诊断 OpenClaw 的模型路由、fallback 使用情况与 CLI 中断原因#

这个技能帮助你把 OpenClaw 的 Agent 配置、provider 注册信息和运行日志串起来，判断“请求到底发到了哪里、为什么某个模型没有被实际使用、fallback 是否真的发生过”，并补充分析 ClaudeCodeCLI 协作执行中断的根因。

When to use this skill#

• 当用户怀疑“模型明明配置了，但实际没在跑”，需要区分“已注册可用”与“已绑定到执行链路”。
• 当用户要你结合 OpenClaw 当前配置和日志，判断主模型、fallback 链、provider 命中情况，而不是只做静态配置解读。
• 当用户问“是否所有请求都成功”“有没有进入 fallback”“为什么感觉都在走 GPT / 没走 Claude”。
• 当 OpenClaw 调起 ClaudeCodeCLI 失败，出现 Exec failed、 code 143、中途被杀、无 stdout 等现象，需要给出可执行的规避方案。

Steps#

1. 先区分用户到底在问“provider 没被调用”，还是“provider 下某个模型没被调用”
   • 要做什么：先把问题拆成两层再分析：
     • local-router 这个 provider 是否被请求命中
     • local-router/claude-opus-4-6-thinking 这个具体模型是否被 Agent 主链或 fallback 链使用
   • 为什么：这两件事最容易被混为一谈；provider 有流量，不代表 provider 里的每个模型都有流量。
2. 读取当前各 Agent 的主模型配置
   • 要做什么：核对 main、 coder、 writer 当前绑定的模型。
   • 已验证结论：
     • main → local-router/gpt-5.4
     • coder → local-router/gpt-5.4
     • writer → local-router/gpt-5.4
   • 为什么：用户的体感常来自“回答风格不像预期模型”，而主模型配置是最直接的证据链起点。
3. 读取默认 fallback 链，而不是只看 provider 的 models 列表
   • 要做什么：核对 agents.defaults.model 的 primary 和 fallbacks。
   • 已验证结论：
     • primary: local-router/gpt-5.4
     • fallbacks:
       1. aigocode-gpt/gpt-5.4-codex
       2. openai-codex/gpt-5.4
       3. local-router/gpt-5.3-codex
       4. aigocode-gpt/gpt-5.3-codex
   • 为什么：模型是否“会自然切到某个候选”，取决于 fallback 链有没有引用它，而不是 provider 是否声明过它可用。
4. 检查目标模型只是“已注册”，还是“已绑定”
   • 要做什么：确认 local-router/claude-opus-4-6-thinking 所在位置。
   • 已验证结论：
     • 它存在于 models.providers.local-router.models[]
     • 但当前没有任何 Agent 主模型引用它
     • 默认 fallback 链也没有引用它
   • 为什么： provider 中存在 只表示“可选”，不表示“当前执行链会使用”。
5. 给出第一层诊断结论：为什么用户感觉没请求发到某个模型
   • 要做什么：明确输出这类结论：
     • 如果用户特指 local-router/claude-opus-4-6-thinking，那“感觉没流量”是正确的
     • 因为它当前既不是主模型，也不在默认 fallback 链里
   • 为什么：这能把“错觉”变成“配置导致的必然结果”，降低误判。
6. 同时纠正另一种常见误解：不能把“没打到目标模型”误说成“没打到 provider”
   • 要做什么：说明当前主模型本身就是 local-router/gpt-5.4，所以请求确实在打 local-router provider。
   • 已验证线索：
     • 日志中大量出现： OpenClaw fallback model: gpt-5.4 via http://localhost:8317/v1
   • 为什么：用户往往观察的是模型风格或某个具体模型名，而不是 provider 维度的流量。
7. 补充历史与当前状态的区别，避免把旧日志当成当前事实
   • 要做什么：如果系统里有历史上目标模型被调用的痕迹，要明确说明“曾经用过”不等于“现在还在用”。
   • 已验证历史线索：
     • 曾出现过 requested=local-router/claude-opus-4-6-thinking
     • 曾出现 candidate_failed... reason=rate_limit
     • 然后 fallback 到 aigocode-gpt/gpt-5.4-codex
   • 为什么：日志回看很容易把旧配置时期的调用轨迹误判为当前链路。
8. 检查辅助链路，避免只盯主 Agent
   • 要做什么：同时看 memory/plugin 等辅助组件的模型。
   • 已验证线索：
     • memos-local-openclaw-plugin 的 summarizer 使用 claude-sonnet-4-6
     • endpoint 为 http://localhost:8317/v1
   • 为什么：系统可能“用了 local-router”，但用在插件辅助链路，而不是主 Agent；这会影响用户体感。
9. 针对“是否所有请求到 local-router/gpt-5.4 都成功”做日志核验
   • 要做什么：不要只依据配置；要找失败证据。
   • 已验证失败日志：
     • 2026-03-14T05:32:22.073+08:00
     • embedded run agent end
     • isError=true
     • model=gpt-5.4
     • provider=local-router
     • error=500 Post "https://chatgpt.com/backend-api/codex/responses": EOF
   • 为什么：只要存在一条明确失败记录，就足以否定“全部成功”这个命题。
10. 区分“没有看到 fallback 证据”与“没有发生 fallback”
    • 要做什么：检查是否存在标准化 fallback 决策日志。
    • 已验证精确结果：
      • requested=local-router/gpt-5.4 → 0 条
      • candidate_failed requested=local-router/gpt-5.4 → 0 条
      • candidate_succeeded requested=local-router/gpt-5.4 → 0 条
    • 为什么：日志中缺少标准字段，只能说明“证据不完整”，不能直接推出“绝对没有 fallback”。
11. 解释为什么 OpenClaw fallback model: gpt-5.4 via http://localhost:8317/v1 不能直接当作 fallback 发生证据
    • 要做什么：把这类日志视为“配置/调试打印”的高可能信号，而不是逐请求 fallback 决策记录。
    • 为什么：否则会把“当前 fallback 配置值”误读成“本次请求确实从主模型掉进 fallback 候选”。
12. 给出严谨结论，而不是过度下判断
    • 要做什么：按证据强度输出：
      • 可以确定： local-router/gpt-5.4 是当前主模型
      • 可以确定：并非所有请求都成功
      • 不能确定：所有失败后都没有进入 fallback
      • 只能说：当前看不到清晰完整的标准 fallback 决策链
    • 为什么：这种问题最怕把“没查到”说成“没有发生”。
13. 当用户追问 ClaudeCodeCLI 中断原因时，先解读退出码
    • 要做什么：对 Exec failed (..., code 143) 进行归因。
    • 已验证解释：
      • 143 = 128 + 15
      • 通常对应 SIGTERM
      • 表现为“被外部终止”
    • 为什么：退出码是判断“CLI 自己报错”还是“外层执行环境杀进程”的关键证据。
14. 结合执行现象判断是外层 exec/调度问题，而非 Claude 本身逻辑错误
    • 要做什么：结合这些现象给结论：
      • 会话： mild-breeze
      • 状态： failed
      • 持续约 3 分钟 1 秒
      • 没留下有效 stdout
    • 结论：高概率不是 Claude 自己正常报错退出，而是外层执行容器/调度把进程终止了。
    • 为什么：如果是参数、权限、认证、网络等 CLI 级错误，通常更容易留下 stderr 或非 143 退出码。
15. 给出高概率原因排序
    • 要做什么：按优先级解释中断来源：
      1. 外层 exec 会话超时或被回收
      2. stdin / heredoc / pipeline 方式不稳
      3. Claude CLI 等待某些外部资源，导致上层误判并终止
    • 已验证调用方式线索：
      • 先写 /tmp/claude_review_prompt.txt
      • 再 claude -p < /tmp/claude_review_prompt.txt
    • 为什么：用户不仅要知道“发生了什么”，还要知道后续流程该避免什么。
16. 在后续流程中改用结果落盘，而不是只依赖 stdout
    • 要做什么：用输出文件保存结果与错误。

