OpenClaw ist eine Schleife: Es liest deinen Arbeitsbereich (Workspace), führt Shell-Befehle über sein Ausführungswerkzeug (exec tool) aus, liest die Ausgabe und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist. Warum sind deine API-Tests nicht in dieser Schleife? Sie befinden sich in Apidog hinter einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) und werden ausgeführt, wenn sich jemand daran erinnert, zu klicken. Dein Agent berührt sie nie.
Die Lösung ist ein einziger Konfigurationsblock. Die Apidog CLI ist ein npm-Paket, apidog-cli, das die in Apidog erstellten Testszenarien direkt über ein Terminal ausführt. Sobald die CLI installiert ist und OpenClaw davon weiß, führt dein Agent ein Apidog-Szenario auf dieselbe Weise aus, wie er deine Unit-Tests ausführt: den Befehl ausführen, den Exit-Code lesen, den Code beheben, wenn er rot ist.
Dieser Leitfaden behandelt den OpenClaw-spezifischen Teil, den der generische Installationsleitfaden überspringt: wo die Apidog-Regeln abgelegt werden müssen, damit der Agent sie beibehält, wie OpenClaws Ausführungswerkzeug (exec tool) apidog run tatsächlich ausführt und wie das Ergebnis zu lesen ist.
Falls du die CLI noch nicht installiert hast, tue dies zuerst. So installierst du die Apidog CLI mit einem KI-Code-Agenten erklärt die npm-Installation, Authentifizierung und den ersten Lauf. Dieser Artikel geht davon aus, dass apidog --version eine Nummer ausgibt und du bei deinem Apidog-Konto angemeldet bist.
Um welches OpenClaw es hier geht
OpenClaw ist der Open-Source-, lokale KI-Agent, der auf deiner eigenen Maschine läuft. Er verfügt über einen Arbeitsbereich (Workspace), eine Reihe von Fähigkeiten und ein Ausführungswerkzeug (exec tool), das echte Shell-Befehle ausführt. Es ist kein Code-Vervollständigungs-Plugin und kein gehosteter Chatbot. Wenn du openclaw lokal ausgeführt und beobachtet hast, wie es Dateien bearbeitet und Befehle ausführt, bist du hier richtig. Für die umfassendere Einrichtung siehe OpenClaw-Entwicklungs-Workflow-Automatisierung und den Leitfaden für eine sichere OpenClaw-Installation, bevor du ihm Befehle übergibst.
Die Unterscheidung ist wichtig, weil OpenClaw Projektregeln aus Arbeitsbereichsdateien lernt und dieser Mechanismus eine einmalige „Führe meine Tests aus“-Anweisung in etwas verwandelt, das OpenClaw von sich aus anstrebt. Dieser Mechanismus ist AGENTS.md.
Schritt 1: Füge die Apidog-Regeln zu AGENTS.md hinzu
OpenClaw liest Arbeitsbereichsdateien als feste Anweisungen und injiziert sie in den Kontext des Agenten. Die gewünschte Datei ist AGENTS.md, das prozedurale Regelwerk, das dem Agenten sagt, was und wie er zu tun hat. Stell es dir als CLAUDE.md für Claude Code vor; OpenClaw liefert sogar eine Standardvorlage mit, die du in deinen Arbeitsbereich kopieren kannst, und es behandelt einen gleichnamigen CLAUDE.md-Symlink als dieselbe Datei. Der Arbeitsbereich ist standardmäßig ~/.openclaw/workspace, aber du kannst einen Agenten mit agents.list[].workspace auf dein Projektverzeichnis verweisen, und OpenClaw unterstützt bereichsbezogene AGENTS.md-Dateien pro Unterverzeichnis (siehe OpenClaws AGENTS.md-Referenz).
Füge einen kurzen Block zu deiner AGENTS.md hinzu:
## API testing with Apidog
- To run API tests, use the Apidog CLI: `apidog run -t <scenario_id> -e <env_id> -r cli`.
