1. 为什么 OpenClaw 提示词全集需要统一通道OpenClaw 提示词全集Prompt Collection是 openclaw 项目源码里硬编码的系统提示词、子 Agent 提示词、记忆刷新提示词、心跳提示词、工具描述等文本的集合按功能模块分类中英对照。它决定了 OpenClaw 这个本地 Agent 在运行时怎么理解自己是谁、能用哪些工具、什么时候该沉默、什么时候该主动汇报。如果你本地已经装好 OpenClaw并且想让整套提示词模板都跑在 TaoToken 的统一 Key/API 通道上那这篇就是给你写的落地配置清单。先说清楚适用人群本地已经能openclaw gateway status跑起来、能进到会话里对话、但模型请求还散落在各家 Key 上的开发者。你要做的不是重写提示词而是把模型出口收敛到一个 Base URL 一个 Key 一组 Model ID然后逐条验证提示词调用是否走通。我试过把 OpenClaw 的提示词全集拆开看它其实分几层核心系统提示词身份声明、工具列表、工具调用风格、安全规则、CLI 快速参考、技能指导、记忆召回、用户身份、当前时间、回复标签、消息传递、语音 TTS、文档、工作空间、沙箱、自更新、模型别名、反应指导、推理格式、项目上下文、静默回复、心跳、子 Agent 上下文与完成通知、Memory Flush、心跳、Boot、特殊令牌HEARTBEAT_OK / NO_REPLY、工具描述、LanceDB 插件提示词、模板文件SOUL.md / TOOLS.md / BOOT.md、群组聊天、会话重置、异步命令完成、媒体理解、压缩提示词、CLI Runner、Slug 生成器、TTS 摘要、LLM Task 插件、语音通话、模型探测。这些提示词本身不需要改它们要的是稳定的模型后端。一旦后端通道不统一你会遇到几个典型症状某个提示词模板在 A 家模型上返回正常在 B 家模型上think标签被吞掉子 Agent 的完成通知因为模型不支持特定格式而变成乱码心跳轮询因为超时被误判成需要关注。所以统一通道不是洁癖是让提示词全集行为可复现的前提。TaoToken 在这里的角色是统一 Key/API 通道一个 Base URL、一个 API Key、一组 Model ID覆盖对话、编码、Agent 场景。你可以在模型对话里先验证模型是否可用再回到 OpenClaw 里配置。下面从拿 Key 开始一步步把配置写进去。2. TaoToken 前置Key、Base URL 与 Model ID 三件套在动 OpenClaw 配置之前先把三件套准备好这是后面所有配置片段的输入。第一件是 API Key。打开 https://taotoken.net/api-keys 登录后创建一个新 Key复制出来。注意 Key 只在创建时完整显示一次丢了就重建。建议按用途分 Key一个给 OpenClaw 主 Agent一个给子 Agent 或后台任务方便后面排查 401 时定位是哪个 Key 失效。第二件是 Base URL。OpenClaw 走 OpenAI 兼容协议时Base URL 填https://taotoken.net/api注意这里不加任何 UTM 参数配置里保持干净。如果你用的是 Anthropic 协议风格的客户端比如 Claude Code 类工具Base URL 同样是https://taotoken.net/api路径由客户端自己拼。第三件是 Model ID。这是最容易踩坑的地方OpenClaw 的提示词里提到模型别名优先也接受完整 provider/model 格式所以你在配置里写的 Model ID 必须和 TaoToken 侧实际可用的 ID 完全一致大小写敏感。建议先去 https://taotoken.net/models 或模型对话页面确认你要用的模型 ID 拼写再填进配置。三件套对照表项目值说明Base URLhttps://taotoken.net/apiOpenAI 兼容入口不加 UTMAPI Keysk-开头的一串从 API Keys 页面创建Model ID例如claude-sonnet-4-5等以控制台实际列表为准大小写敏感如果你打算长期跑编码和 Agent 任务可以顺带看一下 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan 它更适合高频调用场景只是验证提示词是否走通的话普通 Key 就够了。这里要强调一个业务边界TaoToken 是模型 API 通道不是编辑器替代品也不做灰色中转。你的 OpenClaw 仍然是本地那个 OpenClaw提示词全集仍然是源码里那套变的只是模型请求发往哪里。准备好三件套后先别急着改 OpenClaw 主配置用一个最小请求验证 Key 和 Base URL 是否配对成功。