在OpenClaw的QA Lab中验证Telegram草稿与最终消息的送达顺序，通过QA Channel和实际Telegram插件运行同一场景。
Use when running QA Lab channel message flow evidence.
在OpenClaw的QA Lab中，验证Telegram草稿与最终消息的送达顺序。使用channel-message-flows场景，收集逐步发送消息的流式行为以及运行时消息送达行为的验证结果。资料分别给出了通过QA Channel和实际Telegram插件运行同一份YAML场景的步骤。
适合修改了Telegram消息发送逻辑、需要检查从草稿到最终消息整个流程的开发者。除了通过QA Channel验证，也适用于希望经由Crabline本地提供方服务器，检查同一场景的情况。两条运行路径使用相同的场景。
channel-message-flows，验证消息送达顺序。”这些步骤需要从OpenClaw仓库的根目录执行。运行示例指定了OPENCLAW_BUILD_PRIVATE_QA=1和mock-openai。经由Telegram进行验证时，使用Crabline的本地提供方服务器。
本介绍由 AI（OpenAI Codex）根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。
AI 仅根据 SKILL.md 的内容，从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。
总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI（OpenAI Codex）于 2026年10月19日 评估。仅供参考，安装前请同时查看原文。
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
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.
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
qa/scenarios/channels/channel-message-flows.yamlextensions/qa-channel/src/inbound.tsextensions/qa-lab/src/qa-transport.tsextensions/qa-lab/src/crabline-transport.tsextensions/telegram/src/draft-stream.tsThe scenario covers channels.streaming as primary evidence and
runtime.delivery as secondary evidence.
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Set up and authenticate the 1Password CLI, then supply stored passwords and API keys to commands or configuration. The skill covers desktop integration, service accounts, and interactive sign-in while keeping secrets out of chat and logs.
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将提交给OpenClaw的自然语言请求转交给Claude Code等外部编程智能体，通过ACP或acpx启动、继续会话，并保留对话上下文。
Add a model provider to OpenClaw and verify it with a real response. The skill validates configuration, keeps credentials in environment or file references, and reports test results and any default model changes.
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