1. 刚上手 openclaw 时命令记不住是常态openclaw 是一个把「对话式 AI 助手」和「本地/远程执行能力」缝在一起的工具你在聊天窗口里敲/status、/model这类 Slash Commands在终端里敲openclaw gateway run、openclaw models set这类 CLI 命令两套入口各管一摊。对刚接触的开发者来说最容易卡住的不是概念而是「我到底该在哪敲哪条命令」。Slash Commands 负责会话内的即时控制比如切换模型、查看 token 用量、压缩上下文CLI 负责进程级和配置级的操作比如启动网关、管理渠道、跑健康检查。两者共享同一份配置但触发位置完全不同。这篇整理面向刚接触 openclaw 的开发者把高频 CLI 与 Slash Commands 按使用场景重新梳理并给出一份可直接复制的config.toml/settings.json骨架演示如何通过统一 Key/API 通道接入 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end。每条命令后面我会附上验证动作和预期输出方便你边敲边对照。如果你之前只会在聊天框里发消息看完这篇至少能把「配置—启动—验证—排障」这条链路走通。需要先明确一点openclaw 的命令分两层Slash Commands 以/开头只在会话输入框里生效CLI 命令以openclaw开头只在终端里生效。把这两层混着敲是新手最常见的报错来源。下面先讲接入前置再给配置骨架最后逐条验证。2. 接入前置TaoToken 的 Key 与 API 通道准备在写配置之前先把「模型从哪来」这件事定下来。openclaw 本身不生产模型能力它需要一个兼容 OpenAI 协议的上游通道。TaoToken 提供的就是这样一个统一 Key/API 通道你拿到一个 Key填进 openclaw 的模型认证配置里后续/model切换、openclaw models list列模型都走这条通道。操作顺序建议这样先到 TaoToken 控制台创建 API Key地址是 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 创建后复制那串sk-开头的 Key只显示一次丢了就重建。然后确认你要用的模型名可以在模型对话页先试跑一次地址 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 确认通道可用再写进配置。API 基地址统一用 https://taotoken.net/api 注意这个地址不加任何查询参数。注意Key 不要写进会提交到 Git 的文件里。openclaw 的配置支持环境变量引用下面骨架里我会用${TAOTOKEN_API_KEY}这种写法你只要在 shell 里 export 一次即可。如果你打算长期跑编码类任务或 Agent 工作流可以顺带了解 Coding Plan地址 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 它更适合高频调用场景。但本篇的重点是命令速查接入部分点到为止够你跑通验证就行。3. 可复制配置骨架config.toml 与 settings.jsonopenclaw 的配置分两处config.toml管网关、渠道、Agent 这些进程级设置settings.json管模型认证和默认模型这类会话级设置。两者路径通常在~/.openclaw/下。下面这份骨架你可以直接复制改掉 Key 和模型名就能用。先看config.toml# ~/.openclaw/config.toml [gateway] port 18789 host 127.0.0.1 [commands] bash true config true debug true [models] provider openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY default gpt-4o-mini [agents.defaults] heartbeat 30m再看settings.json它负责模型认证细节{ models: { auth: { openai-compatible: { apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, baseURL: https://taotoken.net/api } }, default: gpt-4o-mini, fallbacks: [gpt-4o] }, session: { ttl: 24h } }写完后在终端 export 一次 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key提示config.toml里的api_key_env和settings.json里的${TAOTOKEN_API_KEY}指向同一个环境变量改一处即可不要两处都硬编码明文 Key。配置写好后用openclaw config get models.base_url验证读取是否正常预期输出https://taotoken.net/api。如果输出为空或报路径不存在说明 TOML 层级写错了回去检查[models]段是否在顶层。4. 逐条验证CLI 与 Slash Commands 的成功结果配置就位后按「启动—查状态—切模型—会话内控制」的顺序逐条验证。每条我都给出命令和预期输出你照着敲一遍基本就能把常用命令过一遍。先启动网关并查状态openclaw gateway run --port 18789 # 另开一个终端 openclaw gateway status --json预期输出里running为trueport为18789。如果running是false先看openclaw logs --limit 100有没有端口占用报错。接着验证模型通道openclaw models status --probe openclaw models list--probe会实际打一次上游请求成功时你会看到当前默认模型gpt-4o-mini的可用状态为ok。models list则列出通道里所有可选模型确认列表非空就说明 TaoToken 通道接对了。然后进会话验证 Slash Commands。启动一个会话后依次敲/status /model list /usage tokens /think high /compact/status会显示当前提供商和模型/model list列出可切换模型/usage tokens打开每轮 token 显示/think high把思考级别调高/compact压缩上下文。这几条是会话内最高频的控制命令敲完你能明显感觉到输出行为的变化。CLI 侧再补几条高频的openclaw sessions --active 120 openclaw memory search release checklist openclaw cron list openclaw health --verbosesessions --active 120列出近两小时活跃会话memory search做语义检索cron list看定时任务health --verbose做一次完整体检。