MiniMax-M2.7 在「项目报告要点提炼」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：MiniMax-M2.7
- 用例名称：项目报告要点提炼
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档问答
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 `project_report.docx` 摘要： **文档标题**：2024年第三季度项目进展报告 **作者**：产品运营部 **字数**：约 3200 字 **章节结构**： 1. 执行摘要 2. 项目背景与目标 3. Q3 主要里程碑完成情况 4. 资源投入与成本分析 5. 风险与问题记录 6. Q4 工作计划 7. 附件：数据支撑材料 --- **以下为文档正文内容：** # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本报告总结了产品运营部在2024年Q3期间的核心工作进展。本季度团队围绕用户增长与产品体验优化两大战略方向，完成了3个关键里程碑，整体项目进度达成率为87%。 ## 2. 项目背景与目标 根据年度OKR规划，Q3的核心目标包括：（1）DAU（日活跃用户数）提升至150万；（2）完成V2.5版本的全量发布；（3）将用户NPS（净推荐值）从32分提升至40分以上。 ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 - 里程碑1：V2.5版本于8月15日完成全量灰度发布，覆盖率100%，崩溃率控制在0.03%以下。 - 里程碑2：DAU于9月底达到142万，完成目标的94.7%，未达预期主要受暑期后用户回落影响。 - 里程碑3：NPS评分提升至41分，超额完成目标。 ## 4. 资源投入与成本分析 Q3总投入预算为580万元，实际支出为563万元，节余17万元（节余率2.9%）。人力方面，团队从32人扩充至38人，新增6名研发工程师。服务器及云资源成本环比上升12%，主要因灰度发布期间扩容所致。 ## 5. 风险与问题记录 - 风险1：核心缓存组件Redis集群在8月22日出现一次P1级故障，导致服务降级约45分钟，已完成RCA（根因分析）并部署双活方案。 - 风险2：第三方支付SDK升级延迟，影响V2.6版本排期，预计推迟2周。 - 问题：部分新入职工程师对CI/CD流水线不熟悉，已安排专项培训。 ## 6. Q4 工作计划 （1）完成V2.6版本开发与发布，重点优化支付流程与消息推送模块；（2）DAU冲刺160万目标；（3）启动数据中台二期建设，完成用户画像标签体系搭建；（4）推进SRE（站点可靠性工程）体系落地，目标SLA达99.95%。 ## 7. 附件 详见附件A：Q3用户增长数据明细；附件B：成本分摊表。 --- 请帮我提炼这份项目进展报告的核心要点，要求按章节结构逐一归纳，每个章节用1-2句话概括关键信息。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 按文档的7个章节结构逐一进行要点提炼
- 每个章节用1-2句话概括关键信息，不遗漏核心数据
- 准确提取报告中的关键数据指标（如DAU数值、NPS评分、预算金额、完成率等）
- 语言简洁专业，结构清晰有层次
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：89.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：89.3 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：
