OpenClaw VOC 技能包迁移到 Claude Code 的技术改造分析

更新时间：2026-05-21

结论

这些 OpenClaw 技能包可以迁移到 Claude Code 使用，但不能只把 SKILL.md 和 api-config.json 原样复制过去。

原因是两边的职责模型不同：

OpenClaw 当前是 SKILL.md + api-config.json + Node 脚本 + 打包安装脚本 的组合。api-config.json 负责把自然语言触发映射到本地脚本或接口调用。
Claude Code 的 Skill 更偏向“可被 Claude 自动或手动触发的工作流说明”。它能包含脚本和参考文件，但不会天然理解 OpenClaw 的 api-config.json。
如果要让 Claude Code 像 OpenClaw 一样稳定调用接口，建议新增 MCP 层，或者至少新增一层 Claude Code 专用的命令/脚本适配层。

推荐路线：

P0：先做轻量适配，保留现有 Node 脚本，新增 Claude Code Skill 和命令入口，让 Claude 可以通过自然语言或 /skill-name 触发完整流程。
P1：做标准 MCP 适配器，把现有 api-config.json 里的参数 schema、执行方式、输出解析统一暴露成 Claude Code 可调用工具。
P2：做 Claude Code Plugin，把 Skills、MCP、hooks、安装脚本、默认配置打成一个可分发套件。

重要修正：不是替换 OpenClaw，而是新增 Claude Code 入口

这里的目标不是把旧技能包“转型”成 Claude Code 专用包，而是在不破坏 OpenClaw 已有闭环的前提下，新增 Claude Code 可识别、可调用、可复用的入口。

所以旧资产的处理原则是：

api-config.json：保留，继续给 OpenClaw 使用。
现有 SKILL.md：保留，继续给 OpenClaw 使用；Claude Code 可以另建 .claude/skills 或插件 skills。
现有 Node runner：保留命令行兼容，但内部建议抽出平台无关函数。
install.js、七牛 zip 包、OpenClaw 部署脚本：保留，不要因为 Claude Code 改造打断现有安装链路。
新增 Claude Code 支持时，只在外围加适配层，不直接把 OpenClaw 的目录语义改掉。

更准确的架构目标是：

同一套业务核心
  -> OpenClaw adapter
  -> Claude Code adapter
  -> MCP adapter
  -> CLI adapter

新增 Claude Code 时，旧可复用部分需要重构什么

1. Runner 脚本从 CLI-only 重构为 core + CLI wrapper

当前观察：

scripts/tools/douyin-speaking-daily-runner.js 是完整 CLI 脚本，核心流程和命令行解析混在一起。
scripts/tools/douyin-video-transcriber.js 也是 CLI 主入口。
industry-trend-intelligence/scripts/industry-trend-runner.js 也是 CLI 主入口。
scripts/tools/douyin-speaking-daily-report.js 已有 module.exports，复用性更好。

建议重构：

scripts/core/
  douyin-speaking-daily/
    runDailyWorkflow.js
    scriptCoCreation.js
    transcriptQueue.js
  douyin-video-transcript/
    transcribeVideo.js
  industry-trend/
    runTrendWorkflow.js

scripts/tools/
  douyin-speaking-daily-runner.js       只负责 parse argv + 调 core + emit result
  douyin-video-transcriber.js           只负责 parse argv + 调 core + emit result

这样 OpenClaw 继续执行旧命令，Claude Code / MCP 则可以直接 import core function。

最小改法：

async function runDailyWorkflow(options, context = {}) {
  // 原 main 里的业务逻辑迁移到这里
  return result;
}

async function main() {
  const args = parseArgs(process.argv.slice(2));
  const result = await runDailyWorkflow(args, createCliContext(args));
  emitResult(args, result);
}

if (require.main === module) main();
module.exports = { runDailyWorkflow };

这样不会破坏旧 CLI。

2. `openclaw-tool-runner.js` 重构为平台中立 local-script runner

当前 scripts/tools/openclaw-tool-runner.js 已经有很有价值的能力：

解析 --tool。
查找工具路径。
过滤未替换的 {{param}}。
执行子进程。
提取 stdout 中的 JSON。
再输出 PREFIX=<json>。

