Update Dockerfile

Dockerfile

@@ -13,26 +13,26 @@ RUN pip3 install --no-cache-dir huggingface_hub --break-system-packages
 
 RUN npm install -g openclaw@latest --unsafe-perm
 
+# 安装微信插件（若不需要可注释）
 RUN npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install
 
 ENV PORT=7860 \
     OPENCLAW_GATEWAY_MODE=local \
     HOME=/root
 
-# 设置环境变量，防止 doctor 自动启用 Telegram
+# 防止自动启用 Telegram
 ENV OPENCLAW_DISABLE_TELEGRAM=1
 
-# ========= 2. 完整的 sync.py 备份恢复脚本 =========
+# ========= 2. 改进的 sync.py 备份恢复脚本 =========
 RUN cat > /usr/local/bin/sync.py << 'SYNC_EOF'
-import os, sys, tarfile
+import os, sys, tarfile, subprocess, time
 from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
 from datetime import datetime, timedelta
-import subprocess
-import time
 
 api = HfApi()
 repo_id = os.getenv("HF_DATASET")
 token = os.getenv("HF_TOKEN")
+DATA_DIR = "/root/.openclaw"
 
 def restore():
     try:
@@ -48,13 +48,16 @@ def restore():
             if name in files:
                 print(f"--- [SYNC] 发现备份文件: {name}, 正在下载... ---")
                 path = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=name, repo_type="dataset", token=token)
+                # 使用 extractall 前确保目标目录存在
+                os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
                 with tarfile.open(path, "r:gz") as tar:
-                    tar.extractall(path="/root/.openclaw/")
-                print(f"--- [SYNC] 恢复成功! 数据已覆盖至 /root/.openclaw/ ---")
+                    tar.extractall(path=DATA_DIR)
+                print(f"--- [SYNC] 恢复成功! 数据已覆盖至 {DATA_DIR} ---")
                 return True
         print("--- [SYNC] 未找到最近 5 天的备份包 ---")
     except Exception as e:
         print(f"--- [SYNC] 恢复异常: {e} ---")
+    return False
 
 def backup():
     try:
@@ -63,11 +66,12 @@ def backup():
         print(f"--- [SYNC] 正在执行全量备份: {name} ---")
         with tarfile.open(name, "w:gz") as tar:
             for target in ["sessions", "workspace", "agents", "memory", "openclaw.json", "wechat-data"]:
-                full_path = f"/root/.openclaw/{target}"
+                full_path = os.path.join(DATA_DIR, target)
                 if os.path.exists(full_path):
                     tar.add(full_path, arcname=target)
         api.upload_file(path_or_fileobj=name, path_in_repo=name, repo_id=repo_id, repo_type="dataset", token=token)
         print(f"--- [SYNC] 备份上传成功! ---")
+        # 可选：发送微信通知（需确保微信通道可用）
         for _ in range(3):
             try:
                 result = subprocess.run(["openclaw", "wechat", "send", "--to=me", f"备份成功: {name}"], capture_output=True, timeout=10)
@@ -88,23 +92,23 @@ SYNC_EOF
 
 RUN chmod +x /usr/local/bin/sync.py
 
-# ========= 3. 启动脚本 start-openclaw（禁用 Telegram + 前台 exec） =========
+# ========= 3. 启动脚本 start-openclaw =========
 RUN cat > /usr/local/bin/start-openclaw << 'EOF'
 #!/bin/bash
 set -e
 
 echo "Starting OpenClaw gateway..."
 
+# 恢复备份数据（在创建新文件之前执行）
 python3 /usr/local/bin/sync.py restore
 
-# 彻底删除 Telegram 所有残留文件
-rm -rf /root/.openclaw/agents/main/agent/channels/telegram
-rm -rf /root/.openclaw/credentials/telegram
-rm -rf /root/.openclaw/agents/main/agent/telegram*
+# 清理 Telegram 残留（若需要）
 rm -rf /root/.openclaw/agents/main/agent/channels/telegram*
+rm -rf /root/.openclaw/credentials/telegram*
 rm -f /root/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json
 find /root/.openclaw -name "*telegram*" -exec rm -rf {} + 2>/dev/null || true
 
+# 确保必要目录存在（不会覆盖已恢复的数据）
 mkdir -p /root/.openclaw/sessions
 mkdir -p /root/.openclaw/workspace
 mkdir -p /root/.openclaw/workspace/memory
@@ -113,24 +117,12 @@ touch /root/.openclaw/workspace/MEMORY.md
 DATE=$(date +%Y-%m-%d)
 touch /root/.openclaw/workspace/memory/$DATE.md
 
-CLEAN_BASE=$(echo "$OPENAI_API_BASE" | sed "s|/chat/completions||g" | sed "s|/v1/|/v1|g" | sed "s|/v1$|/v1|g")
-
-if [ -n "$GEMINI_API_KEY" ]; then
-  PROVIDER="google"
-  API_KEY_VAR="$GEMINI_API_KEY"
-  BASE_URL_VAR="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"
-  MODEL_VAR="$MODEL"
-  PRIMARY_MODEL="google/$MODEL_VAR"
-  API_TYPE="google-generative-ai"
-else
-  PROVIDER="openai"
-  API_KEY_VAR="$OPENAI_API_KEY"
-  BASE_URL_VAR="$CLEAN_BASE"
-  MODEL_VAR="$MODEL"
-  PRIMARY_MODEL="openai/$MODEL_VAR"
-  API_TYPE="openai-completions"
-fi
-
+# 更健壮的 API Base 处理：通过环境变量直接指定，不在脚本中做字符串替换
+# 你需要在 openclaw.json 中使用正确的 baseUrl，这里只做兜底
+echo "当前配置的环境变量:"
+echo "OPENAI_API_BASE=$OPENAI_API_BASE"
+echo "GEMINI_API_KEY=$GEMINI_API_KEY"
+echo "MODEL=$MODEL"
 
 echo "=== openclaw.json content ==="
 cat /root/.openclaw/openclaw.json
@@ -138,14 +130,26 @@ echo "=== end ==="
 
 openclaw doctor --fix
 
-# 启动定时备份（后台运行）
+# 启动定时备���（后台，每30分钟）
 (while true; do sleep 1800; python3 /usr/local/bin/sync.py backup; done) &
 
-# ✅ 前台运行 gateway（容器永不退出）
+# 前台运行 gateway
 exec openclaw gateway run --port $PORT
 EOF
 
 RUN chmod +x /usr/local/bin/start-openclaw
 
+# ========= 4. 导入配置文件（关键步骤） =========
+# ⚠️ 重要安全提醒：
+# 请将你本地配置好的 openclaw.json（包含模型和通道设置，但建议使用占位符密钥）
+# 放到与 Dockerfile 同一目录下，然后取消下面这行的注释。
+# 切勿将包含真实 API Key 的 openclaw.json 提交到公开仓库！
+# ------------------------------------------------
+# RUN mkdir -p /root/.openclaw
+# COPY openclaw.json /root/.openclaw/openclaw.json
+# ------------------------------------------------
+# 你可以改用环境变量动态生成配置文件，或者在 Hugging Face Spaces 的 Settings 中
+# 通过 Repository secrets 注入完整的 openclaw.json 内容（需要额外脚本处理）。
+
 EXPOSE 7860
 CMD ["/usr/local/bin/start-openclaw"]