到这里配置、启动、模型、会话、记忆、定时、健康这几块就都覆盖了。5. 本篇常见报错排查命令敲下去报错八成集中在下面几类。我按「报错关键词—原因—动作」整理方便你对号入座。第一类是command not found: openclaw。这通常是安装后 PATH 没刷新或者你用的是npx临时调用。动作确认安装方式重开终端或直接用完整路径调用。第二类是401 Unauthorized或invalid api key。原因基本是环境变量没 export或者settings.json里写的是明文 Key 但值不对。动作echo $TAOTOKEN_API_KEY确认非空再openclaw models status --probe复测。注意 base_url 必须是https://taotoken.net/api多写斜杠或加参数都会导致认证失败。第三类是gateway port already in use。18789 被占了。动作openclaw gateway status看是不是已有实例在跑或者换端口openclaw gateway run --port 19001同时把config.toml里的port改一致。第四类是 Slash Command 没反应。最常见的原因是把 CLI 命令敲进了聊天框或者把/命令敲进了终端。记住/开头只在会话输入框生效openclaw开头只在终端生效。另外部分命令需要开关比如/config需要commands.config: true/bash需要commands.bash: true这些在config.toml的[commands]段里确认。第五类是models list为空。说明通道没通或模型名不匹配。动作先用模型对话页确认通道可用再检查settings.json里baseURL和apiKey是否被正确解析。如果用了${VAR}写法但变量没定义解析结果会是空字符串表现就是列表为空。注意排查时优先看openclaw logs --follow --json结构化日志比猜快得多。多数认证和端口问题在日志里都有明确字段。6. 把命令用起来从速查到日常命令速查的价值不在于背而在于需要时能快速定位。我的习惯是把高频命令分成三组启动组gateway run/status/restart、模型组models status/list/set、会话组/status、/model、/usage、/compact。日常开发里模型组和会话组用得最多启动组基本只在环境变动时碰。如果你要长期跑编码或 Agent 任务建议把 Coding Plan 的通道也配进settings.json的fallbacks里这样主模型不可用时会自动回退。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有完整的参数说明和示例。控制台在 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 可以随时查看用量和 Key 状态。最后留一个实用技巧把openclaw completion --shell zsh --install跑一遍CLI 命令就能自动补全比手敲快很多。Slash Commands 那边/help和/commands随时能拉出完整列表不用记。命令这东西用三次就成肌肉记忆了。
openclaw常用命令整理：CLI 与 Slash Commands 速查手册（含 TaoToken 配置骨架）
1. 刚上手 openclaw 时命令记不住是常态openclaw 是一个把「对话式 AI 助手」和「本地/远程执行能力」缝在一起的工具你在聊天窗口里敲/status、/model这类 Slash Commands在终端里敲openclaw gateway run、openclaw models set这类 CLI 命令两套入口各管一摊。对刚接触的开发者来说最容易卡住的不是概念而是「我到底该在哪敲哪条命令」。Slash Commands 负责会话内的即时控制比如切换模型、查看 token 用量、压缩上下文CLI 负责进程级和配置级的操作比如启动网关、管理渠道、跑健康检查。两者共享同一份配置但触发位置完全不同。这篇整理面向刚接触 openclaw 的开发者把高频 CLI 与 Slash Commands 按使用场景重新梳理并给出一份可直接复制的config.toml/settings.json骨架演示如何通过统一 Key/API 通道接入 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end。每条命令后面我会附上验证动作和预期输出方便你边敲边对照。如果你之前只会在聊天框里发消息看完这篇至少能把「配置—启动—验证—排障」这条链路走通。需要先明确一点openclaw 的命令分两层Slash Commands 以/开头只在会话输入框里生效CLI 命令以openclaw开头只在终端里生效。把这两层混着敲是新手最常见的报错来源。下面先讲接入前置再给配置骨架最后逐条验证。2. 接入前置TaoToken 的 Key 与 API 通道准备在写配置之前先把「模型从哪来」这件事定下来。openclaw 本身不生产模型能力它需要一个兼容 OpenAI 协议的上游通道。TaoToken 提供的就是这样一个统一 Key/API 通道你拿到一个 Key填进 openclaw 的模型认证配置里后续/model切换、openclaw models list列模型都走这条通道。操作顺序建议这样先到 TaoToken 控制台创建 API Key地址是 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 创建后复制那串sk-开头的 Key只显示一次丢了就重建。然后确认你要用的模型名可以在模型对话页先试跑一次地址 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 确认通道可用再写进配置。API 基地址统一用 https://taotoken.net/api 注意这个地址不加任何查询参数。注意Key 不要写进会提交到 Git 的文件里。openclaw 的配置支持环境变量引用下面骨架里我会用${TAOTOKEN_API_KEY}这种写法你只要在 shell 里 export 一次即可。如果你打算长期跑编码类任务或 Agent 工作流可以顺带了解 Coding Plan地址 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 它更适合高频调用场景。但本篇的重点是命令速查接入部分点到为止够你跑通验证就行。3. 可复制配置骨架config.toml 与 settings.jsonopenclaw 的配置分两处config.toml管网关、渠道、Agent 这些进程级设置settings.json管模型认证和默认模型这类会话级设置。两者路径通常在~/.openclaw/下。