qwen3-coder-flash 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：qwen3-coder-flash
- 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：83.9 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：83.9 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：
[[reply_to_current]] 以下是《2024年第三季度项目进展报告》的核心要点提炼，按章节结构归纳： 1. **执行摘要**：本季度围绕用户增长与产品体验优化完成3个关键里程碑，整体进度达成率87%。 2. **项目背景与目标**：Q3目标包括DAU达150万、V2.5版本全量发布、NPS提升至40分以上。 3. **Q3 主要里程碑完成情况**：V2.5版本成功发布，DAU接近目标但略有回落，NPS超额完成。 4. **资源投入与成本分析**：Q3预算580万元，实际支出563万元，人力扩充至38人，云资源成本上升。 5. **风险与问题记录**：发生一次P1级缓存故障并完成修复，支付SDK升级延迟影响后续排期。 6. **Q4 工作计划**：推进V2.6版本、冲刺DAU目标、启动数据中台二期、落地SRE体系。 7. **附件**：包含用户增长数据明细与成本分摊表等支持材料。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在结构和表达上表现良好，7章全覆盖且格式规范。主要短板在于信息提取的精度不足——多个章节的关键数据指标（如DAU具体值、完成率、崩溃率、故障时长、云资源涨幅比例）被省略或模糊化处理，导致概括停留在「方向性描述」而非「数据支撑的精准提炼」。对于一份数据密集型的项目进展报告，关键指标的准确引用是核心价值所在，这方面有明显提升空间。 【GEMINI】模型高质量地完成了任务，结构清晰且逻辑严密。在信息提取完整性上，若能保留更多关键量化数据（如具体的DAU和NPS数值）会更加完美。整体表现优秀，满足专业工作场景的需求。 【KIMI】该输出基本完成了按章节提炼要点的任务，结构清晰、语言专业，但在信息提取完整性方面存在明显不足，大量关键数据指标（具体数值、完成率、时间节点、人员变动、成本变动幅度等）被省略或模糊化处理，导致核心信息的准确传达受到影响。建议在保持简洁的同时，优先确保关键数据的完整呈现。
进阶难度评测结果
- 得分：30.0 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】候选输出实际上是一个空响应，仅包含运行时回复标签，未对用户的三个追问作出任何实质性回答。无论是预算推算、延期天数计算还是量化风险指标提取，均完全缺失。这是一次彻底的功能失败，三个维度均得0分。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解文档内容并进行逻辑推算，信息提取全面且准确，回答结构逻辑性强，完全符合评测要求。 【KIMI】候选输出严重不符合要求，仅输出了一个回复标签「[[reply_to_current]]」，完全没有回答用户提出的三个追问。该输出在数据推算、信息提取、回答结构三个维度均得0分，属于完全未响应的情况。根据EVAL_BLOB中的参考答案，三个追问涉及预算计算（359.6万元）、延期天数（20天）、技术原因（第三方SDK兼容性问题）及量化指标（NPS 62/70、2名离职人员）等关键信息，但候选输出完全没有涉及任何内容。
困难难度评测结果
- 得分：85.5 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：
**Q3工作汇报摘要** 2024年第三季度项目整体执行良好，核心功能按期交付，推荐算法CTR提升18.2%超额完成目标。Q3实际支出506.34万元，预算执行率87.3%，云服务器超支12万元，外包测试节约35万元。Q4计划中存在两项关键风险覆盖不足：一是核心算法工程师离职风险未在Q4安排具体应对措施；二是内存泄漏问题修复后缺乏长期稳定性监控机制。建议在Q4工作安排中补充上述风险管控措施，确保项目持续稳定推进。 **关键数据：** - 推荐算法CTR提升18.2%（目标15%） - DAU峰值突破120万（无原定目标） - 预算执行率87.3% - 云服务器超支12万元 - 外包测试节约35万元
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好，核心数据引用准确，正确响应了DAU数据的纠正指令，两个Q4遗漏点也得到了明确体现。主要不足在于：缺少供应链延期2周这一关键偏差数据；Q3整体评价一句话不够精炼完整；格式上正文与数据列表分离，高管汇报场景下结构略显松散。综合来看属于合格偏上的输出。 【GEMINI】模型表现优秀，完全满足了所有约束条件。特别是在处理DAU数据的纠正指令时表现精准，且能够将前几轮对话中分析出的深层风险遗漏点有效地转化为管理层关注建议，体现了极强的信息整合与上下文理解能力。 【KIMI】候选输出基本完成了核心任务，正确响应了DAU纠正指令，识别了两个Q4遗漏点，数据引用较为准确。但存在结构松散（关键数据列表破坏整体性）、关键信息遗漏（供应链延期、里程碑整体完成情况）、语气不够正式、以及「管理层关注建议」未单独突出等问题。需在格式规范性、信息完整性和高管汇报语气方面进一步优化。
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