一个可和 openclaw-wechat 互补的方向：统一 skill 演化层

你好，想讨论一个我觉得和 `openclaw-wechat` 很互补的方向。

项目：
https://github.com/AMAP-ML/SkillClaw

`openclaw-wechat` 解决的是让 OpenClaw 更稳定连上个人微信。

SkillClaw 解决的是另一个长期问题：

- OpenClaw / Hermes 用久以后，skill 库越来越乱
- 重复、过时、半成品 skill 不断堆积
- 多 agent / 多设备之间形成多个 skill 孤岛

它做的是“任务之后的 skill 进化循环”：

- 自动去重
- 自动合并
- 持续提质
- 支持多 agent / 多设备 / 多人共享

我觉得结合点很自然：

微信侧解决的是入口和交互，SkillClaw 解决的是后面的 skill 长期治理，让通过微信沉淀出来的技能真正能持续复用和演化。

如果你觉得值得，我可以补一个更具体的联动 demo 或中文说明文案。

论文：
https://arxiv.org/abs/2604.08377

No files, tests, or entry points are named. First clarify the intended integration between openclaw-wechat and SkillClaw, then identify the relevant project entry points and define whether the deliverable is a working demo or Chinese documentation. Done should be demonstrated by the agreed concrete integration or document.

Written by the indexing model from the issue text.