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效率敏感数据clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

smartness-eval-open-source智能评估开源

Agent Skill

smartness-eval-open-source 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

总安装

4,234

周安装

180

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,483
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:smartness-eval-open-source(智能评估开源)
来源仓库:https://github.com/yh22e/smartness-eval-open-source
安装命令:
openclaw skills install smartness-eval-open-source
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 smartness-eval-open-source

简介

OpenClaw 智能度综合评伌技能。围绕 14 个维度(含规划能力、幻觉控制)输出综合评分、证据、风险与趋势。对齐 CLEAR/T-Eval/Anthropic 行业标准。

SKILL.md

name
openclaw-smartness-eval
description
OpenClaw 智能度综合评伌技能。围绕 14 个维度(含规划能力、幻觉控制)输出综合评分、证据、风险与趋势。对齐 CLEAR/T-Eval/Anthropic 行业标准。
triggers
version
0.3.2
status
beta
updated
2026-03-16
provides
["smartness-evaluation", "capability-audit", "self-eval", "benchmark-aggregation", "trend-analysis"]
os
["darwin", "linux"]
clawdbot
{"emoji": "🎯", "category": "evaluation", "priority": "high"}

OpenClaw Smartness Eval

用于评估 OpenClaw 是否真的“更聪明”,而不是只看单次回答是否看起来不错。

适用场景

  • 版本升级后回归:确认能力是否真的提升
  • 每周 / 每月自评:输出结构化能力报告
  • 发现退化:查看哪个维度下降最快
  • 准备对外展示:生成统一口径的能力评估结果

命令

1) 标准评估

python3 skills/openclaw-smartness-eval/scripts/eval.py --mode standard

2) 快速评估

python3 skills/openclaw-smartness-eval/scripts/eval.py --mode quick

3) 深度评估

python3 skills/openclaw-smartness-eval/scripts/eval.py --mode deep --compare-last

4) 只输出 Markdown

python3 skills/openclaw-smartness-eval/scripts/eval.py --mode standard --format markdown

5) 健康检查

python3 skills/openclaw-smartness-eval/scripts/check.py

输出内容

评估结果将写入:

  • state/smartness-eval/runs/<timestamp>.json
  • state/smartness-eval/reports/<date>.md
  • state/smartness-eval/history.jsonl

输出结果包含:

  • overall_score
  • grade
  • dimension_scores
  • expanded_scores
  • evidence
  • risk_flags
  • upgrade_recommendations
  • trend_vs_last

6) LLM Judge 主观评分

python3 skills/openclaw-smartness-eval/scripts/eval.py --mode standard --llm-judge

需设置 DEEPSEEK_API_KEYOPENAI_API_KEY 环境变量。 该功能会发起外部 API 请求,默认不开启,仅在显式传入 --llm-judge 时启用。

输出新增字段 (v0.2)

  • dimension_spread — 维度间离散度
  • trend_vs_last.dimension_deltas — 各维度分数变化
  • trend_vs_last.degradation_alert — 退化超过 5 分的维度
  • pass_at_k — deep 模式下各测试的 pass@k 可靠性
  • llm_judge — LLM 裁判主观评分和评语

数据来源

  • state/response-latency-metrics.json
  • state/error-tracker.json (时间窗口过滤)
  • state/pattern-library.json
  • state/cron-governor-report.json
  • state/benchmark-results/history.jsonl
  • state/v5-orchestrator-log.json
  • state/v5-finalize-log.json
  • state/message-analyzer-log.json (真实日志抽样)
  • state/reflection-reports/ (反思报告)
  • state/alerts.jsonl (告警日志)
  • state/rule-candidates.json
  • .reasoning/reasoning-store.sqlite (推理知识库)
  • scripts/regression-metrics-report.py (回归指标)
  • 任务集中的 34 项规则测试命令
  • 随机探针测试 (反作弊)

模式说明

  • quick — 小样本 + 关键日志,~10 个测试
  • standard — 默认周度评估,~25 个测试 + 2 个随机探针
  • deep — 全部测试 x2 重复运行 + pass@k + 30天窗口 + 趋势对比

安全声明 / Security Declaration

本技能被设计为只读评估工具,以下是完整的行为声明:

文件读取(只读)

本技能只读取以下工作区状态文件,不修改任何现有文件

文件用途写入?
state/response-latency-metrics.json延迟 P50/P95 计算❌ 只读
state/error-tracker.json错误修复率统计❌ 只读
state/pattern-library.json模式库健康度❌ 只读
state/cron-governor-report.jsonCron 任务状态❌ 只读
state/benchmark-results/history.jsonl基准测试通过率❌ 只读
state/v5-orchestrator-log.json编排器使用量❌ 只读
state/v5-finalize-log.jsonFinalize 审批率❌ 只读
state/message-analyzer-log.json真实交互采样❌ 只读
state/reflection-reports/自省报告数量❌ 只读
state/alerts.jsonl告警频率统计❌ 只读
.reasoning/reasoning-store.sqlite推理深度查询❌ 只读

文件写入(仅限自身输出目录)

本技能仅写入 state/smartness-eval/ 目录下的评估结果:

  • state/smartness-eval/runs/<timestamp>.json — 完整评估 JSON
  • state/smartness-eval/reports/<date>.md — Markdown 报告
  • state/smartness-eval/history.jsonl — 历史评分记录

命令执行

本技能通过 subprocess 运行 task-suite.json 中定义的测试命令:

  • 所有命令都经过白名单校验validate_command() 函数)
  • 禁止:内联 Python/Shell 代码、绝对路径、管道操作、危险系统命令
  • 只允许:以 python3 scripts/cat state/sqlite3 .reasoning/ 等安全前缀开头的命令
  • 命令执行超时限制为 30 秒

网络访问

  • 默认无网络访问
  • 仅在用户显式传入 --llm-judge 参数时,会调用 DeepSeek/OpenAI API(需用户自行配置 API Key)
  • 除此之外,本技能完全离线运行

无持久化副作用

  • 不修改 OpenClaw 配置
  • 不安装任何依赖
  • 不修改系统文件
  • 不发送遥测数据
  • 仅使用 Python 标准库

文件结构

openclaw-smartness-eval/
├── SKILL.md
├── _meta.json
├── config/
│   ├── config.json
│   ├── rubrics.json
│   └── task-suite.json
└── scripts/
    ├── eval.py
    └── check.py

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

88.03%
按下载量换算1,305

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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