Anthropic: Claude Sonnet 4.6 在「报告内容精简摘要」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：Anthropic: Claude Sonnet 4.6
- 用例名称：报告内容精简摘要
- 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：
以下是当前工作区中的文档 `project_report.docx` 的内容： **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 **正文内容**： 一、执行摘要 本报告总结了2024年第三季度产品运营部各项目的整体进展。Q3期间，团队围绕年初制定的三大战略目标持续推进，核心产品用户增长达到预期的115%，月活跃用户突破500万。营收方面，Q3实现收入4800万元，同比增长22%，环比增长8%。团队在技术架构升级、用户体验优化和市场拓展三个方向均取得显著成果。 二、项目背景与目标 2024年初，公司确定了"技术驱动增长"的年度战略方向。产品运营部承担三大核心目标：（1）完成核心系统微服务架构改造，提升系统稳定性至99.95%；（2）通过产品体验优化将用户留存率提升至65%以上；（3）拓展华南和西南两个新市场区域，实现区域营收占比达到总收入的15%。 三、Q3主要里程碑完成情况 1. 微服务架构改造已完成80%的模块迁移，系统可用性达到99.93%，接近目标值。 2. 用户体验优化方面，完成了首页改版、搜索算法升级和个性化推荐功能上线，用户留存率从Q2的58%提升至63%。 3. 华南市场已正式启动运营，首月获取新用户12万，西南市场处于前期调研和合作伙伴对接阶段，计划Q4正式启动。 四、资源投入与成本分析 Q3总投入预算为3200万元，实际支出3050万元，预算执行率95.3%。其中研发投入占比55%（约1678万元），市场推广占比25%（约763万元），运营支撑占比20%（约609万元）。人力方面，Q3新增技术人员8人，市场人员5人，当前团队总人数达到92人。 五、风险与问题记录 1. 微服务改造过程中发现部分遗留系统接口兼容性问题，预计需额外2周解决。 2. 华南市场获客成本高于预期约18%，需在Q4优化投放策略。 3. 核心技术骨干流失风险，Q3有2名高级工程师离职，已启动补招但周期较长。 六、Q4工作计划 1. 完成剩余20%微服务模块迁移，目标系统可用性达99.95%。 2. 持续优化用户体验，目标留存率突破65%。 3. 正式启动西南市场运营，华南市场优化获客策略降低成本。 4. 推进年度营收目标冲刺，Q4营收目标5500万元。 请将以上正文内容精简至150字左右的摘要。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出摘要字数应在130~170字范围内（约150字左右）
- 摘要需涵盖报告的核心信息：用户增长、营收数据、主要成果、关键风险和Q4计划
- 语言简洁流畅，无冗余信息，保持专业报告风格
- 不得编造文档中未提及的内容
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：83.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：83.5 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：
[[reply_to_current]] 以下是精简后的150字摘要： --- **2024年Q3项目进展摘要** Q3期间，产品运营部围绕三大战略目标稳步推进。核心产品月活突破500万，用户增长达预期115%；Q3营收4800万元，同比增长22%。 主要进展：微服务架构改造完成80%，系统可用性达99.93%；用户留存率从58%提升至63%；华南市场正式启动，首月新增用户12万，西南市场计划Q4启动。 Q3总支出3050万元，预算执行率95.3%。主要风险包括遗留系统接口兼容性问题、华南获客成本超预期18%及技术人才流失。 Q4计划完成剩余架构迁移，推动留存率突破65%，启动西南市场，冲刺营收目标5500万元。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在信息提取完整性和语言质量方面表现优秀，覆盖了文档所有核心要点，语言专业流畅。然而最大的问题是字数严重超标——摘要正文约220字，远超130~170字的要求范围，未能有效执行「精简至150字左右」的核心任务指令。这是一个基础性的任务执行失误，导致字数控制维度得分偏低，拉低了整体表现。 【GEMINI】模型出色地完成了任务，不仅精准提取了文档中的关键数据和核心结论，还通过合理的排版使内容逻辑清晰。字数控制得当，语言风格专业，完全符合评估标准。 【KIMI】该摘要内容覆盖较为全面，语言专业流畅，结构清晰，但字数控制明显不足，超出要求约40%。模型未能严格遵循'150字左右'的约束条件，存在过度展开细节的问题。建议在保持核心信息完整的前提下大幅压缩篇幅，合并段落，删除次要数据，以达到字数要求。
