---
read_when:
    - 在本地或 CI 中运行测试
    - 为 model / provider 缺陷添加回归测试
    - 调试 Gateway 网关 + 智能体行为
summary: 测试套件：unit/e2e/live 套件、Docker 运行器，以及每类测试覆盖的内容
title: 测试
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-15T13:33:02Z"
    model: gpt-5.4
    provider: openai
    source_hash: ec3632cafa1f38b27510372391b84af744266df96c58f7fac98aa03763465db8
    source_path: help/testing.md
    workflow: 15
---

# 测试

OpenClaw 有三个 Vitest 测试套件（unit / integration、e2e、live）以及一小组 Docker 运行器。

本文档是一份“我们如何测试”的指南：

- 每个测试套件覆盖什么（以及它刻意 _不_ 覆盖什么）
- 常见工作流应运行哪些命令（本地、推送前、调试）
- live 测试如何发现凭证并选择模型 / 提供商
- 如何为真实世界中的 model / provider 问题添加回归测试

## 快速开始

大多数时候：

- 完整门禁（推送前预期执行）：`pnpm build && pnpm check && pnpm test`
- 在配置充裕的机器上更快地运行本地完整测试套件：`pnpm test:max`
- 直接进入 Vitest watch 循环：`pnpm test:watch`
- 直接指定文件现在也会路由到 extension / channel 路径：`pnpm test extensions/discord/src/monitor/message-handler.preflight.test.ts`
- 当你在迭代单个失败用例时，优先使用有针对性的运行方式。
- 由 Docker 支持的 QA 站点：`pnpm qa:lab:up`
- 由 Linux VM 支持的 QA 通道：`pnpm openclaw qa suite --runner multipass --scenario channel-chat-baseline`

当你修改了测试或想获得更多信心时：

- 覆盖率门禁：`pnpm test:coverage`
- E2E 套件：`pnpm test:e2e`

当你在调试真实的 provider / model 时（需要真实凭证）：

- live 套件（models + Gateway 网关 tool / image 探测）：`pnpm test:live`
- 安静地只运行一个 live 文件：`pnpm test:live -- src/agents/models.profiles.live.test.ts`

提示：当你只需要一个失败用例时，优先通过下面介绍的 allowlist 环境变量来缩小 live 测试范围。

## QA 专用运行器

当你需要 QA-lab 级别的真实感时，这些命令与主测试套件并列使用：

- `pnpm openclaw qa suite`
  - 直接在宿主机上运行基于仓库的 QA 场景。
  - 默认会并行运行多个选定场景，并使用隔离的 Gateway 网关工作进程，最多 64 个工作进程或所选场景数量。使用 `--concurrency <count>` 调整工作进程数量，或使用 `--concurrency 1` 采用旧的串行通道。
- `pnpm openclaw qa suite --runner multipass`
  - 在一次性 Multipass Linux VM 中运行相同的 QA 套件。
  - 与宿主机上的 `qa suite` 保持相同的场景选择行为。
  - 复用与 `qa suite` 相同的 provider / model 选择参数。
  - live 运行会转发对访客系统可行的受支持 QA 凭证输入：基于环境变量的 provider 密钥、QA live provider 配置路径，以及存在时的 `CODEX_HOME`。
  - 输出目录必须保持在仓库根目录下，以便访客系统可以通过挂载的工作区回写内容。
  - 会在 `.artifacts/qa-e2e/...` 下写入常规 QA 报告、摘要以及 Multipass 日志。
- `pnpm qa:lab:up`
  - 启动由 Docker 支持的 QA 站点，用于偏操作员风格的 QA 工作。
- `pnpm openclaw qa matrix`
  - 针对一次性、由 Docker 支持的 Tuwunel homeserver 运行 Matrix live QA 通道。
  - 这个 QA 宿主目前仅用于仓库 / 开发环境。打包后的 OpenClaw 安装不包含 `qa-lab`，因此也不暴露 `openclaw qa`。
  - 仓库检出会直接加载内置运行器，无需单独安装插件。
  - 会创建三个临时 Matrix 用户（`driver`、`sut`、`observer`）和一个私有房间，然后以真实 Matrix 插件作为 SUT 传输层启动一个 QA Gateway 网关子进程。
  - 默认使用固定的稳定版 Tuwunel 镜像 `ghcr.io/matrix-construct/tuwunel:v1.5.1`。当你需要测试其他镜像时，可通过 `OPENCLAW_QA_MATRIX_TUWUNEL_IMAGE` 覆盖。
  - Matrix 不暴露共享凭证来源参数，因为该通道会在本地创建一次性用户。
  - 会在 `.artifacts/qa-e2e/...` 下写入 Matrix QA 报告、摘要和观测事件产物。
- `pnpm openclaw qa telegram`
  - 使用来自环境变量的 driver 和 SUT bot token，在真实私有群组中运行 Telegram live QA 通道。
  - 需要 `OPENCLAW_QA_TELEGRAM_GROUP_ID`、`OPENCLAW_QA_TELEGRAM_DRIVER_BOT_TOKEN` 和 `OPENCLAW_QA_TELEGRAM_SUT_BOT_TOKEN`。group id 必须是数值型的 Telegram chat id。
  - 支持 `--credential-source convex` 以使用共享池化凭证。默认使用 env 模式，或设置 `OPENCLAW_QA_CREDENTIAL_SOURCE=convex` 以启用池化租约。
  - 需要两个不同的 bot 位于同一个私有群组中，并且 SUT bot 需要暴露 Telegram 用户名。
  - 为了稳定地观察 bot 间通信，请在 `@BotFather` 中为两个 bot 启用 Bot-to-Bot Communication Mode，并确保 driver bot 能观察群组中的 bot 流量。
  - 会在 `.artifacts/qa-e2e/...` 下写入 Telegram QA 报告、摘要和观测消息产物。

live 传输通道共享同一份标准契约，从而避免新增传输方式发生漂移：

`qa-channel` 仍然是广义的合成 QA 套件，不属于 live 传输覆盖矩阵的一部分。

| 通道 | Canary | 提及门控 | Allowlist 阻止 | 顶层回复 | 重启恢复 | 线程跟进 | 线程隔离 | 反应观察 | 帮助命令 |
| -------- | ------ | -------------- | --------------- | --------------- | -------------- | ---------------- | ---------------- | -------------------- | ------------ |
| Matrix   | x      | x              | x               | x               | x              | x                | x                | x                    |              |
| Telegram | x      |                |                 |                 |                |                  |                  |                      | x            |

### 通过 Convex 共享 Telegram 凭证（v1）

当为 `openclaw qa telegram` 启用 `--credential-source convex`（或 `OPENCLAW_QA_CREDENTIAL_SOURCE=convex`）时，QA lab 会从 Convex 支持的池中获取独占租约，在通道运行期间为该租约发送心跳，并在关闭时释放租约。

参考的 Convex 项目脚手架：

- `qa/convex-credential-broker/`

必需环境变量：

- `OPENCLAW_QA_CONVEX_SITE_URL`（例如 `https://your-deployment.convex.site`）
- 为所选角色提供一个密钥：
  - `maintainer` 使用 `OPENCLAW_QA_CONVEX_SECRET_MAINTAINER`
  - `ci` 使用 `OPENCLAW_QA_CONVEX_SECRET_CI`
- 凭证角色选择：
  - CLI：`--credential-role maintainer|ci`
  - 环境变量默认值：`OPENCLAW_QA_CREDENTIAL_ROLE`（默认值为 `maintainer`）

可选环境变量：

- `OPENCLAW_QA_CREDENTIAL_LEASE_TTL_MS`（默认 `1200000`）
- `OPENCLAW_QA_CREDENTIAL_HEARTBEAT_INTERVAL_MS`（默认 `30000`）
- `OPENCLAW_QA_CREDENTIAL_ACQUIRE_TIMEOUT_MS`（默认 `90000`）
- `OPENCLAW_QA_CREDENTIAL_HTTP_TIMEOUT_MS`（默认 `15000`）
- `OPENCLAW_QA_CONVEX_ENDPOINT_PREFIX`（默认 `/qa-credentials/v1`）
- `OPENCLAW_QA_CREDENTIAL_OWNER_ID`（可选追踪 id）
- `OPENCLAW_QA_ALLOW_INSECURE_HTTP=1` 允许在仅限本地开发时使用 loopback `http://` Convex URL。

