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openclaw-docs-i18n[bot] 2026-04-25 01:38:36 +00:00
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commit 0bd2fcafa7

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@ -7,15 +7,15 @@ sidebarTitle: Live tests
summary: 实时涉及网络的测试模型矩阵、CLI 后端、ACP、媒体提供商、凭证
title: 测试:实时测试套件
x-i18n:
generated_at: "2026-04-25T01:27:29Z"
generated_at: "2026-04-25T01:36:38Z"
model: gpt-5.4
provider: openai
source_hash: 1befd32c3bd02d29b80d319b45c1e5496741866eba94f6923b20306837610706
source_hash: e7c6a2b851660544485c43a743d15ab0105680c0a7220354ddd9e396b505b158
source_path: help/testing-live.md
workflow: 15
---
对于快速开始、QA 运行器、单元 / 集成测试套件以及 Docker 流程,请参见
有关快速开始、QA 运行器、单元/集成测试套件以及 Docker 流程,请参阅
[测试](/zh-CN/help/testing)。本页介绍**实时**(涉及网络)的测试
套件模型矩阵、CLI 后端、ACP 和媒体提供商实时测试,以及
凭证处理。
@ -24,88 +24,88 @@ x-i18n:
- 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**当前公布的每一条命令**,并断言命令契约行为。
- 目标:调用已连接 Android 节点当前**宣告的每一条命令**,并断言命令契约行为。
- 范围:
- 带前置条件的 / 手动设置(该测试套件不会安装 / 运行 / 配对应用)。
- 对所选 Android 节点逐命令执行 Gateway 网关 `node.invoke` 验证。
- 预先准备 / 手动设置(该测试套件不会安装 / 运行 / 配对应用)。
- 对所选 Android 节点逐命令执行 Gateway 网关 `node.invoke` 验证。
- 必需的预先设置:
- Android 应用已连接并与 Gateway 网关配对。
- Android 应用已连接并与 Gateway 网关配对。
- 应用保持在前台。
- 你预期要通过的能力所需的权限 / 捕获授权已授予。
- 你预期会通过的能力,其对应权限 / 捕获同意已授予。
- 可选目标覆盖:
- `OPENCLAW_ANDROID_NODE_ID``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)
## 实时模型冒烟测试profile keys
## 实时模型冒烟测试profile
实时测试分为两层,以便我们隔离故障:
- “Direct model” 用于判断在给定密钥下,提供商 / 模型是否至少能够响应。
- “Gateway smoke” 用于判断该模型的完整 Gateway 网关 + 智能体流水线是否正常工作(会话、历史记录、工具、沙箱策略等)。
- “直接模型”告诉我们,提供商 / 模型在给定密钥下是否至少能够响应。
- “Gateway 网关冒烟测试”告诉我们,该模型的完整 Gateway 网关 + 智能体 管道是否正常工作(会话、历史记录、工具、沙箱策略等)。
### 第 1 层:直接模型补全(无网关)
### 第 1 层:直接模型补全(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` 选择你拥有凭证的模型
- 为每个模型运行一个小型补全测试(并在需要时运行定向回归测试)
- 对每个模型运行一次小型补全(并在需要时运行定向回归测试)
- 启用方式:
- `pnpm test:live`(如果直接调用 Vitest则使用 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`
- 设置 `OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern`(或 `all`,即 `modern` 的别名)才会实际运行此测试套件;否则它会跳过,以便`pnpm test:live` 聚焦于 Gateway 网关冒烟测试
- 选择模型的方
- `OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern` 运行现代允许列表Opus / Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4
- `OPENCLAW_LIVE_MODELS=all`现代允许列表的别名
- 设置 `OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern`(或 `all`,即 modern 的别名)才会真正运行此测试套件;否则它会跳过,以`pnpm test:live` 聚焦于 Gateway 网关冒烟测试
- 选择模型的方
- `OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern` 运行 modern 允许列表Opus / Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4
- `OPENCLAW_LIVE_MODELS=all` modern 允许列表的别名
- 或 `OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.2,openai-codex/gpt-5.2,anthropic/claude-opus-4-6,..."`(逗号分隔的允许列表)
- modern / all 扫描默认使用精心挑选的高信号上限;将 `OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0` 设为完整 modern 扫描,或设为正数以使用更小的上限。
- 完整扫描会对整个直接模型测试超时使用 `OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS`。默认值60 分钟。
- 直接模型探测默认使用 20 路并行;可设置 `OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY` 进行覆盖。
- 选择提供商的方
- 完整扫描会`OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS` 用作整个直接模型测试的超时时间。默认值60 分钟。
- 直接模型探测默认使用 20 路并行;可设置 `OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY` 覆盖。
