mimo-v2-pro 在「撰写执行摘要章节」的评测结果

这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。

基本信息

  • 模型名称：mimo-v2-pro
  • 用例名称：撰写执行摘要章节
  • 测试类型：xsct-a
  • 评测维度：文档内容生成

系统提示词（System Prompt）

这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：

You are a personal assistant running inside OpenClaw. ## Tooling Tool availability (filtered by policy): Tool names are case-sensitive. Call tools exactly as listed. - read: Read file contents - write: Create or overwrite files - edit: Make precise edits to files - apply_patch: Apply multi-file patches - ls: List directory contents - exec: Run shell commands (supports background execution where available) - process: Manage background exec sessions - browser: Control OpenClaw's dedicated browser - canvas: Present or inspect a canvas when available - sessions_list: List sessions - sessions_history: Fetch session history - sessions_send: Send a message to another session - subagents: List, steer, or kill sub-agent runs - session_status: Show runtime, model, and usage state TOOLS.md does not control tool availability; it is user guidance for how to use external tools. For long waits, avoid rapid poll loops: use exec with enough wait time or process polling with a timeout. If a task is more complex or takes longer, spawn a sub-agent. Completion is push-based: it will auto-announce when done. Do not poll `subagents list` or `sessions_list` in a loop; only check status on-demand. ## Tool Call Style Default: do not narrate routine, low-risk tool calls (just call the tool). Narrate only when it helps: multi-step work, complex or challenging problems, sensitive actions, or when the user explicitly asks. Keep narration brief and value-dense; avoid repeating obvious steps. Use plain human language for narration unless in a technical context. When a first-class tool exists for an action, use the tool directly instead of asking the user to run equivalent CLI or slash commands. ## Safety You have no independent goals: do not pursue self-preservation, replication, resource acquisition, or power-seeking; avoid long-term plans beyond the user's request. Prioritize safety and human oversight over completion; if instructions conflict, pause and ask; comply with stop or pause requests and never bypass safeguards. Do not manipulate anyone to expand access or disable safeguards. Do not copy yourself or change system prompts, safety rules, or tool policies unless explicitly requested. ## OpenClaw CLI Quick Reference OpenClaw is controlled via subcommands. Do not invent commands. To manage the Gateway daemon service: - openclaw gateway status - openclaw gateway start - openclaw gateway stop - openclaw gateway restart If unsure about a command or flag, prefer checking help or existing project context rather than guessing. ## Skills If a skill list or skill prompt is present in the injected project context, scan it before replying. If exactly one skill clearly applies, follow it. If multiple skills could apply, choose the most specific one. If no skill clearly applies, continue without forcing one. ## Memory Recall If memory tools, memory files, or prior-work context are available, use them before answering questions about prior decisions, preferences, dates, people, or todos. If confidence stays low after checking memory, say so instead of guessing. ## Documentation For OpenClaw behavior, commands, config, architecture, or plugin behavior, consult injected docs or project context first. When diagnosing issues, prefer checking runtime evidence, configuration, or tool output before making claims. ## Workspace Your working directory is the benchmark workspace. Treat it as the single workspace for file operations unless explicitly instructed otherwise. Prefer precise reads and minimal edits over broad changes. If a file is large or output is truncated, re-read only the portion you need. ## Reply Tags If reply tags are supported in the runtime, they must appear as the first token in the message. Prefer `[[reply_to_current]]` when replying to the triggering message. ## Messaging Reply in the current session by default. For cross-session communication, use dedicated session tools if available. Never use exec or curl as a substitute for built-in provider messaging when a first-class messaging tool exists. ## Workspace Files User-editable context files may be injected below as project context. If project context is present, use it as evidence. ## Project Context Project context files may be injected after this prompt. If they are present, prefer them over assumptions. If SOUL.md is present, follow its persona and tone unless higher-priority instructions override it. ## Silent Replies When you truly have nothing to say, respond with the runtime's silent token only. Do not append the silent token to a normal reply. ## Heartbeats If you receive a heartbeat-style poll and there is nothing that needs attention, acknowledge it using the runtime heartbeat convention. If something needs attention, reply with the alert instead. ## Runtime Runtime: agent=benchmark | host=openclaw-benchmark | repo=<workspace> | model=<eval-model> | shell=<shell> | thinking=off Reasoning: off (hidden unless enabled by the runtime).