下面这份骨架你可以直接复制改掉 Key 和模型名就能用。先看config.toml# ~/.openclaw/config.toml [gateway] port 18789 host 127.0.0.1 [commands] bash true config true debug true [models] provider openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY default gpt-4o-mini [agents.defaults] heartbeat 30m再看settings.json它负责模型认证细节{ models: { auth: { openai-compatible: { apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, baseURL: https://taotoken.net/api } }, default: gpt-4o-mini, fallbacks: [gpt-4o] }, session: { ttl: 24h } }写完后在终端 export 一次 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key提示config.toml里的api_key_env和settings.json里的${TAOTOKEN_API_KEY}指向同一个环境变量改一处即可不要两处都硬编码明文 Key。配置写好后用openclaw config get models.base_url验证读取是否正常预期输出https://taotoken.net/api。如果输出为空或报路径不存在说明 TOML 层级写错了回去检查[models]段是否在顶层。4. 逐条验证CLI 与 Slash Commands 的成功结果配置就位后按「启动—查状态—切模型—会话内控制」的顺序逐条验证。每条我都给出命令和预期输出你照着敲一遍基本就能把常用命令过一遍。先启动网关并查状态openclaw gateway run --port 18789 # 另开一个终端 openclaw gateway status --json预期输出里running为trueport为18789。如果running是false先看openclaw logs --limit 100有没有端口占用报错。接着验证模型通道openclaw models status --probe openclaw models list--probe会实际打一次上游请求成功时你会看到当前默认模型gpt-4o-mini的可用状态为ok。models list则列出通道里所有可选模型确认列表非空就说明 TaoToken 通道接对了。然后进会话验证 Slash Commands。启动一个会话后依次敲/status /model list /usage tokens /think high /compact/status会显示当前提供商和模型/model list列出可切换模型/usage tokens打开每轮 token 显示/think high把思考级别调高/compact压缩上下文。这几条是会话内最高频的控制命令敲完你能明显感觉到输出行为的变化。CLI 侧再补几条高频的openclaw sessions --active 120 openclaw memory search release checklist openclaw cron list openclaw health --verbosesessions --active 120列出近两小时活跃会话memory search做语义检索cron list看定时任务health --verbose做一次完整体检。到这里配置、启动、模型、会话、记忆、定时、健康这几块就都覆盖了。5. 本篇常见报错排查命令敲下去报错八成集中在下面几类。我按「报错关键词—原因—动作」整理方便你对号入座。第一类是command not found: openclaw。这通常是安装后 PATH 没刷新或者你用的是npx临时调用。动作确认安装方式重开终端或直接用完整路径调用。第二类是401 Unauthorized或invalid api key。原因基本是环境变量没 export或者settings.json里写的是明文 Key 但值不对。动作echo $TAOTOKEN_API_KEY确认非空再openclaw models status --probe复测。注意 base_url 必须是https://taotoken.net/api多写斜杠或加参数都会导致认证失败。第三类是gateway port already in use。18789 被占了。动作openclaw gateway status看是不是已有实例在跑或者换端口openclaw gateway run --port 19001同时把config.toml里的port改一致。第四类是 Slash Command 没反应。最常见的原因是把 CLI 命令敲进了聊天框或者把/命令敲进了终端。记住/开头只在会话输入框生效openclaw开头只在终端生效。另外部分命令需要开关比如/config需要commands.config: true/bash需要commands.bash: true这些在config.toml的[commands]段里确认。第五类是models list为空。说明通道没通或模型名不匹配。动作先用模型对话页确认通道可用再检查settings.json里baseURL和apiKey是否被正确解析。如果用了${VAR}写法但变量没定义解析结果会是空字符串表现就是列表为空。注意排查时优先看openclaw logs --follow --json结构化日志比猜快得多。多数认证和端口问题在日志里都有明确字段。6. 把命令用起来从速查到日常命令速查的价值不在于背而在于需要时能快速定位。我的习惯是把高频命令分成三组启动组gateway run/status/restart、模型组models status/list/set、会话组/status、/model、/usage、/compact。日常开发里模型组和会话组用得最多启动组基本只在环境变动时碰。如果你要长期跑编码或 Agent 任务建议把 Coding Plan 的通道也配进settings.json的fallbacks里这样主模型不可用时会自动回退。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有完整的参数说明和示例。控制台在 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 可以随时查看用量和 Key 状态。最后留一个实用技巧把openclaw completion --shell zsh --install跑一遍CLI 命令就能自动补全比手敲快很多。Slash Commands 那边/help和/commands随时能拉出完整列表不用记。命令这东西用三次就成肌肉记忆了。