- 选择提供商的方
- `OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli"`(逗号分隔的允许列表)
- 密钥来源:
- 键的来源:
- 默认profile 存储和环境变量回退
- 设置 `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 可强制只使用 **profile store**
- 存在意义
- 将“提供商 API 已损坏 / 密钥无效”与“Gateway 网关智能体流水线已损坏”区分开来
- 设置 `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 可强制**仅使用 profile 存储**
- 这个测试存在的原因
- 将“提供商 API 已损坏 / 密钥无效”与“Gateway 网关智能体管道已损坏”区分开来
- 包含小型、隔离的回归测试例如OpenAI Responses / Codex Responses 推理回放 + 工具调用流程)
### 第 2 层Gateway 网关 + dev 智能体冒烟测试(即 “@openclaw” 实际做的事
### 第 2 层Gateway 网关 + dev 智能体 冒烟测试(即 “@openclaw” 实际执行的内容
- 测试:`src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`
- 目标:
- 启动进程内 Gateway 网关
- 创建 / 修补一个 `agent:dev:*` 会话(每次运行按模型覆盖
- 遍历带密钥的模型并断言:
- “有意义的响应(无工具)
- 真实工具调用可正常工作(读取探测)
- 可选的额外工具探测exec + read 探测)
- OpenAI 回归路径(仅工具调用 → 后续跟进)持续正常
- 启动一个进程内 Gateway 网关
- 创建 / 修补一个 `agent:dev:*` 会话(每次运行时覆盖模型
- 遍历带密钥的模型并断言:
- “有意义的响应(无工具)
- 一次真实工具调用可正常工作read 探测)
- 可选的额外工具探测正常工作exec+read 探测)
- OpenAI 回归路径(仅工具调用 → 后续跟进)持续有效
- 探测细节(便于你快速解释故障):
- `read` 探测:测试会在工作区写入一个 nonce 文件,并要求智能体 `read` 该文件并回显 nonce。
- `exec+read` 探测:测试要求智能体通过 `exec` 将 nonce 写入临时文件,然后再 `read` 读回。
- `read` 探测:测试会在工作区写入一个 nonce 文件,并要求智能体 `read` 该文件并回显 nonce。
- `exec+read` 探测:测试要求智能体通过 `exec` 将 nonce 写入临时文件,然后再 `read` 读回。
- 图像探测: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`(如果直接调用 Vitest则使用 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`
- 选择模型的方
- 默认:现代允许列表Opus / Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4
- `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all`现代允许列表的别名
- 或设置 `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model"`(或逗号列表)来缩小范围
- 选择模型的方
- 默认:modern 允许列表Opus / Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4
- `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all` modern 允许列表的别名
- 或设置 `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model"`(或逗号分隔列表)以缩小范围
- modern / all Gateway 网关扫描默认使用精心挑选的高信号上限;将 `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0` 设为完整 modern 扫描,或设为正数以使用更小的上限。
- 选择提供商的方避免“OpenRouter 全量”):
- 选择提供商的方法(避免 “OpenRouter everything”):
- `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax"`(逗号分隔的允许列表)
- 工具图像探测在此实时测试中始终开启:
- 工具 + 图像探测在此实时测试中始终开启:
- `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,会运行图像探测
- 流程(高层):
- 测试生成一个带有 “CAT” + 随机代码的小型 PNG`src/gateway/live-image-probe.ts`
- 当模型宣告支持图像输入时,会运行图像探测
- 流程(高层概述
- 测试会生成一个带有 “CAT” + 随机代码的微型 PNG`src/gateway/live-image-probe.ts`
- 通过 `agent` `attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }]` 发送
- Gateway 网关将附件解析到 `images[]``src/gateway/server-methods/agent.ts` + `src/gateway/chat-attachments.ts`
- 嵌智能体将多模态用户消息转发给模型
- Gateway 网关会将附件解析为 `images[]``src/gateway/server-methods/agent.ts` + `src/gateway/chat-attachments.ts`
- 嵌入式智能体将多模态用户消息转发给模型
- 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什么(以及精确`provider/model` id请运行
提示:要查看你的机器上可以测试哪些内容(以及确切`provider/model` id请运行
```bash
openclaw models list
@ -115,23 +115,24 @@ openclaw models list --json
## 实时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
- 各后端的默认冒烟设置位于所属扩展的 `cli-backend.ts` 定义中。
- 目标:使用本地 CLI 后端验证 Gateway 网关 + 智能体 管道,且不触碰你的默认配置
- 特定后端的默认冒烟测试设置位于所属扩展的 `cli-backend.ts` 定义中。
- 启用:
