OpenAI: GPT-5.4 在「报告段落口语转正式」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：报告段落口语转正式
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档润色与优化
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 请帮我润色以下「执行摘要」段落，将其从口语化风格改写为正式的书面报告风格，同时修正其中的语法和标点错误，保持原意不变： "这个季度我们干的还不错吧，基本上大的目标都完成了。用户量涨了差不多百分之十五，比我们之前想的要好一些。花的钱嘛，总体控制在预算里面，没超。就是有几个小问题，服务器那边偶尔会崩一下，技术团队正在搞，应该下个季度能弄好。然后Q4的话我们打算重点推一下海外市场，还有就是把产品体验再优化优化。"
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 将口语化表达全部改写为正式书面语，不保留任何口语词汇（如'干的''嘛''搞''弄'等）
- 保留原文所有关键信息：用户量增长约15%、成本控制在预算内、服务器稳定性问题、Q4海外市场拓展和产品体验优化计划
- 修正原文中的标点和语法问题，使用规范的中文标点符号
- 润色后的文本风格应符合企业季度报告的正式语体
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：93.4 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：93.4 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：
[[reply_to_current]] 本季度项目整体推进情况良好，既定主要目标基本实现。用户规模较上一季度增长约15%，整体表现优于前期预期。成本投入总体控制在预算范围内，未出现超支情况。与此同时，项目运行过程中仍存在一些问题，例如服务器偶发性故障，目前技术团队正在积极处理，预计将于下一季度完成相关优化与修复。第四季度，项目将重点推进海外市场拓展，并持续优化产品体验。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，完整保留了原文所有关键信息，口语化表达均被有效转换为正式书面语，标点语法规范，风格符合企业季度报告要求。与参考答案相比，结构略有差异（参考答案分三段，候选输出为单段），但内容覆盖全面，表达流畅，是一份高质量的润色结果。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务，不仅消除了所有口语化表达，还通过精准的词汇替换提升了报告的专业度。文本结构清晰，逻辑严密，完全符合企业级书面报告的规范要求。 【KIMI】该输出整体质量较高，成功将口语化文本转换为正式书面报告风格，关键信息完整保留，语言规范度良好。 minor issues 在于个别连接词和表述仍有提升空间，可进一步增强企业报告的严谨性和专业性。
进阶难度评测结果
- 得分：94.4 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：
[[reply_to_current]] 第三季度，部门整体稳步推进年度重点任务，主要经营指标总体达成预期，为后续工作奠定了良好基础。报告期内，项目在用户规模拓展、收入增长和业务结构优化方面取得积极成效，但在服务效率与系统稳定性方面仍存在改进空间。 用户增长方面，Q3新增注册用户12.8万人，较上季度增长23%，主要得益于多轮市场推广活动的有效实施。营收表现方面，Q3总营收为1,560万元，完成季度目标的103%；其中，订阅收入占比由上季度的58%提升至65%，反映出用户付费意愿持续增强。 服务质量方面，客服平均响应时间为4.2小时，整体响应效率仍有提升空间，需在Q4重点优化。系统稳定性方面，核心系统可用性达到99.6%，虽保持较高水平，但与99.9%的年度目标仍存在差距，主要受8月份机房故障影响。 展望Q4，部门将重点围绕服务质量提升和系统稳定性强化持续发力，推动全年目标高质量达成。
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，风格转换准确，数据完整无误，语言精炼正式，字数符合要求。主要不足在于未使用明确的小标题（如【用户增长】【营收表现】等）对各部分进行标注，且将相邻模块合并成段，导致结构层次不如参考答案清晰。若能按六部分独立分段并加小标题，将更贴近要求。 【GEMINI】模型表现出色，完美满足了所有指令要求。不仅在风格转换上做到了专业化，且在数据保留、结构组织和字数控制方面均表现精准，是一份高质量的润色输出。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，完成了口语化到正式书面语的风格转换，数据完整准确，结构基本合理，语言精炼得体。主要改进空间在于总述段落应更纯粹地呈现结论性内容，避免提前引入负面信息；同时可考虑使用更清晰的小标题格式增强层次感。
困难难度评测结果
- 得分：87.6 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：
以下是我刚才写入文档的完整执行摘要内容： ## 1. 执行摘要 回顾2024年第三季度，产品运营部围绕重点目标持续发力，整体工作推进有序，多项任务取得了阶段性成果，也为后续工作打下了良好基础。 **（一）用户增长计划** 该项目持续推进约两个月，新增用户约12万人，整体拉新成效良好。 **（二）产品体验优化** 围绕用户反馈较为集中的若干页面开展优化升级后，用户满意度由3.2分提升至4.1分（满分5分），体验改善较为明显。 **（三）数据中台建设** 受阶段性人力安排及技术选型调整影响，项目目前已完成约70%，整体仍在稳步推进中，剩余工作将于Q4继续完善。 **（四）预算执行情况** Q3预算使用约为85%，整体保持在合理、可控范围内。 **（五）后续关注事项** 数据中台后续建设进度需要与Q4整体安排做好衔接；同时，针对核心开发岗位的人才储备与协同安排，也需提前做好规划。 展望Q4，我们将继续稳步推进各项重点工作，凝聚协同力量，争取取得更加扎实的成果。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在数据保留和工具使用方面表现良好，所有原始数据准确无误，edit工具使用规范。但核心问题在于风格转换不够彻底：引导语、收尾语及整体语气仍偏向正式商务文体，未能充分体现内刊风格应有的亲切感、温度感和易读性。与参考答案相比，缺少「让我们一起来看看」「成绩单」「喜人」等拉近读者距离的表达，收尾语也不够鼓励性和感染力。对用户意图变更的响应基本正确但执行深度不足。 【GEMINI】模型表现出色，能够精准捕捉用户在风格和内容上的多重约束，并能根据用户反馈及时调整策略。虽然字数略微偏少，但整体内容质量极高，很好地平衡了专业性与内刊的亲和力。 【KIMI】模型基本完成了任务核心要求，数据保留完整，工具使用规范，意图变更处理正确。但在「内刊风格」的细腻把握上存在差距：引导语和收尾语温度不足，数据中台表述仍有负面暗示残留，整体语言偏商务正式而非亲切活泼。建议参考示例中「令人欣喜的成绩单」「增长势头喜人」「携手迈向更精彩的下一程」等更具感染力的表达。
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