• 已验证建议命令： bash

  claude -p... > /tmp/claude_review_output.txt 2>/tmp/claude_review_error.txt
  
  

• 为什么：即使 session 输出流断掉，也更有机会保住最终产物，方便补救和审计。

1. 改用后台任务 + 轮询方式管理长任务
   • 要做什么：后续流程改为：
     1. 后台启动 Claude Code review
     2. 记录 session id / pid
     3. 轮询进程状态
     4. 检查结果文件是否生成
     5. 超时则显式判定失败并回收
   • 为什么：这比“前台阻塞等待 stdout”更稳，更适合 OpenClaw 编排外部 CLI。
2. 在正式大任务前加最小健康探针

   • 要做什么：先运行极小命令，例如： bash

     claude -p "reply with OK"
     
     

   • 验证点：

     • 命令是否可返回
     • 当前认证是否正常
     • print 模式是否正常
     • 当前工作目录是否会触发异常

   • 为什么：先发现环境问题，能避免把长任务直接送进不稳定链路。

3. 区分多层超时并单独处理
   • 要做什么：将超时拆成：
     • CLI 内部超时
     • OpenClaw exec 外层超时
     • 结果文件未生成超时
   • 为什么：这样才能知道究竟是模型慢、CLI 卡住，还是 orchestrator 把子进程回收了。
4. 输出时直接闭环，不把“继续捞结果”再抛回给用户
   • 要做什么：在这种协作流程里，直接输出：
     • 配置分析结果
     • 日志证据
     • 失败归因
     • 后续规避方案
   • 为什么：用户要求的是完成后的结果整理，而不是让用户再决定是否继续补救链路。

Pitfalls and solutions#

❌ 看到 provider 里注册了某模型，就认定它在被使用

→ 失败原因： models.providers.local-router.models[] 只能证明“可用”，不能证明“某个 Agent 正在引用它”

✅ 先查 Agent 主模型和 fallback 链，再判断模型是否真在执行链路中

❌ 把“没打到 local-router/claude-opus-4-6-thinking”理解成“没打到 local-router provider”

