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私有 QA 栈以逼近真实渠道形态的方式测试 OpenClaw,这是单元测试无法做到的。 组成部分:
  • extensions/qa-channel:合成消息渠道,包含私信、频道、线程、表情回应、编辑和删除表面。
  • extensions/qa-lab:调试器 UI 和 QA 总线,用于观察转录、注入入站消息,并导出 Markdown 报告。
  • extensions/qa-matrix:实时传输适配器,在子 QA Gateway 网关内驱动真实的 Matrix 插件。
  • qa/:由仓库提供的启动任务种子资产和基线 QA 场景。
  • Mantis:针对需要真实传输协议、浏览器截图、VM 状态和 PR 证据的错误,提供前后对比实时验证。

命令界面

每个 QA 流程都在 pnpm openclaw qa <subcommand> 下运行。许多流程有 pnpm qa:* 脚本别名;两种形式都可用。 qa matrix 注册为 runner 插件(extensions/qa-matrix);上面的其他所有 lane 都直接内置在 qa-lab 中。

由 profile 支持的 qa run

由 profile 支持的 qa runtaxonomy.yaml 读取成员关系,然后通过 qa suite 分发解析出的场景。--surface--category 会过滤所选 profile,而不是定义单独的 lane。生成的 qa-evidence.json 包含一个 profile 评分卡摘要,其中有已选类别计数和缺失覆盖率 ID;单个证据条目仍然是测试、覆盖率角色和结果的事实来源。分类法功能覆盖率 ID 是精确的证明目标,而不是别名:主场景覆盖率会满足匹配 ID,次要覆盖率保持建议性质。覆盖率 ID 使用带点的 namespace.behavior 形式,片段为小写字母数字/短横线;profile、surface 和 category ID 仍可使用现有的短横线或点分分类法 ID。 精简证据会省略每个条目的 execution,并设置 evidenceMode: "slim"smoke-ci 默认使用精简模式,--evidence-mode full 会恢复完整条目:
使用 smoke-ci 配合 mock 模型提供商和 Crabline 本地提供商服务器,获取确定性的 profile 证明。使用 release 针对实时渠道进行 Stable/LTS 证明。仅在明确需要完整分类法证据运行时使用 all;它会选择每个活跃成熟度类别,并可通过 QA Profile Evidence GitHub Actions workflow 以 qa_profile=all 分发。当命令还需要 OpenClaw 根 profile 时,将根 profile 放在 QA 命令之前:

操作员流程

当前 QA 操作员流程是一个双栏 QA 站点:
  • 左侧:带有智能体的 Gateway 网关 dashboard(Control UI)。
  • 右侧:QA Lab,显示类似 Slack 的转录和场景计划。
运行方式:
这会构建 QA 站点,启动 Docker 支持的 Gateway 网关 lane,并公开 QA Lab 页面。在该页面中,操作员或自动化循环可以给智能体分配 QA 任务,观察真实渠道行为,并记录哪些有效、失败或仍然受阻。 为了在不每次重建 Docker 镜像的情况下更快迭代 QA Lab UI,请使用绑定挂载的 QA Lab bundle 启动栈:
qa:lab:up:fast 会让 Docker 服务使用预构建镜像,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,当 QA Lab 资产哈希变化时,浏览器会自动重新加载。

可观测性 smoke

可观测性 QA 仅保留在源码 checkout 中。npm tarball 有意省略 QA Lab(以及 qa-channel/qa-matrix),因此包 Docker 发布 lane 不会运行 qa 命令。修改诊断插桩时,请从已构建的源码 checkout 运行这些命令。
qa:otel:smoke 会启动本地 OTLP/HTTP 接收器,运行一个最小化的 QA-channel 智能体轮次,然后断言 traces、metrics 和日志已导出。它会解码 导出的 protobuf trace spans,并检查发布关键形状: openclaw.runopenclaw.harness.run、一个最新 GenAI 语义约定的 模型调用 span、openclaw.context.assembledopenclaw.message.delivery 都必须存在。该 smoke 会强制设置 OTEL_SEMCONV_STABILITY_OPT_IN=gen_ai_latest_experimental,因此模型调用 span 必须使用 {gen_ai.operation.name} {gen_ai.request.model} 名称;模型 调用在成功轮次中不得导出 StreamAbandoned;原始诊断 ID 和 openclaw.content.* 属性必须留在 trace 之外。该场景 prompt 要求模型回复一个固定标记,并隐藏一个固定 secret 字符串;原始 OTLP payload 不得包含其中任何一个,也不得包含从场景 id 派生的 QA 会话键。它会在 QA suite artifacts 旁写入 otel-smoke-summary.json qa:prometheus:smoke 会验证未认证的 scrape 被拒绝,然后 检查认证后的 scrape 是否包含发布关键 metric families, 且不含 prompt 内容、response 内容、原始诊断标识符、auth tokens 或本地路径。

Matrix smoke 验证通道

对于不需要模型提供商 凭据的真实传输 Matrix smoke 验证通道,请使用确定性 mock OpenAI provider 运行 fast profile:
对于 live-frontier provider 验证通道,请显式提供 OpenAI 兼容凭据:
此验证通道的完整 CLI 参考、profile/scenario 目录、环境变量和 artifact 布局见 Matrix QA。概览:它会 在 Docker 中预置一个一次性 Tuwunel homeserver,注册临时的 driver/SUT/observer 用户,在限定到该传输协议的子 QA gateway 中运行真实 Matrix 插件(不使用 qa-channel),然后在 .artifacts/qa-e2e/matrix-<timestamp>/ 下写入 Markdown 报告、JSON 摘要、observed-events artifact 和合并输出日志。 这些场景覆盖单元测试无法端到端证明的传输行为: mention gating、allow-bot policies、allowlists、顶层和 threaded replies、私信路由、reaction handling、inbound edit suppression、restart replay dedupe、homeserver interruption recovery、approval metadata delivery、 media handling,以及 Matrix E2EE bootstrap/recovery/verification flows。E2EE CLI profile 还会通过同一个一次性 homeserver 驱动 openclaw matrix encryption setup 和 verification 命令,然后再检查 gateway 回复。 CI 在 .github/workflows/qa-live-transports-convex.yml 中使用同一命令 surface。计划任务和默认 手动运行会使用 QA 提供的 live-frontier 凭据、--fastOPENCLAW_QA_MATRIX_NO_REPLY_WINDOW_MS=3000 执行 fast Matrix profile。手动 matrix_profile=all 会 fan out 到五个 profile shards:transportmediae2ee-smokee2ee-deepe2ee-cli

