Testing
테스트: 라이브 제품군
빠른 시작, QA 실행기, 단위/통합 스위트 및 Docker 흐름은 테스트를 참조하세요. 이 페이지에서는 모델 매트릭스, CLI 백엔드, ACP, 미디어 제공자 및 자격 증명 처리와 같은 라이브(네트워크에 접근하는) 테스트를 다룹니다.
라이브: 로컬 스모크 명령
임시 라이브 검사를 실행하기 전에 프로세스 환경에서 필요한 제공자 키를 내보내세요.
안전한 미디어 스모크:
pnpm openclaw infer tts convert --local --json \ --text "OpenClaw live smoke." \ --output /tmp/openclaw-live-smoke.mp3안전한 음성 통화 준비 상태 스모크:
pnpm openclaw voicecall setup --jsonpnpm openclaw voicecall smoke --to "+15555550123"voicecall smoke는 --yes도 함께 지정하지 않는 한 시험 실행입니다. 실제로 전화를 걸려는 경우에만 --yes를 사용하세요. Twilio, Telnyx 및 Plivo의 경우 준비 상태 검사를 통과하려면 공개 Webhook URL이 필요합니다. 이러한 제공자는 로컬/비공개 local loopback URL에 접근할 수 없으므로 해당 URL은 거부됩니다.
라이브: Android Node 기능 전체 검사
- 테스트:
src/gateway/android-node.capabilities.live.test.ts - 스크립트:
pnpm android:test:integration - 목표: 연결된 Android Node가 현재 알리는 모든 명령을 호출하고 명령 계약 동작을 검증합니다.
- 범위:
- 사전 조건이 충족된 수동 설정입니다(이 스위트는 앱을 설치, 실행 또는 페어링하지 않습니다).
- 선택한 Android Node에 대해 명령별 Gateway
node.invoke검증을 수행합니다.
- 필요한 사전 설정:
- Android 앱이 이미 Gateway에 연결되고 페어링되어 있어야 합니다.
- 앱을 포그라운드에 유지해야 합니다.
- 통과시키려는 기능에 필요한 권한/캡처 동의를 부여해야 합니다.
- 선택적 대상 재정의:
OPENCLAW_ANDROID_NODE_ID또는OPENCLAW_ANDROID_NODE_NAME.OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_URL/OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_TOKEN/OPENCLAW_ANDROID_GATEWAY_PASSWORD.
- 전체 Android 설정 세부 정보: Android 앱
라이브: 모델 스모크(프로필 키)
라이브 모델 테스트는 실패 원인을 격리할 수 있도록 두 계층으로 나뉩니다.
- "직접 모델"은 제공자/모델이 주어진 키로 응답할 수 있는지를 알려 줍니다.
- "Gateway 스모크"는 해당 모델에서 전체 Gateway+에이전트 파이프라인(세션, 기록, 도구, 샌드박스 정책 등)이 작동하는지를 알려 줍니다.
아래의 선별된 모델 목록은 src/agents/live-model-filter.ts에 있으며
시간이 지나면서 변경됩니다. 이 페이지가 아니라 해당 파일의 배열을 기준 정보로 사용하세요.
MiniMax M3는 기본 제공자/모델 참조로 minimax/MiniMax-M3를 사용합니다.
계층 1: 직접 모델 완성(Gateway 없음)
- 테스트:
src/agents/models.profiles.live.test.ts - 목표:
- 검색된 모델 열거
getApiKeyForModel을 사용하여 자격 증명이 있는 모델 선택- 모델별로 작은 완성을 실행하고 필요한 경우 대상 회귀 테스트 수행
- 활성화 방법:
pnpm test:live(또는 Vitest를 직접 호출하는 경우OPENCLAW_LIVE_TEST=1)- 이 스위트를 실제로 실행하려면
OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern,small또는all(modern의 별칭)을 설정하세요. 그렇지 않으면 건너뛰므로pnpm test:live만 실행하면 Gateway 스모크에 집중합니다.
- 모델 선택 방법:
OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern은 선별된 우선순위 높은 고신호 목록을 실행합니다(라이브: 모델 매트릭스 참조).OPENCLAW_LIVE_MODELS=small은 선별된 소형 모델 우선순위 목록을 실행합니다.OPENCLAW_LIVE_MODELS=all은modern의 별칭입니다.- 또는
OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.6-luna,anthropic/claude-opus-4-6,..."(쉼표로 구분된 허용 목록) - 로컬 Ollama 소형 모델 실행의 기본값은
http://127.0.0.1:11434입니다. LAN, 사용자 지정 또는 Ollama Cloud 엔드포인트에만OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL을 설정하세요. - Modern/all 및 small 전체 검사의 기본 상한은 각각 선별된 목록의 길이입니다. 선택한 프로필을 빠짐없이 검사하려면
OPENCLAW_LIVE_MAX_MODELS=0을 설정하고, 상한을 더 작게 하려면 양수를 설정하세요. - 전체 검사에서는 전체 직접 모델 테스트 제한 시간으로
OPENCLAW_LIVE_TEST_TIMEOUT_MS를 사용합니다. 기본값: 60분. - 직접 모델 프로브는 기본적으로 20개를 병렬 실행합니다. 재정의하려면
OPENCLAW_LIVE_MODEL_CONCURRENCY를 설정하세요.
