qclaw专业回答不准的根源在于专家心智模型不完整、skill未激活、模型不匹配及用户画像缺失；需依次构建六维专家角色、嵌入skill关键词、切换适配本地模型、校准用户画像。
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如果您向QClaw提出专业领域问题，但得到的回答泛泛而谈、缺乏行业深度或关键细节缺失，则可能是由于角色提示词未构建完整专家心智模型、指令未激活对应Skill或模型未精准匹配任务类型。以下是提升专业问题回答准确性的关键操作路径：
一、构建完整的专家心智模型
QClaw输出专业内容的前提是具备与真实专家一致的认知结构与知识边界；仅定义“身份”而不设定细分维度，会导致其调用通用知识库而非垂直领域逻辑。
1、在角色提示词中明确包含六个核心维度：细分领域、从业年限、核心技能、过往经历、擅长解决的问题、不擅长解决的问题。
2、例如将模糊表述“你是一个律师”替换为：你是一名执业十年的劳动争议专精律师，专注处理互联网企业裁员补偿、竞业限制违约金计算及仲裁裁决执行，曾代理某头部平台37起批量解除纠纷案件，不处理涉外婚姻家事或刑事辩护业务。
3、将该完整定义以独立指令形式发送至QClaw，例如：“加载劳动法专家心智模型”，等待确认反馈后再提交具体问题。
二、精准激活对应Skill并嵌入关键词
QClaw依赖显式关键词触发预置Skill模块，若指令中未包含Skill名称或动作对象模糊，系统将默认启用通用问答路径，无法调用专业处理逻辑。
1、在提问中强制嵌入Skill标识词，例如：“调用劳动法咨询Skill，分析员工试用期被无理由辞退的赔偿构成”。
2、将问题拆解为动宾结构短句，避免多意图混杂，例如不使用“帮我看看合同有没有问题，顺便写个邮件发给HR”，而改为：“启动合同审查Skill，检查附件劳动合同第5条关于解除条件的合法性”。
3、对需交叉验证的问题分步发送，先执行“调用法规检索Skill，定位《劳动合同法》第40条原文及司法解释”，再追加“调用案例匹配Skill，筛选2025年长三角地区同类判例”。
三、切换适配的专业级本地大模型
不同国产模型在法律条文解析、逻辑链推演、术语一致性等方面存在能力差异；默认模型可能未针对专业问答场景做推理权重优化。
1、发送指令：“切换模型为Kimi-2.5”，该模型对中文法律文书格式保真度与条款援引准确性表现最优。
2、对需强因果推演的问题（如“用人单位未缴社保导致无法报销医疗费，能否主张直接损失赔偿”），改用DeepSeek-V3.2，其长程逻辑建模能力更适配法理分析。
3、发送“查看当前模型状态”，确认模型已加载完成且无异常提示，再提交专业问题。
四、校准用户画像与上下文记忆
QClaw依据USER.md中结构化字段调整输出粒度与术语层级；若缺失行业属性或汇报偏好，将采用中性通用模板，削弱专业感与实操性。
1、检查本地USER.md文件是否包含“所属行业、常用法规库版本、内部审批流程节点、典型输出格式范例”等字段。
2、发送指令：“同步最新用户画像”，强制刷新内存缓存，确保当前对话读取最新配置。
3、对已出现偏差的回复立即追加修正指令，例如：“刚才的加班费计算请严格依据《工资支付暂行规定》第13条，按当地最低工资标准两倍核算，去掉自由发挥部分”。
