qwen3.6-plus-preview 在「项目报告章节问答」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.6-plus-preview
• 用例名称：项目报告章节问答
• 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` 的内容： **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 **各章节摘要**： - 第1章「执行摘要」：本报告总结了2024年Q3的项目整体进展，核心产品功能上线率达92%，较Q2提升15个百分点。 - 第2章「项目背景与目标」：项目于2024年1月启动，目标是在年底前完成全部5个核心模块的开发与上线，服务目标用户群超过50万。 - 第3章「Q3主要里程碑完成情况」：Q3共设定8个里程碑，已完成7个，剩余1个（国际化适配）延期至Q4第2周。 - 第4章「资源投入与成本分析」：Q3实际支出280万元，预算为300万元，节省约6.7%。研发人力投入占比65%，测试占20%，运营占15%。 - 第5章「风险与问题记录」：当前存在3项主要风险：①核心开发人员离职风险；②第三方接口稳定性不足；③国际化适配进度滞后。 - 第6章「Q4工作计划」：Q4重点任务包括完成国际化适配、启动性能优化专项、用户增长目标提升至80万。 - 第7章「附件」：包含里程碑甘特图、成本明细表、用户增长趋势图。 请回答以下问题：该报告中Q3设定了多少个里程碑？完成了几个？未完成的是什么？延期到了什么时候？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确回答Q3设定的里程碑总数为8个
2. 准确回答已完成的里程碑数量为7个
3. 明确指出未完成的里程碑是「国际化适配」
4. 明确指出延期时间为Q4第2周

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：99.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：99.0 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：

根据报告第3章「Q3主要里程碑完成情况」的内容： - **Q3设定里程碑数**：8个 - **已完成**：7个 - **未完成的是**：国际化适配 - **延期至**：Q4第2周

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出表现优秀，准确无误地提取并呈现了文档中的所有关键信息，结构清晰，完整回答了用户的全部问题，是一个高质量的信息提取与问答示例。 【GEMINI】该回答表现优异，信息提取极其精准，格式规范，完全符合任务要求。 【KIMI】该候选输出表现优秀，准确完成了文档信息提取任务。所有关键数据点均正确无误，回答结构清晰，符合用户询问的格式要求。模型能够准确定位到文档第3章的相关内容，并完整回应了用户的全部问题。

进阶难度评测结果

• 得分：95.8 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：

### 任务1：第4章成本数据表 | 费用类别 | 金额（万元） | 占比 | 与Q2相比变化趋势 | |---------|---------|------|------------| | 人力成本 | 328.0 | 60.5% | **基本持平**（无显著变化） | | 硬件与云资源 | 127.0 | 23.4% | **大幅上升**（总支出增长 12.8% 的主要驱动因素） | | 外包服务 | 52.3 | 9.6% | **下降 15%** | | 其他费用 | 35.0 | 6.5% | 未明确说明，按总量推算可能小幅上升 | | **合计** | **542.3** | **100%** | **总支出较Q2增长 12.8%** | > 补充：本季度预算执行率 93.5%（实际支出 542.3 万 / 总预算 580 万），预算控制整体良好。 --- ### 任务2：高风险项分析 | 风险编号 | 风险要点（一句话） | 当前应对措施（一句话） | |---------|-------------|-------------| | R01 | 2名核心高级工程师提出离职，可能导致关键岗位空缺 | 已启动内部人才储备计划并同步开展外部招聘，预计Q4初补位到岗 | | R02 | 支付网关8月出现3次超时故障，累计影响约1200笔交易 | 已与供应商协商SLA升级方案 | **分析结论：两项高风险的缓解方案成熟度存在差异。** - **R01（人员离职）**：✅ **已有明确缓解方案**。应对措施包含"内部储备 + 外部招聘"双轨并行，且给出了明确的时间节点（Q4初），可执行性较强。但仍需关注招聘进度是否如期达成，以及新人上手期的知识转移风险。 - **R02（接口稳定性）**：⚠️ **缓解方案尚在推进中，不够具体**。"协商SLA升级方案"仅表达了意图，未明确升级后的具体指标（如可用性目标、超时阈值、赔偿条款）和落地时间。建议在Q4前确认SLA条款并签署补充协议，否则该风险仍处于暴露状态。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在信息提取、分析推理和内容组织三个维度均表现优秀。数据提取完全准确，变化趋势分析合理，高风险缓解方案的判断有据可依且结论正确，对R02的分析甚至比参考答案更深入（指出了协商阶段的局限性并提出改进建议）。唯一小瑕疵是对「其他费用」的Q2对比处理略显主观（推算而非明确说明无法判断），但整体质量很高，是一份高质量的回答。 【GEMINI】该模型的表现非常出色。它不仅完美完成了所有指令要求，包括严格的字数/句式限制，还在信息整合上做了优化（如将趋势说明直接并入表格）。在分析环节，它展现了超越简单提取的深度思维，能够识别出风险缓解方案在执行层面上的具体差异，为用户提供了更有价值的洞察。数据提取百分百准确，是一份高质量的评测答卷。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，在信息提取准确性上几乎无瑕疵，分析推理能力表现突出（尤其对R01/R02方案成熟度的差异化判断超越了参考答案），内容组织清晰且信息密度高。主要改进空间在于严格控制分析边界，避免对文档未明确信息（如其他费用Q2变化）的推测，以及精简结论部分的延伸建议。整体达到专业级文档分析水平。

