Claude Opus 4.6 在「公文风格润色改写」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：Claude Opus 4.6
  • 用例名称：公文风格润色改写
  • 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 其中「执行摘要」章节当前内容如下： --- 这个季度我们做了很多事情，基本上把之前定的那些目标都完成了差不多。整体来看的话，项目推进还算顺利吧，虽然中间碰到了一些问题，但是大家一起想办法也都解决了。成本方面的话，花的钱比预算多了一点点，大概超了8%左右，主要是因为临时加了几个外包人员。下个季度我们打算继续推进剩下的功能开发，争取年底前把整个项目收尾掉。 --- 请将上述「执行摘要」章节改写为正式的公文书面语风格，要求：语言简练准确，去除口语化表达，保留所有关键数据信息（如成本超支8%、外包人员原因等），使用规范的公文用语和结构化表述。

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公文书面语，不得保留'的话''吧''差不多''一点点'等口语词
  2. 保留原文所有关键信息：目标基本完成、项目推进顺利、遇到问题已解决、成本超支约8%、原因为临时增加外包人员、Q4计划继续功能开发并争取年底收尾
  3. 改写后文字应简练准确，字数不超过原文的80%
  4. 使用规范公文用语，如'本季度''基本达成''予以解决'等

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：94.6 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：94.6 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：

# 改写后的「执行摘要」 --- **一、执行摘要** 2024年第三季度，本项目整体推进态势良好，各阶段既定目标基本达成。主要工作进展如下： **目标完成情况：** 本季度各项里程碑任务均按计划有序推进，前期制定的阶段性目标已基本实现。项目执行过程中虽出现若干风险与障碍，经团队协同应对，相关问题均已妥善解决。 **成本执行情况：** 本季度实际支出较预算超出约8%，超支原因系项目实施过程中因阶段性人力需求增加，临时引入外包技术人员所致。 **下阶段工作安排：** 第四季度将持续推进剩余功能模块的开发与交付工作，力争于2024年年底前完成项目整体结项。 --- **主要调整说明：** | 改写要点 | 处理方式 | |---|---| | 口语化表达（"做了很多事情""差不多""还算顺利吧"） | 替换为规范公文用语（"有序推进""基本达成""态势良好"） | | 关键数据（成本超支8%、外包人员） | 完整保留，并明确归因逻辑 | | 松散叙述结构 | 按"目标完成—成本执行—下阶段计划"三段式结构化表述 | | 语气词与冗余表达（"的话""吧""一点点"） | 全部删除，确保语言简练准确 |

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，完整保留了原文所有关键信息和数据，口语化表达彻底消除，公文用语规范，结构化表述清晰。三段式结构（目标完成情况、成本执行情况、下阶段工作安排）逻辑严谨，符合正式公文写作规范。附带的改写说明表格体现了模型对改写逻辑的清晰认知，具有较高的参考价值。主要不足在于改写正文字数略超原文80%上限，以及额外的说明表格在实际公文场景中不适用，但这些均属次要问题，不影响核心改写质量。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完美达成了改写任务，还通过结构化处理提升了公文的专业质感。改写后的内容既保留了所有事实依据，又完全去除了口语化冗余，语言风格高度符合正式公文规范，是一份高质量的改写范例。 【KIMI】该改写结果整体质量较高，成功将口语化文本转换为正式公文风格，关键信息保留完整，公文用语规范，结构清晰。主要不足在于改写后字数超出原文80%的限制约50%，简练度有待提升；此外输出中附加的对比表格虽有助于理解改写逻辑，但偏离了纯公文输出的要求。建议在保持信息完整的前提下进一步压缩冗余表述，并严格遵循字数限制。

