2026年3月16日 星期一

OpenClaw Slash 指令完整參考手冊

 

OpenClaw Slash 指令完整參考手冊

根據官方文檔 (docs.openclaw.ai) 整理,適用於 v2026.3.x
所有指令由 Gateway 處理,不經過 AI 模型,即時生效。


指令 vs Directive 的區別

OpenClaw 有兩套系統:

  • 指令 (Commands):獨立的 /... 訊息,由 Gateway 即時處理。
  • Directive/think/fast/verbose/reasoning/elevated/exec/model/queue
    • 嵌入在普通聊天訊息中時,作為「一次性提示」,不會持久保存到 session。
    • 單獨發送(訊息只有 directive)時,會持久保存到 session,並回覆確認。

一、資訊查詢類

指令 用途
/help 顯示常用指令摘要(按類別分組)。可嵌入普通訊息使用。
/commands 列出所有可用的 slash 指令。Telegram 上每頁 8 個指令分頁顯示。
/status 顯示當前狀態:正在使用的模型、context 用量、queue 設定、runtime 模式,以及當前模型供應商的 usage/quota。
/whoami 顯示你的 sender ID。別名:/id。可嵌入普通訊息使用。
/context 查看 context window 的使用情況。/context list/context detail 顯示每個檔案、工具、skill 和 system prompt 的大小。/context json 輸出 JSON 格式。

二、Session 管理類

指令 用途
/reset/new [model] 重置 session / 開始新對話。可選擇附帶模型名稱(支持 alias、provider/model、或 provider 名稱模糊匹配)。
/stop 立即中止當前正在運行的 agent 回覆。
/compact [instructions] 手動觸發 context 壓縮,可附帶自定義指示告訴壓縮器要保留哪些內容。(僅支持文字指令)
/export-session [path] 匯出當前 session 為 HTML(包含完整 system prompt)。別名:/export
/session idle <duration|off> 設定閒置多久後自動解除 thread 綁定(用於 Discord thread binding)。
/session max-age <duration|off> 設定 session 最大存活時間,超過後自動解除 thread 綁定。

三、模型控制類

指令 用途
/model 顯示模型選擇器(帶編號列表)。Discord 上會顯示互動式下拉選單。
/model list 列出所有可用模型(含 provider 資訊)。
/model <數字> 按編號快速選擇模型。
/model <provider/model> 切換到指定模型,例如 /model openai/gpt-5.2
/model <alias> 用別名切換,例如 /model opus(需先在 config 中設定 alias)。
/model status 顯示詳細資訊:auth 狀態、provider endpoint(baseUrl)、API 模式等。
/think <level> 設定思考深度。可選:offminimallowmediumhighxhigh(依模型/provider 而定)。別名:/thinking/t
/fast status|on|off 快速模式(Anthropic/OpenAI)。省略參數顯示當前狀態。on/off 持久保存到 session。

四、使用量與費用類

指令 用途
/usage off 關閉每條回覆的 usage footer。
/usage tokens 每條回覆末尾顯示 token 用量。
/usage full 每條回覆末尾顯示完整用量資訊(含模型名稱、token 數)。想知道每次用了哪個模型,用這個。
/usage cost 從本地 session 日誌中顯示費用摘要。

五、輸出控制類

指令 用途
/verbose on 開啟詳細模式,顯示工具執行細節。
/verbose full 完整詳細模式,顯示所有工具輸出。在群組中慎用,可能洩露敏感資訊。
/verbose off 關閉詳細模式。別名:/v
/reasoning on 開啟推理可見性,以獨立訊息(前綴 Reasoning:)顯示模型的推理過程。
/reasoning stream 以 Telegram draft 形式串流顯示推理過程(僅限 Telegram)。
/reasoning off 關閉推理顯示。別名:/reason
/send on|off|inherit 控制是否發送回覆。Owner-only。

六、語音與 TTS 類

指令 用途
/tts off 關閉文字轉語音。
/tts always 所有回覆都轉語音。
/tts inbound 僅對語音輸入回覆語音。
/tts tagged 僅標記的回覆轉語音。
/tts status 查看當前 TTS 設定。
/tts provider 查看/切換 TTS provider。
/tts limit 設定語音長度限制。
/tts summary 顯示 TTS 用量摘要。
/tts audio 音頻相關設定。

Discord 上原生指令為 /voice(Discord 保留了 /tts),但文字輸入的 /tts 仍然有效。
Discord 專屬:/vc join|leave|status 控制語音頻道。


