OpenAI: GPT-5 Nano 在「多渠道同步路由」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：多渠道同步路由
  • 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：

我需要把所有来自「Telegram」的告警消息，同时同步转发到「Discord」和「Slack」的指定频道中，请告诉我核心配置逻辑。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 准确识别 OpenClaw 的路由配置文件路径或逻辑结构
  2. 明确指出需要配置的 source 渠道为 Telegram
  3. 明确指出 targets 列表应包含 Discord 和 Slack
  4. 解释路由规则中的「同步分发」机制

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：20.0 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：20.0 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：

下面给出把来自 Telegram 的告警消息同步转发到 Discord 和 Slack 的“核心配置逻辑”要点、一个简化的配置模板，以及实现思路，便于你据此落地实现。 一、核心设计要点 - 目标：对所有来自 Telegram 的告警消息，统一捕获、规范化后，分别转发到指定的 Discord 频道和 Slack 通道。 - 数据流：Telegram（告警源） -> 中介路由服务（标准化与去重） -> Discord（Webhook/API）与 Slack（Webhook/API）两条渠道。 - 幂等性：以 Telegram 的 message_id+ chat 信息构造唯一标识，防重复转发。 - 消息格式化：统一的告警摘要格式，分别生成 Discord 的 embeds 与 Slack 的 blocks/文本，避免跨平台格式冲突。 - 鲁棒性：带重试和回退策略，超时或错误时记录日志、必要时告警给运维。 - 安全与合规：对输入做清洗、避免过度提及（控制 allowed_mentions/Slack channel 显式指定），使用受限的 webhook/token。 二、架构与数据模型（简要） - 架构概览 Telegram Bot（Webhook/Long Polling） -> 路由服务（核心逻辑） -> Discord Webhook / Slack Webhook - 关键数据模型 - TelegramAlarm - id: telegram_message_id - chat_id, chat_title 等来源信息 - text: 原始文本 - timestamp: 消息时间 - link: 如有可选的链接 - severity/标签（可选，通过文本/标签解析） - NormalizedAlert - alert_id: 全局唯一标识（如 tg::） - source: Telegram 聊天信息（如来源名称） - summary: 提要文本 - detail: 原始文本或结构化字段 - timestamp - labels: 关键标签集合（可选） - DestPayload - discord: { webhook_url, target_channel (可选) } - slack: { webhook_url, channel_id } - 转发逻辑要点 - 将 NormalizedAlert 转换为： - Discord payload：content + embeds（若需要），并可设置 allowed_mentions - Slack payload：text + blocks，channel 指定等 - 幂等与去重：对同一 alert_id 进行缓存（如 Redis/内存 TTL），重复消息跳过 - 错误处理：失败时重试，max 重试次数后记录错误供人工排查 三、一个可直接落地的配置模板（示例） 注：以下仅给出结构示例，具体字段可按你现有栈调整。 - 配置文件（config.yaml） telegram: token: "TELEGRAM_BOT_TOKEN" destinations: discord: webhook_url: "https://discord.com/api/webhooks/XXXXX/XXXXX" channel_id: "#alerts-discord" # 可选，若 webhook 不区分频道则忽略 slack: webhook_url: "https://hooks.slack.com/services/XXX/XXX/XXX" channel_id: "#alerts-slack" # Slack 传入的 channel 字段 routing: - from: "telegram" to: - "discord" - "slack" filters: - all # 这里可扩展为按 chat_id/关键字 过滤，例如 ['chat_id:12345', 'keyword:ALERT'] logging: level: "info" notes: - 该配置假设对 Telegram 的所有告警消息进行转发。如需按来源分组或过滤，请在 routing.filters 增加规则。 四、实现思路（伪代码/要点） 1) 捕获 Telegram 消息 - 使用 Telegram Bot API 的 webhook 或 long polling，接收每条告警消息。 - 将原始 Telegram 消息封装为 TelegramAlarm，对应唯一标识为 alert_id = "tg::" 2) 规范化为统一告警 - normalize_alarm(telegram_alarm)...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】候选输出严重偏离题目要求。用户明确询问的是 OpenClaw 平台中实现多渠道同步路由的「核心配置逻辑」，但候选输出提供了一套完全自定义的、与 OpenClaw 无关的通用消息转发方案。回答中没有提及 OpenClaw 的路由配置文件路径、Channel ID 配置、`source` 和 `targets` 字段等任何关键信息，反而引入了大量无关概念（webhook、Redis、多语言实现等）。这种回答对于需要在 OpenClaw 环境中实际配置路由的用户毫无帮助，属于典型的「幻觉」式生成——即在没有相关知识的情况下，编造了一套看似合理但与事实完全不符的内容。建议模型在回答前仔细识别问题语境中的关键信息（如「OpenClaw」、「config/router.yaml」等），避免脱离给定事实来源进行自由发挥。