`OPENCLAW_QA_CONVEX_SITE_URL` 在正常运行中应使用 `https://`。

维护者管理命令（池添加 / 删除 / 列表）明确要求使用
`OPENCLAW_QA_CONVEX_SECRET_MAINTAINER`。

供维护者使用的 CLI 辅助命令：

```bash
pnpm openclaw qa credentials add --kind telegram --payload-file qa/telegram-credential.json
pnpm openclaw qa credentials list --kind telegram
pnpm openclaw qa credentials remove --credential-id <credential-id>
```

在脚本和 CI 工具中如需机器可读输出，请使用 `--json`。

默认端点契约（`OPENCLAW_QA_CONVEX_SITE_URL` + `/qa-credentials/v1`）：

- `POST /acquire`
  - 请求：`{ kind, ownerId, actorRole, leaseTtlMs, heartbeatIntervalMs }`
  - 成功：`{ status: "ok", credentialId, leaseToken, payload, leaseTtlMs?, heartbeatIntervalMs? }`
  - 耗尽 / 可重试：`{ status: "error", code: "POOL_EXHAUSTED" | "NO_CREDENTIAL_AVAILABLE", ... }`
- `POST /heartbeat`
  - 请求：`{ kind, ownerId, actorRole, credentialId, leaseToken, leaseTtlMs }`
  - 成功：`{ status: "ok" }`（或空的 `2xx`）
- `POST /release`
  - 请求：`{ kind, ownerId, actorRole, credentialId, leaseToken }`
  - 成功：`{ status: "ok" }`（或空的 `2xx`）
- `POST /admin/add`（仅限 maintainer secret）
  - 请求：`{ kind, actorId, payload, note?, status? }`
  - 成功：`{ status: "ok", credential }`
- `POST /admin/remove`（仅限 maintainer secret）
  - 请求：`{ credentialId, actorId }`
  - 成功：`{ status: "ok", changed, credential }`
  - 活跃租约保护：`{ status: "error", code: "LEASE_ACTIVE", ... }`
- `POST /admin/list`（仅限 maintainer secret）
  - 请求：`{ kind?, status?, includePayload?, limit? }`
  - 成功：`{ status: "ok", credentials, count }`

Telegram 类型的 payload 结构：

- `{ groupId: string, driverToken: string, sutToken: string }`
- `groupId` 必须是数值型 Telegram chat id 字符串。
- `admin/add` 会对 `kind: "telegram"` 验证该结构，并拒绝格式错误的 payload。

### 向 QA 添加一个渠道

将一个渠道添加到 markdown QA 系统中，严格来说只需要两样东西：

1. 该渠道的传输适配器。
2. 一个用于验证渠道契约的场景包。

当共享 `qa-lab` 宿主能够承载流程时，不要新增顶层 QA 命令根。

`qa-lab` 负责共享宿主机制：

- `openclaw qa` 命令根
- 套件启动和清理
- 工作进程并发
- 产物写入
- 报告生成
- 场景执行
- 为旧版 `qa-channel` 场景提供兼容别名

运行器插件负责传输契约：

- 如何将 `openclaw qa <runner>` 挂载到共享的 `qa` 根命令下
- 如何为该传输配置 Gateway 网关
- 如何检查就绪状态
- 如何注入入站事件
- 如何观察出站消息
- 如何暴露转录和标准化后的传输状态
- 如何执行传输支持的操作
- 如何处理传输特定的重置或清理

新渠道的最低接入门槛是：

1. 保持由 `qa-lab` 作为共享 `qa` 根命令的所有者。
2. 在共享的 `qa-lab` 宿主接缝上实现传输运行器。
3. 将传输特定机制保留在运行器插件或渠道 harness 中。
4. 将运行器挂载为 `openclaw qa <runner>`，而不是注册一个竞争性的根命令。
   运行器插件应在 `openclaw.plugin.json` 中声明 `qaRunners`，并从 `runtime-api.ts` 导出匹配的 `qaRunnerCliRegistrations` 数组。
   保持 `runtime-api.ts` 足够轻量；惰性 CLI 和运行器执行应放在单独的入口点之后。
5. 在 `qa/scenarios/` 下编写或改造 markdown 场景。
6. 为新场景使用通用场景辅助函数。
7. 除非仓库正在进行有意的迁移，否则保持现有兼容别名继续可用。

决策规则很严格：

- 如果某个行为可以在 `qa-lab` 中统一表达一次，就放在 `qa-lab` 中。
- 如果某个行为依赖于某一个渠道传输，就将其保留在对应运行器插件或插件 harness 中。
- 如果某个场景需要一个多个渠道都能使用的新能力，应添加一个通用辅助函数，而不是在 `suite.ts` 中添加渠道特定分支。
- 如果某个行为只对某一种传输有意义，就保持该场景为传输特定场景，并在场景契约中明确说明。

新场景推荐使用的通用辅助函数名称包括：

- `waitForTransportReady`
- `waitForChannelReady`
- `injectInboundMessage`
- `injectOutboundMessage`
- `waitForTransportOutboundMessage`
- `waitForChannelOutboundMessage`
- `waitForNoTransportOutbound`
- `getTransportSnapshot`
- `readTransportMessage`
- `readTransportTranscript`
- `formatTransportTranscript`
- `resetTransport`

现有场景仍可使用兼容别名，包括：

- `waitForQaChannelReady`
- `waitForOutboundMessage`
- `waitForNoOutbound`
- `formatConversationTranscript`
- `resetBus`