七、執行與安全類

指令 用途
/elevated on 開啟提權模式,允許執行需要更高權限的操作。
/elevated off 關閉提權模式。
/elevated ask 每次提權操作前詢問。
/elevated full 完全提權,跳過 exec 批准流程。別名:/elev
/exec 顯示當前 exec 設定。
/exec host=<sandbox|gateway|node> 設定命令執行環境。
/exec security=<deny|allowlist|full> 設定安全級別。
/exec ask=<off|on-miss|always> 設定批准策略。
/exec node=<id> 指定執行節點。
/approve <id> allow-once|allow-always|deny 回應 exec 批准提示。
/bash <command> 在主機上直接執行 shell 命令。別名:! <command>。需要 commands.bash: true 且配置 tools.elevated allowlist。
!poll 查看正在運行的 bash 任務的輸出/狀態。
!stop 停止正在運行的 bash 任務。

八、佇列控制類

指令 用途
/queue 顯示當前 queue 設定。
/queue <mode> 設定 queue 模式,可附帶選項如 debounce:2s cap:25 drop:summarize

九、群組與頻道類

指令 用途
/activation mention|always 設定群組中的觸發模式:需要 @mention 還是回覆所有訊息。
/allowlist 列出當前 allowlist 條目。
/allowlist add|remove 新增/移除 allowlist 條目。需要 commands.config=true
/dock-telegram 將回覆切換到 Telegram 頻道。
/dock-discord 將回覆切換到 Discord 頻道。
/dock-slack 將回覆切換到 Slack 頻道。

十、Sub-Agent 與多代理類

指令 用途
/subagents list 列出當前 session 的所有 sub-agent。
/subagents kill 終止 sub-agent。
/subagents log 查看 sub-agent 日誌。
/subagents info 查看 sub-agent 詳細資訊。
/subagents send 向 sub-agent 發送訊息。
/subagents steer 引導 sub-agent 方向。
/subagents spawn 手動生成新的 sub-agent。
/kill <id|#|all> 立即終止一個或所有正在運行的 sub-agent(無確認訊息)。
/steer <id|#> <message> 立即引導 sub-agent:如果正在運行中就注入指令,否則中止並以新指令重啟。別名:/tell
/agents 列出當前 session 的 thread-bound agents。
/focus <target> (Discord)將 thread 綁定到指定的 session/subagent。
/unfocus (Discord)解除 thread 綁定。

十一、ACP Agent 類

指令 用途
/acp spawn 生成 ACP runtime session。
/acp cancel 取消 ACP session。
/acp steer 引導 ACP session。
/acp close 關閉 ACP session。
/acp status 查看 ACP 狀態。
/acp set-mode 設定 ACP 模式。
/acp set 設定 ACP 參數。
/acp cwd 設定工作目錄。
/acp permissions 管理權限。
/acp timeout 設定超時。
/acp model 設定 ACP 使用的模型。
/acp reset-options 重置選項。
/acp doctor 診斷 ACP 問題。
/acp install 安裝 ACP。
/acp sessions 管理 ACP sessions。

十二、配置管理類

指令 用途
/config show 顯示完整配置。
/config show <path> 顯示指定路徑的配置,如 /config show messages.responsePrefix
/config get <path> 取得指定配置值。
/config set <path>=<value> 設定配置值(寫入磁碟,需 commands.config: true)。
/config unset <path> 移除指定配置(需 commands.config: true)。
/debug show 顯示當前 runtime override。
/debug set <path>=<value> 設定 runtime-only override(僅存在記憶體,不寫入磁碟)。需 commands.debug: true
/debug unset <path> 移除 runtime override。
/debug reset 清除所有 override,恢復為磁碟上的配置。

十三、Skill 相關類

指令 用途
/skill <name> [input] 按名稱執行 skill。當原生指令數量限制無法為每個 skill 建立獨立指令時特別有用。
/<skill_alias> 如果 skill 已註冊為原生指令,可直接用其名稱呼叫(例如 /prose)。

Skill 名稱會被清理為 a-z0-9_(最多 32 字元),衝突時加數字後綴(如 _2)。
Skill 可宣告 command-dispatch: tool 直接路由到工具(不經模型),實現確定性執行。


十四、BTW 側問題

指令 用途
/btw <question> 在不干擾主任務的情況下,對當前 session 提出快速側面問題。

特點:

  • 使用當前 session 作為背景 context
  • 以獨立的無工具一次性呼叫運行
  • 不改變未來 session 的 context
  • 不寫入 transcript 歷史
  • 作為 live side result 而非正常 assistant 訊息送達

十五、系統管理類

指令 用途
/restart 重啟 OpenClaw Gateway。預設啟用,設 commands.restart: false 可停用。

Inline Directive 速記語法

在普通訊息中可嵌入 directive(前綴 :),模型看到的訊息不會包含這些 directive:

Directive 用途
:think high 設定思考深度
:model opus 覆蓋模型
:fast 快速模式
:send off 不發送回覆
:verbose 詳細模式
:reasoning on 顯示推理
:elevated ask Exec 批准模式