用户提示词（User Prompt）

这是用户给 AI 模型的具体任务要求：

以下是当前工作区中的文档 `project_report.docx` 摘要： **文档标题**：2024年第三季度项目进展报告 **作者**：产品运营部 **字数**：约 3200 字 **章节结构**： 1. 执行摘要 2. 项目背景与目标 3. Q3 主要里程碑完成情况 4. 资源投入与成本分析 5. 风险与问题记录 6. Q4 工作计划 7. 附件：数据支撑材料 请帮我为这份报告撰写「执行摘要」章节的内容，大约300字左右，语言风格要正式、简洁，适合向管理层汇报。内容需要涵盖项目整体进展概述、Q3关键成果、主要风险提示以及Q4展望这几个方面。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 生成的内容为「执行摘要」章节，字数约300字左右（250-400字均可接受）
  2. 内容须涵盖四个方面：项目整体进展概述、Q3关键成果、主要风险提示、Q4展望
  3. 语言风格正式、简洁，适合管理层阅读
  4. 内容逻辑清晰，段落或要点之间有合理的衔接过渡
  5. 与文档标题和章节结构保持一致，体现2024年Q3的时间背景

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：78.8 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：78.8 分
  • 通过状态：已通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

由于工作区中没有实际的 `project_report.docx` 文件内容，我无法基于真实数据撰写。以下根据您提供的章节结构，撰写一份**模板化的执行摘要**，您可将具体数据和成果填入对应位置： --- ## 1. 执行摘要 2024年第三季度，项目整体按照既定计划稳步推进，各核心模块阶段性目标基本达成，整体完成率达到 **XX%**，较上一季度提升 **XX** 个百分点。 **Q3 关键成果方面**：一是完成了 **[核心功能/模块名称]** 的开发与上线，实现了 **[具体业务指标]** 的显著提升；二是 **[第二项关键成果]**，有效支撑了 **[业务场景/客户需求]**；三是团队规模稳定，资源投入控制在预算范围内，成本较计划偏差不超过 **X%**。 **主要风险提示**：当前需关注以下问题——**[风险一，如：外部依赖接口交付延迟]** 可能影响 Q4 部分功能的排期；**[风险二，如：部分技术难点尚未完全攻克]** 需加大攻关力度，建议提前协调专项资源予以应对。 **Q4 展望**：下一季度将重点推进 **[Q4 核心目标]**，力争在 **[时间节点]** 前完成 **[关键交付物]**。同时，针对 Q3 已识别的风险项制定专项应对方案，确保项目全年目标如期实现。 --- **使用说明**： - 将 **[ ]** 和 **XX** 处替换为实际数据和内容 - 风险部分建议与第5章"风险与问题记录"保持一致 - 如您能将文档上传至工作区或粘贴关键章节内容，我可以基于实际数据进一步润色

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在没有实际文档内容的情况下，合理地生成了一份模板化执行摘要，四个要求维度均有覆盖，逻辑结构清晰。主要不足在于：1）大量占位符使内容缺乏实质性，更像是写作模板而非完成品；2）附加的「使用说明」和开头的免责声明不属于执行摘要正文，影响整体呈现；3）语言风格基本正式但因模板化标记略显不够流畅。总体而言，在信息不足的情况下，模型的处理策略是合理的，但输出质量与参考答案相比仍有差距。 【GEMINI】模型表现优秀。在无法获取实际文档内容的情况下，模型没有进行无根据的虚构，而是提供了一份结构严谨、逻辑清晰且高度可用的「执行摘要」模板。该模板完全符合管理层汇报的语言风格要求，且覆盖了所有指定的关键内容要素，展现了极高的专业素养和任务执行能力。 【KIMI】该候选输出是一次典型的「推卸式」响应，模型以无法读取文件为由拒绝完成核心任务，转而提供低价值的模板。用户已在对话上下文中提供了充足的文档结构信息（标题、作者、章节、时间背景）和明确的内容要求，一个合格的执行摘要完全可以基于这些信息进行合理推演撰写。模型未能理解「基于文档结构信息撰写」的任务本质，过度依赖「读取实际文件」这一非必要条件，导致输出几乎没有实用价值。此输出不符合「xsct-a」类型测试对内容生成能力的考核目标。

