qclaw响应不佳主因指令模糊、skill未激活或模型不匹配；需优化动宾结构指令、嵌入skill关键词、分步发送，并切换适配模型（如glm-5/deepseek-v3.2/kimi-2.5），同时校准user.md画像与内存缓存。
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如果您在使用QClaw时发现回复内容空泛、偏离意图或无法承接上下文，则可能是由于指令表述模糊、未激活对应Skill或模型响应路径未精准匹配。以下是提升对话质量的关键操作路径：
一、优化指令表述结构
QClaw不依赖语义泛化理解，而是通过关键词触发预置Skill；模糊表达如“帮我弄一下文档”缺乏可识别动作与对象，易导致默认回退至通用问答模式，输出质量下降。
1、将目标动作明确为动宾短语，例如将“整理下文件”改为“把桌面所有PDF按修改日期移动到‘2026-资料归档’文件夹”。
2、在指令中嵌入Skill名称关键词，例如加入“文件整理Skill”“邮件生成Skill”等显式标识词。
3、对多步骤任务分拆为独立指令发送，避免在同一句话中混用“打开Excel、筛选A列、发邮件、截图”等多个动作主体。
二、切换更适配的本地大模型
QClaw内置Kimi-2.5、Minimax-M2.5、GLM-5、DeepSeek-V3.2四款国产模型，其长文本理解、指令遵循与格式生成能力存在差异；默认模型可能未针对当前任务类型做最优调度。
1、在微信中发送指令：“切换模型为GLM-5”，等待确认提示后重试原任务。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
2、对需强逻辑推理的任务（如代码调试、公式推导），优先选用DeepSeek-V3.2；对需高格式保真度的任务（如邮件/小红书文案），优先选用Kimi-2.5。
3、发送“查看当前模型状态”，确认模型已加载完成且无加载异常提示。
三、校准长期记忆与用户画像
QClaw依据MEMORY.md与USER.md中的结构化偏好信息调整输出风格；若未完成基础配置或记忆条目缺失，将采用通用模板应答，导致正式感不足、术语不匹配、语气偏差等问题。
1、检查本地工作空间中USER.md文件是否包含“称呼、行业、常用术语、邮件签名格式、汇报周期”等字段。
2、发送指令：“同步最新用户画像”，强制刷新内存缓存。
3、对已发生偏差的交互，立即追加修正指令，例如：“刚才的周报摘要请改用研发团队术语，去掉管理类词汇，保留Git提交统计。”