自然語言中止

除了 /stop,你也可以用自然語言中止 agent:

"stop openclaw"、"stop action"、"please stop"、"STOP!"、"do not do that"

支援多國語言:英、西、法、中、印地、阿拉伯、日、德、葡、俄。


重要備註

  • 指令支持在指令名和參數之間加 :,例如 /think: high/send: on
  • 所有指令對已授權的使用者即時生效(繞過 queue 和模型)。
  • 群組中,已授權使用者的純指令訊息繞過 @mention 要求。
  • /config/debug 預設關閉,需在 openclaw.json 中手動啟用。
  • Slack 上 /status 被 Slack 保留,需註冊為 /agentstatus

2026年3月12日 星期四

給對Openclaw有興趣的人的一些觀念分享(非技術文)

我用咗 OpenClaw(以下簡稱「龍蝦」)差唔多一個月,累積咗啲經驗想同大家分享。呢篇文主要係講觀念,唔係技術教學,亦唔係應用示範——安裝教學 YouTube 上面大把,我自己都係自學,所以安裝唔難。真正重要嘅問題係:龍蝦對你嚟講有咩用? 呢個問題每個人嘅答案都唔同。龍蝦係一個百寶箱,我用嘅工具未必啱你,所以呢篇文嘅目的係幫大家建立正確觀念,等你用龍蝦或者其他 AI 工具嗰陣,識得搵到真正幫到自己嘅嘢。

寫喺最前面:認清龍蝦嘅本質

首先要講清楚一件事:OpenClaw 本身唔係設計俾普通用戶用嘅商業產品。 佢係由奧地利開發者 Peter Steinberger 一個人基於興趣做嘅開源項目,同一般商業軟件經過多重測試審核完全係兩回事。佢需要有一定程式基礎嘅人先至能順利操作,如果你經驗唔多甚至零經驗,你會遇到好多問題要靠自己解決。

呢個項目係全新嘅 AI Agent 架構,全世界都仲喺探索緊,所以千祈唔好期望龍蝦係完美嘅。冇人需要為佢負責——佢唔係商業工具,冇客服、冇售後,出咗問題你要識得自己搞。

龍蝦可以幫你做啲咩?

你可以將龍蝦想像成一個 AI 助理/秘書,你指派任務俾佢,佢就幫你喺電腦上面執行。所以第一步,你要搞清楚自己平日需要咩資訊、有咩嘢要做。

以我自己為例,我做投資,所以我用龍蝦幫我自動監察每日需要留意嘅金融資訊。

對一般人嚟講,可能有用嘅場景包括:

  • 整理 To-do List 同行事曆提醒

  • 自動收發同整理 Email

  • 體重管理、健康記錄

  • 讀書學習進度管理

  • 定時提醒各種日常事務

但如果你平日 Email 都唔太需要理、又冇咩自我管理需求、或者已經有用開嘅工具(例如 Notion、Todoist),而且用得好好地,咁龍蝦未必會比你現有嘅方案更好。龍蝦唔係人人都有需要。

一個實用嘅判斷方法

如果你想試龍蝦,先諗下:你有冇 10 件嘢係需要一個程式每日幫你做嘅? 如果你諗嚟諗去只係偶然先用得著一次,其實唔一定要用龍蝦。從你每日花最多時間嘅重複性工作入手,諗下邊啲可以交俾呢個 AI 助理去做。

玩龍蝦之前嘅心理準備

1. 你要肯學新嘢

最大嘅挑戰係你會接觸到大量完全陌生嘅概念——API、Token、Docker、MCP、JSON 呢啲程式相關術語會不斷出現。心理準備係:你要肯學、肯查、肯問。建議你手邊有另一個 LLM(例如 ChatGPT、Claude)可以隨時問問題。當然,AI 答完你都未必即刻明,有時搵個識嘅人問會快好多。

2. 你要鍾意「砌積木」

龍蝦係需要你自己 Build 一個專屬助理出嚟嘅,唔係你講一句佢就完美做到曬。個過程好似砌積木:

  • AI 負責幫你砌,但積木要你自己搵俾佢

  • 你要指示佢點砌,AI 有自己嘅想法,但未必同你心目中一樣

  • 你要識得搵工具(Skills)俾佢用,佢會話你知需要咩,但搵嘅過程係你嘅責任

如果你唔鍾意呢種自己動手摸索嘅過程,龍蝦真係唔適合你。

3. 唔好期望一步到位

你見到其他人分享嗰啲好勁嘅功能,例如自動交易系統、全自動工作流程,背後通常係有技術背景嘅人花咗大量時間同 Token 去建嘅。好似如果你想隻龍蝦變到好似富途(Futu)呢類平台,其實無可能,富途(Futu)背後有成隊專業開發團隊,而你用龍蝦就只有你 + AI 兩個,AI 亦未必有嗰啲團隊嘅專業知識。

