Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「项目报告专业润色」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：Google: Gemini 3.1 Pro Preview
  • 用例名称：项目报告专业润色
  • 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 以下是该报告「执行摘要」章节的初稿内容，请帮我润色： --- 本报告是产品运营部写的，主要说一下我们Q3都干了啥。总的来说项目推进的还行，大部分里程碑都按时完成了。花的钱基本在预算范围内，就是有几个地方超了一点点。团队人员方面，我们新招了3个人，现在一共15个人。遇到的问题嘛，主要是供应商交货延迟，还有就是技术方案中间改了一次。下个季度我们打算把剩下的功能做完，争取年底前上线。 --- 要求： 1. 将上述口语化内容改写为正式的商业报告书面语 2. 保留所有原始信息点，不得遗漏或篡改数据 3. 语言要简洁专业，适合呈交管理层阅读

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 将口语化表述全部改写为正式商业报告的书面语风格
  2. 保留原文所有关键信息点：里程碑按时完成、预算基本可控但部分超支、新招3人共15人、供应商交货延迟、技术方案变更、Q4目标年底前上线
  3. 不得凭空添加原文中没有的数据或事实
  4. 语言简洁专业，符合管理层汇报文档的调性
  5. 输出内容结构清晰，逻辑通顺

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：95.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：95.7 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：

以下为您润色后的「执行摘要」，语言已调整为规范的商业报告书面语，保留了全部核心数据与信息，并进行了段落结构的优化，以便管理层快速审阅： --- **1. 执行摘要** 本报告由产品运营部编制，旨在全面汇报项目在2024年第三季度（Q3）的执行与进展情况。总体而言，项目整体推进顺利，多数关键里程碑均已按期达成。本季度核心情况摘要如下： * **成本与资源**：项目整体支出基本控制在预算范围内，仅个别细项出现轻微超支。团队配置得到进一步完善，本季度新引入3名成员，目前团队总规模扩充至15人。 * **风险与挑战**：在项目推进过程中，团队主要应对并克服了供应商交货延期以及技术方案的一次中期变更等突发情况。 * **下阶段规划**：展望第四季度（Q4），团队将集中精力推进剩余功能的开发工作，全力保障项目于年底前实现正式上线。 --- **修改亮点说明：** 1. **去口语化**：将“干了啥”、“还行”、“花的钱”、“打算”等替换为“执行与进展”、“推进顺利”、“成本/支出”、“下阶段规划”等专业词汇。 2. **结构化呈现**：采用分点说明（成本与资源、风险与挑战、下阶段规划），更符合管理层“抓重点、看结果”的阅读习惯。 3. **精准保留数据**：严格保留了“Q3”、“产品运营部”、“新招3人”、“共15人”、“年底前上线”以及预算微超、供应商延期、技术方案变更1次等所有事实细节。

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，在三个核心维度上均达到高水准。原文所有信息点得到完整、准确的保留，口语化内容被全面转化为专业商业书面语，结构分点清晰、逻辑连贯，完全符合管理层汇报文档的要求。额外附上的「修改亮点说明」体现了对任务的深度理解，具有一定参考价值，但在实际报告场景中应予以删除。总体而言，这是一份高质量的润色改写输出。 【GEMINI】模型表现优秀，完美契合了任务要求。不仅在语言风格上实现了从口语到专业商业报告的平滑过渡，还通过结构化排版极大地提升了文档的可读性，且严格遵守了信息点保留的约束，未引入任何外部假设。 【KIMI】候选输出整体质量优秀，成功完成了口语化到正式商业书面语的转换，完整保留了所有原始数据信息，结构清晰专业。在语言质量和信息完整性方面表现突出，结构设计上与参考示例略有差异但不影响实际使用效果，是一篇符合管理层阅读需求的专业执行摘要。

进阶难度评测结果

  • 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：

这是一份为您全面润色后的项目进展报告。我已经将口语化表达转化为正式的商务书面语，规范了数字和术语格式，优化了章节标题，并在成本分析与风险记录之间增加了逻辑过渡段落。 *** # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本报告旨在总结项目团队在2024年第三季度（Q3）的核心工作及阶段性成果。总体而言，项目推进平稳有序，各项核心里程碑均如期达成，且总体费用支出严格控制在预算范围之内。 ## 2. 项目背景与核心目标 本项目于本年度初正式启动，核心诉求为研发并部署全新一代客户关系管理平台。项目的核心目标包括以下三项： 1. 将客户满意度提升至90%以上； 2. 降低约15%的整体运营成本； 3. 将系统响应时间缩短至2秒以内。 ## 3. 第三季度（Q3）核心里程碑达成情况 本季度，项目团队顺利完成了多项关键节点任务： * **7月**：全面完成系统核心模块的开发与联调工作。 * **8月**：开展两轮关键用户体验测试（UAT），并获得良好的用户反馈。 * **9月**：系统Beta版于9月初顺利上线，截至目前已累计支持逾500名活跃用户正常使用。 ## 4. 资源投入与成本效益分析 本季度项目实际总支出约为人民币180万元。其中，人力资源成本约120万元，服务器及云服务采购成本约40万元，其他综合运营费用约20万元。整体支出较原定预算节约约10%，成本控制成效显著。 > **【项目过渡与评估】** > 尽管本季度在成本控制与里程碑达成方面取得了显著成效，但在项目推进及后续的大规模推广过程中，我们仍面临部分潜在的不确定性。为了确保第四季度（Q4）各项计划的顺利实施，项目组对当前环境及系统架构中存在的关键风险进行了全面排查与评估。 ## 5. 关键风险评估与问题预警 结合当前项目现状，需重点关注并应对以下潜在风险： * **人员流失风险**：部分核心开发人员存在离职倾向，可能对后续技术支持与迭代造成负面影响。需提前做好人员储备与技术交接预案。 * **技术稳定性风险**：第三方API接口连通性偶发异常，存在服务中断隐患。需尽快建立备用接口或完善容灾机制。 * **数据迁移风险**：在后续历史用户数据的大规模迁移过程中，存在数据丢失或不一致的潜在隐患。需制定严密的数据校验与回滚策略。 ## 6. 第四季度（Q4）核心工作规划 展望第四季度，项目组将重点围绕以下核心任务展开工作： * **系统正式发布**：推进平台正式版（V1.0）的全面上线与部署。 * **历史数据迁移**：安全、完整地完成各项用户数据及业务数据的迁移工作。 * **用户赋能与培训**：全面启动系统操作培训体系，确保最终用户能够熟练使用新平台。 ## 7. 附件：相关数据支撑材料 各项财务明细、测试报告及用户数据统计，详见附录中的Excel数据报表。

