【进阶实战】OpenClaw 自动化：通过网关层注入实现 Telegram 稳健尾注
一、 背景与痛点
在 OpenClaw 的实际部署中，部分版本可能缺乏内建的“回复尾注持久化”功能（即每条回复自动附加模型及上下文信息）。常见的初阶方案是通过 System Prompt 强制模型输出格式，例如： 
🧠 Model: gpt-4o | 📊 Context: 13k/128k 
但提示词方案存在明显局限： 

输出不稳： 模型偶尔会遗漏或格式跑偏。
逻辑冲突： 若平台层后续开启类似功能，会导致输出内容重复堆叠。
Token 消耗： 每次回复都要求模型生成固定格式，会消耗不必要的输出 Token。

更优方案： 在 OpenClaw 网关回复链路中直接注入尾注。这种方法不依赖模型意识，格式统一且健壮性更高。 

二、 核心实现思路
注入点建议选择在 runReplyAgent 逻辑附近，即最...