需依托结构化评估框架实现任务驱动的自动化评测：一、部署sky-lv/evaluation-benchmark进行多维量化；二、集成claweval开展端到端真实场景测评；三、构建tinman-openclaw-eval红队安全评估流水线；四、使用nord342/openclaw-skill-tester量化技能级表现。
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如果您希望对OpenClaw智能体的模型效果进行系统性、可复现的量化评估，则需依托结构化评估框架实现任务驱动的自动化评测。以下是搭建自动评测模型效果的具体路径：
一、部署SKY-lv/evaluation-benchmark基准测试工具
该工具专为OpenClaw Agent设计，将评估流程标准化、自动化，支持对代码生成、逻辑推理及领域知识掌握等能力进行多维度量化。它通过预定义的结构化测试用例集与可计算指标，替代人工抽查式验证，确保每次模型切换或Prompt调整的影响均可被精确捕捉。
1、克隆官方仓库：执行 git clone https://github.com/SKY-lv/evaluation-benchmark.git 获取最新代码。
2、安装依赖：进入项目目录后运行 pip install -r requirements.txt，确保openclaw-sdk及对应模型客户端已就绪。
3、配置测试目标：在 config.yaml 中指定待测OpenClaw实例地址（如 http://localhost:18789）、模型ID（如 glm-4-flash）及测试任务集路径。
4、启动评估：执行 python run_benchmark.py --config config.yaml，框架将自动加载Agent、分发测试用例、采集响应并计算准确性、完整性、响应延迟等指标。
二、集成ClawEval真实场景端到端测评框架
ClawEval由北京大学与香港大学联合开源，聚焦OpenClaw极限应用下的“系统能力”评估，强调多步骤、长链路、强依赖任务的全过程质量监控，而非单点问答正确率。其核心价值在于还原真实业务流程中模型的规划、执行与纠错能力。
1、拉取ClawEval主干：运行 git clone https://github.com/PKU-HKU/ClawEval.git 并切换至 v2026.3 分支。
2、配置OpenClaw接入参数：编辑 claweval/config/openclaw_config.json，填入Gateway端口、认证Token及技能注册表路径。
3、选择真实任务模板：从 tasks/ecommerce/ 或 tasks/finance/ 目录中选取适配业务场景的DAG任务定义文件（如 order_fulfillment_v2.yaml）。
4、执行端到端运行：调用 claweval evaluate --task order_fulfillment_v2.yaml --agent openclaw，框架将驱动OpenClaw完成全链路操作，并记录每步成功状态、耗时及异常类型。
监控一个或多个 GitCode 仓库的 PR，通过 OpenClaw Gateway 自动执行 AI 审查，发布 PR 评论，并发送钉钉和企业微信通知。
三、构建tinman-openclaw-eval红队安全评估流水线
该框架提供覆盖12大类、280余种攻击载荷的自动化红队测试能力，用于评估模型在对抗性输入下的鲁棒性与安全边界。它不检验“是否能做”，而专注验证“是否只做该做的”，适用于生产环境上线前的强制安全准入测试。
1、初始化评估环境：执行 tinman init --platform openclaw --target http://localhost:18789，自动注入基础沙箱策略与日志捕获钩子。
2、选择攻击类别组合：使用 tinman list-attacks 查看可用攻击集，例如启用 prompt-injection, tool-leakage, unauthorized-execution 三类。
3、配置攻击强度参数：在 attack_profile.yml 中设定并发请求数（concurrency: 5）、超时阈值（timeout_sec: 45）及敏感词触发规则。
4、运行红队扫描：执行 tinman run --profile attack_profile.yml --report-dir ./reports/redteam_20260518，输出含漏洞路径、载荷样本及复现步骤的结构化JSON报告。
四、使用nord342/openclaw-skill-tester量化技能级表现
该框架将OpenClaw中的每个“技能”抽象为可独立调用、可观测、可重复执行的功能单元，适用于验证具体自动化动作（如网页点击、文件解析、API调用）的稳定性与准确率，特别适合CI/CD流程中嵌入回归测试。
1、安装技能测试器：运行 pip install openclaw-skill-tester，确认其兼容当前OpenClaw CLI版本（≥v2026.3.31）。
2、定义技能接口契约：在 skills/parse_invoice.py 同级目录创建 contract.yaml，声明输入参数类型、预期输出字段及失败判定条件。
3、编写测试用例集：于 test_cases/invoice/ 下存放多样化PDF样本（正常、模糊、缺页、加密），并配套标准解析结果JSON。
4、批量执行并生成报告：运行 ocst run --skill parse_invoice --cases test_cases/invoice/ --output ./results/invoice_qa_20260518，输出含成功率、平均耗时、失败根因分类的Markdown汇总页。
