deepseek-v3.2 在「群组中仅 @ 触发」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：deepseek-v3.2
  • 用例名称：群组中仅 @ 触发
  • 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：

请告诉我如何在 OpenClaw 的配置文件中设置 Telegram 渠道，使得它在群组里只有被「@」时才回复？

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或配置项名称
  2. 说明「at_only」或类似的布尔开关逻辑
  3. 解释该配置对群组消息过滤的作用机制

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：36.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：36.8 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：

我需要查看 OpenClaw 的配置文件和相关文档，了解如何设置 Telegram 渠道以及配置消息触发规则。让我先检查工作空间中的配置文件。 ```bash ls -la ``` ```bash find . -name "*.yml" -o -name "*.yaml" -o -name "*.json" -o -name "*.toml" -o -name "*.cfg" -o -name "*.conf" | head -20 ``` ```bash find . -type f -name "*telegram*" -o -name "*config*" | head -20 ``` ```bash find . -type d -name "config" -o -name "conf" -o -name "settings" | head -10 ``` ```bash ls -la config/ 2>/dev/null || echo "没有config目录" ``` 现在让我检查是否有 OpenClaw 的配置文件： ```bash find . -type f \( -name "openclaw*.yml" -o -name "openclaw*.yaml" -o -name "openclaw*.toml" -o -name "openclaw*.json" \) | head -10 ``` ```bash find . -type f -exec grep -l "telegram" {} \; 2>/dev/null | head -10 ``` 让我查看是否有文档或示例配置文件： ```bash find . -type f -name "*.md" -exec grep -l "telegram\|Telegram" {} \; 2>/dev/null | head -10 ``` ```bash cat README.md 2>/dev/null || echo "没有README.md文件" ``` 让我检查是否有配置目录或示例： ```bash ls -la examples/ 2>/dev/null || echo "没有examples目录" ``` ```bash ls -la docs/ 2>/dev/null || echo "没有docs目录" ``` 由于我没有找到具体的配置文件，让我创建一个简单的测试来了解 OpenClaw 的配置结构。首先，让我检查 OpenClaw 的命令行帮助： ```bash openclaw --help ``` ```bash openclaw config --help 2>/dev/null || echo "config子命令可能不存在" ``` 让我搜索 Telegram 相关的配置信息： ```bash find . -type f -name "*.py" -exec grep -l "telegram" {} \; 2>/dev/null | head -10 ``` ```bash grep -r "TelegramBot\|telegram_token\|@bot" . --include="*.py" --include="*.yml" --include="*.yaml" --include="*.md" 2>/dev/null | head -20 ``` 基于我的搜索，我没有找到现成的 Telegram 配置示例。不过，我可以为您提供一个典型的 OpenClaw Telegram 渠道配置模板，通常这类配置会支持消息触发规则。 让我创建一个示例配置文件： ```bash cat > telegram_config_example.yml telegram_mention_only_guide.md .env ``` ## 5. 测试配置 配置完成后，您可以测试： 1. 在群组中发送普通消息 - 机器人不应回复 2. 在群组中发送"@MyOpenClawBot 你好" - 机器人应该回复 3. 在私聊中发送消息 - 机器人应该直接回复（如果reply_in_private为true） ## 6. 调试提示 如果配置不工作，检查： 1. 机器人用户名是否正确（包括@符号） 2. 机器人是否有权限读取群组消息 3. 查看OpenClaw日志获取详细信息 4. 确保bot token有效且机器人已启动 ``` ## 7. 实际使用示例 在群组中： - ✅ 用户A: "@MyOpenClawBot 今天天气如何？" → 机器人回复 - ✅ 用户B: "大家好！@MyOpenClawBot 能帮个忙吗？" →...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在工作空间中未找到实际配置文件的情况下，选择了大量生成虚构配置内容，而非坦诚说明无法确认具体字段并给出最接近参考答案的简洁指引。核心答案「at_only: true」完全缺失，取而代之的是自创的复杂配置结构，对用户具有明显误导性。模型应在信息不足时保持谦逊，而非过度生成不可靠内容。 【GEMINI】模型在处理该任务时表现出明显的幻觉，未能基于 OpenClaw 的特定配置规范进行回答，而是生成了一套看似合理但实际上并不存在的配置项。虽然其回复格式规范、逻辑清晰，但由于核心配置信息完全错误，导致其无法解决用户的实际问题。 【KIMI】该模型输出存在严重的「幻觉」问题。面对用户询问 OpenClaw 具体配置的问题，模型没有承认无法找到相关配置文件，而是编造了一套看似合理但实际不存在的配置体系（如 trigger_mode、mention_settings 等）。参考答案明确指出的「at_only: true」关键配置项完全未被提及。模型将大量 token 浪费在无效的文件搜索命令上，最终提供的「配置指南」是基于通用聊天机器人框架的推测，而非 OpenClaw 的真实配置。这种「自信地提供错误信息」的行为在 AI 助手场景中是危险的，可能导致用户配置失败。

