Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「项目报告章节提取」的评测结果

这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。

基本信息

  • 模型名称：Google: Gemini 3.1 Pro Preview
  • 用例名称：项目报告章节提取
  • 测试类型：xsct-a
  • 评测维度：文档问答

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 请问这份报告一共包含几个章节？其中哪个章节最可能涉及未来工作安排的内容？请简要说明理由。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 正确回答报告包含的章节总数为7个
  2. 明确指出第6章「Q4 工作计划」最可能涉及未来工作安排
  3. 给出简要合理的理由，说明为什么该章节与未来工作安排相关

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：96.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：96.5 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：

这份报告一共包含 **7 个章节**（含最后的附件部分）。 其中，**第6章“Q4 工作计划”** 最可能涉及未来工作安排的内容。 **理由**： 该报告是对“第三季度（Q3）”进展的总结，因此第四季度（Q4）即代表了未来的时间段。“工作计划”这一标题也明确表明了该章节是用来规划、部署接下来下一阶段的具体工作任务和安排的。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在信息提取、推理解释和表达规范三个维度均表现优秀，完整准确地回答了两个问题，理由充分合理，格式清晰易读，整体质量很高。 【GEMINI】模型表现优秀，准确完成了从文档摘要中提取结构信息并进行逻辑推理的任务。回答内容准确、逻辑清晰，且符合用户对于简洁性的要求。 【KIMI】候选输出在信息提取上完全准确，能够正确从文档摘要中提取章节结构信息并回答问题。推理过程逻辑清晰，理由充分，且回答格式规范、结构分明。整体表现优秀，符合测试任务要求。

进阶难度评测结果

  • 得分：90.8 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：

您提出的质疑非常敏锐且准确。确实，将第2章完全归为“回顾性内容”是不够严谨的。 ### 1. 重新审视章节分类与理由 重新评估后，**第2章「项目背景与目标」应被归类为“贯穿性/混合型内容”（兼具回顾与前瞻）**。 * **回顾性成分（项目背景）：** 解释了“过去”为什么要做这个项目，基于什么痛点或历史契机立项。 * **前瞻性成分（项目目标）：** 目标（如财务指标、市场占有率、产品完备度）是项目最终要抵达的“未来”状态。它不仅指导了Q3的工作，更是Q4乃至明年工作的灯塔。 * **修正后的分类结论：** * **纯回顾性：** 第1章（执行摘要）、第3章（Q3里程碑）、第4章（成本分析）、第7章（附件） * **纯前瞻性：** 第6章（Q4工作计划） * **混合型/贯穿性：** 第2章（背景与目标，连接过去与未来）、第5章（风险与问题，通常是过去发生的问题，但包含对未来的预警）。 --- ### 2. 针对“领导关注成本控制”的 5 分钟汇报调整方案 如果领导的核心关注点是成本，原本“平铺直叙”的汇报顺序就不适用了。你需要将汇报主线从“我们做了什么”调整为**“我们的钱花在哪了、花得值不值、未来怎么省钱/提高ROI”**。 **建议的汇报顺序与时间分配（总计 5 分钟）：** * **第一部分：结论先行与核心成果（约 1 分钟）** * *涉及章节：* 第1章（执行摘要）+ 第3章（Q3里程碑）摘要 * *汇报策略：* 用一两句话交代Q3拿到的最核心业务结果（证明项目的价值），随后立刻切入领导关心的核心议题：“在取得这些成果的同时，Q3的整体预算消耗情况是……” * **第二部分：成本剖析与投入产出（约 2 分钟）—— 【绝对重点】** * *涉及章节：* 第4章（资源投入与成本分析） * *汇报策略：* 详细展开。对比“计划预算”与“实际花费”，说明有没有超支或结余；重点拆解成本大头（如人力、外包、服务器或营销费用）；用Q3的里程碑成果来证明这笔钱花得是否有性价比（即ROI评估）。 * **第三部分：成本相关的风险与隐患（约 1 分钟）** * *涉及章节：* 第5章（风险与问题记录） * *汇报策略：* 过滤掉一般的技术或排期问题，**只讲与“钱”和“资源”相关的风险**。例如：某项外部采购成本上涨预期、某环节返工导致的人力浪费、或者可能导致Q4预算超标的隐患。 * **第四部分：Q4 的成本优化规划（约 1 分钟）** * *涉及章节：* 第6章（Q4工作计划）+ 第2章（项目目标） * *汇报策略：* 结合第2章的“项目目标”，说明Q4计划如何在保证目标达成的前提下，进行成本控制。例如：提出具体的降本增效措施、资源复用计划、或高成本环节的替代方案，给领导吃一颗“定心丸”。 **调整总结：** 压缩了常规的背景和流水账式的进度汇报（从1.5分钟压到0.5分钟左右），将节省下来的时间全部倾斜给第4章的成本拆解（增至2分钟）以及后续章节中关于降本增效的应对策略。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选回答整体质量优秀，对用户追问的两个核心问题均给出了准确、深入且有实操价值的回答。第2章分类的重新审视逻辑严密，修正理由充分；成本控制场景下的汇报方案调整思路清晰，时间分配合理，并提供了具体的汇报策略建议，超出了参考答案的信息量。结构清晰、表达专业，是一份高质量的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确回应了用户的质疑，还展现了极强的业务场景理解能力。在处理复杂逻辑分类和汇报方案调整时，能够做到逻辑严密、重点突出，完全符合专业助手的高标准要求。 【KIMI】该回答整体质量较高，能够敏锐捕捉用户追问中的关键点（第2章分类的模糊性、成本控制需求的优先级），并给出结构清晰、逻辑严密的回应。主要不足在于对第5章分类的额外调整缺乏充分论证，与参考答案存在偏差。方案调整部分表现优秀，充分体现了以受众需求为中心的汇报设计思维。

