早上到公司前先打开天气应用看今天几度、要不要带伞、穿什么衣服——这个动作每天都在重复费时间还容易忘。OpenClaw 的 Skill 机制可以把这件事彻底自动化用 baidu-weather Skill 查询百度天气再通过 QQ 或企业微信推送到手机每天 8 点定时执行不用主动去查。但 Skill 里的 web_search、web_fetch 和生成天气报告都会消耗模型 Token所以模型通道的配置就成了能不能稳定跑起来的关键。这篇就把 OpenClaw 跑 baidu-weather Skill 时模型通道改到 TaoToken 的完整过程讲清楚从拿 Key 到手动触发验证再到交给 cron 定时推送一步步来。TaoToken 官网是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 只提供模型 Key 和 Base URL不替 OpenClaw 查天气或发消息。一、原问题与场景baidu-weather Skill 为什么卡在模型通道OpenClaw 的 Skill 本质上是一套可被调用的工作流描述baidu-weather 这个 Skill 干的事很明确识别用户说的地区用 web_search 或 web_fetch 去百度查今日天气和未来一周预报整理成固定格式的天气报告最后通过配置好的通道推送到 QQ 或企业微信。整个链路里有三个关键能力定时触发用 cron 表达式配置每天固定时间执行比如0 8 * * *就是每天早上 8 点。数据获取通过 web 工具查询百度天气拿到实时天气数据。消息推送通过 QQ、企业微信等通道把报告发出去。问题出在第二步和第三步之间的衔接上。web_search、web_fetch 这些工具调用以及让模型根据抓取结果生成一份可读的天气报告都是要消耗模型 Token 的。如果 OpenClaw 的模型通道没配好或者用的通道不稳定、额度不够Skill 就会在“查询成功但生成报告失败”或者“直接调用失败”之间反复横跳。表现就是手动触发没反应cron 到点了也没消息翻日志发现是模型认证或请求地址的问题。所以这篇的重点不是教你怎么写 SKILL.md而是把 OpenClaw 执行这个 Skill 所需的模型认证这一步改到 TaoToken 通道上。SKILL.md 的目录结构和内容照原文写就行我们只动模型通道这一层。二、TaoToken 前置先拿 Key再回填 OpenClaw在改 OpenClaw 配置之前先要把模型通道的凭证准备好。打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册并登录后进入控制台在 API Keys 页面创建一个新的 Key。这个 Key 就是后面要填进 OpenClaw 的凭证格式类似YOUR_API_KEY创建后先复制保存好页面刷新后不一定还能完整看到。这里要明确一点TaoToken 在整条链路里只做两件事——提供模型 Key提供 Base URL。它不参与百度天气的查询也不负责把消息推到 QQ 或企业微信。查天气是 OpenClaw 的 web 工具干的推送是 OpenClaw 的消息通道干的TaoToken 只负责让模型这一环跑通。拿到 Key 之后回到 OpenClaw 的模型通道配置页面。不同版本的 OpenClaw 入口位置可能略有差异一般在设置里的模型或 Provider 相关区域。需要填两个核心字段Base URL填https://taotoken.net/api注意不带/v1也不带任何 UTM 参数。API Key填刚才创建的YOUR_API_KEY。模型 ID 按你实际要用的填OpenClaw 里选择对应的模型标识即可。填完之后保存OpenClaw 后续执行 baidu-weather Skill 时模型请求就会走 TaoToken 通道。如果你用的是 Claude Code 这类工具配置位置在settings.json里对应ANTHROPIC_*系列环境变量如果是 Codex则看config.toml。OpenClaw 本身是在界面里配模型通道逻辑是一样的把请求地址指向 TaoToken 的 API 地址把 Key 填对。三、可复制配置目录、SKILL.md 与模型通道这一节把需要照做的东西集中列出来方便直接复制。第一步创建 Skill 目录结构。在 OpenClaw 工作空间下执行mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/baidu-weather/ cd ~/.openclaw/workspace/skills/baidu-weather/目录结构最终长这样~/.openclaw/workspace/skills/baidu-weather/ ├── SKILL.md └── references/第二步编写 SKILL.md。文件开头的 front matter 定义技能名称和触发描述正文写清楚工作流程。核心内容如下--- name: baidu-weather description: 使用百度查询天气信息当用户明确说使用百度查询某地区天气、百度天气、用百度查天气时激活此技能。提供今日天气和未来一周的天气预报包括温度、天气状况、风力风向等信息。 --- # 百度天气查询技能 ## 快速开始 用户明确说使用百度查询天气时按照以下流程操作 1. 识别地区从用户输入中提取城市或地区名称 2. 查询今日天气通过百度获取当日天气信息 3. 查询一周预报获取未来7天的天气预报 4. 