必须选择性合并导入模式，仅合并agents、workspace、skills、cron四项，否则会清空windows端飞书webhook等已有配置；微信凭证需手动复制到%appdata%\tencent\qclaw\config\wechat_auth.bin。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
你需要把 macOS 上配好的 QClaw 全部设置、技能启用状态、Agent 工作区和微信绑定关系，完整迁移到 Windows 电脑上使用，但直接复制 config.yaml 或 UserData 文件夹会触发启动报错、模型加载失败、微信重新扫码，甚至部分 workspace 配置丢失——这是因为 Windows 和 macOS 的底层路径结构、GPU 加速字段、本地权限模型完全不同，跨平台迁移必须绕过文件直拷，走结构化导出→平台适配→选择性注入路径。
导出 macOS 端配置包（含 IMPORT.md 手册）
打开 macOS 版 QClaw，确保所有 Agent 已加载、微信已扫码绑定、关键 workspace 处于活跃状态。在任意聊天窗口中，向当前 Agent 输入指令：
我想把这个 Qclaw 的配置导入另外一台新电脑，帮我打包好配置，包括但不限于 openclaw.json、agents、skills、plugins、cron、memory、workspace、identity 等，并配置导入新电脑 Qclaw 手册，导出前确认没有任何遗漏配置信息。
Qclaw 将自动扫描并生成一个带时间戳的压缩包（如 qclaw-backup-20260514-131413.tar.gz），同时在同一目录下生成 IMPORT.md 导入手册。
【务必手动核验】 压缩包解压后检查 workspace/ 目录是否包含你自定义的全部子目录，skills/ 下是否每个 .py 文件都存在——导出工具会跳过未被 Agent 显式引用的 skill 源码，这部分必须补全。
Windows 端导入前准备（关闭服务 + 路径校准）
在 Windows 电脑上，先关闭所有 Qclaw 进程：打开任务管理器 → 结束 qclaw.exe 及其子进程（特别是 qclaw-service.exe）。
将 macOS 导出的 qclaw-backup-*.tar.gz 和 IMPORT.md 复制到 Windows 任意路径，例如 D:\qclaw-migrate\。
启动 Windows 版 Qclaw，等待主界面完全加载后，点击右上角齿轮图标 → 设置 → 高级选项 → 点击“显示配置文件位置”，确认弹出的是 %APPDATA%\QClaw\config.yaml 路径 —— 如果显示的是其他路径（比如 C:\Users\XXX\.qclaw），说明你之前用命令行启动过，需先清理残留配置再重试。
执行导入并选择整合模式
方法一：拖拽导入（推荐）
直接将 qclaw-backup-*.tar.gz 文件拖入 Qclaw 主窗口空白处，松手后自动触发解析流程。
方法二：菜单导入
设置 → 配置管理 → 导入配置 → 选中该 tar.gz 文件 → 点击“打开”。
导入过程中，Qclaw 会检测到跨平台标识，自动剥离 Metal/DirectX 等平台敏感字段，并弹出整合模式选择框：
① 完整替换：用导出包覆盖当前全部配置。
② 选择性合并：只合并 agents 列表、workspace 子目录、skills 源码、cron 任务 —— 【这是唯一安全的选择】，否则 Windows 端已配置的飞书 Webhook、钉钉机器人 token、本地打印机驱动映射等将被清空。
勾选“仅合并以下内容” → 打钩 agents、workspace、skills、cron → 点击确认。
微信绑定凭证单独迁移
macOS 导出包里不包含微信长期凭证 wechat_auth.bin，它被加密存储在独立路径：
~/Library/Application Support/QClaw/config/wechat_auth.bin
在 macOS 上找到该文件，复制到 Windows 的对应位置：
%APPDATA%\Tencent\QClaw\config\wechat_auth.bin
注意：Windows 路径中的 Tencent 文件夹名不可省略，也不能写成 QClaw —— 否则首次启动时无法识别凭证，强制跳转扫码页。
验证与补全不可序列化项
重启 Windows 版 Qclaw，观察左下角状态栏是否显示“Active config: imported”，然后依次检查：
→ 打开 Agents 页面，确认所有 macOS 端定义的 Agent 名称、描述、默认 skill 均存在；
→ 进入 workspace 目录，打开任意自定义工作区，检查其中的 .json 配置文件是否可读；
→ 在聊天窗口输入“列出已启用 Skill”，核对返回数量是否与 macOS 端一致；
→ 发送一条微信测试指令（如“截图”），确认响应延迟正常且无扫码提示。
若发现某 workspace 缺失或 skill 报“ModuleNotFoundError”，说明该 skill 依赖的 Python 包未在 Windows 上安装，需手动执行 pip install -r requirements.txt（路径在 skills/xxx/requirements.txt）。
