測試：即時套件

如需快速入門、QA 執行器、單元/整合測試套件以及 Docker 流程，請參閱測試。本頁涵蓋即時（網路連線）測試套件：模型矩陣、CLI 後端、ACP 與媒體供應商即時測試，以及憑證處理。

Live：本地冒煙測試指令

在進行臨時即時檢查之前，請先在處理程序環境中匯出所需的供應商金鑰。

安全媒體冒煙測試：

pnpm openclaw infer tts convert --local --json \
  --text "OpenClaw live smoke." \
  --output /tmp/openclaw-live-smoke.mp3

安全語音通話就緒冒煙測試：

pnpm openclaw voicecall setup --json
pnpm openclaw voicecall smoke --to "+15555550123"

除非同時存在 --yes，否則 voicecall smoke 為試運行。僅當您有意發出真正的通知呼叫時，才使用 --yes。對於 Twilio、Telnyx 和 Plivo，成功的就緒檢查需要公開的 Webhook URL；限本地的迴路/私有後援依設計會被拒絕。

即時：Android 節點功能掃描

測試：src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts
指令碼：pnpm android:test:integration
目標：呼叫連線的 Android 節點目前廣告的每個指令，並斷言指令合約行為。
範圍：
- 前置條件/手動設定（該套件不會安裝/執行/配對應用程式）。
- 針對選定的 Android 節點，逐指令進行閘道 node.invoke 驗證。
必要的預先設定：
- Android 應用程式已連線並與 gateway 配對。
- 應用程式保持在前台。
- 已授予您預期通過之功能的權限/擷取同意。
可選的目標覆寫：
- 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 設定詳細資訊：Android 應用程式

即時：模型冒煙測試（設定檔金鑰）

即時測試分為兩層，以便我們隔離失敗：

“Direct model” 告訴我們 provider/model 是否能使用給定的金鑰回答。
“Gateway smoke” 告訴我們完整的 gateway+agent 管線對該 model 是否正常運作（sessions、history、tools、sandbox policy 等）。

Layer 1：Direct model completion（無 gateway）

測試：src/agents/models.profiles.live.test.ts
目標：
- 列舉已探索的模型
- 使用 getApiKeyForModel 來選取您有憑證的模型
- 對每個模型執行一次小型完成（並在需要時執行目標迴歸測試）
如何啟用：
- pnpm test:live（若直接叫用 Vitest 則為 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
設定 OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern（或 all，為 modern 的別名）以實際執行此套件；否則會跳過以保持 pnpm test:live 專注於閘道冒煙測試
如何選擇模型：
- OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern 以執行現代允許清單（Opus/Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4.3）
- OPENCLAW_LIVE_MODELS=all 是現代允許清單的別名
- 或 OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.5,openai-codex/gpt-5.5,anthropic/claude-opus-4-6,..."（逗號分隔的允許清單）
- Modern/all 掃描預設為精選的高訊號上限；設定 OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0 以進行完整的 Modern 掃描，或設定正數以使用較小的上限。
- 完整掃描使用 OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS 作為整個 direct-model 測試的逾時時間。預設值：60 分鐘。
- Direct-model probes 預設以 20 路並行執行；請設定 OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY 來覆寫。
如何選擇提供者：
- OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli" (逗號允許清單)
金鑰來源：
- 預設：profile store 和 env 備援
- 設定 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 以僅強制使用 profile store
為何存在：
- 區分「provider API 故障 / 金鑰無效」與「gateway agent 管線故障」
- 包含小型、獨立的迴歸測試（例如：OpenAI Responses/Codex Responses reasoning 重播 + tool-call 流程）

