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Prompt de sistema

O OpenClaw cria um prompt de sistema personalizado para cada execução do agente. O prompt é de propriedade do OpenClaw e não usa o prompt padrão do pi-coding-agent. O prompt é montado pelo OpenClaw e injetado em cada execução do agente.

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Estrutura

O prompt é intencionalmente compacto e usa seções fixas:
  • Tooling: lista atual de ferramentas + descrições curtas.
  • Safety: lembrete curto de proteção para evitar comportamento de busca de poder ou de contornar supervisão.
  • Skills (quando disponíveis): informa ao modelo como carregar instruções de Skills sob demanda.
  • OpenClaw Self-Update: como inspecionar a configuração com segurança usando config.schema.lookup, aplicar patches na configuração com config.patch, substituir a configuração completa com config.apply e executar update.run somente mediante solicitação explícita do usuário. A ferramenta gateway, restrita ao proprietário, também se recusa a reescrever tools.exec.ask / tools.exec.security, incluindo aliases legados tools.bash.* que são normalizados para esses caminhos protegidos de exec.
  • Workspace: diretório de trabalho (agents.defaults.workspace).
  • Documentation: caminho local para a documentação do OpenClaw (repositório ou pacote npm) e quando lê-la.
  • Workspace Files (injected): indica que arquivos de bootstrap estão incluídos abaixo.
  • Sandbox (quando ativado): indica runtime em sandbox, caminhos do sandbox e se exec elevado está disponível.
  • Current Date & Time: horário local do usuário, fuso horário e formato de hora.
  • Reply Tags: sintaxe opcional de tags de resposta para provedores compatíveis.
  • Heartbeats: prompt de heartbeat e comportamento de ack.
  • Runtime: host, SO, node, modelo, raiz do repositório (quando detectada), nível de thinking (uma linha).
  • Reasoning: nível atual de visibilidade + dica para alternar com /reasoning.
A seção Tooling também inclui orientação de runtime para trabalho de longa duração:
  • use cron para acompanhamentos futuros (check back later, lembretes, trabalho recorrente) em vez de loops de espera com exec, truques de atraso com yieldMs ou polling repetido de process
  • use exec / process apenas para comandos que começam agora e continuam em execução em segundo plano
  • quando o despertar automático ao concluir estiver ativado, inicie o comando uma vez e dependa do caminho de despertar baseado em push quando ele emitir saída ou falhar
  • use process para logs, status, entrada ou intervenção quando precisar inspecionar um comando em execução
  • se a tarefa for maior, prefira sessions_spawn; a conclusão do subagente é baseada em push e é anunciada automaticamente de volta ao solicitante
  • não faça polling de subagents list / sessions_list em loop apenas para aguardar a conclusão
As proteções de segurança no prompt de sistema são consultivas. Elas orientam o comportamento do modelo, mas não impõem política. Use política de ferramentas, aprovações de exec, sandbox e listas de permissões de canais para aplicação rígida; por design, operadores podem desativar essas proteções. Em canais com cards/botões de aprovação nativos, o prompt de runtime agora informa ao agente para depender primeiro dessa UI nativa de aprovação. Ele só deve incluir um comando manual /approve quando o resultado da ferramenta disser que aprovações no chat não estão disponíveis ou que a aprovação manual é o único caminho.

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Modos de prompt

O OpenClaw pode renderizar prompts de sistema menores para subagentes. O runtime define um promptMode para cada execução (não é uma configuração voltada ao usuário):
  • full (padrão): inclui todas as seções acima.
  • minimal: usado para subagentes; omite Skills, Memory Recall, OpenClaw Self-Update, Model Aliases, User Identity, Reply Tags, Messaging, Silent Replies e Heartbeats. Tooling, Safety, Workspace, Sandbox, Current Date & Time (quando conhecido), Runtime e contexto injetado permanecem disponíveis.
  • none: retorna apenas a linha base de identidade.
Quando promptMode=minimal, prompts extras injetados são rotulados como Subagent Context em vez de Group Chat Context.

