qwen3.5-flash 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：qwen3.5-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：
- 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）
- 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
- 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
- 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
- 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：— 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：— 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：
# 高一上学期期中自我总结 时光荏苒，转眼间本学期的学习已过半程。回顾这段时间的校园生活，我深感收获颇丰，同时也清醒地认识到自身的不足。现将本学期的表现总结如下： ## 一、学习态度与课堂表现 本学期我始终保持积极向上的学习态度，付出了较为充分的努力。虽然偶尔会出现注意力分散的情况，但相比以往已有明显改善，专注力有所提升。 ## 二、学科学习情况 **数学方面：** 取得了一定进步，成绩从原来的七十余分提升至八十余分，这一变化让我备受鼓舞，也增强了我继续努力的信心。 **语文方面：** 仍存在明显短板。阅读理解能力有待加强，面对文章时常感到难以准确把握主旨；写作水平也需进一步提升，目前整体表现平平。 **英语方面：** 词汇积累尚可，但语法知识掌握不够扎实，容易混淆。在考试中的完形填空题失分较多，需要重点突破。 **体育方面：** 我对体育课抱有浓厚兴趣，能够积极参与跑步等各项活动，保持良好的身体状态。 ## 三、人际交往 在与同学们的相处中，关系融洽和谐，未发生任何矛盾冲突，营造了良好的班级氛围。 ## 四、未来展望 展望未来，我将制定更为严格的学习计划，付出更多努力。尤其要在语文和英语两门学科上加大投入，弥补不足，争取在下学期取得更大的进步。 ## 五、自我评价 综合考量本学期的整体表现，我为自己打出 **75分**。这既是对已有成绩的认可，也是对未来进步的期许。在接下来的学习中，我将继续砥砺前行，不断完善自我，力争实现更大的突破。
进阶难度评测结果
- 得分：87.9 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。**展望未来，建议公司继续加大对核心技术研发的投入力度，同时在资源调配与预算管理上建立更精细化的监控机制，以确保项目长期可持续发展目标的顺利实现。** **【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】用户活跃度提升40%，为后续商业化变现奠定了坚实基础。 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】系统稳定性显著增强，支撑业务快速迭代的能力大幅提升。 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】数据获取效率提升50%，加速了各部门决策响应速度。 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】合规认证延迟可能影响产品在某些监管严格市场的准入进度。 ---
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体完成度较高，两个追加要求均有响应，语言风格已成功书面化，格式规范清晰。主要问题有两点：一是第3条里程碑影响评估中出现了「提升50%」这一原始材料中完全不存在的数据，属于严重的数据捏造问题；二是展望语句与项目具体背景结合不够紧密，略显通用模板化，且「建议公司」的表述在高层汇报语境下略有不妥。第4条影响评估存在主观推断超出原始信息的问题。综合来看，输出基本满足需求，但数据可信度和展望语句的精准度有待提升。 【GEMINI】模型表现出色，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。内容专业、数据准确，且新增的展望与评估部分逻辑严密，完全符合高层汇报的语境需求。 【KIMI】该输出整体质量较高，核心数据和事实信息保留完整，语言正式流畅，两个追加要求均得到满足。主要扣分点在于展望语句的风格把控不够精准（建议口吻过重、不够稳重），以及部分【影响评估】存在信息增衍（如50%效率提升、快速迭代概念）。格式上里程碑的分行处理与参考略有差异，但不影响实质理解。
困难难度评测结果
- 得分：— 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：
好的，我来将完整报告写入文件。 --- **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** 感谢每一位成员在本季度的全力以赴与辛勤付出，是你们的坚持与热情推动了项目的稳步前进。也感谢公司管理层给予的信任与支持，让我们能够在挑战中不断成长。 --- 现在让我将这个内容写入文件。 project_report_final.docx **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**...
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