Discord Mantis 场景

Discord 也有仅限 Mantis 的 opt-in 场景,用于 bug 复现。使用 --scenario discord-status-reactions-tool-only 可运行显式状态 reaction timeline,或使用 --scenario discord-thread-reply-filepath-attachment 创建真实 Discord thread,并验证 message.thread-reply 保留 filePath attachment。这些场景不在默认 live Discord 验证通道中,因为它们是前后对照复现探针,而不是 广泛的 smoke 覆盖。thread-attachment Mantis 工作流还可以在 QA 环境中配置了 MANTIS_DISCORD_VIEWER_CHROME_PROFILE_DIRMANTIS_DISCORD_VIEWER_CHROME_PROFILE_TGZ_B64 时添加一个 已登录 Discord Web witness 视频。该 viewer profile 仅用于视觉捕获;pass/fail 判定仍来自 Discord REST oracle。 对于真实传输 Discord、Slack、Telegram 和 WhatsApp smoke 验证通道:
它们会面向一个预先存在的真实渠道,使用两个 bot 或账号(driver + SUT)。必需环境变量、scenario 列表、输出 artifacts 和 Convex 凭据池记录在下方的 Discord、Slack、Telegram 和 WhatsApp QA 参考 中。

Mantis Slack 桌面和视觉任务运行器

要使用 VNC rescue 运行完整 Slack 桌面 VM,请运行:
该命令会租用一台 Crabbox desktop/browser 机器,在 VM 内运行 Slack live 验证通道,在 VNC 浏览器中打开 Slack Web,捕获桌面, 并将 slack-qa/slack-desktop-smoke.pngslack-desktop-smoke.mp4(当视频捕获可用时)复制回 Mantis artifact 目录。Crabbox desktop/browser 租约会预先提供捕获 工具和 browser/native-build helper packages,因此该场景 只应在较旧租约上安装 fallback。Mantis 会在 mantis-slack-desktop-smoke-report.md 中报告总耗时和 各阶段耗时,因此慢速运行会显示时间花在 lease warmup、credential acquisition、remote setup 还是 artifact copy 上。通过 VNC 手动登录 Slack Web 后,可复用 --lease-id <cbx_...>; 复用的租约也会保持 Crabbox 的 pnpm store cache 热态。默认 --hydrate-mode source 会从 source checkout 验证,并在 VM 中运行 install/build。仅当 复用的远程工作区已经有 node_modules 和已构建的 dist/ 时, 才使用 --hydrate-mode prehydrated;该模式会跳过昂贵的 install/build 步骤,并在 工作区未就绪时 fail closed。使用 --gateway-setup 时,Mantis 会在 VM 内端口 38973 上保留一个持久 OpenClaw Slack gateway 运行;不使用时,该 命令会运行正常的 bot-to-bot Slack QA 验证通道,并在 artifact 捕获后退出。 要用桌面证据证明原生 Slack approval UI,请运行 Mantis approval checkpoint 模式:
此模式与 --gateway-setup 互斥。它会运行 Slack approval 场景,拒绝非 approval scenario ids,在每个 pending 和 resolved approval 状态等待,将观察到的 Slack API 消息渲染为 approval-checkpoints/<scenario>-pending.pngapproval-checkpoints/<scenario>-resolved.png,然后在任何 checkpoint、 message evidence、acknowledgement 或渲染截图缺失或 为空时失败。冷 CI 租约可能仍会在 slack-desktop-smoke.png 中显示 Slack sign-in;approval checkpoint 图片是此验证通道的视觉 证明。 默认 checkpoint run 会保留两个标准 Slack approval 场景。 要捕获任一 opt-in Codex approval route,请用 --scenario slack-codex-approval-exec-native--scenario slack-codex-approval-plugin-native 显式选择;Mantis 会接受两者并发出 相同的 pending/resolved 截图对。运行器会为每个选定的 Codex route 扩展其 checkpoint 和 remote-command deadlines,以便完整的 approval、智能体完成和 resolved-update sequence 可以结束。 operator checklist、GitHub workflow dispatch 命令、evidence-comment contract、hydrate-mode decision table、timing interpretation 和 failure handling steps 见 Mantis Slack Desktop Runbook 对于 agent/CV 风格的桌面任务,请运行:
visual-task 会租用或复用一台 Crabbox desktop/browser 机器,启动 crabbox record --while,通过嵌套 visual-driver 驱动可见浏览器,捕获 visual-task.png,在选择 --vision-mode image-describe 时 针对截图运行 openclaw infer image describe,并写入 visual-task.mp4mantis-visual-task-summary.jsonmantis-visual-task-driver-result.jsonmantis-visual-task-report.md。设置 --expect-text 时,vision prompt 会要求结构化 JSON verdict(visibleevidencereason),并且只有当模型报告 visible: true 且 evidence 引用预期文本时才通过;仅引用目标文本的 visible: false 响应仍会使断言失败。使用 --vision-mode metadata 可运行一个 不调用 image-understanding provider 的 no-model smoke,用于证明桌面、浏览器、截图和视频 plumbing。Recording 是 visual-task 的必需 artifact;如果 Crabbox 没有录制到非空 visual-task.mp4,即使 visual driver 已通过,任务也会失败。失败时,Mantis 会为 VNC 保留租约,除非任务已经通过 且未设置 --keep-lease

