qwen3.6-plus-preview 在「段落润色改写」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.6-plus-preview
• 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：91.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：91.5 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：

第四季度工作计划将围绕以下四个方向统筹推进：在团队建设方面，着力推进专业技能提升，组织成员系统学习大模型、数据分析等前沿技术，持续夯实团队专业能力；在行业洞察方面，加强行业前瞻研究，密切跟踪市场动态与竞品策略，定期输出高质量研究报告，为决策提供参考依据；在协同机制方面，深化与技术部、市场部的跨部门协作，打通信息壁垒，形成联动合力，共同保障重点项目高效落地；在运营效能方面，全面开展流程优化工作，系统梳理并改进现有工作流程中的薄弱环节，切实提升整体工作效率。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出总体质量较高，成功完成了将口语化分条列项内容改写为正式书面自然段落的任务。四个核心要点均完整保留，语言专业洗练，格式基本合规。主要不足在于：段落结构采用了重复的「在……方面」并列句式，虽未违反格式要求，但与更自然流动的段落写法相比略显机械，衔接过渡词也较为单一，缺乏参考答案中的统领性开篇和多样化过渡。整体属于较优质的润色输出，略低于参考答案的表达水准。 【GEMINI】本次任务的生成结果非常优秀。模型不仅精准地捕捉并转化了所有业务信息点，还展现了极高的文学润色能力，将原本琐碎口语的工作计划改写成了专业、严谨且结构完整的书面报告段落，完全符合专业 AI 评测的高标准要求。 【KIMI】该输出基本满足任务要求，四个核心要点完整保留，语言正式专业，格式合规。主要不足在于过度依赖「在……方面」的平行结构，使段落带有隐性条列感，衔接方式单一，影响了自然段的流畅度和阅读体验。建议在保持信息完整的前提下，减少句式重复，增强语义层面的自然过渡。

进阶难度评测结果

• 得分：94.8 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将聚焦核心业务与底层能力的协同演进。业务端持续深化用户增长战略，优化获客与留存全链路，驱动核心用户规模稳步扩张；同步夯实数据底座，完善数据治理与分析体系，全面强化数据驱动的决策效能。在组织与战略层面，构建体系化的团队赋能机制，促进技术与业务深度融合，并前瞻性洞察行业技术演进，深耕智能化运营应用范式，沉淀具有战略参考价值的研究成果。运营保障方面，实施精细化资源管控以优化投入产出结构，同时建立常态化跨域协同机制，确保战略目标高效对齐与资源统筹调配，为下一阶段的高质量发展提供坚实支撑。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出质量较高，完整满足格式要求，六个核心方面全部覆盖且保持宏观视角。语言专业洗练，逻辑分层清晰（业务端→组织与战略→运营保障），与参考答案的三层结构高度吻合。细微不足在于「成本效能」表述略显单薄，以及「高质量发展」等套语略降语言精炼度，但整体表现优秀，达到专业报告写作水准。 【GEMINI】模型表现出色，完美完成了任务。它不仅严格遵守了所有的格式和内容禁令（如不使用数字、不使用列表），还通过逻辑分类（业务、组织、运营）对内容进行了二次重组，使原本分条列项的计划变成了一个语意连贯、专业度极高的职场段落。 【KIMI】该输出整体质量较高，成功将六个要点整合为流畅的自然段落，格式合规、内容完整、语言专业。主要改进空间在于逻辑分层的合理性（行业趋势的归类）以及个别用词的搭配优化。与参考相比，过渡语的准确性和层次递进关系稍逊一筹，但已达到良好的商用标准。

困难难度评测结果

• 得分：84.8 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，部门将以项目交付为核心抓手，聚焦关键里程碑的精准管控，确保年度履约目标高质量达成。围绕这一主线，同步推进团队能力升级与前沿趋势研判，通过体系化的人才赋能机制夯实专业底座，并建立常态化行业研究框架，持续输出具有战略参考价值的洞察成果。在此基础上，进一步完善人才梯队与激励机制，以组织效能的稳步提升为各项战略目标的落地提供坚实保障。

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性和语言专业性上表现尚可，成功消除了明显的机械过渡词（如「在……层面」「此外」），但仍存在三个主要问题：一是字数明显不足（约130字，未达150字下限）；二是段落结构仍呈现「三段式递进」的拼接感，未能真正实现四个维度的有机融合；三是行业洞察维度的语意覆盖较为单薄。与参考答案相比，候选输出在融合自然度和内容深度上均有提升空间。 【GEMINI】这是一份高质量的重写。模型不仅完美执行了字数和格式的硬性约束，更在文本的“有机融合”上表现出色，将原本离散的四个计划要点转化为具有内在因果和递进关系的职场汇报段落，展现了极强的文本理解与重组能力。 【KIMI】该输出在四个维度上表现均衡，较好地完成了将分条列表整合为自然段落的核心任务。原意保留完整，格式规范，语言专业且可读性强。融合自然度尚有微小提升空间，但整体已消除明显的拼接痕迹，可作为管理层汇报的合格文本。

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