qwen3.5-plus-2026-02-15 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：qwen3.5-plus-2026-02-15
- 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：93.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：93.5 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：
[[reply_to_current]] 根据您提供的文档摘要，这份 `project_report.docx` 最可能出现在**企业内部项目管理体系**的文档体系中。具体判断依据如下： ## 判断依据 | 特征 | 分析 | |------|------| | **标题格式** | "2024年第三季度项目进展报告"是典型的企业周期性汇报命名方式 | | **作者部门** | "产品运营部"是企业内部职能部门，非学术机构或政府单位 | | **字数规模** | 约3200字适合内部阅读和管理层审阅，非学术论文长度 | | **章节结构** | 执行摘要→背景目标→里程碑→资源成本→风险→下季计划，符合项目管理标准框架 | ## 最可能的文档体系 1. **企业项目管理办公室 (PMO) 文档库** - 季度项目状态报告是PMO标准产出物 2. **部门向管理层的定期汇报材料** - 用于向CEO/VP/董事会汇报项目进展 3. **项目组合管理 (PPM) 系统** - 作为多项目跟踪和决策支持依据 4. **企业内部知识管理系统** - 归档供后续项目参考和历史追溯 ## 排除的其他类型 - ❌ 学术期刊（无摘要、关键词、参考文献格式） - ❌ 政府公文（无文号、签发单位格式不符） - ❌ 公开出版物（内容偏向内部运营数据） - ❌ 咨询报告（缺少方法论说明和外部对标） 这份文档是典型的**商业企业内部管理文档**。
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，准确识别了文档类型，依据充分且多维度覆盖，表达清晰专业。与参考答案相比，在内容深度和结构完整性上均达到较高水准，额外的「排除分析」和「具体文档体系细化」更是超出参考答案的基本要求，体现了较强的分析能力。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确判断了文档所属的专业体系，还通过结构化的分析方式提供了极具说服力的论据。模型在回答中展现了良好的逻辑思维能力和专业素养，完全符合评测要求。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，准确判断了文档类型为企业内部项目管理报告，依据充分且表达清晰。与参考答案相比，核心判断一致，但在专业体系关联（如PMI）和内外部受众区分方面略有不足，不影响整体质量。
进阶难度评测结果
- 得分：87.8 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：
这份报告若改编投稿，最适合的刊物类型和关键调整建议如下： --- ## 一、适合投稿的刊物类型 | 刊物类型 | 代表刊物举例 | 适配理由 | |---------|------------|---------| | **项目管理类期刊** | 《项目管理技术》《项目管理评论》 | 内容核心是项目进展与里程碑管理 | | **企业管理/运营类期刊** | 《企业管理》《运营与管理》 | 涉及资源投入、成本分析、风险管理 | | **行业垂直刊物** | 取决于项目所属行业（如互联网、制造、金融等） | 可突出行业实践价值 | **首选推荐**：项目管理类期刊（与文档结构最匹配） --- ## 二、至少3点关键改编建议 ### 1. **补充理论框架与研究方法** - 内部报告侧重"做了什么"，学术/专业文章需要说明"为什么这样做" - 建议引入项目管理理论（如敏捷管理、关键路径法、挣值分析等）作为分析框架 - 增加研究方法说明，提升文章的可信度和可复制性 ### 2. **脱敏处理与案例普适化** - 删除或模糊化公司内部敏感数据（具体成本数字、人员信息、商业机密） - 将具体项目抽象为可借鉴的"案例模式"，突出对其他组织的参考价值 - 用相对值/百分比替代绝对数值，或用区间表示 ### 3. **重构文章结构，增加学术规范要素** | 原结构 | 建议调整 | |-------|---------| | 执行摘要 | → 摘要（200-300字，含研究目的、方法、结论） | | 项目背景 | → 引言+文献综述（说明研究空白） | | 各章节内容 | → 案例分析/实证研究主体 | | 无参考文献 | → 添加参考文献（10-20篇） | | 无关键词 | → 添加3-5个关键词 | --- ## 三、额外提醒 - **字数调整**：原3200字可能偏短，专业期刊文章通常需5000-8000字 - **图表优化**：内部报告的图表可能较简陋，需按期刊格式重新绘制 - **投稿前确认**：查看目标期刊的"投稿须知"，确认是否接受案例类文章 如需我协助查看具体期刊的投稿要求或帮助起草改编大纲，请告诉我目标刊物名称。
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，使用了表格等可视化方式增强可读性。刊物类型判断准确，改编建议具体可操作且数量充足，对原文档特征（内部报告性质、数据敏感性、章节结构）有较深入的理解。主要不足在于未系统性总结内外部文档的核心差异，该部分内容分散在各建议中，缺乏集中阐述。此外，未提及「经验教训可复用性」这一重要改编维度。总体而言是一份高质量的回答，基本满足用户需求。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确回答了投稿建议，还通过表格和结构化建议展现了极强的专业素养。建议内容具体、逻辑清晰，且充分考虑了从内部报告到公开发表所需的关键转换步骤，完全符合评测要求。 【KIMI】候选输出整体结构清晰，采用表格和分点形式呈现，专业性强。三类刊物判断准确，3条改编建议具体可操作且紧扣原文档特征。但相比参考答案，在内外部文档核心差异的显性总结、具体刊物名称的举例、以及「经验教训提炼」这一改编要点上略有不足。整体表现良好，达到优秀水平。
