Claude Opus 4.6 在「地址信息整理入档」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：Claude Opus 4.6
- 用例名称：地址信息整理入档
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档多轮对话
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：
请帮我创建一个文件 addresses.md，把以下5个地址按统一格式整理进去，每条地址单独一行，格式为「序号. 区域 - 街道/路名 - 小区/楼栋名称」，如果地址中没有明确的街道/路名则该字段填"无"。地址如下： 1. 滨海区锦绣新城夏园 2. 青山区云栖里巷 3. 青山区云栖里花园 4. 青山区观澜路博雅学府B座 5. 海岳区望江路瀚海公馆小区
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 创建名为 addresses.md 的文件
- 文件中包含5条地址，每条单独一行
- 每条地址格式为「序号. 区域 - 街道/路名 - 小区/楼栋名称」
- 对于没有明确街道/路名的地址，街道/路名字段填写"无"
- 地址顺序与用户提供的顺序一致
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：98.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：98.7 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：
{"name": "write", "arguments": {"path": "addresses.md", "content": "1. 滨海区 - 无 - 锦绣新城夏园\n2. 青山区 - 云栖里巷 - 无\n3. 青山区 - 无 - 云栖里花园\n4. 青山区 - 观澜路 - 博雅学府B座\n5. 海岳区 - 望江路 - 瀚海公馆小区\n"}} 文件已创建。以下是整理说明： | 序号 | 区域 | 街道/路名 | 小区/楼栋名称 | 备注 | |------|------|-----------|---------------|------| | 1 | 滨海区 | 无 | 锦绣新城夏园 | 原地址无街道/路名 | | 2 | 青山区 | 云栖里巷 | 无 | "云栖里巷"是巷名，无明确小区名称 | | 3 | 青山区 | 无 | 云栖里花园 | "云栖里花园"是小区名，无街道/路名 | | 4 | 青山区 | 观澜路 | 博雅学府B座 | 街道和楼栋均明确 | | 5 | 海岳区 | 望江路 | 瀚海公馆小区 | 街道和小区均明确 |
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、准确地完成了任务。文件创建方式正确，5条地址格式统一规范，字段拆分与参考答案高度吻合，尤其是对「云栖里巷」（巷名→街道字段）和「云栖里花园」（小区名→小区字段）的区分处理合理准确。额外提供的整理说明表格有助于用户理解拆分逻辑，属于加分项。整体质量接近满分。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完美执行了文件创建任务，还通过表格形式对拆分逻辑进行了清晰的说明，展现了极高的指令遵循能力和逻辑处理能力。 【KIMI】模型输出完全符合任务要求，文件创建成功，地址格式统一规范，字段拆分逻辑清晰合理，特别是对第2、3条存在歧义的地址给出了合理的判断依据，整体表现优秀。
进阶难度评测结果
- 得分：98.1 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：
edit address_list.txt 1. 东湖区翠柳路阳光花园A栋 2. 清城区碧波巷锦华花园 3. 南浦区滨河大道海天名城 4. 北城区观澜路博雅学府B座 1. 东湖区翠柳路阳光花园A栋 2. 清城区碧波巷锦华花园 3. 北城区观澜路博雅学府B座 文件现在的完整内容如下： ``` 1. 东湖区翠柳路阳光花园A栋 2. 清城区碧波巷锦华花园 3. 北城区观澜路博雅学府B座 ``` 做了三处修改： 1. 第2条"西山区"→"清城区" 2. 删除了原第3条（南浦区滨河大道海天名城） 3. 原第4条上移，序号从4改为3
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型表现优秀，正确处理了多轮对话中的上下文累积、矛盾指令覆盖、条目删除与序号重排等复杂操作，最终文件内容与参考答案完全一致。工具调用方式合理，结果呈现清晰，整体质量高。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准处理多轮对话中的复杂指令，包括对历史信息的修正、特定条目的删除以及序号的自动重排，最终输出结果完全符合预期。 【KIMI】模型表现优秀，完整正确地处理了多轮累积修改、矛盾指令纠正、条目删除与序号重排等复杂操作，最终呈现清晰。所有功能要求均得到满足。
困难难度评测结果
- 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：
Let me first read the current file to make sure I have the right content. read addresses.md | 编号 | 所属城区 | 详细路名 | 楼盘全称 | 备注 | |------|----------|----------|----------|------| | 1 | 滨海区 | 翠湖路 | 碧波花园 | 待确认 | | 2 | 滨海区 | 翠湖路 | 锦澜府邸南区 | 待确认 | | 3 | 朝阳区 | 建设大道 | 鼎盛华庭 | 待确认 | | 4 | 朝阳区 | 观澜路 | 博雅学府B座 | 待确认 | | 5 | 海岳区 | 望江路 | 瀚海公馆 | 待确认 | write addresses.md | 编号 | 所属城区 | 详细路名 | 楼盘全称 | 备注 | |------|----------|----------|----------|------| | 1 | 龙华区 | 长安街 | 龙腾雅苑 | 已确认 | | 2 | 滨海区 | 翠湖路 | 锦澜府邸南区 | 需实地勘察 | | 3 | 朝阳区 | 建设大道 | 鼎盛华庭 | 需实地勘察 | | 4 | 朝阳区 | 观澜路 | 博雅学府B座 | 待确认 | | 5 | 海岳区 | 望江路 | 瀚海公馆 | 需实地勘察 | 最终文件内容如下： | 编号 | 所属城区 | 详细路名 | 楼盘全称 | 备注 | |------|----------|----------|----------|------| | 1 | 龙华区 | 长安街 | 龙腾雅苑 | 已确认 | | 2 | 滨海区 | 翠湖路 | 锦澜府邸南区 | 需实地勘察 | | 3 | 朝阳区 | 建设大道 | 鼎盛华庭 | 需实地勘察 | | 4 | 朝阳区 | 观澜路 | 博雅学府B座 | 待确认 | | 5 | 海岳区 | 望江路 | 瀚海公馆 | 需实地勘察 | --- **统计结果：** - **不同城区数量：4个** — 龙华区、滨海区、朝阳区、海岳区 - **备注为"需实地勘察"的条目：3条** — 第2条（锦澜府邸南区）、第3条（鼎盛华庭）、第5条（瀚海公馆）
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型在本次多轮复杂指令处理中表现优秀，完整追踪了跨多轮的上下文变化，正确处理了批量修改与例外保留的矛盾指令，所有增删改操作均准确无误，统计结果也完全正确。输出与参考答案完全一致，是一次高质量的任务完成。 【GEMINI】模型表现极其出色，完全遵循了所有复杂的指令要求。在处理多轮对话的上下文记忆、复杂的列表操作以及带有例外条件的批量修改任务时，均表现出极高的准确性和逻辑性，是一个高质量的执行结果。 【KIMI】模型表现优秀，完全理解了复杂的多轮对话上下文和演变过程，正确处理了批量修改与例外条款的矛盾指令，所有操作步骤准确无误，最终统计结果也完全正确。输出格式规范，展示清晰。
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