据传输到控制中枢，中枢自动调整压力调节的速度和幅度 —— 当传感器检测到修士的肌肉收缩频率超过 25 次 / 分钟（过度紧张）时，舱体减缓压力提升速度，从每分钟提升 5 灵能单位降低至每分钟提升 2 灵能单位；当检测到修士的心率趋于平稳（每分钟波动低于 5 次）时，舱体加快压力提升速度，从每分钟提升 5 灵能单位增加至每分钟提升 8 灵能单位，确保压力始终处于修士能承受的极限边缘（即修士能保持正常训练动作，且无明显不适的压力范围），既达到炼体效果，又避免损伤。优化后的炼体舱，修士的身体不适率从 25% 降低至 3%，肌肉密度的提升速度也从每月 0.05g/cm3 提升至每月 0.08g/cm3。

在研发 “灵能模拟实战平台” 时，绿瑶遇到了 “场景模拟真实性不足” 的问题 —— 初期制作的平台，模拟的野兽攻击动作较为单一，如岩刺兽只会直线冲撞，水纹兽只会固定角度喷射水流，灵能攻击的轨迹也呈固定的直线或抛物线，无法模拟真实战斗中野兽的随机应变，导致修士在实战训练中形成固定的应对模式，遇到真实野兽时反而无法适应。为解决这个问题，绿瑶带领团队深入矿洞，对数十种野兽进行了为期一个月的观察和数据采集，比如跟踪岩刺兽的移动轨迹（记录了它在追逐猎物时会突然变向，变向角度范围 15-45 度）、测量水纹兽的水流喷射角度（发现它能根据猎物位置调整喷射角度，范围 - 30 至 60 度）、记录晶甲兽的灵能光束射程（不同距离下光束的扩散程度不同，10 米内扩散率 5%，20 米内扩散率 15%）。同时，绿瑶还邀请了十名筑基期修士进行实战对战，使用 “灵能动作捕捉仪” 记录下不同武技的攻击轨迹（如 “灵能剑斩” 的轨迹会因修士的手腕发力角度不同而产生偏差，偏差范围 3-10 度）和灵力输出模式（如释放 “火球术” 时，灵力输出会有 0.5 秒的蓄力期，蓄力期间灵力波动幅度为 10-20%）。将这些数据输入平台的控制中枢，通过 “灵能 AI 算法”（一种基于灵能波动的机器学习算法，能模拟生物的随机决策过程）对数据进行分析、整合，生成了数千种不同的攻击动作和轨迹，比如岩刺兽的冲撞不仅有直线，还有折线、曲线，甚至会在冲撞过程中突然停顿；水纹兽的水流喷射能根据修士的闪避方向实时调整角度；灵能光束的轨迹会因距离和灵力波动产生随机扩散，让平台模拟的场景更加真实。同时，绿瑶还在平台中加入了