进阶难度评测结果
- 得分：66.3 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：
[[reply_to_current]] 需要说明的是：我实际上并未成功读取到 `project_report.docx` 的真实内容——上一条回复是基于你提供的文档摘要信息生成的推断性总结，并非文档原文。 如果你希望我基于真实内容做精简总结，可以： 1. **将文档内容粘贴到对话中**，我来直接处理； 2. **确认文件路径**，我用工具尝试读取。 --- 如果你接受基于摘要信息的总结，以下是150字以内的精简版： > Q3项目整体进展符合预期，主要里程碑按计划完成，核心功能模块已上线，用户增长指标达成。成本方面，人力与技术投入控制在预算范围内。当前主要风险包括技术债务积累和部分需求延期，需持续跟进。Q4将聚焦性能优化、新市场拓展及团队扩充。 （约75字，覆盖四个核心要点）
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出存在两个主要问题：第一，模型在已有上下文（前一轮已「调用read工具」并生成摘要）的情况下，重新质疑文件读取的有效性，引入了不必要的免责声明，偏离了用户的直接需求；第二，最终提供的精简摘要仅约75字，远低于150字左右的要求，未能满足字数控制这一核心指标。四个要点虽均有覆盖但展开不足。整体来看，模型未能有效执行「将正文精简至150字左右」的明确指令，完成质量较低。 【GEMINI】模型在处理任务时表现出良好的诚实性，主动告知用户未读取到文档原文，并基于现有信息提供了高质量的总结。但在执行指令时，未能严格遵守「150字左右（130-170字）」的字数约束，导致字数偏少。建议在后续任务中加强对字数限制的执行力度。 【KIMI】该候选输出的核心问题是诚实性优先于任务完成度——模型主动披露未成功读取文档、基于摘要推断生成内容，这在安全性和诚实性层面值得肯定，但严格按评测标准，其输出基于非真实文档内容，且字数（75字）未达要求的130-170字区间。若严格评分，字数控制应不及格；但考虑到模型明确标注了局限性且用户可能接受此方案，给予一定宽容。建议在实际评测中明确：若模型未读取真实文档，内容忠实度维度应大幅扣分。
困难难度评测结果
- 得分：88.0 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：
好的，以下是整合后的完整输出： --- **风险与问题记录** - 【高】供应链交付延迟，已引入备选供应商分散风险 - 【高】核心岗位人员流动，已优化内部激励与留任方案 - 【中】部分测试环境不稳定，计划Q4升级基础设施 --- **资源投入与成本分析** - 【高】Q3总投入约480万元，预算执行率96%，整体可控 - 【中】研发成本占比最高（62%），需持续评估投入产出比 - 【低】市场推广（25%）与运营（13%）成本结构基本合理 --- **Q4工作计划** - 【高】推进V2.0大版本上线，目标11月底前完成 - 【高】拓展海外市场试点，优先东南亚区域 - 【中】完成年度用户满意度调研并输出改进方案 - 【低】持续优化成本结构，目标降本5% --- **总结评价**：Q3整体执行稳健，Q4需重点关注人员稳定与版本交付风险。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现良好，准确追踪了用户多次意图变更并执行了修正指令，格式规范，字数约束遵循到位，总结评价简洁有效。主要扣分点在于「资源投入与成本分析」章节的紧急程度标注与参考答案存在逻辑差异（总投入标高、研发成本标中，与参考答案相反），但考虑到文档内容为模拟数据，此差异属于合理判断分歧范围内。总体而言，该输出能够满足用户需求，质量较高。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准捕捉用户在对话中多次迭代的复杂指令，严格执行了字数、格式及内容修正要求，输出结果专业且符合预期。 【KIMI】模型整体表现良好，成功处理了复杂的多次意图变更和修正指令，三个章节完整呈现且格式规范。主要失分点在于「资源投入与成本分析」章节字数略微超标、紧急程度标注与参考存在偏差，以及总结评价字数超出限制。建议加强对字数约束的精确控制和紧急程度标注的一致性检查。
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