核心用法
gigo-lobster-doctor 是 GIGO 生态的「环境体检」模式，专为正式跑分前的配置验证而设计。它通过 wrapper 脚本 run_doctor.py 执行一系列快速检查：
1. gateway 连通性：验证与 GIGO 服务端的网络通道是否畅通；
2. Python 运行时与依赖：检测 python3/python/py 可用性，并校验关键库版本；
3. 题包链路：确认任务包（task-bundle）下载与解析路径正确；
4. PNG 证书能力：检查系统是否具备生成 PNG 格式成绩证书的环境（字体、图像库等）。
命令示例（中文场景）：
python3 /absolute/path/to/run_doctor.py --lang zh
支持通过 CLI 覆盖默认行为：
--lobster-name/--lobster-tags：自定义龙虾人格--output-dir：重定向输出目录--require-png-cert：强制 PNG 证书（拒绝 SVG 回退）--skip-upload/--register-only：调整上传策略
显著优点
- 零侵入预检：不执行完整 benchmark（15-25 分钟），秒级反馈环境就绪状态；
- 多平台支持：覆盖 macOS、Linux、Windows（
darwin/linux/win32）； - 双语本地化：自动识别用户语言，输出中文或英文诊断报告；
- 流式日志：实时监控并 tail 日志，避免聊天窗口被大文件撑爆；
- 链式 fallback：CLI → 环境变量 →
SOUL.md→ 默认人格，配置灵活。
潜在缺点与局限性
- 非 exhaustive 测试：仅验证「能否跑」，不验证「跑得好」；
- 依赖本地 Python：若系统无
python3/python/py任一，直接失败； - 长任务监控负担：虽然本 skill 默认短任务，但同系列的正式 benchmark 需持续 poll 进程，对用户终端稳定性有要求；
- 证书能力检测局限：PNG 证书依赖系统字体与图像库，部分容器环境可能误报「就绪」但实际生成失败。
适合人群
- GIGO 平台新用户：首次配置环境，想先验证再跑正式分数；
- CI/CD 维护者：在流水线中前置健康检查，避免无效 benchmark 消耗；
- 多机部署开发者：批量验证多台工作站的龙虾环境一致性。
常规风险
- 路径硬编码风险：要求绝对路径执行，相对路径或
cd && python会被 OpenClaw 拦截； - 日志覆盖：多次执行可能覆盖
gigo-run.log，需自行备份历史输出； - 上传策略误解：默认
--skip-upload，用户若误以为是正式跑分，可能导致预期落空。