OpenClaw 斜杠命令 slash commands 中文命令手册：会话内高频指令速查与排错

1. 会话里敲下/之后到底发生了什么

OpenClaw 的斜杠命令（slash commands）不是终端里的 CLI 命令，它只在你已经进入某个会话之后才生效。你可以把它理解成两层控制面：CLI 命令管整个 OpenClaw 进程、配置文件和 provider 注册；斜杠命令管当前这个 session、当前绑定的 agent、当前 thread 的运行行为。两者混用是新手最容易踩的坑——在终端里敲/status没反应，或者在会话里敲openclaw status被当成普通聊天内容发给模型，都是因为没分清这两层。

这套命令能做什么？简单说，它让你在不退出对话的前提下完成这些事：查看当前会话状态（/status）、确认上下文是怎么拼出来的（/context）、切换模型（/model）、调高思考强度（/think high）、打开详细过程输出（/verbose on）、中断当前 run（/stop）、清空上下文重开（/reset、/new）、压缩上下文省 token（/compact）、审批待执行的 exec 请求（/approve）、管理子 agent（/subagents、/steer、/kill）、导出完整会话用于复盘（/export-session）。适合谁？已经完成 OpenClaw 接入、正在调工作流（比如飞书群里的 hello 工作流、thread 绑定、subagent 协作）的开发者，尤其是遇到"命令没反应""参数不识别""回复延迟"这类问题时需要快速定位的人。

我试过在同一个会话里连续敲/status、/context、/model，返回结果能直接告诉你当前 session 是否真的激活、上下文由哪些片段组成、用的是哪个 provider 的哪个模型——这三条基本覆盖了 80% 的"为什么它不回我"排查场景。下面按"前置准备 → 可复制配置 → 逐条验证 → 报错对照"的顺序展开，每条命令都给出可直接粘贴的写法和预期返回，你可以边看边在会话里核对。

需要先说明一个边界：斜杠命令的可用集合取决于当前 OpenClaw 版本和已启用的插件（比如/dock_telegram需要 Telegram 通道插件、/tts需要 TTS 配置、/skill需要 skill 目录已注册）。所以第一步永远是/commands和/help，先看当前环境到底支持哪些，再对照本文的速查表使用，避免对着不存在的命令反复试。

2. 接入前置：统一 Key 与 API 通道确认

在敲任何斜杠命令之前，先确认调用链路是通的。OpenClaw 的模型调用走的是 OpenAI 兼容协议，Base URL 和 Key 由你在配置里指定。如果你希望用一个统一入口管理 Key、避免每个 provider 单独配一遍，可以用 TaoToken 的 API 通道：官网入口 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 地址是 https://taotoken.net/api （这个不加 UTM，直接作为 Base URL 填进配置）。Key 在控制台的 API Keys 页面生成：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。

这一步的意义在于：斜杠命令里/model、/models、/usage的返回结果都依赖底层 provider 是否配置正确。如果 Base URL 写错或 Key 无效，你会看到/model能列出模型但实际 run 时报 401，或者/usage显示不出成本信息。所以先把通道确认好，后面排错才有基准。

配置层面，OpenClaw 的模型 provider 一般写在项目根目录的配置文件里（不同版本可能是openclaw.toml或settings.json，以你本地实际文件名为准）。核心三件套是 Base URL、API Key、Model ID，缺一不可。下面给一份可直接复制的 TOML 片段，路径按你本地实际调整：

# openclaw.toml [providers.taotoken] base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "sk-你的Key" # 模型 ID 以 /models 实际返回为准，下面仅为示例 default_model = "gpt-4.1" [providers.taotoken.models] # 可显式声明常用模型，供 /model 切换 available = ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4", "deepseek-chat"]

如果你用的是 JSON 形式的 settings，等价写法：

{ "providers": { "taotoken": { "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key": "sk-你的Key", "default_model": "gpt-4.1", "models": { "available": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4", "deepseek-chat"] } } } }

注意两点：第一，base_url结尾不要多加/v1或斜杠，OpenClaw 内部会拼接路径，多写一段容易出现 404；第二，default_model的 ID 必须和 provider 实际支持的名称一致，写错的话/model能切过去但 run 时报 "model not found"。改完配置后重启 OpenClaw 进程（终端里执行重启，不是在会话里敲/restart——/restart是重启运行环境，配置文件的重新加载建议走进程级重启更稳）。