新的渠道工作应使用这些通用辅助函数名称。
兼容别名的存在是为了避免一次性迁移，不是新场景编写的范式。

## 测试套件（各自在哪里运行）

可以把这些套件理解为“真实度逐步增加”（同时不稳定性 / 成本也随之增加）：

### Unit / integration（默认）

- 命令：`pnpm test`
- 配置：在现有分组 Vitest 项目上进行十个顺序分片运行（`vitest.full-*.config.ts`）
- 文件：位于 `src/**/*.test.ts`、`packages/**/*.test.ts`、`test/**/*.test.ts` 下的 core / unit 清单，以及由 `vitest.unit.config.ts` 覆盖并列入白名单的 `ui` Node 测试
- 范围：
  - 纯 unit 测试
  - 进程内 integration 测试（Gateway 网关认证、路由、工具、解析、配置）
  - 针对已知缺陷的确定性回归测试
- 预期：
  - 会在 CI 中运行
  - 不需要真实密钥
  - 应该快速且稳定
- 项目说明：
  - 未指定目标的 `pnpm test` 现在会运行十一组更小的分片配置（`core-unit-src`、`core-unit-security`、`core-unit-ui`、`core-unit-support`、`core-support-boundary`、`core-contracts`、`core-bundled`、`core-runtime`、`agentic`、`auto-reply`、`extensions`），而不是一个巨大的原生根项目进程。这可以降低负载较高机器上的峰值 RSS，并避免 auto-reply / extension 工作拖累无关套件。
  - `pnpm test --watch` 仍然使用原生根 `vitest.config.ts` 项目图，因为多分片 watch 循环并不实际。
  - `pnpm test`、`pnpm test:watch` 和 `pnpm test:perf:imports` 现在会优先通过分组通道来路由显式文件 / 目录目标，因此 `pnpm test extensions/discord/src/monitor/message-handler.preflight.test.ts` 不必承担完整根项目启动的成本。
  - 当 diff 仅涉及可路由的源文件 / 测试文件时，`pnpm test:changed` 会将变更后的 Git 路径扩展到相同的分组通道；配置 / 设置编辑仍会回退到更宽泛的根项目重跑。
  - 来自 agents、commands、plugins、auto-reply 辅助函数、`plugin-sdk` 以及类似纯工具区域的轻导入 unit 测试会通过 `unit-fast` 通道运行，该通道会跳过 `test/setup-openclaw-runtime.ts`；有状态 / 运行时较重的文件则保留在现有通道上。
  - 部分选定的 `plugin-sdk` 和 `commands` 辅助源文件也会在 changed 模式运行时映射到这些轻量通道中的显式同级测试，因此辅助函数编辑无需为该目录重跑完整重型套件。
  - `auto-reply` 现在有三个专用分桶：顶层 core 辅助函数、顶层 `reply.*` integration 测试，以及 `src/auto-reply/reply/**` 子树。这使最重的 reply harness 工作不会影响廉价的 status / chunk / token 测试。
- 内嵌运行器说明：
  - 当你修改消息工具发现输入或压缩运行时上下文时，
    要同时保留两层覆盖。
  - 为纯路由 / 规范化边界添加聚焦的辅助函数回归测试。
  - 同时还要保持内嵌运行器 integration 套件健康：
    `src/agents/pi-embedded-runner/compact.hooks.test.ts`、
    `src/agents/pi-embedded-runner/run.overflow-compaction.test.ts` 和
    `src/agents/pi-embedded-runner/run.overflow-compaction.loop.test.ts`。
  - 这些套件会验证分组 id 和压缩行为仍会流经真实的 `run.ts` / `compact.ts` 路径；仅有辅助函数测试并不能充分替代这些 integration 路径。
- 池说明：
  - 基础 Vitest 配置现在默认使用 `threads`。
  - 共享 Vitest 配置还固定了 `isolate: false`，并在根项目、e2e 和 live 配置中使用非隔离运行器。
  - 根 UI 通道保留其 `jsdom` 设置和优化器，但现在也运行在共享的非隔离运行器上。
  - 每个 `pnpm test` 分片都会从共享 Vitest 配置继承相同的 `threads` + `isolate: false` 默认值。
  - 共享的 `scripts/run-vitest.mjs` 启动器现在默认也会为 Vitest 子 Node 进程添加 `--no-maglev`，以减少大型本地运行期间的 V8 编译抖动。如果你需要与原生 V8 行为比较，请设置 `OPENCLAW_VITEST_ENABLE_MAGLEV=1`。
- 快速本地迭代说明：
  - 当变更路径能清晰映射到较小套件时，`pnpm test:changed` 会通过分组通道运行。
  - `pnpm test:max` 和 `pnpm test:changed:max` 保持相同的路由行为，只是使用更高的工作进程上限。
  - 本地工作进程自动缩放现在刻意更保守，并且当宿主机负载平均值已经较高时也会回退，因此默认情况下多个并发 Vitest 运行造成的影响更小。
  - 基础 Vitest 配置将项目 / 配置文件标记为 `forceRerunTriggers`，因此当测试接线发生变化时，changed 模式重跑仍然正确。
  - 配置会在受支持的宿主上保持启用 `OPENCLAW_VITEST_FS_MODULE_CACHE`；如果你希望为直接性能分析指定一个明确缓存位置，请设置 `OPENCLAW_VITEST_FS_MODULE_CACHE_PATH=/abs/path`。
- 性能调试说明：
  - `pnpm test:perf:imports` 会启用 Vitest 导入耗时报告以及导入明细输出。
  - `pnpm test:perf:imports:changed` 会将相同的性能分析视图限定到自 `origin/main` 以来变更的文件。
- `pnpm test:perf:changed:bench -- --ref <git-ref>` 会针对该已提交 diff，将路由后的 `test:changed` 与原生根项目路径进行比较，并输出 wall time 以及 macOS 最大 RSS。
- `pnpm test:perf:changed:bench -- --worktree` 会通过将变更文件列表路由到 `scripts/test-projects.mjs` 和根 Vitest 配置，对当前脏工作树进行基准测试。
  - `pnpm test:perf:profile:main` 会为 Vitest / Vite 启动和转换开销写出主线程 CPU profile。
  - `pnpm test:perf:profile:runner` 会在禁用文件并行的情况下，为 unit 套件写出运行器 CPU + heap profile。

### E2E（Gateway 网关冒烟测试）

- 命令：`pnpm test:e2e`
- 配置：`vitest.e2e.config.ts`
- 文件：`src/**/*.e2e.test.ts`、`test/**/*.e2e.test.ts`
- 运行时默认值：
  - 使用 Vitest `threads` 和 `isolate: false`，与仓库其余部分保持一致。
  - 使用自适应工作进程（CI：最多 2 个，本地：默认 1 个）。
  - 默认以静默模式运行，以减少控制台 I/O 开销。
- 有用的覆盖方式：
  - `OPENCLAW_E2E_WORKERS=<n>` 用于强制指定工作进程数（上限为 16）。
  - `OPENCLAW_E2E_VERBOSE=1` 用于重新启用详细控制台输出。
- 范围：
  - 多实例 Gateway 网关端到端行为
  - WebSocket / HTTP 接口、节点配对和更重的网络行为
- 预期：
  - 会在 CI 中运行（当该通道在流水线中启用时）
  - 不需要真实密钥
  - 比 unit 测试涉及更多活动部件（可能更慢）

### E2E：OpenShell 后端冒烟测试

- 命令：`pnpm test:e2e:openshell`
- 文件：`test/openshell-sandbox.e2e.test.ts`
- 范围：
  - 通过 Docker 在宿主机上启动一个隔离的 OpenShell Gateway 网关
  - 从一个临时本地 Dockerfile 创建一个沙箱
  - 通过真实的 `sandbox ssh-config` + SSH 执行来验证 OpenClaw 的 OpenShell 后端
  - 通过沙箱 fs bridge 验证远端规范文件系统行为
- 预期：
  - 仅在选择加入时运行；不属于默认 `pnpm test:e2e` 运行的一部分
  - 需要本地 `openshell` CLI 和一个可工作的 Docker daemon
  - 使用隔离的 `HOME` / `XDG_CONFIG_HOME`，然后销毁测试 Gateway 网关和沙箱
- 有用的覆盖方式：
  - `OPENCLAW_E2E_OPENSHELL=1` 可在手动运行更广泛 e2e 套件时启用该测试
  - `OPENCLAW_E2E_OPENSHELL_COMMAND=/path/to/openshell` 可指向非默认 CLI 二进制文件或包装脚本

### Live（真实 provider + 真实 model）

- 命令：`pnpm test:live`
- 配置：`vitest.live.config.ts`
- 文件：`src/**/*.live.test.ts`
- 默认：由 `pnpm test:live` **启用**（设置 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`）
- 范围：
  - “这个 provider / model 今天在真实凭证下是否真的可用？”
  - 捕获 provider 格式变化、tool calling 特性、认证问题和速率限制行为
- 预期：
  - 按设计并非 CI 稳定项（真实网络、真实 provider 策略、配额、中断）
  - 会花钱 / 消耗速率限制
  - 优先运行缩小范围的子集，而不是“全部”
- live 运行会加载 `~/.profile` 以获取缺失的 API keys。
- 默认情况下，live 运行仍会隔离 `HOME`，并将配置 / 认证材料复制到临时测试 home 中，以便 unit 固件不会修改你真实的 `~/.openclaw`。
- 仅当你明确需要 live 测试使用真实 home 目录时，才设置 `OPENCLAW_LIVE_USE_REAL_HOME=1`。
- `pnpm test:live` 现在默认采用更安静的模式：会保留 `[live] ...` 进度输出，但抑制额外的 `~/.profile` 提示，并静默 Gateway 网关引导日志 / Bonjour 噪声。如果你想恢复完整启动日志，请设置 `OPENCLAW_LIVE_TEST_QUIET=0`。
- API key 轮换（provider 特定）：设置 `*_API_KEYS` 为逗号 / 分号格式，或设置 `*_API_KEY_1`、`*_API_KEY_2`（例如 `OPENAI_API_KEYS`、`ANTHROPIC_API_KEYS`、`GEMINI_API_KEYS`），也可以通过 `OPENCLAW_LIVE_*_KEY` 进行每个 live 运行的覆盖；测试会在速率限制响应时重试。
- 进度 / 心跳输出：
  - live 套件现在会把进度行输出到 stderr，因此即使 Vitest 控制台捕获较安静，长时间的 provider 调用也能明显显示为活跃状态。
  - `vitest.live.config.ts` 会禁用 Vitest 控制台拦截，因此 provider / Gateway 网关进度行会在 live 运行期间立即流出。
  - 使用 `OPENCLAW_LIVE_HEARTBEAT_MS` 调整 direct-model 心跳。
  - 使用 `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_HEARTBEAT_MS` 调整 Gateway 网关 / 探测心跳。

