From 2d16a48d6cda40979e6df7db8c999e48fdeb4db3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "openclaw-docs-i18n[bot]" Date: Sun, 26 Apr 2026 18:20:32 +0000 Subject: [PATCH] chore(i18n): refresh zh-CN translations --- docs/zh-CN/help/testing-live.md | 333 ++++++++++++++++---------------- 1 file changed, 167 insertions(+), 166 deletions(-) diff --git a/docs/zh-CN/help/testing-live.md b/docs/zh-CN/help/testing-live.md index 8a97d5616..6ae384827 100644 --- a/docs/zh-CN/help/testing-live.md +++ b/docs/zh-CN/help/testing-live.md @@ -7,22 +7,22 @@ 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: "2026-04-26T00:39:25Z" + generated_at: "2026-04-26T18:18:40Z" model: gpt-5.4 provider: openai - source_hash: 669d68dc80d0bf86942635c792f64f1edc7a23684c880cb66799401dee3d127f + source_hash: 6a47decebb4e95db2c1635b2ac72e1284734bbd81330e9d517427eb710e93ead source_path: help/testing-live.md workflow: 15 --- -关于快速开始、QA 运行器、单元/集成测试套件以及 Docker 流程，请参见 +关于快速开始、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。 ## 实时：本地 profile 冒烟命令 -在进行临时实时检查之前先加载 `~/.profile`，这样提供商密钥和本地工具 +在进行临时实时检查前，先 source `~/.profile`，这样提供商密钥和本地工具 路径就会与你的 shell 保持一致： ```bash @@ -44,97 +44,97 @@ pnpm openclaw voicecall setup --json pnpm openclaw voicecall smoke --to "+15555550123" ``` -`voicecall smoke` 默认是一次演练，除非同时提供 `--yes`。仅当你确实 +`voicecall smoke` 默认是一次演练，除非同时传入 `--yes`。仅当你明确 想要发起真实的通知呼叫时才使用 `--yes`。对于 Twilio、Telnyx 和 -Plivo，成功的就绪性检查需要一个公开的 webhook URL；仅本地的 -loopback/私有回退方案按设计会被拒绝。 +Plivo，成功的就绪性检查要求使用公开的 webhook URL；仅本地的 +loopback / 私有回退方案会按设计被拒绝。 -## 实时：Android 节点能力全面检查 +## 实时：Android 节点能力全量扫描 - 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**宣告的每一条命令**，并断言命令契约行为。 +- 目标：调用已连接 Android 节点当前**声明的每一条命令**，并断言命令契约行为。 - 范围： - - 需要满足前置条件/手动设置（该测试套件不会安装/运行/配对应用）。 - - 针对所选 Android 节点逐条验证 Gateway 网关 `node.invoke`。 -- 必需的预先设置： + - 带前置条件 / 手动设置（该测试套件不会安装 / 运行 / 配对应用）。 + - 对所选 Android 节点逐条执行 Gateway 网关 `node.invoke` 验证。 +- 必需的前置设置： - Android 应用已连接并与 Gateway 网关完成配对。 - - 应用保持在前台运行。 - - 已授予你期望通过的能力所需的权限/采集同意。 + - 应用保持在前台。 + - 你期望通过的能力所需权限 / 采集授权已授予。 - 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`。 -- 完整的 Android 设置详情： [Android App](/zh-CN/platforms/android) +- 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 密钥） -实时测试分为两层，以便我们隔离故障： +实时测试分为两层，这样我们可以隔离故障： -- “Direct model” 用于确认在给定密钥下提供商/模型本身是否能够响应。 -- “Gateway smoke” 用于确认该模型的完整 Gateway 网关 + 智能体流水线是否正常工作（会话、历史、工具、沙箱策略等）。 +- “直接模型”告诉我们，在给定密钥下，提供商 / 模型本身是否至少可以返回响应。 +- “Gateway 网关冒烟测试”告诉我们，该模型的完整 gateway+agent 流水线是否正常工作（会话、历史、工具、沙箱策略等）。 -### 第 1 层：直接模型补全（无 Gateway 网关） +### 第 1 层：直接模型补全（不经过 gateway） - 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（并在需要时执行定向回归测试） + - 使用 `getApiKeyForModel` 选择你有凭证的模型 + - 对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） - 启用方式： - - `pnpm test:live`（或者如果你直接调用 Vitest，则设置 `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，以便让 `pnpm test:live` 专注于 Gateway 网关冒烟测试 -- 选择模型的方式： - - `OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern` 运行现代 allowlist（Opus/Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4） - - `OPENCLAW_LIVE_MODELS=all` 是现代 allowlist 的别名 - - 或者 `OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.2,openai-codex/gpt-5.2,anthropic/claude-opus-4-6,..."