困难难度评测结果

  • 得分：91.8 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：

以下为您起草的高管汇报邮件，以及关于信息取舍的对比分析： ### 1. 高管汇报邮件草稿 **主题：2024年第三季度数字运营平台项目进展汇报** 尊敬的各位领导： 您好！现向您汇报本项目Q3进展及Q4重点关注事项。 **Q3核心成果与成本说明** 本季度项目整体进度达成率达87%。三大核心里程碑（用户增长平台、数据中台2.0、智能推荐引擎Beta版）均已顺利交付，其中两项提前上线。业务端增长强劲，日活用户峰值逼近年度目标。 由于8月份用户量激增超出预期，为保障系统稳定，团队紧急进行了服务器扩容。这一被动扩容需求导致基础设施支出增加，使得本季度总成本略微超出原定预算，但整体资源投入仍处于合理受控状态。 **Q4关键风险与重点工作** 为确保年度目标达成，Q4需重点关注并应对以下风险： 1. **数据安全合规风险**：当前审查未通过，已作为最高优事项，计划于11月中旬前完成全面整改。 2. **核心人员流失风险**：正推进核心模块知识转移，并制定关键人才保留预案。 3. **预算收紧风险**：针对可能收紧的预算，团队将重新评估任务优先级，确保资源聚焦于推荐引擎正式版发布及性能优化等核心目标。 妥否，请批示。 项目组 2024年10月 --- ### 2. 邮件与前次成本分析段落的信息取舍差异及原因解释 **信息取舍差异：** 1. **数据颗粒度（定量 vs 定性）**：前次分析详细列出了680万、712万、超支32万以及各项具体增减金额；而邮件中完全剔除了这些数字，仅使用“略微超出原定预算”和“基础设施支出增加”等定性描述。 2. **细节覆盖面（全面 vs 抓大放小）**：前次分析涵盖了人力成本超支、第三方服务省钱等所有财务细节；邮件中则完全砍掉了人力和第三方服务的盈亏情况，只保留了“用户激增导致服务器扩容”这一最核心的超支根本原因。 3. **结论导向（客观剖析 vs 消除顾虑）**：前次分析客观指出了团队“容量规划前瞻性不足”的问题；邮件中则将其转化为“业务端增长强劲”的副产品，并强调“整体资源投入受控”。 **产生差异的原因：** 1. **受众视角不同**：前次分析是为您（项目管理者或分析者）提供的复盘材料，需要颗粒度极细的数据来辅助决策和复盘；而邮件的受众是公司高管，高管的时间宝贵，他们更关注项目的宏观健康度、战略目标的达成（如用户增长）以及重大风险，而非纠结于几万元的具体账目明细。 2. **沟通目的不同**：向高管汇报不仅是为了同步信息，更是为了展现团队的掌控力。将超支原因与“用户激增”这一业务利好消息绑定，并强调“资源受控”，可以有效降低高管对超支的负面情绪，证明钱花在了刀刃（业务增长）上。 3. **指令约束限制**：您在需求中明确规定了“不涉及具体金额数据”且“字数控制在400字以内”，这要求在起草邮件时必须进行高度的抽象和信息压缩。

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，准确处理了用户在多轮对话中的意图变更和矛盾指令，邮件内容忠实于文档、格式规范、字数达标，对比分析有深度且逻辑清晰。主要不足在于邮件落款使用「项目组」而非文档作者「产品运营部」，以及收件人格式略不完整，但这些属于细节瑕疵，不影响整体质量。矛盾指令（不写金额但要提超支原因）的处理是本次回答的亮点，定性描述精准到位。 【GEMINI】该模型表现出色，能够精准捕捉用户在多轮对话中不断叠加和变更的复杂指令。在处理「定性描述成本」与「对比分析信息取舍」的任务时，展现了极强的逻辑归纳能力和对业务场景的深刻理解，完全符合专业评测标准。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，成功应对了复杂的多轮对话和矛盾指令。模型准确理解了用户的核心需求：在高管邮件中既要解释超支原因（满足用户修改后的第2点要求），又不能出现具体数字（满足用户明确约束），同时保持积极正面的基调。邮件措辞专业，信息取舍策略得当，对比分析逻辑清晰。主要改进空间在于：1）文档数据的精确引用（如DAU具体数值、部门名称）；2）对比分析可进一步细化到具体被省略的信息项；3）邮件中可更明确地标示风险责任人以增强行动导向。总体而言，这是一个高质量的输出，体现了模型在复杂任务理解和受众适配方面的能力。

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