遇到aionclaw任务卡住等问题，需先将config.yaml中logging.level改为error以启用错误日志；再通过搜索“taotoken auth failed”“model not found”“connection refused”定位权限、模型启用或网络问题；最后用cli.exe diagnose或debug_trace精准分析。
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当你在使用 AionClaw 过程中遇到任务卡住、模型不响应、界面提示“通道绑定失败”或控制台反复刷出 401/404/timeout 日志时，不能靠肉眼扫日志就直接定位根源——因为同一类报错背后可能对应完全不同的配置层级问题，比如 TaoToken Key 权限未开通、Base URL 多写了 /v1、本地防火墙拦截了 8080 端口、或是 Hermes Agent 的缓存文件损坏。AionClaw 自带的日志诊断能力只在特定条件下生效，必须先触发它的结构化日志捕获机制，再配合关键字段过滤，才能把真正的问题从海量输出中揪出来。
确认日志是否处于可分析状态
打开 AionClaw 安装目录下的 logs 文件夹，检查是否存在以 【error_YYYYMMDD.log】 命名的文件；若只有 app.log 或 system.log 且内容全是 INFO 级别流水，说明日志级别未开启错误捕获——此时需先关闭 AionClaw，用记事本打开同目录下的 config.yaml，找到 logging: 区块，将 level: 的值从 INFO 改为 ERROR，保存后重启程序。
这一步不做，后续所有日志分析都无效。
从报错日志里快速锁定三类关键线索
用 VS Code 或 Notepad++ 打开最新的 error_YYYYMMDD.log，按 Ctrl+F 搜索以下三个关键词，出现顺序和组合决定问题类型：
① 搜索 “TaoToken auth failed” → 出现即表示 Key 无效或过期，立刻去 taotoken.net 控制台 检查该 Key 是否被禁用、是否超出调用配额、是否绑定 IP 白名单但当前设备 IP 已变更；
② 搜索 “model not found” → 不代表模型不存在，而是 AionClaw 当前请求的模型名（如 qwen2.5-7b）未在 TaoToken 后台启用，需登录 TaoToken 控制台 →「模型管理」→ 找到对应模型 → 点击「启用」；
③ 搜索 “connection refused” 或 “timeout after 30s” → 表明请求根本没发出去，大概率是本地网络策略阻断：检查 Windows 防火墙是否放行了 AionClaw.exe 的出站连接，或 macOS 中「系统设置→隐私与安全性→防火墙→防火墙选项」里是否勾选了 AionClaw。
方法一：用内置诊断命令提取结构化错误上下文
在 AionClaw 安装目录下，按住 Shift + 右键 →「在此处打开 PowerShell 窗口」→ 输入：.\cli.exe diagnose --last-error → 回车。
这条命令会自动读取最近一次失败任务的完整上下文，包括触发时间、调用模型名、原始请求头、响应状态码、Hermes Agent 缓存路径，以及最关键的——【哪一行配置文件被读取、读到了什么值】。例如输出中若含 "base_url: https://taotoken.net/api/v1"，就说明 config.yaml 里手动加了 /v1，而 TaoToken 接口不接受该路径，必须删掉。
方法二：临时启用详细网络追踪
在 config.yaml 中找到 network: 区块，在其下方新增两行：
debug_trace:
enable: true
保存后重启 AionClaw，此时会在 logs 目录生成 trace_YYYYMMDD.log，里面包含每条 HTTP 请求的完整 URL、Header、Body（Key 被自动掩码）、响应 Body 和耗时。重点看 status_code 不为 200 的条目，对照 TaoToken 文档中各模型的正确请求格式校验。
注意：该模式会显著降低运行速度，排查完务必把 enable: true 改回 false，否则影响定时任务执行节奏。
