qwen3.6-plus-preview 在「项目报告章节解读」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：qwen3.6-plus-preview
- 用例名称：项目报告章节解读
- 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 --- 以下是第4章「资源投入与成本分析」的详细内容： **表1：Q3 各项目资源投入与成本汇总** | 项目名称 | 投入人力（人月） | 预算（万元） | 实际支出（万元） | 预算执行率 | 备注 | |----------|------------------|-------------|-----------------|-----------|------| | 项目A-用户增长平台 | 12 | 180 | 165 | 91.7% | 节约因自动化测试减少外包 | | 项目B-数据中台升级 | 18 | 320 | 345 | 107.8% | 超支因硬件采购价格上涨 | | 项目C-移动端改版 | 8 | 95 | 88 | 92.6% | 按计划推进 | | 项目D-安全合规改造 | 6 | 150 | 148 | 98.7% | 接近预算上限 | | 合计 | 44 | 745 | 746 | 100.1% | 整体基本持平 | **成本分析要点：** - 整体预算执行率为100.1%，基本与预算持平。 - 项目B数据中台升级因Q3期间服务器及存储设备价格上涨约15%，导致硬件采购成本超出预算25万元。 - 项目A通过引入自动化测试框架，减少了外包测试费用约15万元，实现了成本节约。 - Q3总投入人力44人月，其中项目B占比最高（40.9%），反映出数据中台升级的复杂度和优先级。 请对这份报告中的表1进行详细解读，包括各项目的资源投入情况、预算执行表现，以及值得关注的异常或亮点。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 需逐行解读表1中每个项目的人力投入、预算与实际支出、预算执行率
- 需指出预算超支的项目（项目B）及其原因
- 需指出成本节约的项目（项目A）及其原因
- 需给出合计行的总体分析，说明整体预算执行情况
- 需总结值得关注的异常或亮点，如人力分布特征
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：97.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：97.7 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：
## 表1「Q3 各项目资源投入与成本汇总」详细解读 --- ### 一、整体概况 | 指标 | 数值 | |------|------| | 总投入人力 | 44 人月 | | 总预算 | 745 万元 | | 实际支出 | 746 万元 | | 整体预算执行率 | **100.1%** | 整体来看，Q3 四个项目的总支出与预算基本持平，偏差仅 1 万元（+0.1%），说明部门层面的预算管控是有效的。但这种"整体平衡"掩盖了项目间的显著差异，需要逐项拆解。 --- ### 二、各项目逐项分析 #### 项目A — 用户增长平台 - **人力投入**：12 人月，占总人力 27.3%，排名第二。 - **预算执行率**：91.7%，**节约 15 万元**。 - **解读**：这是本季度最大的成本节约来源。引入自动化测试框架直接减少了对外包测试的依赖，属于"技术投入换成本下降"的良性案例。值得在后续项目中推广这一经验。 #### 项目B — 数据中台升级 - **人力投入**：18 人月，占总人力 **40.9%**，排名第一。 - **预算执行率**：107.8%，**超支 25 万元**。 - **解读**：这是本季度最值得关注的项目。超支原因明确——服务器及存储设备价格上涨约 15%。但需注意： - 该项目同时消耗了最多的人力资源，反映出其技术复杂度和战略优先级最高。 - 超支金额（25 万元）恰好被项目A的节约（15 万元）部分抵消，这也是整体执行率接近 100% 的主要原因。 - **风险点**：若硬件价格持续高位，Q4 后续采购可能继续承压，需提前锁定供应商价格或调整采购计划。 #### 项目C — 移动端改版 - **人力投入**：8 人月，占总人力 18.2%。 - **预算执行率**：92.6%，节约 7 万元。 - **解读**：执行节奏稳健，成本控制在合理范围内，属于"按计划推进"的健康状态，无需特别干预。 #### 项目D — 安全合规改造 - **人力投入**：6 人月，占总人力 13.6%，最低。 - **预算执行率**：98.7%，接近预算上限。 - **解读**：人力投入最少但预算额度较高（150 万元），说明该项目以采购/外包为主、内部人力投入较轻。执行率接近 100% 意味着几乎没有缓冲空间，后续如有需求变更需警惕超支风险。 --- ### 三、值得关注的异常与亮点 | 类别 | 项目 | 说明 | 建议 | |------|------|------|------| | ⚠️ **异常** | 项目B | 超支 25 万元，且硬件涨价因素可能延续 | Q4 前完成剩余采购的询价与锁价；评估是否有替代方案 | | ⚠️ **异常** | 项目D | 执行率 98.7%，几乎无余量 | 严格控制范围变更，避免后期追加预算 | | ✅ **亮点** | 项目A | 自动化测试带来 15 万元节约 | 形成最佳实践文档，向项目B/C/D推广 | | ✅ **亮点** | 整体 | 44 人月完成 745 万元规模交付，人效比合理 | 保持当前资源配置节奏 | --- ### 四、总结 表1 反映出一种**"结构性平衡"**：项目A 的节约掩盖了项目B 的超支，整体看似平稳，但内部存在明显的资源倾斜和风险集中。Q4 的管理重点应放在： 1. **项目B 的硬件采购风险管控**——避免超支进一步扩大； 2. **项目A 经验的横向复用**——将自动化测试等降本手段推广至其他项目； 3. **项目D 的范围锁定**——防止合规改造后期因需求蔓延导致超支。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】这是一份高质量的表格解读回答，在内容准确性、信息完整性和表达结构三个维度均表现优秀。不仅完整覆盖了参考答案的所有要点，还额外提供了人力占比计算、项目D的特征分析（人力少但预算高暗示外包为主）、「结构性平衡」的深层洞察，以及具有实操价值的Q4风险管控建议。格式设计合理，层次分明，是一份接近满分的优秀回答。 【GEMINI】这是一份近乎完美的模型生成结果。它不仅准确、完整地提取并解读了文档中的关键事实和数据，还展现了极高的逻辑组织能力。模型能够敏锐地捕捉到项目A节约与项目B超支之间的对冲关系，并深入分析了人力占比所反映的业务优先级，体现了超越基础信息提取的分析洞察力。 【KIMI】候选输出是一份高质量的表1解读报告，数据准确、信息完整、结构清晰。不仅完整覆盖了评分要求中的所有要点，还额外提供了项目D的特征分析和Q4管理建议，体现了较强的综合分析能力。表达专业，适合作为正式的业务汇报材料。
进阶难度评测结果
- 得分：96.6 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：
结合表2备注与第5章风险记录，两个超支模块的具体原因及Q4应对措施如下： ### 一、超支模块的具体原因 | 模块 | 超支金额 | 具体原因（表2备注 + 第5章风险记录） | |------|----------|-----------------------------------| | **前端开发** | +15万元 | Q3中期客户提出**3项重大需求变更**，导致工期延长2周，直接推高人力与开发成本。 | | **UI设计** | +4万元 | 8月团队进行了**两轮额外的交互原型验证**，产生4万元设计外包费用。 | ### 二、Q4应对措施与风险对冲策略 1. **前端开发（已明确对冲方案）** - **措施**：第5章风险1明确指出，已**“通过压缩Q4非核心功能迭代进行对冲”**。即通过范围裁剪（Scope Trim），将部分低优先级需求延后或取消，以释放预算空间覆盖Q3超支的15万元。 - **执行要点**：需在Q4初与客户/业务方确认需求优先级清单，确保核心功能不受影响。 2. **UI设计（报告未直接给出Q4财务对冲措施）** - **现状**：超支金额较小（4万元），且第5章风险2仅记录了成因，未写明专项对冲动作。 - **合理推断与常规应对**： - **内部预算调剂**：利用后端开发（节余8万）、测试与QA（节余2万）、项目管理（节余2万）合计12万元的节余进行内部平衡，整体项目资金池仍可覆盖。 - **流程管控**：Q4应强化设计评审门禁，减少临时性原型验证与外包依赖，从源头控制迭代成本。 3. **需同步关注的Q4新增成本（风险3）** - 后端Q3虽节余8万元，但风险3指出**核心接口性能未达标，Q4初需专项优化，预计额外投入8万元**。这意味着后端的节余将被完全消耗，Q4整体预算需提前预留该笔优化资金，避免二次超支。 ### 三、综合结论 - **成本控制逻辑**：项目采用**“范围压缩 + 模块间预算调剂”**的组合策略。前端超支通过Q4范围管理对冲，UI超支由其他模块节余自然覆盖。 - **管理建议**：Q4需重点监控两点：① 需求变更审批流程（防前端二次超支）；② 后端性能优化专项的预算拨付进度（防节余被意外消耗）。整体预算风险可控，但需加强变更与外包成本的前置评审。