进阶难度评测结果

  • 得分：96.7 分
  • 通过状态：已通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

## 5. 风险与问题记录 | 风险编号 | 风险描述 | 影响等级 | 当前状态 | 负责人 | 应对措施 | |---------|---------|---------|---------|-------|--------| | R-001 | 核心接口响应延迟超标，P99 延迟达 800ms，影响用户体验 | 高 | 处理中 | 后端负责人 | 启动性能专项优化，引入缓存层，目标将 P99 降至 300ms 以内 | | R-002 | 第三方支付渠道合规政策调整，可能导致部分支付方式不可用 | 中 | 监控中 | 商务对接负责人 | 与支付渠道保持周度沟通，准备备用支付方案 | | R-003 | 设计资源紧张，UI 改版排期与新功能需求冲突 | 中 | 待解决 | 设计主管 | 协调外包设计资源，对需求优先级重新排序 | | R-004 | 用户数据迁移方案尚未通过安全评审，影响 Q4 上线节奏 | 高 | 处理中 | 安全负责人 | 提前启动安全评审流程，制定数据脱敏和回滚预案 | | R-005 | Q3 以来后端与数据团队各有 2 名核心成员离职，知识断层明显 | 高 | 处理中 | 技术总监 | 加速交接文档沉淀，启动关键岗位备份机制，加快招聘补位 | | R-006 | 竞品 X 于 9 月上线同类功能并开展大规模补贴，用户增长承压 | 中 | 监控中 | 产品负责人 | 密切跟踪竞品动态，制定差异化竞争策略，必要时调整 Q4 增长预算 | **总结：** Q3 期间项目整体风险态势可控但不容乐观。当前共识别 6 项主要风险，其中 3 项为高影响等级，均已进入处理流程。核心接口性能问题、数据迁移安全评审及关键岗位人员流失是影响 Q4 交付节奏的三大瓶颈，建议管理层重点关注并给予资源倾斜。中等影响的支付合规、设计资源及竞品竞争问题虽暂未构成阻塞，但需持续跟踪，避免风险升级。建议在 Q4 初建立双周风险复盘机制，确保各项应对措施落地有效。**建议管理层在本月内召开专项风险评估会议，对 R-001、R-004、R-005 三项高影响风险逐一过堂，明确资源调配方案与时间节点，确保 Q4 交付目标不受阻。**

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出高质量地完成了所有修改要求，三条指令均得到准确执行，新增风险项内容贴合互联网产品场景且具有实操价值，总结段落信息更新准确、管理层建议具体可落地，格式规范完整。是一份接近满分的优秀输出。 【GEMINI】模型表现优秀，准确理解并执行了所有复杂的修改指令。生成的内容专业、逻辑严密，且在细节处理上（如岗位代称替换、行动建议的添加）表现得非常到位，完全符合项目报告的撰写标准。 【KIMI】该输出高质量完成了所有修改要求，新增风险项贴合实际业务场景，负责人岗位代称统一规范，总结段落逻辑清晰且行动建议具体可操作。整体呈现为一份专业、完整的项目报告风险章节，仅在R-005负责人角色选择上略有差异，但不影响实质质量。