Layer 2：Gateway + dev agent smoke（“@openclaw” 實際上做的事情）

測試：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
目標：
- 啟動程序內 gateway
- 建立/修補 agent:dev:* session (每次執行的模型覆寫)
- 對帶有金鑰的模型進行迭代並斷言：
  - “有意義” 的回應（無工具）
  - 真實工具呼叫運作正常（read probe）
  - 選用的額外工具探測（exec+read probe）
  - OpenAI 迴歸路徑（僅工具呼叫 → 後續）持續正常運作
探測細節（以便您快速解釋失敗原因）：
- read probe：測試會在工作區寫入一個 nonce 檔案，並要求 agent read 該檔案並將 nonce 回傳。
- exec+read probe：測試會要求 agent 將 nonce exec-寫入至暫存檔案，然後將其 read 回來。
- image probe：測試會附加一個產生的 PNG (cat + 隨機程式碼)，並預期模型回傳 cat <CODE>。
- 實作參考：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts 和 test/helpers/live-image-probe.ts。
如何啟用：
- pnpm test:live (若直接呼叫 Vitest 則為 OPENCLAW_LIVE_TEST=1)
如何選擇模型：
- 預設值：現代允許清單（Opus/Sonnet 4.6+、GPT-5.2 + Codex、Gemini 3、DeepSeek V4、GLM 4.7、MiniMax M2.7、Grok 4.3）
- OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all 是 Modern 允許清單的別名
- 或設定 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model" (或逗號清單) 以縮小範圍
- Modern/all gateway 掃描預設為精選的高訊號上限；設定 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0 以進行完整的 Modern 掃描，或設定正數以使用較小的上限。
如何選擇 providers（避免「全部使用 OpenRouter」）：
- OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax" (逗號允許清單)
在此即時測試中，工具與影像探測始終開啟：
- read probe + exec+read probe (工具壓力測試)
- 當模型宣稱支援影像輸入時，影像探測會執行
- 流程（高階）：
  - 測試會生成一個包含 “CAT” + 隨機代碼的微型 PNG (test/helpers/live-image-probe.ts)
  - 透過 agent attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }] 傳送
  - Gateway 將附件解析為 images[] (src/gateway/server-methods/agent.ts + src/gateway/chat-attachments.ts)
  - 內嵌代理將多模態使用者訊息轉送給模型
  - 斷言：回覆包含 cat + 該程式碼 (OCR 容錯：允許微小的錯誤)

Live：CLI 後端冒煙測試（Claude、Gemini 或其他本機 CLI）

測試：src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts
目標：使用本機 CLI 後端驗證 Gateway + agent 管線，而不影響您的預設配置。
特定後端的冒煙測試預設值位於所屬擴充功能的 cli-backend.ts 定義中。
啟用：
- pnpm test:live（或若直接呼叫 Vitest 則為 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1
預設值：
- 預設供應商/模型：claude-cli/claude-sonnet-4-6
- 指令/參數/影像行為來自所屬 CLI 後端外掛程式的中繼資料。
覆寫（可選）：
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL="claude-cli/claude-sonnet-4-6"
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_COMMAND="/full/path/to/claude"
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_ARGS='["-p","--output-format","json"]'
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_PROBE=1 以發送真實的圖片附件（路徑會被注入到提示中）。Docker 配方預設將此關閉，除非明確要求。
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image" 以將圖片檔案路徑作為 CLI 引數傳遞，而不是透過提示注入。
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"（或 "list"）以控制當設定 IMAGE_ARG 時如何傳遞圖片引數。
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1 以發送第二輪對話並驗證恢復流程。
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1 以選擇加入 Claude Sonnet -> Opus 同階段連續性探測，當選定的模型支援切換目標時。Docker 配方為了整體可靠性預設將此關閉。
- OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1 以選擇加入 MCP/工具回送探測。Docker 配方預設將此關閉，除非明確要求。

範例：

  OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1 \
  OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL="claude-cli/claude-sonnet-4-6" \
  pnpm test:live src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts

經濟實惠的 Gemini MCP 配置煙霧測試：

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \
  pnpm test:live src/agents/cli-runner/bundle-mcp.gemini.live.test.ts

