Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「项目报告概述问答」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：Google: Gemini 3.1 Pro Preview
- 用例名称：项目报告概述问答
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档问答
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 请问"milestone"在项目管理语境下是什么意思？另外，这篇《2024年第三季度项目进展报告》主要讲了哪些内容？请帮我归纳一下。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确解释 milestone 在项目管理语境下的含义
- 基于文档摘要信息，归纳出报告的主要内容和涵盖的核心方面
- 归纳内容需覆盖文档中的主要章节（如项目背景、里程碑完成情况、成本分析、风险记录、后续计划等）
- 语言表达清晰流畅，结构有条理
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：93.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：93.5 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：
在项目管理语境下，**“里程碑”（Milestone）**是指项目生命周期中的一个重要时间点或关键事件。 它通常标志着某个重要阶段的结束、关键交付物的完成或重大决策的落地。与具体的项目任务不同，里程碑本身通常不消耗时间（持续时间为零），它的主要作用是作为“检查点”，帮助项目团队、管理层和利益相关者直观地衡量项目整体进度、把控节奏，并确认阶段性目标是否如期达成。 --- 根据您提供的章节结构，这篇由产品运营部撰写的**《2024年第三季度项目进展报告》主要是一份“承上启下”的复盘与规划文件**。其核心内容可以归纳为以下四个主要方面： **1. 整体概况与核心结论（第1、2章）** * **项目定位：** 回顾了项目的设立背景和长远目标，确保所有阅读者对项目方向有统一认知。 * **高度提炼：** 通过“执行摘要”，为管理层提供了一个快速了解Q3整体表现、核心成绩和关键信息的精简版报告。 **2. Q3 成绩单与资源消耗（第3、4、7章）** * **进度核对：** 详细汇报了第三季度内各个“里程碑”（关键节点/任务）的实际完成情况，大概率会对比“计划进度”与“实际进度”。 * **投入产出：** 盘点了Q3期间在人力、资金或其他物料上的投入，分析成本是否符合预算。 * **数据佐证：** 结合附件中的数据支撑材料，用客观数据证明上述进度和成本分析的合理性。 **3. 经验教训与风险排查（第5章）** * **问题复盘：** 记录了Q3执行过程中遇到的阻碍、难点或未达预期的地方。 * **风险预警：** 梳理了当前存在的以及未来可能影响项目推进的潜在风险，通常这一部分也会包含对应的应对策略或解决建议。 **4. Q4 作战计划（第6章）** * **下一步行动：** 基于Q3的完成情况和未解决的问题，制定并明确第四季度的具体工作计划、核心目标和任务排期。 **总结来说：** 这篇报告详细回答了该项目在2024年Q3“做了什么（里程碑）”、“花了多少代价（资源成本）”、“遇到了什么坑（风险问题）”，并据此规划了Q4“接下来要怎么做（工作计划）”。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在三个维度上均表现优秀。对milestone的解释专业且有深度，文档归纳覆盖全面、逻辑清晰，表达结构层次丰富、可读性强。整体质量明显高于及格线，是一份高质量的回答。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完全满足了任务要求，还在术语解释的专业度以及文档内容的逻辑重构上表现出极高的质量。回答结构严谨，语言流畅，准确传达了项目报告的核心价值。 【KIMI】该回答整体质量较高，术语解释专业准确，文档归纳全面且富有逻辑性，表达清晰有条理。主要不足在于归纳部分对原始章节结构的对应呈现不够直观，且未提及文档的作者和字数等元信息，但这些不影响核心内容的完整性。
进阶难度评测结果
- 得分：96.2 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：
结合报告内容，您的三个问题解答如下： **1. 成本具体超支了多少钱？** 报告中提到“合计直接成本约280万元，较预算超支5%”。 这里的280万元是实际发生的成本（包含120人月研发、35万审计费和18万扩容费）。 根据公式：`实际成本 = 预算 × (1 + 5%)` 可以推算出：`预算 = 280万元 ÷ 1.05 ≈ 266.67万元` **具体超支金额**：`280万元 - 266.67万元 ≈ 13.33万元`。 即具体超支了约 **13.33万元**。 **2. Q3结束时还有多少未修复的漏洞？** Q3结束时，还有 **16项低危漏洞** 未修复。 （数据核对：7月共扫出87项，8月修复了41项高危+30项中危，87 - 41 - 30 = 16，与报告中9月提到的“剩余16项”一致）。 **3. 这些漏洞的处理安排是什么？** 根据报告第3节和第6节的内容，这剩余的16项低危漏洞已**纳入 Q4 的工作计划**中，并明确安排在 **10月份** 完成全部修复工作。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在三个维度上均表现优秀。对成本超支的推算逻辑严谨、结果准确；对剩余漏洞的数量提取及数据验证体现了细致的文档阅读能力；跨章节关联Q4处理安排展示了良好的内容理解深度。表达结构清晰，格式规范，是一份高质量的文档理解与归纳回答。 【GEMINI】模型表现优秀，完全满足所有评测要求。不仅准确回答了所有事实性问题，还通过逻辑校验确保了数据的严谨性，回答逻辑严密，表达清晰，是高质量的回复。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，三个问题均回答准确完整。成本超支金额的计算推导过程清晰，剩余漏洞数量的数据核对体现了严谨性，处理安排的信息来源标注明确。表达上结构合理，但仍有精简空间。综合来看，模型很好地完成了项目进展报告的内容理解与归纳总结任务。
