qwen3.5-flash 在「报告段落深度润色」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-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：

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：5.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 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：

[[reply_to_current]] 我先读取文档内容，找到执行摘要部分进行润色： ```read project_report.docx ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型完全未完成任务。用户已明确提供了需要润色的段落文本，模型本应直接对该段落进行深度润色并输出结果，但模型却试图调用read工具去读取docx文件，这是对任务的误解或不必要的操作。最终候选输出中没有任何润色后的文字，所有评分维度均接近最低分。这是一次任务执行完全失败的案例，模型需要理解：当用户已直接提供待处理文本时，应直接处理该文本，而非尝试通过工具获取额外信息。 【GEMINI】模型在接收到明确的润色任务后，未能直接执行任务，而是错误地尝试通过读取文件来获取信息。然而，用户已经在对话上下文中提供了需要润色的段落，模型这种「过度工具化」的行为导致任务完全未完成，生成结果无效。 【KIMI】模型输出存在严重问题：1）完全未执行润色任务，未生成任何润色后的文本；2）错误地尝试读取文件，而待润色段落已在用户输入中完整提供；3）输出仅为工具调用意图，没有实际结果。这可能是由于模型误解了任务要求，或试图采取不必要的中间步骤。根据评测要求，应直接对给定段落进行润色并输出结果，而非读取文件或进行其他操作。本次输出属于任务失败级别。

进阶难度评测结果

• 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，我来根据具体语境替换重复的"偏差"用词： 【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**完成情况与计划之间的差异**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**偏离**，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**问题**，对整体推进节奏产生了一定影响。 --- **替换说明：** | 原词 | 新词 | 语境说明 | |------|------|----------| | 总体偏差 | 完成情况与计划之间的差异 | 强调结果与预期的对比 | | 进度跟预期有偏差 | 进度与预期存在偏离 | 适用于进度层面的不一致 | | 交付也有偏差 | 交付环节存在问题 | 适用于供应商履约问题的表述 | 这样调整后，用词更加多样且贴合具体场景。

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：

明白，我来调整风格并处理敏感信息，然后写入文档。 ## 执行摘要（最终版） 2024 年第三季度，本项目团队稳步推进年度既定目标，整体进展符合预期。产品端完成三项核心功能模块的上线部署，用户侧反馈积极正向。成本层面出现一定超支，主因系基础设施扩容支出超出预算，但总体处于可控区间。团队方面经历了一些人员调整，已顺利完成岗位补充与工作交接。展望第四季度，团队将持续推进剩余需求交付，并同步开展技术债务的系统性清理工作。综合评估，当前项目风险水平较低，整体运行状态健康稳定。 现在将更新后的执行摘要写入文档： write

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