配置生效后，进入会话先敲/models，看返回的 provider 列表里有没有你刚配的taotoken，以及模型名是否和available对得上。这一步过了，再往下验证斜杠命令才有意义。如果/models返回空或报错，先回到配置文件检查缩进和引号，TOML 对格式比 JSON 更敏感。

3. 可复制命令清单与配置片段

这一节是速查主体，按功能分组给出可直接粘贴的写法和预期返回。所有命令都在会话内输入，前缀是/，参数用空格分隔。建议你按组逐条执行，每执行一条核对返回，不要一次性全敲完再看——出问题时无法定位是哪条触发的。

3.1 状态查询组：先确认会话活着

/status /context /whoami /usage

/status返回当前 session 是否激活、绑定的 agent、当前模型、run 状态。如果这里显示 session 未激活，后面的命令大多不会生效，先解决激活问题。/context展示当前 prompt 是怎么组装的——system prompt、历史消息、工具定义各占多少，排查"模型答非所问"时非常有用。/whoami返回当前 sender id，飞书/群聊场景下确认消息来自哪个用户、路由到哪个 session 就靠它。/usage给出当前会话的 token 和成本摘要，长会话跑久了先看这个决定要不要/compact。

3.2 会话控制组：中断、重置、新建、压缩

/stop /reset /new /compact /session idle

/stop中断当前 agent 正在执行的这一次 run，不退出会话。/reset清空当前 session 的上下文状态但保留会话本身，适合"聊歪了想重来"。/new开一个全新 session，不沿用当前上下文，适合切换任务。/compact对当前 session 做上下文压缩，减少 token 占用，长对话跑之前先压一次能明显降成本。/session idle调整当前 session 的空闲和保留策略，参数写法如/session idle=300（单位以版本文档为准），改完用/status核对是否生效。

3.3 模型与推理控制组

/model /model taotoken/gpt-4.1 /models /think high /verbose on /reasoning on

/model不带参数查看当前模型，带参数切换，写法是provider/model-id，比如/model taotoken/gpt-4.1。/models列出所有可选 provider 和模型。/think调思考强度，取值off / low / medium / high，复杂推理任务用/think high，简单问答用off省 token。/verbose on打开详细过程输出，能看到工具调用和中间步骤。/reasoning on控制是否显示推理可见内容，注意这个开关影响的是"显示"而非"是否推理"。

3.4 执行与审批组

/exec ask=on-miss security=allowlist /allowlist add ls /allowlist /approve

/exec设置当前会话内命令执行的默认策略，ask=on-miss表示未命中 allowlist 时询问，security=allowlist表示按白名单放行。/allowlist add ls把ls加入允许列表，/allowlist不带参数查看当前条目。/approve对待审批的 exec/tool 请求做人工批准。这一组是安全边界，改之前先/allowlist看清现状，别一上来就放宽。

3.5 子 agent 与线程绑定组

/subagents list /steer 请优先检查日志 /kill all /focus main /unfocus /agents

/subagents list列出当前子 agent 及状态。/steer 请优先检查日志在不中断 run 的前提下给运行中的 subagent 追加指令，这是调多 agent 协作时最实用的命令之一。/kill all停掉全部子 agent，/kill <id>停单个。/focus main把当前 thread/topic 绑定到指定 session，/unfocus解除绑定，/agents查看 thread-bound agents 列表。群聊场景下这套组合决定了消息路由到哪个会话。

3.6 导出与媒体、插件组

/export-session /tts on /skill browser /restart /dock_telegram /pair /voice list

/export-session导出当前 session 到 HTML，通常包含完整 system prompt，复盘和提 issue 时非常有用。/tts on开关文本转语音。/skill browser按名称调用已注册的 skill。/restart重启当前 OpenClaw 运行环境。/dock_telegram把回复通道切到 Telegram，同理有/dock_discord、/dock_slack，前提是对应插件已启用。/pair生成设备接入码或批准配对。/voice list查看或设置语音声音。

