以 X-ray 为示例，把自己的 Skill 发布到 ClawHub，查看自动扫描结果，再从平台重新安装并完成最终复验。
GitHub 解决了“源码放在哪里”，但别人想安装你的 Skill 时，仍要先知道仓库地址、自己判断版本、再想办法放进正确目录。
这一集继续用 X-ray 作为示例，把最后一块拼图补上：将自己的 Skill 发布到 ClawHub，查看自动扫描结果，再从平台重新安装并完成最终验收。 名称、简介和版本号都可以换成你自己的内容。
- 预计用时：25～35 分钟，安全扫描等待时间另算。
- 需要准备：Node.js/npm、GitHub 账号、已经发布好的 X-ray 文件夹。
- 成功标志：ClawHub 出现
@ppshux/x-ray1.0.0；安装命令成功下载；新测试目录生成xray-data.json与xray-report.html。 - 今天不做：不修改 X-ray 功能，不运行测试项目代码。
所谓“发布到云端”，不是让 X-ray 在云上偷偷加班，而是把它变成一个可发现、可下载、可版本化的包。真正分析仓库的动作，仍发生在本地 Agent。
1. 先分清 GitHub、ClawHub 和本地 Agent
- GitHub：保存源码、README、许可证和提交历史。
- ClawHub：保存可安装版本、公开页面、分类信息和自动扫描结果。
- OpenClaw / CodeBuddy：把 Skill 安装到自己能读取的位置，并在本地项目中真正执行。
ClawHub 官方把自己定义为 OpenClaw Skills 与 Plugins 的公共注册表。发布使用 clawhub CLI；安装到 OpenClaw 则可以使用 openclaw skills install。完整说明可看ClawHub 官方概览与快速开始。
2. 安装 ClawHub CLI
CLI 是我们与 ClawHub 交互的命令行工具，后面的登录、发布、检查和安装都靠它完成。
ClawHub CLI 通过 npm 安装。没有 Node.js 时，先从 Node.js 官网安装 LTS 版本，再检查：
node --version
npm --version能看到两个版本号后，在 PowerShell 执行和截图一致的命令：
npm i -g clawhub
clawhub --help截图使用的 ClawHub CLI 是 v0.23.3。CLI 会继续更新，所以真正复现时，以你电脑上 clawhub --help 和官方 CLI 文档为准；但本篇实际用到的 login、skill publish、inspect 与安装路径参数都仍在官方文档中。
看到什么算成功： 终端出现 ClawHub CLI 和命令列表，而不是“无法识别 clawhub”。
3. 登录 ClawHub
执行：
clawhub login终端会给出设备授权网址和一次性验证码。截图中已把验证码遮住；你只需要打开自己终端显示的网址，不要把真实验证码发给别人。
浏览器会进入授权页面，登录 GitHub 后点击授权：
回到终端，继续执行：
clawhub whoami能看到自己的 ClawHub 用户名，登录就完成了。截图里是 ppshux；你看到的应该是自己的账号。
4. 先 dry-run：彩排一遍，不真正上传
在本地 x-ray 根目录执行和截图一致的命令：
clawhub skill publish . --slug x-ray --name "X-ray" --categories development --topics "codebase,analysis,onboarding" --dry-run几个参数只需要记住大白话版本：
.：发布当前文件夹；--slug x-ray：公开地址里的名字；--name "X-ray"：页面显示名；--categories与--topics：帮助别人搜索和筛选；--dry-run：只预览，不上传。
终端出现 Would publish x-ray@1.0.0，说明包内容与元数据已经通过预检查。新 Skill 默认从 1.0.0 开始，后续内容变化通常自动增加补丁版本。
5. 正式发布
确认预览没问题后，删掉最后的 --dry-run：
clawhub skill publish . --slug x-ray --name "X-ray" --categories development --topics "codebase,analysis,onboarding"截图返回：
Update submitted for x-ray@1.0.0; pending security scans before it becomes public.这句话的意思是“已经提交，正在等自动扫描”，还不是“全网可见”。别在终点线前两米就开始放礼花。
6. 检查版本和自动扫描
过一会儿执行：
clawhub inspect @ppshux/x-ray --versions跟做时把 ppshux 换成自己的 ClawHub 用户名。
实验截图显示：
Moderate CLEAN
scanner.llm.clean
No suspicious patterns detected.准确说法是：ClawHub 对这个版本的自动扫描没有发现已知可疑模式。 它不是人工逐行审计，也不代表 Skill 永远绝对安全。安装陌生 Skill 前，仍然要看 SKILL.md、脚本、权限需求与来源。
