一、底层参数配置优化
1. Worker子任务超时参数改造
- 原配置：使用 Infinity 无限超时值，与Node.js Worker底层计时器不兼容，被强制截断为1毫秒，并行任务必触发超时异常；
- 优化后配置：固定为86400000毫秒（24小时）合法数值，兼容底层执行规则，消除并行任务执行时间限制，根治卡死问题。
二、任务分发架构调整
1. 分发顺序重构
- 原架构：任务进入调度中枢后，优先转发至DeepSeek‑R1‑14B大模型处理，本地规则后置；
- 优化后架构：本地规则匹配模块前置，命中文件操作、目录查询等基础指令时，直接由OpenClaw本地执行；仅复杂推理、深度决策类任务，才会进入大模型推理链路，实现执行效率与推理能力的平衡。
三、任务拆分管控机制优化
1. 拆分逻辑干预方案 基于调度中枢的动作数量判定规则，制定极简指令编写规范：单指令仅包含一个核心执行动作，规避系统自动拆分；并行功能改为人工主动触发模式，仅用户明确指定并行执行时，才启用多子任务模式，从源头控制并行任务数量。
四、执行链路效果验证
1. 本地执行链路：目录文件查询指令可秒级完成，无需大模型介入，结果真实准确； 2. 安全机制表现：核心调度文件修改时，系统自动执行备份、语法校验流程，会出现执行中状态反馈，保障底层改造安全性。
五、后续技术迭代方向
1. 扩充本地技能库，完善基础系统操作的本地执行能力； 2. 构建文件修改安全校验体系，降低底层改造风险； 3. 拆解OpenClaw源码，提取核心调度逻辑，推进龙帝AI私有化版本迭代； 4. 细化并行任务触发规则，完善人工管控的关键词体系。
六 归档进掘金知识库：新增「模型版本维护日志」板块 专门用来沉淀版本相关信息，内容包含：
1. DeepSeek官方更新巡检记录； 2. 系统提示词、调度规则的迭代版本； 3. 权重升级的决策依据和落地测试结果。
让龙弟既做执行手脚，也做项目的版本情报官，形成完整的维护闭环。
