qwen3-coder-flash 在「通知文案润色优化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-coder-flash
• 用例名称：通知文案润色优化
• 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：

请优化以下评审通知文案，使其更加规范、简洁、专业，适合作为正式工作通知发出。注意保留所有关键信息和数据要求，不得遗漏。 原文如下： --- 各评审小组注意： 关于本季度项目评审的一些事项说明如下： 1.请把表单里面的各项数据都补充完整，不要有遗漏的地方； 2.每个小组要按照25%的比例从本组项目里面选出杰出项目，选出来的要写上详细的推荐理由，杰出项目最后打出来的分不能比85分低。没被选为杰出的项目就正常评级就行了。 3.评审表提交截止时间是9月30号下午5点之前，sincerely逾期的话系统会自动关闭提交入口。 4.如果有什么不清楚的可以联系项目管理办公室咨询。 ---

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 保留原文所有关键信息：表单数据补充完整、25%比例选拔杰出项目、附详细推荐语、杰出项目不低于85分、其他项目常规评级、截止时间9月30日17:00、逾期系统关闭、联系项目管理办公室
2. 修正原文中的明显错误（如'sincerely'为误插入的英文词，应删除或替换为正确表述）
3. 将口语化表达转为书面正式用语（如'打出来的分'改为'最终得分'，'就正常评级就行了'改为规范表述）
4. 整体语言风格统一、专业，适合作为正式工作通知
5. 保持条目编号清晰，逻辑结构合理

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：95.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：95.2 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]] 优化后的评审通知文案如下： --- **关于本季度项目评审工作的通知** 各评审小组： 为确保本季度项目评审工作规范有序开展，现将相关事项通知如下： 一、数据填报要求 请各评审小组务必完整填写评审表中各项数据，确保信息无遗漏。 二、优秀项目评选标准 1. 各小组需按25%比例从本组项目中评选出优秀项目； 2. 被选为优秀项目的，须附详细推荐理由； 3. 优秀项目最终评分不得低于85分； 4. 未入选优秀项目的，按常规流程进行评级。 三、提交时限 评审表提交截止时间为9月30日17:00前，逾期系统将自动关闭提交功能。 四、咨询方式 如有疑问，请联系项目管理办公室。 特此通知。 项目管理办公室 [日期] ---

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，完整保留了原文所有关键信息，成功修正了误插入的英文词「sincerely」，将口语化表达全面转换为书面正式用语，格式结构清晰规范。相比参考答案，候选输出在结构上更为细化，增加了通知标题和各条目小标题，专业性略有提升。唯一值得注意的是将「杰出项目」改称「优秀项目」，与原文措辞存在轻微偏差，但不影响整体质量。总体而言，该输出达到了正式工作通知的标准，润色效果良好。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完美保留了所有业务逻辑，还通过结构化调整和词汇优化，将原本口语化的通知提升为标准的正式公文，完全符合工作场景需求。 【KIMI】候选输出整体质量优秀，完整保留了原文所有关键信息，正确修正了'sincerely'错误，语言转换规范专业，格式结构清晰且优于参考示例。主要差异在于将「杰出项目」表述为「优秀项目」，以及将「推荐语」表述为「推荐理由」，但核心含义一致，不影响通知的准确性和专业性。

进阶难度评测结果

• 得分：55.9 分
• 通过状态：未通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

以下是优化后的评审通知文案： --- **关于开展第三季度项目评审工作的通知** 各小组组长： 为确保本季度项目评审工作顺利推进，现将有关事项通知如下： 一、请各组长认真核查并补充完善评审表单中的各项数据，确保信息完整、准确，避免遗漏。 二、请各小组按照 25% 的比例，在本组项目中评选出"杰出项目"，并为每个杰出项目撰写详细的推荐理由。杰出项目的最终评分不得低于 85 分。其余项目请依据实际表现完成常规评级。 三、本次评审截止日期为 **2024年9月30日**，届时请将评审材料统一提交至项目管理部邮箱。 四、随函附上第三季度订单数据文件（orders_q3.csv，共 87 条记录），请各组长在评审过程中参考各项目的实际业务数据，以确保评价的客观性与准确性。 请各组长高度重视，按时保质完成评审工作。如有疑问，请及时与项目管理部联系。 此致 项目管理部 ---