這不會要求 Gemini 產生回應。它會寫入與 OpenClaw 給 Gemini 相同的系統設定，然後執行 gemini --debug mcp list 以證明儲存的 transport: "streamable-http" 伺服器已正規化為 Gemini 的 HTTP MCP 形狀，並可連線到本機可串流 HTTP MCP 伺服器。

Docker 配方：

pnpm test:docker:live-cli-backend

單一提供者 Docker 配方：

pnpm test:docker:live-cli-backend:claude
pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription
pnpm test:docker:live-cli-backend:gemini

備註：

Docker 執行器位於 scripts/test-live-cli-backend-docker.sh。
它會在 repo Docker 映像檔中以非 root node 使用者身分執行即時 CLI 後端冒煙測試。
它會從所屬擴充功能解析 CLI 冒煙測試元資料，然後將匹配的 Linux CLI 套件（@anthropic-ai/claude-code 或 @google/gemini-cli）安裝到位於 OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR（預設：~/.cache/openclaw/docker-cli-tools）的快取可寫入前綴中。
pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription 需要透過 ~/.claude/.credentials.json 搭配 claudeAiOauth.subscriptionType 或來自 claude setup-token 的 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN 進行可攜式 Claude Code 訂閱 OAuth。它首先在 Docker 中驗證直接的 claude -p，然後執行兩輪 Gateway CLI 後端測試，而不保留 Anthropic API 金鑰環境變數。此訂閱通道預設會停用 Claude MCP/工具與圖像探測，因為 Claude 目前將第三方應用程式的使用路由計費為額外用量，而非一般訂閱方案上限。
即時 CLI 後端冒煙測試現在对 Claude 與 Gemini 執行相同的端對端流程：文字輪次、圖像分類輪次，然後透過 gateway CLI 驗證 MCP cron 工具呼叫。
Claude 的預設煙霧測試也會將工作階段從 Sonnet 修補為 Opus，並驗證恢復的工作階段仍記得先前的備註。

Live：APNs HTTP/2 proxy 連線性

測試：src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
目標：透過本機 HTTP CONNECT 通道連線至 Apple 的沙箱 APNs 端點，傳送 APNs HTTP/2 驗證請求，並斷言 Apple 的真實 403 InvalidProviderToken 回應透過通道路徑傳回。
啟用：
- OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_APNS_REACHABILITY=1 pnpm test:live src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
選用逾時：
- OPENCLAW_LIVE_APNS_TIMEOUT_MS=30000

Live: ACP bind smoke (`/acp spawn ... --bind here`)

測試：src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
目標：使用 live ACP agent 驗證真實的 ACP conversation-bind 流程：
- 傳送 /acp spawn <agent> --bind here
- 就地綁定一個合成 message-channel conversation
- 在該同一個 conversation 上發送一個正常的後續訊息
- 驗證後續訊息出現在已綁定的 ACP session 轉錄中
啟用：
- pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1
預設值：
- Docker 中的 ACP 代理程式：claude,codex,gemini
- 用於直接 pnpm test:live ... 的 ACP 代理程式：claude
- 合成通道：Slack DM 風格的 conversation context
- ACP 後端：acpx
覆寫：
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=claude
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=codex
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=droid
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=gemini
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=opencode
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude,codex,gemini
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND='npx -y @agentclientprotocol/claude-agent-acp@<version>'
- OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_CODEX_MODEL=gpt-5.5
- 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-5.5
備註：
- 此通道使用具有僅限管理員的合成來源路由欄位的 gateway chat.send 介面，以便測試能附加訊息通道內容，而無需假裝對外傳遞。
- 當 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND 未設定時，測試會使用內嵌 acpx 外掛程式中針對所選 ACP harness agent 的內建代理程式登錄檔。
- 預設情況下，有界連線 cron MCP 建立是盡力而為為的，因為外部 ACP harness 可以在綁定/映像檔證明通過後取消 MCP 呼叫；請設定 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1 以使該綁定後 cron 探測變為嚴格模式。

