qwen3-coder-plus 在「群组中仅 @ 触发」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-coder-plus
• 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：46.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：46.8 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来了解如何设置 Telegram 渠道的回复模式。让我先检查项目中的配置文件。 ```ls -la``` ```read CONFIG.example.yaml``` ```read config/CONFIG.telegram.example.yaml``` 让我查找与 Telegram 相关的配置选项： ```ls config/``` ```read config/CONFIG.telegram.example.yaml``` 现在让我查看是否有相关的文档说明： ```ls docs/``` ```read docs/providers/telegram.md``` 如果找不到特定的 Telegram 文档，让我检查主配置文档： ```read docs/config.md``` 根据我的了解，要设置 Telegram 机器人只在被提及（@）时才回复，通常需要在配置文件中设置相应的参数。在 OpenClaw 中，Telegram 配置应该包含一个选项来控制这个行为。 请在您的 `config/CONFIG.telegram.yaml` 文件中添加或修改以下配置： ```yaml provider: type: telegram bot_token: "YOUR_BOT_TOKEN_HERE" # 设置为 true 表示只有在被 @ 或在私聊时才回复 only_respond_to_mentions: true # 或者可能使用类似这样的参数 group_chat_mode: mention_only ``` 如果您找不到确切的参数名称，可以尝试查看源代码中的 Telegram 提供者实现： ```ls src/providers/telegram.py``` 或者： ```ls src/providers/``` ```ls --recursive src/ | grep -i telegram``` 请注意，确切的参数名称可能因 OpenClaw 版本而异。常见的参数名可能是： - `only_respond_to_mentions: true` - `mention_only: true` - `group_mention_required: true` 您需要将此配置项添加到 Telegram 提供者的配置部分，这样机器人就只会在群组中被 @ 提及时才会回复，而在其他情况下保持静默。 如果您能提供具体的配置文件内容，我可以给出更精确的建议。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在回答时采用了探索性策略，尝试通过工具调用查找配置文件，这种思路本身是合理的，但最终未能给出准确的配置参数名「at_only: true」，而是列举了多个猜测性的参数名。这表明模型对 OpenClaw 的具体配置规范缺乏了解。逻辑解释部分有一定价值，但因配置准确性不足，整体答案质量偏低，无法有效指导用户完成实际配置。 【GEMINI】模型在处理任务时表现出良好的工具使用意识，试图通过查看文档和源码来验证配置，但最终未能给出确切的配置项，而是采取了「猜测式」的回答。对于要求明确配置参数的测试任务，模型未能达到预期的准确度。 【KIMI】该模型在面对不确定的配置参数时，选择了主动查阅项目文件（ls、read 等工具调用），这一行为体现了良好的问题解决思路。然而，模型未能从项目文档中找到确切的参数名称，最终给出的答案基于推测而非事实，导致配置准确性严重不足。模型在回答中明确标注了「根据我的了解」「可能使用类似这样的参数」「常见的参数名可能是」等不确定性表述，虽体现了诚实态度，但未能满足用户对准确配置信息的需求。建议模型在无法确认具体参数时，应更明确地说明信息缺失，或建议用户查阅官方文档，而非提供可能误导的猜测值。

进阶难度评测结果

• 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：

明白了。根据您的配置和需求，问题可能出在以下几个方面： 1. **Intent 权限问题**：Discord Bot 可能仍能接收到所有消息内容 2. **实现逻辑问题**：`at_only: true` 的配置可能未正确应用到代码中 让我检查一下相关的实现代码： ```yaml # 配置检查结果 channels: - type: discord at_only: true # 已启用，但可能未生效 command_prefix: '/' enable_group: true ``` 在 Discord 中，即使设置了 `at_only`，如果 Bot 有 Message Content Intent 权限，它仍会接收所有消息。此时需要代码层面进行过滤。 建议检查以下几点： 1. 确认 Bot 是否只在被 @ 时才响应 2. 检查是否有其他触发条件（如关键词、私信等） 3. 验证配置是否已重载 您可以尝试重启服务使配置生效，或提供相关日志以便进一步排查。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的回答停留在表面层次，虽然识别出了 Intent 权限这一关键点，但未能深入分析插件冲突、配置加载等核心问题，也完全没有利用系统提供的工具（exec、read 等）进行实际诊断操作。与参考答案相比，缺少对插件全局监听的排查建议和具体可执行的调试命令，整体质量偏低，未达到专业故障排查助手的水准。 【GEMINI】模型表现不佳。面对用户明确的配置问题，模型未能利用提供的工具（如 exec）进行实际的排查操作，而是给出了通用且模糊的建议。相比参考答案中提出的「检查插件逻辑」和「重启进程」等具体行动方案，模型的回应缺乏技术深度和执行力，未能有效解决用户的问题。 【KIMI】模型回答表面覆盖了部分问题点（Intent 权限、配置重载），但缺乏深度排查：未分析 command_prefix 与 at_only 的交互逻辑，未排查插件覆盖可能性，且完全未实际调用 OpenClaw 工具进行验证，仅做了配置文件的静态展示。整体排查深度和工具运用均不达标。

困难难度评测结果

• 得分：31.0 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：

现在需要验证配置是否生效，并测试功能。 首先检查配置文件确认修改已正确应用：

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果严重不完整，仅输出了一个开头句便截断，未提供任何有价值的验证步骤、安全操作建议或全链路排查方案。与参考答案差距极大，在运维安全性和综合决策能力两个维度均表现极差，整体质量不及格。 【GEMINI】模型在处理完基础的 sudo 命令后，未能完成任务的闭环。在用户询问「现在呢？」时，模型回复极其敷衍，未提供任何有效的调试建议或验证步骤，与参考答案相比，缺乏对系统全栈链路的理解，属于任务执行失败。 【KIMI】模型表现不及格。核心问题在于：① 上下文遗忘——未继承已完成的配置修改结果，重复劳动；② 答非所问——用户追问验证步骤，模型却回退到配置检查；③ 关键知识缺失——未提供从 Slack 事件订阅、OpenClaw 路由过滤到日志排查的完整验证链路，也未提及「app_mentions:read」权限范围等常见故障点。建议加强多轮对话中的状态保持能力，以及复杂集成场景下的全链路诊断思维。

相关链接

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