这一步能挡掉后面 80% 的 401。curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: claude-sonnet-4-5, messages: [{role: user, content: Reply with OK. Do not use tools.}], max_tokens: 16 }注意最后那句Reply with OK. Do not use tools.其实就是 OpenClaw 模型探测提示词Auth Probe Prompt的原文来源在src/commands/models/list.probe.ts:25。用同一句话验证等于提前模拟了openclaw models list的探测行为。返回里能看到choices[0].message.content是OK就说明 Key、Base URL、Model ID 三件套是通的。如果这一步就报 401先别怀疑 OpenClaw问题在 Key 或请求头。检查三件事Key 有没有多余空格、Bearer后面有没有漏空格、Base URL 是不是误加了/v1之外的路径。TaoToken 的 OpenAI 兼容入口是https://taotoken.net/api客户端通常自己补/v1/chat/completions你手写 curl 时要写全。3. 可复制配置把 OpenClaw 指向 TaoTokenOpenClaw 的配置分两层一层是 Gateway 级别的模型提供商配置一层是 Agent 级别的默认模型和别名。下面给的是可复制的 JSON 片段路径按 OpenClaw 常见约定写你按自己本地实际路径对齐。先看 Gateway 侧的提供商配置。OpenClaw 支持在配置里声明 provider把 Base URL 和 Key 挂上去。下面这段是 JSON 格式字段名以你本地openclaw config schema输出为准核心是baseUrl、apiKey、models三项{ providers: { taotoken: { type: openai-compatible, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, models: [ claude-sonnet-4-5, gpt-4o, deepseek-chat ] } }, agents: { defaults: { model: taotoken/claude-sonnet-4-5, imageModel: taotoken/gpt-4o } } }几个关键点。apiKey用环境变量引用${TAOTOKEN_API_KEY}不要把明文 Key 写进配置文件否则你哪天把配置贴到群里就泄露了。models数组里列的是你实际要用的 Model ID和上一节 curl 验证过的保持一致。agents.defaults.model用provider/model完整格式OpenClaw 提示词里说优先使用别名也接受完整 provider/model 格式这里用完整格式最稳避免别名解析歧义。如果你更习惯 TOML 风格部分 OpenClaw 版本或周边工具用 TOML等价片段如下[providers.taotoken] type openai-compatible baseUrl https://taotoken.net/api apiKey ${TAOTOKEN_API_KEY} [agents.defaults] model taotoken/claude-sonnet-4-5 imageModel taotoken/gpt-4o环境变量在启动 Gateway 前导出export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key openclaw gateway restart openclaw gateway statusgateway status返回 running 之后配置才算生效。这里有个细节OpenClaw 的gateway工具描述里写了使用 config.patch 进行安全的部分配置更新与现有配置合并仅在替换整个配置时用 config.apply两者都会在写入后触发重启。所以如果你是通过 Agent 自己改配置优先让它用config.patch别一上来就config.apply覆盖全量容易把别的 provider 配置冲掉。再补一个 Agent 级别的模型别名配置。OpenClaw 提示词里有模型别名一节来源src/agents/system-prompt.ts:442说的是指定模型覆盖时优先用别名。