OpenAI: GPT-5.4 在「主题PPT生成」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-5.4
- 用例名称：主题PPT生成
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：演示文稿生成
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：
当前工作区中存在演示文稿 `proposal_draft.pptx`（共 12 页）： - 第1页：封面（标题：智慧社区综合服务平台建设方案） - 第2页：目录 - 第3-4页：项目背景与需求分析 - 第5-6页：解决方案概述 - 第7-8页：技术架构与实施计划 - 第9-10页：预算与效益分析 - 第11页：风险与应对措施 - 第12页：结语与联系方式 请参考这份已有方案的结构和内容风格，为我生成一份新的演示文稿，主题为「智慧校园数字化管理平台建设方案」，要求包含封面、目录、背景分析、方案设计、技术架构、预算分析和结语等核心板块，总页数控制在10-14页之间。请直接生成文件 `smart_campus.pptx`。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 生成的演示文稿文件名为 smart_campus.pptx
- 必须包含封面页，标题为「智慧校园数字化管理平台建设方案」
- 必须包含目录页，列出各章节标题
- 包含背景分析、方案设计、技术架构、预算分析、结语等核心板块
- 总页数在10-14页之间
- 各页内容应围绕智慧校园主题，与参考文档的社区主题区分开
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：1.7 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：1.7 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：
我先检查当前工作区里的 PPT 文件和可用生成方式，然后直接产出 `smart_campus.pptx`。 [[reply_to_current]]我先检查当前工作区里的 `proposal_draft.pptx`，并尝试直接生成新的 `smart_campus.pptx`。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出仅停留在「声明将要执行任务」的阶段，没有实际调用任何工具（read、write、exec等），没有生成目标文件 smart_campus.pptx，也没有产出任何演示文稿内容。整体来看，该回答完全未完成任务，属于严重不及格的输出。 【GEMINI】模型在接收到指令后，仅停留在口头规划阶段，未调用任何工具（如 read 或 write）来执行任务。由于未能完成生成文件的核心指令，导致所有评分维度均为零分。模型未能体现其作为 AI 助手在 OpenClaw 环境下的实际操作能力。 【KIMI】候选输出严重失败。模型在回复中表达了执行任务的意图（「我先检查...然后直接产出」），但实际输出中完全没有调用任何工具（如 read 读取参考文件、write 生成 PPT、或使用 python-pptx 等库通过 exec 生成）。这是一个典型的「幻觉式承诺」——模型用自然语言描述了计划，却未执行任何实际行动。根据 EVAL_BLOB 中的任务要求，必须生成 smart_campus.pptx 文件，而候选输出完全没有完成该核心任务，所有评分维度均不得分。
进阶难度评测结果
- 得分：94.2 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：
[[reply_to_current]] 以下是根据您调整要求整理后的**最终版领导汇报PPT大纲**，总页数控制为 **8页**，整体突出**项目价值、可落地性、预算合理性与预期效益**，弱化技术细节，适合领导快速决策场景。 --- # 智慧社区综合服务平台建设方案 ## 领导汇报版PPT最终大纲（8页） --- ## 第1页｜封面页 ### 布局建议 - **居中大标题布局** - 上部：项目名称 - 下部：汇报单位、汇报人、日期 - 背景建议采用城市社区、数字治理、智慧服务相关视觉素材，体现“现代化治理+民生服务”主题 ### 内容要点 - 标题：**智慧社区综合服务平台建设方案** - 副标题：**领导汇报精简版** - 汇报单位 / 项目申报单位 - 汇报时间 --- ## 第2页｜项目背景与建设必要性 ### 布局建议 - **上方背景概述 + 下方三栏痛点分析** - 或采用“政策驱动—现实问题—建设必要性”递进结构 ### 内容要点 #### 1. 建设背景 - 国家持续推进基层治理现代化、智慧社区建设和数字政府协同发展 - 居民对便捷化、精准化、线上化社区服务需求持续提升 - 社区治理从“人海式、分散式”向“平台化、协同化、智能化”转型 #### 2. 当前主要痛点 - **服务分散**：居民办事入口多、流程复杂，服务体验不统一 - **管理低效**：数据分散在多个系统，社区管理协同效率不高 - **响应滞后**：诉求发现、流转、处置、反馈闭环不够及时 - **资源难统筹**：社区服务资源、养老资源、物业资源等缺乏统一调度 #### 3. 建设必要性 - 提升基层治理效能 - 提高社区服务满意度 - 形成可复制、可推广的数字化社区治理模式 --- ## 第3页｜解决方案总览 ### 布局建议 - **中间“平台总图”+ 四周模块说明** - 或采用“一个平台、多个场景”的结构化图示 - 避免过多技术架构图，重点讲“平台能做什么” ### 内容要点 #### 1. 平台定位 - 打造集**社区治理、民生服务、便民应用、数据协同**于一体的智慧社区综合服务平台 #### 2. 