你的OpenClaw是不是有点呆，几步调教让你的 AI 助手脱胎换骨

大部分人部署完 OpenClaw 之后，看到它能在 Discord 或 Telegram 里正常回复消息，就觉得已经用上龙虾了。实际上，出厂设置的 OpenClaw连它五分之一的实力都没发挥出来。

真正的潜力，隐藏在那些你没动过的配置文件里。

出厂设置 vs 调教好

让我先用一个对比表格感受下差异：

接下来我会按照从易到难、从基础到进阶的顺序，讲解五个关键配置方向。

第一步：塑造个性化的对话风格

OpenClaw 的 workspace 目录下有三个定义“身份”的文件：

SOUL.md — 定义它是谁，回复风格
IDENTITY.md — 设定名称、形象标识
USER.md — 你是谁，它怎么称呼你

大多数人安装后这三个文件基本是空的，所以 AI 只能用最通用的方式回复你——也就是那种“非常荣幸为您服务”的客服腔。

在 SOUL.md 中，我写入了这样的行为准则：

#核心原则

## 沟通风格
- 直接切入主题,不需要礼貌性寒暄
- 允许表达观点,不必保持绝对中立
- 简洁优先,但涉及技术细节时不省略关键信息

## 工作方式
- 优先尝试自主解决,确实需要时再询问
- 主动提供相关背景信息和替代方案

就这么简单几行，它的回复风格立马变成正常人说话。

IDENTITY.md 比较简单——给它一个具体的名字和符号标识。这看起来是小事，但在长期使用中，一个有明确身份的 AI 在多轮对话中的表现一致性会明显更好。

USER.md 里记录你的工作时区、技术背景、沟通习惯、职业等。这能避免很多不必要的误解——比如它不会在你的休息时间发送非紧急通知，也不会向一个前端工程师推荐后端框架。

第二步：构建结构化的记忆系统

这是提升体验最显著的一个环节。

默认的 MEMORY.md 文件存在两个问题：要么被闲置，要么变成一个什么都往里塞的垃圾场。真正有效的记忆系统需要分层设计：

MEMORY.md              ← 核心索引:只记录关键信息和文件引用
memory/
  ├── projects.md      ← 项目状态和任务追踪
  ├── infra.md         ← 基础设施配置速查
  ├── lessons.md       ← 问题记录和解决方案
  └── 2026-02-23.md    ← 每日对话日志

MEMORY.md 只做索引，不堆积内容。 每次会话启动时只加载这个索引文件，需要具体信息时再按需读取相关文件。这样既保证了启动速度，又不会丢失重要信息。

语义检索能力

配合 OpenClaw 的 memorySearch 功能，你可以实现真正的“语义记忆”:

当你说“上次那个部署失败的问题”, AI 不需要逐行扫描所有历史记录，而是通过语义理解直接定位到相关的那一段对话。

在 openclaw.json 中加上：

"memorySearch": {
  "enabled": true,
  "provider": "openai",
  "remote": {
    "baseUrl": "你的embedding服务地址",
    "apiKey": "你的密钥"
  },
  "model": "BAAI/bge-m3"
}

SiliconFlow提供的免费 embedding 服务（bge-m3 模型），基本可以零成本实现语义记忆。

另外建议开启 compaction.memoryFlush 选项，这样当对话上下文接近上限时，AI 会自动将重要信息提取到当天的日志文件中，避免因为 token 限制导致的“失忆”。

第三步：通过 Skill 扩展实用功能

OpenClaw 预装了一些基础 skill（天气查询、新闻摘要等），但它的真正威力在于你可以根据自己的需求定制功能模块。

Skill 的本质是一个指导文档（SKILL.md）加上可选的执行脚本。当 AI 识别到相关请求时，会自动读取对应的 SKILL.md 并按照其中的步骤执行。

我目前在使用的几个自定义 skill:

媒体下载器：发送视频链接，自动下载并生成分享链接
PPT生成器：根据主题自动生成PPT
量化分析：输入token，运行预测模型并给出分析报告
x新闻热点：每天自动收集x热点

一个标准的 skill 目录结构：

skills/
  my-skill/
    SKILL.md          ← AI 的执行指南
    execute.sh        ← 可选的自动化脚本
    README.md         ← 可选的使用说明

编写要点

在 SKILL.md 中需要明确三个要素：

触发条件 — 什么情况下启用这个 skill
执行流程 — 分步骤的详细操作指南
输出规范 — 结果应该以什么格式呈现

关键是把 AI 当作一个刚入职的助手——你的指令越清晰具体，执行结果就越稳定可靠。模糊的描述会导致不可预测的行为。

社区也有现成的 skill 资源可以参考：clawhub.com

第四步：启用心跳机制实现主动服务

OpenClaw 有一个容易被忽视但非常实用的功能：心跳（Heartbeat）机制。

系统会定期（默认 30 分钟）向 AI 发送一个信号，询问是否有需要处理的事项。默认情况下，AI 只会简单回复 HEARTBEAT_OK 然后什么都不做。

但如果你创建一个 HEARTBEAT.md 文件，就可以定义它在心跳时应该执行的检查任务：

# HEARTBEAT.md

## 每次心跳时执行
- 检查核心服务健康状态(通过 HTTP 探测)
- 如果发现异常,立即通知但不要自动干预

## 每日执行一次
- 扫描项目待办列表,标记超过 3 天未更新的任务

## 每周执行一次
- 整理过去 7 天的对话日志,提炼关键信息到长期记忆

这样你的 AI 就变成了一个全天候的监控助手。你休息的时候它在巡检，你上线就能看到整理好的报告。

心跳 vs 定时任务

心跳适合：轻量级的周期性检查，可以批量执行多个小任务
cron 适合：需要精确时间触发的独立任务（例如“每周一上午 9 点生成周报”）

第五步：配置模型分级降低成本

如果你通过 API 中转服务可以访问多个模型，强烈建议配置模型分级策略：

在 openclaw.json 中设置别名：

"models": {
  "provider/strong-model": { "alias": "opus" },
  "provider/medium-model": { "alias": "sonnet" },
  "provider/light-model": { "alias": "haiku" }
}

然后在 AGENTS.md 中定义分配规则，AI 在派发子任务时会自动选择合适的模型。

实际效果：在保持服务质量的前提下，token 消耗可以降低 60-70%，因为绝大多数日常操作根本不需要最强大的模型。

配置优先级清单

按照投入产出比排序：

✅ 完善 SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md (10 分钟，效果立竿见影）
✅ 建立分层记忆结构，启用 memorySearch (30 分钟）
✅ 配置 HEARTBEAT.md (10 分钟）
✅ 根据需求安装或编写 2-3 个常用 skill （按需投入）
✅ 配置模型分级策略（如果有多模型访问权限）
✅ 完善 AGENTS.md 中的行为规范和安全策略

结语

OpenClaw 的设计理念是提供一个灵活的框架，由使用者来定义它的具体形态。默认配置只是一个起点，真正的价值在于你如何根据自己的工作流程来调教它。

我自己经过一段时间的调整，已经把它从一个简单的聊天机器人改造成了一个能够记住上下文、主动执行巡检、协助编码和文档生成的全方位助手。

如果你也在使用 OpenClaw，欢迎分享你的经验和小技巧

让我们的龙虾，一起进化！

进阶阅读：https://openlang.cn/archives/openclaw-cong-zhong-ji-dao-gao-ji-wan-zheng-jiao-cheng

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