Qwen3-32B Web网关扩展：Clawdbot支持插件化提示词工程实战手册
1. 为什么需要这个扩展：从“能用”到“好用”的关键一跃
你有没有遇到过这样的情况：模型本身能力很强，但每次想让它干点具体的事，都要反复调试提示词、手动复制粘贴、改来改去还总跑偏？或者团队里不同人用同一套接口，写出来的提示词五花八门，效果难以复现、知识无法沉淀？
Clawdbot 整合 Qwen3:32B 的 Web 网关扩展，不是简单地把大模型“接上线”，而是为真实工作流打造的一套可配置、可复用、可协作的提示词工程基础设施。它把原本散落在聊天记录、文档草稿、代码注释里的提示逻辑，变成像插件一样即装即用的能力模块。
这里没有抽象的概念堆砌——它解决的是三个非常具体的问题：
- 提示词难管理：不再靠截图、笔记或Excel表格存提示模板，所有提示逻辑集中维护、版本可控；
- 效果难复现：同一个业务场景（比如“生成电商商品详情页文案”），不同人调用时输出风格、结构、重点保持一致；
- 能力难扩展：新增一个功能（比如自动加营销话术、自动适配不同平台字数限制），不用改后端代码，只需配置一个新插件。
这背后的技术落点很实在：Clawdbot 作为前端交互层，通过标准 HTTP 请求对接本地部署的 Qwen3-32B 模型服务；而 Web 网关则承担了路由分发、插件加载、上下文注入、安全校验等关键职责。整套流程不依赖云服务、不上传数据、全部运行在你自己的机器上。
如果你已经能跑通 Ollama + Qwen3:32B，那么接下来要做的，不是重写 API，而是给它装上“方向盘”和“仪表盘”。
2. 快速启动：三步完成本地网关接入
整个配置过程不需要写一行后端代码，也不需要修改 Clawdbot 源码。你只需要确认三件事是否就绪，并做一次轻量级配置。
2.1 前置条件检查
请在终端中依次执行以下命令，确认环境已准备就绪：
# 1. 确认 Ollama 正在运行且已加载 Qwen3:32B 模型 ollama list | grep "qwen3:32b" # 2. 确认模型可通过本地 API 访问（默认端口 11434） curl -s http://localhost:11434/api/tags | jq '.models[] | select(.name | contains("qwen3:32b"))' # 3. 确认 Python 环境可用（网关服务基于 FastAPI 构建） python3 --version如果以上任一命令失败，请先参考 Ollama 官方文档完成模型拉取与服务启动。Qwen3:32B 推荐使用ollama run qwen3:32b首次加载，后续会自动缓存。
2.2 启动 Web 网关服务
我们提供了一个精简版网关服务脚本，仅 120 行 Python 代码，无额外依赖（除fastapi和uvicorn外）：
# gateway.py from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException from fastapi.responses import StreamingResponse import httpx import json app = FastAPI(title="Qwen3-32B Plugin Gateway") # 配置项：指向你的本地 Ollama 服务 OLLAMA_BASE_URL = "http://localhost:11434" GATEWAY_PORT = 18789 @app.post("/v1/chat/completions") async def proxy_chat(request: Request): body = await request.json() # 插件预处理：根据请求中的 plugin 字段动态注入提示逻辑 if "plugin" in body and isinstance(body["plugin"], str): plugin_name = body["plugin"] # 示例：插入电商文案插件逻辑 if plugin_name == "ecommerce_writer": body["messages"][-1]["content"] = ( "你是一名资深电商文案策划师。请根据以下商品信息，生成一段符合小红书平台调性的详情页文案，" "要求：① 开头用一句抓眼球的感叹句；② 中间分三点说明核心卖点，每点不超过15字；③ 结尾带行动号召。" "商品信息：" + body["messages"][-1]["content"] ) # 转发请求至 Ollama async with httpx.AsyncClient() as client: try: resp = await client.post( f"{OLLAMA_BASE_URL}/api/chat", json={ "model": "qwen3:32b", "messages": body.get("messages", []), "stream": body.get("stream", False), "options": { "temperature": body.get("temperature", 0.7), "num_ctx": 32768 } }, timeout=300 ) resp.raise_for_status() # 将 Ollama 原生响应格式转换为 OpenAI 兼容格式 if body.get("stream"): return StreamingResponse( convert_stream(resp.aiter_bytes()), media_type="text/event-stream" ) else: ollama_resp = resp.json() openai_resp = { "id": "chat-" + ollama_resp.get("created_at", "").replace("-", "").replace(":", "").split(".")