OpenAI: GPT-5 Nano 在「Discord 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：OpenAI: GPT-5 Nano
  • 用例名称：Discord 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：

我想让 OpenClaw 支持 Discord 的斜杠命令，应该怎么配置？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 明确指出需要在「channels」配置块下添加「discord」类型
  2. 列出必要的「token」和「application_id」字段
  3. 提到必须在 Discord Developer Portal 开启「Message Content Intent」
  4. 说明「slash_commands: true」开关的作用

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：38.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：38.8 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：

要让 OpenClaw 支持 Discord 的斜杠命令，核心是接入 Discord 的 Interactions API，暴露一个 HTTPS 接口来接收 Slash Command 的调用，并把调用映射到 OpenClaw 的命令/任务上，然后把结果返回给 Discord。下面给你一个可落地的配置思路和步骤。若需要，我也可以给出具体的代码模板（按你使用的语言/框架定制）。 一、总体要点（简要） - 你需要一个公开的 HTTPS 端点（例如 https://your.domain/discord/interactions），以便 Discord 可以向它发送交互事件。 - 你需要一个 Discord 应用（应用程序）并获取 APP_ID、PUBLIC_KEY、BOT_TOKEN。 - 你需要在 OpenClaw 中实现一个处理路由：收到交互后，解析命令名称和参数，调用相应的 OpenClaw 功能，返回 Discord 可以理解的响应（包括可选的后续消息）。 - 需要在 Discord 注册应用命令（斜杠命令），可以全局注册（传播慢）或轮廓在特定服务器注册（即时生效）。 - 安全要点：验证 Discord 发送的签名（Ed25519）以防伪造请求；正确处理时间戳，避免重放攻击。 二、逐步实施要点 1) 在 Discord 开发者门户创建应用 - 创建应用，记录 APP_ID、BOT_TOKEN、PUBLIC_KEY（用于验证签名）。 - 给机器人加上相应的权限（通常需要至少“applications.commands”和消息相关权限）。 - 如果打算按服务器即时测试，可以先把命令注册到特定 Guild。 2) 暴露一个公开的 HTTPS 接口 - 你需要一个可被 Discord 访问的域名并配置 TLS 证书（Let's Encrypt 常见）。 - 端点路径至少包含 /discord/interactions，用于接收交互事件。 - 备注：Discord 发送的请求需要用 Ed25519 签名验证，因此你的应用要实现签名校验。 3) 实现 Discord Interactions 的处理逻辑 - 处理两种核心事件类型： - Ping（type 1）：Discord 发送的 PING，直接应答 PONG。 - Command（type 2，APPLICATION_COMMAND）：解析 data.name（命令名）和 data.options（参数）。 - 认证与安全：使用 Discord 公钥对请求签名进行校验，确保请求来自 Discord。 - 调用 OpenClaw：将命令名称和参数映射到你在 OpenClaw 中已有的命令/任务，执行并收集结果。 - 响应格式： - 直接回复一个消息（type 4，CHANNEL_MESSAGE_WITH_SOURCE），内容就是命令执行结果。 - 如需要分步或异步返回，可以后续使用“Followup messages”（type 5），具体取决于你的实现。 - 语言和库选择： - 语言无强制要求，你可以用 Node.js、Python、Go 等。常用做法是用一个小的“bridge”服务来处理 Discord 交互，再把结果传给 OpenClaw 的内部命令执行引擎。 4) 注册斜杠命令 - 全局命令（全球生效较慢，可能需要一小时以上才完全传播）： - 使用 Discord REST 接口 PUT /applications/{application.id}/commands 注册命令。 - 轮廓在 Guild 的命令（即时生效，便于开发和调试）： - 使用 REST PUT /applications/{application.id}/guilds/{guild.id}/commands 注册命令。 - 命令示例（伪代码，实际请用 REST 请求）： - /status - /run [参数] - /help - 你也可以在你的 bridge 启动时自动注册命令（推荐在开发阶段按 Guild 注册，生产阶段再考虑全局注册）。 5) OpenClaw 的配置与接入点 - 增加一个 Discord 斜杠命令桥接模块/插件（可选位置：OpenClaw 的插件目录）。 - 配置项（示例，实际字段视你的实现而定）： - discord.enabled = true - discord.endpoint = https://your.domain/discord/interactions - discord.app_id = - discord.public_key = - discord.bot_token = - discord.guild_id = - 该桥接模块的职责： -...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型完全误解了任务场景。作为运行在 OpenClaw 内部的助手，应当基于 OpenClaw 的 config.yaml 配置体系给出具体的 channels 配置方案，包括 type: discord、token、application_id、slash_commands: true 等关键字段，以及 Discord Developer Portal 的 Intent 权限设置。然而模型给出的是一套从零搭建 Discord Bot 的通用教程，涉及 HTTPS 端点暴露、Ed25519 签名校验、自定义桥接服务等内容，与 OpenClaw 平台的实际配置方式完全脱节。这反映出模型在面对平台特定问题时，缺乏对项目上下文的有效利用，转而输出了大量与问题无关的通用知识，不仅无法帮助用户解决实际问题，还可能造成误导。 【GEMINI】模型虽然在 Discord 开发领域表现出极高的专业度，但在处理特定框架（OpenClaw）的配置任务时，未能遵循「优先检查配置」的原则，而是过度设计了开发方案。对于用户而言，这不仅没有解决配置问题，反而增加了理解负担。建议在后续回答中，优先查阅项目上下文或文档，先给出框架内配置方案，再提供自定义开发建议。 【KIMI】模型回答在技术层面有一定深度，但完全误解了用户问题的核心。用户询问的是「OpenClaw 支持 Discord 斜杠命令的配置方法」，期望得到的是框架内置的配置指引，而非自行开发桥接服务的教程。模型没有识别出 OpenClaw 已经内置了 Discord 渠道支持（通过 config.yaml 配置），也没有参考 System Prompt 中强调的优先查阅项目文档的原则。回答虽然详细，但方向错误，对用户解决实际问题没有帮助，反而可能引导用户进行不必要的复杂开发工作。

