要提升clawdbot复杂推理能力，需引入思维链（cot）技巧：一、显式要求逐步思考；二、提供带推理示例；三、分解多跳问题为子问题；四、插入结构化标记符；五、结合外部知识验证中间结论。
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如果您希望提升Clawdbot在复杂推理任务中的表现，使其能够逐步推导结论而非直接输出答案，则需要引入“思维链”（Chain-of-Thought）prompting技巧。以下是实现该技巧的具体方法：
一、显式要求模型展示推理步骤
该方法通过在提示词中明确指令模型“逐步思考”，强制其生成中间推理过程，从而增强逻辑连贯性与可追溯性。
1、在输入问题前添加引导语句：“请逐步分析，列出每一步推理，最后给出答案。”
2、将原始问题置于引导语之后，例如：“请逐步分析，列出每一步推理，最后给出答案。如果A比B大3岁，B比C小5岁，且C是12岁，那么A是多少岁？”
3、确保提示中不出现“直接回答”“只写结果”等跳过推理的指令。
二、提供带推理过程的示例（Few-shot CoT）
该方法通过向模型展示若干包含完整推理链的输入-输出对，使其模仿结构化推导方式，适用于未微调的基础模型。
1、准备3个风格一致的示例，每个均含问题、分步推理、最终答案三部分。
2、示例中推理步骤需使用连接词如“因为”“所以”“由此可得”，避免跳跃。
3、将示例紧接系统指令排列，例如：“你是一个严谨的推理助手。以下为推理示范：[示例1][示例2][示例3]。现在请按相同方式处理新问题：……”
三、分解多跳问题为子问题序列
该方法将嵌套逻辑关系的问题主动拆解为线性子问题，降低单次推理负载，适配模型的短程依赖特性。
1、识别原始问题中的逻辑层级，例如“判断X是否满足Y条件，需先验证Z是否成立”。
2、将主问题改写为有序子问题列表，用编号或换行分隔。
3、在prompt中要求模型“依次回答以下子问题，每答完一个再进入下一个”。
四、插入结构化推理标记符
该方法利用符号化标记（如“Step 1:”“→”“∴”）锚定推理节点，强化模型对步骤边界的感知，减少步骤合并或遗漏。
1、在提示中定义固定标记格式，例如：“所有推理必须以‘Step N:’开头，每步仅陈述一个事实或推论。”
2、在few-shot示例中严格遵循该格式，使模型形成格式预期。
3、对模型输出进行后处理时，可基于标记符提取步骤并校验完整性，若缺失Step 3则判定推理中断。
五、结合外部知识验证中间结论
该方法在关键推理节点插入事实核查指令，防止模型基于错误前提继续推导，提升链式推理的可靠性。
1、在易出错的步骤后添加验证要求，例如：“确认上一步中‘甲的速度为60km/h’是否符合题干给定数据。”
2、要求模型对每个中间结论标注依据来源，如“依据题干第2句”或“根据物理公式v=s/t”。
3、当模型引用外部知识时，必须同步写出该知识的通用表述，不得仅写‘常识可知’。
