OpenAI: GPT-5 Nano 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：OpenAI: GPT-5 Nano
  • 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：55.0 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：55.0 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：

可以通过两步实现“在群组里只有被 @ 提及时才回复”： 1) 先在 Telegram 端开启隐私模式（推荐做法） - 与 BotFather 对话，发送 /setprivacy - 选择你的机器人 - 选择 Enable（开启隐私模式） - 这样群组中除了被提及（@你的机器人用户名）或直接发送以 / 命令开头的消息，机器人不会接收其他消息，OpenClaw 也就只在被提及时收到更新并回复 简要说明：开启隐私模式后，机器人在群组里不会对所有消息做出回应，只有“被提及”或“命令”的消息会触发更新。 2) 在 OpenClaw 的 Telegram 渠道配置中添加（或确认有）“仅在被提及时处理”的过滤 注意：具体字段名可能因你使用的 OpenClaw 版本而不同，以下给出两种常见写法的模板，请按你实际的配置格式调整。 - 模板 A：使用显式的"respond_on_mention" / "require_mention" 开关（如果你的配置支持） telegram_channel: token: "你的BotToken" chat_type: "group" # 或 "supergroup" respond_on_mention: true # 仅在被提及时处理 - 模板 B：使用一个更通用的“过滤器/规则”段，按要点过滤掉未提及的消息 telegram_channel: token: "你的BotToken" chat_type: "group" filters: - type: "mention" bot_username: "你的Bot用户名" # 例如 YourBot - 模板 C：如果 OpenClaw 使用自定义处理逻辑或 DSL，添加一个准备好的规则（示例，具体字段名请对照你版本的配置） telegram_channel: token: "你的BotToken" chat_type: "group" rules: - when: "message_received" condition: "message.includes_mention(bot_username)" then: "process" 如何验证和排错 - 在一个测试群里，发送 "@你的机器人用户名 你好"：应该收到回复。 - 发送普通消息（不提及机器人）：不应有回复。 - 如果发现仍然对普通消息有回复，可能是隐私模式未开启，或 OpenClaw 的版本不支持该筛选，请对照你版本的文档并考虑升级/补丁。 需要我根据你实际使用的 OpenClaw 版本和你现有的配置文件，给出更精确的字段名和补丁吗？如果你愿意，可以把下面信息发给我： - 你的 Telegram 渠道配置文件的当前片段（或整个文件） - 你使用的 OpenClaw 版本/插件版本 - 机器人的用户名（不包含 token 等敏感信息） 我可以据此给出一份针对性的修改补丁。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型未能掌握 OpenClaw 特定的配置参数「at_only: true」，给出的多个猜测性模板缺乏针对性，核心配置准确性严重不足。逻辑解释部分虽有一定结构，但因配置基础错误而大打折扣。整体回答对用户的实际帮助有限，需要参考官方文档或正确的配置示例才能真正解决问题。 【GEMINI】模型表现优秀，虽然在特定配置参数的准确性上受限于对 OpenClaw 内部实现细节的认知，但通过「隐私模式+配置文件过滤」的双重方案给出了非常稳健的建议。其逻辑严密，不仅解决了问题，还提供了排错思路和进一步协助的意愿，具有很高的专业度。 【KIMI】该回答在逻辑组织和步骤说明上表现尚可，但在关键配置准确性上存在严重缺陷——完全遗漏了 OpenClaw 中实现该功能的标准配置项「at_only: true」，转而提供大量推测性、可能不存在的配置模板。这种「用看似合理的猜测替代准确知识」的做法在配置指导类任务中风险较高，容易误导用户。建议加强对 OpenClaw 官方配置文档的学习，确保能准确引用标准配置参数而非依赖推测。