- `pnpm test:live`(如果直接调用 Vitest则使用 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`
- `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1`
- 默认值:
- 默认提供商 / 模型`claude-cli/claude-sonnet-4-6`
- 默认 provider / model`claude-cli/claude-sonnet-4-6`
- 命令 / 参数 / 图像行为来自所属 CLI 后端插件元数据。
- 覆盖项(可选):
- `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL="codex-cli/gpt-5.2"`
- `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` 发送真实图像附件(路径会注入到提示中)。
- `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image"` 通过 CLI 参数传递图像文件路径,而不是注入提示。
- `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"`(或 `"list"`)用于在设置了 `IMAGE_ARG` 时控制图像参数的传递方式。
- `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,设为 `1` 可强制启用)。
- `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image"` 将图像文件路径作为 CLI 参数传递,而不是注入到提示中。
- `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"`(或 `"list"`)控制在设置 `IMAGE_ARG` 时如何传递图像参数。
- `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1` 发送第二轮并验证恢复流程。
- `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1` 在所选模型支持切换目标时,选择启用 Claude Sonnet -> Opus 的同会话连续性探测。为了整体可靠性Docker 配方默认关闭此项。
- `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1` 选择启用 MCP / 工具 local loopback 探测。除非明确请求,否则 Docker 配方默认关闭此项。
示例:
@ -147,7 +148,7 @@ Docker 配方:
pnpm test:docker:live-cli-backend
```
单提供商 Docker 配方:
提供商 Docker 配方:
```bash
pnpm test:docker:live-cli-backend:claude
@ -159,27 +160,27 @@ 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 镜像以非 root 的 `node` 用户身份运行实时 CLI 后端冒烟测试。
- 它会从所属扩展解析 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`)安装到可缓存、可写的前缀目录 `OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR`(默认:`~/.cache/openclaw/docker-cli-tools`)。
- `pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription` 要求通过 `~/.claude/.credentials.json` 中的 `claudeAiOauth.subscriptionType`,或来自 `claude setup-token``CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN`,提供可移植的 Claude Code 订阅 OAuth。它会先在 Docker 中验证直接 `claude -p`,然后在不保留 Anthropic API 密钥环境变量的情况下运行两轮 Gateway 网关 CLI 后端测试。该订阅测试默认禁用 Claude MCP / 工具和图像探测,因为 Claude 当前会将第三方应用使用量计入额外使用计费,而不是普通订阅计划额度
- 该实时 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 修补为 Opus并验证恢复后的会话仍记得先前的备注。
- 它会在仓库 Docker 镜像内,以非 root 的 `node` 用户身份运行实时 CLI 后端冒烟测试。
- 它会从所属扩展解析 CLI 冒烟测试元数据,然后将匹配的 Linux CLI 包(`@anthropic-ai/claude-code`、`@openai/codex` 或 `@google/gemini-cli`)安装到可缓存、可写的前缀目录 `OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR`(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 `~/.claude/.credentials.json` 中带有 `claudeAiOauth.subscriptionType`,或通过来自 `claude setup-token``CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN` 提供。它会先在 Docker 中验证直接执行 `claude -p`,然后在不保留 Anthropic API 键环境变量的情况下运行两轮 Gateway 网关 CLI 后端交互。此订阅测试路径默认禁用 Claude MCP / 工具和图像探测,因为 Claude 当前会将第三方应用使用路由到额外使用量计费,而不是普通订阅套餐限制
- 现在,实时 CLI 后端冒烟测试会对 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 修补为 Opus并验证恢复后的会话仍记得之前的一条备注。
## 实时ACP 绑定冒烟测试(`/acp spawn ... --bind here`
- 测试:`src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts`
- 目标:使用实时 ACP 智能体验证真实 ACP 会话绑定流程:
- 发送 `/acp spawn <agent> --bind here`
- 地绑定一个合成的消息渠道会话
- 在同一会话上发送普通后续消息
- 验证后续消息落入已绑定的 ACP 会话记录中
- 地绑定一个合成的消息渠道会话
- 在同一会话上发送正常后续消息
- 验证该后续消息进入已绑定的 ACP 会话转录
