System-Prompt

OpenClaw erstellt für jeden Agentenlauf einen benutzerdefinierten System-Prompt. Der Prompt ist OpenClaw-eigen und verwendet nicht den Standard-Prompt von pi-coding-agent.

Der Prompt wird von OpenClaw zusammengesetzt und in jeden Agentenlauf injiziert.

Provider-Plugins können cache-bewusste Prompt-Hinweise beitragen, ohne den vollständigen OpenClaw-eigenen Prompt zu ersetzen. Die Provider-Runtime 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-eigene Beiträge für modellspezifisches Tuning nach Modellfamilie. Behalten Sie die alte 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 zu Persona-Latching, knapper Ausgabe, Tool-Disziplin, paralleler Suche, Abdeckung von Liefergegenständen, Verifikation, fehlendem Kontext und Hygiene bei Terminal-Tools.

# Struktur

Der Prompt ist absichtlich kompakt und verwendet feste Abschnitte:

• Tooling: Erinnerung an strukturierte Tools als Source of Truth sowie Laufzeit-Hinweise zur Tool-Nutzung.
• Ausführungsneigung: kompakte Hinweise zum konsequenten Abarbeiten: bei umsetzbaren Anfragen innerhalb des Turns handeln, weitermachen, bis die Aufgabe erledigt oder blockiert ist, schwache Tool- Ergebnisse wiederherstellen, veränderlichen Zustand live prüfen und vor dem Finalisieren verifizieren.
• Sicherheit: kurze Guardrail-Erinnerung, machtstrebendes Verhalten oder das Umgehen von Aufsicht zu vermeiden.
• Skills (wenn verfügbar): erklärt dem Modell, wie es Skill-Anweisungen bei Bedarf lädt.
• OpenClaw-Selbstaktualisierung: wie Konfiguration sicher mit config.schema.lookup geprüft, Konfiguration mit config.patch gepatcht, die vollständige Konfiguration mit config.apply ersetzt und update.run nur auf ausdrückliche Benutzeranforderung ausgeführt wird. Das nur für Owner verfügbare Tool gateway verweigert außerdem das Umschreiben von tools.exec.ask / tools.exec.security, einschließlich alter tools.bash.*- Aliasse, die auf diese geschützten Exec-Pfade normalisiert werden.
• Workspace: Arbeitsverzeichnis (agents.defaults.workspace).
• Dokumentation: lokaler Pfad zu den OpenClaw-Dokumenten (Repo oder npm-Paket) und wann sie zu lesen sind.
• Workspace-Dateien (injiziert): zeigt an, dass Bootstrap-Dateien unten enthalten sind.
• Sandbox (wenn aktiviert): zeigt sandboxed Runtime, Sandbox-Pfade und ob erhöhte Exec-Rechte verfügbar sind.
• Aktuelles Datum und Uhrzeit: nur Zeitzone (cache-stabil; die Live-Uhr kommt aus session_status).
• Antwort-Tags: optionale Antwort-Tag-Syntax für unterstützte Provider.
• Heartbeats: Heartbeat-Prompt und Ack-Verhalten, wenn Heartbeats für den Standardagenten aktiviert sind.
• Runtime: Host, OS, Node, Modell, Repo-Root (wenn erkannt), Denkstufe (eine Zeile).
• Reasoning: aktueller Sichtbarkeitsgrad + Hinweis auf den /reasoning-Schalter.

OpenClaw hält große stabile Inhalte, einschließlich Projektkontext, oberhalb der internen Prompt-Cache-Grenze. Veränderliche Kanal-/Sitzungsabschnitte wie Control-UI-Embed-Hinweise, Messaging, Voice, Gruppenchat-Kontext, Reaktionen, Heartbeats und Runtime werden unterhalb dieser Grenze angehängt, damit lokale Backends mit Präfix-Caches das stabile Workspace-Präfix über Kanal-Turns hinweg wiederverwenden können. Tool-Beschreibungen sollten ebenfalls vermeiden, aktuelle Kanalnamen einzubetten, wenn das akzeptierte Schema dieses Laufzeitdetail bereits enthält.

Der Tooling-Abschnitt enthält außerdem Laufzeit-Hinweise für lang laufende Arbeit:

• Cron für zukünftige Follow-ups 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 Completion-Wake 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 Eingriff verwenden, wenn Sie einen laufenden Befehl prüfen müssen
• wenn die Aufgabe größer ist, sessions_spawn bevorzugen; der Abschluss von Sub-Agenten ist push-basiert und kündigt sich automatisch beim Anfragenden zurück
• subagents list / sessions_list nicht in einer Schleife pollen, nur um auf Abschluss zu warten

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 zu vermeiden, nach jeder Aktualisierung den gesamten Plan zu wiederholen.

