实践openclaw-concepts
Personal agent benchmark pack · OpenClaw — 用10个本地场景测个人助手，防泄密防假进度，值得5分钟。
用10个本地场景测个人助手，防泄密防假进度，值得5分钟。
2026-08-10原文
本文为要点摘要，完整细节以原文为准。
- 10个YAML场景覆盖提醒、记忆、审批拒绝、失败恢复等，每个场景只测一个行为，用mock-openai保证确定性。
- 隐私模型严格隔离：只用假用户、假偏好、假密钥，不碰真实记忆或配置，红action检查用假标记，失败可安全排查。
- 扩展方式：新场景加YAML并声明语义ID，避免加新runner或依赖，直到场景足够稳定。
- 对harness设计：场景应小、本地、确定性，且用证明支撑的完成声明，防止假进度。