必须让免费大模型跑完pinchbench全部23项真实任务，包括生成日历、筛选csv、调用api查股价、总结pdf等，每步需留下可审计的文件、命令记录和输出，并通过openclaw agent框架配置、工具就绪验证、任务调试与批量测试全流程检验其实际工作能力。
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要验证一个免费大模型在OpenClaw中是否真能干活，而不是只会聊天或写诗，必须让它跑完PinchBench全部23项真实任务——从生成日历、筛选CSV城市数据，到调用API查股价、总结PDF报告，每一步都得留下可审计的文件、命令记录和最终输出。
确认模型已接入OpenClaw Agent框架
打开OpenClaw配置目录（默认为~/.openclaw/config.yaml），检查llm_backend字段是否指向你本地部署的免费模型服务地址，例如http://localhost:8080/v1；若使用Ollama，需确保模型已ollama pull qwen3-coder-next并运行ollama serve。
运行openclaw status命令，确认输出中LLM backend: connected且tools: all ready——【缺少任一tool就无法通过task_csv_cities_filter等依赖文件操作的任务】。
这一步不成功，后续所有PinchBench测试都会在第一步就失败，报错显示“no tool available for read_file”或类似提示。
下载并准备PinchBench任务集
克隆官方任务仓库：git clone https://github.com/pinchbench/skill.git，进入skill/tasks/目录，确认存在至少23个*.md文件，每个都含YAML frontmatter和明确的expected_behavior描述。
执行pip install -e .安装PinchBench runner（需Python 3.10+），它会自动识别OpenClaw环境变量并绑定当前配置。
⚠️注意：不要手动修改任何tasks/*.md里的timeout值——Gemini 3 Flash能在95.1%任务中按时完成，但Qwen3-Coder-Next在task_pdf_summary上默认180秒常超时，强行缩短反而导致评分器判定为“未启动执行”。
运行单任务调试验证流程
方法一：快速验证工具链通路
执行pinchbench run --task task_calendar_generate.md --dry-run，观察是否输出“✅ Tool call detected: create_icalendar”及参数校验通过信息。这步不真正生成文件，只检测模型能否正确解析指令并构造合法tool call。
方法二：完整执行并捕获失败现场
运行pinchbench run --task task_csv_cities_filter.md --log-level debug，任务会在./workspace/task_csv_cities_filter/下创建临时工作区，自动下载示例CSV、执行pandas筛选、保存结果CSV并校验内容行数。失败时日志末尾会明确标出哪一行Python检查失败，例如assert len(df) == 42不成立。
方法三：跳过自动化评分，人工核对输出质量
加--grading-type llm_judge参数，PinchBench将把模型输出连同原始prompt、预期行为一起发给Claude Opus进行主观打分，返回relevance: 4/5, completeness: 3/5, formatting: 5/5等细项——这适合评估Qwen3-Coder-Next在task_research_write中生成文献综述的逻辑连贯性，而非仅看文件是否存在。
批量运行并导出结构化结果
第一步：生成任务清单
执行pinchbench list --category coding,analysis,research > my_tasks.txt，筛选出你关心的6类共17项任务，排除需要外部API密钥的task_stock_price等3项。
第二步：并发执行（推荐4线程）pinchbench batch --tasks-file my_tasks.txt --max-workers 4 --timeout 300。该命令会为每个任务单独开辟进程、隔离工作区、独立计时，并在./results/下生成JSONL格式的逐任务记录，含success布尔值、latency_ms、total_tokens、grading_result字段。
第三步：提取关键指标
用jq -r '. | select(.success == false) | "\(.task_id)\t\(.latency_ms)\t\(.error)"' ./results/*.jsonl > failures.tsv，直接获得所有失败任务ID、耗时与错误原因，无需打开日志大海捞针。
第四步：生成兼容OpenClaw Dashboard的汇总报告pinchbench report --format openclaw-dashboard输出dashboard_data.json，可直接拖入OpenClaw Web控制面板的“Agent Performance”模块，实时渲染成功率热力图与token消耗趋势曲线。
