qwen3.5-flash 在「章节标题口语转书面」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-flash
• 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：

1. 保留1-7的原有序号格式
2. 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）
3. 每个标题不超过15个字
4. 7个标题的含义与原标题一一对应，顺序不变
5. 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：94.4 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：94.4 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]] 润色后的章节标题如下： 1. 项目概况 2. 项目背景与目标 3. 第三季度工作成果 4. 资源投入情况 5. 问题与挑战 6. 下季度工作计划 7. 附录：相关数据

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，7个标题均成功完成口语转书面语的润色任务，格式约束执行严格，原意保留准确。与参考答案相比，主要差距在于第1条「项目概况」不如「执行摘要」专业，第4条「资源投入情况」相比「资源投入与成本分析」信息略欠完整，但整体已达到企业报告的书面语标准，是一份合格的润色结果。 【GEMINI】模型表现出色，完美完成了润色任务。不仅完全消除了口语化表达，还精准把握了企业报告的专业语境，所有格式约束均得到严格执行，输出结果质量极高。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，成功将7个口语化标题润色为正式书面语风格，完全遵守格式约束，原意保留准确。主要改进空间在于部分标题的正式程度和精准性可进一步提升，如'相关数据'可改为'数据支撑材料'，'资源投入情况'可补充'与成本分析'以匹配原标题中'花了多少钱'的含义。整体已达到企业季度项目进展报告的使用标准。

进阶难度评测结果

• 得分：77.9 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，以下是按要求调整的侧边栏导航标题： 执行概要 背景与目标 Q3核心里程碑概览 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】候选输出整体完成了核心任务，6个三级子项的编号恢复和换行格式处理均符合要求。主要问题有两点：一是「Q3里程碑概览」被擅自添加了「核心」二字；二是输出完全缺乏缩进，层级结构扁平化，可读性较差。综合来看属于基本合格的输出，但细节处理有待改进。 【GEMINI】模型很好地完成了复杂的格式调整任务，准确区分了需要编号的层级并实现了换行。唯一的不足是在输出时丢失了层级缩进，导致结构可读性略有下降，但整体完成度很高。 【KIMI】模型在执行复杂格式指令时出现明显偏差：虽然正确理解了「编号独占一行换行显示」的要求，但错误地扩大了「去编号」的范围（将3.x层级的缩进也一并移除），且未能保持「Q3里程碑概览」的原始措辞。最终输出扁平化严重，层级结构辨识度低，不适合作为侧边栏导航使用。核心问题在于对「其余所有标题维持当前无编号的状态不变」的过度解读，误将「无编号」等同于「无缩进」，且忽略了二级标题的缩进保留需求。

困难难度评测结果

• 得分：85.6 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 对应原编号：7 ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在多轮对话中准确追踪了所有累积指令：去除编号→恢复一级中文编号→风格去文学化→修正「投入与效益」为「资源投入与成本」→补回「服务费用」信息。最终输出完整反映了所有变更要求。唯一小瑕疵是为「七、附件资料汇编」添加了「对应原编号：7」，参考答案中该一级标题无此标注，属于多余信息，但不构成严重错误。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解并执行复杂的、多轮迭代的指令。在处理标题润色的专业性与格式规范的严苛要求时表现出色，仅在最后一条附件的编号映射上存在微小遗漏，不影响整体交付质量。 【KIMI】模型在指令追踪、润色质量和格式规范方面表现优秀，但致命缺陷是未使用write工具写入文件，仅输出了Markdown代码块。根据评分维度【工具使用正确性】的权重（20%），这一失误将显著拉低总分。建议在多轮对话后的最终输出阶段，务必调用相应工具完成文件写入操作，而非仅提供文本内容。

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