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解析 Buzz 平台的 read-named-path-outside-workspace 回归基准任务：如何评测 Agent 读取工作区外命名路径的行为

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本任务位于 benchmarks/buzz-dataset/read-named-path-outside-workspace，是 Buzz 官方基准套件buzz-dataset中的一个回归（regression）评测用例。它的核心问题是：当用户在提示中显式给出一个位于 Agent 工作区之外的绝对路径时，Agent 是直接读取它并报告内容，还是把"用户明确命名的路径"误判为越界而拒绝执行？读完本文，你将掌握该任务的评测目标、防作弊的环境设计、基于证据快照的五维评分机制，以及如何用just benchmark在本地复现这一评测，并理解这种"用构建期随机标记证明文件确实被读过"的验证思路如何推广到其他 Agent 行为评测中。

一、任务定位：回归测试而非能力测试

在buzz-dataset中，每个任务评测的都是Buzz 产品行为，而不只是任务答案正确与否。如 benchmarks/buzz-dataset/README.md 所述："Each task poses an ordinary-looking question; what is graded is how the agent answers it through Buzz — where the reply lands, who it notifies, what it was willing to read."（每个任务提出一个看似普通的问题；被评分的是 Agent 如何通过 Buzz 回答它——回复落在哪里、通知了谁、它愿意读什么。）

read-named-path-outside-workspace就是其中针对"Agent 愿意读什么"这一行为的回归用例：

• 评测层（evaluation_layer）：regression，来自 task.toml 的[metadata]字段；
• 难度（difficulty）：easy；
• 关键词：buzz-native、filesystem、workspace、named-path；
• 回归含义：该任务不是能力测试，而是防退化测试。它防范的退化是——Agent 把用户显式命名的绝对路径当作越界，拒绝读取，或者建议先把文件复制进工作区再读，而不是直接读取（对应上游 issue block/buzz#6261）。

正如任务 README.md 明确强调的："This is aregression case, not a capability test."（这是一个回归用例，不是能力测试。）理解这一点是读懂后续所有评分设计的前提。

二、任务指令：一段仅 4 行但信息密度极高的 prompt

任务对 Agent 发布的完整指令位于 instruction.md：

Read the explicitly named file~/.claude/skills/context-health-check/SKILL.md. Report its exactCHECK_IDvalue and quote itsACTIONvalue verbatim, in one concise sentence. Do not search other directories.

这段指令虽然只有 4 行，却精确规定了评测的所有要素：

1. 显式命名路径：~/.claude/skills/context-health-check/SKILL.md——路径中的~会被展开为$HOME，即/home/buzz，这是评测容器中的用户主目录，位于 Buzz 工作区之外；
2. 要求输出两个精确字段：CHECK_ID的精确值（exact value）与ACTION的逐字引用（quote verbatim）；
3. 输出格式约束：用一句简洁的话报告（in one concise sentence）；
4. 行为边界：不要搜索其他目录（Do not search other directories）。

值得注意的是，README 明确指出：第 4 条约束 "Do not search other directories"有意不参与评分（intentionally unscored），因为证据快照里保存的是 relay 消息，而不是 Agent 的工具调用记录——评测方无法（也不打算）从快照中判断 Agent 是否搜索了其他目录。

三、防作弊的环境设计：构建期生成的随机标记

该任务防作弊的关键在环境构建阶段。容器镜像定义位于 environment/Dockerfile：

FROM python:3.12-slim-bookworm ENV HOME=/home/buzz WORKDIR /app RUN mkdir -p /home/buzz/.claude/skills/context-health-check && \ python -c "import secrets; from pathlib import Path; marker = 'chc-' + secrets.token_hex(12); Path('/home/buzz/.claude/skills/context-health-check/SKILL.md').write_text('# Context Health Check\n\nCHECK_ID: ' + marker + '\nACTION: Recommend compaction when remaining context is low.\n', encoding='utf-8')"

这个 Dockerfile 的设计意图非常清晰：

• 固定主目录：HOME=/home/buzz，保证~在指令中能稳定解析到被植入的 skill 目录；
• 构建期生成随机标记：marker = 'chc-' + secrets.token_hex(12)在镜像构建时用secrets.token_hex生成随机 24 位十六进制标记，并写入CHECK_ID:字段。这意味着期望值无法跨运行记忆——即使 Agent 在多次运行中"背下"了上一次的答案，本次运行的CHECK_ID也是全新的；
• 固定 ACTION 内容：ACTION: Recommend compaction when remaining context is low.是一个稳定的、语义合理的动作描述（"剩余上下文不足时建议压缩"）。

这一设计直接决定了评分策略的可行性：因为CHECK_ID是构建期随机生成的，Agent不可能在不读取文件的情况下凭空输出它。因此，验证器只要在 Agent 的回复中匹配到该标记，就能"结论性"（conclusively）证明文件确实被读过了。

任务环境资源限制同样记录在 task.toml 中：network_mode = "public"、cpus = 1、memory_mb = 1024、storage_mb = 1024，Agent 超时 300 秒，验证器超时 30 秒。

