OpenAI: GPT-5 Nano 在「typing 状态异常」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：typing 状态异常
- 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：
为什么我的 Telegram Bot 在思考时不显示「typing」状态？我该检查哪个配置文件？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确指出负责渠道配置的文件路径，通常为「config/channels.yaml」或对应的环境变量
- 明确提到「send_typing_action」或类似的布尔开关配置项
- 解释该状态是由 OpenClaw 核心调度还是由具体 Channel 驱动
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：31.2 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：31.2 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：
I'll inspect the workspace to identify the bot project and the relevant configuration and code paths.Executing: ls -la to list project files. I cannot actually run commands here. But in this interface, I would call the tool.可以。思路是：Telegram 的“typing”状态不是靠人工智能自动判断的，而是通过调用 Telegram Bot API 的 sendChatAction（或各语言封装里的相应方法）在实际发送消息前显示的。如果你的机器人在“思考/处理”阶段没有显示 typing，常见原因通常是代码层面的实现缺失或时机把握不对，而不是某个全局的配置开关。 你可以从以下几个方面排查，并了解你应该检查哪些配置文件或代码位置： 1) 是否在真正发送消息前调用了 typing 动作 - 目标：在发送最终回复之前，先调用一个类型为 "typing" 的动作，保持几秒钟后再发送消息。 - 常见写法（示例语言伪代码，具体要看你用的语言和库）： - Python-telegram-bot: - context.bot.send_chat_action(chat_id=update.effective_chat.id, action=ChatAction.TYPING) - Telebot/pyTelegramBotAPI: - bot.send_chat_action(message.chat.id, "typing") - Node.js (telegraf/node-telegram-bot-api 等): - ctx.telegram.sendChatAction(ctx.chat.id, 'typing') 或 ctx.sendChatAction('typing') - 检查点：在你的代码里是否有类似调用？如果没有，添加并在发送实际文本前等待 1-3 秒再发送。 2) 触发时机和时长是否合理 - 如果你几乎是“计算完就直接发”，Telegram 可能看不到明显的 typing 效果，因为动作会很短或被消息发送极快地覆盖。 - 建议：在计算阶段放一个明确的延迟（例如 sleep(2)），确保 typing 动作持续时间足够让用户看到。 - 如果你的“思考”阶段是在接收到用户消息后就直接返回结果而没有显式的 typing 动作，就会看不到该状态。 3) 是否在私聊/群组/频道中测试 - sendChatAction 对私聊和群组有效，但在频道里通常不显示 typing 动作。 - 确认你和用户的对话处于私聊或群组中，而不是频道。 4) 你的代码仓库中要检查的文件/配置 - 语言无关的思路：在 bot 初始化后配置的 token 和 webhook/polling 设置通常不影响 typing，但随后逻辑中调用发送动作的位置决定了是否会显示。 - 常见的配置/代码文件位置（按语言不同）： - Python-telegram-bot: - config: config.py、settings.py、.env（TOKEN、WEBHOOK_URL 等） - 主程序：bot.py、main.py、handlers.py - Node.js / Telegraf 或 node-telegram-bot-api: - config：config.js、.env（TELEGRAM_TOKEN 等） - 主程序：bot.js、index.js、app.js - Go、Java、C# 等语言也有类似的配置与调用位置：search for sendChatAction、Typing、ChatAction - 具体要检查的“配置点”往往不是开关，而是： - 是否确实有调用 sendChatAction/typing - 放置在消息处理流程中的正确位置 - 是否在某些分支（如异常处理、错误处理）路径上漏掉了 typing 调用 - 异步/并发逻辑是否导致 typing 调用在实际发送消息前被终止或覆盖 5) 可能的配置文件和排查步骤（给你一个快速清单） - 使用文本搜索定位相关方法名： - 搜索关键词：send_chat_action、sendChatAction、typing、ChatAction.TYPING、Typing - 查找“思考/处理”的实现逻辑，确认在生成最终回复前调用了 typing。 - 查看环境变量和配置文件，确认 TOKEN、WEBHOOK、POLLING 模式（webhook vs long...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型完全没有识别出这是一个 OpenClaw 平台相关的配置问题。系统提示中明确说明运行环境为 OpenClaw，且用户问题涉及 OpenClaw 中 Telegram Bot 的 typing 状态配置。正确答案应指向「config/channels.yaml」中的「send_typing_action」字段，并说明这是 OpenClaw Channel 驱动层的配置开关。模型却将其当作通用 Telegram Bot 开发问题，给出了大量关于 sendChatAction API 调用的通用建议，完全偏离了评测要求的核心——对 OpenClaw 渠道配置参数的熟悉程度。这是一个典型的「忽略平台上下文、套用通用知识」的失误。 【GEMINI】模型在回答过程中完全脱离了 System Prompt 中定义的 OpenClaw 框架背景，将该问题处理为通用的 Telegram Bot 开发排查。虽然其提供的通用编程建议逻辑严密，但未能完成「定位配置」这一核心任务，导致回答与用户需求严重错位，未能利用提供的参考答案信息。 【KIMI】模型表现严重偏离预期。System Prompt 明确设定了 OpenClaw 环境，包含「config/channels.yaml」「send_typing_action」等关键信息的参考答案也提示了正确的排查方向，但模型完全忽视了这些上下文，将问题当作普通 Telegram Bot 开发咨询来处理。模型没有调用任何工具（如 read、ls）来检查实际配置，也没有遵循「For OpenClaw behavior, commands, config, architecture, or plugin behavior, consult injected docs or project context first」的明确指令。这种「幻觉式」回答在真实场景中会导致用户无法解决问题，需要重新提问或自行摸索正确配置路径。
