名称： skill-exporter
描述： 将 Clawdbot 技能导出为独立、可部署的微服务。适用于将技能 Docker 化、部署到 Railway 或 Fly.io，或创建独立的 API 服务。生成 Dockerfile、FastAPI 包装器、requirements.txt、部署配置以及可选的 LLM 客户端集成。
许可证： MIT
compatibility: 需要 python3。兼容任何支持 AgentSkills 的智能体。
元数据：
author: MacStenk
version: "1.0.0"
clawdbot:
emoji: "📦"
requires:
bins:
- python3

技能导出器

将 Clawdbot 技能转换为独立、可部署的微服务。

工作流程

Clawdbot 技能 (已测试可用)
         ↓
    技能导出器
         ↓
独立微服务
         ↓
Railway / Fly.io / Docker

使用方法

导出技能

python3 {baseDir}/scripts/export.py \
  --skill ~/.clawdbot/skills/instagram \
  --target railway \
  --llm anthropic \
  --output ~/projects/instagram-service

选项说明

部署目标

railway — 生成 railway.json、优化的 Dockerfile 和健康检查配置
fly — 生成 fly.toml，支持多区域部署
docker — 生成通用 Dockerfile 和 docker-compose.yml

LLM 集成

当指定 --llm 参数时，会生成 llm_client.py 文件，包含：
- 标题/提示词生成功能
- 决策辅助工具
- 速率限制和错误处理机制

生成的文件结构

<技能名称>-service/
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── api.py              # FastAPI 包装器
├── llm_client.py       # 如果指定了 --llm 参数
├── requirements.txt
├── .env.example
├── railway.json        # 如果目标为 railway
├── fly.toml            # 如果目标为 fly
└── scripts/            # 从原技能复制
    └── *.py

前提条件

源技能必须满足以下要求：
- 包含有效 frontmatter 的 SKILL.md 文件
- scripts/ 目录下至少有一个脚本
- 脚本应可调用（包含函数，而非仅内联代码）

导出后步骤

1. 复制 .env.example 为 .env 并填写密钥信息
2. 本地测试: docker-compose up
3. 部署: railway up 或 fly deploy