OpenAI: gpt-oss-20b 在「项目报告章节摘要」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: gpt-oss-20b
• 用例名称：项目报告章节摘要
• 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` 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 请问这份报告一共包含哪些章节？其中哪些章节属于回顾性内容（总结过去的工作），哪些属于前瞻性内容（规划未来的工作）？请分类列出并简要说明理由。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 完整列出文档的全部7个章节
2. 将章节明确分为回顾性内容和前瞻性内容两类
3. 对分类给出合理的理由说明
4. 对于兼具两种性质的章节（如执行摘要）应有说明

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：87.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：87.0 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：

**章节列表** | 章节编号 | 章节标题 | 归属（回顾/前瞻） | 说明 | |--------|----------|------------------|------| | 1 | 执行摘要 | 回顾 | 对截至 Q3 的整体进度与关键成果进行总结，主要回顾已完成的工作。 | | 2 | 项目背景与目标 | 回顾 | 描述项目启动时的目标与动因，回溯项目的起点与定位。 | | 3 | Q3 主要里程碑完成情况 | 回顾 | 详细列举 Q3 期间达成的里程碑，属于对过去工作的总结。 | | 4 | 资源投入与成本分析 | 回顾 | 分析已投入的人力、预算与成本，回顾项目资源使用情况。 | | 5 | 风险与问题记录 | 回顾 | 记录在过去工作中出现的风险与问题，并说明已采取的措施，主要是对已发生事件的回顾。 | | 6 | Q4 工作计划 | 前瞻 | 规划下一季度的目标、关键里程碑与资源需求，属于对未来工作的规划。 | | 7 | 附件：数据支撑材料 | 回顾 | 作为对前面章节内容的补充与佐证，主要包含已完成工作的数据文件，属于回顾性材料。 | **总结** - **回顾性章节**：1‑5、7。它们都在回顾 Q3 期间已完成的工作、资源使用、风险管理及其数据记录。 - **前瞻性章节**：6。该章节专门制定 Q4 的工作计划，描绘未来的目标与行动路线。

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，格式清晰，分类逻辑基本正确。主要不足在于未识别「执行摘要」章节兼具回顾与前瞻双重性质这一细节，将其单纯归为回顾性内容，与参考答案存在偏差。若能补充说明执行摘要的双重属性，答案将更为完善。 【GEMINI】模型表现出色，准确提取了所有章节信息，并进行了合理的逻辑分类。虽然在「执行摘要」的性质界定上不如参考答案全面（未明确指出其兼具前瞻性），但其分类理由逻辑自洽，整体质量很高，完全满足任务需求。 【KIMI】候选输出整体质量良好，信息提取完整准确，分类基本合理，理由说明清晰。主要不足在于对第1章「执行摘要」的性质判定过于单一，未体现其兼具回顾与前瞻的双重特性，与参考答案的处理方式存在差距。建议在处理类似兼具性质的章节时，增加灵活性说明或备注，以提升分类的准确性和全面性。

进阶难度评测结果

• 得分：71.4 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年第三季度项目汇报（≈300字）** 项目背景 我们从年初开始推进产品2.0，目标是让产品更贴合用户需求、提升体验、并把技术架构升级到更高水平。Q3的任务是把核心功能开发完成，并让内部测试顺利进行。 Q3成果 本季度我们顺利完成了5个关键里程碑： - 核心功能模块全部开发完毕； - 内测招募人数超出预期，实际612人（目标500人）； - 页面加载速度提升40%； - 新增3家合作伙伴； - 用户满意度从78分提高到85分。 资源投入 投入人力45人月，总成本占预算的92%。外部采购因供应商价格波动略有上升，但我们通过内部资源调配做了补偿，整体保持在可接受范围内。 风险 - 关键技术人员流失风险已启动人才储备计划； - 第三方接口稳定性问题正在评估备选方案； - 竞品快速迭代给我们带来一定的市场压力，需要加快Q4上线节奏。 Q4计划 - 11月中旬完成产品2.0公测； - 12月正式发布，配合用户规模化增长策略； - 同时清理技术债务，保证后续迭代更顺畅。 我们在本季度保持了稳健的进度和成本控制，也对潜在风险做了及时预警。接下来会继续聚焦产品上线和市场扩展，确保Q4的目标能够落地。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在信息完整性方面表现优秀，五个板块和所有关键数据均完整保留。但在第三轮最核心的语气调整要求上执行不到位——仍使用了大量小标题、条目列举和公文套话，整体读起来更像一份格式化报告而非真实的管理层沟通。字数也超出了300字的控制要求。与参考答案相比，候选输出缺乏口语化的自然表达和真实沟通感，是本次评测的主要失分点。 【GEMINI】模型在信息提取和结构化呈现方面表现优秀，能够精准保留所有关键数据。但在语气调整方面表现平平，未能完全脱离公文写作的惯性，导致输出结果更像是一份精简版的报告，而非用户期望的「真诚务实的沟通」。 【KIMI】候选输出在信息完整性和字数控制上表现良好，但语气风格调整是本轮评测的核心难点，模型未能充分摆脱公文范式，仍停留在「写报告」而非「真沟通」的状态。建议进一步压缩结构、增加口语化连接词、减少层级标题，以贴近参考回答的自然表达风格。

困难难度评测结果

• 得分：78.5 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：

**电梯演讲（≤200字）** > Q3交出扎实成绩：移动端V2.0准时上线，DAU 150万+（+18%），企业客户523家（超目标），成本低7%预算。最关键风险是泰国、越南合规推进滞后，需要追加45万元预算，确保在10月31日前完成审批。请批准此预算。 [[reply_to_current]] {"cmd":["bash","-lc","apply_patch Q3交出扎实成绩：移动端V2.0准时上线，DAU 150万+（+18%），企业客户523家（超目标），成本低7%预算。最关键风险是泰国、越南合规推进滞后，需要追加45万元预算，确保在10月31日前完成审批。请批准此预算。\n+\n*** End Patch\nPATCH"]}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体表现良好，正确处理了用户意图变更并叠加了多重约束条件，核心数据引用准确。主要不足在于：工具调用选择不当（使用apply_patch而非write工具，且调用方式不规范）；部分语句表达不够流畅完整；行动请求的说服力略显不足。字数控制基本达标，但需注意标题是否计入字数的边界问题。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准捕捉用户复杂的约束条件并进行多轮迭代。在内容提炼和数据整合方面表现出色。主要的不足在于工具调用环节，未能严格执行「调用write工具」的指令，而是采用了apply_patch，建议在后续任务中加强对工具名称的精确匹配。 【KIMI】模型在意图追踪方面表现优秀，但在关键约束执行上存在明显缺陷：字数超标、工具调用错误（使用apply_patch而非write）、数据合并格式不严谨、以及自行设定缺乏依据的deadline。工具调用错误是较为严重的功能失效，建议加强工具使用规范的遵循。

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