Skill 蒸馏器

问题：Skill 往往停留在提示词层面

skill-distill 针对的是现有 Skill 缺少可执行落地物的场景：内容已经描述了工作流，但工程师需要的是能放入脚本、工具链或自动化任务中的独立 shell 工具。该技能把目标 Skill 的内容转译为可执行脚本，并把必要的模型配置一起沉淀下来，避免每次手工整理提示词、参数和调用方式。

工作方式与适用边界

核心步骤包括读取目标 Skill、获取当前模型配置、生成独立脚本，并保存到 ~/.openclaw/workspace/tools/。脚本要求尽可能自包含，头部以 JSON 字符串形式嵌入模型配置注释，并保持 chmod +x 可执行。若脚本需要调用大模型，技能会处理 API Key 配置问题：推荐环境变量，也支持在 ~/.api_keys.sh 中写入并 source，同时要求包含 check_api_key() 在 LLM 调用前检查。

它适合把已有 Skill 固化成轻量工具、调试脚本或内部自动化入口；不适合替代完整服务框架、权限治理或生产部署流程。