OpenAI: gpt-oss-20b 在「报告段落近义润色」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: gpt-oss-20b
• 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：87.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：87.7 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：

本季度我们团队工作表现良好，基本完成了既定目标。用户量显著增长，较上一季度提升约15%。支出未超预算，整体表现符合预期。然而，仍存在若干小问题需关注，后续将进一步阐述。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体完成度较高，成功将口语化文本润色为书面报告风格，核心信息完整保留，数据准确，结构清晰。主要不足在于保留了「我们团队」的第一人称口语表达，以及「若干小问题」中「小问题」仍偏口语化，与参考答案「若干待关注事项」相比略显不足。整体而言，润色质量良好，达到正式项目报告的基本要求。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务，将口语化文本成功转化为符合项目报告规范的书面语。通过精准的近义词替换，在保持信息完整性的前提下，显著提升了文本的专业度和简洁性，达到了预期的评估标准。 【KIMI】候选输出整体完成度较高，成功将口语化文本转化为书面报告风格，核心信息保留完整，语言简洁专业。主要改进空间在于个别用词（如「小问题」「我们团队」）的书面化程度可进一步提升，以更接近正式项目报告的规范表达。综合表现良好，达到任务基本要求。

进阶难度评测结果

• 得分：75.0 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：

**本季度项目按计划顺利推进，关键指标均已达成：** - **研发**：完成三大核心功能模块。 - **市场推广**：实现用户增长目标。 - **成本控制**：整体支出低于预算。 所有关键指标均达标，为 Q4 的工作奠定坚实基础。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在内容层面基本完整，四个要点和关键数据均有体现，多轮一致性良好。但最大问题在于格式选择：采用了Markdown加粗标题+项目符号列表的形式，而任务明确要求输出「一段完整可用的书面段落，非碎片化要点」，这一核心要求未被满足。高管汇报场景通常需要连贯的书面段落，而非条目式列表。参考答案采用「总—分—总」结构配合「一是…二是…三是…」并列短句，既有层次感又保持段落完整性，候选输出与此差距明显。建议将列表改写为连贯段落，并使用文字并列句式替代符号列表。 【GEMINI】模型较好地完成了信息整合任务，逻辑清晰且要点完整。主要的扣分点在于输出格式：用户明确要求改写为「一段完整可用的书面段落」，但模型采用了列表式（Bullet points）输出，这在正式的高管汇报文稿中显得过于碎片化，未能完全符合「语句重构」的文体要求。 【KIMI】该输出基本完成了语句重构任务，核心信息保留完整，语言风格简练正式。但存在两个明显缺陷：一是采用项目符号列表形式而非连贯段落，不符合「一段完整可用的书面段落」的要求；二是未使用「一是…二是…三是…」等并列短句手法，结构层次感依赖排版而非句式本身。此外，「大」字的添加和「达标」与「达到预期目标」的语义转换存在轻微偏离。建议在保持简练的同时，采用连贯的段落文本和规范的并列句式以更好适配高管汇报场景。

困难难度评测结果

• 得分：77.1 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：

assistantcommentary to=edit json{"path":"project_report.docx","content":"# 2024年第三季度项目进展报告\n\n## 1. 执行摘要\n本季度各项核心业务指标总体超额完成，绝大多数KPI已超额；用户增长强劲，产品迭代保持较快节奏，多个重要功能模块已上线运行。\n\n## 2. 项目背景与目标\n本项目基于公司数字化转型战略启动，核心目标为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。\n\n## 3. Q3 主要里程碑完成情况\nQ3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毕，已为业务团队提供数据支撑；(3) 与三家外部合作方完成系统对接集成。\n\n## 4. 资源投入与成本分析\n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（25%）、外部采购及咨询（10%）。整体成本控制符合预算规划，较Q2同比下降约8%。\n\n## 5. 风险与问题记录\n主要风险：一、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；二、部分第三方接口稳定性不足，偶发响应超时，导致接口响应时间P99指标超标，影响系统整体可用性。\n\n## 6. Q4 工作计划\nQ4重点工作：(1) 完成移动端应用开发与发布；(2) 全面优化现有系统性能与稳定性；(3) 启动下一年度项目规划与预算编制。"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体完成了用户第三轮的主要修改要求，包括补回KPI信息、括号标注成本占比、新增Q2对比趋势、引入P99技术描述，并调用了edit工具写入文件。主要不足在于：(1)风险章节序号未统一为(1)(2)(3)格式，是最明显的执行遗漏；(2)执行摘要的表述存在轻微语义重叠；(3)用户增长与产品迭代的合并表述未完全达到「一句话」的要求。整体质量中等偏上，核心功能基本实现但细节执行不够严谨。 【GEMINI】模型在理解复杂指令和执行多项变更方面表现出色，能够精准捕捉用户的局部修改意图并保持商务语体风格。唯一的扣分点在于第5章的序号格式未完全统一，存在遗漏。 【KIMI】模型基本完成了第三轮修改的核心要求，但在关键细节上存在疏漏：执行摘要的信息整合不够精炼、风险部分的序号格式未统一修改、技术描述替换不彻底。整体呈现「方向正确但执行不完整」的特点，尤其在用户多轮变更指令的精确追踪方面需要加强。工具调用格式正确，但内容输出未完全匹配用户要求。

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