測試：即時測試套件

若要瞭解快速入門、QA 執行器、單元／整合測試套件與 Docker 流程，請參閱 測試。本頁涵蓋即時（會連線至網路）測試： 模型矩陣、命令列介面後端、ACP、媒體提供者與認證資訊處理。

即時測試與你的實際閘道

即時測試套件與臨時冒煙測試絕不能干擾已在 處理實際流量的閘道（無論是你的還是其他操作者的）：

• 使用你自己的閘道：使用行程內閘道（下方第 2 層），或以隔離的狀態目錄（OPENCLAW_STATE_DIR=<scratch>） 與可用連接埠啟動開發執行個體。當實際閘道正在使用預設閘道連接埠（18789）時， 請勿繫結該連接埠。
• 請勿對非本工作階段啟動的服務執行 openclaw gateway stop/restart（或 launchctl/systemctl/tmux 的對應操作）——那是操作者的即時執行個體。請先取得明確核准。
• 需要擬真的資料嗎？將即時狀態／資料庫複製到開發狀態目錄，並針對該副本進行測試。 若要就地遷移即時閘道的狀態，也需要明確核准。

即時測試：本機冒煙測試命令

執行臨時即時檢查前，請先在處理程序環境中匯出所需的提供者金鑰。

安全的媒體冒煙測試：

pnpm openclaw infer tts convert --local --json \  --text "OpenClaw 即時冒煙測試。" \  --output /tmp/openclaw-live-smoke.mp3

安全的語音通話就緒狀態冒煙測試：

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

除非同時提供 --yes，否則 voicecall smoke 是試執行；只有在你確實要撥打真實電話時， 才使用 --yes。對於 Twilio、Telnyx 與 Plivo，成功的就緒狀態檢查需要公開的網路鉤子 URL—— 本機／私人迴路 URL 會遭拒絕，因為這些提供者無法連線至該類 URL。

即時測試：Android 節點能力全面測試

• 測試：src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts
• 指令碼：pnpm android:test:integration
• 目標：叫用已連線 Android 節點目前公告的每一個命令，並驗證命令契約行為。
• 範圍：
  • 需事先完成／手動設定（此測試套件不會安裝、執行或配對應用程式）。
  • 針對所選 Android 節點，逐一驗證命令的閘道 node.invoke。
• 必要的事前設定：
  • Android 應用程式已連線並配對至閘道。
  • 應用程式保持在前景。
  • 已針對預期通過的能力授予權限／擷取同意。
• 選用的目標覆寫：
  • OPENCLAW_ANDROID_NODE_ID 或 OPENCLAW_ANDROID_NODE_NAME。
  • OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_URL / OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_TOKEN / OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_PASSWORD。
• 完整 Android 設定詳情：Android 應用程式

即時測試：模型冒煙測試（設定檔金鑰）

即時模型測試分為兩層，以便隔離失敗原因：

• 「直接模型」會確認提供者／模型是否能使用指定金鑰正常回應。
• 「閘道冒煙測試」會確認該模型的完整閘道＋代理程式流水線是否正常運作（工作階段、歷程記錄、工具、沙箱原則等）。

下方精選模型清單位於 src/agents/live-model-filter.ts， 並會隨時間變更；請以其中的陣列為唯一真實來源，而非本頁。

MiniMax M3 使用 minimax/MiniMax-M3 作為預設提供者／模型參照。

第 1 層：直接模型補全（無閘道）

• 測試：src/agents/models.profiles.live.test.ts
• 目標：
  • 列舉探索到的模型
  • 使用 getApiKeyForModel 選取你擁有認證資訊的模型
  • 為每個模型執行一次小型補全（並視需要執行針對性的迴歸測試）
• 啟用方式：
  • pnpm test:live（若直接叫用 Vitest，則為 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
  • 設定 OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern、small 或 all（modern 的別名）才能實際執行此測試套件；否則會略過，因此單獨使用 pnpm test:live 時仍會專注於閘道冒煙測試。
• 選取模型的方式：
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern 會執行精選的高訊號優先清單（請參閱即時測試：模型矩陣）
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=small 會執行精選的小型模型優先清單
  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=all 是 modern 的別名
  • 或使用 OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,..."（逗號分隔的允許清單）
  • 本機 Ollama 小型模型執行預設使用 http://127.0.0.1:11434；只有 LAN、自訂或 Ollama Cloud 端點才設定 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL。
  • 現代／全部與小型全面測試預設以各自精選清單的長度為上限；若要對所選設定檔進行完整全面測試，請設定 OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0，若要使用較小上限，則設定正數。
  • 完整全面測試使用 OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS 作為整個直接模型測試的逾時時間。預設值：60 分鐘。
  • 直接模型探查預設使用 20 路平行處理；設定 OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY 可加以覆寫。
• 選取提供者的方式：
  • OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli"（逗號分隔的允許清單）
• 金鑰來源：
  • 預設：設定檔儲存區與環境後援
  • 設定 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1，強制僅使用設定檔儲存區
• 此機制存在的原因：
  • 將「提供者 API 故障／金鑰無效」與「閘道代理程式流水線故障」區分開來
  • 包含小型且隔離的迴歸測試（例如：OpenAI Responses/Codex Responses 推理重播＋工具呼叫流程）