你可以这样定义{ agents: { defaults: { modelAliases: { fast: taotoken/claude-sonnet-4-5, vision: taotoken/gpt-4o, cheap: taotoken/deepseek-chat } } } }这样在会话里用/model fast或让 Agent 自己覆盖模型时写别名就行不用每次敲完整 provider/model。别名指向的 Model ID 仍然要在 TaoToken 侧真实存在否则会在请求阶段报模型不存在而不是配置阶段报错排查时容易绕远。配置写完后建议先跑一次openclaw models list。这个命令会触发模型探测提示词Reply with OK. Do not use tools.逐个验证 provider/模型组合的凭证和可访问性。如果列表里taotoken/*全部显示可用说明配置层没问题可以进入下一节的逐条验证。4. 逐条验证提示词调用是否真的走通配置生效不等于提示词全集都走通。OpenClaw 的提示词分很多触发路径你要按路径逐条验证。下面给的是可复制的验证命令和预期结果。第一条核心系统提示词路径。随便进一个会话发一句普通消息观察返回是否正常。核心系统提示词里包含身份声明、工具列表、推理格式think.../think然后final.../final。如果模型不支持这种标签格式你会看到think被原样吐出来或者被吞掉。验证命令openclaw chat --message 你好介绍一下你自己预期返回里final内的内容正常显示think内容被 OpenClaw 剥离用户看不到内部推理。如果think出现在最终回复里说明模型没按推理格式走换一个对标签更敏感的 Model ID 再试。第二条工具调用路径。核心系统提示词里的工具列表很长从read、write、edit到sessions_spawn、cron。验证工具调用是否走通最直接的是让它读一个文件openclaw chat --message 读取当前工作空间的 README.md 前 20 行预期Agent 调用read工具返回文件内容。如果它说我没有文件访问权限检查沙箱配置和工具策略而不是模型通道。工具可用性由策略过滤和模型后端是两回事。第三条记忆召回路径。系统提示词里有记忆召回一节要求在回答关于先前工作、决定、日期的问题前先跑memory_search。验证openclaw chat --message 我们上次讨论的 API 设计决定是什么预期Agent 先调用memory_search搜MEMORY.md和memory/*.md再调memory_get拉具体行最后带Source: path#line引用回答。如果它直接编答案不搜记忆说明记忆工具没挂上或模型忽略了强制召回指令。第四条子 Agent 路径。系统提示词里说如果任务更复杂或耗时更长生成一个子代理。验证openclaw chat --message 帮我后台调研一下 OpenClaw 的 cron 工具支持哪些调度类型完成后告诉我预期主 Agent 调用sessions_spawn生成子 Agent子 Agent 完成后通过完成通知提示词src/agents/subagent-announce.ts:437-448汇报主 Agent 用 1-2 句话自然总结。如果子 Agent 卡住不返回检查子 Agent 用的 Model ID 是否和主 Agent 一致以及后台任务的超时设置。第五条心跳与静默路径。这两个是特殊令牌HEARTBEAT_OK和NO_REPLY。验证心跳openclaw gateway status预期Gateway 正常时心跳轮询返回HEARTBEAT_OKOpenClaw 把它当确认丢弃。如果心跳返回了别的内容说明模型没严格遵循心跳提示词或者心跳提示词被覆盖了。第六条模型探测路径。前面提过的openclaw models list这里再跑一次确认全绿openclaw models list --probe预期每个taotoken/*模型都返回可用。这一步同时验证了认证探测提示词和凭证有效性。把六条都跑一遍你基本覆盖了提示词全集的主要触发路径。剩下的模板文件SOUL.md / TOOLS.md / BOOT.md是用户可编辑内容不依赖模型通道但它们的注入格式在系统提示词的项目上下文一节里定义验证方式是改一下 SOUL.md 看 Agent 语气是否变化。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 choices 解析这一节按真实报错给排查顺序。遇到报错先别改提示词提示词全集是源码里写死的问题几乎都在通道配置或请求格式上。401 Unauthorized。这是最高频的。排查顺序第一步确认 Key 本身有效。用第 2 节的 curl 命令直接打https://taotoken.net/api/v1/chat/completions如果 curl 也 401问题在 Key去 https://taotoken.net/api-keys 重建。