`（逗号分隔的 allowlist） - - `modern/all` 全量检查默认使用精心挑选的高信号上限；将 `OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0` 设为现代模型的完整扫描，或设为正数以使用较小的上限。 - - 完整扫描会将 `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` 进行覆盖。 -- 选择提供商的方式： - - `OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli"`（逗号分隔的 allowlist） + - `pnpm test:live`（如果直接调用 Vitest，则用 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`） +- 设置 `OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern`（或 `all`，即 modern 的别名）后才会真正运行此套件；否则它会跳过，以保持 `pnpm test:live` 聚焦于 Gateway 网关冒烟测试 +- 模型选择方式： + - `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` 是现代允许列表的别名 + - 或使用 `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 扫描默认有一个精挑细选的高信号数量上限；设为 `OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0` 可执行完整的 modern 扫描，或设为正数使用较小上限。 + - 完整扫描会对整个直接模型测试使用 `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；可通过 `OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY` 覆盖。 +- 提供商选择方式： + - `OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli"`（逗号分隔的允许列表） - 密钥来源： - 默认：profile 存储和环境变量回退 - 设置 `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 可强制**仅使用 profile 存储** -- 存在原因： - - 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”分离开来 - - 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） +- 为什么需要它： + - 将“提供商 API 已损坏 / 密钥无效”和“gateway 智能体流水线已损坏”区分开 + - 容纳小型、隔离的回归场景（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（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（每次运行按模型覆盖） + - 创建 / 修补一个 `agent:dev:*` 会话（每次运行可覆盖模型） - 遍历带有密钥的模型并断言： - - 有“有意义”的响应（不使用工具） - - 真实的工具调用可以正常工作（读取探针） - - 可选的额外工具探针（exec+read 探针） - - OpenAI 回归路径（仅工具调用 → 后续跟进）继续正常工作 -- 探针细节（这样你就能快速解释故障）： - - `read` 探针：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` 探针：测试要求智能体通过 `exec` 将 nonce 写入临时文件，然后再 `read` 回来。 - - 图像探针：测试会附加一个生成的 PNG（猫 + 随机代码），并期望模型返回 `cat `。 + - 返回“有意义”的响应（不使用工具） + - 真实工具调用可以正常工作（read 探针） + - 可选的额外工具探针正常工作（exec+read 探针） + - OpenAI 回归路径（仅工具调用 → 后续跟进）继续可用 +- 探针细节（这样你可以快速解释失败原因）： + - `read` 探针：测试会在工作区写入一个 nonce 文件，并要求智能体 `read` 该文件并回显该 nonce。 + - `exec+read` 探针：测试会要求智能体通过 `exec` 将 nonce 写入临时文件，再通过 `read` 读回。 + - 图像探针：测试会附加一个生成的 PNG（cat + 随机代码），并期望模型返回 `cat `。 - 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`（或者如果你直接调用 Vitest，则设置 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`） -- 选择模型的方式： - - 默认：现代 allowlist（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` 是现代 allowlist 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` 设为现代模型的完整扫描，或设为正数以使用较小的上限。 -- 选择提供商的方式（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） -- 该实时测试始终启用工具 + 图像探针： + - `pnpm test:live`（如果直接调用 Vitest，则用 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`） +- 模型选择方式： + - 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` 是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 + - modern / all Gateway 网关扫描默认有一个精挑细选的高信号数量上限；设为 `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0` 可执行完整的 modern 扫描，或设为正数使用较小上限。 +- 提供商选择方式（避免“OpenRouter 所有模型全测”）： + - `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 + 图像探针在此实时测试中始终启用： - `read` 探针 + `exec+read` 探针（工具压力测试） - - 当模型声明支持图像输入时运行图像探针 - - 流程（高级概览）： + - 当模型声明支持图像输入时，会运行图像探针 + - 流程（高层概述）： - 测试生成一个带有 “CAT” + 随机代码的小型 PNG（`src/gateway/live-image-probe.ts`） - 通过 `agent` `attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "" }]` 发送 - Gateway 网关将附件解析为 `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 + - 内嵌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哪些内容（以及精确的 `provider/model` id），请运行： +提示：如果你想查看本机可测试的内容（以及精确的 `provider/model` id），请运行： ```bash openclaw models list @@ -144,24 +144,24 @@ 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。 -- 特定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 + 智能体流水线，同时不触碰你的默认配置。 +- 后端专用的默认冒烟设置位于对应扩展的 `cli-backend.ts` 定义中。 - 启用： - - `pnpm test:live`（或者如果你直接调用 Vitest，则设置 `OPENCLAW_LIVE_TEST=1`） + - `pnpm test:live`（如果直接调用 Vitest，则用 `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` - - 命令/参数/图像行为来自所属 CLI 后端插件元数据。 + - 默认提供商 / 模型：`claude-cli/claude-sonnet-4-6` + - command / args / 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）。除非明确请求，否则 Docker 配方默认关闭此项。 - - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image"` 通过 CLI 参数传递图像文件路径，而不是通过提示注入。 + - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_PROBE=1` 发送真实图像附件（路径会注入到提示词中）。除非显式请求，否则 Docker 配方默认关闭此项。 + - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image"` 将图像文件路径作为 CLI 参数传递，而不是注入到提示词中。 - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"`（或 `"list"`）用于控制在设置 `IMAGE_ARG` 时图像参数的传递方式。 - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1` 发送第二轮对话并验证恢复流程。 - - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1` 选择启用 Claude Sonnet -> Opus 的同会话连续性探针，前提是所选模型支持切换目标。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 loopback 探针。除非明确请求，否则 Docker 配方默认关闭此项。 + - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1` 选择加入 Claude Sonnet -> Opus 的同会话连续性探针，前提是所选模型支持切换目标。为了整体稳定性，Docker 配方默认关闭此项。 + - `OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1` 选择加入 MCP / 工具 loopback 探针。除非显式请求，否则 Docker 配方默认关闭此项。 示例： @@ -178,10 +178,10 @@ OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \ pnpm test:live src/agents/cli-runner/bundle-mcp.gemini.live.test.ts ``` -这不会要求 Gemini 生成响应。它会写入 OpenClaw 提供给 Gemini 的同一组系统 +这不会要求 Gemini 生成响应。它会写入 OpenClaw 提供给 Gemini 的同一套系统 设置，然后运行 `gemini --debug mcp list`，以证明已保存的 -`transport: "streamable-http"` 服务器会被标准化为 Gemini 的 HTTP MCP -格式，并且能够连接到本地的 streamable-HTTP MCP 服务器。 +`transport: "streamable-http"` 服务器会被规范化为 Gemini 的 HTTP MCP +形式，并且能够连接到本地 streamable-HTTP MCP 服务器。 Docker 配方： @@ -201,11 +201,11 @@ 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 冒烟元数据，然后把匹配的 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` 需要便携式 Claude Code 订阅 OAuth，可通过带有 `claudeAiOauth.subscriptionType` 的 `~/.claude/.credentials.json`，或者来自 `claude setup-token` 的 `CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN` 提供。它会先证明 Docker 中的直接 `claude -p` 可用，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 后端交互。这个订阅通道默认禁用 Claude MCP/工具和图像探针，因为 Claude 目前会通过额外用量计费来处理第三方应用使用，而不是走普通订阅计划额度。 -- 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然记得之前的一条备注。 +- 它会在仓库 Docker 镜像内，以非 root 的 `node` 用户运行实时 CLI 后端冒烟测试。 +- 它会从所属扩展中解析 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`）安装到一个可写且带缓存的前缀目录 `OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR`（默认值：`~/.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` 中的 `claudeAiOauth.subscriptionType`，或来自 `claude setup-token` 的 `CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN` 提供。它会先在 Docker 中直接验证 `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 后端测试。此订阅通道默认禁用 Claude MCP / 工具和图像探针，因为 Claude 当前会将第三方应用使用量计入额外用量计费，而不是普通订阅计划限额。 +- 实时 CLI 后端冒烟测试现在对 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 CLI 验证 MCP `cron` 工具调用。 +- Claude 的默认冒烟测试还会将会话从 Sonnet 修补切换到 Opus，并验证恢复后的会话仍然记得之前的记录。 ## 实时：ACP 绑定冒烟测试（`/acp spawn ... --bind here`） @@ -213,14 +213,14 @@ pnpm test:docker:live-cli-backend:gemini - 目标：使用实时 ACP 智能体验证真实的 ACP 会话绑定流程： - 发送 `/acp spawn --bind here` - 就地绑定一个合成的消息渠道会话 - - 在同一个会话上发送一次普通的后续消息 - - 验证该后续消息落入已绑定 ACP 会话的转录中 + - 在同一个会话上发送一条普通的后续消息 + - 验证该后续消息会落入已绑定 ACP 会话的 transcript 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` - - 直接运行 `pnpm test:live ...` 时使用的 ACP 智能体：`claude` + - 直接执行 `pnpm test:live ...` 时使用的 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： @@ -234,10 +234,12 @@ pnpm test:docker:live-cli-backend:gemini - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_CODEX_MODEL=gpt-5.2` - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL=opencode/kimi-k2.6` - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_TRANSCRIPT=1` + - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1` - `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_PARENT_MODEL=openai/gpt-5.2` - 说明： - - 该通道使用 Gateway 网关 `chat.send` 接口，并带有仅管理员可用的合成 originating-route 字段，这样测试就能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。 + - 该测试通道使用 gateway `chat.send` 接口，并结合仅管理员可用的合成 originating-route 字段，这样测试就能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，测试会使用内嵌 `acpx` 插件中针对所选 ACP harness 智能体的内置智能体注册表。 + - 已绑定会话中的 cron MCP 创建默认采用尽力而为模式，因为外部 ACP harness 可能会在绑定 / 图像验证通过后取消 MCP 调用；设置 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1` 可让该绑定后 cron 探针变为严格模式。 示例： @@ -266,37 +268,36 @@ pnpm test:docker:live-acp-bind:opencode Docker 说明： - Docker 运行器位于 `scripts/test-live-acp-bind-docker.sh`。 -- 默认情况下，它会按顺序对聚合的实时 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`、`OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=droid`、`OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=gemini` 或 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=opencode` 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，然后在缺失时安装请求的实时 CLI（`@anthropic-ai/claude-code`、`@openai/codex`、通过 `https://app.factory.ai/cli` 安装的 Factory Droid、`@google/gemini-cli` 或 `opencode-ai`）。ACP 后端本身是来自 `acpx` 插件的内置嵌入式 `acpx/runtime` 包。 -- Droid Docker 变体会为设置暂存 `~/.factory`，转发 `FACTORY_API_KEY`，并且要求提供该 API key，因为本地 Factory OAuth/keyring 认证无法可移植地带入容器。它使用 ACPX 内置的 `droid exec --output-format acp` 注册表项。 -- OpenCode Docker 变体是一个严格的单智能体回归通道。在加载 `~/.profile` 后，它会根据 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL`（默认 `opencode/kimi-k2.6`）写入临时的 `OPENCODE_CONFIG_CONTENT` 默认模型，而 `pnpm test:docker:live-acp-bind:opencode` 要求绑定的助手转录存在，而不是接受通用的绑定后跳过结果。 -- 直接调用 `acpx` CLI 仅用于在 Gateway 网关外对比行为的手动/变通路径。Docker ACP 绑定冒烟测试运行的是 OpenClaw 的内嵌 `acpx` 运行时后端。 +- 默认情况下，它会按顺序对聚合的实时 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`、`OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=droid`、`OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=gemini` 或 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=opencode` 可以缩小矩阵范围。 +- 它会 source `~/.profile`，将匹配的 CLI 认证材料暂存到容器中，然后在缺失时安装所请求的实时 CLI（`@anthropic-ai/claude-code`、`@openai/codex`、通过 `https://app.factory.ai/cli` 安装的 Factory Droid、`@google/gemini-cli` 或 `opencode-ai`）。ACP 后端本身则是来自 `acpx` 插件的内置嵌入式 `acpx/runtime` 包。 +- Droid Docker 变体会暂存 `~/.factory` 作为设置目录，转发 `FACTORY_API_KEY`，并要求提供该 API key，因为本地 Factory OAuth / keyring 认证无法移植到容器中。它使用 ACPX 内置的 `droid exec --output-format acp` 注册表项。 +- OpenCode Docker 变体是一个严格的单智能体回归测试通道。它会在 source `~/.profile` 之后，根据 `OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL`（默认 `opencode/kimi-k2.6`）写入一个临时 `OPENCODE_CONFIG_CONTENT` 默认模型，而 `pnpm test:docker:live-acp-bind:opencode` 要求必须有已绑定的助手 transcript，而不是接受通用的绑定后跳过。 +- 直接调用 `acpx` CLI 仅用于在 Gateway 网关之外比较行为的手动 / 变通路径。Docker ACP 绑定冒烟测试验证的是 OpenClaw 内嵌的 `acpx` 运行时后端。 ## 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 + `agent` 方法验证插件拥有的 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` 发送第一个 Gateway 网关智能体轮次 - - 向同一个 OpenClaw 会话发送第二轮消息，并验证 app-server + - 向 `openai/gpt-5.2` 发送第一轮 gateway 智能体请求，并强制使用 Codex harness + - 向同一个 OpenClaw 会话发送第二轮请求，并验证 app-server 线程能够恢复 - - 通过相同的 Gateway 网关命令 + - 通过相同的 gateway 命令 路径运行 `/codex status` 和 `/codex models` - 可选运行两个经过 Guardian 审核的提权 shell 探针：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， - 从而让智能体回头询问 + 命令，以及一个应被拒绝的伪造秘密上传操作，从而让智能体回头询问 - 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` - 可选图像探针：`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1` -- 可选 MCP/工具探针：`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1` +- 可选 MCP / 工具探针：`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1` - 可选 Guardian 探针：`OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1` -- 该冒烟测试会设置 `OPENCLAW_AGENT_HARNESS_FALLBACK=none`，以便损坏的 Codex - harness 不会通过静默回退到 PI 而误判通过。 +- 此冒烟测试会设置 `OPENCLAW_AGENT_HARNESS_FALLBACK=none`，这样损坏的 Codex + harness 就无法通过悄悄回退到 PI 来蒙混过关。 - 认证：Codex app-server 认证来自本地 Codex 订阅登录。Docker - 冒烟测试在适用时也可为非 Codex 探针提供 `OPENAI_API_KEY`， + 冒烟测试在适用时也可提供 `OPENAI_API_KEY` 用于非 Codex 探针， 以及可选复制的 `~/.codex/auth.json` 和 `~/.codex/config.toml`。 本地配方： @@ -321,22 +322,22 @@ 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` 安装到一个可写的已挂载 npm - 前缀中，暂存源码树，然后仅运行 Codex harness 实时测试。 -- Docker 默认启用图像、MCP/工具和 Guardian 探针。如需更窄的调试 - 运行，可设置 `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0` 或 +- 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` 安装到一个可写的挂载 npm + 前缀目录中，暂存源代码树，然后仅运行 Codex-harness 实时测试。 +- Docker 默认启用图像、MCP / 工具和 Guardian 探针。若你需要更窄范围的调试 + 运行，请设置 `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0` 或 `OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0` 或 `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 PI 回退就无法掩盖 Codex harness + 测试配置保持一致，这样旧别名或 PI 回退都无法掩盖 Codex harness 回归问题。 ### 推荐的实时测试配方 -范围窄、明确的 allowlist 最快且最不容易出现不稳定情况： +范围小、明确的允许列表最快，也最不容易出错： -- 单模型，直接模式（无 Gateway 网关）： +- 单模型，直接测试（不经过 gateway）： - `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： @@ -345,31 +346,31 @@ Docker 说明： - 跨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` -- 聚焦 Google（Gemini API key + Antigravity）： +- Google 聚焦测试（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` - Google 自适应思考冒烟测试： - - 如果本地密钥存放在 shell profile 中：`source ~/.profile` - - Gemini 3 动态默认值：`pnpm openclaw qa manual --provider-mode live-frontier --model google/gemini-3.1-pro-preview --alt-model google/gemini-3.1-pro-preview --message '/think adaptive Reply exactly: GEMINI_ADAPTIVE_OK' --timeout-ms 180000` + - 如果本地密钥保存在 shell profile 中：`source ~/.profile` + - Gemini 3 动态默认：`pnpm openclaw qa manual --provider-mode live-frontier --model google/gemini-3.1-pro-preview --alt-model google/gemini-3.1-pro-preview --message '/think adaptive Reply exactly: GEMINI_ADAPTIVE_OK' --timeout-ms 180000` - Gemini 2.5 动态预算：`pnpm openclaw qa manual --provider-mode live-frontier --model google/gemini-2.5-flash --alt-model google/gemini-2.5-flash --message '/think adaptive Reply exactly: GEMINI25_ADAPTIVE_OK' --timeout-ms 180000` 说明： - `google/...` 使用 Gemini API（API key）。 -- `google-antigravity/...` 使用 Antigravity OAuth 桥接（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 + 工具链特殊情况）。 -- 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；它有自己的认证机制，而且行为可能不同（流式传输/工具支持/版本偏差）。 +- `google-antigravity/...` 使用 Antigravity OAuth bridge（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（独立的认证方式 + 工具行为差异）。 +- Gemini API 与 Gemini CLI 的区别： + - API：OpenClaw 通过 HTTP 调用 Google 托管的 Gemini API（API key / profile 认证）；这通常就是大多数用户所说的 “Gemini”。 + - CLI：OpenClaw 通过 shell 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）。 ## 实时：模型矩阵（我们的覆盖范围） -没有固定的“CI 模型列表”（实时测试是可选启用的），但这些是在带有密钥的开发机器上建议定期覆盖的**推荐**模型。 +这里没有固定的“CI 模型列表”（实时测试为选择加入），但以下是在有密钥的开发机器上建议定期覆盖的**推荐**模型。 ### 现代冒烟测试集（工具调用 + 图像） -这是我们期望持续保持可用的“常见模型”运行集： +这是我们期望始终保持可用的“常用模型”运行集： - OpenAI（非 Codex）：`openai/gpt-5.2` - OpenAI Codex OAuth：`openai-codex/gpt-5.2` @@ -394,51 +395,51 @@ Docker 说明： - Z.AI（GLM）：`zai/glm-4.7` - MiniMax：`minimax/MiniMax-M2.7` -可选附加覆盖（有更好，没有也可以）： +可选的附加覆盖（最好有）： - xAI：`xai/grok-4`（或最新可用版本） -- Mistral：`mistral/`…（选择一个你已启用、支持 “tools” 的模型） +- 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；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） -在 `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），以覆盖图像探针。 +在 `OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS` 中至少包含一个支持图像的模型（Claude / Gemini / 支持视觉的 OpenAI 变体等），以覆盖图像探针。 ### 聚合器 / 替代 Gateway 网关 -如果你已启用相关密钥，我们也支持通过以下方式测试： +如果你启用了相应密钥，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） -- OpenCode：`opencode/...` 用于 Zen，`opencode-go/...` 用于 Go（通过 `OPENCODE_API_KEY` / `OPENCODE_ZEN_API_KEY` 认证） +- OpenRouter：`openrouter/...`（数百个模型；使用 `openclaw models scan` 查找支持工具 + 图像的候选模型） +- OpenCode：Zen 使用 `opencode/...`，Go 使用 `opencode-go/...`（通过 `OPENCODE_API_KEY` / `OPENCODE_ZEN_API_KEY` 认证） -你还可以在实时矩阵中加入更多提供商（如果你有凭证/配置）： +你还可以加入实时矩阵的更多提供商（如果你有凭证 / 配置）： - 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） +- 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：不要试图在文档中硬编码 “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：不要试图在文档中硬编码“所有模型”。