第 2 層：閘道＋開發代理程式冒煙測試（「@openclaw」實際執行的內容）

• 測試：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
• 目標：
  • 啟動行程內閘道
  • 建立／修補 agent:dev:* 工作階段（每次執行覆寫模型）
  • 逐一處理具備金鑰的模型，並驗證：
    • 「有意義的」回應（不使用工具）
    • 實際工具叫用能夠運作（讀取探查）
    • 選用的額外工具探查（執行＋讀取探查）
    • OpenAI 迴歸路徑（僅工具呼叫 → 後續回應）持續正常運作
• 探查詳情（以便快速說明失敗原因）：
  • read 探查：測試會在工作區中寫入一次性值檔案，並要求代理程式使用 read 讀取該檔案，再回傳一次性值。
  • exec+read 探查：測試會要求代理程式使用 exec 將一次性值寫入暫存檔案，再使用 read 將其讀回。
  • 影像探查：測試會附加產生的 PNG（貓＋隨機代碼），並預期模型傳回 cat <CODE>。
  • 實作參照：src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts 與 test/helpers/live-image-probe.ts。
• 啟用方式：
  • pnpm test:live（若直接叫用 Vitest，則為 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
• 選取模型的方式：
  • 預設：精選的高訊號（modern）優先清單
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small 會透過完整閘道＋代理程式流水線執行精選的小型模型清單
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all 是 modern 的別名
  • 或設定 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model"（或逗號分隔清單）以縮小範圍
  • 現代／全部與小型閘道全面測試預設以各自精選清單的長度為上限；若要對所選項目進行完整全面測試，請設定 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0，若要使用較小上限，則設定正數。
• 選取提供者的方式（避免「OpenRouter 包辦一切」）：
  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax"（逗號分隔的允許清單）
• 此即時測試一律啟用工具＋影像探查：
  • read 探查＋exec+read 探查（工具壓力測試）
  • 當模型公告支援影像輸入時，會執行影像探查
  • 流程（概略）：
    • 測試產生含有「CAT」＋隨機代碼的小型 PNG（test/helpers/live-image-probe.ts）
    • 透過 agent attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }] 傳送
    • 閘道將附件剖析為 images[]（src/gateway/server-methods/agent.ts＋src/gateway/chat-attachments.ts）
    • 嵌入式代理程式將多模態使用者訊息轉送給模型
    • 驗證：回覆包含 cat＋該代碼（OCR 容錯：允許輕微錯誤）

即時測試：命令列介面後端冒煙測試（Claude、Gemini 或其他本機命令列介面）

• 測試：src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts
• 目標：使用本機命令列介面後端驗證閘道＋代理程式流水線，且不變更你的預設設定。
• 後端專屬的冒煙測試預設值位於所屬外掛的 cli-backend.ts 定義中。
• 啟用：
  • pnpm test:live（若直接叫用 Vitest，則為 OPENCLAW_LIVE_TEST=1）
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1
• 預設值：
  • 預設提供者／模型：claude-cli/claude-sonnet-4-6
  • 命令／引數／影像行為來自所屬命令列介面後端外掛的中繼資料。
• 覆寫（選用）：
  • 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 可傳送真實影像附件（路徑會注入提示詞）。在 Docker 配方中預設關閉。
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image" 可將影像檔案路徑作為命令列介面引數傳遞，而非注入提示詞。
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"（或 "list"）可在設定 IMAGE_ARG 時控制影像引數的傳遞方式。
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1 可傳送第二輪訊息並驗證續接流程。
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1 可選擇啟用 Claude Sonnet → Opus 同一工作階段的連續性探查，但所選模型必須支援切換目標。預設關閉，Docker 配方亦同。
  • OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1 可選擇啟用 MCP／工具迴路探查。在 Docker 配方中預設關閉。

