GPT-5.2 在「Telegram Bot 接入」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：GPT-5.2
  • 用例名称：Telegram Bot 接入
  • 测试类型：xsct-a
  • 评测维度：渠道连接与消息路由

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：

我想把 OpenClaw 接入到我的 Telegram Bot，请告诉我需要在配置文件中设置哪些核心参数，以及如何获取这些信息？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 准确指出需要修改的配置文件路径，通常为「config/channels.yaml」或环境变量
  2. 列出必须的三个核心参数：「token」、「bot_username」和「enabled」
  3. 说明通过 Telegram 的「@BotFather」获取 API Token 的具体步骤
  4. 提及配置完成后需要重启服务以使「Telegram 渠道」生效

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：64.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：64.5 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：

要把 OpenClaw 接入 Telegram Bot，核心就是在 OpenClaw 的“消息渠道/Provider（Telegram）”配置里填好：**Bot Token、Webhook（或轮询）方式相关参数、对外可达的回调地址、以及允许的聊天范围**。下面按“你需要配什么 + 信息从哪来”列清楚。 ## 1) 必填核心参数（Telegram 侧身份与鉴权） ### `telegram.bot_token` - **是什么**：Telegram Bot 的访问令牌，用来让 OpenClaw 代表你的 Bot 调用 Telegram API。 - **怎么获取** 1. 在 Telegram 搜索 **@BotFather** 2. `/newbot` 创建机器人 3. BotFather 会返回一串形如 `123456789:AA...` 的 **token** - **注意**：这是敏感信息，放到环境变量或 Secret 管理里更安全（不要提交到仓库）。 ## 2) 接收消息方式（二选一：Webhook 或 Long Polling） OpenClaw/Telegram 常见两种接入方式：**Webhook（推荐上线）** 或 **轮询（本地/无公网更方便）**。配置文件里通常会有类似开关/模式字段。 ### A. Webhook 方式（推荐） 你需要准备这些核心参数： #### `telegram.webhook.enabled` / `telegram.mode=webhook` - **是什么**：启用 Webhook 接收更新。 #### `telegram.webhook.url`（或 `public_base_url` + `webhook_path` 拼出来） - **是什么**：Telegram 把消息推送到你 OpenClaw 网关的公网地址。 - **怎么获取/确定** - 你需要一个 **公网可访问、带 HTTPS** 的地址（域名或固定公网 IP）。 - 常见来源： - 自己的服务器域名（Nginx/Caddy 反代到 OpenClaw） - 云平台负载均衡域名 - 内网穿透（如 Cloudflare Tunnel、ngrok 等）提供的 HTTPS 域名 - Webhook URL 一般形如：`https://your.domain.com/telegram/webhook` #### `telegram.webhook.secret_token`（可选但强烈建议） - **是什么**：Telegram 支持在 Webhook 请求里带一个 secret token，你的服务端用它校验请求来源。 - **怎么获取**：自己生成一个随机长字符串即可（例如 32+ 字符）。 #### `server.listen_host` / `server.listen_port`（或 OpenClaw gateway 的监听地址） - **是什么**：OpenClaw 网关本地监听的地址与端口，供反代或直接暴露。 - **怎么获取**：你自己规划端口即可；如果已有网关服务，查看当前网关配置/启动参数。 #### 证书相关（若你不走标准 443 反代） - Telegram 对 Webhook 有 HTTPS 要求。最省事的方式是： - 用 Nginx/Caddy 在 443 终止 TLS（Let’s Encrypt 自动签证书），再转发到 OpenClaw。 - 若配置项里出现 `tls.cert` / `tls.key`，则表示 OpenClaw 可能自己终止 TLS；证书从 Let’s Encrypt 或你已有证书处获取。 --- ### B. Long Polling 方式（本地开发常用） 你需要的核心参数： #### `telegram.polling.enabled` / `telegram.mode=polling` - **是什么**：OpenClaw 主动向 Telegram 拉取消息更新。 - **怎么获取**：配置里打开即可。 #### `telegram.polling.timeout` / `interval`（可选） - **是什么**：轮询等待时长/间隔，影响延迟与资源占用。 - **怎么获取**：按你的需求设定即可。 > 轮询不需要公网 HTTPS，但通常不适合高并发/多实例水平扩展。 ## 3) 消息范围与安全控制（强烈建议配置） ### `telegram.allowed_chat_ids`（或 allowlist / admin_ids） - **是什么**：只允许指定 chat id 的用户/群与 Bot 交互，防止机器人被陌生人滥用。 - **怎么获取 chat...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型展示了扎实的 Telegram Bot 接入通用知识，但未能准确对应 OpenClaw 的具体配置体系。参考答案要求的核心要素（config/channels.yaml 路径、enabled/token/bot_username 三个参数、重启命令）均未完整呈现。模型的回答更像是一份通用的 Telegram Bot 接入指南，而非针对 OpenClaw 平台的精准配置说明。内容冗余度较高，且以「需要你提供配置文件」作为结尾，表明模型对 OpenClaw 特定配置结构缺乏确定性认知，整体实用性打折。 【GEMINI】模型生成的结果非常专业，不仅涵盖了基础配置，还深入探讨了 Webhook 与轮询的区别、安全性控制（Chat ID 限制）以及环境配置建议。虽然在配置文件路径上未直接给出固定答案，但其提供的方案更符合真实开发场景，具有极高的参考价值。 【KIMI】该模型输出表现出「过度工程化」倾向：在简单配置场景下提供了大量非必需的扩展选项，却遗漏了参考答案中明确要求的三个核心参数之一（bot_username）以及关键的重启步骤。虽然技术细节丰富，但未能准确回应用户关于「核心参数」的直接询问，信息密度与实用性不成正比。建议模型在回答此类配置问题时，优先确认并陈述必需的最小配置集，再视情况补充可选扩展。