- Exit code 0 means every assertion passed. Non-zero means something failed. Treat it as the pass/fail gate.
- The machine is already authenticated with `apidog login`. Never add an --access-token flag and never put a token in this file.
- If a flag looks unfamiliar, run `apidog run --help` instead of guessing.
Deshalb schreibst du die CLI in AGENTS.md, anstatt sie im Chat zu erwähnen. Eine in eine Sitzung eingegebene Szenario-ID ist nach Beendigung der Sitzung verschwunden. Eine in AGENTS.md ist von nun an für jedes Teammitglied und jeden OpenClaw-Lauf verfügbar.
Schritt 2: Befehl von Apidog abrufen
Du musst die Szenario-ID nicht von Hand schreiben. Öffne das Testszenario in Apidog, gehe zum CI/CD-Tab und kopiere den generierten Befehl. Es sieht dann so aus:
apidog run -t 1234567 -e 890123 -r cli
Das -t ist das Testszenario, -e ist die Umgebung und -r cli ist der Reporter. Füge die echten IDs in den AGENTS.md-Block aus Schritt 1 ein, damit OpenClaw immer das richtige Szenario gegen die richtige Umgebung aufruft. Der vollständige Apidog CLI-Leitfaden und die Apidog run Befehlsreferenz decken alle Flags ab, wenn du es anpassen möchtest.
Schritt 3: Lasse den Agenten den Test ausführen
Nachdem der Block eingerichtet ist, starte OpenClaw für dein Projekt und nimm eine Änderung vor, die deine API betrifft, oder fordere ihn einfach auf, die Überprüfung durchzuführen. Da AGENTS.md bereits im Kontext ist, weiß der Agent, dass die CLI existiert, und gibt den apidog run-Befehl über sein Ausführungswerkzeug (exec tool) aus.
Das Ausführungswerkzeug (exec tool) führt Shell-Befehle im Arbeitsbereich aus, und OpenClaw schützt sie mit einem Berechtigungsmodus. Die Modi sind deny (ablehnen), allowlist (Zulassungsliste), ask (fragen), auto (automatisch) und full (vollständig) (dokumentiert auf der OpenClaw-Seite für Berechtigungsmodi). Für einen Code-Agenten ist auto die sinnvolle Einstellung: Befehle auf der Zulassungsliste werden ohne Aufforderung ausgeführt, und alles andere wird überprüft, bevor es dich fragt. Wenn dein Modus ask ist, pausiert OpenClaw und fordert eine Genehmigung an, bevor apidog run ausgeführt wird; genehmige es einmal, oder füge den Befehl deiner Zulassungsliste hinzu, damit ein schreibgeschützter Test gegen Staging von selbst ausgeführt wird. Lege den Modus unter tools.exec in openclaw.json fest.
Schritt 4: Den Bericht in OpenClaw lesen
Der -r cli Reporter gibt ein Schritt-für-Schritt-Ergebnis im Terminal aus: jede Anfrage, jede Assertion und welche davon mit erwartetem vs. tatsächlichem Wert fehlgeschlagen ist. Diese direkte Aufschlüsselung ist das, was OpenClaw liest, um seinen nächsten Schritt zu entscheiden, also behalte cli in der Liste.
Wenn du einen Bericht haben möchtest, den du im Browser öffnen oder einem Teamkollegen geben kannst, füge den HTML-Reporter hinzu:
apidog run -t 1234567 -e 890123 -r cli,html
Der html-Reporter schreibt eine eigenständige Datei nach ./apidog-reports. Behalte cli daneben, damit OpenClaw weiterhin die direkte Ausgabe erhält. Für das JUnit-Format, das CI-Dashboards parsen, und jeden anderen Reporter, siehe den Apidog CLI Testberichte-Leitfaden.
OpenClaw-Tests innerhalb seiner eigenen Schleife
Der Punkt ist, was passiert, wenn du aufhörst zu fragen und OpenClaw das Szenario von selbst ausführt, weil AGENTS.md es angewiesen hat.
