OpenAI: gpt-oss-120b 在「报告段落深度润色」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: gpt-oss-120b
• 用例名称：报告段落深度润色
• 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 `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 请对以下「执行摘要」段落进行深度润色，使其更加专业、简洁、书面化，语言风格要正式严谨，适合提交给公司高层阅读： "这个季度我们团队干了很多事情，基本上把之前定的目标都搞定了。用户量涨了不少，比上个季度多了大概23%，偏差不是很大。成本方面控制的还行，没有超出预算太多。不过有几个风险点需要注意一下，比如说供应商那边交付老是延迟，还有就是核心开发人员流动性比较高，这个问题挺头疼的。下个季度我们打算继续推进产品迭代，争取把用户体验再提升一个档次。"

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 将口语化表达全部转换为正式书面语
2. 保留原文所有关键信息点：用户量增长23%、成本控制、供应商交付延迟、核心人员流动、Q4产品迭代计划
3. 润色后的文本语言风格应严谨专业，适合高层汇报场景
4. 消除口语词汇如"干了很多事情""搞定""还行""挺头疼的"等
5. 润色后段落结构清晰，逻辑连贯

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：94.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：94.0 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]] **执行摘要（润色后）** 本季度，我部围绕既定目标稳步推进，已基本实现全部关键里程碑。用户规模实现显著增长，同比上季度提升约23%，增长幅度符合预期。成本控制保持在预算范围内，未出现显著超支。 需重点关注的风险包括：供应商交付周期频繁延迟，可能影响后续项目进度；核心研发人员流动率偏高，给团队稳定性带来挑战。 展望下季度，我部将持续深化产品迭代，进一步提升用户体验，力争在功能完善与服务质量上实现新的突破。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，口语化表达转换彻底，关键信息保留完整，语言风格正式严谨，结构逻辑清晰，完全符合高层汇报场景的要求。与参考答案相比，在表达方式上略有差异（如「同比」vs「环比」），但整体水平相当，是一份高质量的润色结果。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务，不仅消除了所有口语化表达，还通过精炼的句式提升了报告的专业度。内容逻辑严密，完全满足高层汇报的风格要求，且对原文信息的还原度极高。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，成功将口语化文本转换为正式书面语，保留了全部关键信息，结构清晰、语言专业。主要瑕疵在于「同比」应为「环比」（原文「比上个季度」明确为环比），以及个别用词可更精准。整体达到高层汇报文档的标准。

进阶难度评测结果

• 得分：54.8 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：

以下为替换“偏差”后的润色文本，已根据不同语境选用更贴切的近义词，保持正式商务书面语风格： 【执行摘要】 本季度项目整体推进态势良好，既定目标基本达成。团队在资源较为紧张的条件下，积极应对多重挑战，总体**偏离**控制在可接受范围以内。但部分模块的实际进度与预期存在差距，后续需加大推进力度，确保按计划收敛。 【Q3 主要里程碑完成情况】 核心功能模块的开发工作已基本完成，测试阶段所发现的缺陷均已修复。用户端体验优化取得显著进展，用户反馈积极正面。跨部门协作方面，因沟通机制尚待完善，导致个别任务出现延期情况。 【风险与问题记录】 当前首要风险在于人力资源不足，叠加 Q4 新增需求的上线计划，项目交付压力较为突出。此外，供应商交付环节亦出现**差异**，对整体推进节奏产生了一定影响。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出基本完成了识别3处「偏差」并进行差异化替换的任务，前两处替换词选择较为合理，但第三处「差异」选词欠佳，未能准确传达供应商交付滞后的语境含义。最大的不足在于完全缺乏替换前后的对照说明和选词理由，用户无法直观了解每处改动的依据，修改说明清晰度严重不足。整体完成度中等偏下。 【GEMINI】模型在执行任务时存在明显疏漏：首先，未能识别并替换原文中全部3处「偏差」，遗漏了关键的一处；其次，替换词的选择不够精准，未能体现商务语境下的专业性；最后，完全忽略了用户关于「给出替换前后对照说明」的明确要求，导致交互体验不佳。 【KIMI】该输出未能完整满足任务要求：仅识别2处「偏差」而非3处，第三处替换词「差异」严重偏离原语境（应指交付延迟而非内容差异），且完全缺失「替换前后对照说明」这一核心交付物。第一处「偏离」作为名词使用也不够地道。整体完成度不足，尤其在修改说明清晰度方面表现较差。

困难难度评测结果

• 得分：— 分
• 通过状态：未通过

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

模型返回空输出，已跳过 AI 评分（finish_reason=stop）

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