Claude Opus 4.6 在「文档章节排序整理」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Claude Opus 4.6
• 用例名称：文档章节排序整理
• 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` 的章节列表，但顺序被打乱了： [4] 资源投入与成本分析 [7] 附件：数据支撑材料 [2] 项目背景与目标 [5] 风险与问题记录 [1] 执行摘要 [6] Q4 工作计划 [3] Q3 主要里程碑完成情况 该文档信息如下： - 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 请根据所标示的编号顺序对这些章节进行重新排列，输出正确顺序的章节列表。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 按照编号 [1] 到 [7] 的升序排列所有章节
2. 输出结果包含全部 7 个章节，不遗漏任何一项
3. 章节名称与原文保持一致，不得篡改或省略

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：100.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：100.0 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：

根据编号重新排列后的正确章节顺序如下： 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

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完美完成了任务，章节排序正确性和内容完整性均达到满分，与参考答案完全吻合。 【GEMINI】模型准确识别了输入文档中的编号逻辑，并成功将其按升序排列，输出格式清晰，完全符合任务要求。 【KIMI】该候选输出完全满足任务要求，章节排序正确且内容完整，无任何错误或遗漏。

进阶难度评测结果

• 得分：98.3 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：

以下是按重排后顺序对各章节的分类： --- ### 📌 回顾性内容（回顾过去的工作） 1. 项目背景与目标 2. 执行摘要 3. 资源投入与成本分析 4. Q3 主要里程碑完成情况 6. 风险与问题记录 --- ### 🔭 前瞻性内容（展望未来的计划） 5. Q4 工作计划 --- ### 📎 辅助性内容（附件、数据等支撑材料） 7. 附件：数据支撑材料 --- **简要说明：** - **回顾性内容**涵盖了项目的背景介绍、已完成工作的总结（执行摘要、里程碑完成情况）、资源与成本的回顾分析，以及过程中遇到的风险与问题记录——这些都是对已发生事项的梳理和总结。 - **前瞻性内容**仅有 Q4 工作计划，是面向下一阶段的行动规划。 - **辅助性内容**为附件数据支撑材料，服务于报告主体内容的佐证和参考。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在分类准确性、序号对应和格式规范三个维度上均表现优秀，与参考答案高度一致。分类逻辑清晰，补充说明到位，格式整洁易读，整体质量极高，接近满分水平。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确完成了章节的分类任务，还提供了合理的分类说明，且严格遵守了上下文中的重排序号，输出格式规范、专业。 【KIMI】候选输出在核心任务上表现优秀：分类完全准确，序号与名称对应无误，格式清晰易读。对回顾性、前瞻性、辅助性三类内容的划分与参考答案一致，且提供了合理的分类说明。格式上略有装饰性增强，但不影响功能要求的达成。整体质量高，符合评测标准。

困难难度评测结果

• 得分：94.0 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，以下是最终文档的完整目录及变更记录： --- ## 最终文档目录 1. 执行摘要（原第1章） 2. 项目背景与目标（原第2章） 3. Q3 主要里程碑完成情况（原第3章） 4. 资源投入与成本分析（原第4章） 5. Q4 工作计划（原第6章） 6. 风险与问题记录（原第5章） 7. 变更记录（新增章节） --- ## 第7章 变更记录 **变更日期**：今日 **变更说明**：本次对《2024年第三季度项目进展报告》的章节结构进行了调整，具体变动如下： ### 一、删除章节 | 被删除章节 | 原编号 | |---|---| | 附件：数据支撑材料 | 原第7章 | ### 二、章节编号对照表 | 新编号 | 章节标题 | 原编号 | 变动说明 | |---|---|---|---| | 1 | 执行摘要 | 原第1章 | 保持不变 | | 2 | 项目背景与目标 | 原第2章 | 保持不变 | | 3 | Q3 主要里程碑完成情况 | 原第3章 | 保持不变 | | 4 | 资源投入与成本分析 | 原第4章 | 保持不变 | | 5 | Q4 工作计划 | 原第6章 | 由第6章调整为第5章 | | 6 | 风险与问题记录 | 原第5章 | 由第5章调整为末尾第6章 | | 7 | 变更记录 | — | 本次新增章节 | ### 三、变更摘要 本次调整共涉及 **删除1章、位置调整2章、新增1章**。调整后文档由原来的7章变为现在的7章（删1增1），整体逻辑为：先总览再溯源，依次呈现成果与成本，衔接未来计划，最后聚焦风险，末尾附变更记录以备查。 --- 文档已按此方案保存完毕。如需进一步修改请随时告知。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在所有评分维度上均表现优秀。模型准确追踪了三轮对话中用户不断变更的意图，正确合并了所有指令，生成了符合要求的7章目录和详细的变更记录。目录序号、原编号标注、删除章节处理均完全正确。变更记录以结构化表格呈现，信息完整且超出基本要求。阅读逻辑摘要精炼准确。整体输出格式清晰专业，是一份高质量的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解并执行多轮交互中的复杂指令。在处理章节重排、删除、新增以及编号对照等任务时逻辑严密，输出格式清晰专业，完全满足了所有功能性要求。 【KIMI】模型在多轮复杂指令追踪和矛盾处理方面表现优秀，成功整合了用户的多次变更要求，生成了正确的最终章节结构和详细的变更记录。主要缺陷在于遗漏了用户明确要求的「重排阅读逻辑摘要」输出，该摘要虽在中间轮次生成但未在最终输出中呈现，导致功能完整性受损。建议加强最终输出前的指令核对，确保所有累积要求都被满足。

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