QClaw提示词稳定性提升需五步：一、用“禁止……；仅……”反向指令替代正向描述；二、精简AGENTS.md至500 Token内三类核心规则；三、启用最小化系统提示；四、批量封装同类任务；五、禁用心跳，改用定时调度。
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如果您在使用QClaw执行任务时出现响应漂移、指令忽略或输出不一致等问题，则可能是由于提示词结构松散、边界模糊或上下文冗余所致。以下是提升QClaw提示词稳定性的具体操作方法：
一、采用反向提示指令
反向提示通过明确禁止行为来收缩模型输出空间，减少因自由发挥导致的偏差，从而增强响应一致性与可控性。
1、打开QClaw配置目录中的prompts.yaml或当前任务所用的提示模板文件。
2、删除原有大段描述性正向引导语，例如“请以专业、友好、详尽的方式回答用户问题”。
3、替换为精确定义行为边界的反向指令，格式统一为：“禁止……；禁止……；仅……”。
4、保存文件后，在QClaw界面中点击重载提示词配置按钮，使更改立即生效。
二、压缩AGENTS.md核心规则
AGENTS.md文件加载时参与每次推理前的上下文初始化，其体积过大将导致规则解析不稳定，易触发截断或优先级错乱。
1、定位到QClaw安装路径下的config/AGENTS.md文件。
2、逐行检查内容，仅保留三类不可删减条目：Qwen3.5指令遵循强制条款、本地操作权限白名单、错误返回标准格式定义。
3、删除全部注释块（以#开头的行）、示例片段及多版本兼容说明段落。
4、将剩余规则合并为不超过500 Token的紧凑文本，确保无空行、无重复语义、无嵌套列表。
三、启用最小化系统提示模式
系统提示过长会挤压用户指令在上下文窗口中的权重比例，造成关键意图被稀释，进而降低执行准确率。
1、进入QClaw主界面右上角的设置 → 高级提示配置菜单。
Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
2、关闭“启用完整系统角色设定”开关。
3、在“自定义系统提示”输入框中粘贴以下内容：
“你是一个严格遵循用户即时指令的本地AI执行体；不添加解释、不推测意图、不生成示例；仅输出必需结果。”
4、点击应用并重启Agent进程，使轻量系统提示覆盖默认加载项。
四、实施批量任务封装策略
单次小任务频繁提交会导致QClaw反复重建上下文状态，增加token抖动与缓存冲突概率，显著削弱连续响应稳定性。
1、将同类意图任务（如“提取PDF第3页标题”“提取PDF第5页标题”）合并为一个结构化JSON请求体。
2、使用QClaw内置的批量任务构造器工具，导入该JSON并生成标准化任务包。
3、在任务执行面板中选择单次提交、顺序执行模式，避免分批触发。
4、观察日志面板中context_reuse_rate指标是否提升至90%以上，确认批量封装生效。
五、禁用心跳机制改用定时调度
默认心跳轮询会在空闲时段持续注入低价值信号，干扰QClaw内部状态机判断，引发非预期重置或响应延迟。
1、编辑config/scheduler.yml文件，将heartbeat_enabled字段设为false。
2、在同文件中配置cron_expression，例如"0 */5 * * * *"表示每5分钟精准校准一次。
3、重启QClaw服务，确认控制台输出中不再出现[HEARTBEAT] ping类日志条目。