→ 失败原因：provider 命中和具体模型命中是两层概念

✅ 分别判断 provider 流量和模型流量；当前确实在打 local-router，但主走的是 local-router/gpt-5.4

❌ 只看当前 provider 声明，不看 fallback 链

→ 失败原因：某模型不在 fallback 链里，就算主模型失败也不会自然切过去

✅ 核对 agents.defaults.model 的完整 fallback 列表

❌ 看到 OpenClaw fallback model: gpt-5.4 via http://localhost:8317/v1 就断言“本次请求发生了 fallback”

→ 失败原因：这类日志更像配置/调试打印，不一定是逐请求决策日志

✅ 以 requested=...、 candidate_failed、 candidate_succeeded 这类更强证据为准

❌ 因为没查到标准 fallback 日志，就断言“完全没有 fallback”

→ 失败原因：日志打点可能不完整，错误也可能发生在 provider 适配器层

✅ 表述为“当前没有看到清晰完整的 fallback 决策证据”，避免过度结论

❌ 把一次 500 EOF 失败忽略掉，继续说“所有请求都成功”

→ 失败原因：只要存在一条明确失败日志，就足以推翻“全成功”

✅ 先确认是否有任意失败样本，再谈成功率和 fallback 概率

❌ 把 code 143 当作 ClaudeCodeCLI 自身功能错误

→ 失败原因： 143 通常是 SIGTERM，更像外层调度/会话终止

✅ 优先从 exec 包装层、会话回收、超时策略和 stdin 生命周期分析

❌ 直接前台等待长任务 stdout 作为唯一结果来源

→ 失败原因：会话被回收时，stdout 常常拿不到，导致“任务做了但结果丢了”

✅ 把 stdout/stderr 都落盘，并用后台轮询接回结果

❌ 用 heredoc / stdin 重定向跑长时间 CLI，而不做探针

→ 失败原因：包装层对子进程树和输入流生命周期不稳定

✅ 先跑 claude -p "reply with OK" 探针，再启动正式任务

Key code and configuration#

当前 Agent 主模型与默认 fallback（已验证）#

yaml

agents:
  main:
    model: local-router/gpt-5.4
  coder:
    model: local-router/gpt-5.4
  writer:
    model: local-router/gpt-5.4

  defaults:
    model:
      primary: local-router/gpt-5.4
      fallbacks:
        - aigocode-gpt/gpt-5.4-codex
        - openai-codex/gpt-5.4
        - local-router/gpt-5.3-codex
        - aigocode-gpt/gpt-5.3-codex

目标模型当前所处位置（已验证语义）#

yaml

models:
  providers:
    local-router:
      models:
        - local-router/gpt-5.4
        - local-router/gpt-5.3-codex
        - local-router/claude-opus-4-6-thinking
        - claude-sonnet-4-6

关键失败日志样例：证明 local-router/gpt-5.4 并非全成功#

text

2026-03-14T05:32:22.073+08:00
embedded run agent end
isError=true
model=gpt-5.4
provider=local-router
error=500 Post "https://chatgpt.com/backend-api/codex/responses": EOF

历史上目标 Claude 模型曾被请求的证据样式#

text

requested=local-router/claude-opus-4-6-thinking
candidate_failed... reason=rate_limit
fallback -> aigocode-gpt/gpt-5.4-codex

当前缺失的标准 fallback 决策证据#

text

requested=local-router/gpt-5.4 -> 0
candidate_failed requested=local-router/gpt-5.4 -> 0
candidate_succeeded requested=local-router/gpt-5.4 -> 0

辅助链路使用的模型线索#

text

memos-local-openclaw-plugin summarizer:
model = claude-sonnet-4-6
endpoint = http://localhost:8317/v1

ClaudeCodeCLI 中断的关键状态#

text

session = mild-breeze
status = failed
duration ≈ 3m1s
Exec failed (..., code 143)

不稳定的调用方式线索#

bash

claude -p < /tmp/claude_review_prompt.txt

更稳的结果落盘方式#

bash

claude -p... > /tmp/claude_review_output.txt 2>/tmp/claude_review_error.txt

最小健康探针#

bash

claude -p "reply with OK"

Environment and prerequisites#

• 需要有 OpenClaw 当前配置读取权限，至少能查看：
  • agents.main
  • agents.coder
  • agents.writer
  • agents.defaults.model
  • models.providers.local-router.models[]
• 需要能读取 OpenClaw 运行日志或聚合日志。
• 需要能看到与 provider、model、fallback、embedded run、plugin summarizer 相关的日志字段。
• 若要分析 CLI 中断，需要能读取 exec session 状态、退出码、持续时间，以及 stdout/stderr 是否落盘。
• 若要复现规避方案，需要本机可执行 claude CLI，并允许将输出重定向到临时文件。
• 对 code 143 的分析依赖类 Unix 退出码语义： 143 = 128 + 15 = SIGTERM。

Companion files#

• references/claudecodecli-exit-code-143-sigterm-reference.md — reference documentation
• references/openclaw-fallback-log-interpretation-reference.md — reference documentation