- 제공자 선택 방법:
OPENCLAW_LIVE_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli"(쉼표로 구분된 허용 목록)
- 키를 가져오는 위치:
- 기본값: 프로필 저장소 및 환경 대체 경로
- 프로필 저장소만 사용하도록 강제하려면
OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1을 설정하세요.
- 존재 이유:
- "제공자 API가 손상됨/키가 유효하지 않음"과 "Gateway 에이전트 파이프라인이 손상됨"을 구분합니다.
- 작고 격리된 회귀 테스트를 포함합니다(예: OpenAI Responses/Codex Responses 추론 재생 + 도구 호출 흐름).
계층 2: Gateway + 개발 에이전트 스모크("@openclaw"이 실제로 수행하는 작업)
- 테스트:
src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts - 목표:
- 프로세스 내부 Gateway 시작
agent:dev:*세션 생성/패치(실행별 모델 재정의)- 키가 있는 모델을 순회하며 다음을 검증:
- "의미 있는" 응답(도구 없음)
- 실제 도구 호출이 작동함(읽기 프로브)
- 선택적 추가 도구 프로브(실행+읽기 프로브)
- OpenAI 회귀 경로(도구 호출만 수행 -> 후속 처리)가 계속 작동함
- 프로브 세부 정보(실패 원인을 빠르게 설명할 수 있도록):
read프로브: 테스트가 작업 공간에 논스 파일을 작성하고 에이전트에게 해당 파일을read하여 논스를 그대로 응답하도록 요청합니다.exec+read프로브: 테스트가 에이전트에게exec로 임시 파일에 논스를 작성한 후 다시read하도록 요청합니다.- 이미지 프로브: 테스트가 생성된 PNG(고양이 + 무작위 코드)를 첨부하고 모델이
cat <CODE>를 반환할 것으로 기대합니다. - 구현 참조:
src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts및test/helpers/live-image-probe.ts.
- 활성화 방법:
pnpm test:live(또는 Vitest를 직접 호출하는 경우OPENCLAW_LIVE_TEST=1)
- 모델 선택 방법:
- 기본값: 선별된 고신호(
modern) 우선순위 목록 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small은 전체 Gateway+에이전트 파이프라인을 통해 선별된 소형 모델 목록을 실행합니다.OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=all은modern의 별칭입니다.- 또는 범위를 좁히려면
OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="provider/model"(또는 쉼표 구분 목록)을 설정하세요. - Modern/all 및 small Gateway 전체 검사의 기본 상한은 각각 선별된 목록의 길이입니다. 선택한 대상을 빠짐없이 검사하려면
OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MAX_MODELS=0을 설정하고, 상한을 더 작게 하려면 양수를 설정하세요.
- 기본값: 선별된 고신호(
- 제공자 선택 방법("OpenRouter 전체" 방지):
OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_PROVIDERS="google,google-antigravity,google-gemini-cli,openai,anthropic,zai,minimax"(쉼표로 구분된 허용 목록)
- 이 라이브 테스트에서는 도구 + 이미지 프로브가 항상 활성화됩니다.
read프로브 +exec+read프로브(도구 스트레스)- 모델이 이미지 입력 지원을 알리는 경우 이미지 프로브 실행
- 흐름(개요):
- 테스트가 "CAT" + 무작위 코드가 포함된 작은 PNG를 생성합니다(
test/helpers/live-image-probe.ts). agent의attachments: [{ mimeType: "image/png", content: "<base64>" }]를 통해 전송합니다.- Gateway가 첨부 파일을
images[]로 파싱합니다(src/gateway/server-methods/agent.ts+src/gateway/chat-attachments.ts). - 내장 에이전트가 멀티모달 사용자 메시지를 모델로 전달합니다.
- 검증: 응답에
cat+ 코드가 포함되어야 합니다(OCR 허용 오차: 사소한 오류 허용).
- 테스트가 "CAT" + 무작위 코드가 포함된 작은 PNG를 생성합니다(
라이브: CLI 백엔드 스모크(Claude, Gemini 또는 기타 로컬 CLI)
- 테스트:
src/gateway/gateway-cli-backend.live.test.ts - 목표: 기본 설정을 건드리지 않고 로컬 CLI 백엔드를 사용하여 Gateway + 에이전트 파이프라인을 검증합니다.
- 백엔드별 스모크 기본값은 소유 Plugin의
cli-backend.ts정의에 있습니다. - 활성화:
pnpm test:live(또는 Vitest를 직접 호출하는 경우OPENCLAW_LIVE_TEST=1)OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND=1
- 기본값:
- 기본 제공자/모델:
claude-cli/claude-sonnet-4-6 - 명령/인수/이미지 동작은 소유 CLI 백엔드 Plugin 메타데이터에서 가져옵니다.
