模力方舟Moark Skills开源：标准化技能协议让OpenClaw轻松实现图像生成、OCR与文档提取

模力方舟现已正式开源其官方 Skills 仓库——Moark Skills。首批上线的技能模块涵盖图像生成、OCR文字识别、文档内容提取和文本合规审查。对于开发者和用户而言，只需将技能文件导入 OpenClaw，即可通过自然语言指令直接调用这些能力，省去了从零开始对接各类API的重复性工作。

标准化设计：即插即用的技能协议

与多数同类方案类似，Moark Skills 的核心设计思路是利用一份 SKILL.md 文件来定义一个技能的全部元信息。

这份文件采用“Frontmatter + Markdown正文”的结构，明确包含了技能名称、依赖声明、调用示例、参数说明和执行工作流。AI Agent 读取该文件后，便能理解技能的输入输出规范，并自动完成参数构造与脚本调用。

这意味着，当开发者需要新增一个技能时，无需修改 Agent 的核心代码。只需按照规范编写 SKILL.md 及对应的执行脚本，并将其放入技能目录，即可被系统自动识别和调用。

首批上线：四个开箱即用的能力模块

首批发布的四个技能，覆盖了PDF文档提取、AI图像生成、图片OCR识别和文本合规审查，基本满足了 AI Agent 在内容处理流程中的常见需求。所有技能既可通过 OpenClaw 以自然语言触发，也支持通过 uv run 在终端中独立执行。

一次图像生成技能的实际调用流程示例：

用户在 OpenClaw 聊天界面中输入指令：“给我生成一只小猫和一群小狗打架的图片”。

Agent 自动匹配 moark-image-gen 技能，构造参数并调用脚本。任务完成后返回成功消息。

最终生成符合描述的卡通风格图片。

接入流程：三步完成配置

环境准备

确保系统中已安装 Python 包管理工具 uv（适用于 macOS / Linux / WSL）：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

第一步，克隆仓库并复制技能文件

将技能文件复制到 OpenClaw 的技能目录：

git clone https://gitee.com/moark/moark-skills.git
cp -r ./moark-skills/skills/* ~/.openclaw/skills/

第二步，配置 API Key

你需要在 OpenClaw 的配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json 中，为每个需要调用外部 API 的技能配置模力方舟的访问令牌（API Key）：

{
  "skills": {
    "entries": {
      "moark-image-gen": {
        "apiKey": "你的模力方舟访问令牌"
      }
    }
  }
}

或者，也可以通过 GUI 界面进行可视化配置：先运行 openclaw gateway --port 18789 --verbose 启动网关，然后在浏览器中访问 http://127.0.0.1:18789/skills 进行管理。

第三步，直接用自然语言下达指令

完成配置后，你就可以直接对 OpenClaw Agent 使用自然语言下达指令了。Agent 会自动匹配技能、构造参数并执行，最后将结果返回给你。

独立运行：灵活集成自动化流程

除了通过 Agent 调用，所有技能脚本也支持脱离 OpenClaw 环境独立运行。你可以直接通过 uv run 执行对应的 Python 脚本，并通过命令行参数传入所需信息。这种方式便于在 CI/CD 流水线或其他自动化场景中进行集成。

以文档内容提取技能为例，其独立运行方式如下：

# 方式一：使用 --api-key 参数显式传入API密钥
uv run skills/moark-doc-extraction/scripts/perform_doc_extraction.py \
  --file /path/to/document.pdf \
  --api-key “你的模力方舟访问令牌”

# 方式二：通过环境变量传入API密钥
export GITEEAI_API_KEY=“你的模力方舟访问令牌”
uv run skills/moark-doc-extraction/scripts/perform_doc_extraction.py --file /path/to/document.pdf

总结与展望

目前，Moark Skills 提供的四个技能已经能够覆盖文档处理、内容生成和安全审查等基础场景。对于正在构建 AI Agent 应用的开发者而言，这些标准化模块可以直接嵌入现有工作流，显著减少重复的 API 对接工作。

随着这个 开源项目 的正式发布，模力方舟团队表示将持续优化并增添新的技能模块。他们也欢迎广大开发者和用户将在模力方舟平台上的最佳实践总结为 Skill 进行共享，共同丰富 AI Agent 的技能生态。更多详细的使用说明和 技术文档 可以参考项目仓库。

如果你对扩展AI代理能力或自动化工作流感兴趣，不妨前往 云栈社区 的相关板块与更多开发者交流探讨。

项目地址：https://gitee.com/moark/moark-skills