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# 電腦操作量測
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固定 8 題，在一台**測試用的 box** 上跑，記下每題成功沒有、步數、總時間（模型思考和工具各多少）、換了幾次路，以及每一步的過程（`transcript`）。改了 Bot 做事的方式之後，用它比較前後。
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| # | 題目 | 應該走的路 | 檢查 |
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| T1 | 時區改成東京 | 指令（box 沒有 systemd，改 /etc/localtime） | `/etc/localtime` 指到 Tokyo |
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| T2 | 用計算機 App 算 1234 × 5678 | 畫面 | 答案是 7006652，而且 galculator 真的在跑 |
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| T3 | Chromium 預設搜尋引擎改成 Bing | 畫面或瀏覽器 | Chromium 的設定檔寫著 bing（最多等 15 秒） |
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| T4 | 照片依修改月份分資料夾 | 指令 | 三個資料夾各 4 張、最上層沒剩 |
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| T5 | 建資料夾再改名 | 指令 | 新名字在、舊名字不在 |
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| T6 | 裝 tree、回報版本 | 指令 | `tree --version` 跑得動 |
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| T7 | 維基百科查台北 101 高度 | 瀏覽器 | 答案有 508 |
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| T8 | 填表送出、回報確認碼 | 瀏覽器 | 確認碼正確（由六個欄位算出來） |
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每題開始前：關掉上一題留下的桌面 App、做那一題的準備（以 box 的 root 執行），聊天從乾淨的狀態開始。
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## 怎麼跑
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絕對不要對真正的 box 跑。測試 box 要有自己的名字、自己的硬碟（`ANYBOT_BOX_VOLUME`，否則 AnyBot 會接手同一台 Docker 上原本的 box）和自己的映像檔名稱（`ANYBOT_BOX_IMAGE`，否則量新版本時會重建真正的 box 用的映像檔），資料夾要是複本：
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```sh
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B=<暫存資料夾> # 裡面放 state.template.json（一個 Bot、金鑰、local_never: true）和 data/box/config.json
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env ANYBOT_BOX_NAME=anybot-box-bench ANYBOT_BOX_VOLUME=anybot-box-bench-home ANYBOT_BOX_IMAGE=anybot-box-bench:1 \
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python3 -I run.py --bin <anybot 執行檔> --template $B/state.template.json --data $B/data \
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--docker-host <Docker 主機> --out $B/results.json --runs 2 [--tasks T1,T3] [--keep-skills]
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```
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- `--keep-skills`：把上一題學到的技能帶到下一題（量「重播學會的做法」）。
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- Bot 的 `step_model` 設 `"off"` 是每一步都用同一個模型；留空是「想的跟做的分開」。
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## 2026-11-09 的結果（box 在 Mac 上的 Lima VM、gVisor；grok-4.7；每題 2 次）
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| | 成功 | 總步數 | 總時間 | 模型思考 |
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| 改之前 | 14/16 | 120 | 1114 秒 | 1015 秒 |
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| 改之後，每一步同一個模型 | 16/16 | 88 | 824 秒 | 746 秒 |
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| 改之後，想的跟做的分開（快速模型 grok-4.20-0309-non-reasoning） | 16/16 | 102 | 574 秒 | 471 秒 |
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重播：時區那題第一次 9 步、49 秒並學到 2 個可重播的步驟，第二次直接重播 4 步、15 秒。內容每次不同的題目（填表、計算）只存做法、不存步驟。
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量測途中找到、修好的：box 上的 sudo 被安全規則擋掉（時區題一直失敗的原因）、gVisor 裡 setuid 不起作用、元素編號每看一次就重編（同一步的第二個點擊會點錯）、背景視窗的元素排在前面、網頁編號不進 shadow DOM、box 的 `TZ=UTC` 讓改時區看起來沒效、開新 box 撞埠號（重試後沒網路）。
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之後拿掉了 box 映像檔的 `ENV TZ=UTC`（box 版本 8）。已知還沒解決：快速模型在純畫面操作（計算機）比較笨手笨腳。
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