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PinchBench 是一款用于评估 LLM 模型作为 OpenClaw 编码代理（Coding Agent）表现的开源基准测试系统。本文将面向新手，手把手带你完成 PinchBench 的安装与环境搭建：如何配置 Python 3.10 与 uv 包管理器、如何安装 OpenClaw 代理、如何配置 API Key，并最终成功运行你的第一个基准测试任务。

认识 PinchBench：它测的是什么？

PinchBench 不考"死知识"，而是把真实任务直接丢给 AI 代理去完成：写代码、管理文件、分析数据、处理日程……再自动为结果打分。它重点考察四方面能力：

• 工具调用——能否用对参数调用正确的工具
• 多步推理——能否串联多个动作完成复杂任务
• 真实混乱场景——能否处理模糊指令和不完整信息
• 实际产出——文件是否真的创建、任务是否真的完成

内置任务覆盖生产力、研究、写作、编码、数据分析等多个类别，任务定义统一放在 tasks/ 目录下，每个任务都是一个独立的 Markdown 文件。

💡 为什么需要本地环境？因为 PinchBench 会在你的机器上启动一个真实的 OpenClaw 代理来"应试"，所以 Python、uv 和 OpenClaw 三件套缺一不可。

环境搭建前检查清单

在开始之前，请确认你的机器满足以下要求（完整依赖声明见 pyproject.toml）：

第一步：确认 Python 3.10 并安装 uv

1. 检查 Python 版本

python3 --version

pyproject.toml中明确声明了requires-python = ">=3.10"，版本低于 3.10 时需要先升级系统 Python。

2. 安装 uv 包管理器

uv 是极速 Python 包管理器，一条命令即可完成安装（与官方 Dockerfile.benchmark 中的安装方式一致）：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

安装完成后验证：

uv --version

uv 的优势在于自动处理依赖隔离：运行脚本时它会自动创建并缓存一个干净的 Python 环境，你无需手动管理pip或虚拟环境。本项目运行所需的核心依赖（如pyyaml、fabric、paramiko）都会由 uv 按需安装。

第二步：安装 OpenClaw 代理

OpenClaw 是被测模型的"身体"——它负责执行工具调用、读写文件、完成代理任务。PinchBench 需要一台运行中的 OpenClaw 实例。

OpenClaw 基于 Node.js 运行，请先确保 Node.js 版本 ≥ 22，然后全局安装：

npm install -g openclaw

验证安装结果：

openclaw --version

⚠️ 如果提示openclaw: command not found，说明 npm 全局目录不在 PATH 中，可将npm config get prefix输出的/bin路径加入 PATH 环境变量。

第三步：克隆 PinchBench 仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/skill1/skill cd skill

克隆完成后，先了解关键目录，方便后续排查问题：

配置模型 API Key 环境变量

PinchBench 支持多家模型服务商，模型 ID必须携带服务商前缀。不同前缀对应不同的环境变量（详见 scripts/lib_agent.py 中的读取逻辑）：

以 OpenRouter 为例（它是默认的模型路由通道）：

export OPENROUTER_API_KEY=your_api_key_here

📌 小贴士：若未设置OPENROUTER_API_KEY，程序会跳过模型有效性校验并给出警告；但实际跑分仍需有效的 Key。

首次运行：一键启动基准测试

一切就绪后，使用仓库自带的便捷脚本 scripts/run.sh 启动（它会自动通过 uv 运行 scripts/benchmark.py）：

# 运行完整测试套件 ./scripts/run.sh --model openrouter/anthropic/claude-sonnet-4

建议首次运行只跑一两个任务，快速验证环境是否正常：

./scripts/run.sh --model openrouter/openai/gpt-4o --suite task_sanity,task_calendar

运行过程中你会看到终端打印任务进度与分类得分摘要；结果 JSON 默认保存到results/目录，每个任务的完整对话记录会归档到results/{run_id}_transcripts/，便于事后分析。

常用参数速查（完整列表见 README.md 的 Command Reference 表格）：

常见问题快速排查

进阶：用 Docker 一键搭建

如果你不想在宿主机上折腾 Node.js 和依赖，仓库提供了 Dockerfile.benchmark，基于node:22-bookworm镜像，已预装 Python、uv 和 OpenClaw：

# 构建基准测试运行镜像 docker build -f Dockerfile.benchmark -t pinchbench-runner .

镜像默认工作目录为/workspace，并预创建了/root/.openclaw配置目录，把仓库内容挂载进去即可直接运行，非常适合 CI 场景或想保持系统干净的用户。

小结

回顾一下 PinchBench 环境搭建的完整路径：

1. ✅ 确认 Python ≥ 3.10，安装 uv 包管理器
2. ✅ 安装 Node.js 22+ 与 OpenClaw 代理
3. ✅ 克隆仓库，配置模型 API Key 环境变量
4. ✅ 用./scripts/run.sh --model ...跑通第一个任务

配置完成后，你还可以参考 tasks/TASK_TEMPLATE.md 贡献自己的测试任务，或用--register注册 Token 把成绩提交到公开排行榜。祝你在 PinchBench 的基准测试之旅中一切顺利！🦀