凭据池健康检查

使用池化 live credentials 前,请运行:
Doctor 会检查 Convex broker env(OPENCLAW_QA_CONVEX_SITE_URLOPENCLAW_QA_CONVEX_ENDPOINT_PREFIX),验证 endpoint settings,仅报告 OPENCLAW_QA_CONVEX_SECRET_CIOPENCLAW_QA_CONVEX_SECRET_MAINTAINER 的 set/missing 状态,并在 maintainer secret 存在时验证 admin/list 可达性。

Live transport 覆盖

Live transport 验证通道共享一个 contract,而不是各自发明 scenario list shape。qa-channel 是广泛的合成 product-behavior suite,不属于 live transport coverage matrix。 Live transport 运行器会从 openclaw/plugin-sdk/qa-live-transport-scenarios 导入共享 scenario ids、baseline coverage helpers 和 scenario-selection helper。 这让 qa-channel 保持为覆盖面广的产品行为套件,同时 Matrix、 Telegram 和其他实时传输协议共享一份明确的传输协议契约 检查清单。 如需一个一次性的 Linux VM 线路,且不把 Docker 带入 QA 路径,请运行:
这会启动一个全新的 Multipass 客户机,安装依赖,在客户机内构建 OpenClaw, 运行 qa suite,然后把常规 QA 报告和 摘要复制回主机上的 .artifacts/qa-e2e/...。它复用与主机上 qa suite 相同的场景选择行为。 主机和 Multipass 套件运行默认会通过隔离的 Gateway 网关 worker 并行执行多个选定场景。 qa-channel 默认并发数为 4,并受选定场景数量限制。使用 --concurrency <count> 调整 worker 数量,或使用 --concurrency 1 串行执行。 使用 --pack personal-agent 运行个人助理基准包(10 个场景)。包选择器会与重复的 --scenario 标志叠加: 显式场景先运行,然后包场景按包顺序运行,并移除 重复项。当自定义 QA runner 已经提供 OpenTelemetry 收集器设置时, 使用 --pack observability 一并选择 otel-trace-smokedocker-prometheus-smoke 场景。 当任何场景失败时,该命令会以非零状态退出。如果你想获得 artifacts 但不希望退出码失败,请使用 --allow-failures 实时运行会转发客户机可实际使用的受支持 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 放在 repo 根目录下,这样 客户机才能通过挂载的工作区写回。

Discord、Slack、Telegram 和 WhatsApp QA 参考

Matrix 有一个专用页面,因为它的场景 数量较多,并且需要基于 Docker 的 homeserver 供应。Discord、Slack、Telegram 和 WhatsApp 针对预先存在的真实传输协议运行,因此它们的参考 放在这里。

共享 CLI 标志

这些线路通过 extensions/qa-lab/src/live-transports/shared/live-transport-cli.ts 注册,并 接受相同的标志: 任何场景失败时,每条线路都会以非零状态退出。--allow-failures 会写入 artifacts,但不会设置失败退出码。Telegram 还接受 --list-scenarios 来打印可用场景 ID 并退出;其他线路 不暴露该标志。

Telegram QA

目标是一个真实的私有 Telegram 群组,其中有两个不同的 bot(driver + SUT)。SUT bot 必须有 Telegram 用户名;当两个 bot 都在 @BotFather 中启用 Bot-to-Bot Communication Mode 时,机器人到机器人观察效果 最佳。 使用 --credential-source env 时所需环境变量:
  • OPENCLAW_QA_TELEGRAM_GROUP_ID - 数字聊天 ID(字符串)。
  • OPENCLAW_QA_TELEGRAM_DRIVER_BOT_TOKEN
  • OPENCLAW_QA_TELEGRAM_SUT_BOT_TOKEN
场景(extensions/qa-lab/src/live-transports/telegram/telegram-live.runtime.ts):
  • telegram-canary
  • telegram-mention-gating
  • telegram-mentioned-message-reply
  • telegram-help-command
  • telegram-commands-command
  • telegram-tools-compact-command
  • telegram-whoami-command
  • telegram-status-command
  • telegram-repeated-command-authorization
  • telegram-other-bot-command-gating
  • telegram-context-command
  • telegram-current-session-status-tool
  • telegram-tool-only-usage-footer
  • telegram-reply-chain-exact-marker
  • telegram-stream-final-single-message
  • telegram-long-final-reuses-preview
  • telegram-long-final-three-chunks
隐式默认集合始终覆盖金丝雀、提及门控、原生命令 回复、命令寻址,以及机器人到机器人群组回复。mock-openai 默认值还包括确定性的回复链和最终消息流式传输 检查。telegram-current-session-status-tooltelegram-tool-only-usage-footer 仍然是选择加入:前者只有在 直接接在金丝雀之后按线程运行时才稳定,后者是真实 Telegram 中 工具专用回复上 /usage 页脚的证明。使用 pnpm openclaw qa telegram --list-scenarios --provider-mode mock-openai 打印当前 默认/可选拆分以及回归引用。 输出 artifacts:
  • telegram-qa-report.md
  • qa-evidence.json - 实时传输协议检查的证据条目, 包括 profile、coverage、provider、channel、artifacts、result 和 RTT 字段。
包级 Telegram 运行使用相同的 Telegram 凭证契约。重复 RTT 测量是常规包级 Telegram 实时线路的一部分;RTT 分布会折叠进所选 RTT 检查的 qa-evidence.json 中的 result.timing
设置 OPENCLAW_QA_CREDENTIAL_SOURCE=convex 时,包级实时 wrapper 会租用一个 kind: "telegram" 凭证,将租用的群组/driver/SUT bot 环境变量导出到已安装包运行中,对租约发送 heartbeat,并在 关闭时释放它。选择 Convex 时,包级 wrapper 在 CI 外默认执行 20 次 telegram-mentioned-message-reply 的 RTT 检查、30 秒 RTT 超时,以及 Convex 角色 maintainer。覆盖 OPENCLAW_NPM_TELEGRAM_RTT_SAMPLESOPENCLAW_NPM_TELEGRAM_RTT_TIMEOUT_MSOPENCLAW_NPM_TELEGRAM_RTT_MAX_FAILURES,即可调整 RTT 测量,而无需 创建单独的 RTT 命令或 Telegram 专用摘要格式。