範例：

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

Docker 食譜：

pnpm test:docker:live-acp-bind

單一代理程式 Docker 食譜：

pnpm test:docker:live-acp-bind:claude
pnpm test:docker:live-acp-bind:codex
pnpm test:docker:live-acp-bind:droid
pnpm test:docker:live-acp-bind:gemini
pnpm test:docker:live-acp-bind:opencode

Docker 備註：

Docker 執行器位於 scripts/test-live-acp-bind-docker.sh。
預設情況下，它會依序對彙總即時 CLI agent 執行 ACP bind smoke：claude、codex，然後是 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 來縮小矩陣範圍。
它會將相符的 CLI 驗證資料暫存到容器中，然後在缺少時安裝要求的即時 CLI（@anthropic-ai/claude-code、@openai/codex、透過 https://app.factory.ai/cli 的 Factory Droid、@google/gemini-cli 或 opencode-ai）。ACP 後端本身來自官方 acpx 外掛程式的內嵌 acpx/runtime 套件。
Droid Docker 變體會暫存 ~/.factory 用於設定，轉發 FACTORY_API_KEY，並且需要該 API 金鑰，因為本機 Factory OAuth/鑰匙圈驗證無法移植到容器中。它使用 ACPX 內建的 droid exec --output-format acp 登錄項目。
OpenCode Docker 變體是一個嚴格的單一 agent 回歸通道。它會從 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL（預設 opencode/kimi-k2.6）寫入暫時性 OPENCODE_CONFIG_CONTENT 預設模型，並且 pnpm test:docker:live-acp-bind:opencode 需要有界助理的逐字稿，而不是接受通用的綁定後略過。
直接 acpx CLI 呼叫僅是在 Gateway 外部比較行為的手動/變通方法。Docker ACP bind smoke 會執行 OpenClaw 的內嵌 acpx 執行時後端。

Live：Codex app-server harness smoke

目標：透過正常的閘道 agent 方法驗證外掛程式擁有的 Codex 組件：
- 載入打包的 codex 外掛程式
- 選取 openai/gpt-5.5，此選項預設會透過 Codex 路由 OpenAI agent 輪次
- 在選取 Codex 組件的情況下，發送第一個閘道 agent 輪次至 openai/gpt-5.5
- 傳送第二個回合到同一個 OpenClaw 作業階段，並驗證 app-server 執行緒可以恢復
- 透過相同的閘道指令路徑執行 /codex status 和 /codex models
- （選用）執行兩個經 Guardian 審查的升級 shell 探測：一個應獲批准的良性指令，和一個應被拒絕的偽造機密上傳，以便代理程式會回應詢問
測試：src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts
啟用：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1
預設模型：openai/gpt-5.5
選用影像探查：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1
選用 MCP/工具探查：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1
選用 Guardian 探查：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1
冒煙測試會強制使用供應商/模型 agentRuntime.id: "codex"，因此有問題的 Codex 組件無法透過靜默回退至 PI 來通過測試。
驗證：來自本機 Codex 訂閱登入的 Codex app-server 驗證。Docker 冒煙測試也可在適用時為非 Codex 探查提供 OPENAI_API_KEY，外加選用的複製 ~/.codex/auth.json 和 ~/.codex/config.toml。

Local recipe：

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1 \
  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1 \
  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1 \
  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1 \
  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL=openai/gpt-5.5 \
  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts

Docker recipe：

pnpm test:docker:live-codex-harness

Docker 說明：

Docker 執行程式位於 scripts/test-live-codex-harness-docker.sh。
它會傳遞 OPENAI_API_KEY，在存在時複製 Codex CLI 驗證檔案，將 @openai/codex 安裝至可寫入的已掛載 npm 前綴，暫存原始碼樹，然後僅執行 Codex 組件即時測試。
Docker 預設會啟用影像、MCP/工具和 Guardian 探查。當您需要更狹窄的偵錯執行時，請設定 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0 或 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0 或 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=0。
Docker 使用相同的明確 Codex 執行時期配置，因此 legacy aliases 或 PI fallback 無法掩蓋 Codex harness 的回歸。

