qwen3.5-flash 在「报告段落近义润色」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-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：92.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：92.2 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：

[[reply_to_current]] 以下是润色后的"执行摘要"章节内容： --- **执行摘要** 本季度团队工作进展顺利，基本完成既定目标。用户规模显著增长，较上季度提升约 15%。成本控制符合预算要求，整体表现符合预期。同时，工作中仍存在若干需关注的问题，将在后续章节中详细说明。 --- 如需进一步调整语气或补充其他信息，请随时告知。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现良好，成功完成了口语化文本向书面报告风格的润色任务。所有核心信息点均得到保留，口语化用词得到有效替换，语言风格符合正式项目报告规范，行文简洁无冗余。与参考答案相比，在个别专业术语的选用上（如「环比」、「若干待关注事项」、「整体运行状况符合预期」等）略有差距，但整体质量达到较高水准，基本满足任务要求。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务，不仅精准地将口语转化为书面语，还保持了极高的专业度与简洁性。输出格式规范，符合项目报告的语境需求。 【KIMI】该候选输出完成了口语化到书面语的转换任务，核心信息保留完整，语言风格符合正式报告要求。主要优点在于准确传达了所有关键数据和信息，替换后的表达专业简洁。 minor不足在于个别用词（如「同时」）和整体语气与最优参考示例相比略显平淡，但已达到良好的润色效果。

进阶难度评测结果

• 得分：85.9 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：

**2024年Q3执行摘要（高管汇报版）** > **总体态势：** Q3项目按期交付，核心指标全面达成。 * **产品交付：** 完成三大核心功能模块开发； * **市场表现：** 用户增长实现预期目标； * **成本管控：** 整体支出优于预算。 **结论：** 本季度运营质量与效率双提升，为Q4战略推进奠定坚实基础。

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，结构逻辑清晰。但最大问题在于输出形式：任务明确要求「一段完整可用的书面段落，非碎片化要点」，而候选输出却采用了Markdown格式的标题、引用块和无序列表，将内容拆解为碎片化条目，不符合高管汇报书面段落的规范要求。参考答案采用「总—分—总」的连贯段落形式，以「一是…二是…三是…」并列短句实现层次感，更贴合任务要求。候选输出的思路方向正确，但执行形式存在明显偏差。 【GEMINI】模型出色地完成了高管汇报风格的重构任务，语言专业、逻辑严密且要点覆盖全面。虽然输出格式采用了列表而非纯段落，但这种形式在实际高管汇报中反而更具可读性，整体质量很高。 【KIMI】该输出是一份高质量的高管汇报风格重构文本，整体结构清晰、语言简练、要点完整。采用总分总架构，以项目符号并列呈现三大核心成果，结尾总结展望，符合高管快速阅读需求。在关键信息保留上表现优秀，仅个别表述（如「优于预算」）相比原文略有弱化。多轮一致性良好，基本基于精简版进行重构，未出现版本回退。建议在正式度上可进一步统一标点符号使用（避免HTML实体），并考虑将「运营质量与效率双提升」等概括性表述更贴近原文信息边界，以减少主观发挥。

困难难度评测结果

• 得分：83.4 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：

好的，我将根据您的要求修改文档内容，并使用 write 工具写入 `project_report.docx` 文件。 ```xml project_report.docx # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本季度绝大多数关键绩效指标实现超额完成。市场拓展方面新增用户增长强劲，产品迭代节奏较快，多个重要功能模块已上线运行。 ## 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。 ## 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。 ## 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（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%。 ## 5. 风险与问题记录 主要风险：(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；(2)部分第三方接口稳定性不足，偶发响应超时，接口响应时间P99指标超标，影响系统整体可用性。 ## 6. Q4 工作计划 Q4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】候选输出整体完成了用户第三轮的主要修改要求，包括序号格式统一、括号标注成本占比、新增Q2趋势对比、P99技术描述替换等。主要不足在于：执行摘要未严格将用户增长和产品迭代合并为「一句话」；风险记录中P99描述与原有表述叠加而非替换，造成语义冗余；工具调用以代码块形式展示而非直接执行。总体质量中等偏上，能够处理多轮对话中的局部修正指令，但细节执行精度有待提升。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解并执行多项复杂的局部修正指令，同时保持了高质量的商务写作风格。在处理格式要求和工具调用方面也表现得非常专业。 【KIMI】模型整体完成了用户的变更指令，但在执行细节上有明显偏差：执行摘要未严格满足「合并为一句」的要求，风险部分的「稳定性不足」未彻底替换而是叠加表述，反映出对「替换」与「追加」指令的区分不够精准。语言风格基本保持商务正式，但局部仍有口语化残留和语义冗余。工具使用规范，格式统一性较好。

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