用户希望我根据提供的项目进展报告摘要，提炼核心要点，按章节结构逐一归纳，每个章节用1-2句话概括关键信息。这是一个简单的文档摘要任务，我直接输出即可。 ## 2024年Q3项目进展报告核心要点 | 章节 | 核心要点 | |------|----------| | **1. 执行摘要** | Q3项目进度达成率87%，围绕用户增长与产品体验优化两大方向推进。 | | **2. 项目背景与目标** | 三大核心目标：DAU提升至150万、V2.5全量发布、NPS从32分提升至40分以上。 | | **3. 里程碑完成情况** | V2.5版本100%全量发布，DAU达142万（目标94.7%），NPS达41分超额完成。 | | **4. 资源与成本** | 预算580万，实际支出563万（节余2.9%）；团队扩编至38人，云资源成本环比上涨12%。 | | **5. 风险与问题** | Redis集群P1故障1次（45分钟，已双活改造）；支付SDK升级延期2周；新人CI/CD培训已安排。 | | **6. Q4工作计划** | V2.6发布、DAU冲刺160万、数据中台二期建设、SRE体系落地（SLA 99.95%）。 | **一句话总结**：Q3整体表现良好，核心指标基本达成，成本控制得当；Q4重点聚焦产品迭代与平台能力建设。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量良好，采用表格形式清晰呈现各章节要点，关键数据指标提取较为完整准确，语言简洁专业。主要不足是遗漏了第7章「附件」的要点归纳，导致信息提取完整性略有扣分。其余章节的理解和表达均达到较高水准，附加的「一句话总结」也体现了对报告整体的把握能力。 【GEMINI】模型表现出色，能够高效地将长文档转化为结构化、易读的要点摘要。虽然在处理第7章「附件」时采用了表格归纳而非逐项列出，但整体信息完整度高，数据准确，逻辑清晰，完全满足任务要求。 【KIMI】该输出是一份高质量的项目报告摘要，信息覆盖全面、数据准确、结构清晰。采用表格形式提升了可读性，但部分细节信息（如具体时间、原因说明）有所简化。整体表现优秀，满足用户核心需求。
进阶难度评测结果
- 得分：97.3 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：
用户对报告内容进行了三个追问，要求我从文中数据推算和整理答案。我来逐一分析： **追问1：预算执行率91.2%的计算方式及总季度预算** 已知： - Q3实际支出：328万元 - 预算执行率：91.2% 公式：预算执行率 = 实际支出 / 总预算 × 100% 反推：总季度预算 = 实际支出 / 预算执行率 = 328 / 91.2% ≈ 359.65万元 可以列出公式验证。 **追问2：M8延期的天数及技术细节** - 原定日期：9月30日 - 预计完成：10月20日 - 延期天数：10月20日 - 9月30日 = 20天 技术细节：第三方SDK兼容性问题，已协调供应商提供hotfix补丁。 **追问3：风险记录中的量化指标** 从风险章节中提取： 1. NPS（用户推荐意愿评分）：当前值62分，目标值70分 2. 核心开发人员离职：2名高级工程师提出离职意向（这个是计数，不是范围指标，但也可以算作量化风险项） 另外，文中没有明确给出SLA可用性99.95%是否作为风险项，但这是项目背景中的目标，不属于风险记录部分。 需要逐一验证这些数据的准确性，确保计算无误。 根据文中数据逐一推算如下： --- **追问1：预算执行率91.2%的推算** 计算公式： > 预算执行率 = 实际支出 ÷ 总预算 × 100% 已知实际支出328万元，执行率91.2%，反推总季度预算： > 总预算 = 328 ÷ 91.2% ≈ **359.65万元** 验证：328 ÷ 359.65 ≈ 91.2% ✓ 即Q3季度预算约为**360万元**（取整）。 --- **追问2：M8延期的天数与技术细节** | 项目 | 内容 | |------|------| | 原定完成日 | 9月30日 | | 预计完成日 | 10月20日 | | **延期天数** | **20天** | 技术细节：因**第三方SDK兼容性问题**导致，文中未披露具体是哪家供应商或哪类SDK，已协调供应商提供hotfix补丁（热修复）来解决。 --- **追问3：风险记录中的量化指标** | 指标名称 | 当前值 | 目标值 | 备注 | |----------|--------|--------|------| | NPS（净推荐值） | 62分 | ≥70分 | 低代码建模工具的用户体验评分 | | 高级工程师离职意向 | 2人 | 0人（需挽留） | 核心开发人员流失风险 | > 注：99.95% SLA可用性属于"项目背景与目标"中设定的基准指标，并非风险记录中的监控指标，故未列入上表。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型对三个追问的回答质量均达到高水准。数学推算过程完整且准确，信息提取覆盖文档中所有相关量化指标，结构化表达清晰专业。