Discord QA

目标是一个真实的私有 Discord guild 渠道,其中有两个 bot:由 harness 控制的 driver bot,以及由子 OpenClaw Gateway 网关 通过内置 Discord 插件启动的 SUT bot。它会验证频道提及处理、 SUT bot 已向 Discord 注册原生 /help 命令,以及 选择加入的 Mantis 证据场景。 使用 --credential-source env 时所需环境变量:
  • OPENCLAW_QA_DISCORD_GUILD_ID
  • OPENCLAW_QA_DISCORD_CHANNEL_ID
  • OPENCLAW_QA_DISCORD_DRIVER_BOT_TOKEN
  • OPENCLAW_QA_DISCORD_SUT_BOT_TOKEN
  • OPENCLAW_QA_DISCORD_SUT_APPLICATION_ID - 必须匹配 Discord 返回的 SUT bot 用户 ID (否则该线路会快速失败)。
可选:
  • OPENCLAW_QA_DISCORD_CAPTURE_CONTENT=1 会在 observed-message artifacts 中保留消息正文。
  • OPENCLAW_QA_DISCORD_VOICE_CHANNEL_IDdiscord-voice-autojoin 选择语音/舞台频道;如果未设置,场景会为 SUT bot 选择第一个可见的 语音/舞台频道。
场景(extensions/qa-lab/src/live-transports/discord/discord-live.runtime.ts:36):
  • discord-canary
  • discord-mention-gating
  • discord-native-help-command-registration
  • discord-voice-autojoin - 选择加入的语音场景。单独运行, 启用 channels.discord.voice.autoJoin,并验证 SUT bot 当前的 Discord 语音状态是目标语音/舞台频道。Convex Discord 凭证可以包含可选的 voiceChannelId;否则 runner 会发现 guild 中第一个可见的语音/舞台频道。
  • discord-status-reactions-tool-only - 选择加入的 Mantis 场景。它会 单独运行,因为它会将 SUT 切换为始终开启的、仅工具 guild 回复, 并设置 messages.statusReactions.enabled=true,然后捕获 REST 表情回应时间线以及 HTML/PNG 视觉 artifacts。Mantis 前/后 报告还会将场景提供的 MP4 artifacts 保留为 baseline.mp4candidate.mp4
  • discord-thread-reply-filepath-attachment - 选择加入的 Mantis 场景;参见 Discord Mantis 场景
显式运行 Discord 语音自动加入场景:
显式运行 Mantis 状态表情回应场景:
输出产物:
  • discord-qa-report.md
  • qa-evidence.json - 实时传输检查的证据条目。
  • discord-qa-observed-messages.json - 正文会被遮盖,除非设置 OPENCLAW_QA_DISCORD_CAPTURE_CONTENT=1
  • discord-qa-reaction-timelines.jsondiscord-status-reactions-tool-only-timeline.png,在状态表情回应场景运行时生成。

Slack QA

目标是一个真实的私有 Slack 渠道,使用两个不同的 Bot:一个由 harness 控制的驱动 Bot,以及一个由子 OpenClaw Gateway 网关通过内置 Slack 插件启动的 SUT Bot。 使用 --credential-source env 时需要的环境变量:
  • OPENCLAW_QA_SLACK_CHANNEL_ID
  • OPENCLAW_QA_SLACK_DRIVER_BOT_TOKEN
  • OPENCLAW_QA_SLACK_SUT_BOT_TOKEN
  • OPENCLAW_QA_SLACK_SUT_APP_TOKEN
可选:
  • OPENCLAW_QA_SLACK_CAPTURE_CONTENT=1 会在 observed-message 产物中保留消息正文。
  • OPENCLAW_QA_SLACK_APPROVAL_CHECKPOINT_DIR 会为 Mantis 启用可视化审批检查点。运行器会写入 <scenario>.pending.json<scenario>.resolved.json,然后等待匹配的 .ack.json 文件。
  • OPENCLAW_QA_SLACK_APPROVAL_CHECKPOINT_TIMEOUT_MS 会覆盖检查点确认超时。默认值是 120000
场景(extensions/qa-lab/src/live-transports/slack/slack-live.runtime.ts):
  • slack-canary
  • slack-mention-gating
  • slack-allowlist-block
  • slack-top-level-reply-shape
  • slack-restart-resume
  • slack-thread-follow-up
  • slack-thread-isolation
  • slack-reaction-glyph-native - 选择启用的实时消息工具表情回应场景。指示智能体传入精确的 字形,并确认 Slack 为目标消息上的 SUT Bot 存储了 white_check_mark
  • slack-approval-exec-native - 选择启用的原生 Slack Exec 审批场景。通过 Gateway 网关请求一次 Exec 审批,验证 Slack 消息包含原生审批按钮,完成审批,并验证已完成的 Slack 更新。
  • slack-approval-plugin-native - 选择启用的原生 Slack 插件审批场景。同时启用 Exec 和插件审批转发,以便插件事件不会被 Exec 审批路由抑制,然后验证同一条待处理/已完成的原生 Slack UI 路径。
  • slack-codex-approval-exec-native - 选择启用的 Codex Guardian 命令审批场景。在 Guardian 模式下启用 Codex 插件,将源自 Slack 的 Gateway 网关智能体轮次通过 Codex app-server harness 路由,等待 openclaw-codex-app-server 的原生 Slack 插件审批提示,完成审批,并验证 Codex 轮次以预期的命令输出和 Assistant 标记结束。
  • slack-codex-approval-plugin-native - 选择启用的 Codex Guardian 文件审批场景。使用工作区外的 apply_patch 指令,使 Codex 发出 app-server 文件变更审批路由,然后在清理前验证同一条原生 Slack 待处理/已完成审批路径、最终 Assistant 标记和精确文件内容。
Codex 审批场景需要一个 openai/*codex/* --model、常规实时模型凭证,以及 Codex 插件接受的 Codex 凭证或 API-key 凭证。Slack 报告会包含 Codex app-server 方法、选定的 Codex 模型键、最终 Codex 轮次状态,以及操作标记验证,并附带已遮盖的 Slack 审批元数据。 输出产物:
  • slack-qa-report.md
  • qa-evidence.json - 实时传输检查的证据条目。
  • slack-qa-observed-messages.json - 正文会被遮盖,除非设置 OPENCLAW_QA_SLACK_CAPTURE_CONTENT=1
  • approval-checkpoints/ - 仅在 Mantis 设置 OPENCLAW_QA_SLACK_APPROVAL_CHECKPOINT_DIR 时生成;包含检查点 JSON、确认 JSON,以及待处理/已完成截图。

