OpenAI: gpt-oss-120b 在「报告摘要口语转书面」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: gpt-oss-120b
• 用例名称：报告摘要口语转书面
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：文档润色与优化

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 其中「执行摘要」章节当前内容如下（初稿，语言比较口语化）： --- 这个季度我们团队干得还不错，基本上把之前定的几个大目标都搞定了。用户量这块涨了差不多15%吧，比预期好一些。成本方面嘛，花的钱比预算多了一点点，大概超了8%，主要是因为临时加了几个外包。然后有个风险就是供应商那边老是拖延交付，搞得我们有些功能上线晚了。下个季度的话，我们打算重点搞一下海外市场，争取年底前把东南亚那几个国家铺开。 --- 请将上述执行摘要改写为正式的书面语风格，要求：语言简洁专业、使用规范的商务报告用语，保留所有关键数据和信息点，不改变原意。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 将口语化表达全部改写为正式书面商务语言，不得保留'搞定''干得还不错''嘛''搞得'等口语词汇
2. 必须保留原文中的所有关键数据：用户量增长约15%、成本超预算约8%、外包人员增加、供应商交付延迟、Q4海外市场及东南亚拓展计划
3. 改写后的内容应符合企业季度报告执行摘要的文体规范，逻辑清晰、表达凝练
4. 不得增加原文中没有的数据或事实信息，不得遗漏任何信息点

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：92.8 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：92.8 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：

[[reply_to_current]] **执行摘要（正式版）** 本季度，我部门在项目推进方面表现良好，基本实现了既定的主要目标。用户规模实现约15%的增长，超出预期水平。成本方面，实际支出略高于预算，约超出8%，主要原因是因应业务需求临时增聘了若干外包资源。项目风险方面，供应商交付进度频繁延迟，导致部分功能上线时间被迫推迟。 针对下一季度工作计划，我部门将重点聚焦海外市场的拓展，力争在本年度末前完成东南亚主要国家的市场布局。

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，成功完成了口语化到正式书面商务语言的转换，所有关键数据和信息点均得到保留，文风统一专业。主要不足在于：「我部门」的自称在正式季度报告中略显不够规范（参考答案用「团队」）；「因应」属港式用语；「被迫推迟」带有主观情绪色彩；部分句式的凝练度与参考答案相比略有差距。总体而言，该改写达到了企业季度报告执行摘要的基本文体要求，是一份合格且较为优秀的润色结果。 【GEMINI】模型出色地完成了改写任务，不仅在文体风格上实现了从口语到商务书面语的完美转换，而且在信息完整性和数据准确性方面表现优异，是一份高质量的执行摘要改写范例。 【KIMI】该改写结果质量较高，成功将口语化执行摘要转换为规范的商务书面语，完整保留了所有关键数据和信息点，语言流畅专业，符合企业季度报告的文体要求。 minor优化空间在于个别词语的精准度，但整体已达到优秀水平。

进阶难度评测结果

• 得分：90.8 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：

**执行摘要** 2024年第三季度，产品运营部围绕核心战略目标，重点推进了以下三项关键工作： **一、用户增长系统上线** 系统已于 2024‑09‑12 完成全部功能部署并正式上线，较原计划仅延后 14 天，系统日活提升 18%，用户转化率提升 12%。 **二、成本管控成效显著** 本季度实际支出较预算节约约 12%（约 ¥1.2 百万元），主要得益于与云服务供应商在 2024‑08‑01 签订的新折扣协议，云资源成本下降 15%。 **三、遗留风险及后续重点** 仍需关注数据迁移过程中新旧系统的兼容性问题，已评估出 3 项关键兼容风险点，并制定了 Q4（2024‑10‑01 至 2024‑12‑31）专项攻关计划，计划在 Q4 第一期（截至 2024‑11‑15）完成兼容性验证并实现 95% 的数据迁移成功率。 **综合评价** 第三季度整体工作进展顺利，关键业务功能已落地并产生显著增长效应；成本控制超额完成预期；针对已识别的风险已制定明确的时间表和量化目标，确保第四季度实现全面收官。

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，完整保留了原始摘要的三个核心信息点，量化数据补充丰富且具体，语气成功转为成果导向的积极基调，正式书面语风格保持良好。主要瑕疵在于货币表达「¥1.2百万元」不规范、部分括号说明略显冗余，以及综合评价段落与前文数据细节的风格一致性稍有落差。总体而言，该输出能够满足高层管理者阅读需求，达到了润色任务的预期目标。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完美满足了用户关于量化数据补充和语气转化的要求，还保持了极高的专业度。通过将风险点转化为「专项攻关计划」，既没有隐瞒问题，又体现了管理者的掌控力，是一份高质量的改写范例。 【KIMI】该输出较好地完成了任务要求，三个核心信息点完整保留，量化数据补充充分，语气转换积极且不失正式。主要改进空间在于：规范数字与货币表述，厘清数据间的逻辑关系，避免过度使用「仅」等淡化词汇，以及优化长句的可读性。整体达到中上水平，适合作为高管汇报材料，但细节打磨仍有提升余地。

困难难度评测结果

• 得分：— 分
• 通过状态：未通过

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

模型返回空输出，已跳过 AI 评分（finish_reason=stop）

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