3.7 一份最小可用的 settings 片段

如果你想把常用默认值固化下来，避免每次会话手动敲，可以在配置里写默认项。下面这份 JSON 片段把默认模型、思考强度、详细模式、执行策略一次性定好：

{ "session_defaults": { "model": "taotoken/gpt-4.1", "think": "medium", "verbose": false, "reasoning": false, "exec": { "ask": "on-miss", "security": "allowlist" }, "queue": "interrupt" } }

路径和字段名以你本地 OpenClaw 版本为准，改完重启进程，进会话用/status和/model核对默认值是否被正确加载。这一步做完，你就不需要每次开会话都手动/think high了。

4. 逐条验证：在会话里执行并核对返回

配置和清单都有了，接下来是验证动作。原则是：每敲一条，先看返回是否符合预期，再敲下一条。下面给出一条推荐的验证顺序和每步的核对点，你可以照着走一遍。

第一步，进会话敲/commands。预期返回当前环境支持的全部斜杠命令列表。如果列表里缺少你速查表里想用的命令（比如没有/dock_telegram），说明对应插件没启用，先去配置里开插件，而不是反复敲命令。这一步是"能力边界确认"。

第二步，敲/status。核对点：session 是否显示 active、绑定的 agent 名称、当前模型 ID。如果模型 ID 显示的是unknown或空，回到第 2 节的配置检查default_model。如果 session 未激活，先解决激活（通常是通道或路由配置问题），否则后面命令都是空转。

第三步，敲/whoami。核对点：返回的 sender id 是否和你预期的一致。飞书群场景下，如果 sender id 对不上，说明消息路由到了错误的 session，这时候/focus和/unfocus才有用武之地。

第四步，敲/context。核对点：看 system prompt、历史消息、工具定义各占多少 token。如果历史消息占比异常高（比如超过总预算的 70%），说明该/compact了。这一步是理解"模型为什么这么答"的关键。

第五步，敲/model查看当前模型，再敲/model taotoken/gpt-4.1切换，然后/model再查一次确认切换成功。核对点：切换后/status里的模型 ID 应同步更新。如果切换报 "model not found"，说明模型 ID 写错或 provider 未注册该模型，回第 2 节核对available列表。

第六步，敲/think high，然后发一条需要推理的消息（比如让它分析一段日志），对比/think off时的回答深度和耗时。核对点：/status或/verbose on后的输出里应能看到 thinking level 的变化。这一步验证推理控制是否真的生效。

第七步，敲/verbose on，再发一条会触发工具调用的消息，核对是否能看到中间过程输出。如果开了 verbose 但看不到过程，检查是否被/reasoning off或日志级别配置覆盖。

第八步，敲/usage，核对 token 和成本摘要是否有数字。如果显示为空，通常是 provider 没返回 usage 字段，检查 Base URL 是否指向了兼容 OpenAI usage 规范的端点。

第九步，敲/export-session，核对是否生成了 HTML 文件、路径在哪、内容是否包含完整 system prompt。这一步同时验证了导出功能和上下文完整性。

第十步，敲/subagents list，核对子 agent 列表。如果你还没配 subagent，返回空列表是正常的；如果配了但列表为空，检查 agent 注册配置。

走完这十步，你对当前环境的斜杠命令能力就有了完整画像。任何一步返回异常，直接跳到第 5 节对照报错。

5. 常见报错对照：命令无响应与参数不识别

这一节按真实会遇到的报错现象归类，给出定位路径。斜杠命令的问题大多不是命令本身写错，而是前置条件没满足或参数格式不对。

5.1 命令敲下去完全没反应

现象：输入/status后没有任何返回，或者被当成普通消息发给了模型。定位顺序：先确认你是在会话内而不是终端里敲的——终端里斜杠命令不生效，这是最高频的误用。再确认/commands列表里有没有这条命令，没有就是插件未启用。最后看/status是否能返回，如果/status也没反应，说明 session 本身没激活，问题在通道/路由层，不在命令层。

5.2 401 与鉴权失败

现象：/model能列出模型，但实际发消息 run 时报 401，或者/usage拉不到数据。这是典型的 Key 或 Base URL 问题。核对三件套：base_url是否为https://taotoken.net/api（不要多加/v1）、api_key是否以sk-开头且未过期、default_model是否在该 provider 下真实存在。改完配置后重启进程再试，热加载不一定生效。如果仍然 401，去控制台重新生成一个 Key 替换测试，排除 Key 被禁用或额度耗尽。