- 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`
- 用于直接 `pnpm test:live ...` 的 ACP 智能体:`claude`
- 合成渠道Slack 私信风格的会话上下文
- 直接 `pnpm test:live ...` 使用的 ACP 智能体:`claude`
- 合成渠道Slack 私信 风格的会话上下文
- ACP 后端:`acpx`
- 覆盖项:
- `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=claude`
@ -190,8 +191,8 @@ pnpm test:docker:live-cli-backend:gemini
- `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_CODEX_MODEL=gpt-5.2`
- `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_PARENT_MODEL=openai/gpt-5.2`
- 说明:
- 该测试路径使用 Gateway 网关 `chat.send` 接口,并带有仅限管理员使用的合成 originating-route 字段,这样测试就可以附加消息渠道上下文,而无需假装进行外部投递。
- 当 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND` 未设置时,测试会使用`acpx` 插件的内置智能体注册表来获取所选 ACP harness 智能体
- 此测试路径使用 Gateway 网关 `chat.send` 接口,并带有仅管理员可用的合成 originating-route 字段,因此测试可以附加消息渠道上下文,而无需假装进行外部投递。
- 当未设置 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND` 时,测试会为所选 ACP harness 智能体使用嵌入式 `acpx` 插件的内置智能体注册表。
示例:
@ -207,7 +208,7 @@ Docker 配方:
pnpm test:docker:live-acp-bind
```
单智能体 Docker 配方:
智能体 Docker 配方:
```bash
pnpm test:docker:live-acp-bind:claude
@ -218,35 +219,35 @@ 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,它会按顺序针对所有受支持的实时 CLI 智能体运行 ACP 绑定冒烟测试:`claude`、`codex`,然后 `gemini`
- 使用 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude`、`OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=codex` 或 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=gemini`缩小矩阵范围。
- 它会 source `~/.profile`,将匹配的 CLI 认证材料暂存到容器中,在可写 npm 前缀中安装 `acpx`,然后在缺失时安装所请求的实时 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=$HOME/.npm-global/bin/acpx`,以便 acpx 保留 source 后的 profile 中提供商环境变量,并将其提供给子 harness CLI
- 默认情况下,它会按顺序针对所有受支持的实时 CLI 智能体运行 ACP 绑定冒烟测试:`claude`、`codex`,然后 `gemini`
- 使用 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude`、`OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=codex` 或 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=gemini` 可缩小矩阵范围。
- 它会加载 `~/.profile`,将匹配的 CLI 认证材料暂存到容器中,将 `acpx` 安装到可写的 npm 前缀中,然后在缺失时安装所请求的实时 CLI`@anthropic-ai/claude-code`、`@openai/codex` 或 `@google/gemini-cli`)。
- 在 Docker 内部,运行器会设置 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_ACPX_COMMAND=$HOME/.npm-global/bin/acpx`,以便 acpx 让从已加载 profile 中获得的提供商环境变量对其子 harness CLI 保持可用
## 实时Codex app-server harness 冒烟测试
- 目标:通过正常的 Gateway 网关
`agent` 方法验证插件自有的 Codex harness
- 目标:通过常规 Gateway 网关
`agent` 方法验证由插件拥有的 Codex harness
- 加载内置的 `codex` 插件
- 选择 `OPENCLAW_AGENT_RUNTIME=codex`
- 在强制使用 Codex harness 的情况下,向 `openai/gpt-5.2` 发送第一轮 Gateway 网关智能体请求
- 向同一个 OpenClaw 会话发送第二轮请求,并验证 app-server
线程可以恢复
- 在强制使用 Codex harness 的情况下,向 `openai/gpt-5.2` 发送 Gateway 网关智能体第一轮消息
- 向同一个 OpenClaw 会话发送第二轮消息,并验证 app-server
线程能够恢复
- 通过相同的 Gateway 网关命令
路径运行 `/codex status``/codex models`
- 可选运行两个经 Guardian 审核的提权 shell 探测:一个应被批准的无害
命令,以及一个应被拒绝的伪造密钥上传操作
以便智能体回头询问
- 可选运行两个经 Guardian 审核的提权 shell 探测:一个应被批准的良性
命令,以及一个应被拒绝的伪造密钥上传,
以便智能体回询问
- 测试:`src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts`
- 启用:`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1`
- 默认模型:`openai/gpt-5.2`
- 可选图像探测:`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1`
- 可选 MCP / 工具探测:`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1`
- 可选 Guardian 探测:`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1`