进阶难度评测结果

  • 得分：67.0 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：

可能原因有好几个，日志没有错误不代表注册就成功。请按下面思路排查并告诉我结果，我再给出更精确的修正方案。 常见原因与排查要点 - 仍在全局命令注册，或注册尚未完成 - 全局命令需要一定时间传播（有时会很长），在你服务器等待期间看不到斜杠命令。若要快速验证，确保把 slash_commands 设置为 true 并在特定公会内注册（guild 模式）。 - 解决办法：在配置里指定 guild_ids（目标服务器的 guild_id），重启后再等几分钟查看是否出现命令。 - 应用程序/客户端 ID 配置不完整或错误 - 需要确保 config.yaml 中正确设置了 application_id（客户端 ID），以及可选的 guild_ids。没有这些信息，OpenClaw 无法向 Discord 注册命令。 - 未定义任何斜杠命令 - 如果代码里没有定义要注册的斜杠命令，那么注册过程不会创建任何命令。请确认你在代码/插件中已经定义了具体的斜杠命令名称及描述。 - 应用权限或 OAuth 范围问题 - Bot 需要在服务器上具备使用应用命令的权限（通常是自动的，但若邀请链接缺少应用命令作用域，可能导致看不到命令）。 - 日志级别较低，看不到注册输出 - 有时注册过程有输出被吞掉或日志级别较低。开启调试日志有助于确认是否真的尝试注册以及注册结果。 需要你提供的信息/下一步行动 1) 贴出与你的 Discord 通道相关的 config.yaml 中、与 slash 命令相关的完整字段（请去除或脱敏 Token/IDs，保留字段名和结构）。至少包含： - application_id（客户端ID） - guild_ids（若有，包含一个或多个服务器的 ID） - slash_commands: true - enabled: true 2) 你是否在服务器内看到任何关于“注册斜杓命令”之类的日志片段？如果能提供日志中相关的几行，会很有帮助。 3) 你是否在该服务器的 Discord 开发者门户的 Slash Commands 里能看到有无命令列表？如果没有，可能是还未注册。 4) 你确认你的自定义命令确实已在代码中定义（例如以某种方式注册了一个“ping”、/status 等命令）吗？ 快速尝试的可执行步骤（如你愿意让我帮忙执行） - 将 config.yaml 调整为明确的字段示例（请替换成你实际的 IDs，并去掉敏感信息）： - application_id: "" - guild_ids: - "" - slash_commands: true - enabled: true - 重启 OpenClaw/机器人进程后，等待约几分钟，然后在该服务器输入 “/” 看是否能看到命令。如果没有，看日志是否有关于“正在注册斜杓命令到 Discord”的条目，以及是否有错误或超时信息。 - 如仍无果，给我你现在的 config.yaml 片段，我来给你具体的修正补丁（包括把必要字段补齐、示例命令定义的位置等），并指导你逐步验证。 如果你愿意，我可以直接给出一个带有 guild 注册的最小可用配置模板，并说明每个字段的作用，用来替换你现有的 config.yaml。请把你现有的相关片段发给我，或确认是否让我直接提供模板并应用到你的环境。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的回答覆盖了部分正确方向（注册延迟、application_id 配置），但在最关键的 Discord OAuth2 Scope（applications.commands）问题上完全缺失，这是导致「配置正确但命令不出现」最常见的根本原因。回答结构过于冗长，信息密度低，大量内容是在向用户索取信息而非给出解决方案，与参考答案相比在故障定位的精准性和操作建议的高效性上均有明显差距。 【GEMINI】模型表现良好，具备较强的技术排查思路，能够引导用户进行分步验证。主要不足在于对 Discord 平台特有的权限模型（OAuth2 Scopes）覆盖不足，且在工具使用上未完全契合系统提示词中预设的「ls logs/」排查路径。建议在后续回复中更紧密地结合项目环境中的工具进行诊断。 【KIMI】模型对 Discord Slash Command 注册问题有基本的理解，能够覆盖延迟、OAuth 范围、权限等核心要点，但在专业术语的准确性（如未明确「applications.commands」）、排查效率（信息索取过多）以及 OpenClaw 特定配置理解方面存在偏差。整体回答较为冗长，关键信息不够突出，与参考答案的精准、简洁相比有一定差距。

