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 run 从 taxonomy.yaml 读取成员关系,然后通过 qa suite 分发解析出的场景。--surface 和 --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:
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。
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.run、openclaw.harness.run、一个最新 GenAI 语义约定的
模型调用 span、openclaw.context.assembled 和 openclaw.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: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、--fast 和 OPENCLAW_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:transport、
media、e2ee-smoke、e2ee-deep 和 e2ee-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_DIR 或
MANTIS_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:
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:slack-qa/、slack-desktop-smoke.png 和
slack-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:
--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.png 和
approval-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 或
--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.mp4、mantis-visual-task-summary.json、
mantis-visual-task-driver-result.json 和
mantis-visual-task-report.md。设置 --expect-text 时,vision
prompt 会要求结构化 JSON verdict(visible、evidence、reason),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:OPENCLAW_QA_CONVEX_SITE_URL、
OPENCLAW_QA_CONVEX_ENDPOINT_PREFIX),验证 endpoint settings,仅报告
OPENCLAW_QA_CONVEX_SECRET_CI 和
OPENCLAW_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:
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-smoke 和 docker-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
@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_TOKENOPENCLAW_QA_TELEGRAM_SUT_BOT_TOKEN
extensions/qa-lab/src/live-transports/telegram/telegram-live.runtime.ts):
telegram-canarytelegram-mention-gatingtelegram-mentioned-message-replytelegram-help-commandtelegram-commands-commandtelegram-tools-compact-commandtelegram-whoami-commandtelegram-status-commandtelegram-repeated-command-authorizationtelegram-other-bot-command-gatingtelegram-context-commandtelegram-current-session-status-tooltelegram-tool-only-usage-footertelegram-reply-chain-exact-markertelegram-stream-final-single-messagetelegram-long-final-reuses-previewtelegram-long-final-three-chunks
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-tool 和
telegram-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.mdqa-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。
qa-evidence.json 中的 result.timing。
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_SAMPLES、OPENCLAW_NPM_TELEGRAM_RTT_TIMEOUT_MS
或 OPENCLAW_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
/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_IDOPENCLAW_QA_DISCORD_CHANNEL_IDOPENCLAW_QA_DISCORD_DRIVER_BOT_TOKENOPENCLAW_QA_DISCORD_SUT_BOT_TOKENOPENCLAW_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)。
OPENCLAW_QA_DISCORD_CAPTURE_CONTENT=1会在 observed-message artifacts 中保留消息正文。OPENCLAW_QA_DISCORD_VOICE_CHANNEL_ID为discord-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。
extensions/qa-lab/src/live-transports/discord/discord-live.runtime.ts:36):
discord-canarydiscord-mention-gatingdiscord-native-help-command-registrationdiscord-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.mp4和candidate.mp4。discord-thread-reply-filepath-attachment- 选择加入的 Mantis 场景;参见 Discord Mantis 场景。
discord-qa-report.mdqa-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.json和discord-status-reactions-tool-only-timeline.png,在状态表情回应场景运行时生成。
Slack QA
--credential-source env 时需要的环境变量:
OPENCLAW_QA_SLACK_CHANNEL_IDOPENCLAW_QA_SLACK_DRIVER_BOT_TOKENOPENCLAW_QA_SLACK_SUT_BOT_TOKENOPENCLAW_QA_SLACK_SUT_APP_TOKEN
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和<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。
extensions/qa-lab/src/live-transports/slack/slack-live.runtime.ts):
slack-canaryslack-mention-gatingslack-allowlist-blockslack-top-level-reply-shapeslack-restart-resumeslack-thread-follow-upslack-thread-isolationslack-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。
openai/* 或 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.mdqa-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CxxxxxxxxxxID。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。
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/apps → Create New App →
From a manifest → 选择 QA 工作区,粘贴以下清单,然后 Install to Workspace:
xoxb-...)- 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。
- 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。
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:
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:
OPENCLAW_QA_CONVEX_SITE_URL 和 OPENCLAW_QA_CONVEX_SECRET_MAINTAINER 后,注册并验证:
count: 1、status: "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:
slack-qa-report.md 显示 slack-canary 和 slack-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
--credential-source env 时需要的环境变量:
OPENCLAW_QA_WHATSAPP_DRIVER_PHONE_E164OPENCLAW_QA_WHATSAPP_SUT_PHONE_E164OPENCLAW_QA_WHATSAPP_DRIVER_AUTH_ARCHIVE_BASE64OPENCLAW_QA_WHATSAPP_SUT_AUTH_ARCHIVE_BASE64
OPENCLAW_QA_WHATSAPP_GROUP_JID启用群组场景,例如whatsapp-mention-gating、whatsapp-group-pending-history-context、whatsapp-broadcast-group-fanout、whatsapp-group-activation-always、whatsapp-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。
extensions/qa-lab/src/live-transports/whatsapp/whatsapp-live.runtime.ts):
- 基线和群组门控:
whatsapp-canary、whatsapp-pairing-block、whatsapp-mention-gating、whatsapp-group-pending-history-context、whatsapp-group-activation-always、whatsapp-group-reply-to-bot-triggers、whatsapp-top-level-reply-shape、whatsapp-restart-resume、whatsapp-group-allowlist-block。 - 原生命令:
whatsapp-help-command、whatsapp-status-command、whatsapp-commands-command、whatsapp-tools-compact-command、whatsapp-whoami-command、whatsapp-context-command、whatsapp-native-new-command。 - 回复和最终输出行为:
whatsapp-tool-only-usage-footer、whatsapp-reply-to-message、whatsapp-group-reply-to-message、whatsapp-reply-to-mode-batched、whatsapp-reply-context-isolation、whatsapp-reply-delivery-shape、whatsapp-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-file对message(action=upload-file)使用相同姿态,并观察原生 WhatsApp 媒体。whatsapp-group-agent-message-action-react和whatsapp-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main和qa-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 mention。whatsapp-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-caption、whatsapp-audio-preflight、whatsapp-inbound-structured-messages、whatsapp-group-audio-gating、whatsapp-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-matrix、whatsapp-outbound-document-preserves-filename、whatsapp-outbound-poll、whatsapp-outbound-send-serialization、whatsapp-group-outbound-media、whatsapp-group-outbound-poll、whatsapp-message-actions、whatsapp-reply-context-isolation、whatsapp-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send、poll和message.action契约。 - 访问控制覆盖:
whatsapp-access-control-dm-open、whatsapp-access-control-dm-disabled、whatsapp-access-control-group-open、whatsapp-access-control-group-disabled、whatsapp-group-allowlist-block。 - 原生审批:
whatsapp-approval-exec-deny-native、whatsapp-approval-exec-native、whatsapp-approval-exec-reaction-native、whatsapp-approval-exec-group-reaction-native、whatsapp-approval-plugin-native。 - 状态表情回应:
whatsapp-status-reactions、whatsapp-status-reaction-lifecycle。
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(text、media、
location、reaction 和 poll),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 participantJid 和 fromPhoneE164 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-react 和
whatsapp-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-path、
direct-gateway 或 native-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.mdqa-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" 和 "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。
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.yamlqa/scenarios/<theme>/*.yaml
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
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 docsRefs 和 codeRefs 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。
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
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
- 保持
qa-lab作为共享qa根命令的所有者。 - 在共享的
qa-lab主机接缝上实现传输运行器。 - 将传输专属机制保留在运行器插件或渠道 harness 内。
- 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。 - 在主题化的
qa/scenarios/目录下编写或改编 YAML 场景。 - 为新场景使用通用场景辅助函数。
- 除非仓库正在进行有意迁移,否则保持现有兼容别名可用。
- 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:waitForTransportReadywaitForChannelReadyinjectInboundMessageinjectOutboundMessagewaitForTransportOutboundMessagewaitForChannelOutboundMessagewaitForNoTransportOutboundgetTransportSnapshotreadTransportMessagereadTransportTranscriptformatTransportTranscriptresetTransport
waitForQaChannelReady、waitForOutboundMessage、waitForNoOutbound、
formatConversationTranscript、resetBus - 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
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.json、qa-suite-summary.json 和 qa-suite-report.md 工件。声明 execution.kind: vitest 或 execution.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} 和 ${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:
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 fast、no-fast 和 fast=<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 或 --judge-concurrency。
未传入候选 --model 时,角色评估默认使用 openai/gpt-5.5、openai/gpt-5.2、openai/gpt-5、anthropic/claude-opus-4-8、anthropic/claude-sonnet-4-6、zai/glm-5.1、moonshot/kimi-k2.5 和 google/gemini-3.1-pro-preview。未传入 --judge-model 时,评审默认使用 openai/gpt-5.5,thinking=xhigh,fast 和 anthropic/claude-opus-4-8,thinking=high。