这 10 个 OpenClaw 命令，还有人不会吗？

　　最近我身上发生了一个变化，就是除了微信之外，飞书成了我每天使用频率最高的产品。

　　原因你们肯定知道，和我的 OpenClaw 对话。

　　其实，除了用自然语言和它对话之外，我们还可以用一些命令来完成更直观的操作。

　　所以，今天我就跟你们分享几个常用的 OpenClaw 命令，学会后效率直接起飞。

　　1、查询龙虾当前状态：「/stauts」

　　如果你想知道自己的龙虾当前用的什么模型、上下文容量用了多少、以及会话状态，直接在飞书对话框里输入这个命令即可。

　　在它的回复里，你能看到当前 OpenClaw 的版本号，以及正在用的 AI 大模型配置，还有就是上下文容量使用情况和当前会话信息。

　　因为我经常在一个会话里切换不同模型使用，所以每次我都会先运行「/status」来确认下当前的状态。

　　另外，也可以用来查询上下文容量大小，如果已经快满额了，那可以新开一个会话来减少 token 消耗。

　　2、开启一个新会话：「/new」

　　如果你觉得上下文信息比较多且杂，或者当前上下文窗口 token 积累已经比较大了，就可以用这个命令来开启一个新会话。

　　注意，开启新会话会丢失当前会话的上下文信息和长期记忆，但是已经学会的 Skills 和你赋予它的身份以及你的个人信息，这些都不会影响。

　　同样在飞书里直接输入「/new」，它会回复你已经开启了一个新会话，并告诉你当前用的模型是什么，还会打个招呼。

　　在这里，它已经完全是一个新会话了，一切重新开始。

　　3、重置龙虾的当前会话任务：「/reset」

　　和前面的开启新会话不同，这个命令是重置当前的会话信息，且保留长期记忆，只会清空短期记忆。

　　比如，你只有一个 OpenClaw，上一个任务是让它给你写代码，如果下一个任务是让它给你写文章，那就可以用 reset 开一个新话题，它只会记住你的个人信息和偏好。

　　一般情况下，用 reset 就可以，除非你想完全从头开一个新会话，就用 new。

　　4、查询当前可用的模型清单：「/models」

　　如果你给自己的龙虾配置了多个模型，比如日常事务一个、写代码一个、创作内容一个，那你就会有查询和切换模型的需求。

　　这里我们先说查询，在飞书对话框里输入「/models」命令后就可以看到你当前配置过的模型。

　　我这里配置了两个，一个是阿里百炼的，还有一个是 Openrouter 下面的三个模型。

　　但是，我还是看不到具体模型有什么，所以可以继续运行「/models」这个命令，但要在后面加上模型类别。

　　就以上面的阿里百炼为例，我输入命令后带上「bailian」，就会查询出下面的可用模型名称。

　　如果我输入的是 openrouter，那查询出来的就是我配置过的另外三个国外模型。

　　5、切换不同模型：「/model 模型名称」

　　如果你想在不同模型间切换，就可以用上面这个命令。需要注意的是，这里的 model 后面是不带 s 的，而模型名称就是你之前查询出来的可用模型名称。

　　比如，我现在切换成 openrounter 下的 gpt-5.4 模型。

　　如果它回复你已经切换了说明成功了，为了验证一下，你可以继续运行前面提到的「/stauts」命令来查看当前模型是什么。

　　或者，你也可以直接运行「/model」来查看当前用的模型是什么。

　　6、查询龙虾的网关状态：「openclaw gateway status」

　　因为 OpenClaw 本质上是运行在一台电脑上，不管是云服务器还是本地电脑，所以它在电脑后台会有一个服务。

　　所以，这个服务会有一个网关和 IP 地址，可以理解为你龙虾在电脑上的门牌号。

　　如果你想查看现在的网关信息，就可以在命令行或者飞书对话框里运行「openclaw gateway status」来查询。

　　7、查询龙虾所有会话状态：「openclaw sessions list」

　　如果你想一目了然看到自己龙虾下所有会话的当前状态，包括上下文 token 用量以及用的模型是什么，就可以用这个命令。

　　同样，这个命令可以在本地命令行运行，也可以直接在飞书里跟它说。

　　8、查询龙虾所有的 IM 渠道：「openclaw channels list」

　　前面说的是查询所有会话状态，如果我们想查询龙虾所有已配置的 IM 渠道信息，就可以运行这个命令。

　　比如，我在一个 OpenClaw 上配置了多 Agent，每个 Agent 都可以指定独立的 IM，虽然我用的都是飞书，但实际上是可以分别用不同 IM 渠道的。

　　9、查询龙虾子 Agent 配置信息：「openclaw agents list」

　　就像前面说的，如果你配置了多 Agent，且想一目了然查看他们的所有信息，比如 Agent 名字、身份、工作区、使用的模型，那就可以用这个命令。

　　比如，我在自己本地的 OpenClaw 配置了三个 Agent，一个负责协调，一个负责内容创作，一个负责产品工作。

　　10、查询龙虾已掌握的技能列表：「openclaw skills list」

　　我们一般会给 OpenClaw 安装多个 skills，如果你想查询它已经掌握了哪些，以及分别是用来干嘛的，就可以用这个命令。

　　以上，就是关于 OpenClaw 使用过程中常用的一些命令合集了。

　　随着最近使用的深入，我越发觉得装好能用只是第一步。要想真正发挥出 Agent 的生产力，还是得把它放到自己的工作流场景里去。

　　否则，其实用 AI 类 Chatbot 产品就够了，没必要折腾一个龙虾。

　　比如，很多人只用来查信息、设置定时提醒、甚至所谓的个人助理，其实都是杀鸡用牛刀。

　　但是，如果你能把自己做事的方法、流程、判断和决策标准教给它，然后让它帮你完全原本需要耗时耗力的事情，这才是生产力的提升。

　　因此，我觉得要想真正发挥出 OpenClaw 的能力，一个可落地的场景、一套经过验证的方法、以及一套结构化的思维是离不开的。

　　这里面，人发挥的作用反而更大。

　　也就是说，本身有能力、有方法、有经验的人，恰恰能更好发挥 OpenClaw 的潜力。

　　虽然都是龙虾，谁养，怎么养，养了干嘛，差异会很大。