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docs/zh-CN/concepts/qa-e2e-automation.md

@@ -3,31 +3,31 @@ read_when:
     - 扩展 qa-lab 或 qa-channel
     - 添加仓库支持的 QA 场景
     - 围绕 Gateway 网关仪表板构建更高真实性的 QA 自动化
-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
+summary: 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
 x-i18n:
-    generated_at: "2026-04-09T22:54:35Z"
+    generated_at: "2026-04-10T13:50:07Z"
     model: gpt-5.4
     provider: openai
-    source_hash: 357d6698304ff7a8c4aa8a7be97f684d50f72b524740050aa761ac0ee68266de
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     source_path: concepts/qa-e2e-automation.md
     workflow: 15
 ---
 
 # QA 端到端自动化
 
-私有 QA 栈旨在以比单个单元测试更贴近真实、渠道形态化的方式来验证 OpenClaw。
+私有 QA 堆栈旨在以比单个单元测试更贴近真实渠道形态的方式来验证 OpenClaw。
 
 当前组成部分：
 
-- `extensions/qa-channel`：合成消息渠道，提供私信、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，用于观察转录内容、注入入站消息以及导出 Markdown 报告。
-- `qa/`：由仓库支持的启动任务种子资源和基线 QA 场景。
+- `extensions/qa-channel`：合成消息渠道，支持私信、渠道、线程、表情回应、编辑和删除等交互面。
+- `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/`：用于启动任务和基础 QA 场景的仓库支持种子资源。
 
 当前的 QA 操作流程是一个双窗格 QA 站点：
 
 - 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 的转录内容和场景计划。
+- 右侧：QA Lab，显示类似 Slack 风格的对话记录和场景计划。
 
 使用以下命令运行：
 
@@ -35,9 +35,9 @@ x-i18n:
 pnpm qa:lab:up
 ```
 
-该命令会构建 QA 站点，启动基于 Docker 的 Gateway 网关执行通道，并暴露 QA Lab 页面，供操作员或自动化循环为智能体分配 QA 任务、观察真实渠道行为，并记录哪些内容正常工作、失败或仍被阻塞。
+该命令会构建 QA 站点，启动基于 Docker 的 Gateway 网关运行通道，并暴露 QA Lab 页面，供操作员或自动化循环向智能体下达 QA 任务、观察真实渠道行为，并记录哪些内容有效、失败或仍然受阻。
 
-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，请使用带有绑定挂载 QA Lab 构建产物的方式启动该栈：
+如果你想更快地迭代 QA Lab UI，而不必每次都重建 Docker 镜像，请使用带有绑定挂载 QA Lab bundle 的方式启动堆栈：
 
 ```bash
 pnpm openclaw qa docker-build-image
@@ -46,30 +46,31 @@ 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` 会在变更时重新构建该产物，当 QA Lab 资源哈希发生变化时，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` 会在变更时重新构建该 bundle，当 QA Lab 资源哈希发生变化时，浏览器会自动重新加载。
 
-如果你想使用一次性的 Linux VM 执行通道，而不将 Docker 引入 QA 路径，请运行：
+如果你想使用一次性的 Linux VM 运行通道，而不将 Docker 引入 QA 路径，请运行：
 
 ```bash
 pnpm openclaw qa suite --runner multipass --scenario channel-chat-baseline
 ```
 
-这会启动一个全新的 Multipass 来宾系统，安装依赖，在来宾系统内构建 OpenClaw，运行 `qa suite`，然后将常规 QA 报告和摘要复制回宿主机上的 `.artifacts/qa-e2e/...`。
+这会启动一个全新的 Multipass guest，安装依赖，在 guest 内构建 OpenClaw，运行 `qa suite`，然后将常规 QA 报告和摘要复制回宿主机上的 `.artifacts/qa-e2e/...`。
 它会复用与宿主机上 `qa suite` 相同的场景选择行为。
-实时运行会转发适合来宾环境使用的受支持 QA 凭证输入：基于环境变量的提供商密钥、QA 实时提供商配置路径，以及存在时的 `CODEX_HOME`。请将 `--output-dir` 保持在仓库根目录下，以便来宾系统能够通过已挂载的工作区写回内容。
+宿主机和 Multipass 的 suite 运行默认都会并行执行多个已选场景，并使用隔离的 Gateway 网关 worker，最多为 64 个 worker 或所选场景数量。使用 `--concurrency <count>` 可调整 worker 数量，或使用 `--concurrency 1` 进行串行执行。
+实时运行会转发适合 guest 使用的受支持 QA 凭证输入：基于环境变量的提供商密钥、QA 实时提供商配置路径，以及存在时的 `CODEX_HOME`。请将 `--output-dir` 保持在仓库根目录下，以便 guest 能通过挂载的工作区写回结果。
 
