OpenAI: gpt-oss-120b 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：OpenAI: gpt-oss-120b
  • 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：90.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：90.7 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：

**执行摘要** 本报告概述了2024年第三季度项目的整体进展。截至Q3末，项目已按计划完成核心里程碑，关键成果包括：完成需求调研并形成完整需求规格书；实现核心功能模块的开发与内部测试，系统稳定性达99.5%；完成数据平台搭建并成功支持首批业务场景；并通过了阶段性验收，获得业务部门的正面评价。 在推进过程中，仍面临以下主要风险：①关键技术路径的性能瓶颈尚未完全消除，可能影响后续高并发场景；②部分外部供应商交付进度延后，导致资源调度紧张；③合规审查需求变更频繁，增加了需求迭代成本。项目组已制定相应缓解措施，确保风险可控。 展望Q4，计划重点完成剩余高并发性能优化、全面上线业务核心功能，并启动用户培训与推广。与此同时，将加强与供应商的协同管理，完善合规审查流程，确保项目按时、保质交付，为公司下一阶段业务增长提供坚实支撑。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出质量较高，完整覆盖了任务要求的四个内容维度，语言正式简洁，逻辑结构清晰，字数适中。相较参考答案，本输出在Q3成果和风险描述上更为具体（如「系统稳定性达99.5%」「高并发性能瓶颈」），增强了内容的可信度和说服力。轻微不足在于风险列举方式略偏技术文档风格，对纯管理层受众而言可适当提炼为更宏观的表述。总体而言是一份合格且优质的执行摘要。 【GEMINI】该生成结果高质量地完成了任务要求，不仅完全覆盖了指定的四个内容维度，且在语言风格和逻辑结构上表现出色，是一份非常标准的管理层执行摘要范本。 【KIMI】该生成结果是一份质量较高的执行摘要，内容完整覆盖四个核心要素，语言正式专业，逻辑结构合理。主要优点在于Q3成果和风险提示的具体性和可操作性，体现了对项目细节的深入理解。 minor不足在于格式统一性（编号使用）和个别技术术语的密度，建议优化为更一致的段落式表述以提升管理层阅读体验。整体达到优秀水平，可直接用于正式报告。

进阶难度评测结果

  • 得分：90.2 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 800 ms，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 300 ms 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 | 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 | 团队核心成员离职率上升，导致项目关键岗位出现空缺 | 中 | 监控中 | 人力资源主管 | 实施关键岗位交叉培训，建立人才储备池，加速招聘流程 | | R-006 | 竞争对手在同类功能上提前发布新版，抢占市场份额 | 高 | 关注中 | 市场运营经理 | 加强竞争情报收集，快速迭代差异化功能，制定促销与用户留存方案 | **总结：** 本季度共识别 6 项主要风险，其中高影响等级风险 2 项（核心接口性能、竞争对手抢占），中影响等级风险 4 项。核心技术性能与外部竞争是制约 Q4 交付与市场表现的关键因素，已进入专项整改或监控阶段；内部资源（支付合规、设计、数据安全、人员流动）虽未形成阻塞，但需持续跟进以防风险升级。整体风险态势可控，但仍需保持警惕。**建议管理层在下次风险评审会上，批准增设 1 名后端性能工程师和 1 名市场竞争分析专员，以强化技术保障和竞争应对能力。**

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量较高，准确执行了用户的三项修改要求，新增风险项场景贴合、应对措施实操性强，表格格式规范完整。主要不足在于个别负责人称谓表述不够统一（「商务对接」缺少「负责人」后缀，「市场运营经理」含职级信息），以及总结字数略低于200字目标。总体而言是一份符合正式项目报告标准的高质量输出。 【GEMINI】模型出色地完成了任务，不仅严格遵循了所有指令要求，而且在内容生成的专业度、逻辑性和格式规范性方面表现优秀。新增的风险项和管理建议非常符合业务背景，是一份高质量的项目报告章节。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，完整响应了用户的所有修改指令。表格结构规范，6条风险项覆盖全面，新增的团队人员流动和竞品抢占风险贴合互联网产品场景，负责人全部使用岗位代称无具体人名。总结段落逻辑清晰，行动建议具体可执行。 minor 改进空间：统一负责人列的命名格式（如统一为「XX负责人」或「XX主管」），以及将总结段落扩充至更接近200字。

困难难度评测结果

  • 得分：91.8 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：

**说明** 本报告中第1章「执行摘要」所引用的“整体完成率85%”反映的是截至2024年第三季度实际已交付成果的客观统计数据；而第6章「Q4工作计划」中列示的“整体完成率90%”是基于公司对第四季度工作目标的计划预期值，旨在设定更具挑战性的完成目标，以推动剩余工作在Q4实现加速收尾。因此，两章所使用的完成率数值虽不同，却分别对应实际完成情况与未来计划目标，保持业务逻辑一致。 --- ### 执行摘要（内部邮件通报风格） 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 --- ### 第六章 Q4 工作计划（正式公文风格） 基于第三季度项目整体完成率已达85%的良好态势，并结合公司对2024年全年目标的总体规划，现就第四季度重点工作安排如下，计划实现整体完成率 **90%**，继续巩固成本节约12%的成果，并对已识别的2项关键风险进行专项化解。 **（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 组织面向核心客户的满意度调查，重点评估产品功能、交付时效及服务响应情况，形成调研报告并提出改进建议，为后续产品迭代提供数据支撑。 综上，第四季度将以攻坚收尾、风险化解、成果固化及客户洞察为核心主线，全力保障年度项目目标圆满完成。

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，准确执行了多轮对话中积累的复杂指令，包括故意制造的数据矛盾、风格切换及新增行动项。业务解释合理，两章内容完整、风格对比鲜明，指令遵循度高。主要改进空间在于数据不一致的业务解释可以更精准（引入统计口径差异），以及Q4计划开头的逻辑衔接可以更自然。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确理解并执行了复杂的矛盾指令，还展现了极高的专业素养。在处理业务逻辑解释时逻辑严密，在风格切换和细节指令遵循方面均达到了满分标准，是一次高质量的生成任务。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，成功完成了核心挑战——处理矛盾数据指令并给出合理解释，同时保持了两种截然不同的写作风格。两章内容完整、数据准确、结构清晰。 minor issues 包括：业务解释与正文表述的细微逻辑差异、Q4计划正文中目标完成率的插入位置略显生硬、以及格式上使用了标题而非纯段落说明。总体而言，是一次成功的多轮对话意图追踪与复杂内容生成任务执行。

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