进阶难度评测结果

  • 得分：86.5 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：

`Connection timed out` 基本可以确定不是 `channels.yaml` 写错，而是你的运行环境连不上 Telegram 的 API（`api.telegram.org`），常见原因是：服务器在国内/公司网络被墙、出站防火墙限制、或需要走代理但没配置。 你现在的配置里 `proxy: ''` 为空，所以如果环境需要代理，就会直接超时。 ### 你可以按这个顺序排查/修复 1) **确认是否真的无法直连 Telegram** - 在运行 Bot 的那台机器上测试能否访问： - `https://api.telegram.org` - 或用 curl：`curl -I https://api.telegram.org` - 如果这里就超时/失败，那就是网络问题，不是 Bot 配置问题。 2) **如果你的网络需要代理：把代理填到 channels.yaml** - 你需要一个可用的 HTTP(S) 或 SOCKS5 代理（取决于你的程序支持哪种）。 - 例如（示例，具体格式以你这个项目支持为准）： - `proxy: 'http://127.0.0.1:7890'` - 或 `proxy: 'socks5://127.0.0.1:7890'` - 改完后重启服务/进程。 3) **检查出站防火墙/安全组** - 确认机器允许访问外网 **TCP 443**（HTTPS）。 - 云服务器的话看安全组/防火墙策略；公司网络看网关策略。 4) **确认 Bot 是否在用 webhook/polling（如果项目有这个概念）** - 有些实现用 webhook，需要公网 HTTPS 回调；但你日志是 “连接 Telegram 超时”，更像是连 Telegram 出站失败，而不是 webhook 回调失败。 - 但如果你用 webhook 且机器没公网/没证书，也会导致“收不到消息”。需要你告诉我项目是 webhook 还是 polling。 --- ### 我需要你补充两点信息，我才能给出精确的改法 1) 你运行 Bot 的环境：国内服务器/本地电脑/公司内网/海外服务器？ 2) 你这个项目的 Telegram `proxy` 字段支持什么格式（http / https / socks5）？如果不确定，把项目文档或相关代码片段（读取 `proxy` 的地方）贴一下也行。 如果你愿意，我也可以直接在你的工作区里搜索一下 Telegram 通道实现，确认 `proxy` 的格式要求以及它是 webhook 还是 polling。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体表现良好，准确定位了超时问题的根本原因，并给出了可操作的代理配置修复建议，覆盖了参考答案的主要要点。不足之处在于未提示验证日志关键字、代理局域网连接设置等细节，且在给出解决方案的同时要求用户提供更多信息，略微影响了方案的直接可操作性。 【GEMINI】模型表现优秀，具备很强的故障排查能力。在修复方案上，模型采取了更具交互性的方式，引导用户确认环境和格式，虽然没有直接给出「重启并观察特定日志」的完整闭环指令，但其提供的排查路径非常专业且实用。 【KIMI】模型展现了优秀的故障诊断能力，准确定位了网络超时问题的根源。但在配置修复方案上，虽然覆盖了核心要点，却因过度扩展讨论范围（webhook/polling、索要额外信息）而稀释了关键步骤的清晰度，且遗漏了参考答案中的两个重要验证细节（局域网连接权限、成功日志关键字）。建议在未来类似场景中优先给出完整可执行的修复流程，再视情况补充进阶排查选项。

困难难度评测结果

  • 得分：61.0 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：

要把 Telegram Bot 在群里“接入并能触发”，需要把这两处改掉（按你想要的行为二选一/组合）： 1) 让 Bot 处理群消息：把 `config/channels.yaml` 里改为： ```yaml telegram: enabled: true group_mode: true ``` 2) 触发方式： - 如果希望群里不用 @ 就触发，把 `config/routing.yaml` 改为： ```yaml rules: - source: 'telegram' target: 'gpt-4' mention_required: false ``` - 如果希望必须 @ 才触发，则保持 `mention_required: true` 不动。 你希望群里“所有消息都触发”，还是“只有 @Bot 才触发”？我按你的选择直接把配置改好并重启相关服务。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在配置文件层面的分析较为准确，能够识别 group_mode 和 mention_required 的问题，并提供了清晰的配置修改建议。但关键缺陷在于完全遗漏了 Telegram Bot Privacy Mode 的问题——这是群组消息接入的核心障碍，必须通过 @BotFather 在 Telegram 平台侧关闭才能生效，仅修改本地配置无法解决问题。此外，回答以询问用户偏好结尾而非给出完整修复流程，缺乏主动性和完整性。整体而言，模型对 Telegram 平台特有机制的理解不足，导致给出的方案不完整。 【GEMINI】模型能够根据上下文分析出配置文件中的逻辑错误，但在解决 Telegram Bot 接入这一特定任务时，缺乏对 Telegram 平台机制的完整认知（遗漏了 BotFather 设置）。此外，作为 AI 助手，模型在面对用户「现在呢？」的追问时，应直接执行修复操作或提供完整的 CLI 指令流，而非反问用户选择，交互效率较低。 【KIMI】模型展现了基本的配置分析能力，能够识别两个配置文件中的关键设置，但在深度洞察方面存在明显短板——遗漏了 Telegram Privacy Mode 这一核心机制，这会导致实际部署失败。此外，响应风格偏向询问而非执行，缺少完整的修复指令流和验证步骤，对于「完成接入并验证」的任务目标执行不够彻底。

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