Manus注意力漂移时需重写todo.md首行锚定目标，删除无关步骤，仅保留原始指令和当前子任务，并插入[CACHE_BREAK:REFOCUS]断点标记强制刷新KV缓存。
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当你发现Manus在执行任务过程中逐步偏离原始目标，比如要求它“比价小米AI眼镜并返回最低价链接”，结果却开始分析竞品参数或生成购买建议，说明注意力已漂移——这不是模型“理解错误”，而是上下文未持续锚定目标所致。
用自然语言复述重置注意力焦点
打开右侧Manus操作面板中的 todo.md 文件。
将原始指令完整粘贴为第一行，例如：【我要买一个小米AI眼镜，请在淘宝、闲鱼、1688、拼多多等平台比价，选择价格最低的那个商品链接给我】。
删除后续所有与比价无关的中间步骤描述（如“查看小米官网技术规格”“对比华为AR眼镜参数”），只保留当前必须推进的子任务，例如：“① 在淘宝搜索‘小米AI眼镜’→识别前3个商品价格→记录链接和价格”。
保存文件。Manus会在下一轮推理中优先读取该文件首行，并以它为唯一行动依据——这是Manus官方确认的注意力校准机制，【不重写todo.md首行，模型不会主动回头】。
强制截断无效上下文链
方法一：在聊天框输入 /clear_context 并发送。
方法二：点击右上角「重置会话」按钮，但注意这会清空全部记忆，包括已登录的电商平台账号状态。
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方法三：手动编辑历史消息，删掉从偏差起点开始的所有交互轮次（含工具调用日志和观测结果），只保留初始指令+最近一次正确动作反馈。
这一步必须做，否则KV-cache会持续携带错误路径的残余token，导致后续推理惯性偏移。
插入结构化断点标记
第一步：在当前对话末尾插入一行标记：[CACHE_BREAK:REFOCUS]。
第二步：紧接着输入原始指令的精简版，例如：“比价小米AI眼镜→返回最低价链接”。
第三步：按下回车后等待3秒，再发送任意单字（如“好”）触发新推理周期。
Manus底层会将 [CACHE_BREAK:REFOCUS] 解析为KV缓存刷新信号，强制丢弃此前所有不稳定上下文片段。这个标记不能拼错，也不能加空格或引号。
