From a425c593be04bd49fa32d5d87143a589ddbc1522 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "openclaw-docs-i18n[bot]" Date: Wed, 8 Apr 2026 16:07:14 +0000 Subject: [PATCH] chore(i18n): refresh zh-CN translations --- docs/zh-CN/concepts/qa-e2e-automation.md | 103 ++++++++++++++++------- 1 file changed, 71 insertions(+), 32 deletions(-) diff --git a/docs/zh-CN/concepts/qa-e2e-automation.md b/docs/zh-CN/concepts/qa-e2e-automation.md index 51dc4dc76..4d561804c 100644 --- a/docs/zh-CN/concepts/qa-e2e-automation.md +++ b/docs/zh-CN/concepts/qa-e2e-automation.md @@ -1,43 +1,50 @@ --- read_when: - 扩展 qa-lab 或 qa-channel 时 - - 添加仓库支持的 QA 场景时 - - 围绕 Gateway 网关仪表盘构建更高拟真度的 QA 自动化时 -summary: 用于 qa-lab、qa-channel、种子场景和协议报告的私有 QA 自动化形态 -title: QA 端到端自动化 + - 添加由仓库支持的 QA 场景时 + - 围绕 Gateway 网关仪表板构建更高真实性的 QA 自动化时 +summary: 用于 qa-lab、qa-channel、种子场景和协议报告的私有 QA 自动化结构 +title: QA E2E 自动化 x-i18n: - generated_at: "2026-04-08T14:55:48Z" + generated_at: "2026-04-08T16:07:14Z" model: gpt-5.4 provider: openai - source_hash: 0448a4f913853fcdf27ba50f36cee9c6b380aae527a0a7ac581a10fbaf6984e3 + source_hash: e248009148c4dcd1c3e7f9dab768b272b743ba1d406f79c89cb71074e2b76a4a source_path: concepts/qa-e2e-automation.md workflow: 15 --- -# QA 端到端自动化 +# QA E2E 自动化 -私有 QA 技术栈的目标是以比单个单元测试更贴近真实渠道形态的方式来验证 OpenClaw。 +私有 QA 技术栈旨在以比单个单元测试更贴近真实渠道形态的方式来测试 OpenClaw。 -当前组成部分： +当前组件包括： -- `extensions/qa-channel`：合成消息渠道，带有私信、渠道、线程、反应、编辑和删除等交互界面。 -- `extensions/qa-lab`：调试器 UI 和 QA 总线，用于观察对话记录、注入入站消息以及导出 Markdown 报告。 -- `qa/`：为启动任务和基线 QA 场景提供的仓库支持种子资源。 +- `extensions/qa-channel`：合成消息渠道，提供私信、频道、线程、 + 反应、编辑和删除等交互界面。 +- `extensions/qa-lab`：调试 UI 和 QA 总线，用于观察对话记录、 + 注入入站消息，以及导出 Markdown 报告。 +- `qa/`：由仓库支持的种子资源，用于启动任务和基线 QA + 场景。 当前的 QA 操作流程是一个双窗格 QA 站点： -- 左侧：运行智能体的 Gateway 网关仪表盘（Control UI）。 +- 左侧：带有智能体的 Gateway 网关仪表板（Control UI）。 - 右侧：QA Lab，显示类似 Slack 的对话记录和场景计划。 -使用以下命令运行： +运行方式如下： ```bash pnpm qa:lab:up ``` -该命令会构建 QA 站点、启动基于 Docker 的 Gateway 网关通道，并暴露 QA Lab 页面，使操作员或自动化循环能够给智能体分配 QA 任务、观察真实的渠道行为，并记录哪些内容有效、失败或仍然受阻。 +这会构建 QA 站点、启动由 Docker 支持的 Gateway 网关通道，并公开 +QA Lab 页面。操作员或自动化循环可以在这里给智能体分配 QA +任务、观察真实渠道行为，并记录哪些内容有效、失败，或仍然处于 +阻塞状态。 -如果你想更快地迭代 QA Lab UI，而不必每次都重建 Docker 镜像，可以使用绑定挂载的 QA Lab bundle 来启动技术栈： +如果你想更快地迭代 QA Lab UI，而不必每次都重新构建 Docker 镜像， +可以使用绑定挂载的 QA Lab bundle 启动该技术栈： ```bash pnpm openclaw qa docker-build-image @@ -46,30 +53,33 @@ pnpm qa:lab:up:fast pnpm qa:lab:watch ``` -`qa:lab:up:fast` 会让 Docker 服务继续使用预构建镜像，并将 `extensions/qa-lab/web/dist` 绑定挂载到 `qa-lab` 容器中。`qa:lab:watch` 会在变更时重建该 bundle，并且当 QA Lab 资源哈希变化时，浏览器会自动重新加载。 +`qa:lab:up:fast` 会让 Docker 服务继续使用预构建镜像，并将 +`extensions/qa-lab/web/dist` 绑定挂载到 `qa-lab` 容器中。