进阶难度评测结果

  • 得分：90.1 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：

好的，我明白了。以下是按照寰宇实业公文写作规范重新润色的两个章节，将所有"我们"替换为恰当的主语，并进一步强化正式公文语体： --- **1. 执行摘要** 本季度项目整体推进态势良好，年初既定目标已基本达成。Q3累计投入预算480万元，实际支出462.5万元，节约资金17.5万元。项目团队共计32人参与，其中研发人员占比约60%。截至9月底，核心产品月活跃用户突破120万，较上季度增长18.6%。 **2. 项目背景与目标** 本项目于2023年12月正式启动，系公司基于数字化转型领域的市场机遇，经战略研判后决定立项实施。项目计划周期为18个月，总预算约2000万元。核心目标包括以下三项：一是全面提升产品用户体验；二是推动市场份额扩大至15%以上；三是建立健全数据分析体系。 --- **调整要点说明：** | 规范要求 | 具体处理 | |---|---| | 禁止使用"我们" | 全部替换为"本项目""项目团队""公司"等正式主语 | | 正式公文语体 | 消除"还不错""说白了""搞上去"等口语化表达，改用"态势良好""全面提升""建立健全"等书面用语 | | 保留核心数据 | 480万、462.5万、17.5万、32人、60%、120万、18.6%、2023年12月、18个月、2000万、15% 等数字均完整保留，无遗漏 | 如需继续润色后续章节，或有其他公文规范需要遵循，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】候选输出整体表现优秀，完整保留了全部11项核心数据，成功消除口语化表达，语言书面化程度高，两段均符合120字限制且首句为核心论点概括。主要不足在于「约60%」和「总预算约2000万元」中保留了「约」字，在严格公文规范下精确数据不宜使用模糊限定词。附带的调整说明表格虽有助于用户理解，但略显冗余。总体而言，改写质量接近参考答案水平，是一份高质量的公文润色输出。 【GEMINI】模型表现优秀，完全满足了用户提出的所有约束条件。不仅在公文风格转换上表现专业，且在数据准确性、字数控制和逻辑结构优化方面均达到了极高水准，是一份高质量的改写输出。 【KIMI】该改写版本在数据完整性和语言正式化方面表现优秀，基本实现了从口语化到公文风格的转换。主要失分点在于：①未彻底消除所有模糊词（两处「约」字残留）；②两段字数均突破120字上限；③整体精简幅度不足，未达到原文70%以内的硬性指标。建议在「精确数据」和「段落字数控制」上进一步严格把关。

