OpenClaw平台介绍
OpenClaw是先进的AI助手平台,基于Claude模型构建,提供强大的自然语言处理和代码生成能力。
核心特点:OpenClaw支持128K上下文长度,在代码生成、复杂推理、长文档处理方面表现卓越,提供比标准Claude更强大的功能集。
与标准Claude的主要区别
| 功能特性 | OpenClaw | 标准Claude |
|---|---|---|
| 上下文长度 | 128K tokens | 100K tokens |
| 代码执行 | 支持沙箱环境 | 仅代码生成 |
| 文件上传 | 多格式支持 | 有限支持 |
| API功能 | 完整开发者工具 | 基础API |
| 自定义训练 | 支持微调 | 不支持 |
如何访问OpenClaw?
- 访问官方平台网站(需特殊网络访问)
- 注册开发者账号,等待审核(通常1-3个工作日)
- 通过审核后获取API密钥
- 可选择Web界面直接使用或通过API集成
API密钥管理:妥善保管你的API密钥,不要在前端代码中硬编码。建议使用环境变量或密钥管理服务。
提示词工程指南
有效的提示词设计是获取高质量AI响应的关键,掌握结构化提示方法可大幅提升输出质量。
基础提示结构
# 角色定义 + 任务描述 + 格式要求 + 示例(可选)
角色: 你是一位专业的Python开发工程师
任务: 编写一个函数,计算斐波那契数列的第n项
要求:
- 使用递归和迭代两种方法实现
- 添加详细的代码注释
- 包含时间复杂度分析
输出格式: 返回完整的Python代码,包含函数定义和测试用例
角色: 你是一位专业的Python开发工程师
任务: 编写一个函数,计算斐波那契数列的第n项
要求:
- 使用递归和迭代两种方法实现
- 添加详细的代码注释
- 包含时间复杂度分析
输出格式: 返回完整的Python代码,包含函数定义和测试用例
高级提示技巧:
- 思维链(Chain-of-Thought): 要求模型逐步推理,展示思考过程
- 少样本学习(Few-shot Learning): 提供输入输出示例,指导模型学习模式
- 系统提示(System Prompt): 在对话开始时设置角色和行为约束
- 温度(Temperature)调整: 控制输出的随机性(0.0-1.0)
不同任务类型的提示模板
代码生成
明确输入输出、边界条件、测试用例
文本分析
指定分析框架、输出格式、关键要点
创意写作
设定风格、字数、目标读者、情感基调
数据分析
提供数据结构、分析目标、可视化要求