设置 Slack 工作区

该通道需要同一工作区中的两个不同 Slack 应用,以及一个两个 Bot 都是成员的频道:
  • channelId - 两个 Bot 都已受邀加入的频道的 Cxxxxxxxxxx ID。请使用专用频道;该通道每次运行都会发帖。
  • driverBotToken - Driver 应用的 Bot Token(xoxb-...)。
  • sutBotToken - SUT 应用的 Bot Token(xoxb-...),它必须是不同于 Driver 的单独 Slack 应用,以便其 Bot 用户 ID 不同。
  • sutAppToken - SUT 应用的应用级 Token(xapp-...),带有 connections:write,供 Socket Mode 使用,以便 SUT 应用可以接收事件。
优先使用专用于 QA 的 Slack 工作区,而不是复用生产工作区。 下面的 SUT 清单有意将内置 Slack 插件的生产安装(extensions/slack/src/setup-shared.ts:12)缩小到实时 Slack QA 套件覆盖的权限和事件。对于用户看到的生产频道设置,请参阅 Slack 频道快速设置;QA Driver/SUT 对有意保持独立,因为该通道需要同一工作区中的两个不同 Bot 用户 ID。 1. 创建 Driver 应用 前往 api.slack.com/appsCreate New AppFrom a manifest → 选择 QA 工作区,粘贴以下清单,然后 Install to Workspace
复制 Bot User OAuth Tokenxoxb-...)- 它会成为 driverBotToken。Driver 只需要发布消息并识别自身;不需要事件,也不需要 Socket Mode。 2. 创建 SUT 应用 在同一工作区重复 Create New App → From a manifest。这个 QA 应用有意使用内置 Slack 插件生产清单(extensions/slack/src/setup-shared.ts:12)的更窄版本:省略了表情回应权限和事件,因为实时 Slack QA 套件尚未覆盖表情回应处理。
Slack 创建应用后,在其设置页执行两件事:
  • Install to Workspace → 复制 Bot User OAuth Token → 它会成为 sutBotToken
  • Basic Information → App-Level Tokens → Generate Token and Scopes → 添加 scope connections:write → 保存 → 复制 xapp-... 值 → 它会成为 sutAppToken
通过分别对每个 Token 调用 auth.test,验证两个 Bot 具有不同的用户 ID。运行时通过用户 ID 区分 Driver 和 SUT;对二者复用同一个应用会立刻导致 mention-gating 失败。 3. 创建频道 在 QA 工作区中创建一个频道(例如 #openclaw-qa),并在频道内邀请两个 Bot:
channel info → About → Channel ID 复制 Cxxxxxxxxxx ID - 它会成为 channelId。公共频道可以使用;如果你使用私有频道,两个应用已经拥有 groups:history,因此 harness 的历史读取仍会成功。 4. 注册凭证 有两种选项。使用环境变量进行单机调试(设置四个 OPENCLAW_QA_SLACK_* 变量并传入 --credential-source env),或填充共享 Convex 池,以便 CI 和其他维护者可以租用它们。 对于 Convex 池,将四个字段写入一个 JSON 文件:
在你的 shell 中导出 OPENCLAW_QA_CONVEX_SITE_URLOPENCLAW_QA_CONVEX_SECRET_MAINTAINER 后,注册并验证:
预期结果为 count: 1status: "active",没有 lease 字段。 5. 端到端验证 在本地运行该通道,确认两个 Bot 可以通过 broker 彼此通信:
一次绿色运行会在远低于 30 秒内完成,并且 slack-qa-report.md 显示 slack-canaryslack-mention-gating 的状态均为 pass。如果该通道挂起约 90 秒并以 Convex credential pool exhausted for kind "slack" 退出,要么池为空,要么每一行都已被租用 - qa credentials list --kind slack --status all --json 会告诉你是哪一种。

