🔧 Skill Workshop：把 Agent 的工作变成可复用技能
工作流
2026-06-03
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OpenClaw 推出 Skill Workshop，让 Agent 学习你反复给它的工作，并将这些经验变成可复用的技能。关键创新：提案优先 → 你审核 → 再激活。
- 提案机制：新技能以 PROPOSAL.md 形式存在，不会立即影响 Agent 行为，等你审核通过才变成 SKILL.md
- Control UI 审核：Board 视图查看所有提案状态（pending/applied/rejected/stale），Today 视图逐个快速审核
- 支持附带文件：技能可以携带模板、脚本、示例等支持文件，一起审核一起应用
- 安全路径规则：禁止绝对路径、禁止路径穿越、禁止写入技能目录之外
- 多端一致：聊天、UI、CLI、Gateway 统一使用 Skill Workshop 流程
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🛡️ OpenClaw × NVIDIA：Agent 技能安全新标杆
安全
2026-06-01
ClawHub 所有技能现在都附带 NVIDIA Skill Card 文档，经过三重扫描（VirusTotal + 静态分析 + SkillSpector）验证安全性。
- 三重扫描管线：VirusTotal（恶意软件）、静态分析（危险代码）、NVIDIA SkillSpector（Agent 风险）
- Skill Card 信任工件：每个技能附带发布者、能力、扫描结果、来源的完整文档
- 数据惊人：扫描 67,453 个技能，三重扫描器重叠率仅 0.69%，81.9% 的发现来自单一扫描器
- Agent 风险定义：伪装日志摘要却偷偷外传数据、指向危险 CLI 的善意技能——这些不是传统恶意软件
- SkillSpector：结合静态检查 + AI 语义分析，发现隐藏指令、风险代码路径、过度权限等
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⚡ Exec 自动审批模式：比 YOLO 更安全
新功能
2026-05-31
OpenClaw 新增 opt-in 自动审批模式：策略优先 → 低风险自动放行 → 不确定路由到人类审批。
- 三种模式对比：Ask（人类优先）、Auto（审查者优先）、YOLO（无提示直接执行）
- Auto 模式流程：命令匹配白名单 → 直接执行；不匹配 → 构建审查包 → 自动审查者评估 → 低风险放行 → 高风险回退人类
- 独立审查模型：可以为主 Agent 用本地模型，为 exec 审查用 frontier 模型如 gpt-5.5
- 企业级适用：与 OpenAI Codex Guardian 模式对齐，通过 Codex harness 可无缝集成
- 配置简单：openclaw config set tools.exec.mode auto 即可启用
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🗺️ OpenClaw 安全路线图：让每个人都能理解和信任
安全
2026-05-15
OpenClaw 的安全愿景：打造一个用户可理解、可观察、可信任的强大个人助手运行时。
- 核心原则：安全不是功能，是基础；用户应该能理解 Agent 在做什么
- 可观察性：所有 Agent 操作透明可审计
- 信任模型：从"信任但验证"到"验证后信任"
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🤖 OpenAI 模型在 OpenClaw 中的正确打开方式
2026-05-14
OpenClaw 现在通过原生 Codex app-server harness 默认运行 OpenAI Agent turns，同时将经验带回所有模型。
- 原生集成：不再通过中间层，直接使用 Codex harness 运行 OpenAI 模型
- 统一经验：Codex 的最佳实践被抽象为通用模式，惠及所有模型提供商
- 性能提升：减少延迟，提高可靠性
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