困难难度评测结果

• 得分：95.5 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：

### 1. Q3 成本情况总结（突出超支风险） Q3 实际支出 115 万元，预算执行率达 95.8%，虽未突破 120 万元总预算，但**超支风险已显著显现**。供应链模块因延期已额外消耗约 8 万元人力成本，压缩了后续缓冲空间；更关键的是，数据中台存储成本增速已超预期（风险 R2），按当前趋势 Q4 可能进一步超支 15%。叠加 Q4 平台 2.0 集成测试与灰度发布带来的资源需求，若不及时落实存储优化（目标节省 20%）并严控额外人力投入，全年预算将面临实质性突破压力。 --- ### 2. 风险与问题统计、排序及 Q4 最大风险判断 **记录数量**：共 **2 项风险**（R1、R2） + **2 项问题**（P1、P2），合计 4 项。 **按严重程度排序**： 1. `风险 R1（高）`：供应链 Phase2 依赖第三方 API，接口文档未定稿 2. `风险 R2（中）`：数据中台存储成本增速超预期，Q4 可能超预算 15% 3. `问题 P2（跟进中）`：新版增长引擎推荐精准度不足，算法优化中 4. `问题 P1（已解决）`：7 月初 CDN 故障已切换备用方案 **对 Q4 影响最大的风险**：**R1（供应链第三方 API 依赖）** **判断理由**：Q4 核心里程碑是 11/30 前完成供应链 Phase2 及 12/15 前完成平台 2.0 集成发布。R1 属于**外部不可控依赖**，文档未定稿将直接阻塞开发联调，且前期已因该模块延期产生额外成本与进度损耗。若接口对接持续延迟，将引发连锁反应，直接拖累平台 2.0 整体交付节奏。相比之下，R2 可通过技术优化缓解，P2 属体验迭代，均不直接威胁核心交付节点。 --- ### 3. 英文管理层简报（Executive Brief） **Executive Brief** Q3 performance was strong, with a 92% core KPI achievement rate and DAU surpassing 1.5M (+18% QoQ). However, the supply chain module was delayed by two weeks and requires close oversight in Q4. The most critical risk heading into Q4 is R1: Phase 2 depends on a third-party API whose documentation remains unfinalized. As an external bottleneck, this directly threatens the Nov 30 delivery target and could cascade into delays for the platform 2.0 launch. While storage cost pressures (R2) and algorithm tuning (P2) need attention, securing the API integration timeline is paramount to safeguarding Q4 deliverables and budget. Proactive vendor alignment and contingency planning are strongly recommended.

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型在本次多轮交互评测中表现优秀，准确识别并执行了用户的意图变更，完整提取了文档中所有风险与问题项，分析判断有理有据，英文简报专业且符合字数要求，上下文一致性良好。整体质量接近参考答案水平，是一次高质量的多任务综合回答。 【GEMINI】这是一份近乎完美的回答。模型不仅展现了极强的信息提取能力，还体现了优秀的逻辑分析与总结能力。特别是在处理用户临时变更的需求时，能精准调整输出格式并捕捉到隐含的业务关注点（超支风险）。英文输出部分专业且符合字数限制，完全达到了专业AI助手的标准。 【KIMI】该候选输出整体表现优秀，正确响应了用户的意图变更，完整提取并分析了文档中的风险与问题，对Q4最大风险的判断理由充分，英文简报质量较高且符合字数限制。 minor issues包括英文简报标题格式可更完整，以及个别建议性表述超出原文档范围，但不影响整体质量。

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