夜雨聆风记录一下我最近折腾 OpenClaw 的过程，给有同样困扰的朋友参考。
起因：让它写文档，写着写着就没消息了
最近让 OpenClaw 写一套文档，15 个模块、几十个章节。任务发出去，它开始干，然后……就没有然后了。
过了很久我去问，它说"已完成前三个模块"。我再推一次，它又写几章，然后又消失。
一开始以为是 bug，后来才明白：OpenClaw 默认是反应式的——你不推，它不动。而且每次对话结束，它就"忘了"自己在做什么。下次会话是全新的，没人告诉它"你上次做到哪了"。但我记得它是有心跳机制可以自主运行的，应该是我哪里配置不对？
试过的弯路
最开始我也试过口头交代："你先把第一章写完，然后第二章……"结果写到第三章就断了，下次问它，说忘了写到哪了😅
后来意识到：把任务状态写到 HEARTBEAT 和 TODO.md 文件里，让它每次醒来能"看见"进度。
我的方案：TODO Manager + Heartbeat
TODO Manager（任务看板）
就是弄了个 TODO.md，把所有任务写清楚，并且制作成 SKILL，避免遗忘技能：
优先级（P0/P1/P2） 状态（⏳待开始 / 🟡进行中 / ✅已完成） 产出位置
Heartbeat（定时唤醒）
配了个 HEARTBEAT.md，让它每 15 分钟自己醒来：
读 TODO.md，看还有多少 pending 任务 执行下一个任务 更新状态，汇报进度 没事就回 HEARTBEAT_OK，彻底静默
关键：todo-execution-state.json
这个状态文件记录"是否已汇报"：
pending > 0 → 执行任务 → 汇报 pending = 0 且已汇报 → HEARTBEAT_OK（静默，不打扰） pending = 0 且未汇报 → 发汇总报告 → 标记已汇报
效果就是：任务完成后它自己就安静了，不会反复发消息。只有新任务加入时，才会再次激活。
为什么有效
我自己的体会是：模型没有跨 session 的记忆，但文件系统有。把任务进度从"模型的脑子"移到"文件里"，它每次醒来都能准确知道做到哪了。
现在这套方案跑下来，它能自己花几小时把几十个章节写完，全程不用我盯着。
顺手再一句话上传到夸克网盘，生成分享链接（原来创建好的 SKILL）
踩过的坑，顺便记录一下
HEARTBEAT.md 别写太长，每次都会塞进 prompt 一次只加一条任务，跑通再加下一条 明确写"没事回 HEARTBEAT_OK"，不然它可能空转也发消息 间隔别设太短，我用的 15 分钟，再短它容易"无聊地跟自己对话"
补充一下：我用的是阿里百炼的 Coding Plan，所以不是很在乎 token 消耗。如果你用的是按量计费的 API，可能需要注意下 HEARTBEAT.md 的长度和唤醒频率，尽量精简。
一点心得
Heartbeat 适合那种需要"主动发现"的事——比如长任务推进、收件箱监控、服务器状态检查。
如果你会主动去问的事，或者一次性任务，用 Cron 更合适。
我自己用下来的感受：它让 Agent 从"你推一下它动一下"变成"自己盯着，有进展才叫你"。配合任务文件做外部记忆，确实能像 Manus 一样持续工作。
有同样折腾经历的朋友，欢迎交流更好的方案～