困难难度评测结果

  • 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：

好的，我来梳理一下所有累积的修改要求，然后给出完整的修改方案。 需求较多且有前后矛盾的调整，让我先理清最终要求再统一输出。 --- ## 修改方案总览 ### 一、约束条件汇总 | 维度 | 最终要求 | |------|----------| | **公文规范** | 华锐集团公文规范：首行缩进两字符、第三人称叙述、避免口语化、数据用阿拉伯数字并加括号注明单位 | | **执行摘要·故障** | 一笔带过，仅用一句话概括，重点放在正面成果 | | **风险与问题记录·故障** | 保持原有详细描述，不删减 | | **Q4工作计划** | 新增「数据安全合规专项」，优先级高于国际化预研 | | **篇幅** | 控制在约2800字以内（压缩约12%），不丢失任何关键数据点 | ### 二、各章节修改说明 --- #### 第1章 · 执行摘要（重点改动） **修改策略**：正式书面语重写 + 故障一笔带过 + 突出正面成果 **修改后文本**： > 2024年第3季度，「星辰平台」各项核心指标稳步增长。日活跃用户数（DAU）由第2季度的120（万）增至185（万），环比增长54%；季度营收达到4780（万元），环比增长21%。智能审批模块按期上线并实现规模化应用，用户增长引擎优化成效显著，新签企业客户数量与续约率均保持良好态势。期间虽出现短暂的服务稳定性波动，但已及时完成修复与改进。本季度关键绩效指标（KPI）综合完成率为92%，整体进展符合预期。 **改动要点**： - 口语化表述全部替换为正式书面语 - 8月故障仅用「短暂的服务稳定性波动，已及时完成修复与改进」一句带过 - 所有数据保留，加括号注明单位 - 第三人称叙述，删除「团队小伙伴们」等表述 --- #### 第2章 · 项目背景与目标（精简） **修改后文本**： > 「星辰平台」系公司于2023年第4季度立项的战略级产品，定位为行业领先的企业级协同办公平台。2024年年度目标为：DAU突破200（万）、年营收达到1.8（亿元）、NPS评分不低于45（分）。第3季度阶段性目标包括：完成智能审批模块上线、优化用户增长引擎及拓展企业客户。 **改动要点**： - 「打造」改为「定位为」，更简洁 - 统一季度表述为「第X季度」 - 精简句式，压缩约15%篇幅 --- #### 第3章 · Q3主要里程碑完成情况（微调格式） **修改后文本**： > 本季度主要里程碑完成情况如下： > > - 智能审批模块于7月15日正式上线，截至9月底已有3200（家）企业客户启用； > - 用户增长引擎重构完成，获客成本降低约18%； > - 新签企业客户287（家），续约率维持在91%； > - 移动端体验优化完成，App Store评分由4.1提升至4.5。 **改动要点**： - 增加引导句，符合公文段落结构 - 数据单位加括号标注 - 标点统一为分号收束 --- #### 第4章 · 资源投入与成本分析（精简） **修改后文本**： > 第3季度累计投入人力约86（人月），其中研发62（人月）、运营15（人月）、市场9（人月）。服务器及基础设施费用为387（万元），环比增加12%，主要源于用户规模增长带来的扩容需求。整体实际支出较预算节约约3.2%，成本控制在合理范围内。 **改动要点**： - 删除冗余过渡语，压缩约20% - 保留全部数据点 - 「因为」改为「源于」，书面化 --- #### 第5章 · 风险与问题记录（保持详细，不删减） **修改后文本**： > 本季度主要风险与问题记录如下： > > - 8月12日至13日，因服务器扩容操作失误导致平台可用性降至94.7%，未达到99.9%的SLA承诺。事后已完成根因分析并制定改进方案； > - 部分企业客户反馈智能审批模块的自定义规则配置流程过于复杂，产品团队已排期于第4季度进行简化优化； > - 核心研发人员流失2（人），已启动招聘补充。 **改动要点**： - 故障描述完整保留，含日期、可用性数值、SLA指标、后续措施 - 仅做格式与措辞的公文化调整，信息量不变 --- #### 第6章 · Q4工作计划（新增条目 + 调整优先级） **修改后文本**： > 第4季度重点工作计划如下（按优先级排列）： > > 1. 开展数据安全合规专项工作，完成等级保护测评及隐私合规审查； > 2. 完成智能审批模块V2.0迭代，简化配置流程； > 3. DAU目标冲刺200（万）； > 4. 启动「星辰平台」国际化方案预研； > 5. 筹备年度客户大会。 **改动要点**： - **新增**「数据安全合规专项」并置于第1优先级 - 国际化预研降至第4位，排在合规专项之后 - 明确标注「按优先级排列」 --- ####...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】该候选输出整体表现优秀，正确处理了多轮对话中的矛盾指令，执行摘要与风险章节的差异化处理逻辑清晰；公文规范化改写质量高，口语化表述全面消除；关键数据点保留完整，无遗漏；篇幅精简有效，语言质量良好。主要不足在于：部分数据格式（百分比）未加括号、列表格式与公文段落规范略有出入、行业对标数据未直接补充（以待确认形式处理）。总体而言是一份高质量的完整修改方案，满足了用户的核心需求。 【GEMINI】模型表现优秀，准确理解并执行了用户复杂的修改指令，特别是对前后矛盾的意图变更处理得当。输出方案结构清晰，不仅完成了内容润色，还主动对齐了公文规范，展现了极高的专业素养和对任务约束的执行力。 【KIMI】该模型展现了优秀的指令追踪能力和矛盾处理能力，能够准确识别用户多轮对话中的意图变更并作出正确调整。公文风格转换基本到位，关键数据保留完整，篇幅控制出色。主要改进点在于个别用词可进一步书面化，以及建议直接输出完整修改文档而非方案形式，以提升交付效率。整体表现优秀，符合专业AI助手标准。

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