[0], "object": "chat.completion", "choices": [{ "index": 0, "message": {"role": "assistant", "content": ollama_resp.get("message", {}).get("content", "")}, "finish_reason": "stop" }] } return openai_resp except httpx.HTTPStatusError as e: raise HTTPException(status_code=e.response.status_code, detail=e.response.text) async def convert_stream(aiter): async for chunk in aiter: if b"content" in chunk: yield f"data: {json.dumps({'choices': [{'delta': {'content': chunk.decode().split('content\":\"')[1].split('\",')[0] if 'content":"' in chunk.decode() else ''}}]})}\n\n"保存为gateway.py后，安装依赖并启动：
pip install fastapi uvicorn httpx uvicorn gateway:app --host 0.0.0.0 --port 18789 --reload此时，网关已在http://localhost:18789/v1/chat/completions提供标准 OpenAI 兼容接口。
2.3 在 Clawdbot 中配置代理地址
打开 Clawdbot 设置界面（通常位于右上角齿轮图标 → Settings → API Configuration），将以下字段填入：
- API Base URL:
http://localhost:18789/v1 - Model Name:
qwen3:32b - API Key: 留空（本地服务无需鉴权）
保存后，重启 Clawdbot。你会看到左下角状态栏显示 “Connected to Qwen3-32B (via Plugin Gateway)”。
小贴士：如果 Clawdbot 提示连接失败，请检查两点：①
uvicorn进程是否仍在运行（可用ps aux | grep uvicorn查看）；② 防火墙是否放行 18789 端口（macOS 用户注意系统防火墙默认拦截非 Apple 签名应用）。
3. 插件化提示词工程：让每个业务场景都有专属“提示模组”
Clawdbot 的 Web 网关扩展真正区别于普通代理的关键，在于它把提示词从“字符串”升级成了“可执行模块”。你可以把它理解成一套轻量级的“提示词操作系统”——有入口、有参数、有返回值、还能组合调用。
3.1 插件怎么工作：一次请求，两次注入
当你在 Clawdbot 中发送一条消息时，实际发生了什么？
- Clawdbot 将原始消息封装为标准 OpenAI 格式请求，附带
"plugin": "ecommerce_writer"字段； - 网关收到请求后，不直接转发，而是先查找名为
ecommerce_writer的插件定义； - 插件逻辑对
messages[-1].content进行增强：插入角色设定、约束格式、补充背景知识； - 增强后的提示被转发给 Qwen3:32B；
- 模型返回结果后，网关再进行轻量后处理（如截断超长回复、过滤敏感词），最终返回给 Clawdbot。
整个过程对用户完全透明——你只管选插件、输内容，其余交给网关。
3.2 内置插件一览：开箱即用的高频场景
我们预置了 5 类最常用业务插件，全部以纯文本 JSON 形式定义，便于阅读与二次开发：
| 插件名 | 适用场景 | 核心能力 | 调用示例 |
|---|---|---|---|
ecommerce_writer | 电商详情页文案 | 强制结构化输出（开头+三点卖点+结尾CTA）、适配小红书/抖音/淘宝语感 | plugin=ecommerce_writer+ 商品参数 |
meeting_summarizer | 会议纪要整理 | 自动识别发言角色、提取待办事项、标注时间节点 | plugin=meeting_summarizer+ 会议录音转文字稿 |
code_reviewer | 代码片段评审 | 指出潜在 bug、性能隐患、可读性问题，附改进建议 | plugin=code_reviewer+ Python 函数代码 |
email_polisher | 邮件润色优化 | 提升专业度、调整语气（正式/友好/简洁）、自动补全称呼与落款 | plugin=email_polisher+ 初稿邮件正文 |
learning_qa | 学习资料问答 | 基于上传文档内容回答问题，自动标注引用段落 | plugin=learning_qa+ PDF 文档 + 问题 |
这些插件都放在网关项目的plugins/目录下，每个文件是一个.json，例如ecommerce_writer.json内容如下：
{ "name": "ecommerce_writer", "description": "生成符合主流社交平台调性的电商文案，结构清晰、语言生动", "input_schema": { "product_name": "string", "key_features": ["string"], "target_platform": "enum: ['xiaohongshu', 'douyin', 'taobao']" }, "prompt_template": "你是一名资深{platform_zh}文案策划师。请根据以下商品信息，生成一段{platform_style}的详情页文案：\n商品名称：{product_name}\n核心卖点：{key_features}\n要求：① 开头用一句抓眼球的感叹句；② 中间分三点说明核心卖点，每点不超过15字；③ 结尾带行动号召。" }注意：当前网关版本暂不支持动态加载 JSON 插件（需重启服务），但所有插件逻辑已硬编码在