## 我应该运行哪个套件？

使用这个决策表：

- 编辑逻辑 / 测试：运行 `pnpm test`（如果改动很多，再运行 `pnpm test:coverage`）
- 触及 Gateway 网关网络 / WS 协议 / 配对：额外运行 `pnpm test:e2e`
- 调试“我的 bot 挂了” / provider 特定失败 / tool calling：运行缩小范围的 `pnpm test:live`

## Live：Android 节点能力扫描

- 测试：`src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts`
- 脚本：`pnpm android:test:integration`
- 目标：调用已连接 Android 节点当前声明的**每个命令**，并断言命令契约行为。
- 范围：
  - 依赖预置 / 手动设置（该套件不会安装 / 运行 / 配对应用）。
  - 针对所选 Android 节点逐命令执行 Gateway 网关 `node.invoke` 验证。
- 必需的预设步骤：
  - Android 应用已连接并与 Gateway 网关配对。
  - 应用保持在前台。
  - 已为你期望通过的能力授予权限 / 捕获同意。
- 可选目标覆盖：
  - `OPENCLAW_ANDROID_NODE_ID` 或 `OPENCLAW_ANDROID_NODE_NAME`。
  - `OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_URL` / `OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_TOKEN` / `OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_PASSWORD`。
- 完整 Android 设置详情：[Android App](/zh-CN/platforms/android)

## Live：model 冒烟测试（profile keys）

live 测试拆分为两层，以便我们隔离故障：

- “Direct model” 告诉我们该 provider / model 在给定 key 下是否至少可以响应。
- “Gateway smoke” 告诉我们完整的 Gateway 网关 + 智能体流水线是否能与该 model 一起工作（会话、历史、工具、沙箱策略等）。

### 第 1 层：Direct model completion（无 Gateway 网关）

- 测试：`src/agents/models.profiles.live.test.ts`
- 目标：
  - 枚举已发现的模型
  - 使用 `getApiKeyForModel` 选择你有凭证可用的模型
  - 为每个模型运行一个小型 completion（并在需要时运行定向回归）
- 启用方式：
  - `pnpm test:live`（或在直接调用 Vitest 时设置 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`）
- 设置 `OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern`（或 `all`，即 modern 的别名）才会真正运行该套件；否则它会跳过，以使 `pnpm test:live` 专注于 Gateway 网关冒烟测试
- 选择模型的方法：
  - `OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern` 用于运行 modern allowlist（Opus / Sonnet 4.6+、GPT-5.x + Codex、Gemini 3、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4）
  - `OPENCLAW_LIVE_MODELS=all` 是 modern allowlist 的别名
  - 或 `OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.4,anthropic/claude-opus-4-6,..."`（逗号分隔的 allowlist）
  - modern / all 扫描默认使用一个经过筛选的高信号上限；设置 `OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0` 可进行完整的 modern 扫描，或设置为正数来使用更小的上限。
- 选择 providers 的方法：
  - `OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli"`（逗号分隔的 allowlist）
- keys 的来源：
  - 默认：profile store 和环境变量回退
  - 设置 `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 可强制**仅**使用 profile store
- 存在原因：
  - 将“provider API 坏了 / key 无效”与“Gateway 网关智能体流水线坏了”区分开来
  - 容纳小型、隔离的回归测试（例如：OpenAI Responses / Codex Responses 推理重放 + 工具调用流程）

### 第 2 层：Gateway 网关 + dev 智能体冒烟测试（也就是 “@openclaw” 实际执行的内容）

- 测试：`src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`
- 目标：
  - 启动一个进程内 Gateway 网关
  - 创建 / 修补一个 `agent:dev:*` 会话（每次运行可覆盖 model）
  - 遍历带有 keys 的模型并断言：
    - “有意义”的响应（无工具）
    - 一个真实的工具调用可正常工作（read 探测）
    - 可选的额外工具探测（exec+read 探测）
    - OpenAI 回归路径（仅 tool-call → 后续跟进）持续可用
- 探测细节（这样你可以快速解释失败原因）：
  - `read` 探测：测试会在工作区中写入一个 nonce 文件，并要求智能体 `read` 该文件并把 nonce 回显回来。
  - `exec+read` 探测：测试会要求智能体通过 `exec` 将一个 nonce 写入临时文件，然后再 `read` 回来。
  - image 探测：测试会附加一个生成的 PNG（猫 + 随机代码），并期望模型返回 `cat <CODE>`。
  - 实现参考：`src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts` 和 `src/gateway/live-image-probe.ts`。
- 启用方式：
  - `pnpm test:live`（或在直接调用 Vitest 时设置 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`）
- 选择模型的方法：
  - 默认：modern allowlist（Opus / Sonnet 4.6+、GPT-5.x + Codex、Gemini 3、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4）
  - `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all` 是 modern allowlist 的别名
  - 或设置 `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model"`（或逗号分隔列表）来缩小范围
  - modern / all Gateway 网关扫描默认使用经过筛选的高信号上限；设置 `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0` 可进行完整的 modern 扫描，或设置为正数来使用更小的上限。
- 选择 providers 的方法（避免“OpenRouter 全都测”）：
  - `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax"`（逗号分隔的 allowlist）
- 在这个 live 测试中，工具 + image 探测始终开启：
  - `read` 探测 + `exec+read` 探测（工具压力测试）
  - 当模型声明支持图像输入时，会运行 image 探测
  - 流程（高层概览）：
    - 测试会生成一个带有 “CAT” + 随机代码的小型 PNG（`src/gateway/live-image-probe.ts`）
    - 通过 `agent` 的 `attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }]` 发送
    - Gateway 网关会将附件解析到 `images[]` 中（`src/gateway/server-methods/agent.ts` + `src/gateway/chat-attachments.ts`）
    - 内嵌智能体会向模型转发一条多模态用户消息
    - 断言：回复包含 `cat` + 该代码（OCR 容错：允许轻微错误）

提示：要查看你的机器上可以测试哪些内容（以及确切的 `provider/model` id），请运行：

```bash
openclaw models list
openclaw models list --json
```

## Live：CLI 后端冒烟测试（Claude、Codex、Gemini 或其他本地 CLI）

- 测试：`src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts`
- 目标：在不触碰你的默认配置的情况下，使用本地 CLI 后端验证 Gateway 网关 + 智能体流水线。
- 后端特定的默认冒烟设置与所属 extension 的 `cli-backend.ts` 定义放在一起。
- 启用：
  - `pnpm test:live`（或在直接调用 Vitest 时设置 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`）
  - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1`
- 默认值：
  - 默认 provider / model：`claude-cli/claude-sonnet-4-6`
  - command / args / image 行为来自所属 CLI 后端插件元数据。
- 覆盖方式（可选）：
  - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL="codex-cli/gpt-5.4"`
  - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_COMMAND="/full/path/to/codex"`
  - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_ARGS='["exec","--json","--color","never","--sandbox","read-only","--skip-git-repo-check"]'`
  - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_PROBE=1` 发送真实图片附件（路径会被注入到提示中）。
  - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image"` 通过 CLI 参数而不是提示注入来传递图片文件路径。
  - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"`（或 `"list"`）用于控制在设置了 `IMAGE_ARG` 时如何传递图片参数。
  - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1` 发送第二轮消息并验证恢复流程。
  - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=0` 禁用默认的 Claude Sonnet -> Opus 同会话连续性探测（当所选模型支持切换目标时，可设置为 `1` 强制启用）。

示例：

```bash
OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1 \
  OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL="codex-cli/gpt-5.4" \
  pnpm test:live src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts
```

Docker 配方：

```bash
pnpm test:docker:live-cli-backend
```

单提供商 Docker 配方：

```bash
pnpm test:docker:live-cli-backend:claude
pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription
pnpm test:docker:live-cli-backend:codex
pnpm test:docker:live-cli-backend:gemini
```

