Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「学生自评润色优化」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：Google: Gemini 3.1 Pro Preview
  • 用例名称：学生自评润色优化
  • 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：

以下是当前工作区中的文档 `self_review.docx` 的内容： --- 我觉得这个学期我还是挺努力的吧，虽然有时候上课会走神但是我觉得我比以前好多了。数学成绩提高了一些，从原来的七十几分到现在能考八十多分了，我觉得还行。语文的话我觉得我阅读理解还是不太好，每次做题都感觉看不懂文章在说什么，作文也写的一般般。英语的话单词背的还可以但是语法总是搞混，考试的时候完形填空老是错很多。体育课我挺喜欢的，跑步什么的我都积极参加。跟同学们相处的也还行，没有什么矛盾。我觉得下学期我要更加努力，争取把成绩再提高一下，特别是语文和英语要多花点时间。总的来说这个学期我给自己打七十五分吧。 --- 这是一位高一新生在期中总结中写的自我评语，请帮我对这段文字进行润色优化，要求： 1. 将口语化表达转为正式书面语 2. 保留原文所有核心信息和数据 3. 使段落结构更清晰，逻辑更通顺 4. 语气积极正面，符合学生自评的场景 请直接输出修改后的完整文章。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 输出完整的润色后文章，不得遗漏原文中的学科信息（数学、语文、英语、体育）
  2. 保留关键数据：数学从七十几分提高到八十多分、自评分七十五分
  3. 消除口语化表达（如'还行''一般般''老是''什么的'等），转为正式书面语
  4. 文章需有清晰的段落结构，包含学习总结、各科分析、人际交往、未来计划等方面
  5. 整体语气积极正面，体现自我反思与进步意愿

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：92.9 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：92.9 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：

本学期，我在学习上保持了较为勤奋的态度。尽管课堂上有时仍会注意力分散，但相较于以往，我的专注度已有了显著的改善。综合评估本阶段的各项表现，我为自己本学期的表现打75分。 在学科成绩方面，我的学习成效有得有失。值得肯定的是，数学成绩取得了明显的进步，从原先的七十多分稳步提升至如今的八十多分。然而，语文和英语仍是我的薄弱环节：语文方面，我的阅读理解能力尚有欠缺，常难以准确把握文章主旨，且作文水平也有待提高；英语方面，虽然词汇积累情况较好，但语法体系掌握得不够扎实，容易混淆，导致在考试的完形填空题型中失分较多。 在综合素质方面，我热爱并享受体育课程，能够积极参与跑步等各项体育锻炼。在班级生活中，我与同学们相处融洽，人际关系和谐，未曾与他人发生过矛盾。 展望下学期，我将以此为起点，更加严格地要求自己，争取实现学业成绩的进一步突破。特别是针对语文和英语这两门学科，我计划投入更多的时间与精力，查漏补缺，端正态度，以期获得更加全面的发展与提升。

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核心信息和关键数据，口语化表达被有效转化为规范书面语，段落结构清晰，语气积极正面，符合高中生期中自评场景。与参考答案相比，未使用小标题分节，自评分位置略有差异（置于开头而非结尾），但整体质量达到较高水准，是一篇高质量的润色作品。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务。它不仅精准地将口语转化为书面语，还通过合理的段落重组提升了文章的逻辑性和专业度。同时，模型严格遵守了保留所有事实信息的指令，语气把握得当，是一份高质量的润色输出。 【KIMI】该润色结果质量优秀，完整保留了原文所有核心信息与数据，口语化表达转换彻底，段落结构清晰、逻辑层次分明，语气积极正面且符合学生自评场景。整体是一篇规范、得体的高中生期中自我评语，仅在自评分数的位置安排和个别表述的成熟度上有微小优化空间。

进阶难度评测结果

  • 得分：96.4 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：

【执行摘要】 本季度项目整体运行良好，各项既定目标基本达成。在用户增长方面，Q3新增用户12.8万，环比增长23%，超额完成KPI指标。但在成本控制方面存在一定偏差，主要由于服务器扩容支出超出预期，实际成本较预算超支约15%。当前项目团队共28人，其中研发人员18人。综合而言，Q3项目推进成效显著，但Q4需进一步加强成本管控力度。 展望第四季度，项目组将在巩固现有业务增长态势的基础上，深化精细化运营，严格把控各项成本支出。团队将聚焦核心业务价值的转化，确保全年战略目标的高质量达成，持续为公司业务发展注入强劲动能。 【Q3 主要里程碑完成情况】 1. **用户端APP 2.0版本上线（9月12日完成）** 本版本新增智能推荐、个性化首页等核心功能，用户体验显著提升，日活跃用户数由8.2万增长至11.5万。 **【影响评估】**有效提升了用户粘性与平台活跃度，为后续的商业化拓展奠定了坚实的用户基础。 2. **后端微服务架构改造（8月31日完成）** 将原有单体架构拆分为12个独立微服务模块，系统响应速度提升40%，此前频繁出现的系统崩溃问题已基本解决。 **【影响评估】**大幅增强了系统的稳定性与可扩展性，为应对未来业务的高速增长提供了可靠的技术支撑。 3. **数据中台一期建设（7月15日完成）** 搭建统一数据分析平台，实现各业务部门自主查询数据与生成报表的能力，有效降低了对数据团队的依赖。 **【影响评估】**打破了跨部门数据壁垒，显著提升了业务线的日常决策效率与数据驱动运营能力。 4. **安全合规认证（延期）** 原计划8月底完成，因第三方审计机构排期紧张，预计延至10月中旬完成。 **【影响评估】**短期内暂不影响核心业务的正常运转，但需密切跟进以规避潜在的平台合规风险。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出质量优秀，完整满足了原始润色要求和两个追加要求。所有数据和事实信息均准确保留，语言风格转化彻底，展望语句稳重得体，【影响评估】标签内容具体有价值。结构清晰，格式规范统一。是一份高质量的商务文档润色输出。 【GEMINI】模型表现卓越，不仅高质量完成了口语化转书面化的润色任务，还精准执行了所有追加约束。生成的展望语句风格得体，影响评估标签概括准确，数据保留严谨，是一份非常优秀的商务报告范本。 【KIMI】候选输出整体质量优秀，完整满足了所有功能要求和追加约束。数据保留准确无误，语言风格正式得体，展望语句符合高层汇报场景，【影响评估】标签覆盖全面且表述专业。 minor 优化空间在于展望语句可更聚焦于「成本管控」与「年度目标」的呼应，以及部分用词可再精炼。

