mimo-v2-pro 在「项目报告要点总结」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：mimo-v2-pro
- 用例名称：项目报告要点总结
- 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 5. 风险与问题记录 6. Q4 工作计划 7. 附件：数据支撑材料 请帮我总结这份项目报告中的关键要点。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 总结内容应覆盖文档的主要章节，包括项目背景与目标、Q3里程碑完成情况、资源与成本、风险问题、Q4计划等
- 要点应以结构化方式呈现，如分条或分段列出
- 语言简洁凝练，避免冗余表述
- 不得编造文档中未提及的具体数据或事实，可基于章节结构进行合理概括
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：12.2 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：12.2 分
- 通过状态：未通过
模型生成产物
以下是该模型针对此任务的实际生成内容：
我注意到你提供了文档的摘要结构，但让我先检查工作区中是否实际存在这份文件，以便读取完整内容。 ls -la /workspace/project_report.docx 2>/dev/null || echo "文件不存在"
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型完全未完成摘要任务。用户已在对话中提供了文档的完整章节结构，足以支撑基于章节的关键要点概括，参考答案也正是基于此完成的。模型却选择调用 exec 工具去验证文件是否存在，属于对任务意图的严重误判——在信息已充分的情况下，不应以「需要读取原文」为由回避作答。整体表现不及格，核心任务零输出。 【GEMINI】模型在处理指令时表现出「过度执行工具调用」的倾向，忽略了用户在对话上下文中已经提供的关键信息（文档结构摘要）。模型应当直接根据已有的上下文进行总结，而不是在任务明确的情况下执着于验证文件是否存在。该回复未能满足任务需求。 【KIMI】该候选输出完全未能完成摘要任务。用户已提供完整的文档章节结构信息，明确要求总结关键要点，但模型选择执行工具调用检查文件是否存在，而非直接基于已提供信息进行总结。这是一个明显的任务理解偏差：用户需要的是基于已有信息的摘要，而非文件验证。模型行为类似于「过度谨慎」或「忽视用户已给信息」，导致零有效输出。与参考答案相比，参考答案完整覆盖了6个章节要点并结构化呈现，而候选输出完全没有产出任何总结内容。
进阶难度评测结果
- 得分：92.7 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：
## 各章节关键要点归纳 **1. 执行摘要** 1. 项目整体进度达成率87%，较Q2提升12个百分点，进展良好 2. 核心产品V2.0已完成开发并进入内测，用户满意度4.3/5.0 3. 总成本控制在预算92%以内，资源利用效率较高 **2. 项目背景与目标** 1. 项目于2024年Q1启动，目标是构建面向企业客户的智能协作平台 2. Q3设定了三大目标：核心模块开发、Beta测试启动、客户反馈闭环建立 **3. Q3 主要里程碑完成情况** 1. 后端架构重构使服务响应时间降低40%，V2.0覆盖12项核心功能 2. 内部Beta测试吸引150名用户参与，收集有效反馈326条 3. 外部公测未按原计划9月底启动，推迟至10月中旬 **4. 资源投入与成本分析** 1. 15人研发团队累计投入320人天，基础设施及第三方服务费用合计约25万元 2. 总成本约138万元，预算执行率92%，节余来自云资源优化 **5. 风险与问题记录** 1. 外部公测延期可能影响Q4商业化节奏，已制定加速方案 2. 核心开发人员离职带来知识转移风险，已启动文档化和交叉培训 3. 第三方支付接口存在兼容性问题，预计10月上旬修复 **6. Q4 工作计划** 1. 10月启动外部公测，目标覆盖500名种子用户 2. 11月根据反馈迭代V2.1版本 3. 12月完成商业化定价策略并启动首批客户签约 **7. 附件：数据支撑材料** 1. 包含Q3每周迭代燃尽图、用户满意度调研详细数据、成本明细表等辅助材料 --- ## 第5章风险专项分析 | 编号 | 风险/问题 | 严重程度 | 判断理由 | |------|-----------|----------|----------| | 风险1 | 外部公测延期影响Q4商业化节奏 | **高** | 公测是商业化的前置环节，Q4计划在12月启动首批客户签约，从10月中旬公测到12月签约仅约2个月窗口期，一旦公测再出现波折，将直接挤压商业化准备时间，影响季度核心目标达成 | | 风险2 | 核心开发人员离职的知识转移风险 | **中** | 虽然已启动文档化和交叉培训等缓解措施，但知识转移本身需要时间沉淀，短期内可能影响开发效率和代码质量；不过团队规模15人有一定冗余，不至于造成项目停滞 | | 问题 | 第三方支付接口兼容性问题 | **中** | 支付模块是商业化闭环的必要组件，但预计10月上旬即可解决，时间窗口尚可接受；主要风险在于若修复延期，将与公测上线形成叠加影响，需密切跟踪 | > **总体评估**：当前最需关注的是**风险1（公测延期）**，它与Q4商业化目标直接挂钩，且缓冲时间有限。