Sicherheits-Guardrails im System-Prompt sind beratend. Sie leiten das Modellverhalten, erzwingen aber keine Richtlinie. Verwenden Sie Tool-Richtlinien, Exec-Genehmigungen, Sandboxing und Kanal-Allowlists für harte Durchsetzung; Betreiber können diese absichtlich deaktivieren.

Auf Kanälen mit nativen Genehmigungskarten/-Buttons weist der Runtime-Prompt den Agenten jetzt an, zuerst auf diese native Genehmigungs-UI zu setzen. 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.

# Prompt-Modi

OpenClaw kann kleinere System-Prompts für Sub-Agenten rendern. Die Runtime setzt für jeden Lauf einen promptMode (keine benutzerseitige Konfiguration):

• full (Standard): enthält alle oben genannten Abschnitte.
• minimal: wird für Sub-Agenten verwendet; lässt Skills, Memory Recall, OpenClaw Self-Update, Model Aliases, User Identity, Reply Tags, Messaging, Silent Replies und Heartbeats weg. Tooling, Sicherheit, Workspace, Sandbox, Aktuelles Datum und Uhrzeit (wenn bekannt), Runtime und injizierter Kontext bleiben verfügbar.
• none: gibt nur die Basis-Identitätszeile zurück.

Wenn promptMode=minimal, werden zusätzlich injizierte Prompts als Subagent Context statt Group Chat Context bezeichnet.

Für Auto-Reply-Läufe von Kanälen kann OpenClaw den generischen Abschnitt Silent Replies weglassen, wenn der direkte/Gruppenchat-Kontext bereits das aufgelöste gesprächsspezifische NO_REPLY-Verhalten enthält. Dadurch wird vermieden, Token-Mechanik sowohl im globalen System-Prompt als auch im Kanal-Kontext zu wiederholen.

# Prompt-Snapshots

OpenClaw hält eingecheckte Prompt-Snapshots für den Happy Path der Codex-Runtime unter test/fixtures/agents/prompt-snapshots/codex-runtime-happy-path/ vor. 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 eine gepinnte Codex-gpt-5.5-Modell-Prompt-Fixture, die aus Codex' Modellkatalog-/Cache-Form erzeugt wurde, den Codex-Happy-Path-Berechtigungs-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 die gepinnte Codex-Modell-Prompt-Fixture mit pnpm prompt:snapshots:sync-codex-model. Standardmäßig sucht das Skript nach Codex' Runtime-Cache unter $CODEX_HOME/models_cache.json, dann ~/.codex/models_cache.json und fällt erst danach 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 die eingecheckte Fixture zu ändern. Übergeben Sie --catalog <path>, um aus einer bestimmten models_cache.json- oder models.json-Datei zu aktualisieren.

Diese Snapshots sind weiterhin keine bytegenaue rohe OpenAI-Anfrageerfassung. Codex kann Runtime-eigenen Workspace-Kontext wie AGENTS.md, Umgebungskontext, Memories, App-/Plugin-Anweisungen und eingebaute Standard- Collaboration-Mode-Anweisungen innerhalb der Codex-Runtime 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-Updates an demselben PR hängen bleiben.

# Workspace-Bootstrap-Injektion

Bootstrap-Dateien werden gekürzt und unter Projektkontext angehängt, damit das Modell Identitäts- und Profilkontext sieht, ohne explizite Lesevorgänge zu benötigen:

• AGENTS.md
• SOUL.md
• TOOLS.md
• IDENTITY.md
• USER.md
• HEARTBEAT.md
• BOOTSTRAP.md (nur in 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 Standardagenten deaktiviert sind oder agents.defaults.heartbeat.includeSystemPromptSection false ist. Halten Sie injizierte Dateien knapp — insbesondere MEMORY.md, das mit der Zeit wachsen und zu unerwartet hoher Kontextnutzung sowie häufigerer Compaction führen kann.

Wenn eine Sitzung auf dem nativen Codex-Harness läuft, lädt Codex AGENTS.md über seine eigene Projekt-Dokumenterkennung. OpenClaw löst weiterhin die verbleibenden 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.

