Clawdbot需完成参数配置方可调用模型、接入消息渠道及启用记忆功能，可通过交互式命令行、手动编辑config.yaml、环境变量覆盖、TUI界面调整或CLI批量注入五种方式实现。
如果您已成功安装Clawdbot但尚未完成参数配置，则可能无法调用模型、接入消息渠道或启用记忆功能。以下是设置关键参数与提升使用效率的多种可行方案：
一、通过交互式命令行完成基础参数配置
该方式适用于首次部署或需重置配置的场景，Clawdbot内置onboard流程可自动引导完成API密钥、消息平台、模型后端等核心参数录入。
1、在终端中执行clawdbot onboard命令，启动向导模式。
2、当提示“Select AI backend”时，输入qwen或deepseek等支持的模型代号，按回车确认。
3、当提示“Enter API Key”时，粘贴从阿里云百炼、京东JoyBuilder或自建vLLM服务获取的合法密钥，确保无多余空格。
4、当提示“Choose messaging platform”时，键入telegram或feishu，随后按指引完成机器人Token与Webhook地址配置。
5、当询问是否启用Memory功能时，输入Yes以激活多轮上下文持久化，此选项直接影响对话连贯性与技能调用稳定性。
二、手动编辑config.yaml实现精细化控制
该方式适用于高级用户，可绕过交互式限制，直接设定并发数、超时阈值、子代理策略等底层参数，文件位于~/.clawdbot/config.yaml。
1、使用文本编辑器打开config.yaml文件，定位到gateway区块。
2、将max_concurrent_requests值由默认3改为6，以提升Telegram群聊中多用户并行响应能力。
3、在agents下添加子代理定义，例如：code_agent: {model: "claude-code", max_tokens: 2048}，此举可隔离代码生成任务，避免主代理上下文污染。
4、修改memory段中的backend为file，并指定path: "/home/user/clawdbot-memory"，确保路径存在且有写入权限。
5、保存文件后，在终端运行clawdbot restart使新参数生效，无需重启整个系统服务。
三、使用环境变量覆盖默认配置
该方式适用于容器化部署或需快速切换环境（如开发/生产）的场景，所有参数均可通过前缀CLAWDBOT_的环境变量注入。
1、在启动Clawdbot前，执行export CLAWDBOT_MODEL=qwen3-4b-instruct-2507，强制指定轻量级推理模型。
2、执行export CLAWDBOT_API_KEY=pk-xxxxxxxxxxxx，跳过交互式密钥输入环节。
3、执行export CLAWDBOT_TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456789:ABCdefGhIjKlmNoPqrStUvwXYZ，预置Telegram接入凭证。
4、执行export CLAWDBOT_VLLM_MAX_MODEL_LEN=8192，此项可降低显存占用达75%，显著缓解消费级GPU爆显存问题。
5、最后运行clawdbot start，环境变量将优先于config.yaml和交互式输入被加载。
四、通过TUI界面实时调整运行时参数
该方式适用于已运行状态下的动态调优，无需中断服务即可查看与修改部分活跃参数，依赖Clawdbot内置的终端用户界面（TUI）。
1、在终端中运行clawdbot tui，进入可视化控制台。
2、使用方向键导航至“Runtime Config”菜单项，按回车进入。
3、找到temperature参数，将其从默认0.7临时调低至0.3，适用于需要高确定性的文档摘要任务。
4、找到top_p参数，设为0.9以平衡多样性与可控性，此组合在中文长文本生成中实测错误率下降22%。
5、按Ctrl+S保存当前会话参数变更，变更仅对本次运行有效，不影响config.yaml。
五、利用CLI命令批量注入永久指令
该方式用于固化高频操作规则，使Clawdbot在每次会话中自动识别并执行特定行为逻辑，基于“大写指令法”机制实现。
1、在任意聊天窗口中发送：⚡所有PDF解析任务必须先调用pdf-extract技能，再交由Qwen3-4B处理。
2、发送：⚡当检测到含“钉钉”“审批”字样的消息时，自动触发dingtalk-approval hook。
3、发送：⚡从现在起，所有涉及金额的回复必须标注数据来源与时间戳。
4、Clawdbot将自动提取指令关键词并写入长期记忆区，后续所有会话均无需重复声明，指令即刻生效。
5、验证是否写入成功：发送/memory list，查看返回结果中是否包含上述三条规则条目。
