文案匿名擂台：先打分，再揭晓写法

现在就能玩的成果

• 打开三选一评分台：按具体、可信、行动三个维度各打0–5分，锁定后揭晓文案写法。
• 公开Brief与三句候选：明确受众、已知事实与禁止虚构的承诺。
• 复现脚本、原生适配函数、契约回归。

当前三句为本项目预置演练文案（助手拟写），没有冒充原生试验采集的回答。 浏览器页面只将写法说明延后展示，源数据公开；它不提供身份保密，也不能当作 OpenClaw 原生盲测成功。评分留在当前页面，不上传、不生成榜单。

复现离线界面

Python 3.10+ 即可重建，浏览器可直接打开，无服务账号：

python3 assets/examples/blind-agent-copy-arena/reproduce.py

同一份输入固定到同一组A/B/C，方便复查。更换真实试验结果时应另存原始回答和分配表，再使用事先确定的随机分配；本包的固定顺序是演练回放，不是严谨试验随机化。

若有 Node.js 22+，可运行：

node assets/examples/blind-agent-copy-arena/test-native.mjs

这条命令用假主机检查适配函数：缺少能力时拒绝启动；启动参数必须 context:"isolated"、blind:true；真实失败状态保留。它没有调用 OpenClaw 或模型服务。

原生 blind 的适用边界

2026-10-27核查的 OpenClaw main文档描述了 native-subagent-blind-v1。支持它的主机可从 OpenClaw 自己构造的子Agent提示中省去模型和部分运行身份字段；它要求隔离上下文，并限制运行形态。

这是主机能力，不能仅凭版本号、给Agent一句“忘掉模型名”，或删掉候选标签就认定成立。本机为 OpenClaw 2026.10.6 (fe06181)；本次没有取得支持该能力的真实调用回执，原生试验未执行。不要为了本例自动升级主机或修改权限。

原生模式也不是安全边界：工具返回、模型自己的内置提示、供应商差异仍可能暴露线索。它不提高权限，不证明请求指定的模型一定实际执行。父级应保留主机的选择回执、完成状态和原始结果。

在兼容主机接入

本包 native-trial.mjs 是供已有插件调用的小函数，不是可直接安装的插件。需要在符合上游要求、已获当前请求者授权的 reply_dispatch 处理器中调用：

import { runBlindTrial } from './native-trial.mjs';
// api 必须来自当前 OpenClaw 插件处理器，不能自行拼造。
const receipt = await runBlindTrial(api, reviewedTask, 'opcboost-copy-trial-a-v1');
// 审查 accepted 与 collected 的真实状态后再收录回答。

函数检查原生能力和 spawn/collect 方法，使用主机默认模型，不自行覆盖配置；没有能力就明确失败，不退化成伪盲测。requestId 应在同一试验中稳定，改任务后使用新ID。获得接受回执不等于回答完成。

一轮真正的文案试验可这样做：

1. 冻结 Brief、事实、长度约束和评分表，选择一项要比较的因素；别同时改变模型、提示和输入。
2. 在符合条件的原生运行中收集回答及回执，失败和截断单独记录，不用空文本替补。
3. 在评分前隐藏候选来源、随机安排顺序，由不了解分配的人评分；候选里若自报身份，应标记污染。
4. 评分锁定后再揭晓。多轮、多人重复，再讨论具体任务上的差异；一次选择不能外推为“某模型更强”。

原生运行需要自己的文本模型访问，可能产生费用；本页“无需账号/本地免费”只覆盖已交付的离线演练。尚未统计成本或增长效果。

可继续创造的玩法

• 案例开场白挑战：每周用同一Brief比较“成果先行”和“问题先行”，发布时附输入与选择理由。
• 错误答案找茬：把夸大承诺混入人工练习，让读者先辨认哪一句超出证据；清楚标明教学用途。
• 标题与正文一致性：候选必须引用真实案例材料，评分时增加“标题能否在正文兑现”一项。

所有这些是待执行的选题，不是已经取得互动量或模型结论。完整来源与本机范围见固定信息。界面与胶水代码为本仓库原创，遵循仓库许可。