Live: 模型矩陣（我們涵蓋的內容）

沒有固定的「CI 模型清單」（live 測試為選用），但這些是在擁有金鑰的開發機器上定期涵蓋的推薦模型。

現代化測試集（工具呼叫 + 圖片）

這是我們預期能持續運作的「通用模型」執行項目：

OpenAI (非 Codex)：openai/gpt-5.5
OpenAI Codex OAuth：openai-codex/gpt-5.5
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（避免舊版 Gemini 2.x 模型）
Google (Antigravity)：google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking 和 google-antigravity/gemini-3-flash
DeepSeek：deepseek/deepseek-v4-flash 和 deepseek/deepseek-v4-pro
Z.AI (GLM)：zai/glm-5.1
MiniMax：minimax/MiniMax-M2.7

執行包含工具與圖片的 gateway smoke： OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.5,openai-codex/gpt-5.5,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-5.1,minimax/MiniMax-M2.7" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

基準：工具呼叫（讀取 + 可選執行）

每個提供商系列至少選擇一個：

OpenAI：openai/gpt-5.5
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）
DeepSeek：deepseek/deepseek-v4-flash
Z.AI (GLM)：zai/glm-5.1
MiniMax：minimax/MiniMax-M2.7

可選的額外涵蓋範圍（最好有）：

xAI：xai/grok-4.3（或最新可用版本）
Mistral：mistral/…（選擇一個您已啟用的「工具」支援模型）
Cerebras：cerebras/…（如果您有存取權）
LM Studio：lmstudio/…（本機；工具呼叫取決於 API 模式）

視覺：圖片發送（附件 → 多模態訊息）

在 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS 中包含至少一個支援圖片的模型（Claude/Gemini/OpenAI 支援視覺功能的變體等），以測試圖片探測功能。

聚合器 / 替代閘道

如果您啟用了金鑰，我們也支援透過以下方式進行測試：

OpenRouter：openrouter/...（數百種模型；使用 openclaw models scan 尋找支援工具與圖片的候選）
OpenCode：opencode/... 用於 Zen，而 opencode-go/... 用於 Go（透過 OPENCODE_API_KEY / OPENCODE_ZEN_API_KEY 進行驗證）

更多您可以包含在即時矩陣中的提供者（如果您有憑證/設定）：

內建：openai、openai-codex、anthropic、google、google-vertex、google-antigravity、google-gemini-cli、zai、openrouter、opencode、opencode-go、xai、groq、cerebras、mistral、github-copilot
透過 models.providers（自訂端點）：minimax（雲端/API），以及任何 OpenAI/Anthropic 相容的代理（LM Studio、vLLM、LiteLLM 等）

憑證（切勿提交）

即時測試會以與 CLI 相同的方式探索憑證。實際影響如下：

如果 CLI 運作正常，即時測試應該能找到相同的金鑰。
如果即時測試顯示「no creds」（無憑證），請像除錯 openclaw models list / 模型選擇一樣進行除錯。
每個代理程式的驗證設定檔：~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json（這就是即時測試中「profile keys」的含義）
設定：~/.openclaw/openclaw.json（或 OPENCLAW_CONFIG_PATH）
舊版狀態目錄：~/.openclaw/credentials/（如果存在，會複製到暫存的即時主目錄中，但不是主要的設定檔金鑰儲存區）
Live 本地執行會預設將現用設定、每個代理程式的 auth-profiles.json 檔案、舊版 credentials/ 和支援的外部 CLI 認證目錄複製到臨時測試主目錄；staged live homes 會跳過 workspace/ 和 sandboxes/，並且會移除 agents.*.workspace / agentDir 路徑覆寫，以確保探測不會接觸您真實的主機工作區。

如果您想依賴環境金鑰，請在本地測試前匯出它們，或使用下列帶有明確 OPENCLAW_PROFILE_FILE 的 Docker 執行器。

Deepgram live (音訊轉錄)