困难难度评测结果
- 得分：93.5 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：
[[reply_to_current]] ```write path=analysis_output.md content=# 项目报告分析与改写方案 ## 第一部分：原文档体裁与发布渠道分析 ### 1.1 体裁特征 本文档属于**企业内部项目进展报告**，是典型的商业/管理类文体。其核心功能是向组织内部管理层汇报特定周期内的项目执行情况，具有明确的时效性和组织边界。 ### 1.2 结构特征 文档采用标准的项目管理汇报框架，共7个章节： - 执行摘要（高层概览） - 项目背景与目标（上下文交代） - Q3主要里程碑完成情况（进度汇报） - 资源投入与成本分析（财务维度） - 风险与问题记录（风险管控） - Q4工作计划（未来规划） - 附件：数据支撑材料（证据链） 该结构符合PMI等项目管理体系的汇报模板，逻辑清晰、模块完整。 ### 1.3 语言风格 - **正式性**：采用商务书面语，避免口语化表达 - **数据导向**：以量化指标支撑结论 - **客观陈述**：以事实描述为主，较少主观评价 - **内部术语**：可能包含组织内部特有的缩写和概念 ### 1.4 目标受众 - 企业内部高级管理层 - 项目管理办公室（PMO） - 项目相关干系人 - 财务与资源协调部门 ### 1.5 最可能的发布渠道 | 渠道类型 | 具体场景 | |---------|---------| | 企业内部系统 | OA平台、管理信息系统、内部知识库 | | 项目管理渠道 | PMO定期汇报材料、项目评审会议文档 | | 内部刊物 | 企业简报、季度经营分析会材料 | ### 1.6 学术出版改造建议 原文档**不太可能直接出现在学术期刊**中，若需进入学术出版领域，需进行以下改造： | 改造维度 | 具体要求 | |---------|---------| | 研究问题 | 从"汇报进展"转为"回答学术问题"，需明确研究贡献 | | 理论框架 | 引入项目管理理论文献，建立与现有研究的对话 | | 方法论 | 补充研究设计、数据来源、分析方法的详细说明 | | 普适性 | 从单一案例提炼可推广的理论模型或假设 | | 评审标准 | 通过同行评审，需证明学术创新性和方法严谨性 | | 伦理合规 | 添加研究伦理声明、数据使用授权说明 | | 文献综述 | 增加相关领域研究现状的系统性梳理 | --- ## 第二部分：改写后商业杂志文章大纲 ### 文章标题 **《季度项目管理实践：里程碑驱动与成本控制的平衡之道》** ### 章节结构 #### 第一章 引言：当前行业项目管理面临的共性挑战 - 行业背景与痛点分析 - 文章核心价值主张 #### 第二章 方法论框架：基于里程碑的项目进度管理体系 - 里程碑设定原则 - 进度追踪机制 - 偏差识别与纠偏流程 #### 第三章 资源优化模型：投入产出分析框架与成本控制策略 - 资源分类与量化方法 - 成本效益分析工具 - 优化决策路径 #### 第四章 风险管理实践：常见风险分类与应对机制 - 风险识别矩阵 - 优先级评估方法 - 应对策略库 #### 第五章 经验与启示：可复制的项目管理最佳实践 - 关键成功因素总结 - 常见陷阱与规避建议 #### 第六章 展望：下一阶段的趋势判断 - 行业发展方向 - 管理方法演进预测 --- ## 第三部分：原文档与改写文章对比分析 | 对比维度 | 原内部报告 | 改写后杂志文章 | |---------|-----------|---------------| | **体裁定位** | 项目进展汇报文档 | 行业分析/案例研究文章 | | **目标受众** | 内部管理层与项目干系人 | 行业从业者、企业管理者、研究者 | | **写作手法** | 数据罗列、客观陈述、模板化 | 叙事+分析、注重可读性与启发性 | | **信息敏感度** | 含具体项目数据、人员、财务细节 | 去敏后提炼方法论与框架 | | **结构逻辑** | 时间线+职能模块（汇报导向） | 问题导向+解决方案（阅读导向） | | **价值主张** | 内部决策支持与进度透明 | 行业知识共享与最佳实践传播 | | **发表门槛** | 内部审批流程 | 编辑审稿、同行评议（如适用） | --- *文档生成时间：2024年* *分析依据：project_report.docx* ```
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，完整满足了用户的所有功能要求：正确调用write工具保存文件、三部分结构清晰、五个分析角度全覆盖、学术改造补充论证详尽、商业杂志大纲包含6个章节、对比表格包含7个维度。多轮意图追踪准确，无矛盾整合了历史对话内容。Markdown格式规范，标题层级合理。专业领域理解到位，学术出版和商业杂志的区别把握准确。整体是一份高质量的输出，各维度均表现良好。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完全满足了所有功能性需求，还展现了极强的逻辑整合能力。在处理复杂的意图变更时表现得非常稳健，输出的文档结构清晰、内容专业，完全符合评测标准。 【KIMI】该候选输出高质量完成了EVAL_BLOB中的所有要求。模型在多轮意图追踪方面表现尤为出色，能够灵活响应用户的变更需求并最终整合所有内容。学术改造建议和商业杂志改写均体现了良好的专业领域知识。输出格式规范，Markdown结构清晰，工具调用正确。建议在「最可能渠道」部分可采用更简洁的列表形式以严格匹配参考描述，但整体质量已达优秀水平。
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