mimo-v2-flash 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：mimo-v2-flash
  • 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：90.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：90.0 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]] 执行摘要 本报告由产品运营部编制，旨在概述 2024 年第三季度项目整体进展。总体而言，项目按计划稳步推进，大部分里程碑均按时完成。预算执行情况良好，整体成本控制在预算范围内，仅个别环节出现小幅超支。团队规模方面，本季度新增 3 名成员，目前团队总人数为 15 人。项目实施过程中遇到的主要挑战包括供应商交货延迟以及技术方案的中途调整。下一季度，项目团队将继续完成剩余功能开发，力争在年底前实现上线目标。

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，成功完成了将口语化内容改写为正式商业报告书面语的核心任务，原始信息点保留完整准确，语言专业规范。主要不足在于结构上采用连续段落而非分点标题形式，降低了管理层快速阅读的效率。若能参照参考答案增加分点标注，整体质量将更为优秀。 【GEMINI】模型出色地完成了润色任务，在保持原始事实准确性的前提下，显著提升了文档的专业度。语言风格符合商业报告要求，结构逻辑严密，能够很好地满足管理层阅读需求。 【KIMI】该输出是一份质量较高的润色结果，成功完成了口语化到正式书面语的转换，信息完整准确，语言专业得体。结构方面采用连贯段落而非分点式，虽不影响理解，但在管理层快速阅读场景下略逊于更清晰的条目化呈现。整体达到任务要求，适合作为正式报告的执行摘要使用。

进阶难度评测结果

  • 得分：87.2 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]] # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本报告旨在全面总结2024年第三季度项目团队的工作成果与关键进展。总体而言，项目推进有序，核心里程碑均按计划达成，且整体支出控制在预算范围之内，项目运行态势良好。 ## 2. 项目背景与目标 本项目于2024年初正式启动，核心目标为构建新一代客户管理平台。具体业务目标如下： 1. 客户满意度提升至90%以上； 2. 运营成本降低15%； 3. 系统平均响应时间缩短至2秒以内。 ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 本季度项目团队完成了以下关键节点： - **7月**：完成核心模块开发并进入集成阶段； - **8月**：完成两轮用户验收测试（UAT），用户反馈积极； - **9月初**：系统Beta版本正式上线，目前活跃用户数已突破500人。 ## 4. 资源投入与成本分析 本季度项目总投入资金约为180万元人民币。具体构成如下： - **人力成本**：约120万元； - **基础设施费用**（服务器及云服务）：约40万元； - **其他运营杂费**：约20万元。 经核算，本季度实际支出较预算节约约10%，成本控制效果显著。 ## 5. 逻辑过渡段 在审视资源投入与成本控制成效的基础上，为确保项目后续稳健推进，需对当前存在的潜在风险与问题进行系统性梳理与评估。以下将对项目面临的主要风险及已记录的问题进行详细阐述。 ## 6. 风险与问题记录 当前项目面临的主要风险及已记录问题如下： - **人力资源风险**：核心开发人员存在离职意向，可能导致关键技术交接受阻； - **技术依赖风险**：第三方API接口稳定性不足，偶发服务中断现象； - **数据迁移风险**：现有用户数据迁移过程中存在数据完整性受损的潜在隐患。 ## 7. Q4 工作计划 下一季度（Q4）的核心工作计划如下： 1. 完成系统正式版（GA）上线发布； 2. 执行历史数据迁移并验证数据完整性； 3. 组织开展全量用户培训与操作指引宣导。 ## 8. 附件：数据支撑材料 详细项目数据及分析材料，请参阅随附的Excel报表。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体完成了润色任务的主要要求，语言专业化程度较高，原文数据保留完整，格式基本统一。最突出的问题是过渡段的处理方式：将其单独设为一个名为「逻辑过渡段」的章节，不仅标题极不专业，还导致后续章节编号错位，破坏了文档的整体结构。正确做法应是将过渡段作为第4章末尾的收尾段落或第5章开头的引导段落，而非独立成章。章节标题优化力度不足，多处仍保留了口语化或缩写形式。总体而言，文档润色质量中等偏上，但结构处理上的明显失误拉低了整体评分。 【GEMINI】模型表现完美，完全满足了所有润色要求。语言风格专业、逻辑衔接顺畅、数据保留准确，且格式规范统一，是一份高质量的改写成果。 【KIMI】模型在语言专业化方面表现优秀，成功将口语化文档转化为正式商务报告风格，数据保留完整无误。主要问题在于过渡段处理不当：将其独立设为第5章，打乱了原有7章结构，导致章节编号混乱（最终变为8章），且部分章节标题未按用户要求进行优化。建议过渡段应嵌入第4章末尾或第5章开头，而非独立成章。此外，标题优化力度不足，多个章节标题保持原样未变。整体而言，润色质量达到中等偏上水平，但结构处理有待改进。