- 该冒烟测试设置 `OPENCLAW_AGENT_HARNESS_FALLBACK=none`这样损坏的 Codex
harness 就无法通过静默回退到 PI 而蒙混过关。
- 该冒烟测试设置 `OPENCLAW_AGENT_HARNESS_FALLBACK=none`因此损坏的 Codex
harness 不能通过静默回退到 PI 而蒙混过关。
- 认证Codex app-server 认证来自本地 Codex 订阅登录。Docker
冒烟测试在适用时还可以提供 `OPENAI_API_KEY` 用于非 Codex 探测
冒烟测试也可以在适用时为非 Codex 探测提供 `OPENAI_API_KEY`
另外还可选复制 `~/.codex/auth.json``~/.codex/config.toml`
本地配方:
@ -271,32 +272,32 @@ pnpm test:docker:live-codex-harness
Docker 说明:
- Docker 运行器位于 `scripts/test-live-codex-harness-docker.sh`
- 它会 source 挂载的 `~/.profile`,传递 `OPENAI_API_KEY`,在存在时复制 Codex CLI
认证文件,将 `@openai/codex` 安装到一个可写、已挂载的 npm
- 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,暂存源码树,然后只运行 Codex-harness 实时测试。
- Docker 默认启用图像、MCP / 工具和 Guardian 探测。需要更窄范围的调试
运行时,设置 `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0`
- Docker 默认启用图像、MCP / 工具以及 Guardian 探测。需要更窄的调试
运行时,设置 `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0`
`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0`
`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=0`
- Docker 还会导出 `OPENCLAW_AGENT_HARNESS_FALLBACK=none`,与实时
测试配置保持一致,这样旧别名或回退到 PI 无法掩盖 Codex harness
测试配置保持一致,这样旧别名或回退到 PI 无法掩盖 Codex harness
回归问题。
### 推荐的实时测试配方
范围窄且显式的允许列表速度最快,也最不容易出现不稳定情况
范围窄且显式的允许列表速度最快,也最不容易出现不稳定:
- 单模型,直接模式(无网关):
- 单模型,直接测试(无 Gateway 网关):
- `OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.2" pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts`
- 单模型Gateway 网关冒烟测试:
- `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.2" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`
- 多个提供商的工具调用:
- 多个提供商的工具调用:
- `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.2,openai-codex/gpt-5.2,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3-flash-preview,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-4.7,minimax/MiniMax-M2.7" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`
- Google 聚焦Gemini API 密钥 + Antigravity
- GeminiAPI 密钥`OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="google/gemini-3-flash-preview" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`
- 聚焦 GoogleGemini API 键 + Antigravity
- GeminiAPI `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="google/gemini-3-flash-preview" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`
- AntigravityOAuth`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`
- Google 自适应思考冒烟测试:
@ -306,31 +307,31 @@ Docker 说明:
说明:
- `google/...` 使用 Gemini APIAPI 密钥)。
- `google-antigravity/...` 使用 Antigravity OAuth 桥Cloud Code Assist 风格的智能体端点)。
- `google-gemini-cli/...` 使用你机器上的本地 Gemini CLI单独的认证 + 工具行为差异)。
- `google/...` 使用 Gemini APIAPI )。
- `google-antigravity/...` 使用 Antigravity OAuth 桥Cloud Code Assist 风格的智能体端点)。
- `google-gemini-cli/...` 使用你机器上的本地 Gemini CLI独立的认证 + 工具链怪癖)。
- Gemini API 与 Gemini CLI
- APIOpenClaw 通过 HTTP 调用 Google 托管的 Gemini APIAPI 密钥 / profile 认证);这也是大多数用户提到 “Gemini” 时的含义
- CLIOpenClaw 会调用本地 `gemini` 二进制;它有自己的认证机制,并且行为可能不同(流式传输 / 工具支持 / 版本偏差)。
- APIOpenClaw 通过 HTTP 调用 Google 托管的 Gemini APIAPI 键 / profile 认证);这通常是大多数用户所说的 “Gemini”
- CLIOpenClaw 会调用本地 `gemini` 二进制程序;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)。
## 实时:模型矩阵(我们的覆盖范围)
没有固定的 “CI 模型列表”(实时测试为可选启用),但以下是在带有密钥的开发机器上建议定期覆盖的**推荐**模型。
没有固定的 “CI 模型列表”(实时测试为选择加入),但以下是建议你在具备相应密钥的开发机器上定期覆盖的**推荐**模型。
