需针对性设计高质量Prompt以提升OpenClaw/Moltbot对自然语言指令的理解与执行精度，具体包括角色设定强化、三层消息结构封装、温度参数硬编码、多模态触发锚点及Shell白名单嵌入五种优化方案。
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如果您希望提升龙虾机器人（现名 OpenClaw / Moltbot）对自然语言指令的理解与执行精度，则需针对性设计高质量 Prompt。Prompt 质量直接决定其在内容生成、网页操作、本地运维等任务中的响应准确性。以下是多种可立即生效的 Prompt 指令优化方案：
一、角色设定强化法
通过 system 角色明确定义 AI 的身份、能力边界与输出规范，能显著抑制幻觉并约束格式偏差。该方法适用于所有基于 LLM 的交互场景，尤其在 Web UI 或 Telegram 中提交指令时效果突出。
1、在 Web 管理页或聊天界面中，以三段式结构输入指令：
2、首行标注 System: 你是一位专注执行网页自动化任务的AI助手，仅输出可被Puppeteer直接调用的操作指令，不解释、不补充、不换行；
3、次行写 User: 在https://example.com/login页面中，填写邮箱为test@openclaw.bot，密码为M0lt#2026，点击登录按钮；
4、不输入 Assistant 行，由 OpenClaw 自动补全响应。
二、三层消息结构封装法
将指令拆解为 system、user、assistant 三重角色嵌套，可强制模型进入稳定推理路径，避免因上下文缺失导致动作错位。此结构已被验证在 Telegram + OpenClaw 网关组合中提升操作成功率至92%以上。
1、构造 JSON 格式消息数组，确保字段顺序不可颠倒；
2、system 内容设为 "你严格按步骤执行Shell命令，不添加任何额外字符，输出仅含一行可执行命令"；
3、user 内容设为 "列出/home/openclaw/logs目录下最近2小时修改的JSON文件名，按修改时间倒序"；
4、assistant 字段留空或填入前一次正确响应示例，如 "find /home/openclaw/logs -name '*.json' -mmin -120 -printf '%T@ %p\n' | sort -n | cut -d' ' -f2- | tail -n +1"。
三、温度与采样参数硬编码法
在 CLI 或 TUI 模式下直接绑定 temperature 和 top_p 值，可压制模型随机性，使相同输入始终产生一致输出，适用于定时任务与审计回溯场景。
1、SSH 登录部署 OpenClaw 的服务器；
2、执行命令：openclaw tui --temperature 0.15 --top-p 0.4；
3、在交互界面中输入 提取当前页面所有带href属性的标签文本及链接地址，用制表符分隔，不加标题行；
4、确认输出为纯文本表格格式，无 Markdown、无编号、无说明性语句。
四、多模态触发锚点法
利用图像描述、时间戳、URL 片段等非文本线索作为 Prompt 锚点，可激活模型对上下文环境的感知能力，特别适配于截图分析、网页快照比对等任务。
1、在 Telegram 中发送一张含表单字段的网页截图；
2、紧随其后发送文字指令：基于上图，生成Puppeteer代码：等待#email字段出现，输入openclaw@molt.bot，再等待#submit按钮可点击后执行click()；
3、确保 OpenClaw 已启用 multimodal 插件且配置了 CLIP 模型路径；
4、接收返回的 JavaScript 代码块，不含注释、不含 console.log、可直粘贴运行。
五、Shell 指令白名单嵌入法
在 Prompt 中显式声明允许调用的系统命令集合，配合内置 Shell 执行引擎，可杜绝越权操作风险，同时提升命令解析准确率。
1、进入 Web UI 的 Skill 编辑页；
2、新建一条指令，名称设为 安全日志清理；
3、在 Prompt 框中输入：仅允许使用以下命令：find、rm、gzip、date。执行：删除/var/log/openclaw/目录下7天前的所有.gz文件；
4、保存后，在 Telegram 中发送 运行 安全日志清理 即可触发对应动作。
