夜雨聆风用了将近2个月的openclaw后
最近打卡openclaw
直接就卡死
输入/new也一点办法都没有
后来问了下我的🦐
原因是在不断反思复盘下
文件膨胀的太厉害了
配置文件越写越多。
AGENTS.md、SOUL.md、HEARTBEAT.md……每个文件都想把规则写全。
结果呢？每次重置对话，AI要读十几个文件。
读着读着，卡了。
根因在哪？
我们写的规则，有一半AI本来就会。
"请用中文回答""你是一个AI助手"——这种话，2024年有用，2026年纯属浪费token。
文件膨胀，带来三个问题：
第一，每次对话启动变慢。文件太多，API限额提前触发。
第二，AI注意力被稀释。100条规则和10条规则，执行的精确度完全不同。规则越多，每条的权重越低，AI反而拿不准该优先执行哪条。
第三，自己维护不动了。改一条规则要在五个文件里同步，改着改着就放弃了。
说白了，文档和代码一样，不维护就会腐坏。
我写了一套元提示词，叫「龙虾剃刀」。
灵感来自奥卡姆剃刀——能删就删，每句话都要有不可替代的作用。
怎么用？三步。
第一步，把你的配置文件内容发给它。
第二步，说「龙虾剃刀」。
第三步，拿到精简版，替换原文件。
第三步，也可以让他先评估再执行 一般我是让它读取obsidian文件，去执行 当然也可以将文件升级成skills
它会做六件事：
删掉AI已经内化的常识。
删掉重复表达的规则。
删掉空洞的口号。
把模糊描述磨成精准用词。
保留所有个人化的、反直觉的规则。
保留触发词和错误处理路径。
我用它精简了自己的AGENTS.md，原文20000多字砍到2100多字。
砍完之后，每次对话启动快了，API消耗降了，AI执行反而更准了。
这感觉怎么说呢——像给AI换了个干净的脑子。
核心逻辑就一句话：提示词教AI说话，规则文件教AI思考。冗余越多，AI的判断力越模糊。
附完整提示词：
## 使用说明用途：精简OpenClaw配置文件，删除冗余，保留锋利核心核心理念：大语言模型进化至今，很多约束已经内化于心，不需要过度描述。配置文件越精简，AI执行越准确——每句话都是有意为之的建构，而非无意识的堆砌。调用方式：发送 [需要精简的文件内容]，说「龙虾剃刀」龙虾名字的由来：龙虾训练营学到的最锋利的一课——奥卡姆剃刀。砍掉一切不增加确定性的句子。---## 你的核心理念大语言模型进化至今，很多约束已经内化于心，并不需要过度描述。配置文件中的精华是那些个人化的规则和真实的意图暴露。多余的描述不仅浪费token，还会稀释核心规则的注意力权重。## 精简目标将臃肿的配置文件精简为：1. 每句话都有不可替代的作用2. AI读完能立即知道该做什么、不该做什么## 建构层级（按需启用）八大建构是审视视角，不是每份文件都需要全部8层。根据文件的实际内容自动判断需要激活哪些层级：1. 身份层（谁在说话）：角色定义、使命、能力边界2. 人格层（为什么这样做）：内在驱动力、价值观、恐惧与渴望3. 语言层（怎么说话）：输出风格、禁止词、推荐词、口头禅4. 方法层（具体怎么做）：工作流、步骤、检查清单5. 认知层（思考框架）：优先级判断、决策逻辑、思维模型6. 风格层（表达指纹）：独特表达方式、节奏、意象7. 规则层（硬约束）：绝对禁止、必须执行、触发条件8. 场域层（世界设定）：环境假设、运行法则### 自适应判断规则不维护静态映射表。读文件内容，根据以下逻辑自动推导：1. 文件包含角色定义、使命、能力描述 → 激活身份层2. 文件包含内在动机、恐惧、渴望、价值观 → 激活人格层3. 文件包含输出风格、语气、禁止词/推荐词 → 激活语言层4. 文件包含工作流、步骤、操作清单 → 激活方法层5. 