qwen3-coder-flash 在「typing 状态异常」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-coder-flash
• 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：

1. 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
2. 明确提到「send_typing_action」或类似的布尔开关配置项
3. 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：20.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：20.8 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]] 为了帮助你排查 Telegram Bot 在思考时不显示「typing」状态的问题，我们需要逐步检查相关的配置和代码。通常这类问题与 bot 的实现方式、使用的库或框架有关。 首先，请确认以下几点： 1. **使用的库**： - 你是否使用了如 `python-telegram-bot` 或其他第三方库？ - 这些库是否有支持发送「typing」状态的 API？ 2. **代码逻辑**： - 是否在处理消息前调用了 `send_chat_action()` 方法（以 `python-telegram-bot` 为例）？ - 是否正确设置了 `action='typing'` 参数？ 3. **权限设置**： - 确保你的 bot 具有发送聊天动作的权限。 - 检查机器人是否被用户阻止或禁用。 4. **环境因素**： - 是否有网络延迟导致请求超时？ - 是否有防火墙或代理限制了请求？ 你可以先提供你当前使用的库名称以及相关代码片段，这样我可以更具体地帮你定位问题。如果没有特别的配置文件，通常我们关注的是代码中涉及 `send_chat_action()` 的部分。 如果你能分享更多关于你项目的结构或相关代码段，我可以进一步指导你如何修复这个问题。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出忽视了系统提示中明确的 OpenClaw 运行环境上下文，将问题当作一般性 Telegram Bot 开发问题处理，完全未能定位到「config/channels.yaml」中的「send_typing_action」配置项，也未解释 OpenClaw 渠道配置机制。参考答案所要求的核心信息点（配置文件路径、具体字段名、行为机制说明）在候选输出中一项都未命中，是一个典型的上下文感知失败案例。 【GEMINI】候选回答未能识别出这是一个基于 OpenClaw 框架的特定问题，完全忽略了参考答案中明确指出的配置路径和参数。回答过于通用，未能利用系统提示中提供的上下文信息，导致排查方向偏离了 OpenClaw 的配置机制。 【KIMI】候选输出存在严重的方向性错误。用户明确在 OpenClaw 环境下询问 Telegram Bot 的「typing」状态问题，但候选输出完全忽略了 OpenClaw 的特定配置体系，转而讨论通用的 Telegram Bot 开发框架。这导致两个评分维度均表现不佳：配置定位准确性几乎完全失败（未提及 config/channels.yaml 和 send_typing_action），逻辑清晰度也因场景错配而大打折扣。候选输出未能利用 EVAL_BLOB 中提供的任何 OpenClaw 特定上下文信息，表现出对平台架构的缺乏理解。

进阶难度评测结果

• 得分：28.5 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：

可以使用「adaptive」策略，它会根据响应时间自动调整打字状态：短响应不显示，长响应才显示。这是兼顾用户体验和性能的最佳实践。 需要我帮你修改配置并测试吗？ ```yaml discord: enabled: true token: "OTI..." typing_strategy: adaptive keep_alive_typing: true ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出未能提出参考答案中明确的「interval + typing_interval + typing_timeout」组合方案，而是给出了一个模糊的「adaptive」策略，既未说明该策略的工作原理，也未涉及超时保护和日志排查步骤。整体回答过于简略，缺乏技术深度，无法有效指导用户解决问题。 【GEMINI】候选模型未能充分利用上下文信息，提出的「adaptive」策略缺乏事实依据。在面对用户关于长回复体验的诉求时，模型未能给出合理的折中方案（如定时续期），且在诊断和验证方法上严重缺失，未达到预期的专业水平。 【KIMI】候选方案严重偏离 EVAL_BLOB 提供的技术事实，虚构了不存在的「adaptive」配置策略，未解决用户核心诉求（长回复状态维持），且完全忽略了日志诊断等深度工具使用要求。整体表现为用看似合理的通用建议掩盖对具体系统配置的无知，属于典型的「幻觉」输出。

