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Documentation Index

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OpenClaw erstellt für jeden Agent-Lauf einen benutzerdefinierten System-Prompt. Der Prompt ist OpenClaw-owned und verwendet nicht den Standard-Prompt von pi-coding-agent. Der Prompt wird von OpenClaw zusammengesetzt und in jeden Agent-Lauf injiziert. Die Prompt-Zusammenstellung hat drei Schichten:
  • buildAgentSystemPrompt rendert den Prompt aus expliziten Eingaben. Er sollte ein reiner Renderer bleiben und globale Konfiguration nicht direkt lesen.
  • resolveAgentSystemPromptConfig löst konfigurationsgestützte Prompt-Regler wie Owner-Anzeige, TTS-Hinweise, Modell-Aliase, Memory-Zitationsmodus und den Delegationsmodus für Sub-Agenten für einen bestimmten Agent auf.
  • Laufzeitadapter (embedded, CLI, Befehls-/Exportvorschauen, Compaction) erfassen Live-Fakten wie Tools, Sandbox-Status, Channel-Fähigkeiten, Kontextdateien und Provider-Prompt-Beiträge und rufen dann die konfigurierte Prompt-Fassade auf.
So bleiben exportierte und Debug-Prompt-Oberflächen mit Live-Läufen abgestimmt, ohne jedes laufzeitspezifische Detail in einen monolithischen Builder zu verwandeln. Provider-Plugins können cache-bewusste Prompt-Hinweise beitragen, ohne den vollständigen OpenClaw-owned Prompt zu ersetzen. Die Provider-Laufzeit kann:
  • eine kleine Gruppe benannter Kernabschnitte ersetzen (interaction_style, tool_call_style, execution_bias)
  • ein stabiles Präfix oberhalb der Prompt-Cache-Grenze injizieren
  • ein dynamisches Suffix unterhalb der Prompt-Cache-Grenze injizieren
Verwenden Sie Provider-owned Beiträge für modellspezifisches Tuning je Modellfamilie. Behalten Sie die veraltete Prompt-Mutation before_prompt_build für Kompatibilität oder wirklich globale Prompt-Änderungen bei, nicht für normales Provider-Verhalten. Das Overlay der OpenAI-GPT-5-Familie hält die zentrale Ausführungsregel klein und ergänzt modellspezifische Hinweise für Persona-Latching, knappe Ausgabe, Tool-Disziplin, paralleles Nachschlagen, Abdeckung von Deliverables, Verifikation, fehlenden Kontext und Hygiene beim Terminal-Tool.