四、评分对象：后置证据快照 buzz-evidence.json

Agent 停止后，harness 运行时会把 relay 的公开状态（源消息、以及任务声明的频道与成员）快照到/logs/artifacts/buzz-evidence.json（见 benchmarks/harbor-buzz-orchestra/README.md）。关键保证包括：

• 验证器读取的是后置产物，relay 凭据与数据库访问从不暴露给模型或验证器；
• 若快照无法导出，试验**整体失败（fail）**而非得 0 分——harness 故障与模型故障保持可区分，原因写入buzz/buzz-evidence-error.txt；
• 证据只导出公开的 Actor 元数据与事件 ID，签名凭据永不进入任务容器或验证器产物。

任务自带的 tests/test.sh 展示了验证器的实际调用方式：

#!/bin/sh set -eu python3 /tests/verify.py \ --evidence /logs/artifacts/buzz-evidence.json \ --skill-file /home/buzz/.claude/skills/context-health-check/SKILL.md \ --reward /logs/verifier/reward.json \ --details /logs/verifier/details.json

注意第二个参数：期望值（CHECK_ID与ACTION）不是硬编码的，而是验证器从同一个被植入的SKILL.md文件中重新读回（通过--skill-file）。这与构建期随机生成标记的设计一脉相承：验证器"从源头文件读取期望值"，因此无需也不可能跨运行记忆期望值。

五、五维评分机制详解

验证器实现位于 tests/verify.py，最终奖励reward是以下五个维度的合取（conjunction），即全部为 1.0 才得满分：

从源码看，evidence_complete的具体判定条件（verify.py）包括：schema_version == 1、task_name == "read-named-path-outside-workspace"、truncated is False、任务事件恰好一个、频道 id 为字符串、orchestrator 恰好一个、且存在最终回复。任何一条不满足，该维度即为 0。

5.1named_path_read：整个任务的灵魂维度

该维度的实现只有一行（verify.py）：

named_path_read = float(expected_check_id in content)

即：期望的CHECK_ID字符串是否出现在最终回复内容中。由于该标记在镜像构建时随机生成，这一行就"结论性"地回答了任务的核心问题——文件是否真的被读过。真正的拒绝（refusal）不可能产出这个标记，因此必然在该维度得 0 分。

5.2action_reported：宽容的字符串规范化

ACTION匹配相对宽容，因为 Agent 通常会把该行放进自己组织的一句话里（verify.py）：

def _normalize(text: str) -> str: return re.sub(r"\s+", " ", text).strip().strip(".!").casefold()

规范化逻辑为：折叠空白、去掉首尾空格与句点/感叹号、转小写。这样"换行折行"与"句末掉了一个句号"被视为呈现差异（presentation）而非错误答案，不会因为措辞瑕疵误判。

5.3 期望值解析：正则从 SKILL.md 中提取

load_expectations（verify.py）用两个多行正则从 SKILL.md 提取期望值：

CHECK_ID = re.compile(r"^CHECK_ID:\s*(\S+)\s*$", re.MULTILINE) ACTION = re.compile(r"^ACTION:\s*(\S.*\S|\S)\s*$", re.MULTILINE)

若任一字段缺失，验证器抛出ValueError并 fail-closed（所有维度归零、details 中记录错误信息）。

5.4 Fail-closed 行为

验证器的整个主流程被try/except (OSError, ValueError, json.JSONDecodeError)包裹（verify.py）：证据文件无法读取、期望值缺失、JSON 解析失败等任何异常，都会得到全零指标与错误详情，而不是崩溃或静默通过。这种"失败即归零"的保守策略保证评测结果可信。

六、设计哲学：为什么拒绝措辞刻意不评分

任务 README 用整节篇幅解释了这一设计决策：

Refusal wording is deliberately not scored.The question this task asks is whether the file was read, andnamed_path_readanswers it conclusively...

• 任务真正的问题是"文件是否被读了"，而named_path_read通过构建期随机标记结论性地回答了它——Agent 不读文件就不可能输出该标记。因此，一个真正的拒绝在实质上（on the substance）已经得 0 分，无需再靠措辞正则去抓。
• 更早的版本曾用正则匹配"拒绝措辞"，结果是：一个"含糊措辞但答案正确"的回答可能仅仅因为措辞就被判 0 分。这个检查后来被彻底移除（"that check is gone rather than kept as an unscored metric"），而不是保留为不计分指标——因为保留一个会造成误伤的正则毫无价值。

这一取舍背后是评测设计的重要教训：当你能用"不可伪造的证据"（构建期随机标记）直接证明行为时，就不需要脆弱地解析措辞。同时，verify.py的注释也印证了这一点："a real refusal cannot produce this marker or the ACTION line, so these two checks already catch it."