这个逻辑不是 OpenClaw 独有，Claude Code 和 MCP 也能复用。

建议：

scripts/runtime/
  local-script-runner.js
  output-parser.js
  template-args.js
  tool-resolver.js

scripts/tools/
  openclaw-tool-runner.js       保留旧入口，内部调用 scripts/runtime/local-script-runner.js

Claude Code P0 可以直接复用这个 runtime，MCP P1 也可以复用它执行 api-config.json。

3. `api-config.json` 读取逻辑抽成通用 tool manifest loader

当前 api-config.json 是 OpenClaw 专用，但里面有大量可复用信息：

tool name
description
parameters JSON schema
execution command
args template
cwd
outputParser
output schema

不需要立刻废弃它，而是新增读取器：

scripts/runtime/
  api-config-loader.js
  tool-manifest-normalizer.js

作用：

OpenClaw api-config.json
  -> normalized tool manifest
  -> OpenClaw 继续使用
  -> Claude Code P0 wrapper 使用
  -> MCP tool 注册使用

短期不要新增太多重复配置，否则会出现 OpenClaw 配一遍、Claude Code 再配一遍、MCP 又配一遍的维护灾难。

4. 参数解析与类型转换抽成公共模块

当前多个脚本都有自己的：

parseArgs
bool
intValue
splitList
readJsonMaybe
hasConcreteArg

这些函数在 OpenClaw 和 Claude Code 下都会继续用。

建议抽到：

scripts/runtime/
  args.js
  values.js
  json.js

好处：

Claude Code wrapper 不用复制一套参数处理。
MCP adapter 可以把 JSON 参数转成 CLI 参数。
能统一处理数组、布尔、路径、空模板值 {{xxx}}。

5. 输出协议抽成统一 result envelope

当前比较好的设计是 assistantMessage，但各脚本返回字段还不完全统一。

建议统一：

{
  "status": "ok",
  "assistantMessage": "直接给用户看的正文",
  "summary": {},
  "nextAction": "",
  "outputDir": "",
  "files": [],
  "warnings": [],
  "errors": []
}

新增：

scripts/runtime/
  result-envelope.js

所有旧 runner 逐步改成：

return okResult({
  assistantMessage,
  summary,
  files,
  nextAction
});

OpenClaw 仍然显示 assistantMessage，Claude Code 也能直接显示正文。

6. Credential / token 读取抽成平台无关模块

当前脚本里存在这些假设：

VOC_TOKEN
OPENCLAW_VOC_TOKEN
VOC_SOCIAL_TOKEN
~/.openclaw/voc-credentials.json

新增 Claude Code 后，不建议在业务脚本里继续写死 .openclaw。

建议：

scripts/runtime/
  credentials.js

读取顺序：

1. 显式参数 --voc-token / context.vocToken
2. 环境变量 VOC_TOKEN / VOC_SOCIAL_TOKEN / OPENCLAW_VOC_TOKEN
3. 项目 memory 或 config
4. ~/.openclaw/voc-credentials.json
5. ~/.claude/voc-credentials.json
6. Claude Code plugin data dir

旧 OpenClaw 不受影响，Claude Code 可以新增自己的 credential 位置。

7. Workspace / memory / output root 抽成运行上下文

当前大量默认路径依赖 process.cwd()：

memory/...
outputs/...
openclaw-voc-output/...

Claude Code 下 cwd 可能是用户项目，插件目录，或 repo 根目录。

建议每个核心函数都接受：

context = {
  workspaceRoot,
  memoryRoot,
  outputRoot,
  platform: 'openclaw' | 'claude-code' | 'cli' | 'mcp'
}

CLI wrapper 默认：

workspaceRoot = process.cwd()
memoryRoot = path.join(workspaceRoot, 'memory')
outputRoot = path.join(workspaceRoot, 'outputs')

OpenClaw 和 Claude Code adapter 可以覆盖。

8. 社媒 API client 抽成可复用 client

当前抖音、小红书的实际接口调用散落在多个工具和 runner 里。

新增 Claude Code 后，低层 API 最适合变成 MCP tools，所以要先抽 client：

scripts/clients/
  voc-social-client.js
  douyin-client.js
  xiaohongshu-client.js
  transcription-gateway-client.js

业务 runner 不直接拼接口 URL，而是调用 client。

收益：

OpenClaw runner 用同一 client。
Claude Code MCP tool 用同一 client。
错误码、403、余额不足、接口异常可以统一处理。