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Struktur

Der Prompt ist absichtlich kompakt und verwendet feste Abschnitte:
  • Tooling: Erinnerung an die strukturierte Tool-Quelle der Wahrheit plus Laufzeit-Hinweise zur Tool-Nutzung.
  • Execution Bias: kompakte Follow-through-Hinweise: bei umsetzbaren Anfragen im aktuellen Turn handeln, weitermachen, bis die Aufgabe erledigt oder blockiert ist, schwache Tool- Ergebnisse auffangen, veränderlichen Zustand live prüfen und vor dem Finalisieren verifizieren.
  • Safety: kurze Guardrail-Erinnerung, machtsuchendes Verhalten oder das Umgehen von Aufsicht zu vermeiden.
  • Skills (wenn verfügbar): erklärt dem Modell, wie Skill-Anweisungen bei Bedarf geladen werden.
  • OpenClaw Control: weist das Modell an, für Konfigurations-/Neustartarbeiten bevorzugt das gateway-Tool zu verwenden und keine CLI-Befehle zu erfinden.
  • OpenClaw Self-Update: wie Konfiguration sicher mit config.schema.lookup geprüft, mit config.patch gepatcht, die vollständige Konfiguration mit config.apply ersetzt und update.run nur auf ausdrückliche Benutzeranfrage ausgeführt wird. Das owner-only gateway-Tool verweigert außerdem das Umschreiben von tools.exec.ask / tools.exec.security, einschließlich veralteter tools.bash.*- Aliase, die auf diese geschützten Exec-Pfade normalisiert werden.
  • Workspace: Arbeitsverzeichnis (agents.defaults.workspace).
  • Documentation: lokaler Pfad zu OpenClaw-Dokumentation/-Quelle und wann diese gelesen werden soll.
  • Workspace Files (injected): zeigt an, dass Bootstrap-Dateien unten enthalten sind.
  • Sandbox (wenn aktiviert): zeigt Sandbox-Laufzeit, Sandbox-Pfade und ob erweiterte Exec-Ausführung verfügbar ist.
  • Current Date & Time: nur Zeitzone (cache-stabil; die Live-Uhr kommt aus session_status).
  • Assistant Output Directives: kompakte Syntax für Anhänge, Sprachnotizen und Antwort-Tags.
  • Heartbeats: Heartbeat-Prompt und Ack-Verhalten, wenn Heartbeats für den Standard-Agent aktiviert sind.
  • Runtime: Host, OS, Node, Modell, Repo-Root (wenn erkannt), Denkstufe (eine Zeile).
  • Reasoning: aktuelle Sichtbarkeitsstufe + Hinweis zum /reasoning-Umschalter.
OpenClaw hält große stabile Inhalte, einschließlich Project Context, oberhalb der internen Prompt-Cache-Grenze. Flüchtige Channel-/Sitzungsabschnitte wie Control-UI-Einbettungshinweise, Messaging, Voice, Group Chat Context, Reactions, Heartbeats und Runtime werden unterhalb dieser Grenze angehängt, damit lokale Backends mit Präfix-Caches das stabile Workspace-Präfix über Channel-Turns hinweg wiederverwenden können. Tool-Beschreibungen sollten ebenfalls vermeiden, aktuelle Channel-Namen einzubetten, wenn das akzeptierte Schema dieses Laufzeitdetail bereits enthält. Der Abschnitt Tooling enthält außerdem Laufzeit-Hinweise für lange laufende Arbeit:
  • Cron für zukünftiges Nachfassen verwenden (check back later, Erinnerungen, wiederkehrende Arbeit) statt exec-Sleep-Schleifen, yieldMs-Verzögerungstricks oder wiederholtem process- Polling
  • exec / process nur für Befehle verwenden, die jetzt starten und im Hintergrund weiterlaufen
  • wenn automatisches Aufwachen bei Abschluss aktiviert ist, den Befehl einmal starten und sich auf den push-basierten Wake-Pfad verlassen, wenn er Ausgabe erzeugt oder fehlschlägt
  • process für Logs, Status, Eingabe oder Eingriffe verwenden, wenn Sie einen laufenden Befehl inspizieren müssen
  • wenn die Aufgabe größer ist, sessions_spawn bevorzugen; der Abschluss von Sub-Agenten ist push-basiert und meldet sich automatisch beim Anfragenden zurück
  • subagents list / sessions_list nicht in einer Schleife pollen, nur um auf den Abschluss zu warten
agents.defaults.subagents.delegationMode kann diese Hinweise verstärken. Der Standardmodus suggest behält den grundlegenden Anstoß bei. prefer ergänzt einen eigenen Abschnitt Sub-Agent Delegation, der den Haupt-Agent anweist, als reaktionsfähiger Koordinator zu agieren und alles, was über eine direkte Antwort hinausgeht, über sessions_spawn weiterzugeben. Dies ist nur Prompt-Verhalten; die Tool-Richtlinie steuert weiterhin, ob sessions_spawn verfügbar ist. Wenn das experimentelle Tool update_plan aktiviert ist, weist Tooling das Modell außerdem an, es nur für nicht triviale mehrstufige Arbeit zu verwenden, genau einen in_progress-Schritt beizubehalten und nicht nach jeder Aktualisierung den gesamten Plan zu wiederholen. Safety-Guardrails im System-Prompt sind beratend. Sie leiten das Modellverhalten, erzwingen aber keine Richtlinie. Verwenden Sie Tool-Richtlinien, Exec-Genehmigungen, Sandboxing und Channel-Allowlists für harte Durchsetzung; Operatoren können diese absichtlich deaktivieren. Auf Channels mit nativen Genehmigungskarten/-Buttons weist der Laufzeit-Prompt den Agent jetzt an, zuerst diese native Genehmigungs-UI zu verwenden. Er sollte nur dann einen manuellen /approve-Befehl einschließen, wenn das Tool-Ergebnis sagt, dass Chat-Genehmigungen nicht verfügbar sind oder manuelle Genehmigung der einzige Weg ist.

