🔗 Prompt Chaining：提示的艺术就是把大象装进冰箱
世界上有一种AI技术叫Prompt Chaining，它就像是把一个复杂的任务拆解成三步——打开冰箱、放进去、关门。听起来很简单？但很多AI连冰箱门都找不到。
📖 什么是 Prompt Chaining？
Prompt Chaining（提示链）是一种将复杂任务分解为多个简单提示的技术。每个提示专注于一个子任务，通过链式调用逐步完成最终目标。
🎭 周星驰式比喻
就像周星驰电影里的——"一分钟内要赶到"、"然后呢？"、"那要怎么样"。每一步都很简单，但连起来就能完成不可能的任务。这就是Prompt Chaining的精髓：化繁为简，步步为营。
🏗️ 工作原理
Prompt Chaining 流程:
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Step 1 │───▶│ Step 2 │───▶│ Step 3 │
│ 分解任务 │ │ 处理子任务 │ │ 整合结果 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
输出1 输出2 最终输出
核心步骤：
- 任务分解 - 把大任务拆成N个小任务
- 顺序执行 - 每个提示依赖前一个的输出
- 结果传递 - 上一步的输出作为下一步的输入
- 最终整合 - 汇总所有子任务结果
💻 OpenClaw 实战应用
# OpenClaw 中的 Prompt Chaining 实现
# 使用消息历史保持上下文链
# Step 1: 搜索信息
web_search(query="最新AI工具")
# Step 2: 分析信息（使用前一步结果）
# 模型会自动理解上下文
# Step 3: 生成内容
# 基于前面的搜索和分析结果生成最终内容
# 使用 prompt chaining 自动完成全流程
OpenClaw 相关功能
sessions_history- 获取会话历史，维护提示链sessions_send- 向会话发送消息，继续链式调用cron- 定时触发提示链任务
🎯 适用场景
| 场景 | 链式设计 | 效果 |
|---|---|---|
| SEO文章生成 | 选题→大纲→正文→SEO优化 | 质量提升60% |
| 数据分析报告 | 采集→清洗→分析→可视化→总结 | 自动化程度90% |
| 智能客服 | 理解意图→查询知识库→生成回复→审核 | 响应时间缩短 |
| 代码审查 | 静态分析→安全扫描→性能评估→建议生成 | 覆盖全面 |
⚡ 优化技巧
技巧1：明确边界
每个提示只负责一个子任务，不要贪多。
技巧2：传递关键信息
在链的每一步强调关键变量，确保信息不丢失。
技巧3：设置检查点
在关键节点添加质量检查，不合格就回退。