- 기본 제공자/모델:
- 재정의(선택 사항):
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"]'- 실제 이미지 첨부 파일을 전송하려면
OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_PROBE=1을 설정하세요(경로는 프롬프트에 삽입됨). Docker 절차에서는 기본적으로 비활성화됩니다. - 프롬프트 삽입 대신 이미지 파일 경로를 CLI 인수로 전달하려면
OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_ARG="--image"를 설정하세요. IMAGE_ARG가 설정된 경우 이미지 인수 전달 방식을 제어하려면OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_IMAGE_MODE="repeat"(또는"list")를 설정하세요.- 두 번째 턴을 전송하고 재개 흐름을 검증하려면
OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_RESUME_PROBE=1을 설정하세요. - 선택한 모델이 전환 대상을 지원할 때 Claude Sonnet -> Opus 동일 세션 연속성 프로브에 참여하려면
OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MODEL_SWITCH_PROBE=1을 설정하세요. Docker 절차를 포함해 기본적으로 비활성화됩니다. - MCP/도구 local loopback 프로브에 참여하려면
OPENCLAW_LIVE_CLI_BACKEND_MCP_PROBE=1을 설정하세요. Docker 절차에서는 기본적으로 비활성화됩니다.
예:
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.ts저비용 Gemini MCP 설정 스모크:
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \ pnpm test:live src/agents/cli-runner/bundle-mcp.gemini.live.test.ts이 테스트는 Gemini에 응답 생성을 요청하지 않습니다. OpenClaw가 Gemini에 제공하는 것과 동일한 시스템 설정을 작성한 다음 gemini --debug mcp list를 실행하여 저장된 transport: "streamable-http" 서버가 Gemini의 HTTP MCP 형식으로 정규화되고 로컬 스트리밍 가능 HTTP MCP 서버에 연결할 수 있음을 입증합니다.
Docker 절차:
pnpm test:docker:live-cli-backend단일 제공자 Docker 절차:
pnpm test:docker:live-cli-backend:claudepnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscriptionpnpm test:docker:live-cli-backend:gemini참고:
- Docker 실행기는
scripts/test-live-cli-backend-docker.sh에 있습니다. - 저장소 Docker 이미지 내부에서 루트가 아닌
node사용자로 라이브 CLI 백엔드 스모크를 실행합니다. - 소유 Plugin에서 CLI 스모크 메타데이터를 확인한 후 일치하는 Linux CLI 패키지(
@anthropic-ai/claude-code또는@google/gemini-cli)를OPENCLAW_DOCKER_CLI_TOOLS_DIR(기본값:~/.cache/openclaw/docker-cli-tools)의 캐시된 쓰기 가능한 접두사에 설치합니다. codex-cli는 더 이상 번들 CLI 백엔드가 아닙니다. 대신 Codex 앱 서버 런타임과 함께openai/*를 사용하세요(라이브: Codex 앱 서버 하네스 스모크 참조).pnpm test:docker:live-cli-backend:claude-subscription에는claudeAiOauth.subscriptionType이 있는~/.claude/.credentials.json또는claude setup-token에서 가져온CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN을 통한 이식 가능한 Claude Code 구독 OAuth가 필요합니다. 먼저 Docker에서 직접claude -p를 실행하여 검증한 다음, Anthropic API 키 환경 변수를 유지하지 않은 채 두 번의 Gateway CLI 백엔드 턴을 실행합니다. 이 구독 경로는 로그인된 구독의 사용량 한도를 소모하고 Anthropic이 OpenClaw 릴리스 없이 Claude Agent SDK /claude -p의 청구 및 속도 제한 동작을 변경할 수 있으므로, Claude MCP/도구 및 이미지 프로브를 기본적으로 비활성화합니다.- Claude와 Gemini는 위 플래그를 통해 동일한 프로브 집합(텍스트 턴, 이미지 분류, MCP
cron도구 호출, 모델 전환 연속성)을 지원하지만, 기본적으로는 어떤 프로브도 실행되지 않습니다. 필요에 따라 각 플래그로 활성화하세요.
라이브: APNs HTTP/2 프록시 도달 가능성
- 테스트:
src/infra/push-apns-http2.live.test.ts - 목표: 로컬 HTTP CONNECT 프록시를 통해 Apple의 샌드박스 APNs 엔드포인트로 터널링하고 APNs HTTP/2 검증 요청을 전송한 다음, Apple의 실제
403 InvalidProviderToken응답이 프록시 경로를 통해 돌아오는지 검증합니다. - 활성화:
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_APNS_REACHABILITY=1 pnpm test:live src/infra/push-apns-http2.live.test.ts
- 선택적 제한 시간:
OPENCLAW_LIVE_APNS_TIMEOUT_MS=30000
라이브: ACP 바인딩 스모크(/acp spawn ... --bind here)
- 테스트:
src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.ts - 목표: 실제 ACP 에이전트를 사용해 실제 ACP 대화 바인딩 흐름을 검증합니다.
