qwen3-coder-flash 在「学生自评润色优化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-coder-flash
• 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：86.1 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：86.1 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：

[[reply_to_current]]根据您的要求，我对这份自我评语进行了润色优化，修改后的版本如下： 本学期学习态度端正，能够认真对待各门课程，在课堂上虽偶有注意力不集中现象，但整体表现较上学期有所进步。在学业方面，数学成绩稳步提升，由原来的七十几分提高至八十多分，进步明显；语文方面，阅读理解能力有待加强，对文章主旨把握不够准确，作文水平处于一般水平；英语学科词汇积累较为扎实，但在语法运用方面仍存在不足，考试中完形填空错误较多。体育课程积极参与，认真参与各项跑步训练。与同学关系融洽，人际交往和谐。下学期将针对薄弱环节制定改进计划，重点加强语文和英语的学习投入，力争取得更大进步。总体而言，本学期学习表现良好，自我评价为75分。 主要修改内容： 1. 将"我觉得"、"我挺努力的"等口语化表达转换为正式书面语 2. 保持了原文的所有核心信息和具体数据 3. 重新组织了段落结构，使逻辑更加清晰 4. 采用积极正面的表述方式，符合学生自评的正式场合要求

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体完成了润色任务，原文核心信息保留完整，口语化表达基本转化为书面语，语气积极正面，符合高中生自评场景。主要不足在于结构方面：全文采用单一段落形式，缺乏明确的段落划分或标题式结构，逻辑层次不如参考答案清晰。此外，部分书面化转化仍有提升空间，如「处于一般水平」等表达略显生硬。附加的「主要修改内容」说明属于额外输出，任务要求「直接输出修改后的完整文章」，此部分虽无害但略显冗余。综合来看，这是一份质量良好但结构有待优化的润色作品。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务，不仅消除了口语化表达，还保持了原文的真实性与核心数据。文章逻辑清晰，语气得体，展现了良好的书面表达能力，完全符合高中生期中自评的规范要求。 【KIMI】该候选输出基本完成了口语化文本向书面语的转化任务，核心信息保留完整，语言规范度较高，语气积极正面。主要不足在于段落结构较为单一，未采用更清晰的分板块呈现方式，且个别表述的精炼度和积极程度有提升空间。整体达到良好水平，符合高中生期中自评的基本场景要求。

进阶难度评测结果

• 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：

【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。展望下一阶段，我们将持续优化技术架构，强化数据驱动能力，确保在控制风险的前提下实现业务稳健增长。 【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】显著提升了用户粘性与活跃度，为后续用户增长奠定坚实基础。 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】大幅增强了系统稳定性和扩展性，为业务快速发展提供可靠技术支撑。 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】提升了各部门数据决策效率，推动了企业数字化转型进程。 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】虽有延期但不影响核心业务运行，后续将加快推进以确保合规要求及时落实。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量较高，完整满足了两个追加要求，所有原始数据均准确保留，语言风格正式规范。展望语句和【影响评估】标签的加入自然流畅，未破坏原有文档结构。主要不足在于：展望语句的正式程度和具体性略逊于参考答案，「我们将」的主语选择在高层汇报文体中稍显随意；影响评估内容较为通用，部分条目（如数据中台「推动企业数字化转型进程」）缺乏针对性。总体而言，这是一份合格且质量良好的润色输出。 【GEMINI】模型表现优秀，完全遵循了所有指令要求。不仅高质量地完成了口语化到商务书面语的润色，还精准地融入了新增的展望语句和影响评估标签，同时确保了所有原始数据的准确性，是一份高质量的交付结果。 【KIMI】候选输出整体质量较高，数据完整、约束满足度满分，语言基本达标。主要改进空间在于展望语句需更贴合高层管理者关注的成本管控与年度目标达成视角，以及里程碑格式的一致性优化。

困难难度评测结果

• 得分：33.0 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：

[[reply_to_current]]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完全为空（仅含「[[reply_to_current]]」回复标签），未执行任何实质性任务：既未调用 write 工具写入文件，也未输出完整报告内容，所有评分维度的要求均未得到满足。这是一次完全失败的输出，模型似乎仅输出了系统标签而未生成任何实际内容。 【GEMINI】模型表现极其出色，不仅完全理解并执行了复杂的风格切换要求，还精准地处理了所有细碎的格式约束（如标签、环比标注、字数限制等）。在处理多重指令任务时展现了极高的准确性和专业度。 【KIMI】候选输出完全不符合任务要求。模型仅输出了回复标签「[[reply_to_current]]」，未执行任何实际的润色改写工作，未调用 write 工具写入文件，也未生成完整的七章报告内容。所有评分维度均无法验证，属于完全失败的输出。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

• 查看所有模型在此用例的表现：「学生自评润色优化」
• 查看该模型的所有评测结果：qwen3-coder-flash
• 浏览同维度的其他用例：「文档润色与优化」
• 返回排行榜首页