9. 采集、报告、共创、记忆要拆开

以抖音日报为例，现在 runner 已经能做很多事：

建档
采集
评论
自动逐字稿
报告
选题
脚本共创
定稿
偏好记忆

功能闭环是好事，但 Claude Code 接入后，建议内部拆成模块：

profile/
collection/
transcript/
report/
script-co-create/
memory/

对外还是一个 runner，对内更清楚。这样 Claude Code 如果只想调用“逐字稿”或“脚本共创”，不用跑完整日报。

10. 中文文案、编码、正则需要治理

当前 Windows / PowerShell 输出里已经多次出现乱码风险。新增 Claude Code 后，路径、stdout、JSON、中文 prompt 都会经过更多层。

建议：

所有源码统一 UTF-8。
JSON 输出不要混杂非结构化中文日志。
用户可见文案集中放到 message builder，不散落在采集逻辑里。
少用硬编码中文正则判断复杂意图，优先把自然语言交给 Skill 层判断，再传结构化参数给 runner。

哪些旧部分不要重构

不要动 OpenClaw 已跑通的外部接口

这些先保留：

douyin/*/api-config.json
industry-trend-intelligence/skills/*/api-config.json
xiaohongshu/*/api-config.json

原因：

OpenClaw 线上包依赖它们。
七牛 zip 包安装链路依赖它们。
用户教学视频和现有说明文档也依赖它们。

不要一开始就改技能包目录名

保留：

douyin/douyin-speaking-daily-runner
industry-trend-intelligence/skills/industry-trend-runner

新增 Claude Code 目录即可：

.claude/skills/...
claude-code-adapter/...

不要把所有低层 API 都做成 Claude Skill

低层 API 应该是工具，不是用户入口。

保持用户入口少而清晰：

抖音口播日报
抖音视频逐字稿
行业趋势情报官
小红书趋势采集

低层能力放到 MCP tools：

搜索笔记
获取评论
获取视频详情
获取用户作品

官方能力对应

参考 Claude Code 官方文档：

Skills：Extend Claude with skills。~/.claude/skills/<skill-name>/SKILL.md、项目 .claude/skills/<skill-name>/SKILL.md、插件 skills/<skill-name>/SKILL.md 都可以被 Claude Code 识别；技能可以被自然语言触发，也可以用 /skill-name 直接调用。
Skills 支持 description、allowed-tools、disable-model-invocation、arguments、${CLAUDE_SKILL_DIR} 等字段，适合做工作流入口和上下文说明。
Slash commands：Common workflows - custom slash commands。.claude/commands/*.md 适合承接高频固定入口，例如 /douyin-daily、/trend-daily，但复杂能力仍应沉淀为 Skill 或 MCP tool。
MCP：Connect Claude Code to tools via MCP。Claude Code 可以连接本地或远程 MCP server，把外部 API、数据库、本地工具暴露成可调用工具。
Plugin：Create plugins。Claude Code Plugin 可以把 skills/、commands/、hooks/、.mcp.json、bin/、settings.json 等放在同一个插件包里统一分发。
Hooks：Hooks reference。可在 Claude Code 生命周期节点自动执行 shell、HTTP 或 LLM prompt，适合做 token 检查、环境预检、运行后归档等自动动作。

对应到我们的技能包，最重要的判断是：

Skill 负责“什么时候用、怎么协作、如何输出”；MCP 或脚本适配器负责“真正调用哪个接口、传什么参数、怎么解析结果”。

当前项目结构观察

本仓库目前有三类主要技能资产：

douyin/
  douyin-speaking-daily-runner/
  douyin-video-transcript/
  douyin-general-search/
  douyin-video-comments/
  ...

industry-trend-intelligence/
  skills/
    industry-trend-runner/
    industry-trend-profile-builder/
    xiaohongshu-search-notes/
    xiaohongshu-note-detail/
    xiaohongshu-note-comments/
    ...
  scripts/
  install.js
  skill-package-manifest.json

xiaohongshu/
  xiaohongshu-search-notes/
  xiaohongshu-note-detail/
  xiaohongshu-note-comments/
  ...

