CLI commands

واجهة CLI للاستدلال

openclaw infer هو السطح القياسي عديم الواجهة لسير عمل الاستدلال المدعوم بالمزودين.

وهو يعرض عمدا عائلات القدرات، وليس أسماء RPC الخام الخاصة بـ Gateway ولا معرّفات أدوات الوكيل الخام.

حوّل infer إلى مهارة

انسخ هذا والصقه في وكيل:

Read https://docs.openclaw.ai/cli/infer, then create a skill that routes my common workflows to `openclaw infer`.
Focus on model runs, image generation, video generation, audio transcription, TTS, web search, and embeddings.

ينبغي أن تقوم المهارة الجيدة المستندة إلى infer بما يلي:

ربط نوايا المستخدم الشائعة بأمر infer الفرعي الصحيح
تضمين بعض أمثلة infer القياسية لسير العمل التي تغطيها
تفضيل openclaw infer ... في الأمثلة والاقتراحات
تجنب إعادة توثيق سطح infer بالكامل داخل متن المهارة

تغطية المهارات المعتادة التي تركز على infer:

openclaw infer model run
openclaw infer image generate
openclaw infer audio transcribe
openclaw infer tts convert
openclaw infer web search
openclaw infer embedding create

لماذا تستخدم infer

يوفر openclaw infer واجهة CLI واحدة ومتسقة لمهام الاستدلال المدعومة بالمزودين داخل OpenClaw.

الفوائد:

استخدام المزودين والنماذج المكوّنة بالفعل في OpenClaw بدلا من إعداد أغلفة مخصصة لكل خلفية.
إبقاء سير عمل النماذج والصور ونسخ الصوت وTTS والفيديو والويب والتضمينات ضمن شجرة أوامر واحدة.
استخدام شكل مخرجات --json ثابت للسكربتات والأتمتة وسير العمل المدفوع بالوكلاء.
تفضيل سطح OpenClaw رسمي عندما تكون المهمة في جوهرها "تشغيل الاستدلال".
استخدام المسار المحلي العادي دون الحاجة إلى Gateway لمعظم أوامر infer.

لعمليات التحقق الشاملة من المزودين، فضّل openclaw infer ... بعد نجاح اختبارات المزودين ذات المستوى الأدنى. فهو يمرّن CLI المشحون، وتحميل الإعدادات، وحل الوكيل الافتراضي، وتفعيل Plugin المضمّن، ووقت تشغيل القدرة المشتركة قبل إرسال طلب المزود.

شجرة الأوامر

 openclaw infer
  list
  inspect

  model
    run
    list
    inspect
    providers
    auth login
    auth logout
    auth status

  image
    generate
    edit
    describe
    describe-many
    providers

  audio
    transcribe
    providers

  tts
    convert
    voices
    providers
    status
    enable
    disable
    set-provider

  video
    generate
    describe
    providers

  web
    search
    fetch
    providers

  embedding
    create
    providers

المهام الشائعة

يربط هذا الجدول مهام الاستدلال الشائعة بأمر infer المقابل.

المهمة	الأمر	ملاحظات
تشغيل مطالبة نص/نموذج	`openclaw infer model run --prompt "..." --json`	يستخدم المسار المحلي العادي افتراضيا
تشغيل مطالبة نموذج على صور	`openclaw infer model run --prompt "Describe this" --file ./image.png --model provider/model`	كرر `--file` لمدخلات صور متعددة
إنشاء صورة	`openclaw infer image generate --prompt "..." --json`	استخدم `image edit` عند البدء من ملف موجود
وصف ملف صورة	`openclaw infer image describe --file ./image.png --prompt "..." --json`	يجب أن يكون `--model` نموذجا قادرا على الصور بصيغة `<provider/model>`
نسخ صوت	`openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json`	يجب أن يكون `--model` بصيغة `<provider/model>`
توليد كلام	`openclaw infer tts convert --text "..." --output ./speech.mp3 --json`	`tts status` موجّه إلى Gateway
إنشاء فيديو	`openclaw infer video generate --prompt "..." --json`	يدعم تلميحات المزود مثل `--resolution`
وصف ملف فيديو	`openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json`	يجب أن يكون `--model` بصيغة `<provider/model>`
البحث في الويب	`openclaw infer web search --query "..." --json`
جلب صفحة ويب	`openclaw infer web fetch --url https://example.com --json`
إنشاء تضمينات	`openclaw infer embedding create --text "..." --json`

