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Agent Skill · 开发

agent-benchmark(Agent 基准)

agent-benchmark 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agent-benchmark 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 7,665。

总安装 3,622周安装 154GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,269核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agent-benchmark(Agent 基准)
来源仓库:https://github.com/yuyonghao-123/agent-benchmark
安装命令:
openclaw skills install agent-benchmark
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agent-benchmark

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

通过12个标准化任务自动评估AI Agent在文件操作、数据处理、系统操作、健壮性与代码质量五大维度的综合能力。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agent-benchmark;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

agent-benchmark 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agent-benchmark。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agent-benchmark 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agent-benchmark 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

agent-benchmark 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agent-benchmark 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,622 次,近一周安装 154 次,下载 1,269 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agent-benchmark 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
agent-benchmark

Agent 基准 · 本页

3,622—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

agent-benchmark - AI Agent 能力评估基准

版本: 0.1.0 作者: 小蒲萄 (Clawd) 创建日期: 2026-03-18 类型: SWE-bench Lite (PowerShell Edition)


📖 简介

评估 AI Agent 任务完成能力的基准测试系统,灵感来源于 SWE-bench。

核心功能:

  • ✅ 12 个标准化测试任务
  • ✅ 5 大能力维度评估
  • ✅ 自动化评分和报告生成
  • ✅ 分类别能力分析
  • ✅ 可自定义扩展任务

🎯 评估维度

维度权重测试内容
文件操作15%文件读写、目录管理、路径处理
数据处理35%JSON/CSV、数组、字符串、正则
系统操作15%环境变量、日期时间、系统信息
健壮性15%错误处理、异常捕获、边界条件
代码质量20%函数定义、代码复用、最佳实践

🚀 快速开始

运行完整基准测试

# 进入技能目录
cd C:\Users\99236\.openclaw\workspace\skills\agent-benchmark

# 运行基准测试
.\src\benchmark-runner.ps1

自定义任务文件

# 使用自定义任务集
.\src\benchmark-runner.ps1 -TaskFile ".\	asks\custom-tasks.json"

# 指定输出目录
.\src\benchmark-runner.ps1 -OutputDir ".\
eports\my-benchmark"

# 详细输出模式
.\src\benchmark-runner.ps1 -Verbose

📋 测试任务清单

Easy (基础能力)

ID任务类别分值测试点
task-001文件创建与内容写入文件操作10基础文件 I/O
task-002JSON 数据处理数据处理10JSON 解析/序列化
task-003数组操作数据处理10过滤/聚合
task-011环境变量访问系统操作10系统信息读取

Medium (中级能力)

ID任务类别分值测试点
task-004目录列表与过滤文件操作15文件搜索/统计
task-005字符串操作数据处理15多步骤转换
task-006日期时间计算系统操作15时间差计算
task-007CSV 数据生成数据处理20结构化数据导出
task-012正则表达式匹配数据处理20模式提取

Hard (高级能力)

ID任务类别分值测试点
task-008错误处理测试健壮性20try-catch 异常处理
task-009多步骤数据管道数据处理25复杂数据流
task-010函数定义与调用代码质量25代码复用/算法

总分: 195 分 及格线: 60% (117 分) 优秀线: 80% (156 分)


📊 评分标准

单任务评分

单任务得分 = 基础分 + 验证分 + 效率分

基础分:
- 成功完成:50%
- 部分完成:30%
- 失败:0%

验证分 (50%):
- 输出匹配预期:50%
- 输出部分匹配:25%
- 输出不匹配:0%

效率分 (10%):
- 在预期时间内完成:+10%
- 超时:0%

总体评级

平均分评级说明
≥ 0.9🏆 S 级生产就绪,超越预期
≥ 0.8✅ A 级生产就绪,表现优秀
≥ 0.7👍 B 级良好,少量改进空间
≥ 0.6⚠️ C 级及格,需要改进
< 0.6❌ D 级不及格,需大幅提升

📁 文件结构

skills/agent-benchmark/
├── SKILL.md                      # 技能文档(本文件)
├── src/
│   ├── benchmark-runner.ps1      # 基准测试执行器
│   └── scoring-engine.ps1        # 评分引擎(可选扩展)
├── tasks/
│   ├── default-tasks.json        # 默认任务集(12 题)
│   ├── custom-tasks.json         # 自定义任务(用户添加)
│   └── advanced-tasks.json       # 高级任务集(未来扩展)
├── reports/
│   ├── benchmark-report-*.md     # 测试报告(自动生成)
│   └── summary.json              # 汇总数据(可选)
└── README.md                     # 使用说明