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

低成本的 Gemini MCP 設定冒煙測試：

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

此測試不會要求 Gemini 產生回應。它會寫入 OpenClaw 提供給 Gemini 的相同系統 設定，接著執行 gemini --debug mcp list，以證明已儲存的 transport: "streamable-http" 伺服器會正規化為 Gemini 的 HTTP MCP 形式，且能連線至本機可串流 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:claudepnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscriptionpnpm test:docker:live-cli-backend:gemini

注意事項：

• Docker 執行器位於 scripts/test-live-cli-backend-docker.sh。
• 它會以非 root 的 node 使用者身分，在儲存庫 Docker 映像中執行即時命令列介面後端冒煙測試。
• 它會從所屬外掛解析命令列介面冒煙測試中繼資料，接著將相符的 Linux 命令列介面套件（@anthropic-ai/claude-code 或 @google/gemini-cli）安裝至 OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR 的可寫入快取前置路徑（預設：~/.cache/openclaw/docker-cli-tools）。
• codex-cli 已不再是隨附的命令列介面後端；請改用 openai/* 搭配 Codex app-server 執行階段（請參閱即時：Codex app-server 測試框架冒煙測試）。
• 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，使用可攜式 Claude Code 訂閱 OAuth。它會先在 Docker 中驗證直接 claude -p，接著在不保留 Anthropic API 金鑰環境變數的情況下，執行兩輪閘道命令列介面後端互動。此訂閱測試線預設停用 Claude MCP／工具與影像探測，因為這些探測會消耗已登入訂閱的用量限制，而且 Anthropic 可能在 OpenClaw 未發布新版本的情況下，變更 Claude Agent SDK／claude -p 的計費與速率限制行為。
• Claude 與 Gemini 可透過上述旗標支援相同的探測集（文字互動、影像分類、MCP cron 工具呼叫、模型切換連續性），但這些探測預設皆不執行，請依需要透過各旗標選擇啟用。

即時：APNs HTTP/2 Proxy 連線能力

• 測試：src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
• 目標：透過本機 HTTP CONNECT Proxy 建立通往 Apple 沙盒 APNs 端點的通道、傳送 APNs HTTP/2 驗證要求，並確認 Apple 的實際 403 InvalidProviderToken 回應會經由 Proxy 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

即時：ACP 繫結冒煙測試（/acp spawn ... --bind here）

• 測試：src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts
• 目標：使用即時 ACP 代理程式驗證實際的 ACP 對話繫結流程：
  • 傳送 /acp spawn <agent> --bind here
  • 就地繫結合成的訊息頻道對話
  • 在同一對話中傳送一般的後續訊息
  • 驗證後續訊息已進入繫結的 ACP 工作階段轉錄記錄
• 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
  • 合成頻道：Slack 私訊式對話內容
  • 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-5.6-luna
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL=opencode/kimi-k2.6
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_IMAGE_PROBE=1（或 on/true/yes）會強制開啟影像探測；任何其他值都會強制關閉。除 opencode 外，所有代理程式預設都會執行。
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1
  • OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_PARENT_MODEL=openai/gpt-5.6-luna
• 附註：
  • 此測試線會使用閘道 chat.send 介面及僅限管理員使用的合成來源路由欄位，讓測試無須假裝向外部遞送，即可附加訊息頻道內容。
  • 未設定 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND 時，測試會針對所選的 ACP 測試框架代理程式，使用內嵌 acpx 外掛的內建代理程式登錄。
  • 繫結工作階段的排程 MCP 建立作業預設採盡力而為，因為外部 ACP 測試框架可能會在繫結／影像驗證通過後取消 MCP 呼叫；設定 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1 可讓該繫結後的排程探測採嚴格模式。

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 操作方式：

pnpm test:docker:live-acp-bind

單一代理程式 Docker 操作方式：

pnpm test:docker:live-acp-bind:claudepnpm test:docker:live-acp-bind:codexpnpm test:docker:live-acp-bind:droidpnpm test:docker:live-acp-bind:geminipnpm test:docker:live-acp-bind:opencode