測試：extensions/deepgram/audio.live.test.ts
啟用：DEEPGRAM_API_KEY=... DEEPGRAM_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/deepgram/audio.live.test.ts

BytePlus coding plan live

測試：extensions/byteplus/live.test.ts
啟用：BYTEPLUS_API_KEY=... BYTEPLUS_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/byteplus/live.test.ts
選用的模型覆寫：BYTEPLUS_CODING_MODEL=ark-code-latest

ComfyUI 工作流程媒體 live

測試：extensions/comfy/comfy.live.test.ts
啟用：OPENCLAW_LIVE_TEST=1 COMFY_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/comfy/comfy.live.test.ts
範圍：
- 測試內建的 comfy 圖片、影片和 music_generate 路徑
- 除非已設定 plugins.entries.comfy.config.<capability>，否則會跳過各項功能
- 在變更 comfy 工作流程提交、輪詢、下載或外掛程式註冊後非常有用

圖像生成 live

測試：test/image-generation.runtime.live.test.ts
指令：pnpm test:live test/image-generation.runtime.live.test.ts
Harness：pnpm test:live:media image
範圍：
- 列舉每個已註冊的圖像生成供應商外掛程式
- 在探測之前使用已匯出的供應商環境變數
- 預設會優先使用 live/env API 金鑰而非儲存的認證設定檔，因此 auth-profiles.json 中的過時測試金鑰不會遮蔽真實的 shell 憑證
- 跳過沒有可用認證/設定檔/模型的供應商
- 透過共享的圖像生成執行時環境執行每個已設定的供應商：
  - <provider>:generate
  - 當供應商宣告支援編輯時 <provider>:edit
目前涵蓋的內建供應商：
- deepinfra
- fal
- google
- minimax
- openai
- openrouter
- vydra
- xai
可選的縮小範圍：
- OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_PROVIDERS="openai,google,openrouter,xai"
- OPENCLAW_LIVE_IMAGE_GENERATION_PROVIDERS="deepinfra"
- 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"
可選的驗證行為：
- OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 用於強制 profile-store 驗證並忽略僅環境變數的覆寫

對於發布的 CLI 路徑，在提供者/執行時即時測試通過後，新增一個 infer 煙霧測試：

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_INFER_CLI_TEST=1 pnpm test:live -- test/image-generation.infer-cli.live.test.ts
openclaw infer image providers --json
openclaw infer image generate \
  --model google/gemini-3.1-flash-image-preview \
  --prompt "Minimal flat test image: one blue square on a white background, no text." \
  --output ./openclaw-infer-image-smoke.png \
  --json

這涵蓋了 CLI 參數解析、配置/預設代理程式解析、捆綁外掛程式啟用、共用映像生成執行時，以及即時提供者請求。外掛程式相依性預期在執行時載入前已存在。

音樂生成即時測試

測試：extensions/music-generation-providers.live.test.ts
啟用：OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/music-generation-providers.live.test.ts
測試工具：pnpm test:live:media music
範圍：
- 執行共用捆綁音樂生成提供者路徑
- 目前涵蓋 Google 和 MiniMax
- 在探測前使用已匯出的提供者環境變數
- 預設情況下優先使用即時/環境 API 金鑰而非儲存的驗證設定檔，因此 auth-profiles.json 中的過時測試金鑰不會遮蔽真實的 Shell 憑證
- 跳過沒有可用驗證/設定檔/模型的提供者
- 可用時執行兩種宣告的執行時模式：
  - generate 搭配僅提示詞輸入
  - 當提供者宣告 capabilities.edit.enabled 時執行 edit
- 目前的共用通道覆蓋率：
  - google：generate、edit
  - minimax：generate
  - comfy：獨立的 Comfy 即時檔案，而非此共用掃描
可選的縮小範圍：
- OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"
- OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.6"
可選的驗證行為：
- OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 用於強制 profile-store 驗證並忽略僅環境變數的覆寫

