OpenClaw 斜線指令完整解說：/model /skill /think 每個指令到底是什麼意思
本文說明：OpenClaw 的斜線指令（Slash Commands）是控制 AI 行為的核心工具。與一般的對話訊息不同，斜線指令以 / 開頭，可以改變模型、啟動技能、調整回答風格，甚至執行系統指令。本文逐一說明每個指令的功能與正確使用方式。
斜線指令的兩種使用模式
在深入每個指令之前，必須先了解 OpenClaw 斜線指令的兩種使用模式，這是很多新手不清楚的地方：
📌 模式一：獨立指令（持久生效）
/think
單獨傳送一行斜線指令，效果會持續到本次對話結束。例如只傳送 /think，之後所有的回答都會使用深度思考模式。
⚡ 模式二：行內提示（僅本次有效）
/think 幫我分析這份報告的優缺點
將指令和訊息寫在同一行，效果只對這一條訊息有效。指令在送給 AI 前會被移除，AI 只看到後面的訊息內容。
⚠️ 重要：指令是在送給 AI 前被移除的
斜線指令屬於 OpenClaw 框架層面的控制信號，AI 模型本身看不到這些指令。所有的 / 指令都在框架層處理完後，才把純淨的訊息傳送給 Claude 或 GPT。
/model — 切換 AI 模型
在對話過程中即時切換 AI 模型，不需要重新啟動 gateway。可以指定具體的模型名稱，或使用 status 查看目前狀態。
# 查看目前使用的模型和可用模型列表
/model
# 查看詳細端點資訊
/model status
# 切換到特定模型（使用縮寫即可）
/model opus → 切換到 claude-opus-4
/model sonnet → 切換到 claude-sonnet-4
/model haiku → 切換到 claude-haiku-3.5
/model gpt → 切換到 gpt-5.4（預設 OpenAI 模型）
/model codex → 切換到 GitHub Codex
⚠️ /model 的已知問題（已修復）
在 2026.1.10 版本之前，/model 指令看起來成功，但實際上模型沒有切換。原因是指令跑在獨立的 session key（telegram:slash:），而不是實際的對話 session。這個 Bug 在 2026.1.10 版已修復，如果你仍遇到切換無效的問題，請先更新版本。
/skill — 呼叫技能
Skill 是 OpenClaw 的擴充功能，類似於外掛或 API 整合。使用 /skill [技能名稱] 可以直接呼叫特定技能執行特定任務。
# 列出所有已安裝的技能
/skill list
# 呼叫特定技能
/skill weather → 查詢天氣
/skill gmail → 操作 Gmail
/skill calendar → 管理行事曆
/skill todoist → 操作 Todoist 任務
/skill notion → 操作 Notion 資料庫
/skill github → 操作 GitHub 倉庫
# 呼叫技能並帶參數
/skill weather 台北市明天天氣如何？
# 查看特定技能的說明
/skill info weather
💡 Skill 與直接對話的差別
直接和 AI 說「幫我查台北的天氣」，AI 需要決定是否呼叫 weather Skill，然後再回應。使用 /skill weather 則是強制直接呼叫，跳過 AI 的判斷步驟，適合你確定要使用特定 Skill 時使用，執行速度更快。
/think — 深度思考模式
啟用後，AI 會在回答前進行更長時間的推理，適合複雜邏輯問題、數學題、多步驟分析等。代價是回應時間會增加，Token 用量也會提高。
# 為下一條訊息啟用深度思考
/think 請分析這段程式碼的時間複雜度
# 持續開啟深度思考模式（此後所有訊息都使用）
/think
# 關閉深度思考模式
/think off
# 指定思考 Token 預算（預設為自動）
/think budget=16000 請解這道數學題...
✅ 適合使用 /think 的場景
- • 複雜程式碼架構設計
- • 數學或邏輯推理問題
- • 多方案策略分析比較
- • 需要自我驗證答案的任務
❌ 不需要 /think 的場景
- • 簡單問答或資訊查詢
- • 翻譯或格式轉換任務
- • 快速確認類訊息
- • 日常提醒和行程管理
/verbose — 詳細輸出模式
開啟後，OpenClaw 會顯示 AI 在處理你的請求時呼叫了哪些 Skill、使用了哪些工具、Token 用量等詳細信息。對開發者或想了解內部運作的用戶非常有用。
