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QA overview · OpenClaw — OpenClaw 的 QA 体系如何用真实通道和画像驱动端到端验证？
OpenClaw 的 QA 体系如何用真实通道和画像驱动端到端验证？
2026-08-10原文
本文为要点摘要，完整细节以原文为准。
- 用
qa run --qa-profile smoke-ci等画像驱动测试，按 taxonomy.yaml 解析成员并分派场景，支持按 surface/category 过滤，结果含画像评分卡。 - 覆盖 ID 精确对应 taxonomy-surface.feature，主覆盖满足 ID，次覆盖仅建议；场景执行通道为 OR 列表，画像执行会扩展至所有支持通道。
- 提供
qa parity-report和qa confidence-report等命令，比较模型轴奇偶性、分类证据产物，并支持负控制金丝雀检测漂移。
对 agent harness 设计：QA 应模拟真实通道（如 Slack/Telegram），用画像驱动覆盖，并确保失败关闭而非默认替换。