典型 OpenClaw 技能目录结构：

skill-name/
  SKILL.md
  api-config.json

典型 api-config.json 结构：

{
  "name": "douyin-speaking-daily-runner",
  "type": "local-script",
  "execution": {
    "kind": "command",
    "command": "node",
    "args": [
      "scripts/tools/douyin-speaking-daily-runner.js",
      "--result-prefix",
      "DOUYIN_SPEAKING_DAILY_RUNNER_RESULT",
      "--profile",
      "{{profile}}"
    ],
    "cwd": "{{workspaceRoot}}",
    "outputParser": {
      "type": "stdout-prefix-json",
      "prefix": "DOUYIN_SPEAKING_DAILY_RUNNER_RESULT="
    }
  },
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {}
  },
  "output": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "assistantMessage": { "type": "string" }
    }
  }
}

这套结构在 OpenClaw 里是完整的，但在 Claude Code 里缺少三个东西：

Claude Code 可发现的 Skill 目录：.claude/skills/<name>/SKILL.md 或插件 skills/<name>/SKILL.md。
Claude Code 可执行的工具桥：MCP server，或明确写在 Skill 里的脚本调用说明。
Claude Code 可安装的包结构：插件目录、.mcp.json、.claude-plugin/plugin.json 或项目级 .claude/skills。

架构改造目标

建议把现有 OpenClaw 技能包重构成五层：

自然语言入口层
  用户说“启动抖音口播每日稿件日报”
  用户说“给我看小红书家装趋势日报”

Skill 协作层
  Claude Code SKILL.md
  负责角色、触发词、工作流、输出要求、交互策略

工具调用层
  P0：Node wrapper
  P1：MCP server
  负责调用 API、本地脚本、上传下载、转写、报告生成

业务脚本层
  复用现有 scripts/tools/*.js
  复用 industry-trend-intelligence/scripts/*.js

记忆与产物层
  memory/*.json
  outputs/*
  report markdown/json
  transcript cache

这样迁移后，同一套底层业务脚本可以同时服务：

OpenClaw
Claude Code
未来其他 Agent 平台
直接命令行调用

P0 轻量迁移方案

目标：最快让 Claude Code 可识别、可运行、可自然语言协作。

做法：

.claude/
  skills/
    douyin-speaking-daily/
      SKILL.md
      examples/
        startup.md
        script-co-create.md
      scripts/
        run-douyin-speaking-daily.ps1
    industry-trend-intelligence/
      SKILL.md
      examples/
        home-customization.md
        generic-trend.md
      scripts/
        run-industry-trend.ps1

P0 的 Skill 不需要把所有 API 都写进去，只需要写清：

什么场景触发。
如何读取已有记忆。
如何调用现有 Node 脚本。
输出优先展示 assistantMessage，文件路径只放末尾。
用户继续说“选题2”“定稿”“不要工具清单方向”时如何续接最近一次运行。

示例：

---
name: douyin-speaking-daily
description: 生成抖音口播每日稿件日报，支持爆款选题、逐字稿补跑、脚本共创、定稿和偏好沉淀。用户说启动日报、生成口播选题、进入脚本共创、定稿时使用。
allowed-tools: Bash Read Write
---

## 工作流

1. 优先读取 `memory/douyin-speaking-profile.json`。
2. 如果没有档案，用自然语言向用户建档，不展示专业参数。
3. 调用 `node scripts/tools/douyin-speaking-daily-runner.js`。
4. 优先把返回 JSON 里的 `assistantMessage` 原样发给用户。
5. 不要只返回文件路径。

优点：

改造少。
现有脚本几乎不用动。
可以快速演示 Claude Code 版技能入口。

缺点：

Claude 仍然是通过 shell 间接调用工具，不是原生结构化工具调用。
参数校验、错误处理、工具列表发现不够稳定。
多技能组合时，Claude 需要读说明后决定该跑哪个脚本。

适用范围：

课程演示。
单机部署。
小范围内部测试。
先验证 Claude Code 是否能承接 OpenClaw 工作流体验。

P1 标准迁移方案：MCP 适配器

目标：让 Claude Code 像调用内置工具一样调用我们的 VOC 技能接口。

新增：

claude-code-adapter/
  mcp/
    package.json
    src/
      server.js
      load-api-configs.js
      local-script-tool.js
      http-endpoint-tool.js
      output-parser.js
      credential-store.js
      workspace-resolver.js
  skills/
    douyin-speaking-daily/
      SKILL.md
    industry-trend-intelligence/
      SKILL.md
  .mcp.json
  README.md