# 開啟詳細輸出模式
/verbose
# 關閉詳細輸出模式
/verbose off
# 開啟後，輸出範例：
# [工具呼叫] weather_skill: city="台北"
# [API 請求] Anthropic Claude opus-4
# [Token 用量] 輸入: 1,234 / 輸出: 456 / 思考: 2,000
# [執行時間] 3.2 秒
# [結果] 台北今天晴天，氣溫 28°C...
/reasoning — 顯示推理過程
與 /think 不同，/reasoning 是讓 AI 把思考過程顯示在回答中，而不是內部靜默思考。適合教學場景或需要理解 AI 推理邏輯時使用。
# 開啟推理顯示（下一條訊息有效）
/reasoning 這段程式碼有什麼 Bug？
# 持續開啟推理顯示
/reasoning
# 關閉
/reasoning off
/elevated — 提升執行權限
某些操作（如刪除文件、修改系統配置、發送郵件）預設需要人工確認。使用 /elevated 可以在本次對話中允許 AI 自動執行這些操作，不再逐一詢問確認。
⚠️ 使用 /elevated 前請謹慎
開啟後，AI 可以在不二次確認的情況下執行所有操作。建議只在你完全信任 AI 判斷、且操作可以撤銷的情境下使用。任務完成後記得執行 /elevated off 關閉。
/exec — 執行 Shell 指令
讓 OpenClaw 在運行 gateway 的機器上執行 Shell 指令，並將輸出結果回傳給你。適合遠端管理伺服器、查看系統狀態、執行腳本等。
# 執行單一指令
/exec ls -la ~/Documents
# 執行並取得輸出
/exec df -h # 查看磁碟用量
/exec ps aux # 查看運行程序
/exec cat /var/log/openclaw.log # 查看日誌
# 注意：需要 /elevated 才能執行危險操作
/elevated
/exec rm -rf /tmp/old_cache
/queue — 任務排隊
讓 AI 在背景執行長時間任務，你不需要等待回應。任務完成後，AI 會主動通知你結果。適合需要數分鐘才能完成的大型任務。
# 將任務加入背景佇列
/queue 幫我整理這 50 份文件並生成摘要報告
# 查看目前的任務隊列
/queue list
# 取消特定任務
/queue cancel [任務ID]
# 查看已完成的任務結果
/queue results
/subagents — 管理子代理
# 列出所有正在運行的子代理
/subagents list
# 停止特定子代理
/subagents stop [agent_id]
# 查看子代理的執行日誌
/subagents log [agent_id]
# 查看子代理詳細資訊
/subagents info [agent_id]
# 向子代理發送訊息
/subagents send [agent_id] 請加快處理速度
OpenClaw 斜線指令速查表
| 指令 | 功能 | 使用情境 |
|---|---|---|
| /model | 切換 AI 模型 | 需要換用不同 AI 服務時 |
| /skill | 呼叫技能 | 直接執行特定功能外掛 |
| /think | 深度思考模式 | 複雜邏輯或推理問題 |
| /verbose | 詳細輸出 | 除錯或查看執行細節 |
| /reasoning | 顯示思考鏈 | 教學或理解 AI 邏輯 |
| /elevated | 提升執行權限 | 允許自動執行高風險操作 |
| /exec | 執行 Shell 指令 | 遠端管理伺服器 |
| /queue | 任務排隊 | 長時間背景任務 |
| /subagents | 管理子代理 | 並行多個 AI 代理 |
使用斜線指令時的常見錯誤
❌ 錯誤：/model 切換後沒有執行 gateway reload
某些版本的 /model 切換後，需要執行 openclaw gateway reload 才能生效。如果直接在對話中用 /model 切換後回答仍使用舊模型，試試這個步驟。
❌ 錯誤：/skill 呼叫失敗但沒有任何錯誤訊息
這通常是因為 Auth Profile 損壞導致技能靜默失敗（參考 GitHub Issue #22436）。執行 openclaw auth check 確認授權狀態，然後 openclaw skill reinstall [技能名] 重新安裝。
❌ 錯誤：/think 導致回應時間過長
深度思考模式會大幅增加回應時間，對於簡單問題完全不必要。用 /think budget=4000 限制思考 Token 預算，避免 AI 過度推理。
斜線指令對網路的需求
不同的斜線指令對網路的要求差異很大。/think 和 /reasoning 會產生大量 Token，需要更高的頻寬才能快速接收回應。/queue 的後台任務可能持續數分鐘，需要穩定的長連線。在台灣使用 OpenClaw 時，確保網路的穩定性和速度，是讓這些指令正常發揮效果的基本條件。
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千兆頻寬 · /think 深度推理不卡頓 · /queue 長時間任務不掉線
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