Docker 附註：

• Docker 執行器位於 scripts/test-live-acp-bind-docker.sh。
• 預設會依序對彙總的即時命令列介面代理程式執行 ACP 繫結冒煙測試：claude、codex，接著是 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 可縮小矩陣範圍。
• 它會將相符的命令列介面驗證資料暫存至容器中，接著在缺少時安裝要求的即時命令列介面（@anthropic-ai/claude-code、@openai/codex、透過 https://app.factory.ai/cli 的 Factory Droid、@google/gemini-cli 或 opencode-ai）。ACP 後端本身是官方 acpx 外掛內嵌的 acpx/runtime 套件。
• Droid Docker 變體會暫存 ~/.factory 以供設定使用、轉送 FACTORY_API_KEY，並要求提供該 API 金鑰，因為本機 Factory OAuth／鑰匙圈驗證無法移植至容器中。它使用 ACPX 內建的 droid exec --output-format acp 登錄項目。
• OpenCode Docker 變體是嚴格的單一代理程式迴歸測試線。它會從 OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL（預設為 opencode/kimi-k2.6）寫入暫時的 OPENCODE_CONFIG_CONTENT 預設模型。
• 直接呼叫 acpx 命令列介面僅是用於比較閘道外部行為的手動／因應措施路徑。Docker ACP 繫結冒煙測試會測試 OpenClaw 內嵌的 acpx 執行階段後端。

即時：Codex app-server 測試框架冒煙測試

• 目標：透過一般閘道 agent 方法驗證外掛所屬的 Codex 測試框架：
  • 載入隨附的 codex 外掛
  • 透過 /model <ref> --runtime codex 選取 OpenAI 模型
  • 以要求的思考層級傳送第一輪閘道代理程式互動
  • 向同一個 OpenClaw 工作階段傳送第二輪互動，並驗證 app-server 執行緒可繼續執行
  • 透過相同的閘道命令 路徑執行 /codex status 與 /codex models
  • 選擇性執行兩項經 Guardian 審查且提高權限的 Shell 探測：一項應獲核准的無害 命令，以及一項應遭拒絕的假機密上傳，讓代理程式 回頭詢問
• 測試：src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts
• 啟用：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1
• 測試框架基準模型：openai/gpt-5.6-luna
• 全新 OpenAI API 金鑰選取預設值：openai/gpt-5.6
• 預設思考：low
• 模型覆寫：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL=openai/<model>
• 思考覆寫：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_THINKING=<level>
• 非預設模型投入程度斷言： OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_EXPECTED_EFFORT=<level>
• 矩陣覆寫：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_TARGETS=<model>=<thinking>,...
• 驗證模式：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=codex-auth（預設）使用 複製的 Codex 登入資料；api-key 透過 Codex app-server 使用 OPENAI_API_KEY。
• 選用影像探測：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1
• 選用 MCP／工具探測：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1
• 選用 Guardian 探測：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1
• 選用續接壓力測試：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_RESUME_STRESS=1 會加入 四輪歷史互動，接著關閉並重新啟動閘道與 Codex app-server 三次，同時要求維持相同的原生執行緒 ID 與對話 歷史記錄。使用 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_RESUME_STRESS_HISTORY_TURNS（1-20）與 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_RESUME_STRESS_RESTARTS（1-10）可覆寫有界次數。
• 選用扇出壓力測試：設定 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_SUBAGENT_PROBE=1 與 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_SUBAGENT_COUNT（1-12）。測試框架會同時啟動 每個子項目、等待每個終止執行完成，並驗證各個 不重複的子項目回覆與原生執行緒身分。
• 選用壓縮壓力測試：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_COMPACTION_STRESS=1 會產生有界的原生工具輸出、要求發生自動壓縮事件、 驗證持久化的壓縮次數與隱藏標記回想能力、重新啟動 閘道與實體 Codex app-server，接著重複輸出與 壓縮階段。使用 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_COMPACTION_STRESS_TURNS（1-8）與 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_LARGE_OUTPUT_BYTES（100000-800000）調整有界工作量。
• 完整直接 API 上下文：OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_FULL_CONTEXT=1 會套用 922000 上下文與 700000 總壓縮限制、傳送密集且有界的 使用者互動、每個階段執行兩個明確的原生壓縮檢查點，並在 每個檢查點後繼續進行後續互動。它需要 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key 以及絕對 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL_CATALOG 路徑。目錄必須以 max_context_window: 922000 公開 所選模型，Codex 才不會將 覆寫值限制回一般目錄視窗。上述一般的縮減臨界值 壓力測試會保留更嚴格的自動壓縮與隱藏標記 保留斷言。
• 選用迴圈轉送選擇停用探測： OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_DISABLE_LOOP_RELAY=1
• 要求的思考偏好可能會對應至 Codex 為該模型公告的最接近投入程度。 例如，Luna 會將 minimal 對應至 low。
• 已知的 Codex 目錄模型會自動推導出該確切的原生投入程度。 未知的模型覆寫必須指定預期的對應投入程度。
• 冒煙測試會強制使用供應商／模型 agentRuntime.id: "codex"，因此損壞的 Codex 測試框架無法藉由無聲回復至 OpenClaw 而通過。
• 驗證：使用本機 Codex 訂閱登入的 Codex app-server 驗證，或在 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key 時使用 OPENAI_API_KEY。Docker 可 複製 ~/.codex/auth.json 與 ~/.codex/config.toml 以執行訂閱測試。

