【Vibe Coding】openclaw-llm

/openclaw-llm 命令用于自动测试可用的 ModelScope 模型并配置 OpenClaw 使用第一个可用的模型，解决模型频率限制或不可用的问题。

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description: 自动测试并配置 OpenClaw 的默认 ModelScope 模型
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# 任务: 自动配置 OpenClaw 的 ModelScope 模型

你需要自动测试可用的 ModelScope 模型，并配置 OpenClaw 使用第一个可用的模型。

**第一步: 测试可用模型**

1. 执行脚本 `bash ~/bash_scripts/test_ms_llm.sh` 测试所有 ModelScope 模型
2. 查看脚本输出，找到"可用模型配置信息"部分
3. 从输出中提取：
   - `base_url` 的值
   - `api_key` 的值
   - 第一个可用的 `MODEL_NAME` 值
4. 如果没有可用模型，提示用户并终止任务

**第二步: 读取当前配置**

1. 读取 `~/.openclaw/openclaw.json` 文件
2. 解析 JSON 内容，检查当前的 modelscope 配置

**第三步: 更新配置**

根据 OpenClaw 的实际配置结构，更新以下部分：

1. 更新 `models.providers.modelscope` 部分：
   - `models.providers.modelscope.baseUrl`: (从测试脚本输出提取的 base_url)
   - `models.providers.modelscope.apiKey`: (从测试脚本输出提取的 api_key)
   - 保持 `models.providers.modelscope.api` 为 "openai-completions"
   - 保持 `models.providers.modelscope.models` 数组不变

2. 更新 `agents.defaults.model.primary` 字段：
   - 设置为 `"modelscope/第一个可用模型名称"`
   - 例如：如果第一个可用模型是 `Qwen/Qwen3.5-122B-A10B`，则设置为 `"modelscope/Qwen/Qwen3.5-122B-A10B"`

**第四步: 保存配置**

1. 将更新后的配置写回 `~/.openclaw/openclaw.json`
2. 确保 JSON 格式正确，使用 2 空格缩进

**第五步: 重启网关**

1. 执行 `openclaw gateway restart` 重启 OpenClaw Gateway
2. 等待重启完成

**第六步: 确认完成**

1. 向用户展示更新后的 modelscope 配置部分
2. 显示选择的模型名称
3. 确认网关已重启

请开始执行。

测试脚本

该命令依赖 ~/bash_scripts/test_ms_llm.sh 脚本来测试模型可用性：

#!/bin/bash

# API配置
BASE_URL="https://api-inference.modelscope.cn/v1/chat/completions"
API_KEY="ms-************************************"

# 模型列表（按性能从强到弱排序）
MODELS=(
    "Qwen/Qwen3.5-397B-A17B"        # Qwen 最强 MoE 模型 (397B)
    "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2"     # DeepSeek V3.2
    "Qwen/Qwen3.5-122B-A10B"        # Qwen 中等 MoE 模型 (122B)
    "ZhipuAI/GLM-5"                 # 智谱 GLM-5
    "moonshotai/Kimi-K2.5"          # Kimi K2.5
    "MiniMax/MiniMax-M2.5"          # MiniMax M2.5
    "Qwen/Qwen3-Coder-Next"         # Qwen 代码专用模型
)

echo "开始测试模型可用性..."

# 存储可用的模型
AVAILABLE_MODELS=()

# 测试每个模型
for MODEL in "${MODELS[@]}"; do
    echo -n "${MODEL}："
    
    # 发送请求（设置30秒超时）
    RESPONSE=$(curl -s -w "\n%{http_code}" --max-time 30 -X POST "${BASE_URL}" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
        -d "{
            \"model\": \"${MODEL}\",
            \"messages\": [
                {
                    \"role\": \"user\",
                    \"content\": \"请只回复：我能用!\"
                }
            ],
            \"max_tokens\": 30
        }" 2>&1)
    
    # 检查curl是否成功执行
    if [ $? -ne 0 ]; then
        echo "请求失败（超时或网络错误）"
        continue
    fi
    
    # 分离响应体和状态码
    HTTP_CODE=$(echo "$RESPONSE" | tail -n1)
    BODY=$(echo "$RESPONSE" | sed '$d')
    
    # 检查HTTP状态码
    if [ "$HTTP_CODE" -eq 200 ]; then
        # 尝试提取模型回复内容
        if command -v jq &> /dev/null; then
            # 如果有jq，使用jq解析
            CONTENT=$(echo "$BODY" | jq -r '.choices[0].message.content // empty' 2>/dev/null)
        else
            # 否则使用grep和sed
            CONTENT=$(echo "$BODY" | grep -o '"content":"[^"]*"' | head -1 | sed 's/"content":"//;s/"$//' | sed 's/\\n//g')
        fi
        
        if [ -n "$CONTENT" ]; then
            echo "$CONTENT"
            AVAILABLE_MODELS+=("$MODEL")
        else
            echo "响应成功但内容为空"
        fi
    elif [ "$HTTP_CODE" -eq 400 ]; then
        echo "HTTP 400 (Bad Request) - 请求格式错误"
    elif [ "$HTTP_CODE" -eq 429 ]; then
        echo "HTTP 429 (Too Many Requests) - 请求频率限制"
    else
        # 提取错误信息
        if command -v jq &> /dev/null; then
            ERROR=$(echo "$BODY" | jq -r '.message // .error // .error.message // empty' 2>/dev/null)
        else
            ERROR=$(echo "$BODY" | grep -o '"message":"[^"]*"' | head -1 | sed 's/"message":"//;s/"$//')
            if [ -z "$ERROR" ]; then
                ERROR=$(echo "$BODY" | grep -o '"error":"[^"]*"' | head -1 | sed 's/"error":"//;s/"$//')
            fi
        fi
        
        if [ -z "$ERROR" ]; then
            echo "HTTP ${HTTP_CODE}"
        else
            echo "$ERROR"
        fi
    fi
done

echo "测试完成！"
echo ""

# 打印可用模型的配置信息
if [ ${#AVAILABLE_MODELS[@]} -gt 0 ]; then
    echo "可用模型配置信息："
    echo "base_url=\"https://api-inference.modelscope.cn/v1/\""
    echo "api_key=\"${API_KEY}\""
    echo ""
    echo "可用的模型："
    for MODEL in "${AVAILABLE_MODELS[@]}"; do
        echo "MODEL_NAME=\"${MODEL}\""
    done
else
    echo "没有可用的模型"
fi

使用场景

• OpenClaw 当前配置的模型遇到频率限制（HTTP 429）
• 需要快速切换到可用的备用模型
• 初次配置 OpenClaw 的 ModelScope 集成
• 定期检查和更新可用模型配置