Claude Opus 4.6 在「文档成本数据提取」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：Claude Opus 4.6
- 用例名称：文档成本数据提取
- 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：
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 - 人力投入：共投入 14.6 人月 - 单人月成本：7 万元 - 外包费用：18.5 万元 - 设备采购：12.3 万元 5. 风险与问题记录 6. Q4 工作计划 7. 附件：数据支撑材料 请问：根据文档中「资源投入与成本分析」章节的数据，人力投入的总成本是多少万元？请给出计算过程。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 正确识别人力投入为14.6人月、单人月成本为7万元
- 给出计算过程：14.6 × 7 = 102.2
- 明确回答人力投入总成本为102.2万元
- 数据来源需指向文档中「资源投入与成本分析」章节
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：99.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：99.3 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：
## 计算过程 根据文档「资源投入与成本分析」章节提供的数据： - **人力投入**：14.6 人月 - **单人月成本**：7 万元 **人力投入总成本** = 人力投入 × 单人月成本 $$14.6 \times 7 = 102.2 \text{ 万元}$$ **人力投入的总成本为 102.2 万元。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出质量优秀，完整准确地完成了数据提取与计算任务。数据来源明确指向文档「资源投入与成本分析」章节，计算过程清晰展示，最终结论102.2万元与参考答案完全吻合。格式规范，结构层次分明，是一个高质量的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，准确提取了所有必要数据，计算过程完整且结果正确，回答格式规范，完全满足任务要求。 【KIMI】该候选输出完全满足任务要求，准确提取文档数据、正确完成计算、规范呈现答案。模型表现优秀，仅在回答简洁度上有轻微提升空间。
进阶难度评测结果
- 得分：99.3 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：
好的，根据第4章的数据，我来帮你计算： --- ## 一、Q3 各项成本占比 Q3 总成本为 **265.6 万元**，各项占比如下： | 成本类别 | 金额（万元） | 占比 | |---|---|---| | 人力成本 | 214.5 | **80.8%** | | 外部采购 | 42.2 | **15.9%** | | 其他费用 | 8.9 | **3.4%** | | **合计** | **265.6** | **100.0%** | 计算过程： - 人力成本：214.5 ÷ 265.6 ≈ 80.8% - 外部采购：42.2 ÷ 265.6 ≈ 15.9% - 其他费用：8.9 ÷ 265.6 ≈ 3.4% > 可以看出，**人力成本占绝对大头（超过八成）**，外部采购约占六分之一，其他费用占比很小。 --- ## 二、Q4 预算额度测算 在 Q3 实际支出基础上上浮 15%： $$265.6 \times (1 + 15\%) = 265.6 \times 1.15 = \textbf{305.4 万元}$$ --- **总结**：若 Q4 预算按 Q3 实际支出上浮 15% 执行，建议将 Q4 预算额度设定为 **305.4 万元**，较 Q3 原预算（280.0 万元）也高出约 25.4 万元（增幅 9.1%），在做预算审批时可以将这个对比数据一并附上供决策参考。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该回答在所有评分维度上均表现优秀。数值计算完全准确，与参考答案一致；原始数据引用无误；表达结构清晰，使用表格和公式展示，逻辑严谨。额外提供的Q4预算与Q3原预算对比分析也体现了较高的业务理解能力，是一份高质量的回答。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确完成了所有计算任务，还通过表格和清晰的排版提升了信息的可读性。此外，模型在总结部分额外提供了对比分析，展现了良好的辅助决策能力。 【KIMI】该回答完整完成了任务要求，数值计算准确无误，数据引用来源清晰，表达结构专业且易读。在成本占比表格中合计显示为100.0%而非实际的100.1%（四舍五入所致），虽不影响实际使用，但可更精确标注。此外还主动提供了与Q3原预算的对比分析，体现了良好的服务意识。
困难难度评测结果
- 得分：96.9 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：
**一、请求变更轨迹** | 顺序 | 请求内容 | 状态 | |------|---------|------| | 1 | 读取 `project_report.docx` 内容 | ✅ 已完成 | | 2 | 提取第4章数据整理成表格，并验证占比 | ⚠️ 已完成，但随后被撤销 | | 3 | 不要表格，改写为≤150字高管简报摘要 + 计算Q4外包预计支出及反算Q2外包支出 | ✅ 已完成，替代第2步 | | 4 | 梳理变更轨迹 + 确认最终有效输出 + 新增Q4总支出推算及交叉验证 | 🔄 当前处理中 | **二、最终有效输出确认** 综合所有变更，最终应保留的有效输出为： 1. ✅ 高管简报摘要（≤150字）——已交付 2. ✅ Q2外包反算结果（≈63.05万元）——已交付 3. ✅ Q4外包按42.1%增长率推算（≈127.32万元）——已交付 4. 🆕 Q4总支出推算 + 占比交叉验证——见下方 5. ❌ 表格——已作废 **三、Q4推算与交叉验证** **1. Q4总预计支出：** Q4总支出 = Q3总支出 × (1 + 14.6%) Q4总支出 = 497.3 × 1.146 = **569.91万元** **2. 若Q4外包占比维持Q3的18.02%：** Q4外包 = 569.91 × 18.02% = **102.70万元** **3. 与之前按42.1%增长率算出的127.32万元对比：** | 推算方法 | Q4外包支出 | 差额 | |---------|-----------|------| | 按外包自身增长率42.1%推算 | 127.32万元 | — | | 按总支出增长14.6% + 占比不变18.02% | 102.70万元 | — | | **差异** | **24.62万元** | | **两者不一致，说明了什么？** 这个差异揭示了一个重要的结构性问题： - **42.1%增长率**意味着外包服务的增速远高于整体支出的14.6%增速。 - 如果外包继续以42.1%增长，而总支出仅增长14.6%，那么外包在Q4的占比将从Q3的18.02%上升至 **127.32 / 569.91 ≈ 22.34%**。 - 这说明外包支出正在"挤占"其他分项的预算空间。如果总预算增速不变，外包高速膨胀必然要求人力、硬件、差旅等分项压缩支出。 **结论：** 两个数字不一致恰恰是一个预警信号——外包成本的增长节奏与整体预算增长节奏不匹配，管理层需要决定：是控制外包增速使其回归整体节奏，还是调高总预算以容纳外包的快速扩张。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在所有评分维度上均表现优秀，完整覆盖了参考答案的所有要点，且在分析深度和格式规范性上有所超越。变更轨迹梳理准确，数值计算无误，对两种外包预测差异的解释深入且具有实际管理价值。是一份高质量的多轮对话综合处理示范。 【GEMINI】模型表现卓越，不仅完美执行了所有计算任务，还展现了极强的逻辑梳理能力和深度分析能力。在处理复杂的上下文变更和多重计算验证时，表现出极高的准确性和专业度。 【KIMI】该候选输出在功能要求的所有维度上表现优异。意图追踪完整准确，数值计算零误差，分析解释深入且具有管理洞察，结构清晰易读。特别是在分析深度上，不仅解释了差异原因，还进一步推演了结构性影响并提出了管理决策建议，体现了高质量的AI助手能力。整体达到专业级水准。
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