Große Dateien werden mit einem Marker abgeschnitten. 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 einen kurzen Missing-File-Marker. Wenn Kürzung auftritt, kann OpenClaw einen knappen System-Prompt-Warnhinweis injizieren; steuern Sie dies mit agents.defaults.bootstrapPromptTruncationWarning (off, once, always; Standard: once). Detaillierte rohe/injizierte Zählwerte bleiben in Diagnosen wie /context, /status, Doctor und Logs.

Sub-Agent-Sitzungen injizieren nur AGENTS.md und TOOLS.md (andere Bootstrap-Dateien werden herausgefiltert, um den Kontext des Sub-Agenten klein zu halten).

Interne Hooks können diesen Schritt über agent:bootstrap abfangen, um die injizierten Bootstrap-Dateien zu mutieren oder zu ersetzen (zum Beispiel SOUL.md gegen eine alternative Persona auszutauschen).

Wenn Sie möchten, dass der Agent weniger generisch klingt, beginnen Sie mit dem SOUL.md Personality Guide.

Um zu prüfen, wie viel jede injizierte Datei beiträgt (roh vs. injiziert, Kürzung plus Tool-Schema-Overhead), verwenden Sie /context list oder /context detail. Siehe Context.

# Zeitbehandlung

Der System-Prompt enthält einen dedizierten Abschnitt Aktuelles Datum und Uhrzeit, wenn die Zeitzone des Benutzers bekannt ist. Um den Prompt cache-stabil zu halten, enthält er jetzt nur die Zeitzone (keine dynamische Uhr oder Zeitformat).

Verwenden Sie session_status, wenn der Agent die aktuelle Uhrzeit benötigt; die Statuskarte enthält eine Zeitstempelzeile. Dasselbe Tool kann optional einen sitzungsbezogenen Modell- Override setzen (model=default löscht ihn).

Konfigurieren Sie dies mit:

• agents.defaults.userTimezone
• agents.defaults.timeFormat (auto | 12 | 24)

Siehe Datum und Uhrzeit für vollständige Verhaltensdetails.

# Skills

Wenn geeignete Skills existieren, 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 Ort (Workspace, verwaltet oder gebündelt) zu laden. Wenn keine Skills geeignet sind, wird der Skills-Abschnitt ausgelassen.

Eignung umfasst Skill-Metadaten-Gates, Runtime-Umgebungs-/Konfigurationsprüfungen und die effektive Skill-Allowlist des Agenten, wenn agents.defaults.skills oder agents.list[].skills konfiguriert ist.

Plugin-gebündelte Skills sind nur geeignet, wenn ihr besitzendes Plugin aktiviert ist. Dadurch können Tool-Plugins tiefere Betriebsanleitungen bereitstellen, ohne diese Anleitungen direkt in jede Tool-Beschreibung einzubetten.

<available_skills>
  <skill>
    <name>...</name>
    <description>...</description>
    <location>...</location>
  </skill>
</available_skills>

So bleibt der Basis-Prompt klein, während gezielte Skill-Nutzung weiterhin möglich ist.

Das Budget der Skills-Liste wird vom Skills-Subsystem verwaltet:

• Globale Standardeinstellung: skills.limits.maxSkillsPromptChars
• Überschreibung pro Agent: agents.list[].skillsLimits.maxSkillsPromptChars

Allgemeine begrenzte Laufzeit-Auszüge verwenden eine andere Oberfläche:

• agents.defaults.contextLimits.*
• agents.list[].contextLimits.*

Diese Trennung hält die Dimensionierung von Skills getrennt von der Dimensionierung für Laufzeit-Lesevorgänge und -Injektionen wie memory_get, Live-Tool-Ergebnisse und AGENTS.md-Aktualisierungen nach der Compaction.

# Dokumentation

Der Systemprompt 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 stellen den lokalen Source-Root bereit, damit der Agent den 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 den öffentlichen Dokumentations-Mirror, den Community-Discord und ClawHub (https://clawhub.ai) für die Entdeckung von Skills. Er weist das Modell an, zuerst die Dokumentation zu OpenClaw-Verhalten, Befehlen, Konfiguration oder Architektur zu konsultieren und nach Möglichkeit selbst openclaw status auszuführen (und den Benutzer nur zu fragen, wenn ihm der Zugriff fehlt). Speziell für die Konfiguration verweist er Agents für exakte Dokumentation und Einschränkungen auf Feldebene auf die gateway-Tool-Aktion config.schema.lookup und anschließend für umfassendere Anleitung auf docs/gateway/configuration.md und docs/gateway/configuration-reference.md.

# Verwandt

• Agent-Laufzeit
• Agent-Arbeitsbereich
• Kontext-Engine