整理输出按标准格式输出天气报告 ## 工作流程 ### 第一步识别查询地区 从用户输入中提取地区名称 - 使用百度查询北京天气 → 地区北京 - 用百度查上海天气 → 地区上海 - 百度天气 深圳 → 地区深圳 - 百度查询杭州一周天气 → 地区杭州 ### 第二步查询今日天气 优先使用 web_search / web_fetch 搜索今日天气拿到温度、天气状况、风力风向等字段。 ### 第三步查询一周预报 同样通过 web 工具获取未来 7 天预报整理成列表。 ### 第四步整理输出 按标准格式输出天气报告包含今日概览和一周预报两部分。第三步创建 references 文件夹里面放获取实时天气的脚本比如访问百度、自动打开浏览器搜索天气的逻辑。这部分按原文思路实现即可不影响模型通道的配置。第四步配置模型通道。在 OpenClaw 设置里找到模型通道填入Base URL: https://taotoken.net/api API Key: YOUR_API_KEY Model: 按实际使用的模型 ID 填写保存后OpenClaw 执行 Skill 时的模型请求就走 TaoToken 了。第五步配置定时任务。在 OpenClaw 页面上配置 cron比如每天早上 8 点执行0 8 * * *这个表达式表示每天 8 点整触发一次 baidu-weather Skill。四、验证请求先手动触发再交给 cron配置改完之后不要直接上 cron先手动触发一次 baidu-weather Skill确认整条链路是通的。手动触发的方式是在 OpenClaw 里直接对模型说“使用百度查询北京天气”或“百度天气 深圳”看它能不能正确识别地区通过 web_search / web_fetch 拿到今日天气拿到未来一周预报按 SKILL.md 里定义的格式输出天气报告。如果这四步都走通了说明模型通道配置正确TaoToken 的 Key 和 Base URL 都生效了。这时候再去配置 cron 定时任务把推送通道接到 QQ 或企业微信上。推送通道的配置在 OpenClaw 的消息设置里选择 QQ 或企业微信按提示完成绑定。配置完成后可以先把 cron 时间临时改到几分钟后验证一次定时触发是否正常确认收到消息后再改回0 8 * * *。成功的结果是这样的每天早上 8 点手机会收到一条类似这样的消息【今日天气】北京 天气晴转多云 温度18℃ ~ 26℃ 风力东南风 3 级 建议早晚温差较大建议带一件薄外套 【一周预报】 周一 晴 18~26℃ 周二 多云 19~27℃ ...消息可能会有延迟具体取决于模型处理能力。整个过程自动完成你只需要早上看一眼手机就能知道今天穿什么、带不带伞。五、本篇常见错排查配置过程中容易踩的坑集中在几个地方逐个排查。Base URL 填错。最常见的是多填了/v1或者把带 UTM 参数的完整链接粘进去了。正确写法就是https://taotoken.net/api不带/v1不带任何查询参数。填错的表现是请求 404 或路径不匹配。API Key 无效或过期。Key 复制时带了空格或者创建后没保存完整。表现是 401 未授权。解决办法是回控制台重新创建一个 Key复制时注意不要带首尾空格。模型 ID 不匹配。OpenClaw 里选的模型标识和 TaoToken 通道支持的模型对不上表现是请求被拒绝或返回模型不存在。按实际可用的模型 ID 填写。Skill 目录结构不对。SKILL.md 不在~/.openclaw/workspace/skills/baidu-weather/下或者 front matter 格式有误导致 Skill 根本没被加载。手动触发时模型不会调用这个 Skill表现是它直接用自己的知识回答天气而不是去查百度。cron 没生效。定时任务配置了但没触发先检查 cron 表达式是否正确再确认 OpenClaw 的后台服务是否在运行。可以先把时间改到几分钟后做一次快速验证。推送通道没绑定。天气报告生成了但没收到消息检查 QQ 或企业微信的绑定状态确认推送通道是启用状态。Token 消耗异常。如果发现 Skill 执行一次消耗的 Token 特别多检查是不是 web_fetch 抓取了过大的页面或者报告生成时反复调用了模型。可以在 SKILL.md 里约束输出格式减少不必要的生成。排查顺序建议是先确认模型通道能通手动触发一次简单对话再确认 Skill 能被加载手动触发天气查询最后确认 cron 和推送通道。一层一层来不要跳步。六、把天气 Skill 的通道跑通回到最开始的目标让 OpenClaw 的 baidu-weather Skill 每天 8 点自动把天气推到 QQ 或企业微信。整件事拆开看SKILL.md 和目录结构是“做什么”cron 是“什么时候做”推送通道是“发到哪里”而模型通道是“用什么跑”。前面几项照原文做就行真正需要改的就是模型通道这一层。从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建 Key回到 OpenClaw 把 Base URL 填成https://taotoken.net/api保存后手动触发一次验证确认能查到今日和一周天气并按格式输出再交给 cron 定时推送。这样整条链路就通了。如果你在配置模型通道时遇到认证或地址相关的问题可以直接去 API Keys 页面重新确认 Key 状态再对照接入文档检查 Base URL 的写法。如果只是想先验证模型能不能正常对话可以在模型对话页面发一条测试消息确认通道本身是通的。如果打算长期跑编码类或 Agent 类任务Coding Plan 会更合适天气 Skill 这种轻量场景用按量通道就够了。把模型通道这一步配好剩下的就是让 OpenClaw 每天替你查天气。早上少打开一次天气应用少一次忘带伞的尴尬这件事就算成了。