OpenClaw Dockerユーザーの皆様: 破損したDiscordおよびチャンネル拡張機能を修正するには、コミット0c926a2c5に固定してください

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: March 22, 2026🔗 Source
OpenClaw Dockerユーザーの皆様: 破損したDiscordおよびチャンネル拡張機能を修正するには、コミット0c926a2c5に固定してください
Ad

問題点

Docker経由でOpenClawを実行している場合(docker build -t openclaw:local)、Discord、Signal、WhatsAppなどのチャネル拡張機能が更新後に動作しなくなった場合、あなただけではありません。最新のmainブランチをプルしてリビルドすると、すべてのチャネル拡張機能が次のエラーで失敗します:Error: Cannot find module '../../../src/infra/outbound/send-deps.js'

これはコミットd9c285e93(「送信依存関係インポートによる設定起動停止を修正」)によって引き起こされており、channel.tsに壊れた相対インポートが再導入されました。Dockerのマルチステージビルドではdist/ディレクトリのみが配布されるため、../../../src/のインポートは実行時に失敗します。

さらに2つ目の問題(GitHub #48422)として、Dockerビルドからdist/plugins/runtime/index.jsが欠落しており、send-depsエラーを回避してもDiscordとWhatsAppが壊れたままです。

現時点での修正方法

git履歴を調査した結果、固定できる安定したコミットが見つかりました:0c926a2c5 — 「fix(mattermost): carry thread context to non-inbound reply paths (#44283)」。これはバージョン2026.3.14で、Discord拡張機能リファクタリングチェーンが始まる前の最後のコミットです。このコミットではDocker上で全てのチャネル拡張機能が正しく動作します。

固定するには:

cd ~/your-openclaw-repo
git fetch origin
git checkout 0c926a2c5
docker build --no-cache -t openclaw:local
docker compose up -d

重要:コミット439c21e07はリファクタリングがきれいに見えますが、異なるモジュール欠落エラー(deliver.js)があるため、移動しないでください。安全な境界は0c926a2c5です。

Ad

上流で壊れているもの

  • Issue #46609 - send-deps.jsインポートによりDocker上の全10チャネル拡張機能が壊れる
  • PR #46944 - 修正提案済みだがまだマージされていない
  • Issue #48422 - 2つ目のDocker固有バグ:dist/plugins/runtime/index.js欠落(3月16日報告、修正PRまだなし)
  • 最新リリースはv2026.3.13-1(3月14日) - いずれの修正も含まれていない

注意点

リビルド後はDiscordのペアリングを再承認する必要があります:openclaw pairing approve discord

また、docker-compose.ymlにカスタムボリュームマウントがある場合は、git pullがローカルの変更と競合するため、プル前にコピーを保存してください。

📖 完全なソースを読む: r/openclaw

Ad

👀 See Also

ChatGPTの履歴をClaudeのプロジェクトにインポートする方法
Guides

ChatGPTの履歴をClaudeのプロジェクトにインポートする方法

ChatGPTのチャットをMarkdownとしてエクスポートし、関連するものをClaude Projectsにアップロードすることで、何年分のコンテキスト、進行中のプロジェクト、スタイル設定を引き継げます。

OpenClawRadar
コーディングエージェントの構成要素:ツール、メモリ、コンテキストがLLMを拡張する方法
Guides

コーディングエージェントの構成要素:ツール、メモリ、コンテキストがLLMを拡張する方法

セバスチャン・ラシュカは、Claude CodeやCodex CLIなどのコーディングエージェントの6つの基本構成要素を解説し、エージェントハーネスがモデルとツール、メモリ、リポジトリコンテキストを組み合わせることで、LLMをソフトウェア作業により効果的に活用する方法を説明しています。

OpenClawRadar
エージェントコンテキストを3層に分割して、700行のモノリス問題を解決する
Guides

エージェントコンテキストを3層に分割して、700行のモノリス問題を解決する

6つの自律エージェントを構築するチームは、エージェントのコンテキストを関心の種類と変更頻度に基づいて3つの層に分離することで、コンテキストファイルの肥大化を解決しました。具体的には、CLAUDE.md(アイデンティティ)、BRIEFING.md(ミッション)、PLAYBOOK.md(運用)の3層構造です。このアプローチにより、引数制限によるサイレント障害を防ぎ、編集を予測可能にします。

OpenClawRadar
WSL2でのUSBウェブカメラへのアクセスによるローカルモーション検出
Guides

WSL2でのUSBウェブカメラへのアクセスによるローカルモーション検出

開発者がusbipd-winを使用してUSBウェブカメラをWindowsからWSL2にパススルーする方法を共有し、クラウド依存なしでOpenCVによるローカルな動体検知を可能にします。

OpenClawRadar