进阶难度评测结果

  • 得分：49.5 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：

已确认配置文件里确实把 at_only 设置为 true，但实际在 Discord 收到“你好”就回复，说明运行时的消息触发逻辑可能没有正确应用该选项。 我可以帮你核对并提出修正思路。先做两点快速诊断与建议： 1) 确认运行时触发逻辑是否真的只在被点名时触发 - 常见实现里，at_only 的作用应是只有在消息包含对 Bot 的提及（mention）时才触发。 - 如果代码里侦听了所有消息，然后再在逻辑里判断是否包含 mention，可能因为某些分支没有正确检查导致绕过。 2) 检查是否有全局或管理员权限导致消息内容被读取和响应 - 你提到 Bot 可能拥有 Message Content Intent 和 Administrator 角色，有时会影响行为。请确认当前 Bot 的 intents 是否包含 Message Content Intent，并且没有让某些权限直接让 Bot 免除常规过滤。 接下来我需要做的操作（建议你授权或让我执行）： - 读取并查看实现触发逻辑的代码，特别是涉及 at_only 的判断，以及 Discord 消息处理入口（on_message/on_message_edit 等）。 - 查看是否还有全局的命令处理逻辑（如全局命令前缀触发或 enable_group 的逻辑）影响。 - 检查运行时日志，找出最近收到“你好”的消息时的处理分支。 如果你愿意，我可以直接在工作区执行以下步骤来定位问题并给出修复补丁： - 搜索代码中对 at_only 的实现位置，确认其是否真正被用来过滤非提及消息。 - 查看是否有配置覆盖（例如全局配置覆盖了通道配置）。 - 提供一个最小改动示例：确保消息处理入口在没有提及的情况下直接 return，只有包含 Bot 的 mention 时才继续处理。 请告知是否允许我读取代码实现并给出具体的修复补丁。若你愿意先自己排查，也可以把以下信息发给我： - 运行中的 bot 代码路径（如 src/bot/discord_bot.py）。 - 你们使用的 Discord 库版本（例如 discord.py、pycord 等）。 - 任何最近对权限（Intents、Roles）或配置的变更记录。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在故障分析的思路上有一定合理性，能识别 Intent 权限和运行时逻辑可能是问题根源，但整体表现偏向「咨询式」而非「执行式」。系统提示明确要求模型主动使用工具、避免让用户自行执行命令，但模型却反复请求用户授权并提供额外信息，未能体现 AI 助手的主动性。与参考答案相比，缺少对插件覆盖逻辑的检查建议和重启进程的操作建议，实用性有所欠缺。 【GEMINI】模型具备一定的技术分析能力，能够识别 Discord 平台的常见配置陷阱。但在执行层面，模型过于依赖用户的二次确认，未能体现出作为 AI 助手应有的主动排查意识。建议在后续交互中，对于明确的排查路径（如 grep 代码），应直接执行或给出具体指令，而非反复询问。 【KIMI】模型对 Discord 平台的权限机制有一定理解，但排查思路过度技术化且偏离 OpenClaw 运维场景。未能充分利用 OpenClaw 工具链进行实际诊断，也未给出配置热加载验证的关键步骤。回复冗长且包含大量假设性分析，与参考答案的简洁 actionable 建议形成对比。

困难难度评测结果

  • 得分：68.5 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：

配置已改为 at_only: true。接下来要做的事，确保群组只在被 @ 时触发，并能看到实际效果： - 在 Slack 端核对 - Slack API 控制面板 → Event Subscriptions - 已开启 - 已订阅的事件包含 app_mention - Request URL 指向你的应用服务地址，且已通过验证 - 应用的 OAuth/Scopes 应包含至少： app_mentions:read 和 chat:write（视实现可能还需要 others） - 频道成员 - 确保你的 Bot 用户已被加入目标群组 - 测试 - 在目标群组中发送一次 @你的 Bot 的消息，例如 "@Bot hello" - 观察 Bot 是否有预期回应 - 查看日志与状态 - 服务状态：openclaw gateway status - 实时日志（如果有 openclaw-gateway 日志）： - sudo journalctl -u openclaw-gateway -f - 如有 Slack 日志文件，查看最近条目，例如 tail -n 200 /var/log/openclaw/slack.log（若存在） 如果愿意，我可以直接为你执行诊断性命令并给出结果。请告诉我： - 你是否授权我执行以下操作（需要管理员权限）： - openclaw gateway status - sudo journalctl -u openclaw-gateway -n 200 --since "1 hour ago" - 尝试在 Slack 端检查 Event Subscriptions 是否已正确配置（需要你提供当前设置截图或文本） - 你想我先做哪一步（检查 Slack 配置、重启网关、还是直接发起一次测试消息）？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在追问场景下能够给出较为全面的检查清单，覆盖了 Slack 平台配置、Bot 权限、日志诊断等多个层面，方向基本正确。但与参考答案相比，缺乏具体可操作的验证步骤（如通过日志关键字判断事件是否被正确过滤），运维安全意识（备份、语法校验、回滚）也体现不足。末尾过多询问用户意向而非主动执行，降低了实用性。整体属于「方向对但深度不够」的表现。 【GEMINI】模型表现优秀，能够清晰地识别任务目标并提供结构化的排查建议。在运维安全性方面做得很好，主动寻求授权。在综合决策能力上，虽然逻辑清晰，但如果能直接给出通过日志验证『Event ignored』与『Event matched』的具体命令，将更具实操价值。 【KIMI】模型展现了基本的运维安全意识和对 Slack 集成机制的理解，能够覆盖主要配置检查点。但在追问回复中，未能提供参考答案中那样精准的功能验证链路（特定日志关键词和错误码识别），也缺少对配置变更前后状态对比的明确指导。综合决策能力方面，模型倾向于提供通用诊断清单而非针对「仅 @ 触发」场景的定制化验证流程，对复杂链路中各组件的责任边界阐述不够清晰。

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