还有一个许可证细节：我们的 GitHub 仓库选择了 MIT；ClawHub 官方文档说明，发布到 ClawHub 的 Skill 版本按 MIT-0 分发。两处页面显示不同并不是截图出错，但正式维护项目时最好在 README 中明确说明，避免读者猜。
7. 在 ClawHub 找到自己的 X-ray
打开 ClawHub，搜索 x-ray。
进入详情页，应该能看到作者、版本、说明、扫描状态与安装命令。
到这里，“发布闭环”已经完成：X-ray 不只是一份 GitHub 源码，还拥有一个可以被搜索和安装的版本页。
8. 换一个项目，准备最终复验
接下来验证安装和复用。你可以使用自己的公开项目，或者任何确认允许当前模型读取的仓库；KOF 只是截图里的测试样例。
为了和截图一致，可以在桌面新建 测试云端X-ray 文件夹。
进入文件夹，执行和截图一致的 SSH 命令：
git clone git@github.com:ppshux/kof.git没有配置 SSH Key 时用 HTTPS：
git clone https://github.com/ppshuX/kof.git本次截图使用公开的 KOF 仓库，只是为了方便对照；和前两次一样，我们只读文件，不安装依赖、不启动游戏。
9. 从 ClawHub 安装 x-ray 1.0.0
这一步要证明的是：别人不需要知道你的本地文件夹，只凭平台上的包名就能把 Skill 下载回来。
ClawHub 页面给出的 OpenClaw 安装命令是：
openclaw skills install @ppshux/x-ray如果终端提示找不到 openclaw，按截图中的路线先安装：
npm install -g openclaw@latest
openclaw skills install @ppshux/x-ray截图里可以看到三个关键结果：
Downloading x-ray@1.0.0 from ClawHub...
Installing to C:\Users\wenxiaolv\.openclaw\workspace\skills\x-ray...
Installed x-ray@1.0.0这证明 ClawHub 上的 1.0.0 已经成功下载到 OpenClaw 工作区。
用 CodeBuddy 复现时，多补一个“目标目录”动作
OpenClaw 与 CodeBuddy 默认读取的 Skill 目录不同。为了确保下一步 CodeBuddy 用到的就是 ClawHub 下载版本，可以再执行：
clawhub --workdir "$env:USERPROFILE" --dir ".codebuddy/skills" install @ppshux/x-ray官方 CLI 的目录规则是 <workdir>/<dir>/<slug>，所以上面会安装到：
C:\Users\你的用户名\.codebuddy\skills\x-ray如果该目录已有旧版，先备份或移走旧文件夹，再安装并重启 CodeBuddy。这样就不会出现“ClawHub 确实装了，但 CodeBuddy 其实还在调用旧副本”的证据空档。
10. 在 CodeBuddy 中再次调用 /x-ray
用 CodeBuddy 打开 测试云端X-ray，输入：
/x-ray看到命令可用，只证明 CodeBuddy 已识别 X-ray；真正的验收仍然是新的 JSON 与 HTML。
等待扫描结束后，打开新项目的报告顶部：
这次报告识别出 248 个文件、64 个目录、Python 与 JavaScript，并给出 4.5/10 的复杂度。
继续往下看项目结构和复杂度分布：
最后检查关键文件、适合人群和推荐阅读顺序：
下集通关： X-ray 已发布到 ClawHub，1.0.0 能被下载；在目标 Agent 的 Skill 目录安装后，新项目又生成了一份独立报告。
11. 三个常见问题
- `clawhub` 不是命令：重新执行
npm i -g clawhub，再运行clawhub --help；如果仍失败，检查 npm 全局命令目录是否进入 PATH。 - 发布后搜不到：先看终端是否还在
pending security scans，稍等后用clawhub inspect @你的用户名/x-ray --versions检查。 - 安装成功但 CodeBuddy 没有 `/x-ray`：确认安装目标是
%USERPROFILE%\.codebuddy\skills\x-ray，而不是只有.openclaw\workspace\skills\x-ray，然后彻底重启 CodeBuddy。
12. 收尾：从一个想法，到可复用数字资产
三集下来，我们完成了三个闭环：
- 本地闭环：制作 X-ray，装进 Agent 工具并跑通第一次调用；
- GitHub 闭环：发布源码，从仓库重新安装并换项目复验；
- ClawHub 闭环：发布版本、查看自动扫描、从平台重新安装并完成最终验收。
更重要的是，你已经完整“抄”过一遍 Skill 的制作与发布流程。下次只需要换掉 SKILL.md 的目标、脚本、参考规则和资产模板，就能开始做自己的 Skill。
X-ray 的口号可以很酷：Understand any codebase in 5 minutes. 但这三集真正想交付的，不是宣传某个 Skill，而是让你亲手走完“制作 → 本地调用 → GitHub 管理 → ClawHub 分发”的全流程。
现在把 X-ray 换成你的想法，这套路线仍然成立：先从一个小而明确的任务开始，让它真的被调用一次，再考虑发布给别人。