拆开说：

• prompt 增强管的是「让 27B 少想一点、按格式出」：把任务说明写死（只查某类 bug、要某种格式的结论），比让它自由发挥强很多，能压掉 thinking 的空烧。
• 但真正决定能不能跑完的，是上下文长度。3.9 万行一次性进 24G 3090 上的 27B q4km = 几十万 token，prefill 慢一档、KV 挤显存，这毛病是换模型也救不回来的。

所以顺序是：先拆任务（≤1.5 万行/批，每批开干净上下文），再用 prompt 增强约束输出，最后汇总给在线/强模型做全局。prompt 增强是在「拆开」的前提下才放得出来。

看来，喂给27b 之前，需要来一个prompt enhanced

拆开看：

• 3.9 万行 ≈ 几十万 token（按每行 10~15 token 估），对 24G 3090 上的 27B q4km，这已经远超本地实用长窗。长上下文对本地模型是双重打击：prefill 要先完整吃一遍全部 token（慢一档），KV cache 占显存、Q4 还得挤，生成速度上不去。
• 你的「6 项待办完成 1 项、第 2 项进行中被中断」卡在 25~30%，大概率是 agent 循环里每一步都在跟几十万 token 上下文交互，越走越慢；27B 的 thinking 模式还在空烧输出预算，把有限输出全用来「想」了。

正解不是换模型，是拆任务：

1. 把 3.9 万行按模块/文件拆成 ≤5K~1.5 万行一批，每个模块单独开一个干净上下文去审——上下文短、速度快、准确率反而高。
2. 每批用固定 check list 输出到结构化 schema（边界/空指针、资源泄漏、并发、SQL 注入——你既然在意安全，这条别漏）。
3. 全部模块审完，把每批中间结果汇总给一个强模型做全局综述和优先级排序。

这样本地模型干它擅长的「每个模块深挖」，在线/大模型干「全局找联系」，是分工不是替代。本地不是不能干活，是别一上来就喂全量、拿它当 400B 用。

另外 27B「特别爱想」是出了名的——纯查 bug 这种定向任务，把任务说明写死（只查 X 类问题、给出 Y 格式结论），比让它自由发挥强得多。