WhatsApp QA

目标是两个专用 WhatsApp Web 账号:一个由 harness 控制的驱动账号,以及一个由子 OpenClaw Gateway 网关通过内置 WhatsApp 插件启动的 SUT 账号。 使用 --credential-source env 时需要的环境变量:
  • OPENCLAW_QA_WHATSAPP_DRIVER_PHONE_E164
  • OPENCLAW_QA_WHATSAPP_SUT_PHONE_E164
  • OPENCLAW_QA_WHATSAPP_DRIVER_AUTH_ARCHIVE_BASE64
  • OPENCLAW_QA_WHATSAPP_SUT_AUTH_ARCHIVE_BASE64
可选:
  • OPENCLAW_QA_WHATSAPP_GROUP_JID 启用群组场景,例如 whatsapp-mention-gatingwhatsapp-group-pending-history-contextwhatsapp-broadcast-group-fanoutwhatsapp-group-activation-alwayswhatsapp-group-reply-to-bot-triggers、群组动作/媒体/投票场景,以及 whatsapp-group-allowlist-block
  • OPENCLAW_QA_WHATSAPP_CAPTURE_CONTENT=1 会在 observed-message 产物中保留消息正文。
场景目录(extensions/qa-lab/src/live-transports/whatsapp/whatsapp-live.runtime.ts):
  • 基线和群组门控:whatsapp-canarywhatsapp-pairing-blockwhatsapp-mention-gatingwhatsapp-group-pending-history-contextwhatsapp-group-activation-alwayswhatsapp-group-reply-to-bot-triggerswhatsapp-top-level-reply-shapewhatsapp-restart-resumewhatsapp-group-allowlist-block
  • 原生命令:whatsapp-help-commandwhatsapp-status-commandwhatsapp-commands-commandwhatsapp-tools-compact-commandwhatsapp-whoami-commandwhatsapp-context-commandwhatsapp-native-new-command
  • 回复和最终输出行为:whatsapp-tool-only-usage-footerwhatsapp-reply-to-messagewhatsapp-group-reply-to-messagewhatsapp-reply-to-mode-batchedwhatsapp-reply-context-isolationwhatsapp-reply-delivery-shapewhatsapp-stream-final-message-accounting
  • 用户路径消息操作:whatsapp-agent-message-action-react 从真实驱动私信开始, 让模型调用 message 工具,并观察原生 WhatsApp 表情回应。whatsapp-agent-message-action-upload-filemessage(action=upload-file) 使用相同姿态,并观察原生 WhatsApp 媒体。 whatsapp-group-agent-message-action-reactwhatsapp-group-agent-message-action-upload-file 在真实 WhatsApp 群组中证明相同的 用户可见操作。
  • 群组扇出:whatsapp-broadcast-group-fanout 从一条被提及的 WhatsApp 群组消息开始,并验证来自 mainqa-second 的不同可见回复。
  • 群组激活:whatsapp-group-activation-always 将真实群组会话改为 /activation always,证明未提及的群组消息会唤醒智能体,然后恢复 /activation mentionwhatsapp-group-reply-to-bot-triggers 先播种一条 Bot 回复,再向它发送一条没有显式提及的原生引用回复, 并验证智能体会从该回复上下文中唤醒。
  • 入站媒体和结构化消息:whatsapp-inbound-image-captionwhatsapp-audio-preflightwhatsapp-inbound-structured-messageswhatsapp-group-audio-gatingwhatsapp-inbound-reaction-no-trigger。 这些场景会通过驱动发送真实 WhatsApp 图片、音频、文档、位置、联系人、 贴纸和表情回应事件。
  • 直接 Gateway 网关契约探针:whatsapp-outbound-media-matrixwhatsapp-outbound-document-preserves-filenamewhatsapp-outbound-pollwhatsapp-outbound-send-serializationwhatsapp-group-outbound-mediawhatsapp-group-outbound-pollwhatsapp-message-actionswhatsapp-reply-context-isolationwhatsapp-reply-delivery-shape。这些有意绕过模型提示, 并证明确定性的 Gateway 网关/渠道 sendpollmessage.action 契约。
  • 访问控制覆盖:whatsapp-access-control-dm-openwhatsapp-access-control-dm-disabledwhatsapp-access-control-group-openwhatsapp-access-control-group-disabledwhatsapp-group-allowlist-block
  • 原生审批:whatsapp-approval-exec-deny-nativewhatsapp-approval-exec-nativewhatsapp-approval-exec-reaction-nativewhatsapp-approval-exec-group-reaction-nativewhatsapp-approval-plugin-native
  • 状态表情回应:whatsapp-status-reactionswhatsapp-status-reaction-lifecycle
目录当前包含 52 个场景。live-frontier 默认通道保持较小规模,为 10 个场景, 用于快速冒烟覆盖。mock-openai 默认通道通过真实 WhatsApp 传输确定性地运行 45 个场景, 只模拟模型输出;审批场景和少数较重/阻塞型检查仍需通过场景 ID 显式运行。 WhatsApp QA 驱动会观察结构化实时事件(textmedialocationreactionpoll),并且可以主动发送媒体、投票、 联系人、位置和贴纸。QA Lab 通过 @openclaw/whatsapp/api.js 包表面导入该驱动, 而不是访问私有 WhatsApp 运行时文件。对于群组观察,fromJid 是群组 JID, 而 participantJidfromPhoneE164 标识参与者发送者。 消息内容默认会被编辑隐藏。直接 Gateway 网关投票、upload-file、 媒体、群组投票、群组媒体和回复形状探针是传输/API 契约检查; 它们不会被视为用户提示让智能体选择相同操作的证明。用户路径操作证明来自 whatsapp-agent-message-action-reactwhatsapp-group-agent-message-action-react 等场景,在这些场景中,驱动会发送普通 WhatsApp 消息,QA Lab 会观察由此产生的原生 WhatsApp 工件。 WhatsApp 报告包含每个场景的姿态(user-pathdirect-gatewaynative-approval),因此证据不会被误认为证明了比实际更强的契约。 输出工件:
  • whatsapp-qa-report.md
  • qa-evidence.json - 实时传输检查的证据条目。
  • whatsapp-qa-observed-messages.json - 正文会被编辑隐藏,除非设置 OPENCLAW_QA_WHATSAPP_CAPTURE_CONTENT=1

