qwen3-coder-flash 在「项目报告核心概括」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：项目报告核心概括
- 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 请用简明扼要的语言概括这份文档的核心要义。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 概括内容需涵盖文档的主题（Q3项目进展报告）
- 需提及文档的关键组成部分，如里程碑完成情况、成本分析、风险记录、Q4计划等
- 语言简明扼要，避免冗长，总结控制在合理篇幅内
- 不得编造文档中未提及的具体数据或结论
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：92.8 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：92.8 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]] 这份文档是《2024年第三季度项目进展报告》，由产品运营部撰写，全文约3200字。其核心内容包括： 1. **执行摘要**：对Q3整体项目进展的简要总结。 2. **项目背景与目标**：阐述项目的起因、设定目标及预期成果。 3. **Q3主要里程碑完成情况**：详细说明本季度关键任务和节点的达成状况。 4. **资源投入与成本分析**：分析项目在人力、物力和财力方面的投入及其效益。 5. **风险与问题记录**：列出项目过程中遇到的主要风险和已识别的问题。 6. **Q4工作计划**：规划第四季度的工作重点和行动方案。 7. **附件**：提供支持报告的数据材料。 总体而言，该报告旨在全面回顾2024年第三季度项目执行情况，并为下一阶段（第四季度）的工作提供依据和指导。
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，完整覆盖了文档的所有核心章节，结构清晰，表达准确，未出现编造内容。唯一的小瑕疵是对部分章节的描述略有过度展开，稍微超出了「简明扼要」的最优标准，但整体仍属高质量概括。 【GEMINI】模型表现出色，完全理解并概括了文档的核心要义。结构清晰，内容覆盖全面，语言精炼，且严格遵守了系统提示中的格式要求，是一份高质量的概括输出。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的文档概括，完整覆盖了EVAL_BLOB中提供的所有关键信息，语言简明准确，结构清晰易读。在内容覆盖和结构组织方面表现优秀，表达上略有个别词语可更精准，但整体已达到优秀水平，明显超过及格线。
进阶难度评测结果
- 得分：94.8 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：
1. Q3项目完成率87%，用户增长与体验优化达标，数据中台延期两周。 2. 总预算480万，实际支出462万，用户增长项目ROI达1:4.3。 3. Q4将上线数据中台一期，推进用户增长二期并开展年度复盘。 报告最突出的风险项是数据中台因技术选型争议导致的延期风险。
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，准确覆盖了文档三大核心维度，格式严格遵从用户要求，风险识别准确，语言简洁有力。唯一小不足是风险补充句未提及已有的应对措施，略显单薄，但不影响整体评价。 【GEMINI】模型表现出色，完美遵循了所有指令要求。在内容概括上做到了精准覆盖，格式控制严谨，风险识别准确，语言表达极其简洁高效。 【KIMI】该输出完全符合任务要求，3个要点精准覆盖完成情况、成本、计划三个维度，格式规范，风险识别准确，语言简洁。仅可优化之处：第2点「总预算480万，实际支出462万」可更精炼为「预算480万支出462万」以进一步提升简洁性，但当前表现已属优秀。
困难难度评测结果
- 得分：66.4 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：
```markdown # 2024年第三季度项目简报 ## 核心摘要 本季度项目整体进展顺利，核心产品模块按计划上线，用户增长达成率为目标的112%。但供应链模块因第三方接口延迟，交付时间推迟两周。总投入预算852万元，实际支出817万元。 ## 风险分析 ### 高风险 - **风险描述**：供应链模块第三方接口稳定性不足 - **应对措施**：已启动备选供应商评估 - **影响Q4交付**：是 ### 中风险 - **风险描述**：核心开发人员离职风险（2人提出离职意向） - **应对措施**：已启动内部轮岗与外部招聘 - **影响Q4交付**：是 ### 低风险 - **风险描述**：数据分析模块在大数据量场景下响应偏慢 - **应对措施**：计划Q4进行性能优化 - **影响Q4交付**：可能 --- # Q3 Project Briefing ## Executive Summary The project progressed smoothly this quarter with core modules launched as planned, and user growth achieved 112% of target. However, the supply chain module was delayed by two weeks due to third-party interface delays. Total budget was 8.52 million RMB, actual expenditure was 8.17 million RMB. ## Risk Analysis ### High Risk - **Risk Description**: Instability of third-party interfaces in supply chain module - **Mitigation Measures**: Alternative supplier evaluation initiated - **Impact on Q4 Delivery**: Yes ### Medium Risk - **Risk Description**: Risk of key developer departures (2 employees expressed intent to leave) - **Mitigation Measures**: Internal rotation and external recruitment initiated - **Impact on Q4 Delivery**: Yes ### Low Risk - **Risk Description**: Slow response in data analysis module under heavy data load - **Mitigation Measures**: Performance optimization scheduled for Q4 - **Impact on Q4 Delivery**: Possible ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型基本理解了多轮对话的意图变更，输出结构符合双语简报的格式要求，风险分析部分准确。但存在两个主要问题：一是未调用write工具写入文件，这是用户明确要求的核心操作；二是核心摘要内容过于简略，遗漏了用户增长模块提前上线、DAU提升18%、数据看板获评优秀、Q4计划等关键信息，未能充分整合之前对话中已有的摘要内容。中文部分「节余约4.1%」的保留也不够明确。整体完成度中等偏下。 【GEMINI】模型在内容理解、结构组织和指令遵循方面表现良好，能够处理复杂的双语和细节差异化要求。主要失分点在于未实际执行 `write` 工具调用，以及在中文摘要中遗漏了用户明确要求保留的「节余约4.1%」这一细节。 【KIMI】该候选输出在理解多轮对话意图方面有基本能力，但在执行层面存在严重问题：一是未实际调用write工具写入文件，导致任务未完成；二是对矛盾指令（中英文节余数据差异）处理过度，英文部分删除了全部预算数据而非仅删除百分比；三是核心摘要信息遗漏较多，未能准确提取文档中的关键量化指标。整体表现不符合专业AI助手的要求，尤其在工具调用环节完全失败。
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