核心思路：

扫描现有 api-config.json。
把每个 api-config.json 转成一个 MCP tool。
把 parameters 映射成 MCP input schema。
根据 execution.kind 决定调用本地命令还是 HTTP 接口。
根据 outputParser 解析 stdout 或 HTTP response。
把结构化结果返回给 Claude Code。

映射关系：

OpenClaw 字段	Claude Code / MCP 对应
`name`	MCP tool name
`description`	MCP tool description
`parameters`	MCP input schema
`execution.command`	本地进程 spawn
`execution.args`	参数模板渲染
`execution.cwd`	workspace root resolver
`outputParser.type=stdout-prefix-json`	stdout 前缀 JSON 解析器
`output.properties.assistantMessage`	Claude 聊天优先展示正文
`relatedSkills`	Claude Skill 内的工作流路由说明

MCP 工具命名建议：

voc_douyin_speaking_daily_run
voc_douyin_video_transcript
voc_douyin_general_search
voc_xiaohongshu_search_notes
voc_xiaohongshu_note_comments
voc_industry_trend_run
voc_industry_trend_profile_build

Claude Code Skill 里只保留高层协作说明：

当用户要“启动日报”时：
1. 调用 `voc_douyin_speaking_daily_run`。
2. 如果返回 `needs_profile`，引导建档。
3. 如果返回 `needs_account_confirmation`，展示候选账号，不要自行确认。
4. 如果返回 `assistantMessage`，直接展示正文。
5. 如果用户选择选题，继续调用同一个 runner 的 `selectedTopicIndex` 或 `message`。

优点：

Claude Code 能真正“看见”工具。
参数 schema 可被工具层校验。
多技能组合稳定，不依赖模型猜命令。
更适合后续扩展到小红书、抖音、微博、知乎等通用情报官。

缺点：

需要开发 MCP server。
需要处理 Windows 路径、中文编码、token、网络异常、输出长度限制。

P2 产品化迁移方案：Claude Code Plugin

目标：把 VOC 技能包变成 Claude Code 可安装、可复用、可分发的插件套件。

推荐目录：

claude-code-plugin-voc-intelligence/
  .claude-plugin/
    plugin.json
  skills/
    douyin-speaking-daily/
      SKILL.md
    douyin-video-transcript/
      SKILL.md
    industry-trend-intelligence/
      SKILL.md
    social-trend-intelligence/
      SKILL.md
  .mcp.json
  mcp/
    package.json
    src/
      server.js
      ...
  bin/
    voc-runner.cmd
    voc-runner.ps1
  hooks/
    hooks.json
    preflight-token-check.js
  settings.json
  README.md

插件化后可以做到：

用户安装一个插件，就获得一组技能。
MCP server 随插件自动启动。
bin/ 里的命令在插件启用时进入 Claude Code 的 Bash 路径。
hooks 自动检查 token、Node 版本、余额、输出目录。
后续可拆成多个插件：
- voc-douyin-speaking
- voc-social-trend
- voc-xiaohongshu
- voc-transcript

需要重构的设计点

1. 技能边界重构

当前 OpenClaw 里每个 API 都可以是一个技能，例如：

douyin-general-search
douyin-video-comments
xiaohongshu-search-notes
xiaohongshu-note-comments

迁移到 Claude Code 后，不建议把每个低层 API 都做成用户可见 Skill。

建议：

面向用户的 Skill 保持少量高层入口。
低层 API 统一变成 MCP tools。

推荐用户可见 Skill：

douyin-speaking-daily
douyin-video-transcript
industry-trend-intelligence
social-trend-intelligence

2. `api-config.json` 平台中立化

当前 api-config.json 是 OpenClaw 专用。建议新增一个平台中立的 tool.schema.json，或者让 MCP adapter 兼容读取 api-config.json。

推荐先兼容读取，后续再演进：

api-config.json              继续给 OpenClaw 用
tool.schema.json             后续平台中立版本
claude-tool.config.json      如需 Claude 特定覆盖再加

短期不建议马上删除 api-config.json，因为 OpenClaw 仍要继续跑。

3. 脚本入口标准化

所有脚本都应支持：

--workspace-root
--result-prefix
--output
--collection-mode sample|live
--message

