4.1 对话技巧与命令
生成模型：GPT-5.4 (openai/gpt-5.4) Token 消耗：输入 ~45k tokens，输出 ~4k tokens（本节）
很多人第一次用 OpenClaw，会先把它当成“会写字的聊天机器人”。聊两句之后才发现，不对，它更像一个带操作能力的助理。你不是只在问它“知不知道”，而是在指挥它“去做一下”。这一章就从最直接的入口讲起：怎么和 OpenClaw 聊，怎么用聊天命令把它调到合适的工作状态，怎么让一次对话既顺手又高效。
这一节不讲源码细节，重点站在使用者视角。你可以把它理解成一份“对话驾驶手册”：什么时候该开新会话，什么时候该压缩上下文，什么时候该切模型，怎么下指令更容易得到靠谱结果。
4.1.1 先弄明白：什么叫“工具调用”
在普通聊天产品里，AI 能做的事基本只有一件：生成文字。你问它一个问题，它回你一段文字；你让它写代码，它回你一段代码；仅此而已。
OpenClaw 不一样。它可以在回答之前，先去调别的能力，比如读文件、执行 Bash、打开浏览器、推送 Canvas 界面。这个过程就叫工具调用（tool calling，也常叫 function calling）。
如果你不是技术背景，可以把它想成这样：
模型像大脑，负责理解你的话，决定下一步要干什么。
工具像手和脚，负责真的去执行动作。
OpenClaw 像一个管家，检查这个动作能不能做、该不该做、结果再怎么交回给模型。
所以“工具调用”不是 AI 偷偷乱跑命令，而是它先明确提出：“为了完成这个任务，我想调用某个工具，参数是这些。” 然后系统再决定要不要放行。用户看到的结果，往往是“它先做了，再回来告诉你做成了什么”。
举个最简单的例子：
用户消息：
请帮我看看这个目录里有哪些 Markdown 文件，并按名字分类。AI 内部可能做的事是：
判断：光靠猜不行，得先读目录。
调用读文件或 Bash 相关工具。
拿到目录结果。
再整理成自然语言回复。
你看到的是一段很顺的回答，但背后其实已经发生了“先观察，再回答”。这就是 OpenClaw 跟普通聊天模型拉开差距的地方。
4.1.2 会话不是废话，它决定了 AI 记得什么
OpenClaw 的对话不是孤立的。它会把同一个会话里的上下文串起来：你前面说过什么，后面往往会继续记着。这有好处，也有坑。
好处很明显：
你不用每次都重新介绍背景。
你可以连续推进一个任务，比如“先看代码，再改文档，再跑测试”。
它能沿着你前面的要求保持风格，比如“以后都用中文”“解释给本科生听”。
坑也很明显：
聊太久以后，上下文会变脏。
前面一个任务的残留要求，可能污染后面的任务。
你已经换题了，它还在沿用上一题的假设。
所以，高手用 OpenClaw，不是一直死撑在一个长会话里，而是会主动管理会话。
一个很实用的经验是：
同一个目标，尽量放在同一个会话里，方便连续推进。
换了目标，就果断开新会话。
感觉回答开始跑偏、重复、反应慢，就考虑压缩或重置。
这里你就会用到下面这些聊天命令。
4.1.3 /new：开个新坑，别把旧包袱背过来
/new：开个新坑，别把旧包袱背过来/new 的作用很直白：开始一个新会话。
什么时候该用它？最常见有三种场景。
第一种，你彻底换任务了。刚才还在让它帮你调 Node 项目，现在想让它总结一篇论文，继续在原会话里聊，前面的工程背景只会变成噪音。
第二种，你发现上下文已经很乱。比如你先后让它解释代码、改文档、查网页、生成表格，信息积得太多，模型就容易抓错重点。
第三种，你想保留旧记录，但又不想受旧记录影响。这时候 /new 比 /reset 更舒服，因为它是开一条新的线，不是把原来的线清空。
例子：
这类用法很适合开题。你相当于一边创建新上下文，一边给它一个新的任务起点。
4.1.4 /reset：还在这个话题里，但把上下文清一下
/reset：还在这个话题里，但把上下文清一下/reset 和 /new 很像，但不是一回事。
/new更像“新建一个聊天窗口”。/reset更像“这个窗口还留着，但把上下文重置”。
如果你还想围绕同一主题继续聊，只是觉得上下文已经脏了，/reset 就很合适。
比如你一直在做一个课程项目，前面试过三种方案，聊得很乱，最后决定回到第一版思路。这时没必要开全新会话，因为主题还是那个项目；但你需要把之前的噪音扔掉。
例子：
这句话的关键，不是“重置”两个字，而是你顺手把新的边界条件也告诉它了。这样比只发一个 /reset 更好，因为你等于立即写入了新的起跑线。
4.1.5 /compact：不是清空，而是“压缩重点”
/compact：不是清空，而是“压缩重点”/compact 很值得学。它适合那种“我不想丢掉上下文，但也不想继续带着一大包聊天记录跑”的情况。
你可以把它理解成：让 OpenClaw 先把当前对话压成一份更短的摘要，再继续往下聊。
这在长任务里特别有用，比如：
一整个下午都在做同一个课程作业
连续几轮都在改同一篇文档
先让它调研，再让它写方案，再让它落到执行步骤