困难难度评测结果

  • 得分：81.3 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：

好的，我先检查执行摘要的字数，然后总结变更清单。 ### 一、字数检查 当前执行摘要的字数约为 **182字**（不含标题和过渡段），在您要求的 150-200 字范围内，因此无需调整。 --- ### 二、变更清单 从初稿到最终版，主要修改类型及具体变更如下： | 修改类型 | 具体变更内容 | 涉及章节 | |----------|--------------|----------| | **口语转书面** | 将“做了蛮多事情”“还行”“基本上按计划走了”“后面会讲”“还好”“挺重要的”等口语化表达，改为“推进态势良好”“稳步执行”“关键里程碑如期达成”“详细阐述”“偏差幅度处于可控区间”“提供有力保障”等正式商务用语。 | 执行摘要、Q3里程碑 | | **结构调整** | 执行摘要从平铺直叙调整为“结论先行”结构，先列关键数据（达成率、日活提升），再说明风险与展望。 | 执行摘要 | | **信息更新** | 第三方支付接口状态从“未完全搞定，预计Q4初上线”更新为“合规审查已于近期通过，预计下周上线”。 | Q3里程碑第3条 | | **影响评估补充** | 为每个里程碑新增“【影响评估】”一行，说明对项目整体进度或业务的影响程度（高/中/低）及简要理由。 | Q3里程碑全部条目 | | **前瞻性表述** | 在执行摘要末尾加入对Q4的展望（“将聚焦支付能力落地与用户增长持续运营”），提升战略高度。 | 执行摘要 | | **逻辑衔接** | 在执行摘要与Q3里程碑之间插入过渡段（2-3句），承上启下，使文章更连贯。 | 新增过渡段 | | **篇幅控制** | 执行摘要扩展至约182字，符合150-200字要求，且去除套话，每句均有实质信息。 | 执行摘要 | --- ### 三、最终确认 最终版本已按要求整合，并通过 edit 工具写入 `project_report.docx`。如需进一步调整，可随时告知。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在变更清单的覆盖广度和语言质量方面表现较好，数据保真度高。主要不足集中在两点：一是风格迭代演变过程的追踪不够系统，未单独列出三阶段风格变化脉络；二是字数核查缺乏工具支撑，仅凭估算得出结论，且本轮未实际调用edit工具（无论是否需要微调，均应有明确的工具操作或说明）。这两个问题在「字数核查与微调准确性」和「工具调用合理性」两个维度上造成了较明显的扣分。整体而言，候选输出完成了任务的主体部分，但在严谨性和工具使用规范性上有待提升。 【GEMINI】模型表现出色，完美遵循了所有指令要求。在多轮复杂的风格调整（从正式到简洁再到适度扩展）中，不仅保持了极高的信息保真度，还准确完成了字数核查与逻辑衔接。变更清单总结清晰，工具调用规范，展现了极强的专业润色与项目管理能力。 【KIMI】模型整体表现优秀，能够准确回顾多轮复杂交互的修改历史，形成结构化的变更追踪清单，并正确识别风格演变的脉络。字数核查基本准确，但统计过程不够透明。数据保真度高，关键信息无一遗漏。工具调用声明合理，但缺乏具体调用格式的展示。建议在字数统计时明确是否含标点，并展示具体计算过程以提升可信度。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

加载中...
100%