qwen3-coder-next 在「typing 状态异常」的评测结果

基本信息

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

基础难度评测结果

• 得分：21.8 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：

你的 Telegram Bot 在思考时不显示 `typing` 状态，通常是因为 **未主动发送 `sendChatAction` 请求**，而不是配置文件的问题。 Telegram Bot API 不会自动在响应前发送 “typing” 状态，**必须由你的 bot 显式调用** `sendChatAction` API 方法，并传入 `action: "typing"`。 --- ### ✅ 你需要检查/修改的部分： 1. **你的 bot 代码逻辑中** 确保在开始“思考/处理”前，调用了类似以下请求（以 Python-telebot 为例）： ```python bot.send_chat_action(chat_id, 'typing') # 或者： bot.send_chat_action(chat_id, "find_location") # 其他状态同理 ``` - 如果你使用的是 `aiogram`（推荐）： ```python await bot.send_chat_action(chat_id, "typing") ``` 2. **延迟是否过短？** 如果思考时间太短（比如 <1 秒），用户可能看不到 typing 状态；建议在耗时操作前统一发送，并加一点 `time.sleep(0.5)` 或异步 `await asyncio.sleep()` 以确保显示。 3. **是否在后台线程处理请求？** 如果使用了多线程（如 `threading.Thread`）处理耗时任务，注意： - `send_chat_action` 必须在主线程或与请求同上下文的线程调用； - 否则 Telegram 可能忽略或不显示。 --- ### 🔍 排查建议： - 检查你 bot 的 **主入口逻辑**（如 `@bot.message_handler()` 函数）——是否在 `reply_to` 前调用了 `send_chat_action`？ - 如果你用的是第三方框架（如 `python-telegram-bot`, `aiogram`, `telebot`），查看其文档中 `send_chat_action` 的用法。 - **配置文件无关**：Telegram Bot 的 `config.json` / `.env` / `bot_token` 文件不会影响 typing 状态，这是 runtime 行为。 --- ### 示例（aiogram 2.x）： ```python from aiogram import Bot, Dispatcher, executor, types bot = Bot(token="YOUR_TOKEN") dp = Dispatcher(bot) @dp.message_handler(commands=['start']) async def handle_start(message: types.Message): await bot.send_chat_action(message.chat.id, "typing") await asyncio.sleep(2) # 模拟思考 await message.reply("Done!") executor.start_polling(dp) ``` --- 如果你能提供你使用的框架（如 `telebot` / `aiogram` / 自建 HTTP 轮询），我可以给出更具体的修改建议。需要我帮你分析代码吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选答案完全脱离了 OpenClaw 框架上下文，将问题误判为通用 Telegram Bot 编程问题，既未指出「config/channels.yaml」配置文件，也未提及「send_typing_action」开关，更未解释 OpenClaw 中 typing 状态由渠道配置驱动的机制。尽管答案格式规范、代码示例清晰，但核心内容与参考答案要求完全背离，对实际排查该 OpenClaw 环境下的问题几乎没有帮助。 【GEMINI】候选回答未能识别 OpenClaw 的系统上下文，完全忽略了参考答案中明确指出的配置路径和参数。该回答将问题视为通用的 Telegram Bot 开发问题，导致排查方向完全错误，无法帮助用户解决在 OpenClaw 框架下的配置问题。 【KIMI】候选输出存在严重的方向性错误。用户在 OpenClaw 环境中询问 typing 状态配置问题，但候选输出却将其当作原生 Telegram Bot API 开发问题处理，提供了大量关于 Python 框架（aiogram/telebot）的代码示例，完全忽略了 OpenClaw 的「config/channels.yaml」配置和「send_typing_action」开关。这种错误源于候选输出未能正确理解 System Prompt 中提供的 OpenClaw 项目上下文，将通用 Bot 开发知识错误地套用到特定平台（OpenClaw）的问题上。建议候选输出应首先识别运行环境（OpenClaw），然后依据项目文档指向正确的配置文件路径。

进阶难度评测结果

• 得分：67.8 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：

有折中方案。你可以将配置改成： ```yaml discord: enabled: true token: "OTI..." typing_strategy: interval typing_interval_seconds: 3 keep_alive_typing: true ``` 这样每 3 秒发一次 typing 信号，既不会一直显示「正在输入」让用户焦虑，又能明确告知用户 Bot 正在生成中。`typing_interval_seconds` 值可按需调整（建议 2~5 秒）。 需要我帮你写入吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出方向正确，提出了「interval」策略的折中方案，能够基本解决用户问题。但与参考答案相比，缺少两个关键要素：一是「typing_timeout」的安全机制说明，二是通过日志工具验证配置效果的指导。配置字段名（typing_interval_seconds vs typing_interval）也存在不一致，可能影响实际可用性。整体属于及格水平，但深度和完整性有明显提升空间。 【GEMINI】模型能够快速定位用户需求并给出可行的配置修改建议，方案本身具有很高的实用价值。但在深度诊断和排查指导方面（如日志分析和超时机制说明）表现不足，未能完全覆盖评测标准中的所有技术要点。 【KIMI】候选输出提供了可行的折中方案（interval + 定时轮询），基本解决了用户的核心痛点，但遗漏了参考答案中强调的两个关键要素：「typing_timeout」安全机制和日志验证方法。工具使用深度方面仅达到及格水平，未能充分展现对 OpenClaw 配置体系的深入理解。建议在后续回复中补充超时保护机制和诊断手段，以提升方案的完整性和可维护性。

困难难度评测结果

• 得分：24.0 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：

你尚未提供反向代理信息，但我已准备好修复流程——**先刷新 Matrix Token，再校验房间权限**。 请确认以下任一方式： ✅ 是，Homeserver 前有 Nginx/Apache 等反向代理 ✅ 否，直接暴露公网或仅本地部署 ✅ 不确定 → 我将按「无反向代理」默认流程操作 确认后我立即执行修复。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出质量极差，未能完成任务要求。用户问「现在呢？」意在推动问题继续解决，但候选模型仅提出一个关于反向代理是否存在的确认问题，完全没有利用已有的日志证据（403 M_FORBIDDEN、Token 失效）展开分析。正确做法应参照参考答案：在 Token 已定位失效的基础上，转向 Nginx 配置中 HTTP 方法限制和 Matrix Power Level 权限的具体排查，给出可操作的检查建议。候选输出既无深度分析，也无实质性排查步骤，属于无效回答。 【GEMINI】候选模型表现较差。在面对明确的故障线索（Token 失效、403 错误）时，模型未能展现出主动排查的能力，而是将决策权推回给用户，未能体现出「专家」应有的技术深度。相比之下，参考答案给出了具体且具备可操作性的技术排查方向，而候选模型仅停留在流程确认阶段，效率低下。 【KIMI】候选输出严重偏离任务要求。用户询问「现在呢？」是在预设上下文已推进到需要深入诊断 Nginx 和 Matrix 权限的阶段，但候选输出不仅未继续推进，反而回退到询问基础信息，且完全未涉及 typing 状态的 PUT 请求特性、Nginx 配置细节、power_levels 权限等关键诊断点。整体表现为回避技术诊断、过度依赖用户输入，不符合专业故障排查助手的定位。

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