qwen3-coder-flash 在「报告段落近义润色」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-coder-flash
• 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：82.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：82.5 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]] 好的，我将对“执行摘要”章节的原文进行润色，使其更符合正式书面报告的风格。 首先，我会读取当前工作区中的 `project_report.docx` 文件以获取完整内容，然后定位到“执行摘要”部分，并对其进行改写。 ```bash exec ls -l ``` 接下来，我需要使用工具来查看或提取 `.docx` 文件的内容。由于目前没有直接读取 `.docx` 的工具，我将尝试通过其他方式处理这个问题。如果可能的话，我会先将该文件转换为可编辑的格式（如 `.txt` 或 `.md`），再进行修改。 不过，鉴于当前环境限制，我将假设可以访问其文本内容并直接进行编辑。为此，我将创建一个临时的 Markdown 文件用于修改，然后再将其整合回原始文档中。 让我们开始第一步：读取文件内容。 ```bash exec cat project_report.docx || echo "File not found or cannot be read directly" ``` 由于无法直接读取 `.docx` 内容，我们将手动重构该段落，并准备更新文档。下面是我为您润色后的版本： --- ### **执行摘要** 本季度团队高效完成了既定目标，关键业务指标实现稳步增长。用户规模较上一季度提升约15%，资源投入控制在预算范围内，整体项目进展顺利。同时，识别出若干潜在风险点，将在后续工作中予以重点关注和应对。 --- 此版本已去除口语化表述，采用更为正式、专业的书面语风格，同时保留了原文的核心信息。若需进一步调整语气或补充细节，请告知。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出的润色结果整体质量较好，核心信息基本保留，口语化表达得到有效替换，语言风格符合正式报告要求。主要不足在于：①「基本上」的限定语义丢失，目标完成程度表述略有拔高；②「小问题」被替换为「潜在风险点」，「后续章节」被替换为「后续工作」，存在语义偏移；③回复中包含大量无关的工具调用说明和操作步骤，影响整体简洁性和专业性。与参考答案相比，润色结果质量接近但细节处理略逊一筹。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务，生成的文本专业、简洁且准确。虽然模型在处理「无法直接读取docx文件」这一环境限制时，在回复中包含了较多关于工具操作的冗余叙述，但最终输出的润色结果完全符合要求，体现了极高的语言转换能力。 【KIMI】该候选输出基本完成了口语化到书面语的转换任务，核心信息保留较为完整，语言风格符合正式报告要求。但存在两处明显问题：一是将原文轻描淡写的「小问题」升级为「潜在风险点」，并添加了「重点关注和应对」的应对意图，属于添加原文没有的实质性新信息；二是部分表述不够简洁，特别是结尾句明显冗长。此外，「基本上」这一关键限定词在润色中被忽略，导致语义略有偏差。建议在保持专业性的同时，更严格地忠于原文语气和信息边界。

进阶难度评测结果

• 得分：72.2 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：

**Q3项目进展汇报** **一、核心成果** - 产品研发：完成三个核心功能模块开发 - 市场推广：用户增长达标，成效显著 - 成本控制：整体支出低于预算 **二、整体评价** Q3各项指标均达预期目标，为Q4工作奠定坚实基础。 --- 或者另一种表述方式： **Q3项目总结** 产品研发、市场推广、成本控制三大维度均取得预期成果，整体运营状况良好，为下一阶段工作打下坚实基础。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在多轮一致性方面表现良好，能够基于前一轮精简版进行重构，关键信息点基本保留。但核心问题在于：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」，而候选输出以Markdown列表为主要形式，违背了这一基本要求。语言风格偏向PPT条目而非高管汇报书面段落，结构逻辑依赖格式符号而非语言衔接，与参考答案所示的「总—分—总+并列短句」书面段落形式存在明显差距。整体完成度中等偏下，主要扣分点在于输出形式不符合任务规范。 【GEMINI】模型较好地完成了信息整合与精简任务，保留了所有关键要点。但在输出格式上，模型选择了列表式呈现，未完全满足「一段完整可用的书面段落」的指令要求，导致在结构与风格适配维度上得分受限。建议在处理此类任务时，优先输出一段连贯的文字，而非拆分为多个要点。 【KIMI】候选输出尝试满足高管汇报场景的要求，但在执行层面存在明显不足：形式上过度依赖 bullet point 和碎片化结构，违背了「一段完整书面段落」的核心要求；内容上关键信息虽有保留但呈现方式过于笼统，量化感弱化；语言风格偏向口语化，未达成「紧凑有力」的书面标准；结构设计上未能有效运用「一是…二是…三是…」等并列手法，逻辑层次感薄弱。建议严格遵循「总—分—总」段落结构，避免分点罗列，强化句式紧凑度和信息密度。

困难难度评测结果

• 得分：30.6 分
• 通过状态：未通过

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]]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出仅为一个回复标签「[[reply_to_current]]」，没有任何实质内容。模型完全未响应用户在第三轮提出的所有修改要求，既未输出修改后的完整文档，也未调用工具写入文件。这是一次完全失败的输出，几乎所有评分维度均得零分或接近零分。 【GEMINI】模型表现优秀，能够完美处理复杂的迭代修改指令，在保持商务语体风格的同时，精准地完成了对局部内容的重构与格式统一，并正确执行了文件写入操作。 【KIMI】候选输出严重不合格。模型仅返回了「[[reply_to_current]]」标签，未输出任何修改后的文档内容，未执行用户要求的任何变更（包括补回KPI信息、成本占比格式调整、新增Q2趋势判断、P99技术描述、序号格式统一、文件写入等），完全未响应第三轮指令。这是一个典型的输出截断或格式错误问题，导致所有评分维度均为0分。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

• 查看所有模型在此用例的表现：「报告段落近义润色」
• 查看该模型的所有评测结果：qwen3-coder-flash
• 浏览同维度的其他用例：「文档润色与优化」
• 返回排行榜首页