aionclaw的详略程度可通过调节「温度」（0.3～0.5简明，0.7～0.9细致）、「上下文轮数」（3轮直答，8轮关联前文）、「生成模型」（qwen2.5重逻辑，glm-4-flash重指令响应，claude-3.5-sonnet重结构化）及「技能独立参数」（如top_p=0.85）精准控制。
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想让AionClaw在回答问题时更简明扼要，或更细致展开，又不想每次重复说明“请简短回答”“请分点详细解释”，就得直接调整它的生成逻辑底层参数，而不是靠口头提示。
通过「模型设置」调节生成详略程度
打开左侧导航栏「工具管理」→点击顶部「模型设置」标签页。
找到「生成模型」区域下的「温度（Temperature）」滑块：向左拖动至0.3～0.5区间，AI会倾向输出结构清晰、信息紧凑、避免冗余描述的回复；向右拖动至0.7～0.9，它会更愿意补充背景、举例、延伸逻辑，适合需要深度拆解的场景。
【温度值低于0.2会导致AI拒绝回答开放性问题，只输出固定模板句式】
修改后无需重启，点击右下角「保存配置」即刻生效，后续所有对话都会按新参数响应。
用「上下文轮数」控制信息密度
仍在「模型设置」页，向下滚动到「高级参数」区域。
「上下文轮数」决定AI能参考多少轮历史对话来组织当前回答。设为3轮时，它只记得最近三句话，自然倾向单点直答；设为8轮，它会主动关联前文细节、呼应你早先提过的约束条件，从而输出更完整、带承接关系的长回复。
这一步不改变语言风格，但显著影响信息是否“自包含”。比如你问“上个月销售数据呢”，上下文轮数少时它只甩表格；设高后会自动补一句“对比6月增长12%，主要来自华东区新渠道放量”。
切换生成模型实现风格跃迁
方法一：点击「生成模型」右侧的下拉菜单，从默认的「Qwen2.5-7B-Instruct」切换为「GLM-4-Flash」。
前者偏重事实准确与逻辑闭环，适合汇报、摘要类输出；后者对指令中的“详细”“分步”“举例说明”等关键词更敏感，天然适配教学、说明、方案推演类任务。
方法二：若已开通企业版权限，在同一菜单中选择「Claude-3.5-Sonnet-Local」——该模型在保持本地运行前提下，对“请用三段式展开”“请按时间线梳理”等结构化指令响应最稳定，且段落间过渡自然，不易出现信息断层。
注意：更换模型后首次提问可能有1～2秒延迟，是本地权重加载过程，属正常现象。
给特定技能单独设参
第一步：进入「技能市场」→找到已安装的技能（如「Excel报表生成器」）→点击右上角「设置」图标。
第二步：在弹出面板中勾选「启用独立模型配置」→展开「生成参数」→手动输入「top_p=0.85」并锁定。
第三步：点击「保存并重启技能」。
这样该技能后续所有输出都会强制启用核采样机制，避免生成过于发散的解释，同时保留关键细节。全局参数变更是影响全部对话，而这是精准调控某项能力的输出颗粒度。