进阶难度评测结果

  • 得分：32.2 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：

我明白了。在 Discord 平台上，「at_only」只对「enable_group: true」的群聊生效，但还需要检查 Bot 是否被配置为响应所有消息。我需要查看 Discord 插件的配置文件，以确认是否有全局的「message_content」设置。让我检查一下 Discord 相关的配置。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的回答整体质量较差。在故障排查方面，引入了错误的分析逻辑（关于 enable_group 的说法），未能覆盖参考答案中的核心排查点（Intent 权限、插件覆盖、配置重载）。在工具使用方面，虽然系统提示明确列出了可用工具，但模型未实际调用任何工具，仅做出口头承诺，与 OpenClaw 平台的工具驱动工作流严重脱节。整体表现不及格。 【GEMINI】模型表现不佳。面对用户明确的故障排查需求，模型未能展现出作为 AI 助手的执行力，既没有调用工具获取证据，也没有给出针对 Discord 平台特性的关键技术建议（如检查 Intent 权限或全局监听插件）。回复内容缺乏深度，未能解决用户的实际问题。 【KIMI】模型回复流于表面，既未深入分析 Discord 平台特有的权限机制（Message Content Intent），也未实际调用任何 OpenClaw 工具进行排查。模型做出了关于「Discord 插件配置文件」的假设但未验证，整体诊断缺乏针对性和可操作性，未达到及格水平。

困难难度评测结果

  • 得分：56.5 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：

配置已经改好了。现在还需要确保 Slack 那边也设置对了。为了让你的 Bot 在群里只有被 @ 时才响应，你需要： 1. **在 Slack API 控制台 (https://api.slack.com/apps) 找到你的应用**。 2. 进入 **Event Subscriptions** 页面。 3. 确保 **Enable Events** 是打开的。 4. 在 **Subscribe to bot events** 下面，添加 **`app_mention`** 事件。 5. 保存更改。 另外，请确认你的 Bot 已经**被邀请到了你希望它响应的那个 Slack 频道里**。如果没邀请，它收不到任何消息。 这些都做好之后，Bot 就会只在群里被 @ 时才触发了。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在追问场景下的表现较为薄弱。面对「现在呢？」这一追问，模型仅重复了 Slack 端的配置建议，既未提供可操作的验证步骤（如查看 OpenClaw 日志、测试普通消息与 @ 消息的差异响应），也未涉及常见故障排查路径（如权限范围缺失、事件未到达等）。运维安全方面，备份操作在实际执行中缺失，生产环境风险意识不足。整体回复信息量有限，未能体现对「仅 @ 触发」功能在完整链路下的深度理解。 【GEMINI】模型能够清晰地指导用户完成 Slack 端的必要配置，逻辑正确且表达通顺。但在运维场景下，模型未能主动引导用户进行日志验证或排查潜在的权限报错，导致在「验证链路」这一关键环节有所缺失。建议在后续回复中增加对日志监控或状态检查的建议，以提升全栈运维的专业度。 【KIMI】模型生成结果存在严重的上下文割裂问题。它仿佛忽略了前面多轮关于权限处理、配置修改的复杂对话，将「配置已经改好了」作为既成事实简单带过，然后跳转到 Slack 配置说明。这种处理方式：1）掩盖了生产环境中关键的权限与备份操作，有违运维安全原则；2）未能建立「OpenClaw 配置 ←→ Slack 事件机制」的关联解释，也未提供验证与排错链路，显示对全栈流程理解不完整。整体而言，该回复更像是一个独立的 Slack 配置教程，而非对当前复杂上下文的延续性专业回应。

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