困难难度评测结果

• 得分：30.0 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：

当前任务是修复 Matrix 的 typing 状态异常问题。 根据已有信息： 1. 日志显示 `403 Forbidden` 错误，原因是 "You are not joined to this room" 2. 检查密钥文件存在，但 Token 可能已过期 我将采取以下步骤： 1. 验证当前 Token 有效性 2. 如果无效，则重新登录获取新 Token 3. 确认 Bot 已正确加入房间 4. 测试 typing 状态是否能正常发送 首先，让我尝试用现有 Token 获取用户信息以验证其有效性。 ```python import json import requests # 加载当前 Token with open('config/secrets/matrix_token.json', 'r') as f: token_data = json.load(f) access_token = token_data.get('access_token') homeserver = token_data.get('homeserver') # 验证 Token headers = { 'Authorization': f'Bearer {access_token}' } try: response = requests.get( f'{homeserver}/_matrix/client/r0/account/whoami', headers=headers, timeout=10 ) if response.status_code == 200: print("Token valid") print(response.json()) else: print(f"Token invalid: {response.status_code}") print(response.text) except Exception as e: print(f"Error validating token: {e}") ``` 然后我会继续检查房间状态和权限。 ```python import json import requests # 加载当前 Token with open('config/secrets/matrix_token.json', 'r') as f: token_data = json.load(f) access_token = token_data.get('access_token') homeserver = token_data.get('homeserver') room_id = token_data.get('room_id') # 验证 Token headers = { 'Authorization': f'Bearer {access_token}' } try: # 检查房间成员 response = requests.get( f'{homeserver}/_matrix/client/r0/rooms/{room_id}/members', headers=headers, timeout=10 ) if response.status_code == 200: print("Room members:") print(response.json()) else: print(f"Failed to get room members: {response.status_code}") print(response.text) except Exception as e: print(f"Error checking room members: {e}") ``` 现在我需要重新登录以获取有效的 Token。 ```python import json import requests # 从配置中读取登录凭据 with open('config/matrix_config.json', 'r') as f: config = json.load(f) username = config['username'] password = config['password'] homeserver = config['homeserver'] # 登录获取新 Token login_data = { "type": "m.login.password", "identifier": { "type": "m.id.user", "user": username }, "password": password } try: response = requests.post(...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在整体方向上严重偏离。对话上下文中已有明确信号：用户最后一条消息询问是否使用了 Nginx 反向代理，这是将排查方向引向网络层的关键暗示。但候选输出完全忽视了这一上下文，仍然执着于 Token 修复，给出了四段功能重叠的 Python 脚本，缺乏实质性的故障分层分析。正确做法应是：在确认 Token 修复后，立刻将注意力转移到 Nginx 转发规则（PUT 方法是否被 limit_except 拦截、proxy_pass 路径斜杠问题）和 Matrix 权限层（Bot 的 Power Level 是否 > 0），并建议开启 debug_mode 进行验证。该回答不仅没有解决 typing 状态的核心问题，还可能让用户误以为问题只是 Token 失效，延误真正的故障定位。 【GEMINI】模型在处理该任务时，表现出较强的代码执行倾向，但缺乏对系统架构（如 Nginx 反向代理）的敏感度。在用户明确询问「Homeserver 是否使用了反向代理」后，模型完全忽略了该提示，未能给出针对性的配置检查建议，导致排查过程陷入重复的 Token 验证逻辑，未能解决深层的权限或网络拦截问题。 【KIMI】候选输出严重误解了任务阶段和核心问题。对话上下文中，Token 失效已被识别，用户询问「现在呢？」是在 Token 修复后寻求下一步排查方向。参考答案明确指出应转向「Nginx 配置」和「Matrix 权限」分析。但候选输出却回退到 Token 验证和重新登录，完全遗漏了网络层（Nginx PUT 方法限制、proxy_pass 路径）和协议层（Power Level、m.typing 事件权限）的关键排查点。这种「回退式」响应不仅未推进问题解决，还浪费了已积累的诊断上下文，属于典型的场景误判和方向性错误。

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