🧪 示例任务

任务示例:JSON 数据处理

{
  "id": "task-002",
  "name": "JSON Data Processing",
  "category": "Data Processing",
  "difficulty": "Easy",
  "description": "Parse JSON and extract specific field",
  "script": "$data = @{Name='Clawd'; Type='AI'; Version='1.0'} | ConvertTo-Json; $parsed = $data | ConvertFrom-Json; Write-Host \"Name: $($parsed.Name)\"",
  "expectedOutput": "Name: Clawd",
  "expectedTimeSeconds": 5,
  "points": 10
}

任务示例:错误处理测试

{
  "id": "task-008",
  "name": "Error Handling Test",
  "category": "Robustness",
  "difficulty": "Hard",
  "description": "Handle errors gracefully with try-catch",
  "script": "try { \
  $content = Get-Content -Path 'nonexistent-file.txt' -ErrorAction Stop\
  Write-Host 'File found'\
} catch {\
  Write-Host 'Error handled: File not found'\
}",
  "expectedOutput": "Error handled: File not found",
  "expectedTimeSeconds": 5,
  "points": 20
}

📈 报告示例

运行基准测试后生成 Markdown 报告:

# Agent Benchmark Report

**Generated**: 2026-03-18 09:30:00  
**Total Tasks**: 12  
**Average Score**: 0.85 / 1.0  
**Average Time**: 8.5s

## 📊 Summary

| Metric | Value |
|--------|-------|
| **Success Rate** | 83.3% |
| **Partial Completion** | 8.3% |
| **Failure Rate** | 8.3% |
| **Average Score** | 0.85 |
| **Avg Execution Time** | 8.5s |

## 📈 Detailed Results

| Task | Category | Difficulty | Status | Score | Time (s) |
|------|----------|------------|--------|-------|----------|
| File Creation | File Ops | Easy | ✅ Success | 1.0 | 2.3 |
| JSON Processing | Data | Easy | ✅ Success | 1.0 | 3.1 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

🔧 自定义任务

创建自定义任务集

创建 tasks/custom-tasks.json:

{
  "metadata": {
    "version": "1.0.0",
    "name": "My Custom Tasks",
    "description": "Custom benchmark for specific use case"
  },
  "tasks": [
    {
      "id": "custom-001",
      "name": "My Custom Task",
      "category": "Custom Category",
      "difficulty": "Medium",
      "description": "Description of what to do",
      "script": "Write-Host 'Hello World'",
      "expectedOutput": "Hello World",
      "expectedTimeSeconds": 5,
      "points": 15
    }
  ]
}

运行自定义任务

.\src\benchmark-runner.ps1 -TaskFile ".\	asks\custom-tasks.json"

🎯 使用场景

✅ 适合的场景

  • Agent 能力评估 - 新版本发布前测试
  • 回归测试 - 确保更新未破坏功能
  • 对比测试 - 不同配置/模型对比
  • 能力诊断 - 识别薄弱环节
  • 持续集成 - 自动化质量门禁

❌ 不适合的场景

  • 性能基准测试 - 非性能导向
  • 安全测试 - 无安全相关任务
  • 大规模负载测试 - 设计为轻量级

📊 指标解释

Task Completion Rate (任务完成率)

成功完成的任务数 / 总任务数

Average Execution Time (平均执行时间)

所有任务执行时间的算术平均值

Success Rate (成功率)

达到 80% 以上分数的任务比例

Error Rate (错误率)

执行中出错的任务比例

Code Quality (代码质量)

基于代码结构、复用性、最佳实践的综合评分


🔍 故障排查

常见问题

Q: 任务执行超时

原因:脚本复杂度过高或死循环
解决:检查任务脚本,增加 expectedTimeSeconds

Q: 输出验证失败

原因:实际输出与 expectedOutput 不匹配
解决:调整 expectedOutput 正则表达式或检查脚本逻辑

Q: 报告生成失败

原因:输出目录不存在或权限问题
解决:确保 OutputDir 存在且有写权限

📝 更新日志

v0.1.0 (2026-03-18)

  • ✅ 初始版本发布
  • ✅ 12 个标准化测试任务
  • ✅ 5 大评估维度
  • ✅ 自动化评分系统
  • ✅ Markdown 报告生成
  • ✅ 自定义任务支持

🤝 贡献

欢迎提交新的测试任务!请遵循以下格式:

  1. 任务难度分级明确(Easy/Medium/Hard)
  2. 预期输出可自动化验证
  3. 执行时间在 30 秒以内
  4. 不依赖外部网络/API
  5. 不修改系统配置

📄 许可证

MIT License


*最后更新:2026-03-18*

平台分布

OpenClaw

92.42%
按下载量换算1,173

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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