5.3 local proxy failed

现象：会话里发消息报local proxy failed或类似连接错误。这通常不是斜杠命令的问题，而是 OpenClaw 到 provider 的网络链路没通。核对点：base_url是否可达（在终端里用 curl 测一下该地址的连通性）、是否有本地代理配置冲突、DNS 是否解析正常。注意不要在任何配置里写代理类工具，OpenClaw 的 provider 配置只认标准 Base URL。如果 curl 能通但 OpenClaw 报错，检查 OpenClaw 进程的环境变量里是否残留了会干扰请求的配置。

5.4 reading choices 类解析错误

现象：报错信息里出现reading 'choices'或cannot read property of undefined，通常发生在模型返回格式和 OpenClaw 预期不一致时。定位：先/model确认当前模型 ID 是否正确——模型 ID 写错时，provider 可能返回一个错误结构，OpenClaw 按正常响应解析就会在choices字段上崩。再/verbose on看原始返回。如果换一个已知可用的模型（比如/model taotoken/gpt-4.1）就正常，说明是特定模型的兼容性问题，换模型或等 provider 侧修复。

5.5 OAuth 相关报错

现象：报 OAuth token 失效、refresh 失败。这类问题出现在使用 OAuth 认证的 provider 上。定位：先确认你当前用的是 API Key 还是 OAuth，/status或配置里能看到。如果是 OAuth，重新走一遍授权流程；如果混用了两种认证方式，清理掉冲突的配置项。用统一 API Key 通道（第 2 节）可以绕开大部分 OAuth 刷新问题，因为 Key 认证不涉及 token 过期刷新。

5.6 参数不识别

现象：敲/think high报参数错误，或/session idle=300没生效。定位：先/help看该命令的参数说明，不同版本参数名可能不同（比如idlevsidle_timeout）。再确认参数值在允许范围内（/think只接受off/low/medium/high）。如果命令支持但参数不认，大概率是版本差异，用/commands确认命令存在后，以/help的输出为准，别照搬网上旧版本的写法。

5.7 命令生效但行为不符合预期

现象：/verbose on开了但看不到过程、/compact后 token 没降、/focus main后消息还是路由错。这类问题多半是配置覆盖：会话级命令被全局配置或插件配置覆盖了。定位顺序：/status看当前生效值 → 检查配置文件里是否有更高优先级的默认项 → 重启进程让配置重新加载。/compact不降 token 的情况，先/usage看压缩前后对比，如果压缩后仍高，可能是 system prompt 本身太大，需要精简工具定义。

6. 把命令手册用成日常排错流程

斜杠命令的价值不在于背下来，而在于形成一套固定的排查动作。我的习惯是：任何"它怎么不回我/答得不对/太慢"的问题，先走三板斧——/status看会话活没活、/whoami看身份对不对、/context看上下文怎么拼的。这三条能定位掉大部分路由和上下文问题。确认会话正常后，再按症状分流：答得太浅就/think high，看不到过程就/verbose on，token 烧太快就/usage加/compact，子 agent 跑飞了就/subagents list加/steer或/kill。

需要切换模型对比效果时，/model和/models配合用，切完记得/status核对。需要复盘或提 issue 时，/export-session导出的 HTML 里带完整 system prompt，比截图有用得多。执行权限相关的问题，永远先/allowlist看现状再动/exec，别一上来就放宽策略。

如果你还在选长期用的模型通道，想把这套命令流程固定在一个稳定的调用链路上，可以看下 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。需要单独验证某个模型在斜杠命令下的实际返回，用模型对话页快速试：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。Key 管理和接入文档分别在 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 和 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，配置字段对不上时以文档为准。Claude Code 相关的接入细节在 https://taotoken.net/claude-code-anthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。

最后留一个实操建议：把本文第 3 节的命令清单复制到你项目的docs/slash-commands.md里，每验证通过一条就在后面打个勾，遇到报错就把第 5 节对应的排查步骤补进去。这份文件会随着你踩坑越来越厚，比任何通用手册都贴合你的实际环境。