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Injeção de bootstrap do workspace

Arquivos de bootstrap são recortados e anexados em Project Context para que o modelo veja contexto de identidade e perfil sem precisar lê-los explicitamente:
  • AGENTS.md
  • SOUL.md
  • TOOLS.md
  • IDENTITY.md
  • USER.md
  • HEARTBEAT.md
  • BOOTSTRAP.md (somente em workspaces totalmente novos)
  • MEMORY.md quando presente; caso contrário, memory.md como fallback em minúsculas
Todos esses arquivos são injetados na janela de contexto em cada turno, o que significa que consomem tokens. Mantenha-os concisos — especialmente MEMORY.md, que pode crescer com o tempo e levar a uso de contexto inesperadamente alto e compactação mais frequente.
Observação: arquivos diários memory/*.md não são injetados automaticamente. Eles são acessados sob demanda via as ferramentas memory_search e memory_get, portanto não contam contra a janela de contexto a menos que o modelo os leia explicitamente.
Arquivos grandes são truncados com um marcador. O tamanho máximo por arquivo é controlado por agents.defaults.bootstrapMaxChars (padrão: 20000). O conteúdo total injetado de bootstrap entre os arquivos é limitado por agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars (padrão: 150000). Arquivos ausentes injetam um pequeno marcador de arquivo ausente. Quando ocorre truncamento, o OpenClaw pode injetar um bloco de aviso em Project Context; controle isso com agents.defaults.bootstrapPromptTruncationWarning (off, once, always; padrão: once). Sessões de subagente injetam apenas AGENTS.md e TOOLS.md (outros arquivos de bootstrap são filtrados para manter o contexto do subagente pequeno). Hooks internos podem interceptar esta etapa via agent:bootstrap para mutar ou substituir os arquivos de bootstrap injetados (por exemplo, trocar SOUL.md por uma persona alternativa). Se você quiser fazer o agente soar menos genérico, comece com o Guia de personalidade do SOUL.md. Para inspecionar quanto cada arquivo injetado contribui (bruto vs injetado, truncamento, além da sobrecarga do esquema de ferramentas), use /context list ou /context detail. Consulte Context.

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Tratamento de horário

O prompt de sistema inclui uma seção dedicada Current Date & Time quando o fuso horário do usuário é conhecido. Para manter o cache do prompt estável, ele agora inclui apenas o fuso horário (sem relógio dinâmico nem formato de hora). Use session_status quando o agente precisar da hora atual; o card de status inclui uma linha com timestamp. A mesma ferramenta também pode opcionalmente definir uma substituição de modelo por sessão (model=default a limpa). Configure com:
  • agents.defaults.userTimezone
  • agents.defaults.timeFormat (auto | 12 | 24)
Consulte Date & Time para os detalhes completos de comportamento.

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Skills

Quando existem Skills elegíveis, o OpenClaw injeta uma lista compacta de Skills disponíveis (formatSkillsForPrompt) que inclui o caminho do arquivo para cada Skill. O prompt instrui o modelo a usar read para carregar o SKILL.md no local listado (workspace, gerenciado ou integrado). Se não houver Skills elegíveis, a seção Skills será omitida. A elegibilidade inclui verificadores de metadados de Skills, verificações de ambiente/configuração de runtime e a lista efetiva de permissões de Skills do agente quando agents.defaults.skills ou agents.list[].skills está configurado. 
<available_skills>
  <skill>
    <name>...</name>
    <description>...</description>
    <location>...</location>
  </skill>
</available_skills>
Isso mantém o prompt base pequeno, ainda permitindo uso direcionado de Skills.

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Documentation

Quando disponível, o prompt de sistema inclui uma seção Documentation que aponta para o diretório local da documentação do OpenClaw (seja docs/ no workspace do repositório ou a documentação integrada do pacote npm) e também menciona o espelho público, o repositório de origem, o Discord da comunidade e o ClawHub (https://clawhub.ai) para descoberta de Skills. O prompt instrui o modelo a consultar primeiro a documentação local para comportamento, comandos, configuração ou arquitetura do OpenClaw e a executar openclaw status por conta própria quando possível (perguntando ao usuário apenas quando não tiver acesso).