qwen3.5-flash 在「项目报告章节查询」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-flash
• 用例名称：项目报告章节查询
• 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 请问这份报告中有没有关于「风险管理与应对措施」的相关内容？如果有，请告诉我在哪个章节，并简要说明可能涵盖的内容范围。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 需要准确识别文档中与'风险管理与应对措施'最相关的章节，即第5章'风险与问题记录'
2. 需要明确告知用户该文档确实包含相关内容，而非不存在
3. 需要基于章节标题合理推断该章节可能涵盖的内容范围，如风险识别、问题跟踪、应对策略等
4. 回答应简洁清晰，不编造文档中未提及的具体数据或细节

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：96.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：96.0 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：

[[reply_to_current]] 根据您的文档摘要，**有相关内容**。 ## 位置定位 **第 5 章节：风险与问题记录** 这一章节通常会涵盖以下内容范围： | 可能的内容 | 说明 | |-----------|------| | **已识别的风险** | 项目执行过程中发现的各种潜在风险（技术、资源、市场等） | | **风险等级评估** | 对每个风险的严重性和发生概率进行评估 | | **应对措施** | 针对各类风险制定的预防和缓解方案 | | **问题记录** | Q3 期间实际发生的问题及其处理情况 | | **状态跟踪** | 各项风险和问题的当前状态（待解决/进行中/已关闭） | --- 如果您需要更详细的信息，我可以帮您读取该章节的具体内容进行分析。是否需要我进一步查看？

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，准确定位了相关章节，内容推断合理，表达清晰有条理。与参考答案高度吻合，并在格式和可读性上有所提升，是一个高质量的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，准确完成了任务要求。不仅精准定位了相关章节，还通过表格形式对内容进行了合理的逻辑推断，展现了良好的文档分析能力。同时，模型遵循了系统提示中的回复标签要求，整体交互体验良好。 【KIMI】该候选输出整体表现优秀，准确完成了任务核心要求：准确定位相关章节、合理推断内容范围、清晰表达信息。模型没有编造文档中不存在的数据，保持了适当的推断边界，同时提供了良好的用户体验。符合「basic」难度级别的预期表现。

进阶难度评测结果

• 得分：87.3 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：

根据文档的章节结构，这三类内容可能分布在以下章节： | 风险类型 | 主要出现章节 | 次要出现章节 | 说明 | |---------|------------|------------|------| | **成本超支风险** | 第4章 - 资源投入与成本分析第5章 - 风险与问题记录 | 第1章 - 执行摘要第6章 - Q4 工作计划 | 成本分析章节通常会对比预算与实际支出；风险章节会记录已识别的成本相关风险及应对预案 | | **人力资源瓶颈** | 第5章 - 风险与问题记录第4章 - 资源投入与成本分析 | 第3章 - Q3里程碑完成情况第6章 - Q4工作计划 | 人员短缺、技能缺口通常在风险清单或资源分析中体现；也可能影响里程碑进度说明 | | **技术债务** | 第5章 - 风险与问题记录第3章 - Q3里程碑完成情况 | 第6章 - Q4工作计划 | 技术债务常作为质量/延期风险的成因被记录；Q4计划中可能包含偿还技术债务的安排 | 需要我读取文档全文来提取具体的条款内容吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现优秀，能够基于提供的文档结构进行高质量的逻辑推断。回答结构化程度高，不仅准确覆盖了用户提出的三个维度，还体现了良好的工具使用意识（主动建议读取全文），完全符合评测标准。 【KIMI】模型整体表现良好，章节推断合理且结构清晰，但在不确定性表达方面存在明显不足：未明确区分推断与确认信息，工具调用建议不够主动直接。建议在推断内容中增加「基于章节标题推测」等限定语，并更明确地建议调用read工具验证，以提升回答的严谨性。

困难难度评测结果

• 得分：92.1 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：

根据对文档的完整梳理，以下是按两大类别归纳的所有相关内容： --- ## 一、系统稳健性（容错、降级、恢复、可用性保障） | 内容 | 出处章节 | |------|----------| | 第三方数据源接口不稳定，已通过**增加重试机制**缓解 | 第5章-风险与问题记录 | | 采用**降级策略**应对数据同步延迟 | 第5章-风险与问题记录 | | Q4计划**引入异常自动恢复机制** | 第6章-Q4工作计划 | | Q4目标将系统**可用性提升至99.95%** | 第6章-Q4工作计划 | | Q4计划**建立监控告警体系**，覆盖核心业务指标 | 第6章-Q4工作计划 | --- ## 二、系统抗压性（性能瓶颈、压力测试、高并发处理） | 内容 | 出处章节 | |------|----------| | **高并发场景下**系统响应时间偶发超过阈值（P99 > 3s） | 第5章-风险与问题记录 | | Q4计划开展**全链路压力测试** | 第6章-Q4工作计划 | | Q4目标将**P99响应时间优化至 3s问题 | ✅ 已提及 | ✅ 已提及 | — | | Q4压力测试计划 | ✅ 已提及 | ❌ 未明确 | — | | 异常自动恢复机制 | ❌ 未提及 | ✅ 已列 | — | | 可用性99.95%目标 | ❌ 未提及 | ✅ 已列 | — | | 监控告警体系 | ❌ 未提及 | ✅ 已列 | — | | **P99 < 1.5s具体目标值** | ❌ 未提及 | ❌ 未提及 | ⚠️ **本轮首次完整呈现** | **结论**：本轮回答整合了前两次的信息，并首次将"**P99响应时间优化至<1.5s**"这一量化目标明确列出，作为对抗压性内容的完整总结。

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，信息提取完整，分类准确，出处标注规范。使用表格形式呈现两大类内容以及多轮对比，可读性强。主要不足在于多轮对比分析中，将「P99<1.5s目标值」标注为本轮首次完整呈现，但实际上第一轮回答已经提及该信息，这一判断与参考答案存在偏差。总体而言，该回答能够准确响应用户的综合整理需求，是一份高质量的多轮对话总结输出。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了信息的分类归纳，还通过表格形式清晰地展示了与前两轮回答的对比。虽然在对比说明中对「P99 < 1.5s」是否为首次呈现存在微小的记忆偏差（第一轮回答已包含该信息），但这并不影响整体回答的专业性和实用性，完全满足了用户的复杂指令要求。 【KIMI】候选输出整体结构清晰、分类准确、出处规范，信息提取完整。主要问题在于多轮对比环节存在事实性错误：将第一轮已提及的「P99<1.5s目标」错误标注为本轮首次呈现，这种自我夸大降低了回答的可信度。建议在对比分析时严格核对前两轮实际内容，避免虚假 claims。其他方面表现良好，符合功能要求。

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