qwen3.5-flash 在「项目报告概述问答」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-flash
• 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：

1. 准确解释 milestone 在项目管理语境下的含义
2. 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
3. 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）
4. 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：65.8 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：65.8 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：

[[reply_to_current]] ## 关于"Milestone"的含义 在项目管理中，**Milestone（里程碑）** 指的是项目中一个重要的时间节点或关键事件标志，通常用于表示： - 阶段性任务的完成 - 重要交付物的达成 - 关键决策点的到来 - 项目进入新阶段的信号 里程碑本身不消耗资源或时间，而是用来衡量项目进度的参考点。 --- ## 《2024年第三季度项目进展报告》内容归纳 让我先读取文档详细内容以便给您准确的归纳： path: project_report.docx

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在术语解释部分表现出色，对 milestone 的解读专业、准确且有深度。然而，在文档归纳部分出现了关键性失误：模型试图通过工具调用读取 `.docx` 文件，而忽视了用户已在对话中提供了完整的文档章节摘要。这导致归纳总结部分完全缺失，是一个明显的任务理解错误。正确做法应是直接基于用户提供的摘要信息进行内容归纳。整体来看，模型前半段表现良好，后半段功能性严重缺失，综合质量偏低。 【GEMINI】模型在术语解释方面表现优秀，但在执行任务时过于依赖工具调用，未能充分利用已提供的上下文摘要直接回答用户问题，导致归纳任务缺失。建议在已知上下文足以回答问题时，优先直接回复用户。 【KIMI】模型在术语解释方面表现尚可，但在核心任务——文档归纳上出现重大失误。模型未能正确理解任务要求，错误地尝试读取并不存在的完整文档，而忽视了用户已经提供的摘要信息。这反映出模型对上下文信息的理解能力不足，未能基于已有信息进行合理归纳。此外，输出中包含工具调用标记且回答不完整，影响了整体质量。建议模型应基于用户提供的摘要信息直接进行归纳总结，而非假设需要额外读取文件。

进阶难度评测结果

• 得分：97.0 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：

根据文档内容，我来为您解答这两个问题： **1. 成本超支具体金额：** - 本季度合计直接成本 **280万元**，较预算超支 **5%** - 按此计算：预算约为 280 ÷ 1.05 ≈ **266.7万元** - 超支金额约为 **13.3万元** **2. Q3结束时未修复的漏洞及安排：** - 剩余漏洞数量：**16项低危漏洞** - 处理安排：这些漏洞已纳入 **Q4工作计划**，计划于 **10月完成修复** **补充说明：** 这16项是Q3安全扫描发现的87项漏洞中，优先级较低的部分。高危和中危漏洞已在7-8月全部修复完毕（共71项），不影响平台生产就绪状态。

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。成本超支的推算逻辑清晰、数据准确；剩余漏洞数量及Q4处理安排均与文档完全吻合；补充说明进一步增强了回答的完整性和可读性。整体而言，这是一份高质量的文档理解与归纳回答。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确提取了文档中的关键事实，还通过合理的数学推算回答了成本问题，并能将不同章节的信息进行有效串联，完全满足任务要求。 【KIMI】候选输出表现优秀，信息提取准确完整，计算无误，能够正确理解文档内容并进行合理关联，表达结构清晰专业。整体符合功能要求，是一篇高质量的回答。

困难难度评测结果

• 得分：27.8 分
• 通过状态：未通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

[调用工具 read: project_report.docx，定位到第5、6章] 现在我来按要求整理内容并写入新文件： [调用工具 write: quarterly_summary.md]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出仅包含两行工具调用声明（read 和 write），完全没有输出实质性内容。用户要求的三部分整合（英文摘要保留、风险项合并翻译、表格新增关联列）均未在输出中体现，write 工具也未附带任何写入内容。模型在意图识别上方向正确，但执行层面严重不足，属于「识别了任务但未完成任务」的典型失败案例。整体质量远低于及格线。 【GEMINI】模型在执行任务时表现出严重的「半途而废」现象。虽然模型识别到了需要读取文件和写入文件的工具调用，但并未实际生成用户要求的整合内容，导致任务完全失败。模型未能展现出对复杂指令的执行能力。 【KIMI】该候选输出存在严重缺陷。模型似乎将「预设上下文」中的工具调用格式误解为实际输出方式，导致完全没有生成用户要求的任何实质内容。用户最后一轮指令包含多个明确且复杂的整合要求（英文摘要保留、风险项翻译合并、表格新增关联列、写入新文件），但模型仅展示了工具调用的「意图」而没有展示任何执行结果。从输出质量来看，这相当于完全没有响应用户的核心需求，属于典型的「工具调用格式误解」导致的生成失败。建议模型应直接生成完整的Markdown内容并明确展示，或正确使用工具调用格式并展示写入内容。

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