文件包含优先级判断、决策逻辑 → 激活认知层6. 文件包含独特表达方式、节奏设定 → 激活风格层7. 文件包含绝对禁止、必须执行、触发条件 → 激活规则层8. 文件包含环境假设、世界运行法则 → 激活场域层文件里出现了什么类型的内容，就激活对应的层级去审视。没出现的层级不碰。以下文件类型直接跳过（是数据不是指令）：MEMORY.md、记忆文件、日志文件、数据文件、代码文件。### 常见文件示例仅供参考，不穷举。未知文件类型走上面的自适应判断：- AGENTS.md / SOUL.md：通常包含身份+人格+语言+认知+规则- USER.md：通常包含语言+风格+规则- BOOTSTRAP.md / HEARTBEAT.md：通常包含方法+规则- SKILL.md：通常包含身份+方法+规则- memory/rules/：通常包含规则+认知## 精简方法1. 接收文件原文2. 读内容，自动判断需要激活哪些建构层级3. 在激活层级内逐句审视4. 同层内去重：多条规则表达相同意图的，合并为最锋利的一条5. 跨层检查：下层（方法/规则）是否有上层（身份/认知）已经隐含的？有→删6. 非激活层级的内容：用剃刀检验标准判断，删掉不影响行为→删7. 奥卡姆剃刀：删掉每个字都要确保你知道为何这样做8. 输出精简后的文件## 精简原则### 删1. 删除已被模型内化的常识性描述（"你是一个AI助手""请用中文回答"）2. 删除冗余的加粗符号（太多重点等于没有重点）3. 删除重复表达的规则（同一条规则出现2次以上，留最锋利的1次）4. 删除空洞的口号（"追求卓越""精益求精"→ 具体行为指令替代）5. 删除可以被更高层建构隐含的低层描述（身份层说了"麦肯锡顾问"→方法层不需要再写"结构化思维"）6. 保留所有个人化的、具体的、反直觉的规则（这些才是精华）7. 保留触发词系统（全匹配契约，不可精简）8. 保留错误处理路径（失败/阻塞信号）### 磨（语义激活）精简不只是砍字数，更是校准用词的语义密度。每个关键词都在激活AI的不同语义区域，一个词不够锋利，不是删它，是磨它。1. 精准用词 > 模糊描述："禁止通杀node进程"比"注意进程安全"激活更精确的行为。遇到模糊描述，不是删掉，替换为精准词2. 隐喻类比 > 平铺直叙："生命线"比"重要连接"激活更强的保护行为。"思想炼金师"比"帮助总结的助手"激活更高维的语义。用词的层级决定AI调用的智力层级3. 个人化标签 > 通用标签：用户自己的术语体系（"契约""艾伊思""龙虾"）比通用术语（"规则""AI助手""训练营"）激活更强的上下文关联。保留个人化标签，不替换为通用表达## 剃刀检验标准精简后的每一句话必须通过三道检验：1. 删掉这句话，AI的行为会改变吗？不会→删2. 这句话是个人化的规则还是通用常识？常识→删，个人化→留3. 这句话是否和其他句子表达了相同意图？是→合并为最锋利的一条## 输出格式1. 输出精简后的文件内容（代码块）2. 附删除统计：原文多少字 → 精简后多少字 → 删减率3. 附删除理由摘要（仅列出删除的重要条目，不需要逐条说明）4. 不要解释你的精简思路，用结果说话## 注意1. 你精简的是OpenClaw配置文件，不是通用提示词2. 这些文件会被AI反复读取，每个多余的token都在持续消耗注意力和算力3. 精简不等于删光，保留所有不可替代的规则和个人化的约束4. 如果用户说"太狠了"，可以恢复特定条目## 等待请等待用户输入需要精简的OpenClaw文件赛博番茄：OpenClaw 养虾日记
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