qwen3-coder-flash 在「报告段落深度润色」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：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：
- 将口语化表达全部转换为正式书面语
- 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
- 润色后的文本语言风格应严谨专业，适合高层汇报场景
- 消除口语词汇如"干了很多事情""搞定""还行""挺头疼的"等
- 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：93.6 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：93.6 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：
[[reply_to_current]] 以下是根据您的要求对“执行摘要”段落进行的专业化润色版本，语言风格正式严谨，适合提交给公司高层审阅： --- **执行摘要（润色版）** 本季度，团队高效推进各项既定目标，整体业务指标达成情况良好。用户规模实现稳步增长，较上一季度同比增长约23%，业绩表现符合预期。在资源管控方面，项目成本保持可控，未出现重大超支情况。 然而，项目执行过程中亦面临若干风险因素，需引起关注：一是供应链端存在交付周期不稳定的问题，影响部分关键节点进度；二是核心研发团队人员流动率偏高，对项目连续性及知识沉淀构成一定挑战。 展望第四季度，我们将持续优化产品功能迭代路径，聚焦用户体验提升，强化跨部门协同机制，确保年度战略目标的稳步推进。 --- 如需进一步调整语气或补充具体数据，请随时告知。
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，完整保留了原文关键信息，口语化表达全面转换为专业书面语，风格符合高层汇报场景，输出格式规范清晰。主要瑕疵是将季度环比数据误用「同比」表述，以及第三段略有超出原文内容的扩展，但均属细节问题，不影响整体高质量表现。 【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，还通过精炼的词汇提升了报告的专业度。文本结构逻辑严密，完全符合高层汇报的风格需求，且准确保留了原始数据和关键风险点，是一份高质量的润色输出。
进阶难度评测结果
- 得分：89.2 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：
以下是进一步优化后的版本： 【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，总体偏离度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一定差距，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，供应商交付环节亦存在延误，对整体推进节奏产生了一定影响。 主要修改： - "偏差" → "偏离度"（用于描述总体控制情况） - "偏差" → "差距"（用于描述进度对比） - "偏差" → "延误"（用于描述供应商交付问题）
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现良好，准确识别并替换了全部3处「偏差」，实现了差异化替换，用词基本贴合各自语境，正式书面语风格保持一致。修改说明简洁清晰，便于用户核查。主要不足在于第一处替换「偏离度」略显生硬，不如参考答案建议的「误差」自然；修改说明的选词理由也可进一步丰富。总体而言，该回答达到了任务要求，质量中上。 【GEMINI】模型表现出色，不仅精准地完成了对重复词汇的替换任务，还通过差异化的选词显著提升了报告的专业度。修改说明简洁明了，用户体验极佳。 【KIMI】模型整体完成了任务核心要求，成功识别并替换了3处「偏差」，用词差异化且符合商务书面语风格。主要不足在于修改说明的呈现方式较为简略，未提供逐句对照和详细选词理由，用户审阅确认的便利性稍弱。建议在后续优化中补充更完整的改动对照和语境分析。
困难难度评测结果
- 得分：5.8 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：
我将按照您的要求进行修改，采用"专业但平易近人"的风格，同时保留指定词汇并弱化敏感信息。 让我先读取原始文档内容，然后进行修改并写入： [[reply_to_current]]
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出是一个严重不完整的回复——模型仅表达了执行意图，声明了将要进行的操作步骤，但实际上没有产出任何润色文本，也没有调用任何工具。回复以「[[reply_to_current]]」标签结尾，疑似被截断或模型未能完成生成。与参考答案要求的完整润色文本和工具写入操作相比，此输出几乎没有实质性价值，各维度得分均极低。 【GEMINI】模型在最后一步任务中表现极差，未能完成用户明确要求的「给出最终版并写入文档」指令。模型仅回复了确认意图的空话，没有产出任何实质性的润色文本，也没有调用任何工具，导致任务中断，未能交付任何有效成果。 【KIMI】模型输出严重不完整，仅提供了叙述性回应而未实际生成润色后的执行摘要文本，也未调用工具完成写入操作。用户的多轮复合指令（风格变更、保留指定用词、弱化敏感信息、写入文档）均未得到实质性执行。从候选输出看，模型似乎将回复标签 [[reply_to_current]] 作为内容输出，可能出现了格式处理错误或执行中断。整体而言，本次任务未完成。
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