OpenClaw 这个 Skill，真的太省 Token 了。

推荐语

OpenClaw的搜索Skill才是真正提升效率的神器，让你的AI助手不再"瞎说八道"。

核心内容：
1. 搜索Skill对OpenClaw的重要性及工作原理
2. 不同搜索Skill的实际使用体验对比
3. 如何避免被封号风险的实用建议

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

OpenClaw 最近又被骂成病毒了。

不知道怎么回事，这两天我的留言区，总会有人开始攻击说 OpenClaw 是病毒之类的奇葩观点。

这有点像火车刚进中国的时候，很多人觉得那玩意儿会破坏风水，轰隆隆的声音会惊扰祖宗，吓得不敢靠近。至于火车到底是什么、怎么跑的，没人关心，先贴个妖物的标签再说。

这部分人，生活中，我觉得敬而远之就好。回来说正事。

只要深度用过 OpenClaw，大家肯定会知道它的精髓就是 Skill。

所以装好 OpenClaw 之后，之前我看很多人在讨论有什么必装的 Skill，现在好多云端的 OpenClaw 产品也都内置了一些，比如 PPT、Word、Excel，还有人说一定要装 Browser Agent。

Word、Excel 我反正不装，因为我不用这些玩意了。在线文档多香。

很多人说 Browser Agent、Playwright 装。我一开始也装了。后来发现一个问题。

如果它真的好用，那它干的第一件事应该是什么？

帮我登录公众号排版，帮我登录 12306 买票。但现实是，所有平台都非常介意这种事。

严重一点直接封号。小红书已经封过一批了。公众号我们连测试都只敢拿小号。

所以 Browser Agent 之类 Skill 看起来很酷，但目前很多场景其实不敢用。

昨天说到这事，我同事过来反问我：模型不是也有搜索能力吗？我们在 ChatGPT 或者其他 Chat 产品里不都能用搜索吗？

是这样没错。

但 OpenClaw 接模型的方式是通过 API，API 里是没有搜索的。搜索是 Chat 产品层额外做了一层插件。现在没有哪个模型有原生搜索的能力。

所以如果你在 OpenClaw 里不装搜索 Skill，模型就是个半瞎子。

因为模型的知识是有截止日期的。很多最新的信息，比如新闻、公司动态、产品更新，模型基本上都不知道。所以有的时候它就会一本正经地胡说八道。

这也是为什么在 OpenClaw 生态里，搜索类的 Skill 下载量一直非常高。

大家都意识到了，Agent 只要你想让它真正干活，它必须得有眼睛。就像我们自己，现在干活要是没有搜索引擎的话，基本上就没办法干了。

而搜索类 Skill，我强烈推荐国内用户还是用百度的 Skill。之前我也装过 Brave Search Skill，但真实的体感是中文领域的搜索效果，百度仍然最好。

就拿一个最简单的例子，搜索美国和伊朗的战局。Brave Search 的信源总是一些奇奇怪怪的非权威网站，而百度它知道优先去财新网、Crisis Group、ISW、央视、Wikipedia 这些网站拿到一手的信息。

大家可以去试试，要不然还觉得我替百度做广告。

先说下百度这个搜索 Skill 怎么安装，这是它的 ClawHub 地址，直接让龙虾安装就行。限流的话，下载 Zip 包再发它也行。

https://clawhub.ai/ide-rea/baidu-search

装完之后，需要配一个 API Key，可以在下面的地址申请。目前每天有免费额度福利，也不需要绑定信用卡，还是很方便的。

https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/apiKey

还有很多人说自己的 OpenClaw 特别费 Token。这个问题我一般给两个建议。

第一，少用 PDF，多用 Markdown 文档。Markdown 是结构化的，模型读起来效率高。PDF 对模型来说就是一坨混沌，它得花大量 token 去理解这东西到底在说啥。

第二，一定要装一个搜索类的 Skill。搜索不光是让模型能看到最新信息，它返回的内容本身也是结构化的，模型处理起来更省力。

举个例子，我们配飞书 API 的时候，经常发现模型稀里糊涂的，怎么都找不到正确的方法。

这时候让它搜一下官方文档，答案一下就准了。没有搜索 Skill 的话，模型就只能靠自己那点过时的记忆瞎猜，这会绕很多弯路。

大家看看，这是我装好百度搜索的 Skill 后，在 Terminal 里运行的效果。很明显，这个 Skill 返回的是结构化的数据。而 AI 最喜欢结构化的数据了。

再或者，我前段时间想往 Notion 的数据库里传文件时，模型根据已有的知识判断这事情是搞不定的。

这种情况下，我直接说，你去查查 Notion 上传文件的 API 文档，再思考下一步怎么做。

类似的例子很多。只要接入搜索，那 OpenClaw 的天花板一下子就提高了。

昨天参加一个聚会，大家说 OpenClaw 目前所有的场景都是在工作中，跟生活还没有特别多的关系。我说可能是你没有接搜索。

有了搜索之后，我想查个比赛结果、查个朋友的资料、查个演出时间、查昨晚 NBA 谁赢了，这些事情都可以直接在 OpenClaw 里干。走在路上随时问。

但这还不是最爽的地方。

最爽的是，我可以把它塞进别的流程里。比如可以设定一个任务：每天中午十二点，自动帮我汇总今天 NBA 的比赛情况，然后生成一个网页。

再比如很多公司要做舆情监控，盯着竞品或者盯着自己，这事也可以做一个 Skill。调用搜索 Skill 拿到结果后，把输出喂给下一个环节，最后输出成 PPT、Excel。

把搜索 Skill 变成了流程里的一个环节。这才是它真正威力。

第一层是模型，负责思考、规划、判断和组织。第二层是 Skill，负责执行具体的标准化任务。第三层是联网，负责获取实时信息。

很多人以为 Agent 强不强，主要看模型。比如 Claude 比 GPT 聪明，所以就要用 Claude 的 Agent 就更强。

这个理解是片面的。

现在我们接触到的模型，在大部分场景下其实都够用了。瓶颈不在大脑，在眼睛。

模型再聪明，如果看不到外面的世界，它就只能在自己那点过时的知识里打转。

就像一个很聪明的人，你把他关在屋子里，不给他看新闻、不让他上网、不让他查资料，他能做的事情其实很有限。

Agent 的上限，取决于它能接触到多少正确的信息。

所以强烈推荐大家装一下搜索的 Skill，既可以抬高 OpenClaw 的天花板，又可以快速省 Token