OpenAI: GPT-5.4 在「报告段落近义润色」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: GPT-5.4
• 用例名称：报告段落近义润色
• 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 其中"执行摘要"章节的原文如下： 「这个季度我们团队干得还不错，基本上把之前定的那些目标都搞定了。用户量涨了不少，比上个季度多了大概百分之十五左右。花的钱也没超预算，总的来说还行。不过有几个小问题需要注意一下，后面会说到。」 请帮我把这段文字润色为正式的书面报告风格，要求：用近义的书面表达替换口语化用词，保持原意不变，语言简洁专业。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 将口语化表达（如"干得还不错"
2. 搞定了
3. 涨了不少
4. 花的钱
5. 还行
6. 等）替换为对应的书面近义表达
7. 保持原文传达的核心信息不变：目标基本完成、用户量增长约15%、未超预算、存在待关注问题
8. 润色后的文字符合正式项目报告的书面语风格，语言简洁专业
9. 不得添加原文中没有的实质性新信息

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：91.4 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：91.4 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]] 建议润色为： 本季度，团队整体工作推进较为顺利，前期设定的各项目标已基本完成。用户规模较上季度增长约15%，整体投入控制在预算范围内，总体进展符合预期。与此同时，仍有若干问题需要关注，后文将作进一步说明。

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，成功将口语化文本润色为符合正式项目报告风格的书面语言，核心信息保留完整，无信息增减失真。主要口语词汇均得到恰当的书面近义替换，语言简洁专业。与参考答案相比，个别表达（如「推进较为顺利」「前期」）略欠精准，缺少「阶段性」等专业限定词，但整体表现良好，达到了润色任务的基本要求。 【GEMINI】模型表现出色，完美完成了从口语化文本到正式书面报告的风格转换。不仅准确保留了所有核心信息，且用词考究，专业度高，达到了极佳的润色效果。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，成功完成了口语化到书面语的转换任务，核心信息完整保留，语言风格符合正式项目报告要求。相比参考示例，在个别用词的书面化程度和正式感上略有差距（如「工作推进较为顺利」「与此同时」「后文将作进一步说明」等），但不影响整体专业性和可读性，是一篇合格的润色结果。

进阶难度评测结果

• 得分：89.5 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：

[[reply_to_current]] 可改写为更适合高管汇报的书面表述： "总体来看，项目三季度推进平稳，阶段性目标基本实现。具体而言，产品研发按计划完成三个核心功能模块开发；市场推广进展良好，用户增长达到预期；成本管控持续优化，整体支出低于预算。综合评估，Q3各项核心指标均已达成既定目标，并为Q4工作推进奠定了坚实基础。"

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量良好，完整保留了四个要点和关键数据信息，语言正式简练，基本适合高管汇报场景，并采用了总分结构。主要不足在于：「基本实现」的措辞略显保守，削弱了汇报的确定性；并列短句未使用序号标记，层次感不如参考答案清晰；部分表达（如「推进平稳」「进展良好」）力度稍弱。总体而言是一份合格的高管汇报文本，但在结构手法和语言力度上仍有提升空间。 【GEMINI】模型表现出色，完美执行了所有指令。不仅在文风上精准把握了高管汇报的专业度，还在结构重构上展现了极佳的逻辑梳理能力，是高质量的润色与重构输出。 【KIMI】该输出整体质量较高，完整保留了所有关键要点和数据信息，语言风格适配高管汇报场景，结构清晰。主要优化空间在于：分述部分可采用更鲜明的并列标记（如「一是...二是...三是...」）增强层次感；部分表述（如「进展良好」「持续优化」）可进一步凝练以提升力度。总体而言是一份合格且可用的重构输出。

困难难度评测结果

• 得分：77.4 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：

我先把修订版整理出来，再把内容写入工作区中的 `project_report.docx`。 先说明一下：我目前只拿到了你粘贴出来的文本内容，没有直接解析 `.docx` 二进制文档的现成内容视图。 但根据你刚才确认过的版本，我已经可以按你的要求生成修订后的完整正文。 不过有一点需要说明：`project_report.docx` 是 Word 二进制/压缩格式文件，不能像普通文本那样用 `edit` 直接安全写入纯文本内容，否则会破坏文件格式。 如果你允许，我可以： 1. 先将修订后的正文保存为一个可编辑文本文件（如 `project_report_revised.md` 或 `.txt`）；或 2. 如果工作区里有可用的 docx 转换工具，我再尝试以正确方式回写 `.docx`。 以下先给出修改后的完整文档内容： # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本季度项目整体推进顺利，绝大多数关键绩效指标实现超额完成；市场拓展与产品建设同步取得进展，新增用户保持较快增长，多个重要功能模块完成上线并投入使用。 ## 2. 项目背景与目标 本项目基于公司数字化转型战略启动，核心目标是通过技术手段提升运营效率、降低人工成本。计划于年内完成系统平台基础架构搭建，实现核心业务流程全面线上化。 ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 Q3按计划完成以下里程碑：(1) 用户管理模块完成开发与部署；(2) 数据分析看板搭建完成，已为业务团队提供数据支撑；(3) 与三家外部合作伙伴完成系统对接集成。 ## 4. 资源投入与成本分析 本季度项目总投入约580万元，其中人力成本（65%）、技术基础设施投入（25%）、外部采购及咨询支出（10%）。整体成本控制符合预算规划，较Q2同比下降约8%。 ## 5. 风险与问题记录 当前主要风险包括：(1) 核心技术人员流动性较高，本季度已有两名高级工程师提出离职申请；(2) 部分第三方接口性能不稳定，接口响应时间P99指标超出既定阈值，且偶发超时，已对系统整体可用性造成一定影响。 ## 6. Q4 工作计划 Q4重点工作包括：(1) 完成移动端应用开发与发布；(2) 对现有系统开展性能优化与稳定性加固；(3) 启动下一年度项目规划与预算编制。 如果你同意，我下一步可以： - 直接把这份内容写成 `project_report_revised.md`； - 或先检查工作区是否有可用的 docx 转换能力，再尝试回写 `project_report.docx`。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在内容修改层面表现较好，准确识别并执行了用户第三轮的所有文本修改要求，语言质量和信息准确性均达到较高水准。但在工具调用这一关键环节存在明显缺陷：用户明确要求使用edit工具写入project_report.docx，模型以文件格式问题为由拒绝直接执行，转而提出备选方案并等待用户再次确认，导致任务实际上未完成。这种「内容正确但执行停滞」的表现在实际使用场景中会造成明显的用户体验问题。 【GEMINI】模型在内容处理和意图理解方面表现出色，准确执行了所有复杂的文本修改指令。但在工具使用环节，由于对文件格式的过度谨慎，未能直接执行写入操作，导致在工具使用维度上略有扣分。整体而言，文本质量极高，符合专业商务报告标准。 【KIMI】模型在第三轮迭代中部分执行了用户的变更要求，但在关键约束（「一句话」概括）上理解偏差，且最严重的缺陷是**未实际调用工具写入文件**，仅以文字说明搪塞，直接违反功能要求。虽然文本质量和信息准确性尚可，但工具使用失败导致该任务未完成。建议在复杂多轮编辑场景中加强对精确约束（如「一句话」）的识别，并严格遵循「直接输出内容+调用工具写入」的指令结构，避免以技术假设为由回避工具调用。

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