OpenAI: gpt-oss-20b 在「文档类型判断」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：OpenAI: gpt-oss-20b
- 用例名称：文档类型判断
- 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 请问这篇文档最可能出现在哪种类型的专业出版物或文档体系中？请说明你的判断依据。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别该文档属于企业内部管理类文档（如项目管理报告、企业内部周期性汇报等）
- 从文档的章节结构、作者部门、内容主题等特征出发给出判断依据
- 回答清晰、有条理，语言专业
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：95.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.0 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：
这份文件最有可能出现在**企业内部项目管理体系**里，常见的文档类型是 **“季度项目进展报告（Quarterly Project Status Report）”**。 **判断依据** | 依据 | 说明 | |------|------| | **章节结构** | 执行摘要、项目背景、里程碑完成、资源投入与成本、风险问题、下季度计划以及附件，正符合 PMO（项目管理办公室）或项目管理系统中标准的项目状态报告模板。 | | **篇幅与深度** | 约 3200 字、包含详细成本分析与风险记录，说明面向管理层或高层决策者的正式内部报告，而非简短的技术笔记或外部宣传材料。 | | **作者与来源** | “产品运营部”是典型的内部业务部门，负责项目执行与运营，发布此类报告主要用于向公司高层、财务、运营与其他业务部门汇报进度。 | | **附件与数据支持** | 附件：数据支撑材料，表明报告需要与可量化的业务数据相结合，符合内部治理与合规要求。 | | **用途与受众** | 该报告的内容（里程碑、成本、风险、下一步计划）用于项目评估、资源调配、预算审核以及风险管理，典型的内部项目评审与管理会议的资料。 | 综上，这篇文档最有可能被收录在公司内部的 **项目管理办公室（PMO）季度项目进展报告** 或 **季度业务评估（QBR）** 的文档体系中。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在类型判断、依据论证和表达清晰度三个维度均表现优秀。准确识别文档类型，论证角度多元且充分，表格化呈现提升了可读性。与参考答案相比，额外补充了「QBR」类型和「附件数据支撑」依据，具有一定的增量价值。整体质量高，达到专业评测标准。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确判断了文档类型，还通过结构化的表格清晰地展示了判断依据。分析过程逻辑严密，充分挖掘了文档摘要中的关键信息，完全符合专业评测标准。 【KIMI】候选输出在类型判断上与参考答案高度一致，准确识别为企业内部项目管理报告；依据论证充分，从多个维度展开分析，专业性强；表达形式采用表格，清晰有条理。整体表现优秀，略可改进之处是更显性地点明文档标题中的周期性时间特征。
进阶难度评测结果
- 得分：84.0 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：
### 1. 适合投稿的专业刊物 | 目标刊物 | 主要关注领域 | 适配理由 | |----------|--------------|----------| | **《Project Management Journal》（PMJ）** | 项目管理理论与实践 | 文章主题围绕项目里程碑、资源与成本、风险管理等，是 PMJ 关注的核心内容。 | | **《International Journal of Operations & Production Management》** | 运营与生产管理 | 如果报告更多聚焦运营效率、成本控制与资源配置，可考虑此期刊。 | | **《IEEE Transactions on Engineering Management》** | 工程管理与技术项目管理 | 若报告涉及技术项目或跨学科团队，可将其转化为技术项目管理案例研究。 | > 以上三种期刊均接受案例研究、实证分析或方法论文章，且对结构化报告有一定经验。你可以根据报告的侧重点（项目管理、运营管理或技术管理）选择最贴合的一种。 --- ### 2. 关键的改编建议（至少 3 点） | # | 建议 | 说明 | |---|------|------| | 1 | **加入文献综述与研究框架** | ① 在引言中引用 10‑15 篇与项目里程碑、资源分配或风险管理相关的学术文献。② 明确研究问题：如“本研究验证了在 Q3 里程碑完成率与成本偏差之间的相关性”。③ 形成一个简洁的研究框架或假设（如：高资源投入 → 低成本偏差）。 | | 2 | **改用标准化学术结构** | 将原有章节重新排列为：① 摘要（Abstract） 150‑250 字② 引言（Introduction）③ 文献综述（Literature Review）④ 方法与数据（Methodology & Data）⑤ 结果（Results）⑥ 讨论（Discussion）⑦ 结论与建议（Conclusion & Implications）⑧ 参考文献（References）⑨ 附录（如果有）（原“附件：数据支撑材料”可放在附录中）。 | | 3 | **强化数据与可视化** | ① 将 Q3 里程碑完成情况、成本分析等用 **表格**、**柱状图**、**甘特图** 等专业化图表呈现。② 在文本中引用图表编号，并解释其统计意义。③ 如有多变量关系，使用 **回归分析** 或 **相关性矩阵**，并在方法部分说明统计工具（SPSS、R 等）。 | | 4 | **调整语言与格式** | ① 改为第三人称客观叙述，避免内部口语化（如“产品运营部认为”改为“本研究认为”）。② 使用期刊推荐的引用格式（APA、Harvard 等）。③ 删除所有可能泄露内部信息的细节（如具体预算数值、内部沟通细节）。 | | 5 | **增加实践启示与未来研究方向** | 在结论部分不仅总结发现，还需给出对项目管理实践的具体建议，并指出本文的局限与后续研究可能性。 | --- ### 3. 小结 - **目标期刊**：先从项目管理学术期刊（PMJ）开始，若侧重运营可考虑 OPM；技术项目可考虑 IEEE Engineering Management。 - **改编重点**：引入文献综述、研究框架、标准化结构、数据可视化与学术化语言。 - **可操作步骤**：先把原始 Word 文档导出为纯文本或 LaTeX，逐章重写，并在每一步都检查引用与图表是否符合期刊要求。完成后再进行同行评审前的格式校对。 这样改编后，你的报告就能具备学术性、可验证性，并满足专业刊物的投稿标准。祝投稿顺利！
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高，结构清晰，使用表格形式呈现期刊推荐和改编建议，可读性强。在刊物类型判断和改编建议质量两个维度表现优秀，建议数量充足且具体可操作，细节丰富度超过参考答案。主要不足在于内外部文档差异认知未形成系统性对比总结，差异分析较为分散，缺乏参考答案中「核心差异总结」式的清晰阐述。此外，刊物推荐偏向学术期刊，未涵盖实践导向的企业管理类杂志（如《哈佛商业评论》案例栏目），覆盖面略有局限。总体而言，这是一份高质量的回答，能够有效指导用户进行文档改编工作。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了任务要求，还通过表格化呈现使建议更加清晰易读。模型深刻理解了从「内部工作报告」到「专业学术/行业文章」的转化逻辑，提出的改编建议具有很强的实操价值。 【KIMI】候选输出整体结构清晰，采用表格形式呈现，列出了5条改编建议，数量上满足要求。但存在明显的方向性偏差：过度偏向学术期刊发表路径，推荐的刊物（PMJ、IJOPM、IEEE TEM）均为国际学术顶刊，对一份企业内部季度进展报告而言适配性较低；改编建议强调文献综述、研究假设、回归分析等学术要素，与企业实践案例的发表需求不符；对内外部文档差异的认知不够系统，缺少专门的差异总结板块。建议更准确地把握原文档作为企业内部项目管理实践案例的性质，推荐更适合的实践导向刊物（如《项目管理技术》《企业管理》等），并提供更具针对性的改编建议（如数据脱敏与泛化、经验提炼与可复用洞察、背景补充与受众调整等）。
困难难度评测结果
- 得分：90.5 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：
{"name":"analysis_output.md","content":"# 1. 原文档的体裁与发布渠道分析\n\n| 角度 | 说明 |\n|------|------|\n| **体裁** | 企业内部项目进展报告，属于管理类文书（正式、数据导向）。 |\n| **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。 |\n| **语言风格** | 以客观陈述为主，使用专业术语，包含大量表格与数字，强调事实与数据。 |\n| **目标受众** | 企业内部管理层、项目干系人、项目执行团队。 |\n| **最可能渠道** | • 企业内部OA系统或管理信息平台\n• 项目管理办公室（PMO）定期汇报材料\n• 企业内部简报或内部刊物 |\n\n## 1.1 将报告内容投向学术出版的改造建议\n\n1. **脱敏与抽象化**：删除任何可识别的公司、项目或人员信息，改为案例研究或方法论探讨。\n2. **理论化与文献回顾**：在引言中加入相关项目管理、风险管理或成本控制的学术文献综述，明确研究空白与贡献。\n3. **方法与数据**：详细阐述采用的模型、指标与数据来源，保证可复制性；必要时使用公开数据或模拟数据。\n4. **研究结果与讨论**：用定量或定性分析呈现发现，并与已有研究进行对比，讨论其理论与实践意义。\n5. **格式与引用**：遵循目标期刊的格式要求（APA/IEEE等），提供完整参考文献列表。\n6. **伦理审查**：如涉及人类或组织数据，需说明已获得伦理批准或数据匿名化处理。\n\n---\n\n# 2. 改写后商业杂志文章大纲\n\n1. **引言**：当前行业项目管理面临的共性挑战与机遇。\n2. **方法论框架**：基于里程碑的项目进度管理体系（概念、工具、流程）。\n3. **资源优化模型**：投入产出分析框架与成本控制策略（案例示例）。\n4. **风险管理实践**：常见风险分类、评估方法与应对机制。\n5. **经验与启示**：可复制的最佳实践与行业应用建议。\n6. **展望**：下一阶段的趋势判断与未来研究方向。\n\n---\n\n# 3. 原文档与改写文章的对比表\n\n| 维度 | 原内部报告 | 改写后商业杂志文章 |\n|------|------------|-------------------|\n| **体裁** | 企业内部管理报告 | 行业案例分析/方法论探讨 |\n| **受众** | 内部管理层与干系人 | 行业从业者、管理者与研究者 |\n| **写作手法** | 直述事实，数据罗列，客观陈述 | 叙事式分析，案例驱动，强调启发性 |\n| **信息敏感度** | 含具体项目数据与人员信息 | 去敏后提炼方法论，保留行业价值 |\n| **结构逻辑** | 时间线+职能模块 | 问题导向+解决方案 |\n| **引用与外部参考** | 基本无外部引用 | 引入学术文献和行业报告 |\n"}
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高，正确完成了多轮对话整合任务，三个部分内容完整、结构清晰、专业性强。write工具调用以JSON格式体现，内容符合所有功能要求。主要不足在于：Markdown标题层级设计略显混乱（三个主要部分均用一级标题），以及学术改造建议遗漏了「同行评审」这一关键环节。总体而言是一份高质量的输出，能够有效满足用户的复杂整合需求。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确完成了所有指令要求，还展现了极高的逻辑整合能力和专业素养。在处理复杂的意图变更时表现稳定，输出格式完全符合要求。 【KIMI】模型整体表现优秀，准确理解了EVAL_BLOB中的文档特征，成功追踪并整合了多轮对话中的意图变更，输出内容完整且专业。主要改进点在于Markdown标题层级的规范性（避免使用数字编号的一级标题）以及商业杂志大纲的叙事化调整。学术改造建议超出预期，体现了对学术出版流程的深入理解。
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