السلوك

openclaw infer ... هو سطح CLI الأساسي لسير العمل هذه.
استخدم --json عندما ستستهلك المخرجات بواسطة أمر أو سكربت آخر.
استخدم --provider أو --model provider/model عند الحاجة إلى خلفية محددة.
بالنسبة إلى image describe وaudio transcribe وvideo describe، يجب أن يستخدم --model الصيغة <provider/model>.
بالنسبة إلى image describe، يشغّل --model الصريح ذلك المزود/النموذج مباشرة. يجب أن يكون النموذج قادرا على الصور في كتالوج النماذج أو إعدادات المزود. يشغّل codex/<model> دورة فهم صور محدودة عبر خادم تطبيق Codex؛ ويستخدم openai-codex/<model> مسار مزود OpenAI Codex OAuth.
أوامر التنفيذ عديمة الحالة تكون محلية افتراضيا.
أوامر الحالة المُدارة بواسطة Gateway تستخدم Gateway افتراضيا.
لا يتطلب المسار المحلي العادي تشغيل Gateway.
model run المحلي هو إكمال مزود لمرة واحدة وخفيف. فهو يحل نموذج الوكيل والمصادقة المكوّنين، لكنه لا يبدأ دورة وكيل دردشة، ولا يحمّل الأدوات، ولا يفتح خوادم MCP المضمّنة.
يقبل model run --file ملفات الصور، ويكتشف نوع MIME الخاص بها، ويرسلها مع المطالبة المقدمة إلى النموذج المحدد. كرر --file لصور متعددة.
يرفض model run --file المدخلات غير الصورية. استخدم infer audio transcribe لملفات الصوت وinfer video describe لملفات الفيديو.
يمرّن model run --gateway توجيه Gateway والمصادقة المحفوظة واختيار المزود ووقت التشغيل المضمّن، لكنه ما يزال يعمل كمسبار نموذج خام: فهو يرسل المطالبة المقدمة وأي مرفقات صور دون نص جلسة سابق، أو سياق bootstrap/AGENTS، أو تجميع محرك السياق، أو أدوات، أو خوادم MCP مضمّنة.
يتطلب model run --gateway --model <provider/model> اعتماد Gateway لمشغل موثوق لأن الطلب يطلب من Gateway تشغيل تجاوز مزود/نموذج لمرة واحدة.

النموذج

استخدم model للاستدلال النصي المدعوم بالمزودين وفحص النموذج/المزود.

openclaw infer model run --prompt "Reply with exactly: smoke-ok" --json
openclaw infer model run --prompt "Summarize this changelog entry" --model openai/gpt-5.4 --json
openclaw infer model run --prompt "Describe this image in one sentence" --file ./photo.jpg --model google/gemini-2.5-flash --json
openclaw infer model providers --json
openclaw infer model inspect --name gpt-5.5 --json

استخدم مراجع <provider/model> الكاملة لاختبار smoke لمزود محدد دون بدء Gateway أو تحميل سطح أدوات الوكيل الكامل:

openclaw infer model run --local --model anthropic/claude-sonnet-4-6 --prompt "Reply with exactly: pong" --json
openclaw infer model run --local --model cerebras/zai-glm-4.7 --prompt "Reply with exactly: pong" --json
openclaw infer model run --local --model google/gemini-2.5-flash --prompt "Reply with exactly: pong" --json
openclaw infer model run --local --model groq/llama-3.1-8b-instant --prompt "Reply with exactly: pong" --json
openclaw infer model run --local --model mistral/mistral-small-latest --prompt "Reply with exactly: pong" --json
openclaw infer model run --local --model openai/gpt-4.1 --prompt "Reply with exactly: pong" --json
openclaw infer model run --local --model ollama/qwen2.5vl:7b --prompt "Describe this image." --file ./photo.jpg --json

ملاحظات:

model run المحلي هو أضيق اختبار smoke عبر CLI لصحة المزود/النموذج/المصادقة لأنه، بالنسبة إلى مزودي غير Codex، يرسل فقط المطالبة المقدمة إلى النموذج المحدد.
مسبارات openai-codex/* المحلية هي الاستثناء الضيق: يضيف OpenClaw تعليمة نظامية دنيا كي يتمكن نقل Codex Responses من تعبئة حقل instructions المطلوب، دون إضافة سياق وكيل كامل أو أدوات أو ذاكرة أو نص جلسة.
يحافظ model run --file المحلي على ذلك المسار الخفيف ويرفق محتوى الصورة مباشرة برسالة المستخدم الواحدة. تعمل ملفات الصور الشائعة مثل PNG وJPEG وWebP عندما يُكتشف نوع MIME الخاص بها كـ image/*؛ وتفشل الملفات غير المدعومة أو غير المعروفة قبل استدعاء المزود.
يكون model run --file أفضل عندما تريد اختبار نموذج النص متعدد الوسائط المحدد مباشرة. استخدم infer image describe عندما تريد اختيار مزود فهم الصور في OpenClaw وتوجيه نموذج الصور الافتراضي.
يجب أن يدعم النموذج المحدد إدخال الصور؛ قد ترفض النماذج النصية فقط الطلب على طبقة المزود.
يجب أن يحتوي model run --prompt على نص غير فارغ؛ تُرفض المطالبات الفارغة قبل استدعاء المزودين المحليين أو Gateway.
يخرج model run المحلي بقيمة غير صفرية عندما لا يعيد المزود أي مخرجات نصية، بحيث لا تبدو المزودات المحلية غير القابلة للوصول والإكمالات الفارغة كمسبارات ناجحة.
استخدم model run --gateway عندما تحتاج إلى اختبار توجيه Gateway، أو إعداد وقت تشغيل الوكيل، أو حالة المزود المُدارة بواسطة Gateway مع إبقاء إدخال النموذج خاما. استخدم openclaw agent أو أسطح الدردشة عندما تريد سياق الوكيل الكامل والأدوات والذاكرة ونص الجلسة.
تدير model auth login وmodel auth logout وmodel auth status حالة مصادقة المزود المحفوظة.

الصورة

استخدم image للإنشاء والتحرير والوصف.

openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster illustration" --json
openclaw infer image generate --prompt "cinematic product photo of headphones" --json
openclaw infer image generate --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "simple red circle sticker on a transparent background" --json
openclaw infer image generate --prompt "slow image backend" --timeout-ms 180000 --json
openclaw infer image edit --file ./logo.png --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "keep the logo, remove the background" --json
openclaw infer image edit --file ./poster.png --prompt "make this a vertical story ad" --size 2160x3840 --aspect-ratio 9:16 --resolution 4K --json
openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --json
openclaw infer image describe --file ./receipt.jpg --prompt "Extract the merchant, date, and total" --json
openclaw infer image describe-many --file ./before.png --file ./after.png --prompt "Compare the screenshots and list visible UI changes" --json
openclaw infer image describe --file ./ui-screenshot.png --model openai/gpt-4.1-mini --json
openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --model ollama/qwen2.5vl:7b --prompt "Describe the image in one sentence" --timeout-ms 300000 --json

ملاحظات:

استخدم image edit عند البدء من ملفات إدخال موجودة.
استخدم --size أو --aspect-ratio أو --resolution مع image edit من أجل المزوّدين/النماذج التي تدعم تلميحات الهندسة في تعديلات الصور المرجعية.
استخدم --output-format png --background transparent مع --model openai/gpt-image-1.5 لمخرجات PNG من OpenAI بخلفية شفافة؛ يظل --openai-background متاحًا كاسم بديل خاص بـ OpenAI. المزوّدون الذين لا يعلنون دعم الخلفية يبلّغون عن التلميح كتجاوز تم تجاهله.
استخدم image providers --json للتحقق من مزوّدي الصور المضمّنين الذين يمكن اكتشافهم، وتكوينهم، واختيارهم، وإمكانات الإنشاء/التحرير التي يعرضها كل مزوّد.
استخدم image generate --model <provider/model> --json كأضيق اختبار حي عبر CLI لتغييرات إنشاء الصور. مثال:
```
openclaw infer image providers --json
openclaw infer image generate \
  --model google/gemini-3.1-flash-image-preview \
  --prompt "Minimal flat test image: one blue square on a white background, no text." \
  --output ./openclaw-infer-image-smoke.png \
  --json
```
يبلّغ رد JSON عن ok وprovider وmodel وattempts ومسارات المخرجات المكتوبة. عند ضبط --output، قد يتبع الامتداد النهائي نوع MIME الذي أعاده المزوّد.
بالنسبة إلى image describe وimage describe-many، استخدم --prompt لإعطاء نموذج الرؤية تعليمات خاصة بالمهمة مثل OCR أو المقارنة أو فحص الواجهة أو إنشاء تسمية توضيحية موجزة.
استخدم --timeout-ms مع نماذج الرؤية المحلية البطيئة أو بدايات Ollama الباردة.
بالنسبة إلى image describe، يجب أن يكون --model نموذج <provider/model> يدعم الصور.
بالنسبة إلى نماذج الرؤية المحلية في Ollama، اسحب النموذج أولًا واضبط OLLAMA_API_KEY على أي قيمة عنصر نائب، على سبيل المثال ollama-local. راجع Ollama.