所以複雜嘅功能要做好多步驟、用好多 Token,大部分人暫時都只係做到一啲相對簡單嘅自動化。想做到嗰啲被廣傳嘅「傳說級功能」,你自己都要有技術底同創意,唔好以為淨係靠 AI 叫佢模仿就得——除非人哋已經開源分享咗。

小提示: ClawHub 上面可以公開下載嘅 Skills 都係開源嘅,但最強嘅 Skill 未必會公開。

大家最關心嘅問題:安全性

呢個係好多人最擔心嘅部分,而且的確值得認真對待。

部署方式決定風險高低

核心原則:唔好喺你日常用嘅主力電腦上面裝龍蝦。

龍蝦係一個擁有高系統權限嘅工具,可以存取你嘅 Email、日曆、檔案系統等等。如果配置不當,有機會誤刪檔案或者洩露私隱。

兩個比較穩陣嘅方案:

  1. 用雲服務(推薦):將龍蝦部署喺雲端,同你嘅本地電腦完全隔離。好處係就算出事都唔會影響你自己部機。壞處係啲整理本地檔案嘅功能自然用唔到,但呢啲未必人人需要。

  2. 用閒置嘅電腦:如果你有部唔用嘅 PC 或者 Mac,可以裝喺上面。PC 裝 Linux 會比較適合,Mac 都可以直接用。

我自己嘅方案

我用緊雲服務商 Zeabur,佢係一個 PaaS 平台,一鍵就可以部署 OpenClaw。費用方面,Zeabur 實際月費視乎你嘅用量而定。我自己大約用緊 10 美金嗰個計劃,對一般用途嚟講足夠。其他選擇仲有 DigitalOcean(最平 12 美金/月起)、Vultr 等等,揀邊間睇你自己需要。

帳戶安全嘅建議

其他方面嘅安全性其實好容易處理:

  • 開新帳號去試:無論係 Email、Calendar 定其他服務,先用新開嘅帳號或者閒置帳號去接駁龍蝦

  • 試一段時間覺得可靠,先考慮轉返主帳號

  • Email 怕被清洗?開個新 Email,將主 Email 入面啲唔涉及私隱嘅內容搬過去試

  • 我自己而家所有接駁龍蝦嘅服務都係用新帳號或者閒置帳號

額外提醒: 第三方 Skills 有安全風險。曾經有安全研究發現,有啲第三方 Skill 會喺你唔知嘅情況下進行數據竊取同 Prompt Injection。所以安裝 Skills 之前一定要睇清楚來源,盡量用 ClawHub 上經過掃描嘅官方 Skills。

玩龍蝦必備條件:你自己嘅 LLM 模型

呢個係最重要嘅一環。龍蝦只係一個中介框架,佢嘅能力完全取決於你接入嘅 LLM 模型。 龍蝦本身係 model-agnostic(模型無關)嘅,即係你可以接入唔同嘅大語言模型。

如果你完全未用過 LLM API,你需要學點申請同配置。以下係幾個入門建議:

免費或低成本嘅選擇

NVIDIA NIM NVIDIA 提供嘅 API 平台,有免費額度,唔需要 VPN 有使用限制,限制每分鐘 40 次請求, 回覆速度未必快

重要澄清: 上面講嘅「免費」都係指有免費額度或者試用期,唔係真正無限免費任用。用量大嘅話最終都要付費。另外,網上有啲「逆向工程」嘅免費 API 項目,呢啲唔係官方服務,穩定性同合法性都有風險,唔建議長期依賴。

付費但更穩定嘅選擇

如果你想要更穩定嘅體驗,可以考慮:

  • Anthropic Claude(透過 API)

  • OpenAI GPT 系列

  • Google Gemini

  • OpenRouter(一個整合多個模型嘅平台,方便比較同切換)

揀模型嘅時候,主要考慮:推理能力、回覆速度、Token 價格、同埋你嘅使用場景。唔同模型各有長短,可以先用免費額度試下,搵到適合自己嘅再考慮長期使用。

總結

龍蝦係一個好強大嘅工具,但佢唔係一個即開即用嘅商業產品。玩之前,問自己三個問題:

  1. 我有冇明確嘅日常需求需要自動化?

  2. 我願唔願意花時間去學習同摸索?

  3. 我有冇做好安全措施嘅準備?

如果三條都答得到「有」,咁龍蝦值得你去試。如果冇,可能等佢再成熟啲、或者等有更易用嘅商業化方案出嚟再考慮都唔遲。

最後更新:2026 年 3 月 12日