如果 curl 通、OpenClaw 不通进第二步。第二步确认 OpenClaw 读到的 Key 和你以为的一致。环境变量没导出、导出在错误的 shell、或者配置文件里写的是旧 Key都会导致 401。检查echo $TAOTOKEN_API_KEY | head -c 8 openclaw config get providers.taotoken.apiKey两边的前缀应该一致。注意别把完整 Key 打印到日志里。第三步确认请求头格式。OpenClaw 走 OpenAI 兼容协议时请求头是Authorization: Bearer key。如果你在配置里把type写成了别的协议客户端可能用x-api-key头发送TaoToken 侧就认不出来。确认type是openai-compatible。local proxy failed。这个报错通常出现在 OpenClaw 尝试通过本地代理转发请求时。排查顺序第一步确认你没有在配置里设置proxy字段指向一个不存在的本地端口。OpenClaw 的 provider 配置里如果残留了旧的代理设置会先走本地代理再出网代理没起来就报这个。第二步确认 Base URL 是直连https://taotoken.net/api没有中间层。如果你之前配过别的中转地址清掉。第三步检查系统级代理环境变量。HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY如果指向一个挂掉的本地代理curl 和 OpenClaw 都会失败。临时清掉再试unset HTTP_PROXY HTTPS_PROXY ALL_PROXY openclaw gateway restartreading choices 解析失败。这个报错说明请求发出去了、也收到响应了但响应结构里没有预期的choices字段。排查顺序第一步确认 Model ID 拼写正确。模型不存在时有些网关会返回错误结构而不是标准choices。用openclaw models list --probe确认。第二步确认响应没有被截断。max_tokens设得太小、或者流式响应中途断开都会导致 JSON 不完整。把max_tokens调大再试。第三步确认客户端解析的是 OpenAI 兼容格式。如果你用的客户端期望 Anthropic 原生格式而 TaoToken 返回的是 OpenAI 格式就会解析失败。检查客户端的协议设置。OAuth 相关报错。如果你用的是 Claude Code 类工具接 TaoToken可能会看到 OAuth 报错。这类工具默认走 Anthropic 的 OAuth 流程接第三方通道时要改成 API Key 模式。检查配置里是不是还留着 OAuth 的 token 字段清掉改用ANTHROPIC_BASE_URLANTHROPIC_API_KEY的方式。Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填你的 TaoToken Key。排查时记住一个原则先 curl 后 OpenClaw先通道后提示词。curl 通了说明通道没问题再去看 OpenClaw 的配置和提示词触发路径。反过来先怀疑提示词会浪费大量时间。6. 把提示词全集跑稳之后配置和验证都过了之后你手上其实有了一套可复现的基线Base URL 是https://taotoken.net/apiKey 从 API Keys 页面管理Model ID 以控制台列表为准OpenClaw 的提示词全集原样不动。以后换模型、加子 Agent、调心跳频率都只动配置层不动提示词层。几个实用技巧。第一把TAOTOKEN_API_KEY写进你的 shell profile 或者用密钥管理工具注入别每次手动 export。第二给不同用途分 Key主 Agent 一个、后台任务一个401 时能快速定位。第三openclaw models list --probe可以做成定时任务模型 ID 失效时提前发现。第四SOUL.md 和 TOOLS.md 是你的个性化层提示词全集是共享层两者分开维护升级 OpenClaw 时不会互相污染。如果你还想验证更多模型在提示词全集下的表现可以去模型对话页面直接试长期跑编码和 Agent 任务的话Coding Plan 页面有更适合高频场景的方案。接入文档在 https://taotoken.net/doc 配置字段有疑问时对照着看。最后一步把openclaw gateway restart跑一遍确认重启后自动 ping 最后活动会话提示词全集在新通道下正常加载。到这一步OpenClaw 提示词全集到 TaoToken 的配置清单就算落地完成了。