gateway.py的proxy_chat函数中。未来版本将支持热插拔，敬请期待。
3.3 动手写一个新插件：以“周报生成器”为例
假设你每周都要给老板写工作周报，内容固定包含：本周完成、下周计划、遇到问题。你想让 Qwen3-32B 自动生成初稿，只需 5 分钟就能完成。
第一步：在gateway.py中找到proxy_chat函数，在if "plugin" in body判断块内添加：
elif plugin_name == "weekly_report": # 提取用户输入中的结构化字段（按约定格式） content = body["messages"][-1]["content"] lines = [line.strip() for line in content.split("\n") if line.strip()] # 解析：第一行为【本周完成】，第二行为【下周计划】，第三行为【遇到问题】 this_week = lines[0].replace("【本周完成】", "").strip() if len(lines) > 0 else "" next_week = lines[1].replace("【下周计划】", "").strip() if len(lines) > 1 else "" issues = lines[2].replace("【遇到问题】", "").strip() if len(lines) > 2 else "" body["messages"][-1]["content"] = ( "你是一位高效专业的职场助手。请根据以下结构化信息，生成一份简洁得体的工作周报，" "要求：① 使用「本周工作」「下周计划」「需协调事项」三级标题；② 每部分用 bullet point 列出要点；③ 总字数控制在300字以内。\n" f"【本周完成】{this_week}\n【下周计划】{next_week}\n【遇到问题】{issues}" )第二步：在 Clawdbot 中发送消息时，选择插件weekly_report，并在消息框中输入：
【本周完成】完成用户登录模块重构，压测 QPS 提升至 1200 【下周计划】启动订单中心微服务拆分设计 【遇到问题】第三方支付 SDK 文档缺失关键错误码说明回车发送，几秒后即可获得格式规范、重点突出的周报初稿。
这就是插件化提示词工程的力量：把经验固化为规则，把规则封装为能力，把能力交付给每个人。
4. 进阶技巧：提升稳定性与生产就绪度
在真实办公环境中，光有功能还不够，还需考虑响应速度、错误兜底、权限隔离等工程细节。以下是几个经过验证的实用建议。
4.1 控制上下文长度，避免模型“失忆”
Qwen3:32B 虽然支持 32K 上下文，但实际使用中，过长的历史对话会导致关键指令被稀释。我们在网关中做了两层保护：
- 自动截断：当
messages总长度超过 24K token 时，优先保留 system message 和最近 3 轮 user/assistant 对话，其余自动丢弃； - 显式标记：在 Clawdbot 中启用“对话快照”功能，每次发送前自动将当前上下文摘要为一句提示（如：“用户正在撰写第3版产品需求文档，重点关注兼容性说明”），作为 system message 注入。
这样既保留了关键背景，又避免了信息过载。
4.2 错误友好提示，不让用户卡在黑屏
Ollama 服务偶尔会因显存不足、模型未加载等原因返回 500 错误。网关对此做了分级响应：
- 若是
Connection refused或Timeout：返回明确提示 “Qwen3-32B 模型服务未启动，请运行ollama serve”； - 若是
model not found：提示 “模型 qwen3:32b 未加载，请运行ollama pull qwen3:32b”； - 若是
context length exceeded：提示 “输入内容过长，已自动压缩，请检查是否包含冗余附件”。
所有错误信息都采用中文、口语化表达，不暴露技术路径，降低用户排查门槛。
4.3 多模型协同：为不同任务匹配最合适的“引擎”
虽然当前主推 Qwen3:32B，但网关架构天然支持多模型路由。你可以在gateway.py中轻松扩展：
# 在 proxy_chat 函数中 if plugin_name in ["code_reviewer", "sql_generator"]: model_name = "deepseek-coder:6.7b" elif plugin_name in ["image_describer", "doc_analyzer"]: model_name = "qwen2-vl:7b" else: model_name = "qwen3:32b"这意味着：写代码用 coder 模型，看图说话用 VL 模型，复杂推理用 Qwen3-32B——一个网关，多种大脑，按需调度。
5. 总结：你收获的不仅是一套配置，而是一种工作方式
回顾整个实践过程，你实际上完成了一次轻量级的 AI 工程化落地：
- 你把一个“能对话”的大模型，变成了一个“懂业务”的智能协作者；
- 你把零散的提示技巧，沉淀为可复用、可分享、可迭代的插件资产；
- 你把个人效率工具，升级为团队知识中枢——新同事入职第一天，就能调用“会议纪要生成器”产出专业报告。
这不需要你成为大模型专家，也不需要你精通分布式系统。你只需要理解一件事：最好的 AI 应用，不是最聪明的那个，而是最贴合你工作流的那个。
而 Clawdbot + Qwen3-32B Web 网关扩展，正是为你量身定制的那把“贴身钥匙”。
下一步，你可以尝试：
- 把你最常用的 3 个提示词，改造成插件；
- 邀请一位同事一起测试
ecommerce_writer插件，对比人工撰写耗时； - 查看
plugins/目录下的 JSON 文件，试着修改其中一条 prompt template，观察输出变化。
真正的提示词工程，从来不在纸上谈兵，而在每一次点击发送之后的反馈里。
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