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Prompt-Modi

OpenClaw kann kleinere System-Prompts für Sub-Agenten rendern. Die Laufzeit setzt für jeden Lauf einen promptMode (keine benutzerseitige Konfiguration):
  • full (Standard): enthält alle obigen Abschnitte.
  • minimal: wird für Sub-Agenten verwendet; lässt Memory Recall, OpenClaw Self-Update, Model Aliases, User Identity, Assistant Output Directives, Messaging, Silent Replies und Heartbeats aus. Tooling, Safety, Skills, wenn bereitgestellt, Workspace, Sandbox, Current Date & Time (wenn bekannt), Runtime und injizierter Kontext bleiben verfügbar.
  • none: gibt nur die Basis-Identitätszeile zurück.
Bei promptMode=minimal werden zusätzlich injizierte Prompts als Subagent Context statt als Group Chat Context beschriftet. Für automatische Channel-Antwortläufe kann OpenClaw den generischen Abschnitt Silent Replies weglassen, wenn der direkte/Gruppenchat-Kontext bereits das aufgelöste konversationsspezifische NO_REPLY-Verhalten enthält. Dadurch wird vermieden, Token-Mechanik sowohl im globalen System-Prompt als auch im Channel-Kontext zu wiederholen.

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Prompt-Snapshots

OpenClaw hält committete Prompt-Snapshots für den Happy Path der Codex-Laufzeit unter test/fixtures/agents/prompt-snapshots/codex-runtime-happy-path/. Sie rendern ausgewählte App-Server-Thread-/Turn-Parameter plus einen rekonstruierten modellgebundenen Prompt- Layer-Stack für Telegram-Direkt-, Discord-Gruppen- und Heartbeat-Turns. Dieser Stack enthält ein gepinntes Codex-gpt-5.5-Modell-Prompt-Fixture, das aus der Form von Codex’ Modellkatalog/-Cache generiert wurde, den Codex-Happy-Path-Permission-Developer-Text, OpenClaw-Developer-Anweisungen, turn-bezogene Collaboration-Mode-Anweisungen, wenn OpenClaw sie bereitstellt, Benutzereingabe im Turn und Referenzen auf die dynamischen Tool- Spezifikationen. Aktualisieren Sie das gepinnte Codex-Modell-Prompt-Fixture mit pnpm prompt:snapshots:sync-codex-model. Standardmäßig sucht das Skript nach Codex’ Laufzeit-Cache unter $CODEX_HOME/models_cache.json, dann ~/.codex/models_cache.json, und fällt erst dann auf die Maintainer-Codex- Checkout-Konvention unter ~/code/codex/codex-rs/models-manager/models.json zurück. Wenn keine dieser Quellen existiert, beendet sich der Befehl, ohne das committete Fixture zu ändern. Übergeben Sie --catalog <path>, um aus einer bestimmten Datei models_cache.json oder models.json zu aktualisieren. Diese Snapshots sind weiterhin kein bytegenauer Rohmitschnitt einer OpenAI-Anfrage. Codex kann laufzeit-owned Workspace-Kontext wie AGENTS.md, Umgebungs- Kontext, Erinnerungen, App-/Plugin-Anweisungen und eingebaute Default- Collaboration-Mode-Anweisungen innerhalb der Codex-Laufzeit hinzufügen, nachdem OpenClaw Thread- und Turn-Parameter gesendet hat. Regenerieren Sie sie mit pnpm prompt:snapshots:gen und prüfen Sie Drift mit pnpm prompt:snapshots:check. CI führt die Drift-Prüfung im zusätzlichen Boundary-Shard aus, damit Prompt-Änderungen und Snapshot-Aktualisierungen mit demselben PR verbunden bleiben.