/acp spawn <agent> --bind here전송- 합성 메시지 채널 대화를 현재 위치에 바인딩
- 동일한 대화에서 일반 후속 메시지 전송
- 후속 메시지가 바인딩된 ACP 세션 트랜스크립트에 기록되는지 확인
- 활성화:
pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.tsOPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1
- 기본값:
- Docker의 ACP 에이전트:
claude,codex,gemini - 직접
pnpm test:live ...실행 시 ACP 에이전트:claude - 합성 채널: Slack DM 형식의 대화 컨텍스트
- ACP 백엔드:
acpx
- Docker의 ACP 에이전트:
- 재정의:
OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=claudeOPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=codexOPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=droidOPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=geminiOPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=opencodeOPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude,codex,geminiOPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND='npx -y @agentclientprotocol/claude-agent-acp@<version>'OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_CODEX_MODEL=gpt-5.6-lunaOPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL=opencode/kimi-k2.6OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_IMAGE_PROBE=1(또는on/true/yes)로 이미지 프로브를 강제로 활성화합니다. 그 외의 값은 강제로 비활성화합니다.opencode를 제외한 모든 에이전트에서 기본적으로 실행됩니다.OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_PARENT_MODEL=openai/gpt-5.6-luna
- 참고:
- 이 실행 경로는 관리자 전용 합성 발신 경로 필드와 함께 Gateway의
chat.send인터페이스를 사용하므로, 테스트에서 외부로 메시지를 전달하는 것처럼 가장하지 않고 메시지 채널 컨텍스트를 연결할 수 있습니다. OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT_COMMAND가 설정되지 않은 경우 테스트는 선택한 ACP 하네스 에이전트에 대해 내장acpxPlugin의 기본 제공 에이전트 레지스트리를 사용합니다.- 외부 ACP 하네스가 바인딩/이미지 검증이 통과된 후 MCP 호출을 취소할 수 있으므로, 바인딩된 세션의 Cron MCP 생성은 기본적으로 최선형 방식으로 처리됩니다. 바인딩 후 Cron 프로브를 엄격하게 적용하려면
OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_REQUIRE_CRON=1을 설정하세요.
- 이 실행 경로는 관리자 전용 합성 발신 경로 필드와 함께 Gateway의
예시:
OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND=1 \ OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENT=claude \ pnpm test:live src/gateway/gateway-acp-bind.live.test.tsDocker 실행 방법:
pnpm test:docker:live-acp-bind단일 에이전트 Docker 실행 방법:
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:opencodeDocker 참고 사항:
- Docker 실행기는
scripts/test-live-acp-bind-docker.sh에 있습니다. - 기본적으로 통합 라이브 CLI 에이전트에 대해 ACP 바인딩 스모크 테스트를
claude,codex,gemini순서로 실행합니다. - 매트릭스를 축소하려면
OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=claude,OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=codex,OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=droid,OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=gemini또는OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_AGENTS=opencode를 사용하세요. - 일치하는 CLI 인증 자료를 컨테이너에 스테이징한 다음, 요청한 라이브 CLI(
@anthropic-ai/claude-code,@openai/codex,https://app.factory.ai/cli를 통한 Factory Droid,@google/gemini-cli또는opencode-ai)가 없으면 설치합니다. ACP 백엔드 자체는 공식acpxPlugin에 내장된acpx/runtime패키지입니다. - Droid Docker 변형은 설정을 위해
~/.factory를 스테이징하고FACTORY_API_KEY를 전달하며, 로컬 Factory OAuth/키링 인증은 컨테이너로 이식할 수 없으므로 해당 API 키가 필수입니다. ACPX의 기본 제공droid exec --output-format acp레지스트리 항목을 사용합니다. - OpenCode Docker 변형은 엄격한 단일 에이전트 회귀 실행 경로입니다.
OPENCLAW_LIVE_ACP_BIND_OPENCODE_MODEL의 값(기본값opencode/kimi-k2.6)으로 임시OPENCODE_CONFIG_CONTENT기본 모델을 작성합니다. - 직접
acpxCLI를 호출하는 방식은 Gateway 외부의 동작을 비교하기 위한 수동/우회 경로일 뿐입니다. Docker ACP 바인딩 스모크 테스트는 OpenClaw에 내장된acpx런타임 백엔드를 실행합니다.
라이브: Codex 앱 서버 하네스 스모크 테스트
- 목표: 일반 Gateway
agent메서드를 통해 Plugin이 소유한 Codex 하네스를 검증합니다.- 번들
codexPlugin 로드 /model <ref> --runtime codex를 통해 OpenAI 모델 선택- 요청한 사고 수준으로 첫 번째 Gateway 에이전트 턴 전송
- 동일한 OpenClaw 세션에 두 번째 턴을 전송하고 앱 서버 스레드가 재개되는지 확인
- 동일한 Gateway 명령 경로를 통해
/codex status와/codex models실행 - 선택적으로 Guardian 검토를 거치는 권한 상승 셸 프로브 두 개 실행: 승인되어야 하는 정상 명령 하나와 거부되어 에이전트가 사용자에게 되물어야 하는 가짜 비밀 업로드 하나
- 번들
- 테스트:
src/gateway/gateway-codex-harness.live.test.ts - 활성화:
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS=1 - 하네스 기준 모델:
openai/gpt-5.6-luna - 새 OpenAI API 키 선택 기본값:
openai/gpt-5.6 - 기본 사고 수준:
low - 모델 재정의:
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MODEL=openai/<model> - 사고 수준 재정의:
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_THINKING=<level> - 매트릭스 재정의:
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_TARGETS=<model>=<thinking>,... - 인증 모드:
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=codex-auth(기본값)는 복사된 Codex 로그인을 사용하고,api-key는 Codex 앱 서버를 통해OPENAI_API_KEY를 사용합니다. - 선택적 이미지 프로브:
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=1 - 선택적 MCP/도구 프로브:
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=1 - 선택적 Guardian 프로브:
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=1 - 이 스모크 테스트는 공급자/모델의
agentRuntime.id: "codex"를 강제하므로, 손상된 Codex 하네스가 OpenClaw로 조용히 대체되어 테스트를 통과할 수 없습니다. - 인증: 로컬 Codex 구독 로그인의 Codex 앱 서버 인증 또는
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_AUTH=api-key일 때의OPENAI_API_KEY를 사용합니다. Docker는 구독 실행을 위해~/.codex/auth.json과~/.codex/config.toml을 복사할 수 있습니다.