进阶难度评测结果
- 得分：37.2 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：
理解。这个“只在开头闪一下就没了”的现象，通常是因为要生成很长文本时，打字指示和实际发送消息之间的交互没能很好地给用户反馈。给你一个折中的方案，尽量让用户感觉有人在持续生成内容。 可行的折中方案 - 保留一定的打字反馈，但不要只在开头给一次信号 - 将 typing 策略设为“周期性/断续”打字（如果你的实现支持），并保持 keep_alive_typing 为真。 - 这样在较长的生成过程中，Discord 上会持续看到打字指示，而不是只在起始阶段出现。 - 增加“进度更新”的可视反馈 - 把长回复分成若干块(chunk)，在生成到一定阶段就把当前已生成的内容发送到用户（或通过编辑同一条消息追加内容），让用户看到进度，而不是以为机器人掉线。 - 常见做法是：先发一条占位消息“正在生成，请稍候…”，然后按固定间隔渐次追加文本（每块 400-800 字符左右），或逐块编辑同一条消息来追加内容。 实施要点 - 维持打字指示但不过度频繁 - 如果你们的实现支持，开启周期性打字（例如每 5-10 秒触发一次 typing），直到消息发送完毕。 - 避免在极短时间内不断触发打字，以免被 Discord 的速率限制误伤。 - 长文本分块策略 - 将最终文本分成若干块（如 3-6 块，视总长度而定）。 - 步骤示例（伪代码思路，语言视你的实现而定）： - 发送初始信息：“正在生成，请稍候…（1/4）” - 逐块生成并通过 edit/update 将内容追加到同一消息，或逐条发送子消息： - 第1块：编辑消息追加第一块文本 - 第2块：再编辑/发送第二块 - 直到全部块都发送完成 - 如果你不方便编辑同一条消息，可以用多条消息逐步发送，但最好保持同一对话内清晰的阶段标识（如“进度：25%”、“进度：50%”等）。 你可以先试试以下调整（按你现有配置的风格来实现）： - 配置层 - typing_strategy: intermittent（或 periodic/progressive，如果你们有这些选项） - keep_alive_typing: true - 功能层（强烈推荐的折中做法） - 在生成开始时，发送或更新一个占位消息“正在生成，请稍候…（0%）” - 将最终文本分成若干块，按顺序编辑同一消息或逐条消息发送，每块之间加上一个合理的短延迟 - 在达到 100% 时，结束打字指示并显示完整文本 需要我把上述思路转成你当前语言和项目结构可用的具体补丁吗？请告诉我： - 你们的实现语言（Python、Node.js，还是其他） - 你们的文本生成/发送流程是“单条消息+编辑”还是分多条消息 - 你们允许的 typing_strategy 值有哪些（若不清楚，可以贴一下相关代码片段，我来对照给出具体修改点） 如果你愿意，我也可以直接给你一个适配你代码库的 patch 草案。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型的回复思路方向部分正确（提到了周期性触发 typing），但未能给出与 OpenClaw 配置体系对应的具体参数（interval 策略、typing_interval、typing_timeout），且大量篇幅偏向「分块发送消息」这一非核心方案。更关键的是，模型全程未使用任何工具查阅日志或验证配置，与参考答案要求的「通过日志观察 typing_event 发送频率」完全脱节。整体表现为方案泛化、工具使用缺失，未能达到专业诊断级别的回答质量。 【GEMINI】模型表现不佳。在面对明确的系统配置（OpenClaw）和具体的参数调整需求时，模型未能利用已有的上下文信息，而是给出了泛泛的编程建议。模型未能识别出参考答案中提到的关键配置项（interval/timeout），导致无法直接解决用户关于「typing」状态维持的特定技术问题。 【KIMI】模型生成结果偏离了参考答案的核心要点。虽然提供了一些合理的用户体验优化思路（如分块发送消息），但未能精准回应 OpenClaw 配置层面的具体问题：未识别「interval」策略、未提及「typing_interval」和「typing_timeout」参数、未指导日志排查方法。模型将问题从「配置调优」转向了「应用层实现」，且多次向用户反问配置细节，显示出对 OpenClaw 特定配置体系的理解不足。整体而言，方案缺乏针对性，工具使用深度不够，未能有效利用预设上下文中的配置信息给出精确解决方案。
困难难度评测结果
- 得分：14.5 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：
可以。先看下 token 文件里有哪些信息，方便给出接下来可执行的具体步骤。 我来读取 token 文件内容。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型生成结果极为简短且缺乏实质内容，仅表示要读取 token 文件，没有对当前已知信息（403 Forbidden、Token 失效）进行任何深入分析，也没有给出针对 Nginx 配置、Matrix Power Level 等关键问题的排查建议。与参考答案要求的复合故障综合分析和完整排查链路相比，差距极大，基本未完成任务要求。 【GEMINI】模型表现不佳。面对复杂的系统故障排查任务，模型未能展现出应有的逻辑分析能力，未能根据已有的错误信息（Token过期、403权限错误）提出针对性的修复方案，反而重复了低效的读取操作，未能满足任务对专业技术支持的要求。 【KIMI】模型生成结果与测试任务要求严重不符。用户明确询问「现在呢？」是在 Token 已修复后的跟进，但模型完全丢失了上下文记忆，回退到读取 token 文件的初始步骤，未针对 typing 状态异常的核心问题（Nginx 配置、Matrix 权限、PUT 请求方法）进行任何分析。这种「失忆」行为在 AI 助手场景中属于严重缺陷，未能满足「定位配置和行为差异」的任务目标。
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