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channel-message-flows

OpenClaw의 QA Lab에서 Telegram 초안과 최종 메시지의 도착 순서를 검증합니다. QA Channel과 실제 Telegram 플러그인으로 같은 시나리오를 실행합니다.

원문원문 설명 보기

Use when running QA Lab channel message flow evidence.

openclaw/openclaw

연동 도구Telegram

AI 평가90점/ 100 설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

Telegram 초안과 최종 메시지 전달 확인
QA Channel에서 전달 흐름 검증
실제 Telegram 플러그인으로 검증

한국어 소개

할 수 있는 일

OpenClaw의 QA Lab에서 Telegram 초안과 최종 메시지가 도착하는 순서를 검증합니다. channel-message-flows 시나리오를 사용해 메시지를 순차적으로 보내는 스트리밍 동작과 실행 중 전달 동작의 검증 결과를 수집합니다. QA Channel과 실제 Telegram 플러그인으로 동일한 YAML 시나리오를 실행하는 절차가 제시되어 있습니다.

이럴 때 유용합니다

Telegram 메시지 전달 방식을 변경한 뒤 초안부터 최종 메시지까지의 흐름을 확인하려는 개발자에게 적합합니다. QA Channel에서의 검증과 함께 Crabline의 로컬 제공자 서버를 사용하는 경로에서도 같은 시나리오를 확인할 때 도움이 됩니다.

사용 예시

“QA Channel에서 channel-message-flows를 실행해 전달 순서를 검증해 주세요.”
“같은 시나리오를 Crabline을 통한 Telegram 플러그인으로 실행해 주세요.”

주의 사항

OpenClaw 저장소의 최상위 디렉터리에서 실행하는 절차입니다. 실행 예시는 OPENCLAW_BUILD_PRIVATE_QA=1과 mock-openai를 지정합니다. Telegram을 통한 검증에는 Crabline의 로컬 제공자 서버를 사용합니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가: A양호두 경로로 Telegram 초안과 최종 메시지 전달 순서를 검증한다고 명시되어 있습니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가: A양호두 경로의 실행 명령, 시나리오 위치와 검증 대상이 제시되어 있습니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가: A양호명령에 mock-openai를 지정하며 Telegram 경로도 로컬 제공자 서버를 대상으로 합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가: B일부 부족저장소 실행 위치와 설정은 제시되지만 Crabline 시작 절차는 없습니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 19일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

포함된 파일(1)

SKILL.md1.2 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Channel Message Flows

Use this from the OpenClaw repo root to run the QA Lab evidence for Telegram draft/final delivery sequencing. The behavior is owned by one transport-native QA flow that can run through QA Channel or Crabline Telegram.

QA Scenario

Run the scenario through QA Lab:

OPENCLAW_BUILD_PRIVATE_QA=1 node scripts/run-node.mjs qa suite \
  --provider-mode mock-openai \
  --scenario channel-message-flows \
  --channel-driver qa-channel

Run the same YAML through the real Telegram plugin against Crabline's local provider server:

OPENCLAW_BUILD_PRIVATE_QA=1 node scripts/run-node.mjs qa suite \
  --provider-mode mock-openai \
  --scenario channel-message-flows \
  --channel-driver crabline \
  --channel telegram

References

qa/scenarios/channels/channel-message-flows.yaml
extensions/qa-channel/src/inbound.ts
extensions/qa-lab/src/qa-transport.ts
extensions/qa-lab/src/crabline-transport.ts
extensions/telegram/src/draft-stream.ts

The scenario covers channels.streaming as primary evidence and runtime.delivery as secondary evidence.

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