本機操作方式：

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-5.6-luna \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts

Docker 操作方式：

pnpm test:docker:live-codex-harness

重新啟動與歷史記錄壓力測試：

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_RESUME_STRESS=1 \pnpm test:docker:live-codex-harness

扇出、大型輸出、壓縮與重新啟動壓力測試：

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_SUBAGENT_PROBE=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_SUBAGENT_COUNT=8 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_RESUME_STRESS=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_COMPACTION_STRESS=1 \  pnpm test:docker:live-codex-harness

完整原生 Codex 922000 輸入預算壓縮壓力測試：

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_FULL_CONTEXT=1 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL_CATALOG=/absolute/path/to/models-api-1m.json \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL=openai/gpt-5.6-terra \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_THINKING=medium \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_COMPACTION_STRESS_TURNS=8 \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_LARGE_OUTPUT_BYTES=800000 \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts

GPT-5.6 原生 Codex 矩陣：

OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key \  OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_TARGETS='openai/gpt-5.6-sol=ultra,openai/gpt-5.6-terra=ultra,openai/gpt-5.6-luna=max' \  pnpm test:docker:live-codex-harness

即時：OpenAI 重複壓縮

• 目標：透過至少兩次真實的自動壓縮，執行內嵌的 OpenClaw openai-responses 代理程式迴圈，然後驗證持久性標記仍然存在。
• 測試：src/agents/sessions/agent-session.openai-compaction.live.test.ts
• 啟用：OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION=1
• 預設模型：gpt-5.6-luna
• 模型覆寫：OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION_MODEL=<model>
• 一般壓力模式會使用縮減的用戶端上下文預算，以有限的 API 費用觸發相同的真實壓縮路徑。
• 完整上下文模式會將用戶端預算設為 922000，並將壓縮保留量設為 222000，因此自動壓縮會在 700000 開始。它還要求觀察到的供應商輸入計數高於 272000 長上下文定價界線。

有限的即時測試做法：

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \  OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION=1 \  pnpm test:live -- src/agents/sessions/agent-session.openai-compaction.live.test.ts

完整 922000 輸入預算做法：

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \  OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION=1 \  OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION_FULL=1 \  OPENCLAW_LIVE_OPENAI_COMPACTION_MODEL=gpt-5.6-terra \  pnpm test:live -- src/agents/sessions/agent-session.openai-compaction.live.test.ts

全新 OpenAI API 金鑰預設值：

OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_OPENAI_API_DEFAULT=1 \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS=openai \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_THINKING=off \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

此驗證會讓 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS 保持未設定狀態，透過全新入門設定的推論選擇接合點解析模型、斷言 openai/gpt-5.6，然後使用解析出的模型執行一次真實的閘道回合。

GPT-5.6 內嵌 OpenClaw 矩陣：

OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_THINKING=ultra \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS=openai \  OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS='openai/gpt-5.6-sol,openai/gpt-5.6-terra,openai/gpt-5.6-luna' \  pnpm test:live -- src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

Docker 注意事項：

• Docker 執行器位於 scripts/test-live-codex-harness-docker.sh。
• 它會傳遞 OPENAI_API_KEY、複製現有的 Codex 命令列介面驗證檔案、將 @openai/codex 安裝至可寫入且已掛載的 npm 前綴、暫存原始碼樹狀目錄，然後只執行 Codex 測試框架即時測試。
• Docker 預設會啟用映像、MCP／工具及 Guardian 探查。需要範圍較小的偵錯執行時，請設定 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0、OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0 或 OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=0。
• Docker 使用相同的明確 Codex 執行階段設定，因此舊版別名或 OpenClaw 後援機制無法掩蓋 Codex 測試框架的迴歸。
• 矩陣目標會在單一容器中依序執行。Docker 指令碼會根據目標數量調整預設的 35 分鐘逾時時間；任何外層殼層或 CI 逾時設定都必須容許相同的總時間。標準 CI 會將每個 GPT-5.6 目標置於不同的分片。