`qa:lab:watch` +会在变更时重建该 bundle，而当 QA Lab 资源哈希变化时，浏览器会自动重新加载。 -## 仓库支持的种子资源 +## 由仓库支持的种子资源 -种子资源位于 `qa/`： +种子资源位于 `qa/` 中： - `qa/scenarios/index.md` - `qa/scenarios/*.md` -这些内容有意保存在 git 中，以便 QA 计划对人和智能体都可见。基线列表应保持足够广泛，以覆盖： +这些内容有意保存在 git 中，以便人类和智能体都能看到 QA 计划。 +基线列表应保持足够广泛，以覆盖： -- 私信和渠道聊天 +- 私信和频道聊天 - 线程行为 - 消息操作生命周期 - cron 回调 -- 记忆召回 +- memory 召回 - 模型切换 -- 子智能体交接 +- subagent 交接 - 读取仓库和读取文档 - 一个小型构建任务，例如 Lobster Invaders ## 报告 -`qa-lab` 会根据观察到的总线时间线导出 Markdown 协议报告。 +`qa-lab` 会根据观察到的总线时间线导出一份 Markdown 协议报告。 该报告应回答： - 哪些内容有效 @@ -77,21 +87,50 @@ pnpm qa:lab:watch - 哪些内容仍然受阻 - 值得添加哪些后续场景 -对于角色和风格检查，可以在多个实时模型引用上运行同一场景，并撰写经评判的 Markdown 报告： +对于角色风格和文风检查，请在多个实时模型引用上运行同一场景， +并编写一份经过评判的 Markdown 报告： ```bash pnpm openclaw qa character-eval \ - --model openai/gpt-5.4 \ - --model anthropic/claude-opus-4-6 \ - --model minimax/MiniMax-M2.7 \ - --judge-model openai/gpt-5.4 + --model openai/gpt-5.4,thinking=xhigh \ + --model openai/gpt-5.2,thinking=xhigh \ + --model anthropic/claude-opus-4-6,thinking=high \ + --model anthropic/claude-sonnet-4-6,thinking=high \ + --model minimax/MiniMax-M2.7,thinking=high \ + --model zai/glm-5.1,thinking=high \ + --model moonshot/kimi-k2.5,thinking=high \ + --model qwen/qwen3.6-plus,thinking=high \ + --model xiaomi/mimo-v2-pro,thinking=high \ + --model google/gemini-3.1-pro-preview,thinking=high \ + --judge-model openai/gpt-5.4,thinking=xhigh,fast \ + --judge-model anthropic/claude-opus-4-6,thinking=high ``` -该命令运行的是本地 QA Gateway 网关子进程，而不是 Docker。它会保留每次运行的完整对话记录、记录基本运行统计数据，然后使用快速模式和 `xhigh` 推理让评审模型按自然度、氛围和幽默感对各次运行进行排序。 -当未传入候选 `--model` 时，character eval 默认使用 `openai/gpt-5.4` 和 `anthropic/claude-opus-4-6`。 +该命令运行的是本地 QA Gateway 网关子进程，而不是 Docker。角色评估 +场景应通过 `SOUL.md` 设置 persona，然后运行普通用户轮次， +例如聊天、工作区帮助和小型文件任务。不应告知候选模型它正在接受评估。 +该命令会保留每份完整对话记录、记录基本运行统计信息，然后要求评审模型以快速模式并使用 +`xhigh` 推理，按照自然度、氛围和幽默感对各次运行进行排序。 +候选运行默认使用 `high` thinking，而支持该级别的 OpenAI 模型则使用 `xhigh`。 +你可以通过 +`--model provider/model,thinking=` 内联覆盖特定候选项。`--thinking ` 仍可设置全局回退值， +而较旧的 `--model-thinking ` 形式也会保留以确保兼容性。 +OpenAI 候选引用默认使用快速模式，因此在提供商支持的情况下会使用优先处理。 +当某个单独候选项或评审项需要覆盖时，可内联添加 `,fast`、`,no-fast` 或 `,fast=false`。 +仅当你希望为每个候选模型都强制启用快速模式时，才传递 `--fast`。 +报告中会记录候选项和评审项的持续时间，用于基准分析，但评审提示会明确说明 +不要按速度进行排名。 +当未传递候选 `--model` 时，角色评估默认使用 +`openai/gpt-5.4`、`openai/gpt-5.2`、`anthropic/claude-opus-4-6`、 +`anthropic/claude-sonnet-4-6`、`minimax/MiniMax-M2.7`、`zai/glm-5.1`、 +`moonshot/kimi-k2.5`、`qwen/qwen3.6-plus`、`xiaomi/mimo-v2-pro` 和 +`google/gemini-3.1-pro-preview`。 +当未传递 `--judge-model` 时，评审模型默认使用 +`openai/gpt-5.4,thinking=xhigh,fast` 和 +`anthropic/claude-opus-4-6,thinking=high`。 ## 相关文档 - 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