Anthropic: Claude Sonnet 4.6 在「章节标题口语转书面」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：Anthropic: Claude Sonnet 4.6
- 用例名称：章节标题口语转书面
- 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` 的章节标题列表： 1. 先说说大概情况吧 2. 这个项目为啥要做、想达到啥目的 3. 第三季度我们搞定了哪些大事 4. 花了多少钱、投了多少人进去 5. 碰到的麻烦和踩过的坑 6. 下个季度打算干点啥 7. 附件：一些数据啥的 请将以上7个章节标题润色为正式的书面语风格，适用于企业季度项目进展报告。要求：保留原有序号，保持每个标题简洁凝练（每个标题不超过15个字），不改变原有章节的含义和顺序。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 保留1-7的原有序号格式
- 所有标题转为正式书面语风格，不含口语词汇（如'啥''搞定''干点啥'等）
- 每个标题不超过15个字
- 7个标题的含义与原标题一一对应，顺序不变
- 标题简洁凝练，符合企业报告文风
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：94.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：94.5 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：
以下是润色后的正式书面语章节标题： 1. 项目概况 2. 项目背景与目标 3. 第三季度重点工作成果 4. 资源投入与成本概览 5. 主要挑战与问题复盘 6. 下一季度工作计划 7. 附录：数据与支撑材料 --- **润色说明：** | 原标题 | 润色后 | 调整要点 | |--------|--------|----------| | 先说说大概情况吧 | 项目概况 | 去除口语化语气词，提炼核心语义 | | 这个项目为啥要做、想达到啥目的 | 项目背景与目标 | 将"为啥"→"背景"，"啥目的"→"目标"，结构化表达 | | 第三季度我们搞定了哪些大事 | 第三季度重点工作成果 | "搞定"→"成果"，"大事"→"重点工作"，保留时间维度 | | 花了多少钱、投了多少人进去 | 资源投入与成本概览 | 将"钱/人"抽象为"成本/资源"，使用报告惯用表述 | | 碰到的麻烦和踩过的坑 | 主要挑战与问题复盘 | "麻烦/坑"→"挑战/问题"，"踩过"→"复盘"，体现反思视角 | | 下个季度打算干点啥 | 下一季度工作计划 | 去除口语，"打算干"→"计划"，规范时间表述 | | 附件：一些数据啥的 | 附录：数据与支撑材料 | "附件"→"附录"（报告惯例），"数据啥的"→"数据与支撑材料" |
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出总体质量优秀，7个章节标题均成功完成口语→书面语的转化，含义准确、格式规范、字数达标。润色说明表格体现了较强的专业性和透明度。与参考答案相比，主要差异在于第1标题选用「项目概况」而非「执行摘要」（两者均可接受，但「执行摘要」是企业报告更通用的惯例表述），以及「复盘」一词的现代感略强。整体而言是一份高质量的润色输出，完全满足企业季度项目进展报告的使用需求。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完美完成了润色任务，去除了所有口语化成分，还通过表格形式清晰地展示了修改逻辑，体现了极高的专业素养和对指令的精准执行力。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，完全满足任务核心要求。7个标题均准确对应原意，彻底消除口语化表达，严格遵守格式约束。语言风格专业规范，适合企业季度项目进展报告使用。在简洁凝练方面略有提升空间，部分标题可进一步精简字数，但不影响实际使用效果。润色说明表格清晰展示了转换逻辑，体现了良好的任务理解能力。
进阶难度评测结果
- 得分：100.0 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：
好的，以下是调整后的侧边栏标题： 执行概要 背景与目标 Q3里程碑概览 研发进展 3.1.1 核心功能交付 3.1.2 性能稳定优化 市场获客成效 3.2.1 线上渠道分析 3.2.2 伙伴生态拓展 用户运营留存 3.3.1 活跃增长态势 3.3.2 会员体系构建 资源成本分析 风险问题追踪 Q4规划展望 附件数据材料