建議的即時測試做法

範圍較小且明確的允許清單速度最快，也最不容易出現不穩定情況：

• 單一模型，直接執行（不使用閘道）：

  • OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.6-luna" pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts

• 小型模型直接執行設定檔：

  • OPENCLAW_LIVE_MODELS=small pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts

• 小型模型閘道設定檔：

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• Ollama Cloud API 冒煙測試：

  • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL=https://ollama.com OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_MODEL=glm-5.1:cloud OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=0 pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts

• 單一模型，閘道冒煙測試：

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.6-luna" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• 跨多個供應商的工具呼叫：

  • OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3.5-flash,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-5.1,minimax/MiniMax-M3" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

• Z.AI Coding Plan GLM-5.2 直接冒煙測試：

  • ZAI_CODING_LIVE_TEST=1 pnpm test:live src/agents/zai.live.test.ts

• Google 重點測試（Gemini API 金鑰 + Antigravity）：

  • Gemini（API 金鑰）：OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="google/gemini-3.5-flash" 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 自適應思考冒煙測試（來自私有 QA 命令列介面的 qa manual — 需要 OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1 和原始碼簽出；請參閱 QA 概觀）：

  • Gemini 3 動態預設值：OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1 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 動態預算：OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1 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

注意事項：

• google/... 使用 Gemini API（API 金鑰）。
• google-antigravity/... 使用 Antigravity OAuth 橋接器（Cloud Code Assist 風格的代理程式端點）。
• google-gemini-cli/... 使用你電腦上的本機 Gemini 命令列介面（具有獨立的驗證方式與工具特性）。
• Gemini API 與 Gemini 命令列介面：
  • API：OpenClaw 透過 HTTP 呼叫 Google 託管的 Gemini API（API 金鑰／設定檔驗證）；這是大多數使用者所指的「Gemini」。
  • 命令列介面：OpenClaw 透過殼層呼叫本機 gemini 二進位檔；它具有自己的驗證方式，而且行為可能不同（串流／工具支援／版本差異）。

即時測試：模型矩陣（涵蓋範圍）

即時測試必須選擇啟用，因此沒有固定的「CI 模型清單」。OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern／OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=modern（以及其 all 別名）會依下列優先順序，執行 src/agents/live-model-filter.ts 中來自 HIGH_SIGNAL_LIVE_MODEL_PRIORITY 的精選優先清單：

精選的小型模型清單（OPENCLAW_LIVE_MODELS=small／OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small）來自 SMALL_LIVE_MODEL_PRIORITY：

新版清單的注意事項：

• codex 和 codex-cli 供應商不包含在預設的新版全面測試中（它們涵蓋命令列介面後端／ACP 行為，已於上方分別測試）。openai/gpt-5.5 本身預設會透過 Codex 應用程式伺服器測試框架進行路由；請參閱即時測試：Codex 應用程式伺服器測試框架冒煙測試。
• fireworks、google、openrouter 和 xai 在新版全面測試中只會執行明確精選的模型 ID（不會自動展開為「此供應商的所有模型」）。
• 在 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS 中至少包含一個支援映像的模型（Claude／Gemini／OpenAI 系列視覺變體等），以執行映像探查。

使用手動挑選的跨供應商集合，執行包含工具和映像的閘道冒煙測試：

OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,google/gemini-3.1-pro-preview,google/gemini-3.5-flash,google-antigravity/claude-opus-4-6-thinking,deepseek/deepseek-v4-flash,zai/glm-5.1,minimax/MiniMax-M3" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts

精選清單以外的選用額外涵蓋範圍（最好包含；選擇一個你已啟用且支援「工具」的模型）：

• Mistral：mistral/...
• Cerebras：cerebras/...（如果你有存取權）
• LM Studio：lmstudio/...（本機；工具呼叫取決於 API 模式）

彙整器／替代閘道

如果你已啟用金鑰，也可以透過下列方式測試：

• OpenRouter：openrouter/...（數百個模型；使用 openclaw models scan 尋找支援工具與映像的候選項目）
• OpenCode：Zen 使用 opencode/...，Go 使用 opencode-go/...（透過 OPENCODE_API_KEY／OPENCODE_ZEN_API_KEY 驗證）

