kimi-k2.5 在「段落润色改写」的评测结果

基本信息

• 模型名称：kimi-k2.5
• 用例名称：段落润色改写
• 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「Q4 工作计划」章节的原文如下： --- Q4我们打算做这几件事： 1. 专业技能提升：让团队的人去学一些新技术，比如大模型、数据分析啥的，提高大家的能力水平。 2. 行业前瞻研究：多关注一下行业里的新动态，看看竞品都在搞什么，然后出几篇研究报告。 3. 跨部门协作：跟技术部、市场部多沟通沟通，把信息拉通，一起推进重点项目。 4. 流程优化：把现在一些不太顺畅的工作流程理一理，提高效率。 --- 请帮我把上述「Q4 工作计划」内容润色改写，要求：将所有要点合并成一个自然段落，不要使用列表或分条列项的格式；语言风格从口语化转为正式书面语，表达专业洗练；确保语意连贯、行文流畅，同时保留原文的所有核心信息。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 输出必须是一个连贯的自然段落，不得出现编号列表、项目符号或分条列项格式
2. 语言风格须为正式书面语，消除口语化表达（如"啥的"
3. 搞什么
4. 理一理
5. 等）
6. 原文四个要点（专业技能提升、行业前瞻研究、跨部门协作、流程优化）的核心信息均须保留
7. 段落内部逻辑通顺，各要点之间有自然的衔接过渡，行文流畅

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：81.6 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：81.6 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：

第四季度，我们将着力推进四项重点工作：一是加强团队专业能力建设计划，系统开展大模型、数据分析等前沿技术的培训学习，全面提升团队技术素养与业务能力；二是深化行业前瞻性研究，持续追踪行业动态与竞品策略，形成系列专题研究报告，为决策提供智力支持；三是强化跨部门协同机制，与技术部、市场部建立常态化沟通渠道，形成信息互通、资源共享的工作格局，共同推进重点项目落地；四是实施业务流程优化工程，全面梳理现有工作环节，识别并消除流程瓶颈，切实提升运营效率与执行质量。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在原意保留和语言规范化方面表现良好，四个要点信息完整，口语化表达已清除。但核心问题在于格式合规：使用「一是/二是/三是/四是」序数词并列，实质上是将编号列表内嵌于段落，未能真正实现「合并为流畅自然段」的任务要求。这是与参考答案最显著的差距所在，导致格式合规维度严重失分，并连带影响行文流畅度的评价。 【GEMINI】模型表现出色，完美完成了从口语化分条到专业化自然段的润色任务。不仅核心信息无损，且语言风格转换非常到位，格式完全符合要求，是一份高质量的改写结果。 【KIMI】该输出在内容完整性和语言专业性方面表现优秀，但格式合规性存在明显缺陷。'一是''二是''三是''四是'的分条结构违背了'合并为单一自然段落、不使用分条列项'的核心要求，本质上仍是列表形式的变体。建议将四个要点通过逻辑关系词（如'首先''在此基础上''与此同时''最后'）或语义嵌套方式真正融合为连贯段落，消除显性序号结构。

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：

Q4 工作将聚焦战略深化与能力构建双轮驱动。在用户运营层面，持续优化获客与留存全链路，推动核心用户规模的稳健增长；同步夯实数据基础设施，完善数据治理体系与智能分析能力，筑牢数字化决策根基。组织发展方面，着力构建体系化的人才赋能机制，以前沿技术与业务场景的深度融合为导向，全面提升团队专业纵深与复合能力；并前瞻性研判行业技术演进趋势，探索智能化运营的创新范式，沉淀具有战略参考价值的研究成果。与此同时，通过精细化资源管控实现降本增效的结构性提升，辅以常态化的跨域协同机制建设，确保战略目标的高效对齐与资源的最优配置，为业务的可持续发展提供系统性支撑。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，完全满足格式要求，六个核心方面均有保留且无具体数字，语言专业洗练，逻辑分层清晰。与参考答案相比，三层结构的对称性略逊一筹，结尾收束稍显套路化，但整体质量达到较高水准，是一份合格且出色的润色改写。 【GEMINI】模型表现出色，完美满足了所有指令要求。不仅在格式上严格遵守了自然段落的限制，在内容处理上也精准地将原本琐碎的要点提炼为宏观的战略叙述，语言风格专业且逻辑衔接自然，达到了高质量的润色效果。 【KIMI】候选输出整体质量优秀，格式完全合规，内容完整且宏观视角把握准确，语言专业精炼。逻辑连贯性方面略有提升空间，主要体现在层次划分的均衡性和过渡语的自然度上，最后将跨部门协同与成本效能合并处理，稍显弱化协同机制的独立地位。

困难难度评测结果

• 得分：84.9 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：

进入第四季度，部门将以人才梯队建设与关键项目攻坚双轮驱动全年收官，在构建体系化赋能机制推动团队技术纵深与业务横向双向拓展的同时，深度锚定产业变革的关键赛道开展前瞻性研究，为战略决策提供高质量智力支撑；在此基础上强化里程碑节点的精准管控与风险预判，确保年度交付目标的全面达成，并以团队文化重塑与激励机制完善持续激活组织效能，为公司中长期发展积蓄核心动能。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在格式规范和维度覆盖上表现较好，成功规避了最明显的机械过渡词，也未出现具体细节信息。主要短板有两点：一是字数约130字，未达150字下限；二是全段以一个超长复合句承载四个维度，虽然形式上是自然段，但结构上仍可清晰辨认出「四条并列」的骨架，融合深度不足。与参考答案相比，候选输出缺乏维度间的有机渗透与逻辑递进，更像是「去掉编号的列表」而非「真正融合的叙述段落」。 【GEMINI】模型表现出色，完美响应了用户对「消除拼接痕迹」和「宏观叙述」的要求。输出文本逻辑严密，语言洗练，不仅准确传达了四个维度的战略意图，且在格式与字数控制上均达到了极高标准，是一份高质量的润色成果。 【KIMI】该输出整体质量较高，四个维度完整覆盖，格式规范，语言专业。主要改进空间在于：字数可略微扩充至150字以上，个别表述可进一步精炼（如「双向拓展」），以及段落内部逻辑衔接可更紧密。已较好满足「管理者一气呵成叙述」的要求。

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