> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://openclaw.veiseule.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # „System-Prompt“ # System-Prompt OpenClaw erstellt für jeden Agentenlauf einen benutzerdefinierten System-Prompt. Der Prompt ist **OpenClaw-eigen** und verwendet nicht den Standard-Prompt von p-coding-agent. Der Prompt wird von OpenClaw zusammengestellt und in jeden Agentenlauf injiziert. ## Struktur Der Prompt ist bewusst kompakt und verwendet feste Abschnitte: * **Tooling**: aktuelle Werkzeugliste + kurze Beschreibungen. * **Safety**: kurze Guardrail-Erinnerung, um machtorientiertes Verhalten oder das Umgehen von Aufsicht zu vermeiden. * **Skills** (wenn verfügbar): erklärt dem Modell, wie Skill-Anweisungen bei Bedarf geladen werden. * **OpenClaw Self-Update**: wie `config.apply` und `update.run` ausgeführt werden. * **Workspace**: Arbeitsverzeichnis (`agents.defaults.workspace`). * **Documentation**: lokaler Pfad zu den OpenClaw-Dokumenten (Repo oder npm-Paket) und wann sie zu lesen sind. * **Workspace Files (injected)**: weist darauf hin, dass Bootstrap-Dateien unten enthalten sind. * **Sandbox** (wenn aktiviert): weist auf die sandboxed Laufzeit, Sandbox-Pfade und darauf hin, ob erhöhte Exec-Rechte verfügbar sind. * **Current Date & Time**: benutzerlokale Zeit, Zeitzone und Zeitformat. * **Reply Tags**: optionale Reply-Tag-Syntax für unterstützte Anbieter. * **Heartbeats**: Heartbeat-Prompt und Ack-Verhalten. * **Runtime**: Host, OS, Node, Modell, Repo-Root (wenn erkannt), Denkebene (eine Zeile). * **Reasoning**: aktuelle Sichtbarkeitsebene + Hinweis zum /reasoning-Toggle. Safety-Guardrails im System-Prompt sind beratend. Sie leiten das Modellverhalten, setzen jedoch keine Richtlinien durch. Verwenden Sie Tool-Richtlinien, Exec-Freigaben, sandboxing und Kanal-Allowlists für harte Durchsetzung; Betreiber können diese bewusst deaktivieren. ## Prompt-Modi OpenClaw kann kleinere System-Prompts für Sub-Agenten rendern. Die Laufzeit setzt pro Lauf ein `promptMode` (keine benutzerseitige Konfiguration): * `full` (Standard): enthält alle oben genannten Abschnitte. * `minimal`: wird für Sub-Agenten verwendet; lässt **Skills**, **Memory Recall**, **OpenClaw Self-Update**, **Model Aliases**, **User Identity**, **Reply Tags**, **Messaging**, **Silent Replies** und **Heartbeats** weg. Tooling, **Safety**, Workspace, Sandbox, Current Date & Time (wenn bekannt), Runtime und injizierter Kontext bleiben verfügbar. * `none`: gibt nur die Basis-Identitätszeile zurück. Wenn `promptMode=minimal`, werden zusätzlich injizierte Prompts als **Subagent Context** statt **Group Chat Context** gekennzeichnet. ## Workspace-Bootstrap-Injektion Bootstrap-Dateien werden gekürzt und unter **Project Context** angehängt, sodass das Modell Identitäts- und Profilkontext sieht, ohne explizite Lesevorgänge zu benötigen: * `AGENTS.md` * `SOUL.md` * `TOOLS.md` * `IDENTITY.md` * `USER.md` * `HEARTBEAT.md` * `BOOTSTRAP.md` (nur bei brandneuen Workspaces) * `MEMORY.md` und/oder `memory.md` (falls im Workspace vorhanden; eine oder beide können injiziert werden) All diese Dateien werden bei jedem Durchlauf **in das Kontextfenster injiziert**, was bedeutet, dass sie Tokens verbrauchen. Halte sie prägnant — insbesondere `MEMORY.md`, das im Laufe der Zeit anwachsen und zu unerwartet hoher Kontextnutzung sowie häufigerer Kompaktierung führen kann. > **Hinweis:** `memory/*.md`-Tagesdateien werden **nicht** automatisch injiziert. Sie > werden bei Bedarf über die Tools `memory_search` und `memory_get` aufgerufen und > zählen daher nicht gegen das Kontextfenster, es sei denn, das Modell liest sie ausdrücklich. Große Dateien werden mit einem Marker gekürzt. Die maximale Größe pro Datei wird durch `agents.defaults.bootstrapMaxChars` (Standard: 20000) gesteuert. Der insgesamt injizierte Bootstrap- Inhalt über alle Dateien hinweg ist durch `agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars` (Standard: 24000) begrenzt. Fehlende Dateien injizieren einen kurzen Marker für fehlende Dateien. Sub-Agent-Sitzungen injizieren nur `AGENTS.md` und `TOOLS.md` (andere Bootstrap-Dateien werden herausgefiltert, um den Kontext des Sub-Agenten klein zu halten). Interne Hooks können diesen Schritt über `agent:bootstrap` abfangen, um die injizierten Bootstrap-Dateien zu verändern oder zu ersetzen (z. B. durch Austauschen von `SOUL.md` gegen eine alternative Persona). Um zu prüfen, wie viel jede injizierte Datei beiträgt (roh vs. injiziert, Kürzung sowie Tool-Schema-Overhead), verwenden Sie `/context list` oder `/context detail`. Siehe [Context](/concepts/context). ## Zeitverarbeitung Der System-Prompt enthält einen dedizierten Abschnitt **Current Date & Time**, wenn die Benutzerzeitzone bekannt ist. Um den Prompt cache-stabil zu halten, enthält er nun nur noch die **Zeitzone** (keine dynamische Uhr oder Zeitformat). Verwenden Sie `session_status`, wenn der Agent die aktuelle Zeit benötigt; die Statuskarte enthält eine Zeitstempelzeile. Konfiguration über: * `agents.defaults.userTimezone` * `agents.defaults.timeFormat` (`auto` | `12` | `24`) Siehe [Date & Time](/date-time) für vollständige Details zum Verhalten. ## Skills Wenn geeignete Skills existieren, injiziert OpenClaw eine kompakte **Liste verfügbarer Skills** (`formatSkillsForPrompt`), die für jeden Skill den **Dateipfad** enthält. Der Prompt weist das Modell an, `read` zu verwenden, um die SKILL.md am angegebenen Ort zu laden (Workspace, verwaltet oder gebündelt). Wenn keine Skills geeignet sind, wird der Skills-Abschnitt weggelassen. ``` ... ... ... ``` Dies hält den Basis-Prompt klein und ermöglicht dennoch gezielte Skill-Nutzung. ## Documentation Wenn verfügbar, enthält der System-Prompt einen Abschnitt **Documentation**, der auf das lokale OpenClaw-Dokumentationsverzeichnis verweist (entweder `docs/` im Repo-Workspace oder die gebündelten npm- Paket-Dokumente) und außerdem den öffentlichen Mirror, das Source-Repo, den Community-Discord und ClawHub ([https://clawhub.com](https://clawhub.com)) für die Skill-Discovery nennt. Der Prompt weist das Modell an, lokale Dokumente zuerst zu konsultieren für OpenClaw-Verhalten, Befehle, Konfiguration oder Architektur und, wenn möglich, `openclaw status` selbst auszuführen (den Benutzer nur zu fragen, wenn kein Zugriff besteht).