输出必须稳定：

RESULT_PREFIX={"status":"ok","assistantMessage":"...","files":[]}

对 Claude Code 来说，最重要的是：

不要只写文件。
一定返回 assistantMessage。
错误也要结构化返回，而不是只打印 stack trace。
Windows 中文路径不能影响运行。

4. 记忆系统统一

目前 OpenClaw 默认用：

memory/douyin-speaking-profile.json
memory/douyin-speaking-script-memory.json
memory/douyin-speaking-history.json
memory/industry-trend-memory.json

Claude Code 迁移时有两种选择：

方案 A：继续使用项目内 memory/。

适合：

单项目。
课程演示。
用户能理解“这个项目目录就是工作空间”。

方案 B：插件持久化目录。

适合：

多项目共享。
真实产品分发。
不希望每个项目重复建档。

建议：

P0：继续使用项目 memory/
P1：MCP adapter 支持 --memory-root
P2：Plugin 使用 ${CLAUDE_PLUGIN_DATA}/memory，并允许项目级覆盖

5. 自然语言启动话术固化

OpenClaw 里已经优化过“不要展示专业参数”的启动方式。Claude Code Skill 也要继承这个设计。

用户入口话术示例：

启动抖音口播每日稿件日报。
先读取已有账号档案，如果没有就帮我建档。
今天帮我采集抖音爆款口播选题，自动补一条最值得拆的视频逐字稿。
最后直接在聊天里给我日报，不要只给文件路径。

Claude Code Skill 应把这类话术作为默认入口，而不是让用户输入：

profile=...
autoTranscriptTopN=1
autoTranscriptProvider=iflytek-gateway

6. 权限与安全重构

需要区分：

只读查询。
会消耗余额的 API。
会上传音视频的转写。
会写入长期记忆的定稿。

建议：

P0：Skill 文档里写清楚何时需要用户确认。
P1：MCP tool 增加 budget、dryRun、collectionMode。
P2：Hook 做运行前检查和余额提醒。

特别是：

autoTranscriptTopN > 0 会消耗转写额度。
直播采集和批量搜索会消耗 VOC-AI 服务次数。
finalize=true 会写入长期记忆。

7. 输出协议重构

Claude Code 的体验要沿用我们已经验证过的内容优先原则：

优先展示 assistantMessage
其次展示关键摘要
最后才展示文件路径

所有 runner 输出建议统一：

{
  "status": "ok",
  "assistantMessage": "直接给用户看的正文",
  "summary": {},
  "nextAction": "建议用户下一步怎么说",
  "files": [],
  "warnings": [],
  "errors": []
}

文件级改造清单

必须新增

docs/specs/claude-code-skill-package-porting-analysis.md

.claude/
  skills/
    douyin-speaking-daily/
      SKILL.md
    douyin-video-transcript/
      SKILL.md
    industry-trend-intelligence/
      SKILL.md

claude-code-adapter/
  README.md
  mcp/
    package.json
    src/
      server.js
      load-api-configs.js
      local-script-tool.js
      http-endpoint-tool.js
      output-parser.js
      credential-store.js
      workspace-resolver.js

建议新增

claude-code-adapter/
  skills/
    douyin-speaking-daily/
      SKILL.md
      examples.md
    industry-trend-intelligence/
      SKILL.md
      examples.md
  tests/
    api-config-loader.test.js
    output-parser.test.js
    local-script-tool.test.js
  fixtures/
    douyin-speaking-daily-runner.api-config.json
    industry-trend-runner.api-config.json

后续插件化新增

claude-code-plugin-voc-intelligence/
  .claude-plugin/
    plugin.json
  skills/
  .mcp.json
  mcp/
  bin/
  hooks/
  settings.json

需要调整现有脚本

scripts/tools/douyin-speaking-daily-runner.js
scripts/tools/douyin-video-transcriber.js
industry-trend-intelligence/scripts/industry-trend-runner.js
industry-trend-intelligence/scripts/industry-trend-profile-builder.js
industry-trend-intelligence/scripts/industry-trend-memory.js
industry-trend-intelligence/scripts/xiaohongshu-trend-collector.js

调整重点：

支持显式 --workspace-root。
标准化 --result-prefix。
标准化错误 JSON。
保证 assistantMessage 永远优先返回。
兼容 Claude Code 项目目录和插件目录。

