daten nicht abrufen. Mögliche Ursache: API-Limit erreicht."

6. Klein anfangen

Starte mit einer SKILL.md — ohne Skripte. Teste, ob die KI versteht, was du willst. Dann füge schrittweise Skripte hinzu. Viele großartige Skills bestehen aus einer einzigen Markdown-Datei, weil OpenClaw mit seinen eingebauten Tools (exec, web_fetch, etc.) bereits sehr viel kann.

7. Dokumentiere für dein zukünftiges Ich

In 3 Monaten wirst du vergessen haben, warum du eine bestimmte Regel in der SKILL.md hattest. Kommentare kosten nichts — und helfen dir (und anderen), den Skill zu verstehen und weiterzuentwickeln.

8. Teste mit verschiedenen Formulierungen

Dein Skill reagiert auf „Wochenbericht erstellen" — aber auch auf „Wie war meine Woche?" oder „Weekly summary"? Teste mit mindestens 5 verschiedenen Formulierungen und passe die Trigger in der SKILL.md entsprechend an.

10 Skill-Ideen zum Nachbauen

Inspiration gefällig? Hier sind 10 konkrete Skill-Ideen, sortiert von einfach bis fortgeschritten. Jede davon ist in 30–120 Minuten umsetzbar.

Häufige Fragen zu OpenClaw Custom Skills