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Workspace-Bootstrap-Injektion

Bootstrap-Dateien werden gekürzt und unter Project Context angehängt, damit das Modell Identitäts- und Profilkontext sieht, ohne explizit lesen zu müssen:
  • AGENTS.md
  • SOUL.md
  • TOOLS.md
  • IDENTITY.md
  • USER.md
  • HEARTBEAT.md
  • BOOTSTRAP.md (nur bei ganz neuen Workspaces)
  • MEMORY.md, wenn vorhanden
Alle diese Dateien werden bei jedem Turn in das Kontextfenster injiziert, sofern kein dateispezifisches Gate greift. HEARTBEAT.md wird bei normalen Läufen ausgelassen, wenn Heartbeats für den Standard-Agent deaktiviert sind oder agents.defaults.heartbeat.includeSystemPromptSection false ist. Halten Sie injizierte Dateien knapp, insbesondere MEMORY.md. MEMORY.md soll eine kuratierte Langzeit-Zusammenfassung bleiben; detaillierte Tagesnotizen gehören in memory/*.md, wo memory_search und memory_get sie bei Bedarf abrufen können. Zu große MEMORY.md-Dateien erhöhen die Prompt-Nutzung und können wegen der unten genannten Bootstrap-Dateigrenzen teilweise injiziert werden. Wenn eine Sitzung auf dem nativen Codex-Harness läuft, lädt Codex AGENTS.md über seine eigene Projekt-Dokumenterkennung. OpenClaw löst weiterhin die übrigen Bootstrap-Dateien auf und leitet sie als Codex-Konfigurationsanweisungen weiter, sodass SOUL.md, TOOLS.md, IDENTITY.md, USER.md, HEARTBEAT.md, BOOTSTRAP.md und MEMORY.md dieselbe Workspace-Kontextrolle behalten, ohne AGENTS.md zu duplizieren.
memory/*.md-Tagesdateien sind nicht Teil des normalen Bootstrap-Project-Context. Bei gewöhnlichen Turns wird bei Bedarf über die Tools memory_search und memory_get auf sie zugegriffen, sodass sie nicht gegen das Kontextfenster zählen, sofern das Modell sie nicht explizit liest. Reine /new- und /reset-Turns sind die Ausnahme: Die Laufzeit kann aktuelle tägliche Memory als einmaligen Startup-Kontextblock für diesen ersten Turn voranstellen.
Große Dateien werden mit einer Markierung gekürzt. Die maximale Größe pro Datei wird durch agents.defaults.bootstrapMaxChars gesteuert (Standard: 12000). Der gesamte injizierte Bootstrap- Inhalt über alle Dateien hinweg ist durch agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars begrenzt (Standard: 60000). Fehlende Dateien injizieren eine kurze Missing-File-Markierung. Wenn Kürzung auftritt, kann OpenClaw einen knappen Warnhinweis im System-Prompt injizieren; steuern Sie dies mit agents.defaults.bootstrapPromptTruncationWarning (off, once, always; Standard: once). Detaillierte Roh-/Injektionszählungen bleiben in Diagnosen wie /context, /status, doctor und Logs erhalten. Bei Memory-Dateien ist Kürzung kein Datenverlust: Die Datei bleibt auf der Festplatte intakt, aber das Modell sieht nur die gekürzte injizierte Kopie, bis es Memory direkt liest oder durchsucht. Wenn MEMORY.md wiederholt gekürzt wird, verdichten Sie sie zu einer kürzeren dauerhaften Zusammenfassung und verschieben Sie die detaillierte Historie nach memory/*.md, oder erhöhen Sie die Bootstrap-Grenzen bewusst. Sub-Agent-Sitzungen injizieren nur AGENTS.md und TOOLS.md (andere Bootstrap-Dateien werden herausgefiltert, um den Sub-Agent-Kontext klein zu halten). Interne Hooks können diesen Schritt über agent:bootstrap abfangen, um die injizierten Bootstrap-Dateien zu verändern oder zu ersetzen (zum Beispiel SOUL.md gegen eine alternative Persona austauschen). Wenn Sie möchten, dass der Agent weniger generisch klingt, beginnen Sie mit SOUL.md Personality Guide. Um zu prüfen, wie viel jede injizierte Datei beiträgt (roh vs. injiziert, Kürzung sowie Tool-Schema-Overhead), verwenden Sie /context list oder /context detail. Siehe Context.