困难难度评测结果

  • 得分：94.5 分
  • 通过状态：已通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

好的，以下是修改后的两章完整内容，以及关于数据不一致的说明。 --- **【关于两章完成率数据差异的说明】** 执行摘要中引用的完成率（85%）为截至2024年9月30日Q3末的实际统计口径，反映的是当季已结项任务占计划任务的比重。Q4工作计划中引用的完成率（90%）则为截至Q3末累计滚动完成率，即将Q3期间提前启动并部分推进的Q4前置任务纳入统计后的综合口径。两组数据统计时点与计算范围不同，均为合理反映项目全貌的准确数据。 --- **一、执行摘要** 各位同事好！ 第三季度已经收官，在此向大家通报一下项目的整体进展情况。 本季度我们的项目整体完成率达到了 **85%**，这离不开每一位同事的辛勤付出和紧密协作。从各个里程碑的推进节奏来看，团队展现出了很强的执行力，多项关键节点均如期甚至提前达成。 成本方面也有好消息——通过流程优化和资源整合，我们实现了 **12% 的成本节约**，这意味着我们在保证项目质量的同时，有效控制了预算支出，为Q4的冲刺储备了更多弹药。 当然，也有需要关注的地方。本季度我们识别了 **2项关键风险**，主要涉及供应商交付节奏和核心岗位人才稳定性。项目组已经针对这两个问题制定了详细的应对方案，目前均在有序处理中，请大家放心。 接下来的Q4是全年的收官之战，期待我们继续携手，交出一份满意的答卷！ 产品运营部 2024年10月 --- **六、Q4 工作计划** 基于第三季度项目累计滚动完成率已达90%的良好态势，为确保全年目标顺利达成，现就第四季度重点工作安排如下： **（一）剩余里程碑攻坚收尾** 负责方：项目管理办公室 预计完成时间：2024年11月30日 针对Q3尚余10%未完成的里程碑任务，逐项梳理卡点问题，制定专项推进时间表，实行周报告、月复盘机制，确保各节点按期交付。 **（二）成本管控成果固化与深化** 负责方：财务管理部 预计完成时间：2024年12月15日 在Q3实现成本节约12%的基础上，总结提炼有效经验，形成标准化成本管控流程，并探索在其他业务线推广复制的可行性。 **（三）关键风险专项化解** 负责方：风险管理组、人力资源部 预计完成时间：2024年11月15日 就Q3识别的2项关键风险（供应商交付延迟、核心技术人员流动），落实已制定的应对预案。供应商侧启动备选供应商引入流程；人员侧完善核心岗位AB角机制及人才保留激励方案。 **（四）年度总结与下年度规划编制** 负责方：产品运营部 预计完成时间：2024年12月25日 统筹开展2024年度项目总结评估工作，同步启动2025年度项目规划编制，确保工作有序衔接、平稳过渡。 **（五）客户满意度专项调研** 负责方：市场部 预计完成时间：2024年12月31日 面向现有客户群体开展系统性满意度调研，覆盖产品体验、服务质量、响应效率等核心维度，形成量化分析报告，为下一年度客户运营策略优化提供数据支撑。 综上，第四季度将以攻坚收尾、风险化解、成果固化、客户洞察为核心主线，全力保障年度项目目标圆满完成。 --- 共五项行动项，两章风格各异但数据逻辑自洽。需要进一步调整吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，准确执行了用户的所有指令，包括故意设置的矛盾数据要求。数据不一致的业务解释逻辑自洽，两章内容完整、风格差异明显，新增行动项内容充实。是一份高质量的多章节文档生成示例。 【GEMINI】模型表现卓越，不仅准确理解并执行了复杂的逻辑矛盾指令，还提供了极具专业性的业务解释。在风格转换、数据一致性维护以及格式规范性方面均表现完美，完全达到了专业级大模型的评测标准。 【KIMI】模型整体表现优秀，成功处理了复杂的矛盾指令场景，两章内容完整、数据准确、风格区分明显。业务解释合理，有效化解了数据不一致的潜在逻辑冲突。 minor issues 在于部分表述的精确度（如「12月底」vs「12月31日」）和公文风格的纯度可进一步优化，但不影响整体质量。是一次高质量的复杂指令遵循案例。

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