로컬 실행 방법:
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.tsDocker 실행 방법:
pnpm test:docker:live-codex-harnessGPT-5.6 네이티브 Codex 매트릭스:
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-harness새 OpenAI API 키 기본값:
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.ts이 검증은 OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS를 설정하지 않은 상태로 두고, 새로운 온보딩 추론 선택 경로를 통해 모델을 확인하여 openai/gpt-5.6인지 검증한 다음, 확인된 모델로 실제 Gateway 턴을 실행합니다.
GPT-5.6 내장 OpenClaw 매트릭스:
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.tsDocker 참고 사항:
- Docker 실행기는
scripts/test-live-codex-harness-docker.sh에 있습니다. OPENAI_API_KEY를 전달하고, Codex CLI 인증 파일이 있으면 복사하며, 쓰기 가능한 마운트된 npm 접두사에@openai/codex를 설치하고, 소스 트리를 스테이징한 다음 Codex 하네스 라이브 테스트만 실행합니다.- Docker는 이미지, MCP/도구 및 Guardian 프로브를 기본적으로 활성화합니다. 더 좁은 범위의 디버그 실행이 필요하면
OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_IMAGE_PROBE=0,OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_MCP_PROBE=0또는OPENCLAW_LIVE_CODEX_HARNESS_GUARDIAN_PROBE=0을 설정하세요. - Docker는 동일한 명시적 Codex 런타임 구성을 사용하므로, 레거시 별칭이나 OpenClaw 대체 동작이 Codex 하네스 회귀를 숨길 수 없습니다.
- 매트릭스 대상은 하나의 컨테이너에서 순차적으로 실행됩니다. Docker 스크립트는 기본 35분 제한 시간을 대상 수에 맞게 조정하며, 외부 셸 또는 CI 제한 시간도 동일한 총시간을 허용해야 합니다. 표준 CI는 각 GPT-5.6 대상을 별도의 샤드로 유지합니다.
권장 라이브 실행 방법
범위가 좁고 명시적인 허용 목록이 가장 빠르고 불안정성이 가장 낮습니다.
-
단일 모델, 직접 실행(Gateway 미사용):
OPENCLAW_LIVE_MODELS="openai/gpt-5.6-luna" pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts
-
소형 모델 직접 프로필:
OPENCLAW_LIVE_MODELS=small pnpm test:live src/agents/models.profiles.live.test.ts
-
소형 모델 Gateway 프로필:
OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
-
Ollama Cloud API 스모크 테스트:
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
-
단일 모델, Gateway 스모크 테스트:
OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS="openai/gpt-5.6-luna" pnpm test:live src/gateway/gateway-models.profiles.live.test.ts
-
여러 공급자의 도구 호출:
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 직접 스모크 테스트:
ZAI_CODING_LIVE_TEST=1 pnpm test:live src/agents/zai.live.test.ts
-
Google 중심(Gemini API 키 + Antigravity):
- Gemini(API 키):
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
- Gemini(API 키):
-
Google 적응형 사고 스모크 테스트(비공개 QA CLI의
qa manual사용 —OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1과 소스 체크아웃 필요. QA 개요 참조):- Gemini 3 동적 기본값:
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 동적 예산:
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
- Gemini 3 동적 기본값:
참고:
google/...은 Gemini API(API 키)를 사용합니다.google-antigravity/...는 Antigravity OAuth 브리지(Cloud Code Assist 형식 에이전트 엔드포인트)를 사용합니다.google-gemini-cli/...는 컴퓨터의 로컬 Gemini CLI를 사용합니다(별도의 인증 및 도구 관련 특이사항이 있음).- Gemini API와 Gemini CLI의 차이:
- API: OpenClaw가 HTTP를 통해 Google에서 호스팅하는 Gemini API를 호출합니다(API 키/프로필 인증). 대부분의 사용자가 "Gemini"라고 할 때 의미하는 방식입니다.
- CLI: OpenClaw가 로컬
gemini바이너리를 셸에서 실행합니다. 자체 인증을 사용하며 스트리밍/도구 지원/버전 차이로 인해 다르게 동작할 수 있습니다.