### 现代冒烟测试集(工具调用 + 图像)
这是我们期望持续可用的 “常见模型” 运行集
这是我们期望持续保持可用的 “常见模型” 运行集:
- OpenAI非 Codex`openai/gpt-5.2`
- OpenAI Codex OAuth`openai-codex/gpt-5.2`
- Anthropic`anthropic/claude-opus-4-6`(或 `anthropic/claude-sonnet-4-6`
- GoogleGemini API`google/gemini-3.1-pro-preview` 和 `google/gemini-3-flash-preview`(避免较旧的 Gemini 2.x 模型)
- GoogleGemini API`google/gemini-3.1-pro-preview` 和 `google/gemini-3-flash-preview`(避免使用较旧的 Gemini 2.x 模型)
- GoogleAntigravity`google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking` 和 `google-antigravity/gemini-3-flash`
- DeepSeek`deepseek/deepseek-v4-flash` 和 `deepseek/deepseek-v4-pro`
- Z.AIGLM`zai/glm-4.7`
- MiniMax`minimax/MiniMax-M2.7`
运行带工具 + 图像的 Gateway 网关冒烟测试:
运行带工具 + 图像的 Gateway 网关冒烟测试:
`OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.2,openai-codex/gpt-5.2,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,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-4.7,minimax/MiniMax-M2.7" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts`
### 基线工具调用Read + 可选 Exec
@ -344,51 +345,51 @@ Docker 说明:
- Z.AIGLM`zai/glm-4.7`
- MiniMax`minimax/MiniMax-M2.7`
可选的额外覆盖(有更好,没有也行
可选的额外覆盖(有更好):
- 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)
- Mistral`mistral/`…(选择一个你已启用、支持 “tools” 的模型)
- Cerebras`cerebras/`…(如果你有访问权限)
- LM Studio`lmstudio/`…(本地;工具调用取决于 API 模式)
### Vision:图像发送(附件 → 多模态消息)
### 视觉:图像发送(附件 → 多模态消息)
`OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS` 中至少包含一个支持图像的模型Claude / Gemini / OpenAI 支持视觉的变体等),以覆盖图像探测。
`OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS` 中至少包含一个支持图像的模型Claude / Gemini / OpenAI 支持视觉的变体等),以覆盖图像探测。
### 聚合器 / 替代 Gateway 网关
如果你启用相应密钥,我们也支持通过以下方式进行测试:
如果你启用相应密钥,我们也支持通过以下方式进行测试:
- OpenRouter`openrouter/...`(数百个模型;使用 `openclaw models scan` 查找支持工具 + 图像的候选项)
- OpenCodeZen 使用 `opencode/...`Go 使用 `opencode-go/...`(通过 `OPENCODE_API_KEY` / `OPENCODE_ZEN_API_KEY` 认证)
- OpenRouter`openrouter/...`(数百个模型;使用 `openclaw models scan` 查找支持 tools + 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)
你还可以加入实时矩阵的更多提供商(前提是你有凭证 / 配置)
如果你有凭证 / 配置,还可以将更多提供商纳入实时矩阵
- 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以及任何兼容 OpenAI / Anthropic 的代理LM Studio、vLLM、LiteLLM 等)
提示:不要试在文档中硬编码 “所有模型”。权威列表是你的机器上 `discoverModels(...)` 返回的内容,加上当前可用的密钥
提示:不要试在文档中硬编码 “所有模型”。权威列表是你的机器上 `discoverModels(...)` 返回的内容,以及可用密钥所对应的模型
## 凭证(切勿提交)
实时测试以与 CLI 相同的方式发现凭证。实际含义如下:
实时测试发现凭证的方式与 CLI 相同。实际含义如下:
- 如果 CLI 能正常工作,实时测试也应能找到相同的密钥。
- 如果实时测试提示 “no creds”用与调试 `openclaw models list` / 模型选择相同的方法进行调试。
- 如果 CLI 可用,实时测试通常也应能找到相同的密钥。
- 如果实时测试提示 “no creds”像调试 `openclaw models list` / 模型选择那样进行调试。
- 按智能体划分的认证 profile`~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json`(这就是实时测试中 “profile keys” 的含义)
- 每智能体认证 profile`~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json`(这就是实时测试中 “profile keys” 的含义)
- 配置:`~/.openclaw/openclaw.json`(或 `OPENCLAW_CONFIG_PATH`
- 旧状态目录:`~/.openclaw/credentials/`(存在时会复制到暂存的实时测试 home 中,但这不是主要的 profile-key 存储)
- 本地实时运行默认会将活动配置、每个智能体的 `auth-profiles.json` 文件、旧版 `credentials/` 以及受支持的外部 CLI 认证目录复制到临时测试 home 中;暂存的实时 home 会跳过 `workspace/``sandboxes/`,并移除 `agents.*.workspace` / `agentDir` 路径覆盖,以确保探测不会落到你的真实宿主工作区上。
- 旧状态目录:`~/.openclaw/credentials/`(存在时会复制到暂存的实时测试 home 中,但这不是主 profile-key 存储)