可納入即時測試矩陣的其他供應商（如果你有認證資訊／設定）：

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

認證資訊（絕不可提交）

即時測試會使用與命令列介面相同的方式探索認證資訊。實務上的影響如下：

• 如果命令列介面可以運作，即時測試應該也能找到相同的金鑰。

• 如果即時測試顯示「沒有認證資訊」，請使用與偵錯 openclaw models list／模型選擇相同的方式偵錯。

• 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「設定檔金鑰」的含義）

• 設定：~/.openclaw/openclaw.json（或 OPENCLAW_CONFIG_PATH）

• 舊版 OAuth 目錄：~/.openclaw/credentials/（若存在，會複製到暫存的即時測試主目錄，但不是主要的設定檔金鑰存放區）

• 本機即時測試執行會將作用中的設定（移除 agents.*.workspace／agentDir 覆寫）及每個代理程式的 auth-profiles.json 複製到暫存的測試主目錄，而不會複製該代理程式目錄的其餘部分，因此 workspace/ 和 sandboxes/ 資料絕不會進入暫存主目錄；此外也會複製舊版 credentials/ 目錄，以及支援的外部命令列介面驗證檔案／目錄（.claude.json、.claude/.credentials.json、.claude/settings*.json、.claude/backups、.codex/auth.json、.codex/config.toml、.gemini、.minimax）。

如果要依賴環境金鑰，請在本機測試前匯出它們，或使用下方的 Docker 執行器並明確指定 OPENCLAW_PROFILE_FILE。

Deepgram 即時測試（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 編碼方案即時測試

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

ComfyUI 工作流程媒體即時測試

• 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：
  • 執行隨附的 comfy 映像、影片及 music_generate 路徑
  • 除非已設定 plugins.entries.comfy.config.<capability>，否則會略過各項功能
  • 適合在變更 comfy 工作流程提交、輪詢、下載或外掛註冊後使用

映像產生即時測試

• 測試：test/image-generation.runtime.live.test.ts
• 命令：pnpm test:live test/image-generation.runtime.live.test.ts
• 測試框架：pnpm test:live:media image
• 範圍：
  • 列舉每個已註冊的影像生成提供者外掛
  • 在探測前使用已匯出的提供者環境變數
  • 預設優先使用即時／環境 API 金鑰，而非已儲存的驗證設定檔，因此 auth-profiles.json 中過時的測試金鑰不會遮蔽真正的 shell 認證資訊
  • 略過沒有可用驗證／設定檔／模型的提供者
  • 透過共用影像生成執行階段執行每個已設定的提供者：
    • <provider>:generate
    • 當提供者宣告支援編輯時，執行 <provider>:edit
• 目前涵蓋的內建提供者：
  • deepinfra
  • fal
  • google
  • minimax
  • openai
  • openrouter
  • vydra
  • xai
• 選用的縮小範圍設定：
  • 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,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"
• 選用的驗證行為：
  • 使用 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 強制採用設定檔儲存區驗證，並忽略僅限環境變數的覆寫

對於已發布的命令列介面路徑，請在提供者／執行階段即時測試通過後，新增一項 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.tsopenclaw infer image providers --jsonopenclaw infer image generate \  --model google/gemini-3.1-flash-image \  --prompt "最簡約的扁平測試影像：白色背景上有一個藍色正方形，沒有文字。" \  --output ./openclaw-infer-image-smoke.png \  --json

這涵蓋命令列介面引數剖析、設定／預設代理程式解析、內建外掛啟用、共用影像生成執行階段，以及即時提供者請求。預期在載入執行階段前，外掛相依套件皆已存在。

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
• 測試框架：pnpm test:live:media music
• 範圍：
  • 測試共用的內建音樂生成提供者路徑
  • 目前涵蓋 fal、google、minimax 和 openrouter
  • 在探測前使用已匯出的提供者環境變數
  • 預設優先使用即時／環境 API 金鑰，而非已儲存的驗證設定檔，因此 auth-profiles.json 中過時的測試金鑰不會遮蔽真正的 shell 認證資訊
  • 略過沒有可用驗證／設定檔／模型的提供者
  • 可用時執行兩種已宣告的執行階段模式：
    • generate 使用僅含提示詞的輸入
    • 當提供者宣告 capabilities.edit.enabled 時，執行 edit
  • comfy 有自己的獨立即時測試檔案，不在此共用掃描中
• 選用的縮小範圍設定：
  • OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"
  • OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.6"
• 選用的驗證行為：
  • 使用 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 強制採用設定檔儲存區驗證，並忽略僅限環境變數的覆寫