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出与参考答案完全一致，在所有评分维度上均表现完美。精确执行了用户的复杂格式要求：仅对6个三级子项恢复编号、编号与文字换行分隔、其余标题保持无编号、标题措辞不变、层级缩进清晰。整体质量优秀。 【GEMINI】模型完美遵循了所有复杂的格式约束，准确识别了特定层级并执行了换行操作，同时保持了内容的高度一致性，展现了极佳的指令遵循能力。 【KIMI】模型输出完全符合用户要求，精准地对6个三级子项恢复了编号并正确换行，其余层级保持无编号状态，标题文字未做任何修改，层级缩进清晰。整体表现优秀。
困难难度评测结果
- 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：
```markdown 本文件为《2024年第三季度项目进展报告》导航侧边栏标题映射表 ## 一、总体概述 --- ## 二、项目背景与目标 ### 立项缘由 对应原编号：2.a ### 核心指标设定 对应原编号：2.b ### 相关方分析 对应原编号：2.c --- ## 三、第三季度核心成果 ### 产品功能迭代 对应原编号：3.a #### 界面改版 对应原编号：3.a.1 #### 数据看板上线 对应原编号：3.a.2 ### 市场推广获客 对应原编号：3.b #### 线上渠道投放 对应原编号：3.b.1 #### 线下活动总结 对应原编号：3.b.2 ### 技术架构升级 对应原编号：3.c #### 微服务拆分 对应原编号：3.c.1 #### 性能压测优化 对应原编号：3.c.2 --- ## 四、资源投入与成本 ### 人力资源配置 对应原编号：4.a ### 外部采购与服务费用 对应原编号：4.b ### 预算执行偏差 对应原编号：4.c --- ## 五、风险与问题管控 ### 风险识别清单 对应原编号：5.a ### 问题跟踪闭环 对应原编号：5.b --- ## 六、第四季度工作部署 ### 重点任务排期 对应原编号：6.a ### 资源需求预估 对应原编号：6.b --- ## 七、附件资料汇编 ``` 写入文件： {"name":"write","parameters":{"path":"sidebar_titles.md","content":"本文件为《2024年第三季度项目进展报告》导航侧边栏标题映射表\n\n## 一、总体概述\n\n---\n\n## 二、项目背景与目标\n\n### 立项缘由\n对应原编号：2.a\n\n### 核心指标设定\n对应原编号：2.b\n\n### 相关方分析\n对应原编号：2.c\n\n---\n\n## 三、第三季度核心成果\n\n### 产品功能迭代\n对应原编号：3.a\n\n#### 界面改版\n对应原编号：3.a.1\n\n#### 数据看板上线\n对应原编号：3.a.2\n\n### 市场推广获客\n对应原编号：3.b\n\n#### 线上渠道投放\n对应原编号：3.b.1\n\n#### 线下活动总结\n对应原编号：3.b.2\n\n### 技术架构升级\n对应原编号：3.c\n\n#### 微服务拆分\n对应原编号：3.c.1\n\n#### 性能压测优化\n对应原编号：3.c.2\n\n---\n\n## 四、资源投入与成本\n\n### 人力资源配置\n对应原编号：4.a\n\n### 外部采购与服务费用\n对应原编号：4.b\n\n### 预算执行偏差\n对应原编号：4.c\n\n---\n\n## 五、风险与问题管控\n\n### 风险识别清单\n对应原编号：5.a\n\n### 问题跟踪闭环\n对应原编号：5.b\n\n---\n\n## 六、第四季度工作部署\n\n### 重点任务排期\n对应原编号：6.a\n\n### 资源需求预估\n对应原编号：6.b\n\n---\n\n## 七、附件资料汇编\n"}} Wrote 873 bytes to sidebar_titles.md 文件已写入 `sidebar_titles.md`，共 873 字节。结构要点确认： - 文件首行为说明文字，无标题格式 - 七个一级章节均使用 `##` 加中文编号，节间以 `---` 分隔 - 所有二级、三级标题均在下方单独一行标注原始编号 - "一、总体概述"与"七、附件资料汇编"无子章节，未添加多余占位内容
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出表现优秀，完整追踪并执行了多轮对话中所有累积的用户指令，标题润色专业严谨，Markdown格式严格符合要求，工具调用正确有效。整体质量接近满分水平，是一次高质量的多轮指令追踪与文件生成任务完成。 【GEMINI】模型在处理复杂且多变的指令需求时表现极其出色，不仅逻辑清晰地完成了内容润色，还精准地执行了所有格式约束。在多轮交互中能够敏锐捕捉用户对风格和内容的修正意见，最终输出完全符合预期。 【KIMI】该候选输出表现优秀，完整执行了复杂的多轮指令追踪任务。模型在对话历史中正确处理了用户的多次风格调整和格式要求变更，最终生成的Markdown文件结构规范、标题专业、工具使用正确。整体输出符合企业级文档的正式标准，仅个别标题的概括力有微调空间。
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