OpenAI: gpt-oss-120b 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：OpenAI: gpt-oss-120b
- 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：8.8 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：8.8 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：
assistantcommentary to=ls code{"path": ""}assistantassistantcommentary to=ls code{"path": ""}assistantassistantcommentary to=ls code{"path": "."}assistantassistantcommentary to=ls code{"path": "", "depth": 2}assistantassistantcommentary to=exec code{"cmd":["bash","-lc","ls -R"]}assistant[[reply_to_current]] 抱歉，我在当前工作区中没有找到名为 `project_report.docx` 的文件，无法直接读取并提取其中的关键要点。请您提供该文档的内容（例如复制粘贴文本或上传文件），我即可为您进行摘要整理。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型在本次任务中表现极差。用户已在对话中明确提供了文档的章节结构（共7个章节），这些信息完全足以支撑基于章节结构的关键要点概括。然而模型花费大量工具调用尝试在工作区查找实际文件，最终以「找不到文件」为由拒绝完成任务，完全忽略了对话中已有的文档结构信息。参考答案展示了正确做法：基于用户提供的章节结构进行合理概括即可。模型的这一行为导致任务完全失败，三个维度均得分极低。 【GEMINI】模型在处理任务时表现极差。尽管用户在对话上下文中已经明确提供了文档的章节结构和摘要内容，模型却忽略了这些信息，转而尝试在工作区中搜索文件。这种行为不仅未能完成摘要任务，还产生了大量的无效工具调用日志，完全背离了任务目标。 【KIMI】模型表现极差，完全失败。核心问题在于：用户已在对话上下文中提供了完整的文档章节结构（7个章节标题及说明），这是进行合理摘要的充分信息；但模型机械地尝试查找物理文件，失败后直接拒绝任务，完全未利用已提供的上下文信息。这反映出模型缺乏对「摘要任务」本质的理解——即基于已有信息（即使是结构信息）进行概括，而非必须读取完整文档。此外，输出格式混杂大量技术标记，可读性极差。建议模型应学会区分「有完整内容可摘要」和「仅有结构信息可概括」两种场景，后者仍可基于章节标题进行合理要点提炼。
进阶难度评测结果
- 得分：86.2 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：
**项目报告摘要（按章节要点）** 1. **执行摘要** - 项目整体进度达成率 87%，比上季度提升 12% 点。 - 核心产品 V2.0 已完成开发并进入内测，用户满意度 4.3/5。 - 本季研发投入约 320 人天，成本控制在预算的 92% 以内。 2. **项目背景与目标** - 项目自 2024 Q1 启动，目标是打造面向企业的智能协作平台。 - Q3 目标：完成核心模块、启动 Beta 测试、建立反馈闭环。 3. **Q3 主要里程碑完成情况** - 7 月完成后端微服务重构，响应时间下降 40%。 - 8 月实现 V2.0 所有 12 项核心功能。 - 9 月启动内部 Beta 测试，150 名用户提供 326 条有效反馈。 - 外部公测原计划 9 月底，已推迟至 10 月中旬。 4. **资源投入与成本分析** - 研发团队 15 人，累计 320 人天。 - 基础设施费用 18 万元，第三方服务费用 7 万元，总成本约 138 万元，预算执行率 92%。 - 成本节余主要来源于云资源使用优化。 5. **风险与问题记录** - **风险 1**：外部公测延期可能影响 Q4 商业化节奏。 - **风险 2**：核心开发人员离职导致知识转移风险。 - **问题**：第三方支付接口兼容性问题，预计 10 月上旬解决。 6. **Q4 工作计划** - 10 月启动外部公测，目标 500 名种子用户。 - 11 月依据公测反馈迭代 V2.1。 - 12 月制定商业化定价策略并启动首批客户签约。 7. **附件** - 包含 Q3 每周迭代燃尽图、用户满意度调研详细数据、成本明细表等支撑材料。 --- ### 第5章风险与问题的严重程度分析 | 风险/问题 | 严重程度 | 判断依据 | |-----------|----------|----------| | **风险 1：外部公测延期** | **中** | - 公测是 Q4 商业化的关键前置环节，延期会压缩后续迭代与市场推广时间。- 已制定加速方案，能够在一定程度上缓解延误影响，故不至于“高”。 | | **风险 2：核心开发人员离职导致知识转移风险** | **高** | - 核心模块开发人员是项目技术关键，离职导致的知识空缺若未及时填补，可能影响后续功能迭代、Bug 修复和技术债务管理。- 虽已启动文档化和交叉培训，但知识转移需要时间，短期内对项目进度和质量风险较大。 | | **问题：第三方支付接口兼容性问题** | **低** | - 问题已定位且预计在 10 月上旬解决，影响范围仅限支付功能上线时间，对整体项目进度影响有限。- 该问题不涉及核心架构或关键里程碑，属于可控技术缺陷。 | **结论**：在即将到来的 Q4，需重点关注 **风险 2（核心人员离职）**，加快文档、交叉培训和可能的人员补充，以防止对后续产品迭代和商业化产生重大阻碍；同时保持对 **风险 1** 的监控，确保加速方案顺利执行，避免公测延误进一步拖累商业化节奏。
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，信息提取完整准确，格式结构清晰，风险分析有理有据。主要不足在于：第3章超出3条要点限制；风险1和风险2的严重程度评级与参考答案相反（风险1低估为「中」，风险2高估为「高」），虽然理由自洽，但对商业化影响链条的分析深度略显不足。总体而言是一份质量良好的摘要输出。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了文档摘要的提取任务，还通过表格形式对风险进行了高质量的深度分析。输出格式规范，逻辑严密，完全满足评测标准。 【KIMI】候选输出在信息提取和格式结构方面表现良好，完整覆盖了7个章节的关键信息，数据准确，结构清晰。但在风险分析维度存在严重缺陷：对两项关键风险的严重程度判断与业务逻辑和参考标准相悖（公测延期应为高而非中，人员离职应为中而非高），这反映了对项目风险影响评估的理解偏差。第3章要点数量超标（4条）也是格式执行不严格之处。综合而言，该输出在核心任务——风险严重程度评估上未能达到及格标准。
困难难度评测结果
- 得分：87.5 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：
**Q4 计划 vs. 风险关联分析** | Q4计划项 | 关联风险 | 风险关联度 | 缓解措施（建议） | |----------|----------|------------|-------------------| | **10月：完成 BI 可视化模块 Beta 版发布及内部用户验收** | • BI 可视化模块延期（前端框架升级兼容性问题）• 核心开发人员流失风险（高级工程师离职） | 中（兼容性问题）中（人员不足可能导致验收延误） | 1. **技术层面**：回滚至兼容的前端框架或提前完成兼容性测试，设立专项 bug‑fix 小组。2. **人员层面**：临时调配其他前端资源，或与外部供应商签订短期支持合同。 | | **11月：启动与销售、客服、财务三条业务线的数据对接** | • 第三方数据源接口文档不完善（低风险）• 核心开发人员流失风险（中风险） | 低（文档缺失导致对接延迟）中（关键开发人员缺口可能影响对接实现） | 1. **文档缺失**：提前与业务方开展接口走查，建立临时接口说明，使用 API Mock 工具降低依赖。2. **人员流失**：提前完成关键代码交接，准备后备开发人员或外包资源。 | | **12月：完成安全合规审计，项目整体进入 UAT 阶段** | • 安全合规模块需求变更频繁（高风险）• 核心开发人员流失风险（中风险） | 高（需求频繁变更直接冲击审计完成时间）中（审计所需的技术支撑人员若流失会拖延） | 1. **需求冻结**：在 10 月底前对安全合规模块需求进行正式冻结，所有变更须走变更评审并记录影响。2. **审计专线**：成立专门审计支持小组，确保审计期间有足够人力。 | | **Q4 预算：追加 60 万元（安全合规整改及人员补充）** | • 安全合规模块需求变更频繁（高）• 核心开发人员流失风险（中） | 高（预算直接用于风险缓解）中（用于招聘/外包补足人员） | 1. **预算专款**：将预算分为两块： • 30 万用于安全合规的需求冻结、审计工具采购、外部顾问审计支援。 • 30 万用于高危岗位的紧急招聘或短期外包。2. **进度监控**：每两周评审预算使用情况，确保资金及时到位。 | ### 其他风险覆盖情况 - **安全合规模块需求变更频繁**：已在“12 月安全合规审计”以及预算安排中得到明确覆盖。 - **核心开发人员流失风险**：虽在预算中提及“人员补充”，但在具体的 Q4 工作任务列表（10、11、12 月）中未直接体现对应的补员或交接行动，建议在每月计划中加入“人员交接/备份”任务，以确保风险得到更完整的覆盖。 - **第三方数据源接口文档不完善**：在“11 月数据对接”计划中已涉及，关联度为低，已提供文档走查与 Mock 方案，风险得到覆盖。 **结论**：除人员流失风险在具体任务层面缺少明确的执行措施外，其他风险均已在 Q4 计划或预算中得到对应的缓解安排。建议在 Q4 的月度计划中加入专门的“人员交接与备份”工作项，并设立相应的进度检查点，以降低该风险对整体交付的影响。
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，正确处理了用户意图变更，以中文表格形式完成了Q4计划与风险的交叉分析，四项计划条目全部覆盖，风险关联基本准确。主要不足在于：10月BI验收的风险关联度判断偏低（标注为中而非高）；缺少对「追加预算审批风险」的识别；缓解措施在时间节点明确性上略逊于参考答案。「未覆盖风险」的分析到位，结论部分有效总结了核心问题。综合来看是一份较为完善的交叉分析输出。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解复杂的业务需求，将非结构化的项目报告转化为结构化的风险与计划交叉分析表。模型不仅完成了格式要求，还体现了良好的逻辑分析能力，对风险的缓解建议切实可行，完全满足评测标准。 【KIMI】模型整体完成了用户要求的交叉分析任务，能够正确处理意图变更并输出表格格式。但在关键的风险关联度判断、风险覆盖完整性结论以及缓解措施的针对性上存在明显不足。特别是对「核心人员流失」这一中风险在Q4计划中的覆盖缺失未作为独立结论明确指出，对追加预算的风险关联理解有误，部分缓解措施（如回滚前端框架）的可行性存疑。建议提升风险分析的敏锐度和建议的精准性。
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