OpenClaw运行重度工具链时任务无声中断，主因是免费模型上下文被冗长未清洗的工具输出撑爆；须启用output_filter、调优timeout、强制三段式指令并开启tool_call_validation。
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OpenClaw在免费模型（如千问3.5-9B、Qwen3-4B-Instruct）上运行重度工具链（如PDF解析+OCR+表格提取+多步重命名+邮件发送）时，任务常在第三或第四步无声中断，日志里只留下“[ERROR] Skill execution timeout”或空响应——这不是模型能力不足，而是免费模型的推理上下文被工具链返回的冗长原始数据瞬间撑爆，导致后续动作彻底失焦。
上下文窗口被工具输出填满
免费模型默认使用32K token上下文，但OpenClaw执行工具链时会把每一步的完整返回体（含文件路径、JSON结构、base64编码截图、错误堆栈）原样塞进对话历史。一个PDF解析插件返回的文本块就可能超8000 token，两步之后上下文已剩不到10K，模型再无法识别“下一步该发邮件还是该压缩文件”。
用openclaw run "整理报表" --debug --verbose查看model_input.log，你会看到最后几轮输入里只剩一堆乱码和截断的JSON字段。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
工具链返回未清洗，模型被迫“读源码”
重度工具链（如pdfplumber、pyautogui、win32com）的原始输出往往包含调试信息、空行、异常警告、内存地址——这些对人类无意义，却会吃掉大量token。千问3.5-9B没有预设过滤机制，它必须逐字扫描全部内容才能定位关键字段。
例如：OCR工具返回中混入[DEBUG] Page 3 processed in 2.3s → memory: 0x7fffaa123000这类行，模型会误判为有效指令的一部分，从而生成错误动作。
【务必在技能定义中启用output_filter】，否则模型将永远在噪音里找信号。
异步工具返回延迟错位
当工具链含异步操作（如邮件发送、后台截图、大文件哈希计算），OpenClaw默认等待固定超时（默认15秒）。若实际耗时22秒，模型会在超时后收到空响应或报错字符串，却仍按“已成功”继续下一步——结果就是PDF重命名了，但邮件根本没发出去。
抓取并分析 OpenClaw JSONL 会话日志，重建并回填代理记忆文件。适用于：(1) 模型切换后记忆不完整，(2) 验证记忆覆盖度，(3) 重建丢失记忆，(4) 通过 cron/heartbeat 自动同步每日记忆。支持简单提取及基于 LLM 的叙事摘要，并自动清理敏感信息。
第一步：检查技能配置中timeout值是否大于工具实测最大耗时
第二步：在skills/your_skill.py中显式添加await asyncio.sleep(0.5)缓冲，避免CPU密集型工具抢占事件循环
第三步：用openclaw debug --skill your_skill捕获真实返回时间戳，而非依赖日志里的“start/end”伪时间
免费模型缺乏工具调用元认知
千问3.5-9B等免费模型未经过Tool Learning微调，它不理解“调用API”和“生成文字”是两类行为。当你让它“先OCR再发邮件”，它可能把OCR结果当成最终输出，直接结束任务；也可能把邮件正文写成Markdown格式却忘了触发SMTP插件。
方法一：强制使用三段式指令结构
请执行：[OCR识别桌面报表.pdf]
标准要求：[只返回纯文本，剔除所有坐标、置信度、debug行]
例外处理：[若识别失败，返回JSON {"status":"failed","reason":"empty_page"}]
方法二：在config.yaml中启用tool_call_validation: true，让OpenClaw拦截无实际调用的“假动作”
方法三：用openclaw skill create --template toolchain新建技能时，勾选“强制工具签名验证”，系统会自动注入校验头
