新手玩OpenClaw最常犯的5个错误（附解决方案）

你给出的指令通常是“帮我优化一下网站”“把这个页面改好看”“修一下报错”。AI 会很努力地输出，但结果常常偏离预期：你想修 SEO，它去改了视觉；你想加新文章，它顺手重构了样式；你只是要补两个链接，最后出现一堆无关改动。

根因是目标没有可验证边界。AI 无法读取你脑中的优先级，它只能根据语义猜测“什么叫更好”。当目标抽象、验收标准缺失时，最容易出现高成本返工。

• 先写三行任务定义：做什么、不做什么、如何算完成。
• 把结果约束成清单：例如“新增 2 个页面 + 更新 blog.html 两个链接 + 保持导航一致”。
• 每次任务都附带参考文件路径，例如 `DESIGN.md`、`blog/one-hour-story.html`。

你在同一个会话里先改首页，再写博客，然后顺便修部署，最后又问文案。前十分钟看起来很流畅，后面越来越混乱：AI 会把前一个任务的约束带到下一个任务，甚至把旧结论当新规则。你以为它“记性好”，实际上它正在累积上下文噪音。

根因是任务边界缺失。OpenClaw 的优势之一是可以任务化、并行化，你却把它用成了单线程聊天工具，直接放弃了它最值钱的能力。

• 按主题拆分会话：内容创作、代码修改、部署排查分开进行。
• 跨任务共享信息时，不要“口头复述”，用文件落地（规范文档、待办清单）。
• 优先使用“主任务 + 子任务”结构，让每个任务有独立上下文。

你每天都在重复同一句话："用暗黑风"、"导航统一"、"记得加 SEO"、"不要改这个色值"。短期看似可控，长期非常低效。因为任何一次忘记提醒，结果就会跑偏；而且不同任务给出的提示可能彼此冲突，导致风格漂移越来越严重。

根因是规则没有产品化。真正稳定的做法是把规则写进文件，让 AI 每次按同一标准执行，而不是依赖你的即时记忆。

• 建立并维护 `DESIGN.md`、`README`、发布流程文档，明确不可变约束。
• 把高频标准变成模板，例如页面结构模板、文章元信息模板、导航模板。
• 改完规则后立刻让 AI 复查相关页面，防止“文档更新、页面没跟上”。

很多新手在看到代码生成后就默认任务完成，直接进入下一个需求。结果到了最后统一测试时，出现链接 404、样式断层、移动端错位、脚本冲突。你会误以为是工具不可靠，其实是缺失了最基础的验证环节。

根因是把“输出文本”当成“完成交付”。在工程场景里，任何变更都应该经过最小验证：能打开、能跳转、能构建、能回退。

• 每次改动后至少做三件事：本地预览、关键路径点击、基础构建检查。
• 让 AI 在提交前自查：列出改动文件、风险点、回滚方案。
• 对外链、canonical、结构化数据等 SEO 项单独核验，不要混在视觉检查里。

你每次都觉得“这次记住了”，下次还是同样问题：命令写错、路径写错、部署漏一步、样式不一致。因为人的短时记忆不适合承担流程管理，而 AI 也不会自动替你建立项目记忆，除非你显式写下来。

根因是没有形成经验资产。没有清单、没有知识库、没有错误案例库，团队就只能靠个人记忆重复试错，越忙越乱。

• 每次踩坑后记录 3 行：错误现象、正确做法、下次触发条件。
• 每周整理一次“高频错误清单”，交给 AI 作为下一轮任务前置检查项。
• 把成功流程模板化，例如“写文章页面标准流程”“部署前检查流程”。