特别值得肯定的是，模型主动区分了「风险记录」与「项目背景目标」中的指标，避免了信息混淆，体现了较强的文档理解能力。整体表现优秀，接近满分水平。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解文档内容，通过数学推算得出正确结论，并以结构化的方式清晰呈现信息，完全符合评测要求。 【KIMI】该回答质量优秀，严格基于文档原文进行推理和计算，未引入外部假设。三个追问均得到准确、完整的回应，数学推算正确，信息提取全面，结构清晰专业。特别值得肯定的是对文档边界条件的主动说明（如排除非风险项的SLA指标），体现了良好的信息甄别能力。
困难难度评测结果
- 得分：91.6 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：
用户要求我生成一份面向管理层的精简汇报摘要，要求： 1. 包含Q3整体评价（一句话） 2. 用具体数字说明关键成果和偏差 3. 必须突出Q4计划中的2个覆盖遗漏点作为管理层关注建议 4. 语气正式、适合在高管周会上使用 5. 修正DAU的归类——DAU突破120万仅作为事实陈述，不作为超额完成项 让我综合之前的所有分析来撰写这份摘要： Q3整体评价：整体进展符合预期，但存在供应链模块延期和预算局部超支的情况 关键成果： - 推荐算法CTR提升18.2%（目标15%） - 预算执行率87.3%（实际支出506.34万/预算580万） - DAU峰值突破120万（事实陈述） - 自动化测试覆盖率达78%，节约外包测试费35万 偏差项： - 供应链ERP对接延期2周（9月5日→9月19日） - 云服务器扩容超支12万元 - P1级内存泄漏已修复 Q4覆盖遗漏（管理层关注建议）： 1. 核心算法工程师离职风险（R2-中风险）：backup计划虽有启动，但Q4计划中未明确人才保障措施 2. 内存泄漏长期稳定性监控：虽已hotfix修复，但未在Q4计划中安排回归监控 3. 关键风险项：支付网关v3.0适配和历史数据迁移已完成安排 现在撰写正式的汇报摘要，确保控制在300字以内。 **【Q3项目进展汇报摘要】** **整体评价：** Q3项目整体推进符合预期，核心目标基本达成，但需关注供应链延期与成本局部超支的后续影响。 **关键成果：** 推荐算法CTR提升18.2%，超额完成15%的目标；核心平台v2.1成功灰度发布，DAU峰值突破120万；预算执行率87.3%，实际支出506.34万元，外包测试费用节约约35万元。 **主要偏差：** 供应链ERP对接因第三方API变更延期2周完成；云服务器弹性扩容因DAU超预期超支12万元。 **管理层关注建议（Q4计划覆盖遗漏）：** 1. **人才风险待强化跟进**：核心算法工程师离职风险（R2，中优先级）虽已启动backup培养计划，但Q4工作安排中未明确人员交接与知识转移的具体保障措施，建议管理层予以关注并推动落实。 2. **历史稳定性问题需建立监控机制**：P1级内存泄漏已通过hotfix修复，但Q4计划中未安排针对该问题的长期回归监控与稳定性验证，建议补充相关测试验收环节。 **Q4工作重点：** v2.2版本开发、支付网关v3.0适配启动、供应链模块二期推进。
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，准确响应了用户的多轮需求变更，特别是对DAU数据归类的纠正处理到位。数据引用精准，Q4遗漏点分析与前轮结论保持一致，语气正式适合高管场景，字数控制在要求范围内。是一份合格的管理层汇报摘要。 【GEMINI】模型表现优秀，完美执行了所有指令。不仅准确提炼了项目进展的核心数据，还严格遵守了关于DAU数据表述的纠正要求，并成功将多轮对话中的遗漏点分析转化为高质量的管理层建议，展现了极强的上下文理解与信息整合能力。 【KIMI】该候选输出整体质量较好，能够响应用户的核心需求，数据引用准确，语气正式，且正确修正了DAU的归类问题。但存在三个主要不足：一是字数超标（约380字 vs 300字限制），二是遗漏了参考答案中明确要求的第3个遗漏点（R3历史数据迁移的具体时间安排未在Q4计划中显式体现），三是在表述上「DAU超预期」仍带有一定的目标参照暗示，可更严格中性。建议优化字数控制，并更完整地整合前几轮分析中的所有遗漏点。
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