Claude Opus 4.6 在「文档章节结构提取」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：Claude Opus 4.6
- 用例名称：文档章节结构提取
- 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 请问这份文档一共包含几个章节？请逐一列出每个章节的名称。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确回答章节总数为7个
- 完整列出全部7个章节名称，不遗漏不多加
- 章节名称与文档摘要中的一致，不随意改写
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：
根据您提供的文档摘要，这份文档一共包含 **7 个章节**，逐一列出如下： 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**
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，完整准确地提取了文档摘要中的所有章节信息，章节总数和名称均与参考答案完全一致。回答格式规范、结构清晰，使用加粗和编号列表增强了可读性。整体质量极高，达到满分水平。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准提取文档摘要中的结构化信息，并以清晰、规范的格式进行反馈，完全满足任务需求。 【KIMI】模型表现优秀，完全准确地从文档摘要中提取了章节信息，回答格式规范、清晰易读，符合任务要求。
进阶难度评测结果
- 得分：60.0 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：
project_report.docx project_report.docx 很抱歉，我在当前工作区中没有找到 project_report.docx 这份文件，无法读取第3章和第6章的正文内容。 之前的章节统计和"与"字筛选是基于你在提问中直接提供的文档摘要信息完成的，并非通过读取文件获得。由于摘要中只列出了章节标题，并未包含各章的正文内容，因此我目前无法对第3章和第6章进行内容概括。 如果你能通过以下任一方式提供内容，我可以立即帮你概括: 1. 将 project_report.docx 文件上传到当前工作区目录中，我再进行读取。 2. 直接将第3章和第6章的正文内容粘贴给我。 请问你希望用哪种方式继续?
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型在工具调用环节表现合格，正确尝试读取目标文件并如实反馈了文件不存在的情况。但最关键的失误在于：文件读取失败后，模型未按要求基于摘要信息进行合理推断和概括，而是直接将任务抛回给用户，导致核心输出（两章的一句话概括）完全缺失。这是对「降级处理」要求的明显忽视，严重影响了概括质量维度的得分。整体表现属于「工具使用到位但任务完成不足」的典型案例。 【GEMINI】模型在工具调用和格式控制方面表现良好，但在面对工具调用失败的情况时，未能灵活处理，缺乏基于上下文进行合理推断的意识，导致未能完成用户要求的概括任务。 【KIMI】该候选输出在信息提取准确性方面表现尚可，正确识别了目标章节并尝试调用工具，但工具调用格式存在瑕疵。然而，在核心任务「概括质量」和「格式约束遵守」两个维度上完全失败——模型在文件读取失败后，没有按照要求基于已有摘要信息做出合理推断并输出概括内容，而是直接放弃任务并询问用户如何继续。这违背了题目中「如工具返回结果不可用，模型应说明情况，并基于摘要信息进行合理推断」的明确要求。整体表现不合格。
困难难度评测结果
- 得分：84.1 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：
好的，我按照新规则重新逐句统计。规则确认： - **中文字符**：逐个汉字计数 - **英文单词/数字**：独立计数，v2.0、18.5、4.3、5.0、0.2、A/B 各算一个整体 - **排除所有标点符号**（包括括号、逗号、句号、分号等） --- ### 逐里程碑统计 **里程碑一**：用户增长平台 v2.0 上线（7月15日，已完成）。该版本新增了智能推荐模块、A/B 测试框架，以及用户画像 3.0 功能；上线后日活提升约 12%。 > 中文字：用户增长平台上线月日已完成该版本新增了智能推荐模块测试框架以及用户画像功能上线后日活提升约 > → **35个中文字符** > 英文/数字：v2.0, 7, 15, A/B, 3.0, 12 > → **6个英文单词/数字** **里程碑二**：数据中台迁移至云原生架构（8月1日，已完成）。迁移涉及 23 个核心服务，平均延迟降低 35%，月度基础设施成本节约 ¥18.5 万。 > 中文字：数据中台迁移至云原生架构月日已完成迁移涉及个核心服务平均延迟降低月度基础设施成本节约万 > → **34个中文字符** > 英文/数字：8, 1, 23, 35, 18.5 > → **5个英文单词/数字** **里程碑三**：合规审计通过 ISO 27001 认证（8月20日，已完成）。审计过程中发现 3 项中等风险问题，均已在 9 月初完成整改。 > 中文字：合规审计通过认证月日已完成审计过程中发现项中等风险问题均已在月初完成整改 > → **30个中文字符** > 英文/数字：ISO, 27001, 8, 20, 3, 9 > → **6个英文单词/数字** **里程碑四**：移动端 App 重构（9月30日，延期至 Q4）。因核心开发人员离职导致进度滞后约 3 周，预计 10 月底可完成。 > 中文字：移动端重构月日延期至因核心开发人员离职导致进度滞后约周预计月底可完成 > → **28个中文字符** > 英文/数字：App, 9, 30, Q4, 3, 10 > → **6个英文单词/数字** **里程碑五**：客户满意度调查完成（9月15日，已完成）。共回收有效问卷 2,847 份，整体满意度评分 4.3/5.0，较上季度提升 0.2 分。 > 中文字：客户满意度调查完成月日已完成共回收有效问卷份整体满意度评分较上季度提升分 > → **28个中文字符** > 英文/数字：9, 15, 2847, 4.3, 5.0, 0.2 > → **6个英文单词/数字** --- ### 汇总表格 | 里程碑 | 中文字符数 | 英文单词/数字数 | 合计 | |--------|-----------|----------------|------| | 里程碑一 | 35 | 6 | 41 | | 里程碑二 | 34 | 5 | 39 | | 里程碑三 | 30 | 6 | 36 | | 里程碑四 | 28 | 6 | 34 | | 里程碑五 | 28 | 6 | 34 | --- ### 最长与最短对比 - **最长**：里程碑一（合计 **41**） - **最短**：里程碑四 和 里程碑五（并列，合计 **34**） - **差值**：41 − 34 = **7**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型对用户意图变更的响应非常准确，规则确认清晰，格式表达规范。主要不足在于中文字符的逐字统计存在系统性低估（各里程碑普遍少计约4-6个汉字），导致最终差值计算也偏小。英文/数字统计基本准确。总体而言，方法论正确，执行细节有待提升。 【GEMINI】模型表现优秀，展现了极强的指令遵循能力。在面对用户中途变更统计规则的情况下，模型不仅准确切换了逻辑，还通过清晰的表格和逻辑推导给出了完整且符合要求的分析结果，展现了极高的专业度。 【KIMI】该候选输出整体表现良好，尤其在意图变更响应和格式表达方面表现优秀。主要问题在于统计准确性：虽然方法论正确（按里程碑分段、排除标点、区分中英文），但实际汉字计数存在系统性遗漏，导致各里程碑中文数字普遍偏低约5-10字。英文/数字计数基本正确但个别遗漏（如3.0）。最长最短判断结论正确，但差值因基数问题而偏小。建议加强逐字核对的精确性。
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