qwen3.6-plus-preview 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：qwen3.6-plus-preview
- 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：94.8 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：94.8 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：
以下是润色后的章节标题： 1. 项目概况 2. 项目背景与目标 3. 第三季度主要成果 4. 资源投入情况 5. 存在问题与挑战 6. 下季度工作计划 7. 附件：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，成功将7个口语化章节标题转化为规范的书面语风格，格式约束完全遵守，原意保留良好，语言质量提升明显。与参考答案相比，主要差距在于第4条未体现「成本分析」的分析维度，第7条「相关数据」不如「数据支撑材料」专业，第1条「项目概况」相比「执行摘要」略显普通（「执行摘要」是更标准的企业报告术语）。总体而言，输出达到了任务要求，是一份合格且较优质的润色结果。 【GEMINI】模型完美地完成了任务。它不仅将口语化的标题转化为高度专业、正式的书面语，还严格遵守了所有的字数和格式约束。生成的标题简洁凝练，完全符合企业报告的语境，是一次高质量的文本润色。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，成功完成了口语化标题到正式书面语的转换，7个标题含义对应准确，格式规范，语言得体。主要亮点是'项目背景与目标''存在问题与挑战'等标题精准专业。可改进之处：第4条可增加'成本'维度使含义更完整，第7条'相关数据'可改为更正式的'数据支撑材料'或'参考资料'。总体而言是一份合格的企业报告章节标题润色结果。
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：
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。准确地仅对6个三级子项恢复了编号，编号与标题文字之间正确换行，其余标题保持无编号状态，内容措辞未做任何改动，层级缩进清晰。 【GEMINI】模型完美执行了所有指令。它准确地锁定了特定的三级子项进行编号恢复，并正确应用了换行格式，同时确保了非目标项维持现状及标题文字内容的一致性。层级缩进也非常规范。 【KIMI】该候选输出完全符合所有功能要求，精确地对6个三级子项恢复了编号并正确换行，保持了其余标题的无编号状态，且所有文字内容未作任何修改，层级结构清晰易读。这是一个完美的执行结果。
困难难度评测结果
- 得分：96.8 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：
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 ## 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
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型在本次多轮对话任务中表现优秀，完整追踪并执行了用户的所有累积指令，最终生成的sidebar_titles.md文件在格式规范、内容质量和工具使用上均达到高水准。标题风格专业严谨，信息完整，格式严格符合要求，是一次高质量的任务完成。 【GEMINI】这是一份近乎完美的生成结果。模型展现了极高的指令遵从度，能够在中途多次修改要求（包括风格回调、局部信息补回、格式精细化等）的情况下，依然保持清醒的逻辑，最终输出的 Markdown 文件不仅内容准确、风格专业，而且格式完全符合复杂的排版要求。映射关系的准确性（原始编号与新标题的对应）也表现得非常出色。 【KIMI】该候选输出表现优秀，在多轮复杂指令变更后仍能准确整合所有要求，最终生成的Markdown文件格式规范、内容专业严谨。模型展现了良好的指令追踪能力、语言润色能力和工具使用能力，仅在「附件资料汇编」的信息完整性上有轻微优化空间。
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