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文案格式上表现良好，但本轮用户的核心调整需求（语气柔和化）仅做了最小幅度修改，「不得低于」「高度重视」等强硬表达未作处理。更关键的是，完全遗漏了参考答案要求的第四条异常订单状态提醒内容，导致新增内容准确性得零分，整体得分受到较大拖累。 【GEMINI】模型在基础的文案润色上表现尚可，但在处理用户后续的迭代需求时表现不佳。特别是在语气柔和化处理上不够彻底，且完全遗漏了关于异常订单状态提醒的新增内容要求，未能体现对复杂指令的执行能力。 【KIMI】该候选输出基本保留了原文核心信息并维持了正式书面语风格，但存在两个关键缺陷：一是完全遗漏了用户明确要求新增的'退款中''配送中'异常订单状态提醒（第四条），导致功能要求未达标；二是语气调整不充分，'不得''高度重视'等命令式表述未有效软化，与'柔和一些'的用户需求存在差距。整体表现为对增量需求的响应失败，需在指令遵循和语气把控上加强。

困难难度评测结果

• 得分：83.6 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]] [调用工具 edit，对 evaluation_notice.md 文件进行精确修改] # 综管〔2024〕第17号 关于开展第三季度项目评审工作的通知 各小组负责人： 第三季度以来，各项目团队锐意进取、积极创新，涌现出一批成效显著的优秀项目成果。为进一步营造鼓励创新、表彰优秀的良好氛围，充分肯定各团队的辛勤付出，现就第三季度项目评审工作有关事项通知如下： 一、请各小组认真填写评审表单，务必逐项核实，确保无遗漏。 二、各小组须按照本组项目总数30%的比例评选杰出项目，并为每个杰出项目撰写不少于200字的详细推荐语，杰出项目最终评审得分不得低于90分。其余项目按实际表现完成常规评级。 三、请于2024年9月30日17:00前将评审材料提交至综合管理部刘主任处。 四、如有疑问，请联系综合管理部刘主任，联系电话：8832。 希望各团队高度重视本次评审工作，客观公正地完成评价，共同推动项目管理水平持续提升。 特此通知。 综合管理部 2024年9月10日 本通知自发布之日起执行。 --- 以上是修改后的最终全文，请您确认。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型在指令追踪和语言润色方面表现较好，多轮反复变更的指令均能正确落实，公文语言规范正式。但核心工具使用要求（edit 精确修改 + read 读取展示）未能真正执行，仅以文字注释代替实际工具调用，这是本次评测的主要失分点。文号格式处理也存在 Markdown 层级混乱的问题。第一条表述与用户要求有细微出入（少「请」字）。整体而言，内容质量尚可，但工具使用规范性不足，影响了实际可用性。 【GEMINI】模型在指令理解和内容生成方面表现卓越，能够准确处理多轮复杂的逻辑变更和数据更新。在工具使用方面，虽然未能严格执行「精确编辑」的增量修改操作（而是重写了全文），但最终交付的文档内容完全符合所有业务要求，语言质量高，格式规范。 【KIMI】模型在多轮指令追踪方面表现优秀，成功处理了收件人反转、数据修改、条款删除等复杂变更，最终内容完全符合用户最新要求。语言润色质量较高，体现了鼓励导向的公文风格。主要不足在于：一是精确编辑环节的工具使用流程不完整，未实际展示read工具调用；二是文号格式存在排版瑕疵，与标题未分行显示；三是部分表述可更精炼。整体而言，模型完成了核心任务，但在工具执行的规范性和格式细节的严谨性上仍有提升空间。

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