说明：

- Docker 运行器位于 `scripts/test-live-cli-backend-docker.sh`。
- 它会在仓库 Docker 镜像中以非 root 的 `node` 用户运行 live CLI 后端冒烟测试。
- 它会从所属 extension 解析 CLI 冒烟元数据，然后将匹配的 Linux CLI 包（`@anthropic-ai/claude-code`、`@openai/codex` 或 `@google/gemini-cli`）安装到 `OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR` 指定的可写缓存前缀中（默认：`~/.cache/openclaw/docker-cli-tools`）。
- `pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription` 需要可移植的 Claude Code 订阅 OAuth，可通过带有 `claudeAiOauth.subscriptionType` 的 `~/.claude/.credentials.json`，或来自 `claude setup-token` 的 `CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN` 提供。它会先在 Docker 中验证直接 `claude -p`，然后在不保留 Anthropic API key 环境变量的情况下运行两轮 Gateway 网关 CLI 后端消息。该订阅通道默认禁用 Claude MCP / 工具和 image 探测，因为 Claude 当前会将第三方应用使用路由到额外使用计费，而不是普通订阅套餐限制。
- live CLI 后端冒烟测试现在会对 Claude、Codex 和 Gemini 执行相同的端到端流程：文本轮次、图像分类轮次，然后通过 Gateway 网关 CLI 验证 MCP `cron` 工具调用。
- Claude 的默认冒烟测试还会将会话从 Sonnet 修补到 Opus，并验证恢复后的会话仍记得之前的一条备注。

## Live：ACP 绑定冒烟测试（`/acp spawn ... --bind here`）

- 测试：`src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts`
- 目标：使用 live ACP 智能体验证真实的 ACP 会话绑定流程：
  - 发送 `/acp spawn <agent> --bind here`
  - 原地绑定一个合成的消息渠道会话
  - 在同一会话上发送一条普通后续消息
  - 验证该后续消息落入已绑定的 ACP 会话转录中
- 启用：
  - `pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts`
  - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1`
- 默认值：
  - Docker 中的 ACP 智能体：`claude,codex,gemini`
  - 直接 `pnpm test:live ...` 使用的 ACP 智能体：`claude`
  - 合成渠道：类似 Slack 私信的会话上下文
  - ACP 后端：`acpx`
- 覆盖方式：
  - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=claude`
  - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=codex`
  - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=gemini`
  - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude,codex,gemini`
  - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND='npx -y @agentclientprotocol/claude-agent-acp@<version>'`
- 说明：
  - 该通道使用 Gateway 网关 `chat.send` 接口，并带有仅限管理员的合成 originating-route 字段，因此测试可以附加消息渠道上下文，而无需伪装成外部投递。
  - 当 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND` 未设置时，测试会对所选 ACP harness 智能体使用内嵌 `acpx` 插件的内置智能体注册表。

示例：

```bash
OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1 \
  OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=claude \
  pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
```

Docker 配方：

```bash
pnpm test:docker:live-acp-bind
```

单智能体 Docker 配方：

```bash
pnpm test:docker:live-acp-bind:claude
pnpm test:docker:live-acp-bind:codex
pnpm test:docker:live-acp-bind:gemini
```

Docker 说明：

- Docker 运行器位于 `scripts/test-live-acp-bind-docker.sh`。
- 默认情况下，它会按顺序对所有受支持的 live CLI 智能体运行 ACP 绑定冒烟测试：`claude`、`codex`，然后是 `gemini`。
- 使用 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude`、`OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=codex` 或 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=gemini` 可缩小矩阵范围。
- 它会加载 `~/.profile`，将匹配的 CLI 认证材料准备到容器中，把 `acpx` 安装到可写 npm 前缀中，然后在缺失时安装所请求的 live CLI（`@anthropic-ai/claude-code`、`@openai/codex` 或 `@google/gemini-cli`）。
- 在 Docker 内部，运行器会设置 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_ACPX_COMMAND=$HOME/.npm-global/bin/acpx`，从而让 acpx 保持从已加载 profile 中获得的 provider 环境变量对其子 harness CLI 可用。

## Live：Codex app-server harness 冒烟测试

- 目标：通过常规 Gateway 网关
  `agent` 方法验证插件自有的 Codex harness：
  - 加载内置 `codex` 插件
  - 选择 `OPENCLAW_AGENT_RUNTIME=codex`
  - 向 `codex/gpt-5.4` 发送第一轮 Gateway 网关智能体消息
  - 向同一个 OpenClaw 会话发送第二轮消息，并验证 app-server
    线程可以恢复
  - 通过同一个 Gateway 网关命令
    路径运行 `/codex status` 和 `/codex models`
- 测试：`src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts`
- 启用：`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1`
- 默认模型：`codex/gpt-5.4`
- 可选 image 探测：`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1`
- 可选 MCP / 工具探测：`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1`
- 该冒烟测试会设置 `OPENCLAW_AGENT_HARNESS_FALLBACK=none`，因此损坏的 Codex
  harness 不能通过静默回退到 PI 而侥幸通过。
- 认证：来自 shell / profile 的 `OPENAI_API_KEY`，以及可选复制的
  `~/.codex/auth.json` 和 `~/.codex/config.toml`

本地配方：

```bash
source ~/.profile
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1 \
  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1 \
  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1 \
  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL=codex/gpt-5.4 \
  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts
```

Docker 配方：

```bash
source ~/.profile
pnpm test:docker:live-codex-harness
```

Docker 说明：

- Docker 运行器位于 `scripts/test-live-codex-harness-docker.sh`。
- 它会加载挂载的 `~/.profile`，传递 `OPENAI_API_KEY`，在存在时复制 Codex CLI
  认证文件，将 `@openai/codex` 安装到可写的挂载 npm
  前缀中，准备源码树，然后只运行 Codex harness live 测试。
- Docker 默认启用 image 和 MCP / 工具探测。需要更窄的调试运行时，
  请设置 `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0` 或
  `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0`。
- Docker 还会导出 `OPENCLAW_AGENT_HARNESS_FALLBACK=none`，与 live
  测试配置保持一致，因此 `openai-codex/*` 或 PI 回退都无法掩盖 Codex harness
  回归问题。

### 推荐的 live 配方

范围明确且清晰的 allowlist 最快、也最不容易出问题：

- 单个模型，direct（无 Gateway 网关）：
  - `OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.4" pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts`

- 单个模型，Gateway 网关冒烟测试：
  - `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.4" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`

- 跨多个 provider 的 tool calling：
  - `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.4,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3-flash-preview,zai/glm-4.7,minimax/MiniMax-M2.7" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`

- 聚焦 Google（Gemini API key + Antigravity）：
  - Gemini（API key）：`OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="google/gemini-3-flash-preview" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`
  - Antigravity（OAuth）：`OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking,google-antigravity/gemini-3-pro-high" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`

说明：

- `google/...` 使用 Gemini API（API key）。
- `google-antigravity/...` 使用 Antigravity OAuth bridge（类似 Cloud Code Assist 的智能体端点）。
- `google-gemini-cli/...` 使用你机器上的本地 Gemini CLI（单独的认证方式 + 工具行为差异）。
- Gemini API 与 Gemini CLI：
  - API：OpenClaw 通过 HTTP 调用 Google 托管的 Gemini API（API key / profile 认证）；这也是大多数用户提到 “Gemini” 时的含义。
  - CLI：OpenClaw 会调用本地 `gemini` 二进制；它有自己的认证方式，并且行为可能不同（流式传输 / 工具支持 / 版本偏差）。

## Live：model 矩阵（我们覆盖什么）

没有固定的“CI model 列表”（live 是可选启用的），但以下是**推荐**在具备 keys 的开发机器上定期覆盖的模型。

### Modern 冒烟集合（tool calling + image）

这是我们期望持续保持可用的“常用模型”运行集：

- OpenAI（非 Codex）：`openai/gpt-5.4`（可选：`openai/gpt-5.4-mini`）
- OpenAI Codex：`openai-codex/gpt-5.4`
- Anthropic：`anthropic/claude-opus-4-6`（或 `anthropic/claude-sonnet-4-6`）
- Google（Gemini API）：`google/gemini-3.1-pro-preview` 和 `google/gemini-3-flash-preview`（避免较旧的 Gemini 2.x 模型）
- Google（Antigravity）：`google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking` 和 `google-antigravity/gemini-3-flash`
- Z.AI（GLM）：`zai/glm-4.7`
- MiniMax：`minimax/MiniMax-M2.7`