影片生成即時測試

測試：extensions/video-generation-providers.live.test.ts
啟用：OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/video-generation-providers.live.test.ts
測試工具：pnpm test:live:media video
範圍：
- 執行共用捆綁影片生成提供者路徑
- 預設為釋出安全的冒煙路徑：非 FAL 提供者，每個提供者一個文字轉影片請求，一秒鐘的龍蝦提示，以及來自 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS 的每提供者操作上限（預設為 180000）
- 預設跳過 FAL，因為提供者端佇列延遲可能會主導釋出時間；傳遞 --video-providers fal 或 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal" 以明確執行它
- 在探測之前使用已匯出的提供者環境變數
- 預設優先使用 live/env API 金鑰而非儲存的設定檔，因此 auth-profiles.json 中過時的測試金鑰不會遮蔽真實的 shell 憑證
- 跳過沒有可用 auth/profile/model 的提供者
- 預設僅執行 generate
- 設定 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1 以在可用時同時執行宣告的轉換模式：
  - 當提供者宣告 capabilities.imageToVideo.enabled 且選定的提供者/模型接受緩衝區支援的本地圖像輸入時，執行 imageToVideo
  - 當提供者宣告 capabilities.videoToVideo.enabled 且選定的提供者/模型接受緩衝區支援的本地影片輸入時，執行 videoToVideo
- 目前共用掃描中已宣告但跳過的 imageToVideo 提供者：
  - vydra 因為內建的 veo3 僅支援文字，且內建的 kling 需要遠端圖像 URL
- 特定提供者的 Vydra 覆蓋率：
  - OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts
  - 該檔案預設會執行 veo3 文字轉影片，加上使用遠端圖像 URL fixture 的 kling 通道
- 目前的 videoToVideo 即時覆蓋率：
  - 僅當選定的模型為 runway/gen4_aleph 時，執行 runway
- 目前共用掃描中已宣告但跳過的 videoToVideo 提供者：
  - alibaba、qwen、xai 因為這些路徑目前需要遠端 http(s) / MP4 參考 URL
  - google，因為目前共用的 Gemini/Veo 通道使用本機緩衝支援輸入，且該路徑在共用掃描中不被接受
  - openai，因為目前共用的通道缺乏組織特定的視訊重繪/混音存取保證
可選的縮小範圍：
- OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="deepinfra,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="" 以在預設掃描中包含每個提供者，包括 FAL
- OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000 以降低每個提供者的操作上限，進行積極的冒煙測試
可選的驗證行為：
- OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 以強制設定檔存放區驗證並忽略僅限環境的覆寫

媒體即時線束

指令：pnpm test:live:media
用途：
- 透過一個倉儲原生進入點執行共用的圖片、音樂和視訊即時測試套件
- 使用已匯出的提供者環境變數
- 根據預設，自動將每個測試套件縮小至目前具有可用驗證的提供者
- 重複使用 scripts/test-live.mjs，因此心跳和靜音模式行為保持一致
範例：
- 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

測試：即時套件

Live：本地冒煙測試指令

即時：Android 節點功能掃描

即時：模型冒煙測試（設定檔金鑰）

Layer 1：Direct model completion（無 gateway）

Layer 2：Gateway + dev agent smoke（“@openclaw” 實際上做的事情）

Live：CLI 後端冒煙測試（Claude、Gemini 或其他本機 CLI）

Live：APNs HTTP/2 proxy 連線性

Live: ACP bind smoke (`/acp spawn ... --bind here`)

Live：Codex app-server harness smoke

推薦的 live recipes

Live: 模型矩陣（我們涵蓋的內容）

現代化測試集（工具呼叫 + 圖片）

基準：工具呼叫（讀取 + 可選執行）

視覺：圖片發送（附件 → 多模態訊息）

聚合器 / 替代閘道

憑證（切勿提交）

Deepgram live (音訊轉錄)

BytePlus coding plan live

ComfyUI 工作流程媒體 live

圖像生成 live

音樂生成即時測試

影片生成即時測試

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