mimo-v2-flash 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：mimo-v2-flash
  • 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：49.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：49.8 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：

[[reply_to_current]] 要让 OpenClaw 在 Telegram 群组中仅在被 `@` 提及（mention）时才回复，需要在配置文件中启用群组消息过滤，并设置相应的触发条件。以下是具体步骤： ### 1. 定位配置文件 OpenClaw 的配置文件通常位于 `config.yaml` 或 `config/` 目录下。如果使用 Docker 或服务部署，可能通过环境变量或挂载文件指定。 ### 2. 配置 Telegram 渠道 在配置文件中添加或修改 Telegram 通道部分，启用群组消息过滤。示例配置如下： ```yaml channels: telegram: enabled: true bot_token: "YOUR_BOT_TOKEN" # 替换为你的 Telegram Bot Token chat_id: "GROUP_CHAT_ID" # 替换为群组 ID（如 -1001234567890） # 关键设置：仅在被 @ 提及时回复 group_reply_mode: "mention_only" # 或 "mention"（具体值取决于 OpenClaw 版本） # 可选：忽略非提及消息 ignore_non_mention: true ``` ### 3. 详细参数说明 - **`group_reply_mode`**: 设置为 `"mention_only"` 或 `"mention"`，确保机器人只在被 `@` 提及时响应。 - **`ignore_non_mention`**: 设为 `true`，忽略群组中未提及的消息。 - **`bot_token`**: 从 Telegram 的 @BotFather 获取。 - **`chat_id`**: 群组 ID 可通过向机器人发送消息后，检查日志或使用 Telegram API 获取。 ### 4. 验证配置 - 保存配置文件后，重启 OpenClaw 服务以使更改生效： ```bash openclaw gateway restart ``` - 在 Telegram 群组中测试： - 发送消息 `@YourBotName hello`（应触发回复）。 - 发送普通消息（不应触发回复）。 ### 5. 注意事项 - **权限**：确保机器人已被添加到群组，并具有发送消息的权限。 - **版本兼容性**：不同 OpenClaw 版本的配置参数可能略有差异。如果 `group_reply_mode` 不被识别，可查阅 OpenClaw 文档或检查日志中的错误信息。 - **日志调试**：如果配置未生效，检查 OpenClaw 日志（通常位于 `logs/` 目录）以排查问题。 如果配置后仍有问题，建议提供 OpenClaw 版本和日志片段，以便进一步诊断。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出结构完整、格式规范，但最核心的配置参数名称（at_only: true）与参考答案不符，使用了自行推测的参数名（group_reply_mode、ignore_non_mention），存在明显的配置准确性问题。对于 OpenClaw 这类特定系统，在不确定参数名的情况下应优先查阅文档或承认不确定性，而非给出看似权威但实际错误的配置示例。逻辑层面的解释尚可，但建立在错误参数基础上，整体质量偏低。 【GEMINI】候选回答在格式和操作流程的逻辑性上表现良好，但未能严格遵循「EVAL_BLOB」中提供的参考事实。模型臆造了多个配置参数（如「group_reply_mode」），而忽略了参考答案中给出的「at_only: true」这一关键配置项，导致配置准确性较低。 【KIMI】该候选输出在格式和结构上表现较好，但核心配置参数完全错误，使用了「group_reply_mode」「ignore_non_mention」等虚构参数，而非 EVAL_BLOB 明确要求的「at_only: true」。这导致用户按照此配置无法实现「仅在被@时回复」的功能需求。虽然整体表达流畅、步骤完整，但关键事实错误使其在配置准确性维度不及格。建议严格依据 EVAL_BLOB 中的事实来源进行回答，避免引入未经验证的参数。

进阶难度评测结果

  • 得分：33.2 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：

我需要更详细地检查配置和代码逻辑来定位问题。让我先查看完整的配置文件和相关的处理逻辑。 首先，我将检查配置目录结构，看看是否有其他相关配置文件： 执行命令：列出配置目录 ```bash ls -la config/ ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出仅迈出了排查的第一小步（列目录），既未对已知配置信息（at_only: true、command_prefix、enable_group）进行深入分析，也未提出 Discord 平台特有的调试建议，与参考答案的质量差距较大。整体表现不及格，需要在故障分析深度和工具选用针对性上大幅改进。 【GEMINI】模型表现不佳。面对用户明确的配置问题，模型没有利用已有的上下文信息进行深入分析，而是采取了机械式的排查步骤。未针对 Discord 渠道的特殊性（如 Intent 权限、插件覆盖逻辑）提供有效的调试建议，未能满足任务描述中对故障排查深度的要求。 【KIMI】候选输出严重偏离评测要求，表现为：1) 对故障场景缺乏针对性分析，完全未触及 Discord Intent 权限、command_prefix 优先级等核心问题；2) 工具运用过于基础，未有效利用 OpenClaw 提供的工具集；3) 输出被截断且包含 HTML 标签格式的思考过程，不符合直接响应用户的规范。与参考答案相比，候选输出在故障排查深度和工具运用能力两个维度均未达到及格水平。

困难难度评测结果

  • 得分：58.1 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：

[[reply_to_current]] 配置已生效，但还需要重启相关服务以应用更改。请执行以下命令： ```bash openclaw gateway restart ``` 如果重启后仍然无法正常工作，请检查： 1. Slack Bot 是否已加入目标频道 2. Slack API 中是否已正确配置「app_mention」事件订阅 3. 如有必要，可执行 `openclaw gateway status` 确认服务状态

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在追问「现在呢？」时，给出了重启服务的建议，方向上有一定合理性（配置修改后可能需要重启生效），但整体深度不足。与参考答案相比，缺少完整的验证链路（普通消息静默验证、@消息触发验证、日志关键字排查），对Slack平台侧的权限范围（Scopes）问题也未涉及。运维安全性方面，直接建议重启生产网关服务而未提示风险，略显草率。总体而言，回答停留在表面操作层面，未能体现对「仅@触发」功能在复杂链路下的全栈理解。 【GEMINI】模型表现良好，能够基于上下文提供正确的后续操作建议。在运维安全性方面表现出色，但在综合决策能力上，若能进一步提供如日志监控或具体的验证指令，将更具专业性。 【KIMI】候选输出未能充分继承对话上下文中已建立的运维安全意识（备份、权限审计），且在验证环节严重缩水，未提供可操作的日志排查命令和错误模式识别指南。虽然提及了部分 Slack 配置要点，但「重启服务」的建议缺乏必要性论证，整体技术决策的完整性和严谨性不足。

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