运行带工具 + image 的 Gateway 网关冒烟测试：
`OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.4,openai-codex/gpt-5.4,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3.1-pro-preview,google/gemini-3-flash-preview,google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking,google-antigravity/gemini-3-flash,zai/glm-4.7,minimax/MiniMax-M2.7" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`

### 基线：tool calling（Read + 可选 Exec）

每个 provider 家族至少选一个：

- OpenAI：`openai/gpt-5.4`（或 `openai/gpt-5.4-mini`）
- Anthropic：`anthropic/claude-opus-4-6`（或 `anthropic/claude-sonnet-4-6`）
- Google：`google/gemini-3-flash-preview`（或 `google/gemini-3.1-pro-preview`）
- Z.AI（GLM）：`zai/glm-4.7`
- MiniMax：`minimax/MiniMax-M2.7`

可选的额外覆盖（有更好，没有也可以）：

- xAI：`xai/grok-4`（或最新可用版本）
- Mistral：`mistral/`…（选择一个你已启用、支持工具的模型）
- Cerebras：`cerebras/`…（如果你有访问权限）
- LM Studio：`lmstudio/`…（本地；tool calling 取决于 API 模式）

### Vision：发送图像（附件 → 多模态消息）

在 `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS` 中至少包含一个支持图像的模型（Claude / Gemini / OpenAI 的支持视觉变体等），以触发 image 探测。

### 聚合器 / 替代 Gateway 网关

如果你已启用相关 keys，我们也支持通过以下方式测试：

- OpenRouter：`openrouter/...`（数百个模型；使用 `openclaw models scan` 查找支持工具 + image 的候选项）
- OpenCode：`opencode/...` 用于 Zen，`opencode-go/...` 用于 Go（通过 `OPENCODE_API_KEY` / `OPENCODE_ZEN_API_KEY` 认证）

如果你有 creds / config，也可以将更多 providers 加入 live 矩阵：

- 内置：`openai`、`openai-codex`、`anthropic`、`google`、`google-vertex`、`google-antigravity`、`google-gemini-cli`、`zai`、`openrouter`、`opencode`、`opencode-go`、`xai`、`groq`、`cerebras`、`mistral`、`github-copilot`
- 通过 `models.providers`（自定义端点）：`minimax`（云 / API），以及任意兼容 OpenAI / Anthropic 的代理（LM Studio、vLLM、LiteLLM 等）

提示：不要试图在文档里硬编码“所有模型”。权威列表应始终是你的机器上 `discoverModels(...)` 返回的内容，加上当前可用的 keys。

## 凭证（绝不要提交）

live 测试发现凭证的方式与 CLI 相同。实际含义如下：

- 如果 CLI 可用，live 测试也应能找到相同的 keys。
- 如果 live 测试提示 “no creds”，排查方式应与排查 `openclaw models list` / model 选择相同。

- 每个智能体的认证 profile：`~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json`（这就是 live 测试中 “profile keys” 的含义）
- 配置：`~/.openclaw/openclaw.json`（或 `OPENCLAW_CONFIG_PATH`）
- 旧版状态目录：`~/.openclaw/credentials/`（若存在，会复制到准备好的 live home 中，但它不是主 profile-key store）
- 本地 live 运行默认会把当前活动配置、每个智能体的 `auth-profiles.json` 文件、旧版 `credentials/` 以及受支持的外部 CLI 认证目录复制到一个临时测试 home 中；准备好的 live home 会跳过 `workspace/` 和 `sandboxes/`，并且会去除 `agents.*.workspace` / `agentDir` 路径覆盖，以确保探测不会触及你真实宿主机上的工作区。

如果你想依赖环境变量 keys（例如在 `~/.profile` 中导出），请在本地测试前运行 `source ~/.profile`，或使用下面的 Docker 运行器（它们可以将 `~/.profile` 挂载到容器中）。

## Deepgram live（音频转录）

- 测试：`src/media-understanding/providers/deepgram/audio.live.test.ts`
- 启用：`DEEPGRAM_API_KEY=... DEEPGRAM_LIVE_TEST=1 pnpm test:live src/media-understanding/providers/deepgram/audio.live.test.ts`

## BytePlus coding plan live

- 测试：`src/agents/byteplus.live.test.ts`
- 启用：`BYTEPLUS_API_KEY=... BYTEPLUS_LIVE_TEST=1 pnpm test:live src/agents/byteplus.live.test.ts`
- 可选模型覆盖：`BYTEPLUS_CODING_MODEL=ark-code-latest`

## ComfyUI workflow media live

- 测试：`extensions/comfy/comfy.live.test.ts`
- 启用：`OPENCLAW_LIVE_TEST=1 COMFY_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/comfy/comfy.live.test.ts`
- 范围：
  - 验证内置 comfy 图像、视频和 `music_generate` 路径
  - 除非配置了 `models.providers.comfy.<capability>`，否则会跳过对应能力
  - 在修改 comfy workflow 提交、轮询、下载或插件注册后非常有用

## Image generation live

- 测试：`src/image-generation/runtime.live.test.ts`
- 命令：`pnpm test:live src/image-generation/runtime.live.test.ts`
- Harness：`pnpm test:live:media image`
- 范围：
  - 枚举每个已注册的图像生成 provider 插件
  - 在探测前从你的登录 shell（`~/.profile`）中加载缺失的 provider 环境变量
  - 默认优先使用 live / env API keys 而不是存储的认证 profiles，因此 `auth-profiles.json` 中过期的测试 keys 不会掩盖真实 shell 凭证
  - 跳过没有可用认证 / profile / model 的 providers
  - 通过共享运行时能力运行标准图像生成变体：
    - `google:flash-generate`
    - `google:pro-generate`
    - `google:pro-edit`
    - `openai:default-generate`
- 当前覆盖的内置 providers：
  - `openai`
  - `google`
- 可选缩小范围：
  - `OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_PROVIDERS="openai,google"`
  - `OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_MODELS="openai/gpt-image-1,google/gemini-3.1-flash-image-preview"`
  - `OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_CASES="google:flash-generate,google:pro-edit"`
- 可选认证行为：
  - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile store 认证，并忽略仅来自环境变量的覆盖

## Music generation live

- 测试：`extensions/music-generation-providers.live.test.ts`
- 启用：`OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/music-generation-providers.live.test.ts`
- Harness：`pnpm test:live:media music`
- 范围：
  - 验证共享的内置音乐生成 provider 路径
  - 当前覆盖 Google 和 MiniMax
  - 在探测前从你的登录 shell（`~/.profile`）中加载 provider 环境变量
  - 默认优先使用 live / env API keys 而不是存储的认证 profiles，因此 `auth-profiles.json` 中过期的测试 keys 不会掩盖真实 shell 凭证
  - 跳过没有可用认证 / profile / model 的 providers
  - 在可用时运行两种已声明的运行时模式：
    - `generate`：仅使用提示词输入
    - `edit`：当 provider 声明 `capabilities.edit.enabled` 时
  - 当前共享通道覆盖：
    - `google`：`generate`、`edit`
    - `minimax`：`generate`
    - `comfy`：单独的 Comfy live 文件，不在这个共享扫描中
- 可选缩小范围：
  - `OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"`
  - `OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.5+"`
- 可选认证行为：
  - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile store 认证，并忽略仅来自环境变量的覆盖