- 默认情况下,本地实时运行会将当前活动配置、每个智能体的 `auth-profiles.json` 文件、旧版 `credentials/` 以及受支持的外部 CLI 认证目录复制到临时测试 home 中;暂存的实时 home 会跳过 `workspace/``sandboxes/`,并移除 `agents.*.workspace` / `agentDir` 路径覆盖,这样探测就不会落到你真实主机的工作区上。
如果你想依赖环境变量密钥(例如导出在你的 `~/.profile` 中),请在本地测试前运行 `source ~/.profile`,或者使用下面的 Docker 运行器(它们可以 `~/.profile` 挂载到容器中)。
如果你想依赖环境变量密钥(例如在你的 `~/.profile`导出的密钥),请在 `source ~/.profile` 之后运行本地测试,或者使用下面的 Docker 运行器(它们可以 `~/.profile` 挂载到容器中)。
## Deepgram 实时测试(音频转录)
- 测试:`extensions/deepgram/audio.live.test.ts`
- 启用:`DEEPGRAM_API_KEY=... DEEPGRAM_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/deepgram/audio.live.test.ts`
## BytePlus国际版 编码计划实时测试
## BytePlus国际版编码计划实时测试
- 测试:`extensions/byteplus/live.test.ts`
- 启用:`BYTEPLUS_API_KEY=... BYTEPLUS_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/byteplus/live.test.ts`
@ -399,9 +400,9 @@ Docker 说明:
- 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:
- 覆盖内置 comfy 图像、视频和 `music_generate` 路径
- 除非配置 `plugins.entries.comfy.config.<capability>`,否则会跳过对应能力
- 在修改 comfy 工作流提交、轮询、下载或插件注册后尤其有用
- 覆盖内置 comfy 图像、视频和 `music_generate` 路径
- 除非配置 `plugins.entries.comfy.config.<capability>`,否则会跳过每项能力
- 在更改 comfy 工作流提交、轮询、下载或插件注册后很有帮助
## 图像生成实时测试
@ -410,13 +411,13 @@ Docker 说明:
- Harness`pnpm test:live:media image`
- 范围:
- 枚举每个已注册的图像生成提供商插件
- 在探测前从你的登录 shell`~/.profile`)加载缺失的提供商环境变量
- 默认优先使用实时 / 环境变量 API 密钥,而不是已存储的认证 profile这样 `auth-profiles.json` 中过期的测试密钥就不会掩盖真实的 shell 凭证
- 在探测前从你的登录 shell`~/.profile`)加载缺失的提供商环境变量
- 默认优先使用实时 / 环境变量 API 键,而不是已存储的认证 profile因此 `auth-profiles.json` 中过期的测试键不会掩盖真实的 shell 凭证
- 跳过没有可用认证 / profile / 模型的提供商
- 通过共享图像生成运行时运行每个已配置提供商:
- 通过共享图像生成运行时运行每个已配置提供商:
- `<provider>:generate`
- 当提供商声明支持编辑时,运行 `<provider>:edit`
- 当前覆盖的内置提供商:
- 当前覆盖的内置提供商:
- `fal`
- `google`
- `minimax`
@ -429,7 +430,7 @@ Docker 说明:
- `OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_MODELS="openai/gpt-image-2,google/gemini-3.1-flash-image-preview,openrouter/google/gemini-3.1-flash-image-preview,xai/grok-imagine-image"`
- `OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_CASES="google:flash-generate,google:pro-edit,openrouter:generate,xai:default-generate,xai:default-edit"`
- 可选认证行为:
- `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 可强制使用 profile store 认证并忽略仅环境变量覆盖
- `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile 存储认证,并忽略仅环境变量提供的覆盖
对于已发布的 CLI 路径,在提供商 / 运行时实时
测试通过后,再添加一个 `infer` 冒烟测试:
@ -444,9 +445,9 @@ openclaw infer image generate \
--json
```
盖了 CLI 参数解析、配置 / 默认智能体解析、内置
插件激活、按需修复内置运行时依赖、共享
图像生成运行时以及实时提供商请求。
盖了 CLI 参数解析、配置 / 默认智能体解析、内置
插件激活、按需内置运行时依赖修复、共享
图像生成运行时以及实时提供商请求。
## 音乐生成实时测试
@ -454,23 +455,23 @@ openclaw infer image generate \
- 启用:`OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/music-generation-providers.live.test.ts`
- Harness`pnpm test:live:media music`
- 范围:
- 覆盖共享内置音乐生成提供商路径
- 覆盖共享内置音乐生成提供商路径
- 当前覆盖 Google 和 MiniMax
- 在探测前从你的登录 shell`~/.profile`)加载提供商环境变量
- 默认优先使用实时 / 环境变量 API 密钥,而不是已存储的认证 profile这样 `auth-profiles.json` 中过期的测试密钥就不会掩盖真实的 shell 凭证
- 在探测前从你的登录 shell`~/.profile`)加载提供商环境变量
- 默认优先使用实时 / 环境变量 API 键,而不是已存储的认证 profile因此 `auth-profiles.json` 中过期的测试键不会掩盖真实的 shell 凭证
- 跳过没有可用认证 / profile / 模型的提供商
- 在可用时运行两已声明的运行时模式:
- 在可用时运行两已声明的运行时模式:
- 使用仅提示词输入的 `generate`
- 当提供商声明 `capabilities.edit.enabled` 时运行 `edit`
- 当前共享通道覆盖:
- 当前共享路径覆盖:
- `google``generate`、`edit`
- `minimax``generate`
- `comfy`:单独的 Comfy 实时测试文件,不在此共享扫描中
- `comfy`:单独的 Comfy 实时文件,不在此共享扫描中
- 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` 可强制使用 profile store 认证并忽略仅环境变量覆盖
- `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile 存储认证,并忽略仅环境变量提供的覆盖
## 视频生成实时测试
@ -478,39 +479,39 @@ openclaw infer image generate \
- 启用:`OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/video-generation-providers.live.test.ts`
- Harness`pnpm test:live:media video`
- 范围:
- 覆盖共享内置视频生成提供商路径
- 默认使用适合发布的冒烟测试路径:非 FAL 提供商、每个提供商一个文生视频请求、时长一秒的龙虾提示词,以及从 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS` 读取的每提供商操作上限(默认 `180000`
- 默认跳过 FAL因为提供商队列延迟可能主导发布时间;传入 `--video-providers fal``OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal"` 可显式运行它
- 在探测前从你的登录 shell`~/.profile`)加载提供商环境变量
- 默认优先使用实时 / 环境变量 API 密钥,而不是已存储的认证 profile这样 `auth-profiles.json` 中过期的测试密钥就不会掩盖真实的 shell 凭证
- 覆盖共享内置视频生成提供商路径
- 默认使用发布安全的冒烟测试路径:非 FAL 提供商、每个提供商一次文本生成视频请求、1 秒龙虾提示词,以及来自 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS` 的每提供商操作上限(默认 `180000`
- 默认跳过 FAL因为提供商队列延迟可能主导发布时间;传入 `--video-providers fal``OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal"` 可显式运行它
- 在探测前从你的登录 shell`~/.profile`)加载提供商环境变量
- 默认优先使用实时 / 环境变量 API 键,而不是已存储的认证 profile因此 `auth-profiles.json` 中过期的测试键不会掩盖真实的 shell 凭证
- 跳过没有可用认证 / profile / 模型的提供商
- 默认运行 `generate`
- 设置 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1`,在可用时还会运行已声明的转换模式:
- 默认运行 `generate`
- 设置 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1` 还可在可用时运行已声明的转换模式:
- 当提供商声明 `capabilities.imageToVideo.enabled` 且所选提供商 / 模型在共享扫描中接受基于 buffer 的本地图像输入时,运行 `imageToVideo`
- 当提供商声明 `capabilities.videoToVideo.enabled` 且所选提供商 / 模型在共享扫描中接受基于 buffer 的本地视频输入时,运行 `videoToVideo`
- 当前在共享扫描中已声明但被跳过的 `imageToVideo` 提供商:
- `vydra`,因为内置 `veo3` 仅支持文本,而内置 `kling` 需要远程图像 URL
- 提供商专用 Vydra 覆盖:
- 提供商专用 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` 文生视频,以及一个默认使用远程图像 URL 固定数据的 `kling` 通道
- 该文件会运行 `veo3`视频,以及一个默认使用远程图像 URL 固定数据的 `kling` 路径
- 当前 `videoToVideo` 实时覆盖:
- 仅 `runway`,且所选模型为 `runway/gen4_aleph`
- 当前在共享扫描中已声明但被跳过的 `videoToVideo` 提供商:
- `alibaba`、`qwen`、`xai`,因为这些路径前需要远程 `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`,因为当前共享通道缺乏针对组织的 video inpaint / remix 访问保证
- `alibaba`、`qwen`、`xai`,因为这些路径前需要远程 `http(s)` / MP4 参考 URL
- `google`,因为当前共享 Gemini / Veo 路径使用的是基于本地 buffer 的输入,而该路径在共享扫描中不被接受
- `openai`,因为当前共享路径缺乏组织专用视频局部重绘 / remix 访问保证
- 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=""` 在默认扫描中包含所有提供商,包括 FAL
- `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000` 可将每个提供商的操作上限降低,以进行更激进的冒烟测试
- `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_SKIP_PROVIDERS=""` 在默认扫描中包含所有提供商,包括 FAL
- `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000` 以缩短每个提供商的操作上限,适用于激进的冒烟测试运行
- 可选认证行为:
- `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 可强制使用 profile store 认证并忽略仅环境变量覆盖
- `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile 存储认证,并忽略仅环境变量提供的覆盖
## 媒体实时测试 harness
## 媒体实时测试 Harness
- 命令:`pnpm test:live:media`
- 目的
- 用途
- 通过一个仓库原生入口点运行共享的图像、音乐和视频实时测试套件
- 自动从 `~/.profile` 加载缺失的提供商环境变量
- 默认自动将每个测试套件缩小到当前具有可用认证的提供商