lab
Esc

Prueba con

↑↓ para moverte · Enter para abrir · también en /buscar?q= para agentes

skill intermedio openclawagentesherramientasdesarrollo

PinchBench: compara modelos ejecutando tareas de agentes

Evalúa modelos sobre tareas de herramientas y varios pasos antes de elegir una configuración para tu agente.

✓ verificado el 26 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en ClaudeChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.


Para el agente: cómo acompañar al usuario

  1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
  2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
  3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
  4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
  5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
  6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Comprueba Python ≥3.10, uv y Git, y confirma que OpenClaw está ejecutándose con acceso al proveedor. Para la revisión actual de OpenClaw, comprueba además Node en el intervalo >=24.22.1 <25 || >=26.12.1 de su manifiesto; el mínimo del evaluador Python no cubre el runtime del agente. Lee el flujo de registro y subida del README antes de lanzar tareas. El inicio rápido documenta:

git clone https://github.com/pinchbench/skill.git
cd skill
./scripts/run.sh --model openrouter/anthropic/claude-sonnet-4

Revisa los resultados por tarea y conserva el identificador completo del modelo usado.

Comprobación

Verifica que el modelo está correctamente identificado y revisa los resultados de cada tarea.

Si algo falla

Comprueba el prefijo del proveedor y el entorno de OpenClaw que utiliza la prueba comparativa.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

PinchBench es un conjunto de tareas y scripts de evaluación para modelos que actúan mediante OpenClaw. Su repositorio de skill contiene el benchmark (conjunto de pruebas comparativas), y distingue sus ejecuciones de los resultados oficiales del ranking.

Para qué te sirve

  • Cuando quieres comparar dos modelos con las mismas tareas.
  • Cuando necesitas observar si el agente completa una acción además de redactar una respuesta.

Cómo funciona

Los scripts ejecutan conjuntos de tareas con un modelo identificado por proveedor. La evaluación revisa resultados de acciones como archivos, investigación o calendario. La publicación de resultados tiene un flujo aparte documentado en el proyecto.

Antes de empezar

Necesitas Python ≥3.10, uv, Git y una instancia de OpenClaw en ejecución con el proveedor configurado. Ejecutar tareas genera consumo de modelos y puede implicar herramientas externas. Usa un entorno de prueba y revisa si la configuración sube resultados.

Límites y alternativas

Un resultado de benchmark no representa automáticamente tus tareas reales. Conserva versión, modelo y condiciones de ejecución para comparar. CheckAgent y DeepEval permiten diseñar pruebas más específicas de tu aplicación.

Recursos