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Zeitbehandlung

Der System-Prompt enthält einen eigenen Abschnitt Current Date & Time, wenn die Zeitzone des Benutzers bekannt ist. Damit der Prompt cache-stabil bleibt, enthält er jetzt nur noch die Zeitzone (keine dynamische Uhrzeit und kein Zeitformat). Verwenden Sie session_status, wenn der Agent die aktuelle Uhrzeit benötigt; die Statuskarte enthält eine Zeitstempelzeile. Dasselbe Tool kann optional ein sitzungsbezogenes Modell- Override setzen (model=default hebt es auf). Konfiguration mit:
  • agents.defaults.userTimezone
  • agents.defaults.timeFormat (auto | 12 | 24)
Vollständige Details zum Verhalten finden Sie unter Date & Time.

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Skills

Wenn geeignete Skills vorhanden sind, injiziert OpenClaw eine kompakte Liste verfügbarer Skills (formatSkillsForPrompt), die den Dateipfad für jeden Skill enthält. Der Prompt weist das Modell an, read zu verwenden, um die SKILL.md am aufgeführten Speicherort zu laden (Workspace, verwaltet oder gebündelt). Wenn keine Skills geeignet sind, wird der Abschnitt Skills ausgelassen. Die Eignung umfasst Gates aus Skill-Metadaten, Prüfungen der Laufzeitumgebung/Konfiguration und die effektive Skill-Allowlist des Agents, wenn agents.defaults.skills oder agents.list[].skills konfiguriert ist. Von Plugins gebündelte Skills sind nur geeignet, wenn ihr besitzendes Plugin aktiviert ist. So können Tool-Plugins ausführlichere Betriebsanleitungen bereitstellen, ohne diese Anleitung direkt in jede Tool-Beschreibung einzubetten. 
<available_skills>
  <skill>
    <name>...</name>
    <description>...</description>
    <location>...</location>
  </skill>
</available_skills>
Dadurch bleibt der Basis-Prompt klein, während gezielte Skill-Nutzung weiterhin möglich ist. Das Budget der Skills-Liste gehört dem Skills-Subsystem:
  • Globaler Standard: skills.limits.maxSkillsPromptChars
  • Override pro Agent: agents.list[].skillsLimits.maxSkillsPromptChars
Generische begrenzte Laufzeitauszüge verwenden eine andere Oberfläche:
  • agents.defaults.contextLimits.*
  • agents.list[].contextLimits.*
Diese Trennung hält die Größenbestimmung für Skills getrennt von der Größenbestimmung für Laufzeit-Lesen/Injektion, etwa memory_get, Live-Tool-Ergebnisse und AGENTS.md-Aktualisierungen nach Compaction.

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Dokumentation

Der System-Prompt enthält einen Abschnitt Dokumentation. Wenn lokale Dokumentation verfügbar ist, verweist er auf das lokale OpenClaw-Dokumentationsverzeichnis (docs/ in einem Git-Checkout oder die gebündelte Dokumentation des npm- Pakets). Wenn lokale Dokumentation nicht verfügbar ist, fällt er auf https://docs.openclaw.ai zurück. Derselbe Abschnitt enthält außerdem den OpenClaw-Quellspeicherort. Git-Checkouts machen das lokale Quell-Root verfügbar, damit der Agent Code direkt prüfen kann. Paketinstallationen enthalten die GitHub- Quell-URL und weisen den Agent an, die Quellen dort zu prüfen, wenn die Dokumentation unvollständig oder veraltet ist. Der Prompt erwähnt außerdem die öffentliche Docs-Spiegelung, den Community-Discord und ClawHub (https://clawhub.ai) zur Entdeckung von Skills. Er weist das Modell an, zuerst die Dokumentation für OpenClaw-Verhalten, Befehle, Konfiguration oder Architektur zu konsultieren und openclaw status nach Möglichkeit selbst auszuführen (und den Benutzer nur zu fragen, wenn kein Zugriff besteht). Speziell für die Konfiguration verweist er Agents auf die gateway-Tool-Aktion config.schema.lookup für exakte feldbezogene Dokumentation und Einschränkungen, anschließend auf docs/gateway/configuration.md und docs/gateway/configuration-reference.md für umfassendere Anleitung.

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