Stell dir vor, OpenClaw bearbeitet einen Handler, der eine Checkout-Antwort erstellt. Seine Schleife ändert sich: Es bearbeitet den Code, dann, anstatt den Sieg zu erklären, führt es dein Apidog-Szenario gegen Staging aus, liest den Exit-Code und handelt danach. Grün, es geht weiter. Rot, es öffnet den Bericht, liest, welche Assertion fehlgeschlagen ist (der Statuscode, das fehlende Feld, der falsche Wert), versucht eine Korrektur und führt es erneut aus. Der API-Test wird Teil derselben Bearbeitungs-Test-Korrektur-Schleife, durch die OpenClaw bereits deine Unit-Tests führt. Du hast eine Anweisung geschrieben und der Agent hat den Befehl in seine bestehende Arbeitsweise integriert.
Dies ist das Delegieren-und-Verifizieren-Modell, das jeden Agenten-Workflow sicher macht. OpenClaw führt den Befehl aus und liest das Ergebnis; du erstellst weiterhin Szenarien visuell in Apidog und überprüfst stichprobenartig, ob der Agent die Exit-Codes ehrlich liest. Für das umfassendere Muster siehe wie man KI-Agenten für API-Tests verwendet und das Apidog AI Test-Harness.
Überprüfe, ob OpenClaw die CLI tatsächlich ausführt
Agenten melden Erfolge, die sie nicht verdient haben, und OpenClaw ist keine Ausnahme. Drei Überprüfungen, in der Reihenfolge, wie oft sie Probleme aufdecken.
Zuerst, bestätige, dass der Befehl überhaupt ausgeführt wurde. OpenClaws Transkript zeigt die `exec`-Befehle, die es ausgeführt hat, und deren Ausgabe. Suche nach der wörtlichen Zeile apidog run ... und einem Ergebnis darunter. Wenn OpenClaw sagt, es habe die Tests ausgeführt, du den Befehl aber nicht siehst, hat es etwas zusammengefasst, das es nie getan hat. Bitte es, es erneut auszuführen und die Rohausgabe anzuzeigen.
Zweitens, bestätige den Exit-Code, den entscheidenden. Frage direkt danach:
What was the exit code of that apidog run command?
apidog run beendet sich mit 0, wenn alle Assertions erfolgreich sind, und mit einem Wert ungleich Null, wenn etwas fehlschlägt. Dieses einzige Verhalten ermöglicht es OpenClaw oder einer Pipeline, den Lauf als sauberes Tor zu behandeln. Wenn der Text sagt „Tests bestanden“, aber der Exit-Code ungleich Null ist, hat der Exit-Code Recht.
Drittens, bestätige, dass das echte Szenario verwendet wurde. Wenn ein Lauf mit „Szenario nicht gefunden“ fehlschlägt, hat OpenClaw möglicherweise eine ID erfunden oder sich falsch erinnert. Überprüfe die -t- und -e-Werte anhand von AGENTS.md und dem von Apidog im CI/CD-Tab generierten Befehl erneut. Die IDs in AGENTS.md sind die Wahrheit.
Optional: den Apidog MCP-Server verbinden
Das Ausführen von apidog run über das Ausführungswerkzeug (exec tool) deckt das meiste ab, was du benötigst. Ein Weg geht noch weiter: das Model Context Protocol (MCP).
OpenClaw unterstützt MCP-Server. Du fügst einen mit openclaw mcp add <name> hinzu, was die Serverdefinition in ~/.openclaw/openclaw.json unter mcp.servers schreibt und stdio-Flags wie --command und --arg akzeptiert (siehe OpenClaws MCP-Dokumentation). Der Apidog MCP-Server macht deine API-Spezifikationen über MCP zugänglich, sodass OpenClaw dein Schema lesen kann, während es Code schreibt, nicht erst im Nachhinein. Die Arbeitsteilung ist klar: Die CLI führt die Tests aus, und MCP speist dem Agenten die Spezifikation zu.
