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# 个人代理基准包

个人代理基准包是一个体积较小、由仓库支持的 QA 场景包，用于本地个人助手工作流。它不是一个通用模型基准，也不需要新的运行器：它复用了私有 QA 栈（[QA 概览](/concepts/qa-e2e-automation)）、合成的 [QA channel](/channels/qa-channel)，以及现有的 `qa/scenarios` YAML 目录。

## 场景

`qa/scenarios/personal/*.yaml` 中定义了十个场景：

| 场景 id                                      | 检查内容                                      |
| ------------------------------------------ | ----------------------------------------- |
| `personal-reminder-roundtrip`              | 通过本地 cron 投递的虚拟个人提醒                       |
| `personal-channel-thread-reply`            | 通过 `qa-channel` 进行虚拟 DM 和线程回复路由           |
| `personal-memory-preference-recall`        | 从临时 QA 工作区内存文件中进行虚拟偏好回忆                   |
| `personal-redaction-no-secret-leak`        | 虚拟机密不回显检查                                 |
| `personal-tool-safety-followthrough`       | 在简短的审批式回合后进行安全的、基于读取的工具跟进                 |
| `personal-approval-denial-stop`            | 对敏感本地读取请求的审批拒绝停止行为                        |
| `personal-task-followthrough-status`       | 基于证据的任务状态报告，将 pending、blocked 和 done 明确区分 |
| `personal-share-safe-diagnostics-artifact` | 共享安全的诊断工件，在保留有用状态的同时省略原始个人内容              |
| `personal-no-fake-progress`                | 基于证据的完成声明，避免在本地证据不存在之前伪造进展                |
| `personal-failure-recovery`                | 故障恢复，报告部分状态并保持重试边界清晰                      |

机器可读的 `personal-agent` 配置文件位于根目录 `taxonomy.yaml` 中，作为
语义覆盖 ID。QA Lab 会从目录中解析每个主负责人；
不存在第二个场景 ID 列表。运行方式如下：

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
OPENCLAW_ENABLE_PRIVATE_QA_CLI=1 pnpm openclaw qa run \
  --qa-profile personal-agent \
  --provider-mode mock-openai \
  --concurrency 1
```

使用重复的 `--scenario` 标志来缩小配置文件范围。场景文件和
taxonomy 顺序不会影响成员关系或执行顺序。

该包面向 `qa-channel`，使用 `mock-openai` 或其他本地 QA provider
lane。不要将其指向在线聊天服务或真实个人账户。

## 隐私模型

场景仅使用假用户、假偏好设置、假密钥以及由测试套件创建的临时 QA 网关工作区。它们不得读取或写入真实的 OpenClaw 用户记忆、会话、凭据、启动代理、全局配置或实时网关状态。

工件保留在现有的 QA 测试套件工件目录下，并被视为测试输出。脱敏检查使用假标记，因此即使失败，检查结果也可以安全地查看并在 issue 中提交。

## 扩展包

在 `qa/scenarios/personal/` 下添加新的 `.yaml` 案例，声明它们所证明的确切主覆盖 ID，并在该语义 ID 属于此基准时，将其添加到分类配置中。每个案例都应在 `mock-openai` 中保持小型、局部且确定性，并专注于一种个人助手行为。

不错的后续候选项：脱敏轨迹导出检查、仅本地
插件工作流检查。

在场景目录积累足够稳定的案例以证明需要该表面之前，不要添加新的运行器、插件、依赖、实时传输或模型裁判。