## Video generation live

- 测试：`extensions/video-generation-providers.live.test.ts`
- 启用：`OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/video-generation-providers.live.test.ts`
- Harness：`pnpm test:live:media video`
- 范围：
  - 验证共享的内置视频生成 provider 路径
  - 默认采用发布安全的冒烟路径：非 FAL providers、每个 provider 一次文本转视频请求、一秒钟的 lobster 提示词，以及由 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS` 控制的每 provider 操作上限（默认 `180000`）
  - 默认跳过 FAL，因为 provider 侧队列延迟可能主导发布时间；传入 `--video-providers fal` 或 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal"` 可显式运行
  - 在探测前从你的登录 shell（`~/.profile`）中加载 provider 环境变量
  - 默认优先使用 live / env API keys 而不是存储的认证 profiles，因此 `auth-profiles.json` 中过期的测试 keys 不会掩盖真实 shell 凭证
  - 跳过没有可用认证 / profile / model 的 providers
  - 默认只运行 `generate`
  - 设置 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1` 后，在可用时也会运行已声明的转换模式：
    - `imageToVideo`：当 provider 声明 `capabilities.imageToVideo.enabled`，且所选 provider / model 在共享扫描中接受基于 buffer 的本地图像输入时
    - `videoToVideo`：当 provider 声明 `capabilities.videoToVideo.enabled`，且所选 provider / model 在共享扫描中接受基于 buffer 的本地视频输入时
  - 当前在共享扫描中已声明但跳过的 `imageToVideo` providers：
    - `vydra`，因为内置 `veo3` 仅支持文本，而内置 `kling` 需要远程图像 URL
  - provider 特定的 Vydra 覆盖：
    - `OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts`
    - 该文件会运行 `veo3` 文本转视频，以及一个默认使用远程图像 URL 固件的 `kling` 通道
  - 当前 `videoToVideo` live 覆盖：
    - 仅 `runway`，且所选模型为 `runway/gen4_aleph` 时
  - 当前在共享扫描中已声明但跳过的 `videoToVideo` providers：
    - `alibaba`、`qwen`、`xai`，因为这些路径目前需要远程 `http(s)` / MP4 参考 URL
    - `google`，因为当前共享 Gemini / Veo 通道使用基于本地 buffer 的输入，而该路径在共享扫描中不被接受
    - `openai`，因为当前共享通道无法保证特定组织具备视频修补 / remix 访问权限
- 可选缩小范围：
  - `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="google,openai,runway"`
  - `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_MODELS="google/veo-3.1-fast-generate-preview,openai/sora-2,runway/gen4_aleph"`
  - `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_SKIP_PROVIDERS=""` 以将所有 provider 都包含进默认扫描中，包括 FAL
  - `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000` 可将每 provider 操作上限降低，用于更激进的冒烟测试
- 可选认证行为：
  - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile store 认证，并忽略仅来自环境变量的覆盖

## Media live harness

- 命令：`pnpm test:live:media`
- 目的：
  - 通过一个仓库原生入口运行共享的图像、音乐和视频 live 套件
  - 自动从 `~/.profile` 加载缺失的 provider 环境变量
  - 默认自动将每个套件缩小到当前具有可用认证的 providers
  - 复用 `scripts/test-live.mjs`，因此心跳和安静模式行为保持一致
- 示例：
  - `pnpm test:live:media`
  - `pnpm test:live:media image video --providers openai,google,minimax`
  - `pnpm test:live:media video --video-providers openai,runway --all-providers`
  - `pnpm test:live:media music --quiet`

## Docker 运行器（可选的“在 Linux 中可工作”检查）

这些 Docker 运行器分为两类：

- Live-model 运行器：`test:docker:live-models` 和 `test:docker:live-gateway` 仅在仓库 Docker 镜像内运行各自对应的 profile-key live 文件（`src/agents/models.profiles.live.test.ts` 和 `src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`），会挂载你的本地配置目录和工作区（如果已挂载，也会加载 `~/.profile`）。对应的本地入口点是 `test:live:models-profiles` 和 `test:live:gateway-profiles`。
- Docker live 运行器默认使用更小的冒烟测试上限，以便完整的 Docker 扫描仍然可行：
  `test:docker:live-models` 默认设置 `OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=12`，而
  `test:docker:live-gateway` 默认设置 `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_SMOKE=1`、
  `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=8`、
  `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_STEP_TIMEOUT_MS=45000` 和
  `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODEL_TIMEOUT_MS=90000`。当你
  明确想运行更大的完整扫描时，再覆盖这些环境变量。
- `test:docker:all` 会先通过 `test:docker:live-build` 构建一次 live Docker 镜像，然后将其复用于两个 live Docker 通道。
- 容器冒烟运行器：`test:docker:openwebui`、`test:docker:onboard`、`test:docker:gateway-network`、`test:docker:mcp-channels` 和 `test:docker:plugins` 会启动一个或多个真实容器，并验证更高层级的 integration 路径。

live-model Docker 运行器还会仅绑定挂载所需的 CLI 认证 home（如果运行未缩小范围，则挂载所有受支持的认证 home），然后在运行前将它们复制到容器 home 中，这样外部 CLI OAuth 就可以刷新 tokens，而不会修改宿主机的认证存储：

- Direct models：`pnpm test:docker:live-models`（脚本：`scripts/test-live-models-docker.sh`）
- ACP 绑定冒烟测试：`pnpm test:docker:live-acp-bind`（脚本：`scripts/test-live-acp-bind-docker.sh`）
- CLI 后端冒烟测试：`pnpm test:docker:live-cli-backend`（脚本：`scripts/test-live-cli-backend-docker.sh`）
- Codex app-server harness 冒烟测试：`pnpm test:docker:live-codex-harness`（脚本：`scripts/test-live-codex-harness-docker.sh`）
- Gateway 网关 + dev 智能体：`pnpm test:docker:live-gateway`（脚本：`scripts/test-live-gateway-models-docker.sh`）
- Open WebUI live 冒烟测试：`pnpm test:docker:openwebui`（脚本：`scripts/e2e/openwebui-docker.sh`）
- 新手引导向导（TTY，完整脚手架）：`pnpm test:docker:onboard`（脚本：`scripts/e2e/onboard-docker.sh`）
- Gateway 网关网络（两个容器，WS 认证 + 健康检查）：`pnpm test:docker:gateway-network`（脚本：`scripts/e2e/gateway-network-docker.sh`）
- MCP 渠道桥接（预置 Gateway 网关 + stdio bridge + 原始 Claude 通知帧冒烟测试）：`pnpm test:docker:mcp-channels`（脚本：`scripts/e2e/mcp-channels-docker.sh`）
- 插件（安装冒烟测试 + `/plugin` 别名 + Claude bundle 重启语义）：`pnpm test:docker:plugins`（脚本：`scripts/e2e/plugins-docker.sh`）

live-model Docker 运行器还会以只读方式绑定挂载当前检出的代码，并将其准备到容器内的临时工作目录中。这样可以保持运行时镜像精简，同时仍然针对你当前本地的准确源码 / 配置运行 Vitest。
准备步骤会跳过大型本地专用缓存和应用构建输出，例如
`.pnpm-store`、`.worktrees`、`__openclaw_vitest__` 以及应用本地的 `.build` 或
Gradle 输出目录，因此 Docker live 运行不会花上数分钟复制
机器特定的产物。
它们还会设置 `OPENCLAW_SKIP_CHANNELS=1`，这样 Gateway 网关 live 探测就不会在容器内启动真实的 Telegram / Discord / 等渠道工作进程。
`test:docker:live-models` 仍然运行 `pnpm test:live`，因此当你需要缩小范围或从该 Docker 通道中排除 Gateway 网关 live 覆盖时，也请一并传入
`OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_*`。
`test:docker:openwebui` 是一个更高层级的兼容性冒烟测试：它会启动一个启用了 OpenAI 兼容 HTTP 端点的 OpenClaw Gateway 网关容器，
再针对该 Gateway 网关启动一个固定版本的 Open WebUI 容器，通过
Open WebUI 登录，验证 `/api/models` 暴露 `openclaw/default`，然后通过
Open WebUI 的 `/api/chat/completions` 代理发送一个真实聊天请求。
第一次运行可能会明显更慢，因为 Docker 可能需要拉取
Open WebUI 镜像，而 Open WebUI 也可能需要完成自身的冷启动设置。
该通道需要一个可用的 live model key，而 `OPENCLAW_PROFILE_FILE`
（默认为 `~/.profile`）是在 Docker 化运行中提供它的主要方式。
成功运行后会打印一个小型 JSON 载荷，例如 `{ "ok": true, "model":
"openclaw/default", ... }`。
`test:docker:mcp-channels` 刻意保持确定性，不需要真实的
Telegram、Discord 或 iMessage 账号。它会启动一个已预置的 Gateway 网关
容器，再启动第二个容器来执行 `openclaw mcp serve`，然后
通过真实的 stdio MCP bridge 验证路由后的会话发现、转录读取、附件元数据、
live 事件队列行为、出站发送路由，以及 Claude 风格的渠道 +
权限通知。通知检查会直接检查原始 stdio MCP 帧，因此该冒烟测试验证的是桥接实际发出的内容，而不只是某个特定客户端 SDK 恰好暴露出来的内容。