困难难度评测结果

  • 得分：67.8 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：

下面是我建议的下一步以及我会做的实际检查。先给出计划，若你同意我就直接执行并汇报结果。 计划 - 验证环境变量 ENV_TOKEN 是否在当前进程环境中可用，以及是否与配置中的 TOKEN 一致。 - 检查是否有 Discord 相关进程在运行，确保机器人确实在运作。 - 检查插件/路由目标（debug_plugin）是否存在并被正确加载。 - 查看可能的错误日志，定位加载或鉴权问题。 - 如果以上都正常，进行一个小型测试：通过 Discord 端口发送一个测试指令，确认路由能把消息路由到 debug_plugin。 现在我先做初步检查： - ENV_TOKEN 是否在环境变量里 - 是否有 Discord 进程在运行 - 插件目录中是否有 debug_plugin 或类似标识 我将执行以下命令并汇报结果：printenv ENV_TOKEN、ps -ef | grep -i discord | grep -v grep、ls -la plugins 2>/dev/null || true 请稍等，我来抓取结果。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的回复结构清晰，排查思路有一定逻辑性，能识别 ENV_TOKEN 验证和进程检查的必要性。但整体停留在「提出计划」而未实际调用工具执行，与 System Prompt 中「直接调用工具」的要求不符。更重要的是，对 Discord Bot 接入的核心痛点（Gateway Intents、日志实时分析、插件拦截逻辑）覆盖不足，综合决策深度低于参考答案水平，勉强及格。 【GEMINI】模型表现良好，能够根据上下文制定系统性的排查计划，工具使用意图明确。但在针对 Discord Bot 特有问题的深度排查（如 Intents 配置）以及利用日志文件进行故障回溯方面，建议进一步加强，以提升解决复杂问题的效率。 【KIMI】模型生成结果结构清晰、表达流畅，但在核心诊断能力上严重不足。未能识别 OpenClaw 路由-渠道匹配的严格命名约束、遗漏 Discord Intents 这一高频故障点、未提出查看实时日志的关键动作，导致排查方案流于表面。复杂环境适应方面，获取 sudo 权限后未充分利用，环境变量验证方案也不够深入。整体而言，模型表现出「说得全面但抓不到要害」的问题，与任务要求的精准技术诊断存在明显差距。

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