qwen3.6-plus-preview 在「通知文案润色优化」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：qwen3.6-plus-preview
- 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：
- 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
- 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）
- 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）
- 整体语言风格统一、专业，适合作为正式工作通知
- 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：98.2 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：98.2 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：
--- **关于本季度项目评审工作的通知** 各评审小组： 现就本季度项目评审工作有关事项通知如下： 一、**数据填报要求** 请完整填写评审表各项数据，确保无遗漏。 二、**杰出项目评选** 1. 各小组须按本组项目总数的 **25%** 比例推荐杰出项目； 2. 杰出项目须附详细推荐理由，评分不得低于 **85分**； 3. 未入选杰出项目按常规标准评级即可。 三、**提交时限** 评审表提交截止时间为 **9月30日 17:00**。逾期系统将自动关闭提交入口，请合理安排时间。 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〕 --- **主要优化说明：** - 补充了正式公文标题与结尾格式 - 将口语化表述（如"不要有遗漏的地方""没被选为杰出的项目就正常评级就行了"）替换为规范书面用语 - 采用分条编号结构，层次更清晰 - 关键数据（25%、85分、9月30日17:00）加粗突出，便于快速查阅 - 修正了原文"sincerely"的明显笔误
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在各维度均表现出色，完整保留了原文所有关键信息，准确识别并修正了「sincerely」笔误，口语化表达全面转换为规范书面用语，格式结构清晰专业。相较于参考答案，候选输出还增加了标题、分级编号和关键数据加粗等优化，整体质量略高于参考答案，是一份高质量的正式工作通知润色结果。 【GEMINI】这是一份非常优秀的工作通知润色结果。模型不仅完美保留了所有核心事实和数据，还通过精准的词汇替换和标准公文格式的运用，将原本杂乱口语的草稿提升到了专业、规范的正式公文水平。关键信息的加粗处理体现了极高的实用性和用户意识。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的正式工作通知润色结果。完整保留了原文所有关键信息和数据要求，准确修正了'sincerely'等明显错误，成功将口语化表达转换为规范书面用语，格式结构清晰专业，添加了公文标准要素（标题、结尾、发文单位）。整体达到正式工作通知的发文标准，可直接用于实际工作场景。 minor优化建议：统一编号层级风格，微调个别措辞以消除残余口语色彩。
进阶难度评测结果
- 得分：69.8 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：
**关于开展第三季度项目评审工作的通知** 各小组组长： 您好！为确保本季度项目评审工作顺利推进，现将有关事项与您沟通如下： 一、请各组长协助核对评审表单，尽量将各项信息补充完整，以保证数据的准确性。 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建议不低于 85 分。其余项目请依据实际表现完成常规评级即可。 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发送至项目管理部邮箱。 四、随函附上第三季度订单数据文件（orders_q3.csv，共 87 条记录），供各组长在评审时参考各项目的实际业务情况，以便更全面地评估项目表现。 感谢各位的配合与支持！评审过程中如有任何疑问，欢迎随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】候选输出在语气调整和文案质量方面表现优秀，成功将命令式表达转化为协作感措辞，整体文案正式规范、条理清晰。原意保留方面基本完整，但「建议不低于85分」的措辞略微弱化了原有强制性要求。最大缺陷在于完全未完成「新增内容准确性」维度的要求——未在第四条中加入关于「退款中」和「配送中」异常订单状态的提醒说明，而这是本次评测的重要考察点，直接影响整体得分。 【GEMINI】模型在文案润色、语气调整和格式规范化方面表现非常优秀，能够精准捕捉到用户对“柔和语气”的需求，并对原始口语化表达进行了得体的书面化处理。然而，在功能实现上存在明显缺失，未能按照评分维度要求在第四条中增加关于异常订单状态的提醒说明，这可能是由于输入指令不完整或模型遵循指令不力造成的。 【KIMI】候选输出在语气柔化和格式规范方面表现良好，成功将命令式通知转换为协作感邮件。然而，本次任务的关键要求——在第四条中新增关于'退款中'和'配送中'异常订单状态的提醒——被完全遗漏，这是基于用户提供的orders_q3.csv数据文件（其中明确包含'退款中'和'配送中'状态记录）提出的重要补充。该遗漏导致'新增内容准确性'维度得分为0，显著影响整体完成度。建议复核任务要求，确保数据驱动的具体指示被准确落实。
困难难度评测结果
- 得分：89.1 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：
edit(file_path="evaluation_notice.md", replacements=[{"old_text": "# 关于开展第三季度项目评审工作的通知", "new_text": "综管〔2024〕第17号\n\n# 关于开展第三季度项目评审工作的通知"}, {"old_text": "不得遗漏。", "new_text": "请务必逐项核实，确保无遗漏。"}, {"old_text": "本通知自发布之日起执行。\n\n特此通知。", "new_text": "特此通知。\n\n本通知自发布之日起执行。"}, {"old_text": "2024年X月X日", "new_text": "2024年9月10日"}])
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现良好，正确使用 edit 工具进行4处定点修改，所有修改内容准确无误，多轮指令追踪能力强，公文语言规范。主要扣分点在于缺少修改后使用 read 工具读取并展示最终全文的步骤，未完全满足用户的确认需求。 【GEMINI】模型在公文写作、需求理解和精确编辑操作方面展现了极高的专业素养，能够精准捕捉用户在多轮互动中提出的细微调整。但在流程完整性上存在瑕疵，未按照指令要求在修改后读取并展示全文，属于典型的“行百里者半九十”。 【KIMI】该模型在处理复杂多轮指令变更的公文润色任务中表现出色。能够准确追踪反复变更的要求（收件人、数据参数、条款增删），最终版本完全符合用户最新要求。语言规范正式且体现鼓励导向，精确编辑能力突出，使用 edit 工具完成定点修改而非全量重写。格式结构完整，是一篇合格的正式公文通知。
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