Convex 凭据池

Discord、Slack、Telegram 和 WhatsApp 通道可以从共享 Convex 池租用凭据, 而不是读取上述环境变量。传入 --credential-source convex(或设置 OPENCLAW_QA_CREDENTIAL_SOURCE=convex);QA Lab 会获取独占租约,在运行期间为其发送心跳, 并在关闭时释放它。池类型为 "discord""slack""telegram""whatsapp" 代理在 admin/add 上验证的负载形状:
  • Discord(kind: "discord"):{ guildId: string, channelId: string, driverBotToken: string, sutBotToken: string, sutApplicationId: string }
  • Telegram(kind: "telegram"):{ groupId: string, driverToken: string, sutToken: string } - groupId 必须是数字聊天 ID 字符串。
  • Telegram 真实用户(kind: "telegram-user"):{ groupId: string, sutToken: string, testerUserId: string, testerUsername: string, telegramApiId: string, telegramApiHash: string, tdlibDatabaseEncryptionKey: string, tdlibArchiveBase64: string, tdlibArchiveSha256: string, desktopTdataArchiveBase64: string, desktopTdataArchiveSha256: string } - 仅限 Mantis Telegram Desktop 证明。通用 QA Lab 通道不得获取此类型。
  • WhatsApp(kind: "whatsapp"):{ driverPhoneE164: string, sutPhoneE164: string, driverAuthArchiveBase64: string, sutAuthArchiveBase64: string, groupJid?: string } - 电话号码必须是不同的 E.164 字符串。
Mantis Telegram Desktop 证明工作流会为 TDLib CLI 驱动和 Telegram Desktop 见证者持有一个独占 Convex telegram-user 租约,然后在发布证明后释放它。 当 PR 需要确定性视觉差异时,Mantis 可以在 main 和 PR head 上使用相同的模拟模型回复, 同时更改 Telegram 格式化器或交付层。捕获默认值针对 PR 评论进行了调优:标准 Crabbox 类、24fps 桌面录制、24fps 运动 GIF 和 1920px 预览宽度。 前后对比评论应发布一个干净的包,其中只包含预期 GIF。 Slack 通道也可以使用该池。Slack 负载形状检查目前位于 Slack QA runner 中, 而不是代理中;请使用 { channelId: string, driverBotToken: string, sutBotToken: string, sutAppToken: string },并使用类似 Cxxxxxxxxxx 的 Slack 频道 ID。有关应用和权限范围配置,请参阅 设置 Slack 工作区 运行环境变量和 Convex 代理端点契约位于 测试 → 通过 Convex 共享 Telegram 凭据 (该小节名称早于多渠道池;租约语义在各类型之间共享)。

仓库支持的种子

种子资产位于 qa/
  • qa/scenarios/index.yaml
  • qa/scenarios/<theme>/*.yaml
这些内容有意放在 git 中,因此 QA 计划对人类和智能体都可见。 qa-lab 保持为通用 YAML 场景运行器。每个场景 YAML 文件都是一次测试运行的事实来源, 并应定义:
  • 顶层 title
  • scenario 元数据
  • scenario 中可选的类别、能力、通道和风险元数据
  • scenario 中的文档和代码引用
  • scenario 中可选的插件要求
  • scenario 中可选的 Gateway 网关配置补丁
  • 用于流程场景的可执行顶层 flow,或用于 Vitest 和 Playwright 场景的 scenario.execution.kind / scenario.execution.path
支撑 flow 的可复用运行时表面保持通用且跨领域。例如,YAML 场景可以组合传输侧辅助工具与浏览器侧辅助工具, 通过 Gateway 网关 browser.request 接缝驱动嵌入式 Control UI,而无需添加特殊情况 runner。 场景文件应按产品能力分组,而不是按源代码树文件夹分组。文件移动时保持场景 ID 稳定; 使用 docsRefscodeRefs 实现实现可追溯性。 基线列表应保持足够宽,以覆盖:
  • 私信和渠道聊天
  • 线程行为
  • 消息操作生命周期
  • cron 回调
  • 记忆回忆
  • 模型切换
  • 子智能体交接
  • 仓库读取和文档读取
  • 一个小型构建任务,例如 Lobster Invaders

提供商模拟通道

qa suite 有两个本地提供商模拟通道:
  • mock-openai 是感知场景的 OpenClaw 模拟。它仍然是仓库支持的 QA 和一致性门控的默认确定性模拟通道。
  • aimock 会启动由 AIMock 支撑的提供商服务器,用于实验性协议、fixture、录制/回放和混沌覆盖。 它是增量能力,不会替代 mock-openai 场景调度器。
提供商通道实现位于 extensions/qa-lab/src/providers/ 下。 每个提供商拥有自己的默认值、本地服务器启动、Gateway 网关模型配置、 auth-profile 暂存需求以及实时/模拟能力标志。共享套件和 Gateway 网关代码通过提供商注册表路由, 而不是按提供商名称分支。

传输适配器

qa-lab 为 YAML QA 场景拥有通用传输接缝。qa-channel 是合成默认值。 crabline 会启动本地提供商形状的服务器,并让 OpenClaw 的常规渠道插件与它们一起运行。 live 预留给真实提供商凭据和外部渠道。 在架构层面,划分如下:
  • qa-lab 拥有通用场景执行、工作器并发、工件写入和报告。
  • 传输适配器拥有 Gateway 网关配置、就绪检查、入站和出站观察、传输操作以及规范化传输状态。
  • qa/scenarios/ 下的 YAML 场景文件定义测试运行;qa-lab 提供执行它们的可复用运行时表面。