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
• 測試框架：pnpm test:live:media video
• 範圍：
  • 跨 alibaba、byteplus、deepinfra、fal、google、minimax、openai、openrouter、pixverse、qwen、runway、together、vydra、xai 測試共用的內建影片生成提供者路徑
  • 預設採用適合發布的煙霧測試路徑：每個提供者提出一次文字轉影片請求、使用一秒鐘的龍蝦提示詞，並套用來自 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS 的每個提供者操作上限（預設為 180000）
  • 預設略過 FAL，因為提供者端的佇列延遲可能佔用大部分發布時間；傳入 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal"（或清除略過清單）即可明確執行
  • 在探測前使用已匯出的提供者環境變數
  • 預設優先使用即時／環境 API 金鑰，而非已儲存的驗證設定檔，因此 auth-profiles.json 中過時的測試金鑰不會遮蔽真正的 shell 認證資訊
  • 略過沒有可用驗證／設定檔／模型的提供者
  • 預設僅執行 generate
  • 設定 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1，以便在可用時一併執行已宣告的轉換模式：
    • 當提供者宣告 capabilities.imageToVideo.enabled，且所選提供者／模型在共用掃描中接受以緩衝區為基礎的本機影像輸入時，執行 imageToVideo
    • 當提供者宣告 capabilities.videoToVideo.enabled，且所選提供者／模型在共用掃描中接受以緩衝區為基礎的本機影片輸入時，執行 videoToVideo
  • 共用掃描中目前已宣告但略過的 imageToVideo 提供者：
    • vydra（此測試通道不支援以緩衝區為基礎的本機影像輸入）
  • Vydra 的提供者專屬涵蓋範圍：
    • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts
    • 該檔案會執行 veo3 文字轉影片，以及 kling 影像轉影片測試通道；後者預設使用遠端影像 URL 測試資料（可用 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_KLING_IMAGE_URL 覆寫）。
  • xAI 的提供者專屬涵蓋範圍：
    • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_XAI_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/xai/xai.live.test.ts -t "classic Grok Imagine"
    • 傳統案例會先生成正方形的本機 PNG 首格影像、省略幾何設定、請求一秒鐘的影像轉影片片段、輪詢至完成，並驗證下載的緩衝區。
    • OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_XAI_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/xai/xai.live.test.ts -t "Grok Imagine Video 1.5"
    • 1.5 案例會生成本機 PNG 首格影像、請求一秒鐘的 1080P 影像轉影片片段、輪詢至完成，並驗證下載的緩衝區。
  • 目前的 videoToVideo 即時測試涵蓋範圍：
    • 僅當所選模型解析為 gen4_aleph 時執行 runway
  • 共用掃描中目前已宣告但略過的 videoToVideo 提供者：
    • alibaba、google、openai、qwen、xai，因為這些路徑目前需要遠端 http(s) 參考 URL，而非以緩衝區為基礎的本機輸入
• 選用的縮小範圍設定：
  • 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"
  • 使用 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_SKIP_PROVIDERS=""，將所有提供者納入預設掃描，包括 FAL
  • 使用 OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000，降低每個提供者的操作上限，以執行更積極的煙霧測試
• 選用的驗證行為：
  • 使用 OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1 強制採用設定檔儲存區驗證，並忽略僅限環境變數的覆寫

媒體即時測試框架

• 命令：pnpm test:live:media
• 進入點：test/e2e/qa-lab/media/hosted-media-provider-live.ts，它會針對每個所選測試套件執行 pnpm test:live -- <suite-test-file>，因此心跳偵測與安靜模式行為會與其他 pnpm test:live 執行保持一致。
• 用途：
  • 透過單一儲存庫原生進入點執行共用的影像、音樂及影片即時測試套件
  • 從 ~/.profile 自動載入缺少的提供者環境變數
  • 預設會自動將每個測試套件縮小至目前具有可用驗證的提供者
• 旗標：
  • --providers <csv> 是全域提供者篩選器；--image-providers／--music-providers／--video-providers 會將篩選器範圍限定至單一測試套件
  • --all-providers 會略過依據驗證狀態進行的自動篩選
  • 若篩選後沒有可執行的提供者，--allow-empty 會以 0 結束
  • --quiet／--no-quiet 會傳遞至 test:live
• 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

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