困难难度评测结果
- 得分：91.9 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：
我已经按照您的最新要求，调整了风险项的合并与翻译，并在Q4工作计划表中新增了“关联风险项编号”列，最后将所有内容整合写入了 `quarterly_summary.md` 文件中。 以下是写入操作： ```tool_code {"name": "write", "arguments": {"path": "quarterly_summary.md", "content": "### Executive Summary\n\nThis report, prepared by the Product Operations Department, reviews the progress of key initiatives in Q3 2024. The team achieved most planned milestones on schedule, with notable advancements in system optimization and user growth targets. Resource utilization remained within budget, though certain cost overruns were observed in external vendor engagement. Several risks were identified, including timeline delays in cross-department coordination and potential compliance gaps. The Q4 plan focuses on addressing outstanding risks, accelerating feature delivery, and strengthening data-driven decision-making to meet annual targets.\n\n### Risk Items\n\n1. Communication bottlenecks in cross-department coordination, leading to delayed task deliveries.\n2. Compliance review processes do not yet fully cover new business lines.\n3. External and personnel dependency risks: unstable vendor delivery quality (risk of rework) and high turnover risk of core technical staff lacking proper knowledge transfer mechanisms.\n\n### Q4 工作计划\n\n| 序号 | 工作项 | 负责团队 | 预计完成时间 | 关联风险项编号 |\n|------|--------|----------|-------------|----------------|\n| 1 | 完成跨部门协作流程优化 | 项目管理组 | 2024年10月底 | 1 |\n| 2 | 推进供应商绩效考核机制 | 采购与合规组 | 2024年11月中 | 3 |\n| 3 | 新业务线合规审查全覆盖 | 法务合规部 | 2024年11月底 | 2 |\n| 4 | 核心功能迭代上线 | 产品研发部 | 2024年12月中 | - |\n| 5 | 年度数据复盘与策略调整 | 数据分析组 | 2024年12月底 | - |\n"}} ``` 文件已经生成完毕，风险项2和4已合并为新的第3项（外部与人员依赖风险），并且表格也精准对应了调整后的风险项编号。您可以随时在工作区中查看该文件。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型在本次多轮对话的最终指令中表现良好，正确识别并执行了所有关键操作：保留英文摘要、翻译并合并风险项（第2、4条合并为第3条）、在Q4表格中新增关联列、调用write工具写入quarterly_summary.md。风险项合并逻辑正确，表格关联映射合理，英文翻译专业准确。主要不足在于：Q4表格标题未统一为英文、工具调用前有不必要的叙述性文字、合并后的第3条英文句子结构略显复杂。整体来看，这是一次高质量的多轮指令追踪与内容整合输出。 【GEMINI】模型表现出色，完全遵循了所有指令要求，特别是在处理复杂的逻辑合并与多列映射时表现出极高的准确性，工具调用规范，交付物符合预期。 【KIMI】模型表现优秀，完整追踪了用户复杂的多轮意图变更，准确执行了风险项合并、翻译、表格关联和文件写入等全部要求。英文表达专业，格式规范，工具使用正确。 minor改进点在于合并风险项的标题可更精炼，以及无关联工作项的标注可更明确说明理由。
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