建议优先确保10月中旬公测如期启动，并同步准备Plan B以防再次延期。
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7个章节的关键要点，核心数据提取准确，风险分析有深度且逻辑自洽。表格化的风险分析呈现方式是一个亮点。唯一值得商榷的是将支付接口问题评为「中」而非「低」，但理由有一定依据，属于合理的判断差异而非错误。整体表现超出参考答案的基准水平。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完美完成了摘要提取任务，在风险分析环节还展现了超出预期的专业判断力。输出格式规范，完全符合指令要求。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，信息提取全面准确，格式规范清晰，风险分析基本到位。主要扣分点在于风险3的严重程度评级与参考标准存在分歧（中vs低），以及风险分析理由中部分延伸推理超出原文明确信息。建议在风险评级时更严格依据原文描述的时间预期和影响范围，避免过度推断连锁风险。整体而言，输出满足任务核心要求，可作为合格的摘要结果。
困难难度评测结果
- 得分：90.6 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：
| Q4 计划 | 关联风险 | 风险关联度 | 建议缓解措施 | |---------|---------|-----------|------------| | **10月：BI可视化Beta发布及内部验收** | 问题1（前端框架兼容性导致延期20天） | **高** | 已延期至10/10，需确认无二次延期；建议预留一周buffer并锁定前端依赖版本 | | **10月：BI可视化Beta发布及内部验收** | 风险2（2名高级工程师离职意向） | **中** | 若离职人员涉及前端/BI模块，交付将受直接影响；建议提前启动交接并评估外部招聘 | | **11月：启动销售、客服、财务三条业务线数据对接** | 风险3（第三方接口文档不完善） | **高** | 三条业务线均涉及外部数据源，接口问题将放大；建议10月提前与各业务线IT团队对接，获取接口文档并完成技术评审 | | **11月：启动三条业务线数据对接** | 风险2（核心人员流失） | **中** | 数据对接需要熟悉引擎架构的资深人员；建议指定backup负责人，形成双人机制 | | **12月：完成安全合规审计，进入UAT** | 风险1（安全合规需求变更频繁，返工率25%） | **高** | 返工率直接影响审计能否12月关闭；建议立即冻结合规需求基线，变更走严格审批流程 | | **12月：进入UAT** | 风险1 + 问题1（叠加效应） | **高** | 若BI延期和合规返工同时发生，UAT将被推迟至Q1；建议将UAT拆分为模块级分批验收，降低全量依赖风险 | | **Q4追加60万预算** | 成本超支惯性（Q3已超5.6%） | **中** | Q3已出现超支趋势；建议设置月度成本审查机制，60万中预留10%应急储备金 | --- ### ⚠️ 风险覆盖缺口分析 | 风险项 | Q4计划是否覆盖 | 说明 | |--------|--------------|------| | 风险1：安全合规需求变更 | ✅ 已覆盖 | 对应12月合规审计，但缺乏具体的变更管控措施 | | 风险2：核心人员流失 | ❌ **未覆盖** | Q4计划中无任何人员补充或知识转移的具体行动项，仅在预算中笼统提到"人员补充"，未明确招聘时间表或交接方案 | | 风险3：第三方接口文档不全 | ⚠️ 间接覆盖 | 11月数据对接隐含此风险，但计划中未提及前置的技术评审环节 | ### 核心建议 **最大隐患是风险2（人员流失）在Q4计划中完全缺失应对动作。** 建议立即补充： 1. 10月内完成2名高级工程师的知识文档化与交接 2. 启动紧急招聘流程，目标11月到岗至少1人 3. 评估是否需要引入外部顾问作为过渡方案
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，准确完成了多轮对话中的意图追踪与任务转换，表格结构清晰，风险交叉分析逻辑严密。亮点在于主动识别叠加风险和补充「风险覆盖缺口分析」子表，超出基础要求。主要扣分点是将「第三方接口文档不全」的关联度上调为「高」（与原文档低风险定级不符），以及部分Q4条目重复拆行导致表格略显冗余。总体而言是一份高质量的交叉分析输出。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完全满足了用户复杂的任务要求，还通过额外的风险缺口分析提升了输出的价值。表格逻辑严密，建议措施切实可行，展现了极高的专业水准。 【KIMI】该模型输出展现了优秀的信息提取、交叉分析和意图追踪能力。在风险与Q4计划的交叉分析中，不仅建立了直接关联，还识别出叠加效应（12月UAT受多重风险影响），体现了深度分析能力。对未被覆盖风险（核心人员流失）的识别和补充建议尤为出色。主要改进空间在于严格遵循输出格式（避免将单条计划拆分为多行）和区分推断与给定事实（成本超支惯性非文档明确风险）。整体而言，这是一份高质量的结构化分析输出，满足专业场景下的决策支持需求。
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