权威列表始终是你机器上 `discoverModels(...)` 的返回结果，加上当前可用的密钥。 -## 凭证（绝不要提交） +## 凭证（切勿提交） -实时测试发现凭证的方式与 CLI 完全相同。实际含义如下： +实时测试会以与 CLI 相同的方式发现凭证。实际含义如下： -- 如果 CLI 可以工作，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”，就像调试 `openclaw models list` / 模型选择那样去调试。 +- 如果 CLI 能正常工作，实时测试也应该能找到相同的密钥。 +- 如果某个实时测试提示 “no creds”，请用与调试 `openclaw models list` / 模型选择相同的方式来排查。 -- 每个智能体的认证 profile：`~/.openclaw/agents//agent/auth-profiles.json`（这就是实时测试中 “profile keys” 的含义） +- 按智能体划分的认证 profile：`~/.openclaw/agents//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`） -- 旧版状态目录：`~/.openclaw/credentials/`（存在时会复制到暂存的实时 home 中，但它不是主要的 profile-key 存储） -- 默认情况下，本地实时运行会将当前配置、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/` 和 `sandboxes/`，并且会剥离 `agents.*.workspace` / `agentDir` 路径覆盖，这样探针就不会落到你真实主机的工作区上。 +- 旧版状态目录：`~/.openclaw/credentials/`（存在时会复制到暂存的实时 home 中，但它不是主 profile-key 存储） +- 本地实时运行默认会将当前活动配置、各智能体的 `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；暂存的实时 home 会跳过 `workspace/` 和 `sandboxes/`，并去除 `agents.*.workspace` / `agentDir` 路径覆盖，这样探针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），请在执行本地测试前先运行 `source ~/.profile`，或者使用下面的 Docker 运行器（它们可以将 `~/.profile` 挂载到容器中）。 +如果你希望依赖环境变量密钥（例如导出在你的 `~/.profile` 中），请在执行本地测试前运行 `source ~/.profile`，或者使用下面的 Docker 运行器（它们可以把 `~/.profile` 挂载进容器）。 -## Deepgram 实时测试（音频转录） +## Deepgram 实时测试（音频转写） - 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 编码计划实时测试 +## BytePlus 编码方案实时测试 - 测试：`extensions/byteplus/live.test.ts` - 启用：`BYTEPLUS_API_KEY=... BYTEPLUS_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/byteplus/live.test.ts` @@ -450,8 +451,8 @@ Docker 说明： - 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 - - 除非已配置 `plugins.entries.comfy.config.`，否则会跳过各项能力 - - 适用于在修改 comfy workflow 提交、轮询、下载或插件注册后进行验证 + - 除非已配置 `plugins.entries.comfy.config.`，否则会跳过每项能力 + - 在修改 comfy workflow 提交、轮询、下载或插件注册后特别有用 ## 图像生成实时测试 @@ -461,12 +462,12 @@ Docker 说明： - 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 key，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 - - 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的提供商： + - 默认优先使用实时 / 环境变量 API key，而不是已存储的 auth profile，因此 `auth-profiles.json` 中陈旧的测试密钥不会掩盖真实的 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对每个已配置提供商执行： - `:generate` - - 当提供商声明支持编辑时运行 `:edit` -- 当前已覆盖的内置提供商： + - 当提供商声明支持 edit 时执行 `:edit` +- 当前已内置并覆盖的提供商： - `fal` - `google` - `minimax` @@ -479,10 +480,10 @@ 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` 强制使用 profile 存储认证并忽略仅环境变量的覆盖 + - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile-store 认证并忽略仅环境变量的覆盖 -对于已发布的 CLI 路径，在提供商/运行时实时 -测试通过后，添加一个 `infer` 冒烟测试： +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： ```bash OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_INFER_CLI_TEST=1 pnpm test:live -- test/image-generation.infer-cli.live.test.ts @@ -494,7 +495,7 @@ openclaw infer image generate \ --json ``` -这覆盖了 CLI 参数解析、配置/默认智能体解析、内置 +这会覆盖 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。 @@ -507,20 +508,20 @@ openclaw infer image generate \ - 覆盖共享的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 key，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 - - 跳过没有可用认证/profile/模型的提供商 + - 默认优先使用实时 / 环境变量 API key，而不是已存储的 auth profile，因此 `auth-profiles.json` 中陈旧的测试密钥不会掩盖真实的 shell 凭证 + - 跳过没有可用认证 / profile / 模型的提供商 - 在可用时运行两种已声明的运行时模式： - 使用仅 prompt 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： - `google`：`generate`、`edit` - `minimax`：`generate` - - `comfy`：单独的 Comfy 实时文件，不在这个共享扫描中 + - `comfy`：使用单独的 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-2.6"` - 可选认证行为： - - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile 存储认证并忽略仅环境变量的覆盖 + - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile-store 认证并忽略仅环境变量的覆盖 ## 视频生成实时测试 @@ -529,41 +530,41 @@ openclaw infer image generate \ - Harness：`pnpm test:live:media video` - 范围： - 覆盖共享的内置视频生成提供商路径 - - 默认使用发布安全的冒烟路径：非 FAL 提供商、每个提供商一次 text-to-video 请求、时长一秒的龙虾 prompt，并为每个提供商设置来自 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS` 的操作上限（默认 `180000`） + - 默认使用对发布安全的冒烟路径：非 FAL 提供商、每个提供商一次 text-to-video 请求、一秒钟的龙虾 prompt，以及从 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS` 继承的每提供商操作上限（默认 `180000`） - 默认跳过 FAL，因为提供商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 key，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 - - 跳过没有可用认证/profile/模型的提供商 + - 默认优先使用实时 / 环境变量 API key，而不是已存储的 auth profile，因此 `auth-profiles.json` 中陈旧的测试密钥不会掩盖真实的 shell 凭证 + - 跳过没有可用认证 / profile / 模型的提供商 - 默认仅运行 `generate` - - 设置 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1` 时，也会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` + - 设置 `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1` 可在可用时也运行已声明的 transform 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` - - 该文件运行 `veo3` text-to-video，以及默认使用远程图像 URL fixture 的 `kling` 通道 + - 该文件会运行 `veo3` text-to-video，以及一个默认使用远程图像 URL fixture 的 `kling` 通道 - 当前 `videoToVideo` 实时覆盖： - - 仅 `runway`，并且所选模型为 `runway/gen4_aleph` + - 仅 `runway`，且所选模型为 `runway/gen4_aleph` - 当前在共享扫描中已声明但跳过的 `videoToVideo` 提供商： - - `alibaba`、`qwen`、`xai`，因为这些路径当前需要远程 `http(s)` / MP4 参考 URL - - `google`，因为当前共享的 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组织专用视频修补/混剪访问保证 + - `alibaba`、`qwen`、`xai`，因为这些路径当前要求远程 `http(s)` / MP4 参考 URL + - `google`，因为当前共享 Gemini / Veo 通道使用的是基于本地 buffer 的输入，而该路径不被共享扫描接受 + - `openai`，因为当前共享通道无法保证组织专属的视频 inpaint / 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=""` 以在默认扫描中包含所有提供商，包括 FAL - - `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000` 以降低每个提供商的操作上限，适用于激进的冒烟测试运行 + - `OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000` 可将每个提供商的操作上限降低，用于更激进的冒烟测试运行 - 可选认证行为： - - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile 存储认证并忽略仅环境变量的覆盖 + - `OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1` 强制使用 profile-store 认证并忽略仅环境变量的覆盖 -## 媒体实时 Harness +## 媒体实时测试 harness - 命令：`pnpm test:live:media` - 目的： - - 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 + - 通过一个仓库原生入口运行共享的图像、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 + - 默认自动将每个套件缩小到当前具有可用认证的提供商 - 复用 `scripts/test-live.mjs`，因此心跳和静默模式行为保持一致 - 示例： - `pnpm test:live:media`