-## 由仓库支持的种子资源
+## 仓库支持的种子数据
 
-种子资源位于 `qa/` 中：
+种子资源位于 `qa/`：
 
 - `qa/scenarios/index.md`
 - `qa/scenarios/*.md`
 
-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：
+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。基础列表应保持足够广泛，以覆盖：
 
 - 私信和渠道聊天
 - 线程行为
-- 消息操作生命周期
+- 消息动作生命周期
 - cron 回调
 - 记忆召回
 - 模型切换
@@ -79,15 +80,15 @@ pnpm openclaw qa suite --runner multipass --scenario channel-chat-baseline
 
 ## 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：
 
-- 哪些内容正常工作
-- 哪些内容失败
-- 哪些内容仍被阻塞
-- 值得补充哪些后续场景
+- 哪些有效
+- 哪些失败
+- 哪些仍然受阻
+- 值得添加哪些后续场景
 
-对于角色和风格检查，请在多个实时模型引用上运行同一个场景，并写出一份经评判的 Markdown 报告：
+对于角色和风格检查，请在多个实时模型引用上运行同一场景，并写出一份经评审的 Markdown 报告：
 
 ```bash
 pnpm openclaw qa character-eval \
@@ -106,18 +107,16 @@ pnpm openclaw qa character-eval \
   --judge-concurrency 16
 ```
 
-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。候选模型不应被告知自己正在接受评估。该命令会保留每份完整转录内容，记录基础运行统计信息，然后要求评判模型在快速模式下以 `xhigh` 推理强度按自然度、氛围和幽默感对这些运行结果进行排序。
-在比较提供商时，请使用 `--blind-judge-models`：评判提示仍会获取每份转录内容和运行状态，但候选引用会被替换为中性标签，例如 `candidate-01`；在解析完成后，报告会将排序结果映射回真实引用。
-候选运行默认使用 `high` 推理强度，对于支持它的 OpenAI 模型则使用 `xhigh`。你可以使用
-`--model provider/model,thinking=<level>` 为特定候选内联覆盖。`--thinking <level>` 仍会设置全局回退值，而较旧的 `--model-thinking <provider/model=level>` 形式会出于兼容性而保留。
-OpenAI 候选引用默认使用快速模式，因此在提供商支持时会启用优先处理。如果某个单独候选或评判需要覆盖，请内联添加 `,fast`、`,no-fast` 或 `,fast=false`。只有当你想为每个候选模型都强制启用快速模式时，才传递 `--fast`。报告中会记录候选和评判的耗时以供基准分析，但评判提示会明确说明不要按速度进行排序。
-候选运行和评判模型运行默认都使用 16 的并发度。当提供商限制或本地 Gateway 网关压力使运行噪声过大时，请调低 `--concurrency` 或 `--judge-concurrency`。
+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，然后运行普通用户回合，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被评估。该命令会保留每一份完整对话记录，记录基础运行统计信息，然后以快速模式和 `xhigh` 推理要求评审模型按照自然度、氛围感和幽默感对这些运行结果进行排序。
+在比较不同提供商时，使用 `--blind-judge-models`：评审提示仍会获取每份对话记录和运行状态，但候选引用会被替换为中性标签，例如 `candidate-01`；报告会在解析后将排序结果映射回真实引用。
+候选运行默认使用 `high` thinking，而支持该能力的 OpenAI 模型则默认使用 `xhigh`。你可以通过 `--model provider/model,thinking=<level>` 为特定候选项内联覆盖。`--thinking <level>` 仍可设置全局回退值，较旧的 `--model-thinking <provider/model=level>` 形式也会出于兼容性保留。
+OpenAI 候选引用默认启用快速模式，以便在提供商支持时使用优先处理。若单个候选项或评审项需要覆盖，请内联添加 `,fast`、`,no-fast` 或 `,fast=false`。仅当你想为每个候选模型都强制开启快速模式时，才传入 `--fast`。报告中会记录候选和评审的耗时，以便进行基准分析，但评审提示会明确说明不要按速度进行排序。
+候选和评审模型运行的默认并发数均为 16。当提供商限制或本地 Gateway 网关压力使运行噪声过大时，请调低 `--concurrency` 或 `--judge-concurrency`。
 当未传入候选 `--model` 时，角色评估默认使用
-`openai/gpt-5.4`、`openai/gpt-5.2`、`openai/gpt-5`、`anthropic/claude-opus-4-6`、
-`anthropic/claude-sonnet-4-6`、`zai/glm-5.1`、
+`openai/gpt-5.4`、`openai/gpt-5.2`、`openai/gpt-5`、`anthropic/claude-opus-4-6`、`anthropic/claude-sonnet-4-6`、`zai/glm-5.1`、
 `moonshot/kimi-k2.5` 和
 `google/gemini-3.1-pro-preview`。
-当未传入 `--judge-model` 时，评判默认使用
+当未传入 `--judge-model` 时，评审默认使用
 `openai/gpt-5.4,thinking=xhigh,fast` 和
 `anthropic/claude-opus-4-6,thinking=high`。