라이브: 모델 매트릭스(검증 범위)
라이브 테스트는 명시적으로 활성화해야 하므로 고정된 "CI 모델 목록"은 없습니다. OPENCLAW_LIVE_MODELS=modern / OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=modern(및 해당 all 별칭)은 src/agents/live-model-filter.ts의 HIGH_SIGNAL_LIVE_MODEL_PRIORITY에 정의된 엄선된 우선순위 목록을 다음 우선순위대로 실행합니다.
| 제공자/모델 | 참고 |
|---|---|
anthropic/claude-opus-4-8 |
|
anthropic/claude-sonnet-5 |
|
anthropic/claude-sonnet-4-6 |
|
anthropic/claude-opus-4-7 |
|
google/gemini-3.1-pro-preview |
Gemini API |
google/gemini-3.5-flash |
Gemini API |
cohere/command-a-plus-05-2026 |
|
moonshot/kimi-k2.7-code |
|
anthropic/claude-opus-4-6 |
|
deepseek/deepseek-v4-flash |
|
deepseek/deepseek-v4-pro |
|
minimax/MiniMax-M3 |
|
openai/gpt-5.5 |
|
openrouter/openai/gpt-5.2-chat |
|
openrouter/minimax/minimax-m2.7 |
|
opencode-go/glm-5 |
|
openrouter/ai21/jamba-large-1.7 |
|
xai/grok-4.5 |
|
xai/grok-4.20-0309-reasoning |
|
zai/glm-5.1 |
|
fireworks/accounts/fireworks/models/glm-5p1 |
|
minimax-portal/minimax-m3 |
SMALL_LIVE_MODEL_PRIORITY에서 가져온 선별된 소형 모델 목록(OPENCLAW_LIVE_MODELS=small / OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS=small):
| 제공자/모델 |
|---|
lmstudio/qwen/qwen3.5-9b |
vllm/qwen/qwen3-8b |
sglang/qwen/qwen3-8b |
ollama/gemma3:4b |
openrouter/qwen/qwen3.5-9b |
openrouter/z-ai/glm-5.1 |
openrouter/z-ai/glm-5 |
zai/glm-5.1 |
최신 목록에 관한 참고 사항:
codex및codex-cli제공자는 기본 최신 스윕에서 제외됩니다(CLI 백엔드/ACP 동작을 다루며 위에서 별도로 테스트됨).openai/gpt-5.5자체는 기본적으로 Codex 앱 서버 하네스를 통해 라우팅됩니다. 라이브: Codex 앱 서버 하네스 스모크 테스트를 참조하세요.fireworks,google,openrouter,xai는 최신 스윕에서 명시적으로 선별된 모델 ID만 실행합니다(“이 제공자의 모든 모델”을 자동으로 확장하지 않음).- 이미지 프로브를 실행하려면
OPENCLAW_LIVE_GATEWAY_MODELS에 이미지 지원 모델(Claude/Gemini/OpenAI 계열 비전 변형 등)을 하나 이상 포함하세요.
직접 선택한 여러 제공자 모델 집합을 대상으로 도구와 이미지를 포함한 Gateway 스모크 테스트를 실행합니다.
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.ts선별된 목록 외의 선택적 추가 범위(가능하면 활성화된 “도구” 지원 모델을 선택):
- Mistral:
mistral/... - Cerebras:
cerebras/...(액세스 권한이 있는 경우) - LM Studio:
lmstudio/...(로컬, 도구 호출은 API 모드에 따라 달라짐)
애그리게이터/대체 Gateway
키가 활성화되어 있다면 다음을 통해서도 테스트할 수 있습니다.
- OpenRouter:
openrouter/...(수백 개의 모델, 도구와 이미지를 지원하는 후보를 찾으려면openclaw models scan사용) - OpenCode: Zen에는
opencode/..., Go에는opencode-go/...사용(OPENCODE_API_KEY/OPENCODE_ZEN_API_KEY를 통한 인증)
라이브 매트릭스에 포함할 수 있는 추가 제공자(자격 증명/구성이 있는 경우):
- 기본 제공:
anthropic,cerebras,github-copilot,google,google-antigravity,google-gemini-cli,google-vertex,groq,mistral,openai,openrouter,opencode,opencode-go,xai,zai models.providers를 통해(사용자 지정 엔드포인트):minimax(클라우드/API) 및 OpenAI/Anthropic 호환 프록시(LM Studio, vLLM, LiteLLM 등)
자격 증명(절대 커밋하지 마세요)
라이브 테스트는 CLI와 동일한 방식으로 자격 증명을 검색합니다. 실질적인 의미는 다음과 같습니다.
-
CLI가 작동하면 라이브 테스트도 동일한 키를 찾아야 합니다.
-
라이브 테스트에 “자격 증명 없음”이 표시되면
openclaw models list/ 모델 선택을 디버깅할 때와 동일한 방식으로 디버깅하세요. -
에이전트별 인증 프로필:
~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json(라이브 테스트에서 “프로필 키”가 의미하는 항목) -
구성:
~/.openclaw/openclaw.json(또는OPENCLAW_CONFIG_PATH) -
레거시 OAuth 디렉터리:
~/.openclaw/credentials/(존재하면 스테이징된 라이브 홈으로 복사되지만 기본 프로필 키 저장소는 아님) -
로컬 라이브 실행은 활성 구성(
agents.*.workspace/agentDir재정의 제거)과 각 에이전트의auth-profiles.json만 복사합니다. 해당 에이전트 디렉터리의 나머지 부분은 복사하지 않으므로workspace/및sandboxes/데이터는 스테이징된 홈에 절대 전달되지 않습니다. 여기에 레거시credentials/디렉터리와 지원되는 외부 CLI 인증 파일/디렉터리(.claude.json,.claude/.credentials.json,.claude/settings*.json,.claude/backups,.codex/auth.json,.codex/config.toml,.gemini,.minimax)도 임시 테스트 홈으로 복사합니다.