添加渠道

向 YAML QA 系统添加渠道需要渠道实现,以及一个用于覆盖渠道契约的场景包。对于冒烟 CI 覆盖, 请添加匹配的 Crabline 本地提供商服务器,并通过 crabline 驱动暴露它。 当共享 qa-lab 主机可以拥有该流程时,不要添加新的顶层 QA 命令根。 qa-lab 拥有共享主机机制:
  • openclaw qa 命令根
  • 套件启动和拆除
  • 工作器并发
  • 工件写入
  • 报告生成
  • 场景执行
  • 旧版 qa-channel 场景的兼容别名
Runner 插件拥有传输契约:
  • openclaw qa <runner> 如何挂载到共享 qa 根下面
  • 如何为该传输配置 Gateway 网关
  • 如何检查就绪状态
  • 如何注入入站事件
  • 如何观察出站消息
  • 如何暴露转录和规范化传输状态
  • 如何执行由传输支撑的操作
  • 如何处理传输特定的重置或清理
新渠道的最低采用门槛:
  1. 保持 qa-lab 作为共享 qa 根命令的所有者。
  2. 在共享的 qa-lab 主机接缝上实现传输运行器。
  3. 将传输专属机制保留在运行器插件或渠道 harness 内。
  4. 将运行器挂载为 openclaw qa <runner>,而不是注册一个竞争性的根命令。运行器插件应在 openclaw.plugin.json 中声明 qaRunners,并从 runtime-api.ts 导出匹配的 qaRunnerCliRegistrations 数组。保持 runtime-api.ts 轻量;延迟 CLI 和运行器执行应放在单独的入口点后面。可选的 adapterFactory 会向共享场景暴露传输,而不改变命令现有的场景目录。
  5. 在主题化的 qa/scenarios/ 目录下编写或改编 YAML 场景。
  6. 为新场景使用通用场景辅助函数。
  7. 除非仓库正在进行有意迁移,否则保持现有兼容别名可用。
决策规则很严格:
  • 如果行为可以在 qa-lab 中表达一次,就把它放在 qa-lab
  • 如果行为依赖某个渠道传输,就把它保留在该运行器插件或插件 harness 中。
  • 如果某个场景需要多个渠道都能使用的新能力,请添加通用辅助函数,而不是在 suite.ts 中添加渠道专属分支。
  • 如果某个行为只对一种传输有意义,就保持场景传输专属,并在场景契约中明确说明。

场景辅助函数名称

新场景首选的通用辅助函数:
  • waitForTransportReady
  • waitForChannelReady
  • injectInboundMessage
  • injectOutboundMessage
  • waitForTransportOutboundMessage
  • waitForChannelOutboundMessage
  • waitForNoTransportOutbound
  • getTransportSnapshot
  • readTransportMessage
  • readTransportTranscript
  • formatTransportTranscript
  • resetTransport
兼容别名仍可用于现有场景 - waitForQaChannelReadywaitForOutboundMessagewaitForNoOutboundformatConversationTranscriptresetBus - 但新场景编写应使用通用名称。这些别名的存在是为了避免一次性强制迁移,而不是作为未来的模型。

报告

qa-lab 会从观测到的总线时间线导出一份 Markdown 协议报告。 报告应回答:
  • 哪些工作正常
  • 哪些失败了
  • 哪些仍被阻塞
  • 哪些后续场景值得添加
如需查看可用场景清单(在评估后续工作规模或接入新传输时很有用),请运行 pnpm openclaw qa coverage(添加 --json 可获得机器可读输出)。为被触及的行为或文件路径选择聚焦证明时,运行 pnpm openclaw qa coverage --match <query>。匹配报告会搜索场景元数据、文档引用、代码引用、覆盖 ID、插件和提供商要求,然后打印匹配的 qa suite --scenario ... 目标。 每次 qa suite 运行都会为选定的场景集写入顶层 qa-evidence.jsonqa-suite-summary.jsonqa-suite-report.md 工件。声明 execution.kind: vitestexecution.kind: playwright 的场景会运行匹配的测试路径,并且也会写入逐场景日志。声明 execution.kind: script 的场景会通过 node --import tsx 运行 execution.path 处的证据生产器(会在 execution.args 中展开 ${outputDir}${scenarioId});生产器会写入自己的 qa-evidence.json,其条目会被导入套件输出,其工件路径会相对于该生产器的 qa-evidence.json 解析。当通过 qa run --qa-profile 进入 qa suite 时,同一个 qa-evidence.json 还会包含所选分类法类别的 profile 评分卡摘要。 将覆盖输出视为发现辅助,而不是门禁替代;所选场景仍需要适合被测行为的提供商模式、实时传输、Multipass、Testbox 或发布通道。评分卡上下文请参阅成熟度评分卡 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,并写入经评审的 Markdown 报告:
该命令运行本地 QA Gateway 网关子进程,而不是 Docker。角色评估场景应通过 SOUL.md 设置人格,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它正在接受评估。该命令会保留每个完整转录,记录基本运行统计,然后在支持的情况下使用带 xhigh 推理的 fast 模式询问评审模型,按自然度、气质和幽默感对运行进行排名。比较提供商时使用 --blind-judge-models:评审提示仍会获得每份转录和运行状态,但候选引用会被替换为 candidate-01 等中性标签;报告会在解析后将排名映射回真实引用。 候选运行默认使用 high thinking,GPT-5.5 使用 medium,支持它的较旧 OpenAI 评估引用使用 xhigh。用 --model provider/model,thinking=<level> 内联覆盖特定候选;内联选项也支持 fastno-fastfast=<bool>--thinking <level> 仍会设置全局回退,而较旧的 --model-thinking <provider/model=level> 形式会保留用于兼容。OpenAI 候选引用默认使用 fast 模式,以便在提供商支持时使用优先处理。仅当你想为每个候选模型强制启用 fast 模式时,才传入 --fast。候选和评审耗时会记录在报告中,用于基准分析,但评审提示会明确说明不要按速度排名。候选和评审模型运行默认并发均为 16。当提供商限制或本地 Gateway 网关压力让运行噪声过大时,降低 --concurrency--judge-concurrency 未传入候选 --model 时,角色评估默认使用 openai/gpt-5.5openai/gpt-5.2openai/gpt-5anthropic/claude-opus-4-8anthropic/claude-sonnet-4-6zai/glm-5.1moonshot/kimi-k2.5google/gemini-3.1-pro-preview。未传入 --judge-model 时,评审默认使用 openai/gpt-5.5,thinking=xhigh,fastanthropic/claude-opus-4-8,thinking=high

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