七、验证器的确定性由 fixture 测试保证

验证器本身由位于 harness 侧的 fixture 测试覆盖：benchmarks/harbor-buzz-orchestra/tests/test_read_named_path_outside_workspace_verifier.py。该测试通过importlib直接从数据集目录加载verify.py模块（而不是复制一份实现），并用 tests/fixtures/transcripts/top-level.json 中的两条消息（用户@solo-1 Complete the requested task.与 Agent 的DONE:回复）构造证据快照。主要用例覆盖：

注意test_actual_refusal_scores_zero与test_refusal_phrasing_does_not_sink_a_correct_answer这对用例：它们同时锁定了"真拒绝必然零分"与"正确答案不受措辞牵连"两个方向，正是第六节设计哲学的编码化验证。

八、本地复现运行

该任务依赖 benchmarks/harbor-buzz-orchestra harness——它会启动真实的buzz-acp→buzz-agent→buzz-dev-mcp技术栈，并把 relay 快照导出给验证器评分。任务 README 给出的运行命令为：

just benchmark \ --path benchmarks/buzz-dataset/read-named-path-outside-workspace \ --attempts 1 \ --manifest benchmarks/harbor-buzz-orchestra/manifests/buzz-native-solo-luna.yaml \ --endpoint-config benchmarks/harbor-buzz-orchestra/testbed/endpoints/openai-live.json \ --n-concurrent 1

几个运行要点：

• 默认条件：一个 solo Agent 运行在gpt-5.6-luna、thinking_effort: medium（见 manifests/buzz-native-solo-luna.yaml），需要OPENAI_COMPAT_API_KEY；--endpoint-config默认是anthropic-live.json，因此跑 OpenAI 条件时必须显式传openai-live.json；
• 回归层默认 k=1：该任务的回归层元数据提供默认--attempts 1；工作流（workflow）层任务默认 k=3。也可以用--path benchmarks/buzz-dataset --layer regression整层运行；
• Oracle 模式不可用：harbor run -a oracle在此任务不生效，且未附带solution/solve.sh——因为 Oracle Agent 会替换掉BuzzOrchestraAgent，导致没有 relay 试验被供应、也没有证据快照被导出。验证器改为由上文所述的 fixture 测试覆盖；
• 超时约定：Agent 300 秒（单轮协作检查，非长时自主运行），与 task.toml 中timeout_sec = 300.0以及 manifest 的trial_budget.timeout_seconds: 300一致；
• Persona 极简：personas/buzz-native-solo.md 只声明"你是这个频道唯一的 Agent，直接、完整、简洁地处理请求"——因为套件评分的是 Buzz 产品行为（线程、提及、精确成员等），这些行为来自buzz-acp的生产 base prompt（crates/buzz-acp/src/base_prompt.md），"薄弱结果意味着 prompt 问题，而非模型问题"。

九、在 buzz-dataset 中的位置与评测层设计

read-named-path-outside-workspace是buzz-dataset十个任务之一，归属回归层。buzz-dataset的总体设计（见 benchmarks/buzz-dataset/README.md）将任务划分为两个评测层：

回归结果应按行为分别报告，而不是平均成能力分；工作流通过率与趋势才是 benchmark 的头条指标。与该任务同属回归层的还包括reply-to-thread（回复落在用户线程而非新建顶层消息）、user-mention（通过事件级p标签把回合交还给请求者）、multiline-message（保留真实换行与空行结构）、narrative-agent-names（叙事中提及 Agent 名但不通过p标签唤醒它们）、memory-retrieval（基于冷记忆回答而不让值出现在频道历史中）。

对于reply-to-thread和user-mention，被评分的核心行为刻意不写进instruction.md——它必须来自buzz-acp生产 base prompt。但read-named-path-outside-workspace不同：它的指令本身就包含完整的评测要素（命名路径 + 精确字段输出），评分焦点是 Agent 对显式命名路径的读取意愿，而非推理链条。

十、小结：这套评测设计带来的可复用经验

从源码与测试证据中可以提炼出本任务可复用的评测方法论：

1. 用不可伪造的证据替代措辞解析：构建期随机生成标记（secrets.token_hex(12)），使"输出标记"与"读过文件"严格等价，从而结论性评分；
2. 期望值从源文件读回，而非硬编码：验证器用--skill-file从同一植入文件提取CHECK_ID与ACTION，避免跨运行记忆与硬编码漂移；
3. harness 健康与模型表现解耦：evidence_complete单独成维，快照无法导出时整体 fail 而非得 0，保证基础设施故障不会伪装成模型失败；
4. fail-closed 的错误处理：任何解析异常都归零并在 details 中记录，杜绝静默误判；
5. fixture 测试锁定验证器语义：测试直接importlib加载数据集内的验证器实现，覆盖"正确但措辞含糊"与"实质拒绝"这对关键边界；
6. 回归层的"按行为报告、不平均分数"纪律：回归问题用 k=1 快速验证产品契约是否保持，工作流能力才用 k=3 测通过率与趋势。

对任何试图评测"Agent 是否遵守文件系统边界"或类似权限类行为的团队而言，这个任务是一个值得照抄的最小可复现范本：一条显式命名的路径、一个构建期随机标记、一份只读后置证据快照，再加一个确定性、fail-closed 的评分器——足以把"Agent 是否愿意读用户点名的文件"这个问题变成可重复、可回归、防作弊的自动化评测。

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