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，完整覆盖了所有功能要求：准确识别超支模块、精确引用第5章风险记录、说明Q4对冲措施、关联提及后端Q4潜在成本压力。在参考答案基础上，还进行了有价值的延伸分析（如后端节余与Q4优化投入的抵消关系、UI设计的内部调剂逻辑），体现了较强的跨章节综合分析能力。结构清晰，表达专业，是一份高质量的文档解读回答。 【GEMINI】该生成结果表现优秀。它不仅完全满足了所有功能要求，准确提取并关联了文档不同章节的关键信息，还在表达方式上非常专业。模型能够区分事实（文档记录）与推论（基于数据的管理建议），并对Q4的潜在风险（后端优化费用）进行了前瞻性提醒，是一份高质量的分析报告。 【KIMI】该回答质量优秀，完整覆盖了评分要求的所有要点：准确提取超支模块信息、正确引用第5章风险记录、说明Q4应对措施、关联后端潜在风险。结构清晰专业，表格与分点结合提升了可读性。 minor issue 在于对UI设计Q4措施的推断未明确标注，但整体分析严谨、信息完整，体现了良好的文档理解与综合分析能力。
困难难度评测结果
- 得分：93.7 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：
遵照您的要求，以下分析**严格限定于表3数据**，不引入任何表2成本信息： ### （4）Q4应重点关注的风险预警（严格基于表3） 基于表3的「影响等级×发生概率×当前状态」矩阵，Q4风险预警应分为三个梯队： | 预警梯队 | 风险编号 | 预警依据与Q4关注点 | |---------|---------|------------------| | **🔴 首要阻断预警** | R-005（用户验收标准模糊） | 双高属性（高影响×高概率）且状态为“进行中”。Q4初若未通过checklist锁定标准，将直接导致交付物无法签收，形成项目阻塞点。需设置硬性评审截止日。 | | **🟠 高频触发预警** | R-002（第三方API接口变更） | 发生概率“高”。虽影响中等，但极易在Q4集成联调阶段突发。需验证李工负责的“适配层”是否覆盖主流变更场景，并安排定期回归测试，防止接口波动引发连锁延期。 | | **🟡 遗留跟踪预警** | R-001（核心开发人员离职） | 已发生但处于恢复期。Q4需重点评估张经理“知识转移”的完整度与替补人员的独立交付能力。警惕磨合期质量波动或二次流失。 | | **⚪ 底线防御预警** | R-003（数据合规政策变化） | 低概率×高影响。Q4保持王总监牵头的法务审查节奏，提前储备合规预案，避免政策突变导致项目停摆或大范围重构。 | --- ### R-003（数据合规政策变化）Q4触发影响传导路径 若R-003在Q4实际发生，基于其「高影响」属性及表3中的应对措施（法务审查），影响将沿以下路径传导： ```text [触发点] 监管新规/合规政策突变 ↓ [识别] 法务团队介入审查（责任人：王总监） → 输出《合规差距评估报告》 ↓ [需求层] 重新定义数据收集、存储、脱敏规则 → 验收标准变更（与R-005产生强耦合） ↓ [架构/设计层] 权限模型调整 / 加密审计模块新增 / 数据流向重构 ↓ [执行层] 代码重构与适配开发 → 挤压现有开发人力（可能加剧R-001替补压力） ↓ [验证层] 补充合规专项测试 + 全量回归测试 → 测试周期拉长 ↓ [交付层] 里程碑顺延 / 上线窗口推迟 / 部分非核心功能降级或剥离 ↓ [终态] 项目交付节奏重排，需重新对齐Q4目标与干系人预期 ``` **关键传导特征说明：** 1. **与R-005强耦合**：合规变更必然导致验收标准重写，若R-005尚未闭环，两者叠加将大幅放大交付不确定性。 2. **资源挤压效应**：高影响重构会临时抽调开发与测试资源，可能打断其他模块（如R-002适配层）的既定排期。 3. **决策链较长**：涉及法务审查→产品定义→技术实现→合规验证，Q4需预留至少2~3周的缓冲窗口以吸收传导延迟。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该候选输出整体表现优秀，在指令遵从、风险分析、影响链路推导和表达专业性四个维度均达到较高水准。模型正确处理了多轮矛盾指令，严格遵守「不引用表2数据」的最新约束；风险分析覆盖全面，优先级排序逻辑清晰；R-003影响链路以8层传导路径呈现，远超最低要求，并补充了系统性风险分析；整体表达专业、结构清晰。主要不足是R-004未在预警表格中单独列出分析，略低于参考答案的完整度，但不影响整体高质量评价。 【GEMINI】模型在处理复杂、矛盾的指令变更方面表现出色，能够精准锁定最新的约束条件。其风险分析不仅停留于表面信息提取，更深入到了项目管理的逻辑层面，特别是对风险传导路径的推导，既符合逻辑又具有实战参考价值，是一次高质量的生成结果。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，成功处理了用户多轮矛盾指令的核心难点，严格限定分析范围于表3数据，未引入任何表2成本数字。风险预警分析全面且专业，影响链路推导深入且符合文本流程图要求。主要改进空间在于：R-004的显性覆盖、R-003优先级定位的再考量、以及与R-002关联路径的补充。整体达到专业AI助手应对复杂指令变更场景的高水准表现。
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