OpenAI: GPT-5.4 在「段落润色改写」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: GPT-5.4
• 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：82.6 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：82.6 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：

[[reply_to_current]] 第四季度，团队将围绕能力建设、行业研究、协同机制与流程优化等方面持续推进重点工作：一是加强专业技能提升，组织团队成员系统学习大模型、数据分析等前沿技术，不断提升整体专业能力与业务水平；二是深化行业前瞻研究，持续跟踪行业最新动态，密切关注竞争对手发展动向，形成若干具有参考价值的研究报告；三是强化跨部门协作，进一步加强与技术部、市场部的沟通联动，推动信息高效互通，协同推进重点项目落地；四是聚焦流程优化，对现有运行中不够顺畅的工作流程进行系统梳理与完善，进一步提升整体工作效率。

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质量提升方面表现优秀，四个核心要点均完整呈现，口语化表达已全面转化为正式书面语。然而，最主要的不足在于格式合规性：使用「一是/二是/三是/四是」的并列结构，虽然避免了换行分条，但本质上仍是列举式写法，未能真正将各要点融合为有机的自然段落。参考答案通过主题句统领、逻辑层次划分和衔接词过渡，实现了真正意义上的段落化改写，而候选输出仅完成了「去掉编号」的表面处理，未达到任务的核心要求。 【GEMINI】模型较好地完成了润色任务，将口语化的工作计划转化为正式书面语，且核心信息保留完整。唯一的瑕疵在于使用了「一是...」等序列词，虽然符合自然段定义，但略显刻板，若能通过逻辑连接词（如「同时」「此外」等）进行衔接会更加自然。 【KIMI】该输出在内容完整性和语言专业化方面表现优秀，成功将口语化文本转化为正式书面语并保留了全部核心信息。然而，使用「一是……二是……三是……四是……」的结构虽在形式上为单一自然段，但本质上仍属于分条列项的变体，未能完全满足题目对「无列表、无编号、无分条格式」的严格要求，与参考示例的纯段落形式存在差距。建议在保持内容完整的前提下，通过语义衔接词替代数字标记，实现真正连贯的自然段落。

进阶难度评测结果

• 得分：89.2 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]] Q4阶段将持续围绕用户增长、数据能力建设、组织效能提升与协同机制完善等重点方向统筹推进相关工作。在业务发展层面，将进一步优化用户运营体系，夯实增长基础，推动核心用户规模稳步提升；在能力建设层面，将持续推进数据中台与数据治理体系完善，强化可视化分析与数据应用能力，进一步夯实数据驱动决策基础；在组织发展层面，将着力健全体系化人才培养与专业赋能机制，促进技术能力与业务实践深度融合，持续提升团队整体专业化水平；同时，将加强对行业趋势和前沿技术演进的研判，重点关注智能化技术在运营场景中的应用潜力，提升研究成果对业务发展的支撑价值。此外，还将持续推进资源配置优化与投入产出效率提升，促进经营质量稳步改善，并通过完善常态化跨部门协同机制，进一步增强战略执行过程中的信息联动、资源整合与协作效率。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出基本完成了任务要求：格式合规，六个方面内容完整，保持宏观视角无具体数字。主要不足在于：语言存在词汇重复（「夯实」「持续」等高频词）、表达略显冗余；逻辑分层虽有尝试但层次划分不够清晰，「能力建设」与「组织发展」两层存在概念交叉，整体结构感弱于参考答案的三层递进框架。整体属于中等偏上水平，能满足基本需求但精炼度和结构感有提升空间。 【GEMINI】模型出色地完成了任务，不仅严格遵守了格式限制，还通过合理的逻辑分层将六个要点平滑地融合进了一个自然段落中。语言风格专业、干练，完全符合用户对「宏观、专业、精炼」的需求，是一份高质量的润色输出。 【KIMI】该输出基本完成了任务要求，格式完全合规，六个要点全部涵盖且保持宏观视角，语言专业度较高。主要不足在于逻辑分层的精致度：「同时」「此外」等过渡词的使用略显生硬，成本效能与跨部门协同的合并处理削弱了层次感，部分用词存在轻微重复。整体达到良好水平，但距优秀的润色标准尚有提升空间。

困难难度评测结果

• 得分：80.4 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：

第四季度，部门将围绕年度目标收口与来年布局同步推进各项工作，在保障重点任务高质量交付的基础上，进一步夯实组织能力与发展基础。我们将以业务需求牵引能力提升，持续完善人才培养与成长机制，推动团队专业素养和协同效率稳步提升；结合外部环境变化，加强对重点技术方向和产业趋势的持续研究，形成对经营决策和业务规划更具支撑作用的洞察成果；同时，通过优化协作机制、强化梯队建设和激发组织活力，不断提升整体执行韧性与发展后劲，为年度目标圆满达成及后续工作的有序展开打下坚实基础。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在格式约束上表现良好，字数符合要求，无特殊格式。但存在两个主要问题：一是项目交付维度语意严重薄弱，仅以「保障重点任务高质量交付」一句带过，未能充分体现该维度的核心内容；二是融合自然度不足，「我们将……；结合……；同时……」的并列结构仍有明显的分条拼接感，未能实现四个维度的有机融合。语言风格较为平实，专业性和洗练度有待提升。综合来看，该输出完成了基本任务但未能达到高质量标准。 【GEMINI】模型表现出色，完美满足了所有指令要求。不仅成功将分条列项的工作计划转化为流畅的自然段，还通过精炼的语言实现了宏观战略叙述，完全消除了拼接痕迹，字数控制精准，是高质量的润色范例。 【KIMI】该输出基本满足任务要求，在格式约束和字数控制上表现优秀，语言专业性达标。但核心短板在于「行业洞察」维度的语意弱化明显，且「项目交付」的战略表述深度不足；融合自然度虽无机械过渡词，但模块感仍可察觉。整体属于合格偏上水平，距优秀尚有提升空间。

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