核心能力模块 建议提炼为4个模块： - **居民服务门户**：办事服务、信息查询、活动报名、意见反馈 - **社区治理协同**：事件上报、工单流转、网格联动、任务督办 - **重点人群服务**：养老关怀、特殊群体帮扶、健康与安全关注 - **运营管理支撑**：数据汇总、统计分析、服务评价、资源调度 #### 3. 建设目标 - 实现社区服务“一平台汇聚” - 推动治理流程“闭环管理” - 促进数据共享和业务协同 - 提升居民获得感和管理部门决策效率 --- ## 第4页｜项目亮点与实施路径 ### 布局建议 - **左右分栏布局** - 左侧占比约55%：项目亮点 - 右侧占比约45%：实施路径时间线 - 左右内容风格统一，左边用图标式亮点，右边用横向时间轴 ### 内容要点 ### 左侧：项目亮点 提炼4个可汇报亮点： 1. **民生服务整合化** - 打通社区高频服务事项，统一服务入口，提升居民使用便利度 2. **基层治理协同化** - 事件发现、上报、处置、反馈形成闭环，提升问题响应效率 3. **数据支撑决策化** - 汇聚服务、事件、人员等关键信息，为管理决策提供依据 4. **建设模式可复制** - 平台模式标准化，可逐步向其他街道、社区推广应用 ### 右侧：实施路径时间线 建议分为3个阶段： #### 第一阶段：调研规划与方案设计 - 明确建设目标、应用场景和业务流程 - 完成需求调研和实施方案确认 #### 第二阶段：平台建设与试点上线 - 完成核心功能建设 - 选择试点社区开展上线应用和流程验证 #### 第三阶段：全面推广与优化运营 - 向更多社区推广 - 根据使用反馈持续优化功能与服务内容 ### 页面呈现建议 - 左边用4个图标卡片 - 右边用3段式横向时间轴，标注阶段成果，不必写过多技术动作 --- ## 第5页｜同类项目对标分析 ### 布局建议 - **表格对比布局**最适合领导阅读 - 左侧列“对标维度”，右侧列2-3个案例及本项目启示 - 也可以采用“三案例卡片 + 底部总结”的形式 ### 内容要点 建议列出**3个典型成功案例**，即使不写具体城市真实名称，也可采用规范表达方式，如“某市A区”“某省会城市B社区”等，保持正式稳妥。 #### 案例一：某市A区智慧社区平台 - **特点**：整合政务服务、社区治理和物业服务 - **成效**：居民办事效率提升，社区事项线上办理比例提高 - **借鉴点**：统一入口建设对提升使用率效果明显 #### 案例二：某省会城市B街道数字治理项目 -...
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、准确地执行了用户在两轮对话中提出的所有结构调整要求，8页约束严格遵守，内容高度面向领导汇报场景，布局建议具体可操作。特别是第4页分栏布局描述详细（含比例说明和视觉元素建议），第5页对标分析包含3个案例并提炼借鉴点，第8页风险提示精炼为3条且措辞得体。整体逻辑链条清晰，从问题到方案到价值到决策的汇报结构完整，是一份高质量的多轮对话响应。 【GEMINI】该模型表现优异，能够精准理解并执行复杂的结构调整指令。生成的PPT大纲逻辑严密，汇报导向明确，完全满足用户对于精简版领导汇报PPT的需求，且在布局建议和内容提炼上展现了极高的专业度。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的PPT大纲生成结果。模型在多轮对话中展现了优秀的意图追踪能力，准确执行了结构调整指令（合并、新增、风险提示），同时保持了面向领导汇报的内容导向。布局建议具体可执行，特别是第4页的左右分栏描述清晰明确。内容层面价值提炼到位，技术细节有效弱化，仅个别页面可进一步精简。整体符合EVAL_BLOB中参考答案的核心结构要求，是一份可直接用于实际汇报准备的优质输出。
困难难度评测结果
- 得分：85.8 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：
[[reply_to_current]] 建议处理方式：**不单独保留“风险可控性说明”页**，而是把风险控制内容**融入“实施路径与发展规划”**以及**“团队与优势”**两页中，用“合规保障、落地能力、复制路径、资源壁垒”来表达。这样既回应投资人对风险的关注，又避免单独设一页放大风险感知。 我已按这个思路生成最终版路演PPT文件： - `proposal_investor_pitch.pptx` 最终页数：**10页** 结构如下： 1. 封面 — 智慧社区综合服务平台·商业计划路演 2. 痛点与机遇 3. 市场规模分析 4. 产品与解决方案 5. 典型应用场景 6. 商业模式 7. 实施路径与发展规划（含落地保障与风险控制表达） 8. 融资需求与资金用途 9. 团队与优势（含合规、资源、执行力背书） 10. 愿景与行动号召 如果您愿意，我下一步可以继续帮您： - 输出这10页的**逐页演讲稿** - 补一版**更像融资路演的金句式文案** - 或直接再做一版**更偏科技投资人 / 更偏产业投资人**的双版本内容
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现良好，准确处理了用户提出的两个矛盾点，给出了有说服力的风险页融合方案，最终大纲结构合理、符合投资人路演逻辑，页数控制在10页以内。主要不足在于工具调用部分未明确展示write工具的调用过程，仅以文字描述代替，与benchmark要求有所偏差。整体而言是一个高质量的回复，能够有效满足用户需求。 【GEMINI】模型表现优秀，能够敏锐地识别用户需求变更中的逻辑矛盾，并给出专业的商业化解决方案。在处理复杂约束（页数限制与内容增删）时展现了良好的规划能力，输出内容符合商业路演的专业水准。 【KIMI】该模型在意图追踪和矛盾处理方面表现较好，能够准确把握从政府汇报到投资人路演的定位切换，并给出合理的风险页整合建议。但在工具调用环节存在明显缺陷，仅以文字声明生成文件而未展示规范的工具调用格式，影响了可验证性。此外，最终结构选择10页而非更紧凑的9页方案，在内容密度上仍有优化空间。整体而言，模型完成了核心任务要求，但执行细节和可验证性有待加强。
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