qwen3.6-plus-preview 在「项目报告摘要提取」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：qwen3.6-plus-preview
- 用例名称：项目报告摘要提取
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档问答
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：
我的工作区中有一份文档 `project_report.docx`，以下是它的基本信息： **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 以下是文档的详细内容： --- ## 1. 执行摘要 本报告总结了2024年第三季度（7月-9月）产品运营部负责的「智慧城市数据平台」项目进展。Q3 完成了3个核心里程碑，整体进度达到预期的85%，略低于计划的90%目标。主要偏差来自数据接口联调延迟。累计投入预算 420 万元，占全年预算的 62%。 ## 2. 项目背景与目标 「智慧城市数据平台」于2024年1月正式立项，旨在整合市级12个部门的数据资源，建设统一的数据汇聚、治理与共享平台。全年目标包括：完成平台核心功能开发、接入不少于8个部门数据源、上线数据治理引擎V1.0。 ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 - 里程碑A：数据汇聚模块上线（7月完成，按期） - 里程碑B：数据治理引擎V1.0内测版发布（8月完成，按期） - 里程碑C：首批5个部门数据源接入（原定8月底，实际9月中旬完成，延迟约2周） - 里程碑D：数据共享API开放（原定9月底，推迟至Q4，原因：依赖里程碑C的接口联调） ## 4. 资源投入与成本分析 - 人力投入：核心团队15人，外包支持8人，Q3人力成本约185万元 - 硬件与云资源：Q3采购服务器及云服务费用约95万元 - 软件许可与工具：约40万元 - 其他费用（差旅、培训等）：约20万元 - Q3 合计支出：340万元；全年累计支出：420万元（全年预算680万元） ## 5. 风险与问题记录 | 编号 | 风险/问题描述 | 等级 | 状态 | 应对措施 | |------|-------------|------|------|----------| | R01 | 部门数据接口标准不统一，联调耗时超预期 | 高 | 进行中 | 推动制定统一接口规范，增派2名联调工程师 | | R02 | 数据治理引擎在大数据量场景下性能不达标 | 中 | 已解决 | 优化索引策略，引入分布式计算框架 | | R03 | 关键岗位人员离职风险 | 中 | 监控中 | 完善知识文档，启动备份人员培养计划 | ## 6. Q4 工作计划 - 10月：完成剩余3个部门数据源接入（目标累计8个） - 11月：数据共享API正式上线并开放给首批用户 - 12月：平台整体验收，输出项目总结报告 - Q4预算规划：预计支出约260万元 ## 7. 附件 数据支撑材料详见附件Excel文件。 --- 请帮我总结这份报告的核心要点，包括项目整体进度、预算执行情况、主要风险以及下季度重点工作。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 摘要中需包含项目整体进度信息（Q3完成85%，低于90%目标）
- 摘要中需包含预算执行情况（Q3支出340万，全年累计420万，占全年预算680万的62%）
- 摘要中需提及主要风险，至少涵盖数据接口标准不统一这一高等级风险
- 摘要中需列出Q4下季度重点工作计划（剩余部门接入、API上线、整体验收）
- 输出结构清晰，分点或分段呈现，便于快速阅读
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：97.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：97.0 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：
## 2024年Q3 项目进展报告核心要点 ### 📊 项目整体进度 - **整体完成度 85%**，略低于计划目标 90% - Q3 共 4 个里程碑：**3 个已完成**（A、B 按期，C 延迟约 2 周），**1 个推迟至 Q4**（D，因依赖 C 的接口联调） - 偏差主因：部门数据接口标准不统一，联调耗时超预期 ### 💰 预算执行情况 | 项目 | 金额 | |------|------| | Q3 支出 | 340 万元 | | 全年累计支出 | 420 万元 | | 全年预算 | 680 万元 | | **预算执行率** | **62%**（进度 85%，预算消耗相对克制） | | Q4 预计支出 | 260 万元 | ### ⚠️ 主要风险（3 项） | 风险 | 等级 | 状态 | 应对 | |------|------|------|------| | 接口标准不统一，联调耗时超预期 | **高** | 进行中 | 制定统一规范，增派 2 名联调工程师 | | 大数据量场景性能不达标 | 中 | ✅ 已解决 | 优化索引 + 引入分布式计算 | | 关键岗位人员离职 | 中 | 监控中 | 完善文档 + 备份人员培养 | ### 🎯 Q4 重点工作 1. **10月**：完成剩余 3 个部门数据源接入（累计达 8 个） 2. **11月**：数据共享 API 正式上线 3. **12月**：平台整体验收 + 项目总结 4. **Q4 预算**：预计支出 260 万元 --- **一句话总结**：项目整体推进顺利，进度略滞后但预算控制良好；核心瓶颈在于接口联调，Q4 重点是完成全部数据源接入与 API 上线，确保年底整体验收。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在信息提取完整性、内容准确性和结构表达三个维度均表现优秀，全面覆盖了用户要求的四个核心方面，数据准确无误，结构清晰美观，使用表格和分层标题大幅提升了可读性。额外补充的Q3分项成本明细和「预算消耗相对克制」的分析性解读为输出增值。整体质量超过参考答案水准，是一份高质量的文档摘要。 【GEMINI】这是一份完美的摘要报告。模型不仅准确、完整地提取了文档中的所有关键信息，还通过优秀的排版和表格化处理，将枯燥的数据和风险信息变得直观易读，充分体现了其对文档内容的深度理解和摘要能力。 【KIMI】候选输出是一份高质量的项目报告摘要，完整准确地提取了文档核心信息，结构清晰、表达专业。在信息完整性、准确性和可读性三个维度均表现优秀，仅在预算执行部分有轻微的解读性补充，不影响整体质量。
进阶难度评测结果
- 得分：95.3 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：
1. **核心要点概括（150字以内）** 2024年Q3项目整体进度完成率约78%，完成3个核心里程碑中的2个。预算执行率约69%，Q3实际支出132万元，超支2万元。主要成果为用户增长平台V2.0上线及数据中台接口标准化。智能推荐引擎因第三方供应商交付延迟延期至Q4。Q4计划完成部署、启动A/B测试并于12月整体验收。 --- 2. **Q3未完成里程碑** - **里程碑C：智能推荐引擎全量部署** - **延期原因**：第三方模型供应商交付延迟 - **预计完成时间**：10月14日（Q4第二周） --- 3. **Q3超支分析** | 超支类别 | 超支金额（万元） | |---------|----------------| | 人力成本 | +5 | | **合计** | **+2**（云资源节省2万、第三方服务节省1万，部分抵消后净超支2万） | - **超支原因**：为赶工用户增长平台V2.0上线，团队加班导致人力成本增加5万元。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，三个任务均完成得准确、完整、条理清晰。信息提取无误，摘要精炼全面，结构表达专业规范。唯一小瑕疵是摘要未提及风险管理相关内容，但不影响整体高质量表现。 【GEMINI】该模型的表现非常出色。它不仅准确无误地从文档中提取了所有复杂的数据信息（如区分了单项超支与总执行差异），而且在表达上非常专业，摘要简洁有力，结构层次分明，完全满足并超越了任务要求。 【KIMI】该候选输出质量优秀，信息提取准确完整，摘要精炼全面，结构清晰规范，完全符合任务要求。模型展现了良好的文档理解和信息整合能力，仅在极小细节上（如年份完整性、表格合计行标注）有微优化空间。
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