核心内容摘要
【光学】高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理附Matlab代码
前言：当 Chatbot 长出了“爪子”在很长一段时间里，我们与 LLM 的交互仅限于“对话”。
不管 GPT 聊得多么开心，它始终被困在对话框里，无法触碰真实世界的代码库或服务器。
Clawdbot的诞生就是为了打破这堵墙。
名字中的 "Claw" 一语双关：既代表其内核使用的是Claude模型，也象征着它像一只机械爪（Claw），能精准地抓取工具、执行操作。
本文将剥开 Clawdbot 的外壳，从系统架构、核心工作流、提示词工程三个维度，带你看看一个现代 AI Agent 是如何炼成的。
骨架与肌肉：Clawdbot 的架构设计 (Architecture)Clawdbot 并没有采用传统的单体应用架构，为了适应 LLM 的无状态特性和高并发需求，它通常采用事件驱动 (Event-Driven) + Serverless架构。
架构全景图【架构图描述】最左侧 (触角)：Slack / Discord / GitHub Webhook。
中间层 (中枢)：API Gateway - Lambda Function (Agent Runtime)。
核心大脑 (Brain)：Claude
5 Sonnet API (Anthropic)。
右侧 (手脚 - Tools)：Sandbox (Docker容器)、Jira API、AWS SDK、Database。
底部 (记忆)：