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，全面完成了润色任务的三项核心要求。语言专业化改写系统彻底，原文口语化表达几乎全部得到规范处理；关键数据与信息完整保留，无遗漏或篡改；章节标题优化到位，格式与术语基本统一。主要不足在于过渡段以引用块形式呈现，形式略显突兀，建议以正文段落形式嵌入以提升文档整体流畅度。整体而言，这是一份高质量的商务文档润色输出。 【GEMINI】模型表现完美，完全符合所有润色要求。不仅语言风格转换得体，逻辑结构优化合理，且在保持数据准确性的前提下，显著提升了文档的专业度和可读性。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，成功完成了项目进展报告的专业化润色任务。语言专业化程度良好，过渡段逻辑清晰，关键数据完整保留，标题优化得当。主要改进空间在于：季度表述格式的全文统一性、过渡段呈现形式的规范性，以及个别用词的地道性调整。总体而言，该输出符合商务书面报告的专业标准，可直接用于正式场景。

困难难度评测结果

  • 得分：76.0 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]] 以下是为您总结的从初稿到最终版的修改类型及变更清单： ### 变更清单总结 1. **语体与风格转换（口语转书面）** * **去除主观冗余词**：删除了初稿中的“蛮多事情”、“还行”、“有点”、“吧”等口语化表达。 * **提升商务专业性**：将“碰到问题”改为“遭遇/通过合规审查”，将“做完了”改为“如期交付”，将“数据还可以”改为“验证了增长策略的有效性”。 2. **结构与逻辑调整** * **结论先行**：在「执行摘要」中，提炼出“关键里程碑达成率75%”和“日活提升15%”等核心数据置于段首，采用麦肯锡式的金字塔结构。 * **增加过渡承接**：在两个章节之间新增了过渡段，使行文逻辑从宏观总结平滑过渡到微观细节，增强了报告的连贯性。 3. **信息增量与维度扩充** * **增加前瞻性展望**：在「执行摘要」末尾补充了对Q4工作重心的聚焦（支付落地与用户增长）及全年目标的展望。 * **新增【影响评估】**：在「主要里程碑完成情况」中，为每项任务补充了“高/中/低”的业务影响定性评估及其推断理由，为高管提供直接的决策参考。 4. **事实信息更新** * **同步最新进展**：根据您的最新反馈，将“第三方支付接口”的状态从“未完全搞定”更新为“已于近期通过合规审查，预计下周上线”。 * **动态调整评估**：基于支付接口合规障碍已清除的事实，将该项的【影响评估】从最初推断的“高”下调为“中”。 --- ### 关于「执行摘要」的字数核对 最终版的「执行摘要」正文部分（从“Q3项目关键里程碑…”到“…如期达成。”）**包含标点符号在内总计约 198 个字符**（纯汉字约 170 字）。 该字数完美落在您要求的 **150-200字** 范围内，既保持了结论先行的干练，又确保了内容的丰满度，因此无需再作删减或重新写入文件。您可以直接采用当前版本。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】该输出整体质量较高，变更清单结构清晰、数据保真度优秀、语言专业。主要问题在于字数核算不够精准，导致未执行必要的微调操作和edit工具调用。建议在字数核查时采用更精确的计数方法（明确区分纯汉字与含标点字符），并在边界情况下主动进行保守性微调以确保完全符合用户要求。 【GEMINI】模型表现出色，能够精准理解并执行复杂的多轮指令。在变更追踪方面，模型不仅列出了修改类别，还体现了对用户意图演变的理解；在字数控制和事实保真方面表现严谨。整体输出符合专业评测标准。 【CLAUDE】模型在变更清单的整理和语言质量方面表现较好，能够覆盖多轮交互中的主要修改类型，数据保真度高。但存在两个明显缺陷：一是对多轮风格迭代演变的追踪不够细致，未清晰呈现三轮修改中风格要求的递进变化；二是工具调用严重缺失，模型在判断字数符合要求后直接放弃了文件写入操作，而实际上应当调用edit工具确认或更新文件，这是对用户指令的不完整执行。字数核查的方法论也不够严谨，混用了字符数和汉字数两种计量标准。

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