الصوت

استخدم audio لتفريغ الملفات الصوتية.

openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json
openclaw infer audio transcribe --file ./team-sync.m4a --language en --prompt "Focus on names and action items" --json
openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json

ملاحظات:

audio transcribe مخصص لتفريغ الملفات، وليس لإدارة الجلسات في الوقت الفعلي.
يجب أن يكون --model بصيغة <provider/model>.

TTS

استخدم tts لتركيب الكلام وحالة مزوّد TTS.

openclaw infer tts convert --text "hello from openclaw" --output ./hello.mp3 --json
openclaw infer tts convert --text "Your build is complete" --output ./build-complete.mp3 --json
openclaw infer tts providers --json
openclaw infer tts status --json

ملاحظات:

القيمة الافتراضية لـ tts status هي Gateway لأنها تعكس حالة TTS التي يديرها Gateway.
استخدم tts providers وtts voices وtts set-provider لفحص سلوك TTS وتكوينه.

الفيديو

استخدم video للإنشاء والوصف.

openclaw infer video generate --prompt "cinematic sunset over the ocean" --json
openclaw infer video generate --prompt "slow drone shot over a forest lake" --resolution 768P --duration 6 --json
openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json
openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --model openai/gpt-4.1-mini --json

ملاحظات:

يقبل video generate الخيارات --size و--aspect-ratio و--resolution و--duration و--audio و--watermark و--timeout-ms ويمررها إلى وقت تشغيل إنشاء الفيديو.
يجب أن يكون --model بصيغة <provider/model> لـ video describe.

الويب

استخدم web لسير عمل البحث والجلب.

openclaw infer web search --query "OpenClaw docs" --json
openclaw infer web search --query "OpenClaw infer web providers" --json
openclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/cli/infer --json
openclaw infer web providers --json

ملاحظات:

استخدم web providers لفحص المزوّدين المتاحين والمكوّنين والمحددين.

التضمين

استخدم embedding لإنشاء المتجهات وفحص مزوّد التضمين.

openclaw infer embedding create --text "friendly lobster" --json
openclaw infer embedding create --text "customer support ticket: delayed shipment" --model openai/text-embedding-3-large --json
openclaw infer embedding providers --json

مخرجات JSON

توحّد أوامر Infer مخرجات JSON ضمن غلاف مشترك:

{
  "ok": true,
  "capability": "image.generate",
  "transport": "local",
  "provider": "openai",
  "model": "gpt-image-2",
  "attempts": [],
  "outputs": []
}

حقول المستوى الأعلى مستقرة:

ok
capability
transport
provider
model
attempts
outputs
error

بالنسبة إلى أوامر الوسائط المُنشأة، يحتوي outputs على الملفات التي كتبها OpenClaw. استخدم path وmimeType وsize وأي أبعاد خاصة بالوسائط في تلك المصفوفة للأتمتة بدلًا من تحليل stdout المقروء بشريًا.

الأخطاء الشائعة

# Bad
openclaw infer media image generate --prompt "friendly lobster"

# Good
openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster"

# Bad
openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model whisper-1 --json

# Good
openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json

ملاحظات

openclaw capability ... هو اسم بديل لـ openclaw infer ....

واجهة CLI للاستدلال

حوّل infer إلى مهارة

لماذا تستخدم infer

شجرة الأوامر

المهام الشائعة

السلوك

النموذج

الصورة

الصوت

TTS

الفيديو

الويب

التضمين

مخرجات JSON

الأخطاء الشائعة

ملاحظات

ذات صلة

Ask OpenClaw

# حوّل infer إلى مهارة

# لماذا تستخدم infer

# شجرة الأوامر

# المهام الشائعة

# السلوك

# النموذج

# الصورة

# الصوت

# TTS

# الفيديو

# الويب

# التضمين

# مخرجات JSON

# الأخطاء الشائعة

# ملاحظات

# ذات صلة

حوّل infer إلى مهارة

لماذا تستخدم infer

شجرة الأوامر

المهام الشائعة

السلوك

النموذج

الصورة

الصوت

TTS

الفيديو

الويب

التضمين

مخرجات JSON

الأخطاء الشائعة

ملاحظات

ذات صلة