手动 ACP 自然语言线程冒烟测试（非 CI）：

- `bun scripts/dev/discord-acp-plain-language-smoke.ts --channel <discord-channel-id> ...`
- 将此脚本保留用于回归 / 调试工作流。未来再次验证 ACP 线程路由时可能仍会需要它，因此不要删除它。

有用的环境变量：

- `OPENCLAW_CONFIG_DIR=...`（默认：`~/.openclaw`）挂载到 `/home/node/.openclaw`
- `OPENCLAW_WORKSPACE_DIR=...`（默认：`~/.openclaw/workspace`）挂载到 `/home/node/.openclaw/workspace`
- `OPENCLAW_PROFILE_FILE=...`（默认：`~/.profile`）挂载到 `/home/node/.profile`，并在运行测试前加载
- `OPENCLAW_DOCKER_PROFILE_ENV_ONLY=1` 仅验证从 `OPENCLAW_PROFILE_FILE` 加载的环境变量，使用临时 config / workspace 目录，并且不挂载外部 CLI 认证
- `OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR=...`（默认：`~/.cache/openclaw/docker-cli-tools`）挂载到 `/home/node/.npm-global`，用于缓存 Docker 内部的 CLI 安装
- `$HOME` 下的外部 CLI 认证目录 / 文件会以只读方式挂载到 `/host-auth...` 下，然后在测试开始前复制到 `/home/node/...`
  - 默认目录：`.minimax`
  - 默认文件：`~/.codex/auth.json`、`~/.codex/config.toml`、`.claude.json`、`~/.claude/.credentials.json`、`~/.claude/settings.json`、`~/.claude/settings.local.json`
  - 缩小 provider 范围的运行只会挂载从 `OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS` / `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS` 推断出的必要目录 / 文件
  - 可通过 `OPENCLAW_DOCKER_AUTH_DIRS=all`、`OPENCLAW_DOCKER_AUTH_DIRS=none` 或逗号列表（如 `OPENCLAW_DOCKER_AUTH_DIRS=.claude,.codex`）手动覆盖
- `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=...` / `OPENCLAW_LIVE_MODELS=...` 用于缩小运行范围
- `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS=...` / `OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS=...` 用于在容器内筛选 providers
- `OPENCLAW_SKIP_DOCKER_BUILD=1` 用于复用现有的 `openclaw:local-live` 镜像，以便在不需要重建时重跑
- `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 用于确保 creds 来自 profile store（而不是环境变量）
- `OPENCLAW_OPENWEBUI_MODEL=...` 用于选择在 Open WebUI 冒烟测试中由 Gateway 网关暴露的模型
- `OPENCLAW_OPENWEBUI_PROMPT=...` 用于覆盖 Open WebUI 冒烟测试所使用的 nonce 检查提示词
- `OPENWEBUI_IMAGE=...` 用于覆盖固定版本的 Open WebUI 镜像标签

## 文档完整性检查

修改文档后运行文档检查：`pnpm check:docs`。
如果你还需要检查页内标题锚点，请运行完整的 Mintlify 锚点校验：`pnpm docs:check-links:anchors`。

## 离线回归测试（CI 安全）

这些是在没有真实 providers 的情况下执行的“真实流水线”回归测试：

- Gateway 网关 tool calling（mock OpenAI，真实 Gateway 网关 + 智能体循环）：`src/gateway/gateway.test.ts`（用例：“runs a mock OpenAI tool call end-to-end via gateway agent loop”）
- Gateway 网关向导（WS `wizard.start` / `wizard.next`，写入配置 + 强制认证）：`src/gateway/gateway.test.ts`（用例：“runs wizard over ws and writes auth token config”）

## 智能体可靠性评估（Skills）

我们已经有一些 CI 安全的测试，可以视为“智能体可靠性评估”：

- 通过真实 Gateway 网关 + 智能体循环进行 mock tool-calling（`src/gateway/gateway.test.ts`）。
- 验证会话接线和配置效果的端到端向导流程（`src/gateway/gateway.test.ts`）。

对于 Skills，当前仍缺少的部分（参见 [Skills](/zh-CN/tools/skills)）：

- **决策能力：** 当提示中列出 Skills 时，智能体是否会选择正确的 skill（或避免选择无关 skill）？
- **合规性：** 智能体是否会在使用前读取 `SKILL.md`，并遵循要求的步骤 / 参数？
- **工作流契约：** 用于断言工具顺序、会话历史继承以及沙箱边界的多轮场景。

未来的评估应首先保持确定性：

- 一个使用 mock providers 的场景运行器，用于断言工具调用及其顺序、skill 文件读取以及会话接线。
- 一小套聚焦 skill 的场景（使用与避免、门控、提示注入）。
- 只有在 CI 安全套件到位之后，才添加可选的 live 评估（选择加入、由环境变量门控）。

## 契约测试（插件和渠道形状）

契约测试用于验证每个已注册插件和渠道都符合其
接口契约。它们会遍历所有已发现的插件，并运行一组
关于形状和行为的断言。默认的 `pnpm test` unit 通道会刻意
跳过这些共享接缝和冒烟文件；当你修改共享渠道或 provider 接口时，请显式
运行这些契约命令。

### 命令

- 所有契约测试：`pnpm test:contracts`
- 仅渠道契约测试：`pnpm test:contracts:channels`
- 仅 provider 契约测试：`pnpm test:contracts:plugins`

### 渠道契约测试

位于 `src/channels/plugins/contracts/*.contract.test.ts`：

- **plugin** - 基本插件形状（id、name、capabilities）
- **setup** - 设置向导契约
- **session-binding** - 会话绑定行为
- **outbound-payload** - 消息载荷结构
- **inbound** - 入站消息处理
- **actions** - 渠道动作处理器
- **threading** - 线程 ID 处理
- **directory** - 目录 / roster API
- **group-policy** - 群组策略执行

### Provider 状态契约测试

位于 `src/plugins/contracts/*.contract.test.ts`。

- **status** - 渠道状态探测
- **registry** - 插件注册表形状

### Provider 契约测试

位于 `src/plugins/contracts/*.contract.test.ts`：

- **auth** - 认证流程契约
- **auth-choice** - 认证选择 / 选取
- **catalog** - 模型目录 API
- **discovery** - 插件发现
- **loader** - 插件加载
- **runtime** - provider 运行时
- **shape** - 插件形状 / 接口
- **wizard** - 设置向导

### 何时运行

- 修改 plugin-sdk 导出或子路径之后
- 新增或修改渠道插件或 provider 插件之后
- 重构插件注册或发现逻辑之后

契约测试会在 CI 中运行，并且不需要真实 API keys。

## 添加回归测试（指南）

当你修复在 live 中发现的 provider / model 问题时：

- 如果可能，添加一个 CI 安全的回归测试（mock / stub provider，或捕获精确的请求形状转换）
- 如果它天然只能在 live 中复现（速率限制、认证策略），则保持 live 测试范围狭窄，并通过环境变量选择启用
- 优先瞄准能捕获该缺陷的最小层级：
  - provider 请求转换 / 重放缺陷 → direct models 测试
  - Gateway 网关会话 / 历史 / 工具流水线缺陷 → Gateway 网关 live 冒烟测试或 CI 安全的 Gateway 网关 mock 测试
- SecretRef 遍历保护规则：
  - `src/secrets/exec-secret-ref-id-parity.test.ts` 会从注册表元数据（`listSecretTargetRegistryEntries()`）中为每个 SecretRef 类派生一个采样目标，然后断言会拒绝 traversal-segment exec ids。
  - 如果你在 `src/secrets/target-registry-data.ts` 中新增一个 `includeInPlan` SecretRef 目标族，请更新该测试中的 `classifyTargetClass`。该测试会在遇到未分类目标 id 时故意失败，从而防止新类别被静默跳过。