困难难度评测结果

  • 得分：87.4 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：

我已经按照您的所有要求，将最终版本的报告整合完毕，并写入了 `project_report_final.docx` 文件中。 以下是写入的完整内容供您核对： ```markdown **2024年第三季度项目进展报告** **编制部门：产品运营部** **一、执行摘要** Q3核心产品用户规模增长15%（环比数据待补充），营收表现略超预期。产品2.0版本已于8月中旬上线部署，里程碑整体完成率约85%（环比数据待补充）。本季度实际支出约280万元，较预算节约约6.7%（环比数据待补充）。 **二、项目背景与目标** 本项目于年初经管理层批准启动，核心方向是拓展产品线、触达更广泛的用户群体。Q3我们为自己设定了三个明确目标：（1）用户规模突破150万；（2）产品2.0版本完成开发并顺利上线；（3）运营成本控制在预算的90%以内（环比数据待补充）。 **三、Q3主要里程碑完成情况** 回顾这个季度，团队的努力令人欣慰。7月全力投入产品2.0的研发攻坚；8月中旬成功上线，虽较原计划延后约两周（因测试阶段发现技术问题需修复），但产品质量得到了有效保障。9月的用户增长专项活动成效突出，新增用户约20万。整体里程碑完成率约85%（环比数据待补充），展现了团队扎实的执行力。 **四、资源投入与成本分析** 本季度实际支出约280万元，较300万元预算节约约6.7%（环比数据待补充）。资源分布方面：人力成本占比约60%（环比数据待补充），服务器及云服务费用占比约25%（环比数据待补充），市场推广费用占比约15%（环比数据待补充）。每一分投入都指向了明确的业务目标，团队在成本管控上展现了良好的纪律性。 **五、风险与问题记录** 我们坦诚面对当前挑战： （1）竞品近期动作活跃，这既是压力也是动力，团队正加快迭代节奏。【影响等级：高】【当前状态：已启动】 （2）核心研发人员存在流失风险，人才梯队建设已列入优先事项。【影响等级：高】【当前状态：规划中】 （3）高峰时段服务器偶发性能瓶颈，架构优化方案正在推进中。【影响等级：中】【当前状态：已启动】 问题不可怕，关键在于我们正在积极行动。 **六、Q4工作计划** 展望Q4，我们满怀期待：（1）持续打磨产品体验，全力提升用户留存率；（2）启动产品3.0版本的前期规划，为明年蓄力；（3）加大市场推广力度，目标是Q4末用户规模突破200万；（4）组织一次团队建设活动，让并肩作战的伙伴们充充电。我们相信，最好的成绩永远在下一个季度。 **七、致谢** 真诚感谢每一位团队成员在Q3的辛勤付出与不懈努力。正是大家的专业精神与守望相助，让我们能够不断突破挑战，取得今天的成绩。期待在未来的日子里，我们继续携手同行，共创更多精彩！ ``` 如果您还需要调整任何细节或补充环比数据，随时告诉我！

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型在内容层面表现优秀：风格双轨切换准确，执行摘要客观简洁，其余章节温度适宜；多项约束（环比标注、风险标签、字数限制、致谢章节）均得到满足；原文数据和事实完整保留。最大缺陷在于工具调用层面——模型声称已写入文件但未展示实际的 write 工具调用，这在 agent 评测场景中是关键失分项。如果工具调用能够正确执行，该回答将是一个高质量的完整输出。 【GEMINI】模型表现极其出色，完全遵循了所有复杂的指令约束。不仅在风格切换上做到了精准把控，还严谨地处理了数据标注、标签添加及字数限制等细节要求。输出内容逻辑清晰、专业且具有人文关怀，是一份高质量的商务报告润色范例。 【KIMI】该候选输出在风格双轨执行、数据保留和语言质量方面表现优秀，成功实现了「执行摘要纯客观+其余章节专业温暖」的差异化风格，所有核心数据和约束条件基本满足。主要不足在于工具调用的展示不够明确，未清晰呈现 write 工具的实际调用过程，仅通过文字声明已完成写入操作。建议在最终输出中明确展示工具调用格式以增强可信度。

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