환경 키를 사용하려면 로컬 테스트 전에 내보내거나 아래의 Docker 실행기를 명시적 OPENCLAW_PROFILE_FILE과 함께 사용하세요.
Deepgram 라이브(오디오 전사)
- 테스트:
extensions/deepgram/audio.live.test.ts - 활성화:
DEEPGRAM_API_KEY=... DEEPGRAM_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/deepgram/audio.live.test.ts
BytePlus 코딩 플랜 라이브
- 테스트:
extensions/byteplus/live.test.ts - 활성화:
BYTEPLUS_API_KEY=... BYTEPLUS_LIVE_TEST=1 pnpm test:live extensions/byteplus/live.test.ts - 선택적 모델 재정의:
BYTEPLUS_CODING_MODEL=ark-code-latest
ComfyUI 워크플로 미디어 라이브
- 테스트:
extensions/comfy/comfy.live.test.ts - 활성화:
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 COMFY_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/comfy/comfy.live.test.ts - 범위:
- 번들 comfy 이미지, 동영상 및
music_generate경로 실행 plugins.entries.comfy.config.<capability>가 구성되지 않은 경우 각 기능 건너뛰기- comfy 워크플로 제출, 폴링, 다운로드 또는 Plugin 등록을 변경한 후 유용함
- 번들 comfy 이미지, 동영상 및
이미지 생성 라이브
- 테스트:
test/image-generation.runtime.live.test.ts - 명령:
pnpm test:live test/image-generation.runtime.live.test.ts - 하네스:
pnpm test:live:media image - 범위:
- 등록된 모든 이미지 생성 제공자 Plugin 열거
- 프로브 전에 이미 내보낸 제공자 환경 변수 사용
- 기본적으로 저장된 인증 프로필보다 라이브/환경 API 키를 우선 사용하므로
auth-profiles.json의 오래된 테스트 키가 실제 셸 자격 증명을 가리지 않음 - 사용 가능한 인증/프로필/모델이 없는 제공자 건너뛰기
- 구성된 각 제공자를 공유 이미지 생성 런타임을 통해 실행:
<provider>:generate- 제공자가 편집 지원을 선언한 경우
<provider>:edit
- 현재 포함되는 번들 제공자:
deepinfrafalgoogleminimaxopenaiopenroutervydraxai
- 선택적 범위 축소:
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"
- 선택적 인증 동작:
- 프로필 저장소 인증을 강제하고 환경 변수 전용 재정의를 무시하려면
OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1
- 프로필 저장소 인증을 강제하고 환경 변수 전용 재정의를 무시하려면
제공자/런타임 라이브 테스트를 통과한 후 배포된 CLI 경로에 infer 스모크 테스트를 추가하세요.
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-preview \ --prompt "텍스트 없이 흰색 배경에 파란색 정사각형 하나가 있는 최소한의 평면 테스트 이미지." \ --output ./openclaw-infer-image-smoke.png \ --json이 테스트는 CLI 인수 구문 분석, 구성/기본 에이전트 확인, 번들 Plugin 활성화, 공유 이미지 생성 런타임 및 라이브 제공자 요청을 다룹니다. 런타임을 로드하기 전에 Plugin 종속성이 존재해야 합니다.
음악 생성 라이브
- 테스트:
extensions/music-generation-providers.live.test.ts - 활성화:
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/music-generation-providers.live.test.ts - 하네스:
pnpm test:live:media music - 범위:
- 공유 번들 음악 생성 제공자 경로 실행
- 현재
fal,google,minimax,openrouter포함 - 프로브 전에 이미 내보낸 제공자 환경 변수 사용
- 기본적으로 저장된 인증 프로필보다 라이브/환경 API 키를 우선 사용하므로
auth-profiles.json의 오래된 테스트 키가 실제 셸 자격 증명을 가리지 않음 - 사용 가능한 인증/프로필/모델이 없는 제공자 건너뛰기
- 사용 가능한 경우 선언된 두 런타임 모드를 모두 실행:
- 프롬프트 전용 입력을 사용하는
generate - 제공자가
capabilities.edit.enabled를 선언한 경우edit
- 프롬프트 전용 입력을 사용하는
comfy에는 이 공유 스윕이 아닌 별도의 라이브 파일이 있음
- 선택적 범위 축소:
OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_PROVIDERS="google,minimax"OPENCLAW_LIVE_MUSIC_GENERATION_MODELS="google/lyria-3-clip-preview,minimax/music-2.6"
- 선택적 인증 동작:
- 프로필 저장소 인증을 강제하고 환경 변수 전용 재정의를 무시하려면
OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1
- 프로필 저장소 인증을 강제하고 환경 변수 전용 재정의를 무시하려면
동영상 생성 라이브
- 테스트:
extensions/video-generation-providers.live.test.ts - 활성화:
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 pnpm test:live -- extensions/video-generation-providers.live.test.ts - 하네스:
pnpm test:live:media video - 범위:
alibaba,byteplus,deepinfra,fal,google,minimax,openai,openrouter,pixverse,qwen,runway,together,vydra,xai전반에서 공유 번들 동영상 생성 공급자 경로를 실행합니다- 기본적으로 릴리스에 안전한 스모크 경로를 사용합니다. 공급자당 텍스트-동영상 요청 하나, 1초 길이의 바닷가재 프롬프트,
OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS의 공급자별 작업 제한 시간(기본값180000)을 적용합니다 - 공급자 측 대기열 지연이 릴리스 시간을 대부분 차지할 수 있으므로 기본적으로 FAL을 건너뜁니다. 명시적으로 실행하려면
OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_PROVIDERS="fal"을 전달하거나 건너뛰기 목록을 비우십시오 - 프로빙 전에 이미 내보낸 공급자 환경 변수를 사용합니다
- 기본적으로 저장된 인증 프로필보다 라이브/환경 API 키를 우선 사용하므로,
auth-profiles.json의 오래된 테스트 키가 실제 셸 자격 증명을 가리지 않습니다 - 사용 가능한 인증/프로필/모델이 없는 공급자는 건너뜁니다
- 기본적으로
generate만 실행합니다 - 사용 가능한 경우 선언된 변환 모드도 실행하려면
OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_FULL_MODES=1을 설정하십시오:- 공급자가
capabilities.imageToVideo.enabled를 선언하고 선택한 공급자/모델이 공유 스윕에서 버퍼 기반 로컬 이미지 입력을 허용하는 경우imageToVideo - 공급자가
capabilities.videoToVideo.enabled를 선언하고 선택한 공급자/모델이 공유 스윕에서 버퍼 기반 로컬 동영상 입력을 허용하는 경우videoToVideo
- 공급자가
- 현재 공유 스윕에서 선언되었지만 건너뛰는
imageToVideo공급자:vydra(이 실행 경로에서는 버퍼 기반 로컬 이미지 입력을 지원하지 않음)
- Vydra 공급자별 검사 범위:
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_VYDRA_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/vydra/vydra.live.test.ts- 이 파일은
veo3텍스트-동영상 경로와 기본적으로 원격 이미지 URL 픽스처를 사용하는kling이미지-동영상 경로를 실행합니다(OPENCLAW_LIVE_VYDRA_KLING_IMAGE_URL로 재정의).
- xAI 공급자별 검사 범위:
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_XAI_VIDEO=1 pnpm test:live -- extensions/xai/xai.live.test.ts -t "classic Grok Imagine"- 클래식 사례에서는 먼저 정사각형 로컬 PNG 첫 프레임을 생성하고, 기하 정보를 생략한 뒤, 1초 길이의 이미지-동영상 클립을 요청하고, 완료될 때까지 폴링한 다음, 다운로드한 버퍼를 검증합니다.
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 사례에서는 로컬 PNG 첫 프레임을 생성하고, 1초 길이의 1080P 이미지-동영상 클립을 요청하고, 완료될 때까지 폴링한 다음, 다운로드한 버퍼를 검증합니다.
- 현재
videoToVideo라이브 검사 범위:- 선택한 모델이
gen4_aleph로 확인되는 경우에만runway
- 선택한 모델이
- 현재 공유 스윕에서 선언되었지만 건너뛰는
videoToVideo공급자:- 해당 경로에는 현재 버퍼 기반 로컬 입력이 아니라 원격
http(s)참조 URL이 필요하므로alibaba,google,openai,qwen,xai
- 해당 경로에는 현재 버퍼 기반 로컬 입력이 아니라 원격
- 선택적 범위 축소:
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"- FAL을 포함하여 기본 스윕의 모든 공급자를 포함하려면
OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_SKIP_PROVIDERS="" - 적극적인 스모크 실행을 위해 각 공급자 작업 제한 시간을 줄이려면
OPENCLAW_LIVE_VIDEO_GENERATION_TIMEOUT_MS=60000
- 선택적 인증 동작:
- 프로필 저장소 인증을 강제하고 환경 변수 전용 재정의를 무시하려면
OPENCLAW_LIVE_REQUIRE_PROFILE_KEYS=1
- 프로필 저장소 인증을 강제하고 환경 변수 전용 재정의를 무시하려면
미디어 라이브 하네스
- 명령:
pnpm test:live:media - 진입점:
test/e2e/qa-lab/media/hosted-media-provider-live.ts. 선택한 스위트마다pnpm test:live -- <suite-test-file>을 실행하므로 Heartbeat 및 저소음 모드 동작이 다른pnpm test:live실행과 일관되게 유지됩니다. - 목적:
- 저장소 네이티브 진입점 하나를 통해 공유 이미지, 음악, 동영상 라이브 스위트를 실행합니다
~/.profile에서 누락된 공급자 환경 변수를 자동으로 불러옵니다- 기본적으로 각 스위트의 범위를 현재 사용 가능한 인증이 있는 공급자로 자동 축소합니다
- 플래그:
--providers <csv>전역 공급자 필터.--image-providers/--music-providers/--video-providers는 필터의 범위를 하나의 스위트로 제한합니다--all-providers는 인증 기반 자동 필터를 건너뜁니다--allow-empty는 필터링 후 실행 가능한 공급자가 없을 때0으로 종료합니다--quiet/--no-quiet는test:live에 그대로 전달됩니다
- 예:
pnpm test:live:mediapnpm test:live:media image video --providers openai,google,minimaxpnpm test:live:media video --video-providers openai,runway --all-providerspnpm test:live:media music --quiet
관련 문서
- 테스트 - 단위, 통합, QA 및 Docker 스위트