P0、P1、P2 优先级

P0 必做

新增 Claude Code Skill 入口。
复用现有 Node runner。
输出必须显示正文，不只给文件路径。
自然语言启动话术，不暴露专业参数。
能跑通日报、选题、脚本共创、定稿记忆。

P1 必做

MCP adapter 读取 api-config.json。
参数 schema 自动映射。
本地脚本工具化。
错误结构化。
token 和余额检查。
Windows 中文路径兼容。

P2 可做

Claude Code Plugin 套件。
hooks 自动预检。
多平台通用社媒情报官。
插件市场式分发。
独立版本号、更新检测、回滚机制。

迁移风险

风险 1：只迁 SKILL.md，工具不可用

Claude Code 能识别 Skill，不等于能识别 OpenClaw 的 api-config.json。如果没有脚本调用说明或 MCP adapter，Claude 只能读说明，无法稳定执行工具。

风险 2：低层 API 全做成 Skill，用户入口变乱

不要把 douyin-video-comments、xiaohongshu-note-detail 这种低层能力暴露成用户主要入口。用户应该看到“日报”“趋势情报”“逐字稿”“脚本共创”这类任务入口。

风险 3：输出太偏文件系统

Claude Code 用户也不应该只看到文件路径。所有核心 runner 都要返回 assistantMessage。

风险 4：路径和编码问题

当前 PowerShell 输出中已经出现过中文乱码。迁移时要统一：

UTF-8
绝对路径
path.resolve
不要手拼 Windows 反斜杠

风险 5：消耗型任务缺少预算控制

逐字稿、社媒采集、批量评论抓取都可能消耗额度。MCP tool 参数里应保留：

dryRun
collectionMode
dailyBudget
autoTranscriptTopN
maxCommentPages

建议的目标形态

最终不是“OpenClaw 技能包复制成 Claude Code 技能包”，而是沉淀成一套平台中立 VOC Agent Kit：

voc-agent-kit/
  core/
    scripts/
    schemas/
    runners/
  openclaw/
    skills/
    api-config.json
    install.js
  claude-code/
    skills/
    mcp/
    plugin/
  docs/
    user-guides/
    developer-guides/

这样同一个底层能力可以有多套外壳：

OpenClaw 外壳：继续使用 api-config.json。
Claude Code 外壳：使用 Skill + MCP + Plugin。
命令行外壳：直接运行 Node。
后续 Web 外壳：调用同一套 runner。

最小可落地版本

如果要最快开始，我建议先做这个版本：

.claude/skills/douyin-speaking-daily/SKILL.md
.claude/skills/industry-trend-intelligence/SKILL.md
claude-code-adapter/scripts/run-openclaw-local-script.js
claude-code-adapter/tests/output-parser.test.js

run-openclaw-local-script.js 做三件事：

读取指定 api-config.json。
用传入 JSON 参数渲染 {{param}}。
执行命令并解析 stdout prefix JSON。

这样可以不立刻写完整 MCP，但已经把 OpenClaw 的关键执行协议抽象出来，为 P1 MCP 迁移铺路。

验收标准

用户体验验收

用户可以这样说：

启动抖音口播每日稿件日报。

Claude Code 应返回：

今日爆款选题池
Top 5 选题
逐字稿状态
下一步怎么选题/共创/定稿

用户可以继续说：

选题2，进入脚本共创。
开头更狠一点，老板视角。
定稿。
不要纯工具清单方向。

Claude Code 应能连续完成：

进入脚本共创。
生成 v0。
根据反馈生成 v1。
定稿写入记忆。
保存偏好并影响下次日报。

技术验收

Claude Code 能发现 Skill。
本地脚本可以被调用。
MCP P1 后，Claude Code 能发现 VOC MCP tools。
runner 输出结构化 JSON。
assistantMessage 被优先展示。
失败时返回可读错误和下一步建议。
sample 模式和 live 模式可区分。

我的建议

不要先做“大一统插件”。先做 P0 轻量适配和 P1 MCP 骨架。

顺序应该是：

先用 .claude/skills 证明 Claude Code 的用户工作流能跑通。
再把 api-config.json 抽象成通用工具执行器。
再升级成 MCP。
最后做插件化分发。

这样风险最低，也不会影响 OpenClaw 当前已经跑通的技能包。

claude-code-skill-package-porting-analysis.md 31 KB History Raw