这时候用 /compact，通常能保住主线信息，又把很多已经没价值的细枝末节扔掉。
更好的用法，是给压缩一个方向：
这其实很像你在带一个人开会：“前面聊散了，现在大家收一下，只记结论、待办和风险。” AI 也吃这一套。
4.1.6 /think：控制它愿意花多少脑力
/think：控制它愿意花多少脑力/think 可以理解成“思考档位”。简单说，就是让模型多想一点，还是快一点。
对日常用户来说，不用死记所有档位，记住一个原则就够了：
简单问题，低思考，出得快。
复杂任务，高思考，少走弯路。
什么算复杂？通常包括：
多步骤规划
代码排错
方案比较
需要权衡利弊的选择题
要结合多个工具一起做的任务
例子：
而如果你只是想问：
这就很合理。别拿大锤砸钉子。思考越重，不代表越好，只代表更慢、更贵，也可能更啰嗦。
4.1.7 /verbose：让它多说还是少说
/verbose：让它多说还是少说/verbose 决定回复是紧凑还是展开。
很多人一开始的误区是：只要 AI 更详细，就一定更有帮助。其实不是。要看你现在处于哪个阶段。
你在扫信息、快速试错，适合简洁。
你在学习原理、建立理解，适合详细。
你在执行具体步骤，适合“短结论 + 必要细节”。
例子：
另一个场景是反过来：
你会发现，很多时候不是 AI 不够聪明，而是你没有把输出密度调到合适档位。
4.1.8 /model：不同模型，脾气真不一样
/model：不同模型，脾气真不一样/model 用来查看或切换当前模型。
别把模型切换想得太玄学。它本质上是给同一个 OpenClaw 换一个“脑子”。有的模型擅长推理，有的模型写作更顺，有的模型工具调用更积极，有的模型便宜适合日常杂活。
一个很现实的策略是：
日常问答、轻量整理，用便宜或快速模型。
写长文、做分析、复杂排错，用更强模型。
某个模型连续两次没理解你的意思，就换一个试试。
例子：
从使用体验上说，模型切换最常见的两个用途是：一，提质量；二，省成本。别迷信“永远只用一个最强模型”，那样常常没必要。
4.1.9 /status：别猜，让系统自己说现在是什么状态
/status：别猜，让系统自己说现在是什么状态/status 是很容易被低估的命令。它像一个仪表盘，让你知道当前会话到底在什么状态。
通常你能从它看到这些关键信息：
当前模型是谁
会话是不是刚重置过
某些运行选项是不是开着
上下文、用量或者相关状态摘要
为什么它重要？因为很多“AI 今天怎么怪怪的”问题，最后都不是 AI 抽风，而是状态不对。
比如：
你以为自己还在高思考，其实已经切回低档。
你以为切了模型，其实没切成。
你以为是新会话，结果还在旧上下文里。
例子：
养成一个小习惯：一旦感觉回复不对劲，先 /status 看一眼。省很多时间。
4.1.10 怎么提问，AI 才更容易把事做对
如果说聊天命令是在调“系统状态”，那你的自然语言就是在写“任务说明书”。说明书写得越清楚，OpenClaw 越容易干得准。
最有用的提问方式，不是客客气气地问一句“能不能帮我”，而是把下面四样东西说清楚：
目标：你最后想拿到什么。
边界：哪些不要做。
输入：它可以用哪些材料。
输出格式：你希望它怎么回。
比如下面这句就很一般：
而下面这句就好很多：
差别在哪？后者把目标、范围、输出格式全交代了。AI 不用猜你到底想要代码审查、架构总结，还是部署建议。
4.1.11 一段实用对话：从乱聊到有效协作
下面这段模拟对话，很接近真实使用场景。
这段对话里，没有一条命令是“炫技”。每一条都在做很具体的事：调节输出密度、提高思考档位、压缩上下文、切开主题。这就是命令真正的价值。
4.1.12 用户视角的会话管理经验
如果你只记几条经验，我建议记下面这些。
第一，一个会话只服务一个目标。别把“查资料”“写文档”“改代码”“做排班表”全塞进同一条线里。
第二，命令和自然语言要配合着用。比如 /reset 后面最好顺手补一句新的边界条件；/compact 后面最好说明保留什么。
第三，先定输出，再让它开工。你要的是清单、表格、分步计划，还是最终文案？提前说，省来回。
第四，感觉跑偏就及时切会话。不要硬救一个已经污染得很重的上下文。
第五，把 AI 当协作者，不是算命先生。它越清楚你要什么，越容易给出可执行结果。
本节小结
工具调用的核心意思是：模型负责判断该做什么，工具负责真的去执行，OpenClaw 负责管控这个过程。
会话会持续积累上下文，所以
/new、/reset、/compact本质上是在管理“AI 记住什么、忘掉什么”。/think、/verbose、/model、/status不是高级玩家专属，它们就是日常调节效率和质量的几个旋钮。高质量提问通常要把目标、边界、输入和输出格式说清楚，这比单纯“问得礼貌”更重要。
真正好用的 OpenClaw，不是一直硬聊，而是会用命令把会话修剪成适合当前任务的样子。
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