Wenn OpenClaw Fehler macht
Einige Fehler treten während der Einrichtung häufig auf.
Es ignoriert den AGENTS.md-Block. Wenn OpenClaw einen generischen Befehl oder gar keinen ausführt, wird die Datei möglicherweise nicht in den Kontext geladen. Bestätige, dass der Block in der AGENTS.md liegt, die zum aktiven Arbeitsbereich des Agenten gehört, und denke daran, dass OpenClaw bereichsbezogene AGENTS.md-Dateien nach Verzeichnis durchsucht, sodass eine Regel, die in einem falschen Unterbaum vergraben ist, übersprungen wird. Das Neustarten der Sitzung erzwingt ein erneutes Einlesen.
Es führt nie etwas aus, weil `exec` blockiert ist. Da OpenClaws Standardrichtlinie verschärft wurde, kann `exec` verweigert oder hinter einer Zulassungsliste gehalten werden. Wenn apidog run stillschweigend übersprungen wird, überprüfe deinen Berechtigungsmodus unter tools.exec und wechsle entweder zu auto oder füge apidog zur Zulassungsliste hinzu. Siehe den Leitfaden für eine sichere OpenClaw-Installation, um zu erfahren, wie du nur diesen Befehl freigibst, ohne alles freizugeben.
Es übergibt trotzdem ein Zugriffstoken. Wenn OpenClaw versucht, --access-token hinzuzufügen, rät es von öffentlichen Beispielen. Der Block weist es bereits an, dies nicht zu tun, da die Maschine über apidog login authentifiziert ist. Verstärke diese Anweisung, und lege niemals einen echten Token in AGENTS.md ab; für das korrekte Muster siehe Apidog CLI-Authentifizierung.
Es erfindet ein Flag. Ein Fehler „unbekannte Option“ bedeutet, dass OpenClaw ein Flag erraten hat, das deine Version nicht besitzt. Weise es an, apidog run --help auszuführen und kopiere das genaue Flag von dort, das immer korrekt für deine installierte Version ist.
Es meldet einen Erfolg bei einem fehlgeschlagenen Lauf. Der kostspieligste Fehler und der Grund, warum die Exit-Code-Regel in deiner AGENTS.md und deinem Verifizierungsschritt steht. Wenn die Zusammenfassung und der Exit-Code nicht übereinstimmen, gewinnt der Exit-Code. Wenn du einen anderen Agenten dafür verwendet hast, gilt dieselbe Regel; der Ansatz spiegelt wider, was wir in Apidog CLI in Codex und den Unterschieden in Claude Code vs. OpenClaw behandeln.
Vom täglichen Agenten zur getesteten Schleife
Das ist die Einrichtung. Installiere apidog-cli einmal gemäß dem Installationsleitfaden, füge einen kurzen Apidog-Block zu deiner Arbeitsbereichs-AGENTS.md hinzu, lege den exec-Berechtigungsmodus fest, damit der Befehl ausgeführt werden kann, und OpenClaw weiß, wie es deine API-Tests ausführt und das Ergebnis innerhalb derselben Schleife liest, die es bereits zum Bearbeiten von Code verwendet. Ein fehlerhafter Endpunkt wird erkannt, während OpenClaw noch an der Änderung arbeitet, nicht erst, nachdem sie ausgeliefert wurde.
Ein Test hinter einer GUI läuft, wenn ein Mensch klickt; ein einzeiliger Befehl läuft, wann immer OpenClaw es entscheidet. Du erstellst weiterhin Szenarien visuell in Apidog, und dein Agent führt sie aus, wo du nicht zusiehst. Lade Apidog herunter, erstelle ein Szenario, füge seinen apidog run-Befehl in AGENTS.md ein und beobachte, wie OpenClaw ihn bei der nächsten Änderung aufgreift. Wenn du dasselbe Gate in einer Pipeline ohne anwesenden Agenten möchtest, behandelt Apidog CLI in GitHub Actions die Geheimnisse, Reporter und die Exit-Code-Gating.