进阶难度评测结果

  • 得分：71.5 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：

M_FORBIDDEN 这个错误通常意味着 Matrix 服务器拒绝了桥接端的请求，原因多半与权限或认证有关。常见情况和排查思路如下，先给你一个诊断清单；如果你愿意，我也可以按步骤帮你逐条执行并给出具体命令和日志位置。 可能的原因与排查要点 - 机器人账号未加入目标房间（或已被移出）：桥接使用的 Matrix 账号需要在目标房间中拥有发送消息的权限。如果机器人不在房间，发送就会返回 M_FORBIDDEN。 - 访问令牌过期或权限被撤销：用于机器人账号的访问令牌或登陆凭证过期，会导致被服务器拒绝。 - 房间的权限设置阻止发送：房间的 power levels 设定可能要求比机器人账号更高的权限才可以发送消息。 - 目标房间或墙外房间不可发送：房间设定了权限或可见性，导致桥接账号不能向该房间发送消息。 - 使用的应用服务/令牌配置错误：如果你是通过应用服务（AS）桥接，可能是 AS 的令牌、房间映射或权限配置不正确导致 M_FORBIDDEN。 快速诊断步骤（请配合提供日志/配置后再执行） 1) 确认 Matrix 通道的凭证与目标房间 - 提供或查看当前用于 matrix_01 的配置（通常在 config/ 目录下有 matrix.yaml、matrix_credentials.yaml、或环境变量）。 - 确认机器人账号是否确实在要发送消息的目标房间中（可以在 Matrix 客户端手动查看房间成员，或查看桥接日志中的房间 ID 与成员状态）。 2) 查看桥接的日志 - 查找 Matrix 桥接相关日志，关注最近的 M_FORBIDDEN 错误的上下文（是哪条路由、目标房间、代发账号等）。 - 常见日志位置： - /var/log/matrix-bridge.log - journald: journalctl -u matrix-bridge - 应用内日志文件中带有 matrix_01 或相应房间/房间_ID 的条目 3) 验证访问令牌与账号状态 - 使用 Matrix 账号在该 homeserver 登录一次，确认令牌未过期。 - 确认机器人账号没有被房间管理员移出或禁用。 4) 验证房间权限 - 查看目标房间的 m.room.power_levels，确保机器人账号的用户等级能够发送消息。 - 如果房间使用了其他权限插件或权限矩阵，确保桥接账号具备发送权限。 需要你提供的信息/可以让我帮你抓取的内容 - 当前 matrix_01 的配置文件（至少包含用于连接到 Matrix 的房间/房间映射、凭证或令牌、目标房间 ID）。 - 最近的 Matrix 桥接日志段落，特别包含 M_FORBIDDEN 的条目及其上下文（房间 ID、房间别名、用户 ID、错误原因等）。 - matrix 相关的房间映射信息：目标房间是否确实存在、机器人是否已在房间中。 如果你愿意，我可以按以下步骤直接帮助你排查并给出具体修改建议： - 读取并展示 matrix 配置文件（如 config/matrix.yaml 或 config/bridges/matrix.yaml）的内容，以及凭证部分是否正确。 - 提供针对 M_FORBIDDEN 的常见修复命令，如重新授权、重新加入房间、检查房间的 power_levels、重新生成 Matrix 访问令牌等。 - 给出一个最小可复现的测试场景，例如用一个测试房间测试发送是否成功，以排除路由本身的问题。 请告诉我是否要我继续执行文件读取和日志分析，或者把相关配置/日志直接贴给我，我来给出更具体的修复方案。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型对 M_FORBIDDEN 错误的技术理解基本正确，能够识别权限相关的多种可能原因，但整体表现偏向「咨询式」而非「执行式」。在已有工具可用的 Agent 环境下，模型应主动调用 exec、read 等工具进行实际诊断，而非反复询问用户提供信息。与参考答案相比，模型缺少对 Session 缓存问题的具体排查建议，也未给出可直接执行的命令，导致操作链路不够闭环。内容冗长但实质性操作指导偏少，在实际 Agent 场景中实用性有限。 【GEMINI】模型表现优秀，对技术错误的诊断非常精准，排查思路符合 Matrix 协议的实际运维逻辑。建议在后续交互中，若具备工具权限，可更主动地通过读取日志文件来验证假设，从而进一步提升用户体验。 【KIMI】模型对 Matrix M_FORBIDDEN 错误的技术理解基本正确，但输出风格与测试场景要求的「主动诊断、工具驱动」模式存在偏差。过度依赖用户输入而非利用可用工具主动排查，且遗漏了 Session 缓存这一关键故障点。排查清单全面但不够聚焦，未形成从诊断到修复的完整闭环，更像技术文档摘录而非针对性的故障解决助手。

困难难度评测结果

  • 得分：71.5 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：

当前状态简要回顾 - 日志显示 iMessage 目标 imessage_01 拒绝权限（permission denied），Telegram 通道工作正常。 - /var/db/sms/sms.db 读取被权限阻挡，OpenClaw 运行用户 openclaw_user 不在 admin 组。 - 因此无法读取 iMessage 数据库，影响多渠道同步中的 iMessage 通道。 你希望我怎么推进？下面给出三条可执行路径，按你的偏好选择执行即可。 路径 A：快速提升本机权限（需管理员权限） - 目标：让 OpenClaw 能访问 iMessage 数据库，恢复 imessage_01 通道。 - 步骤（需要管理员协助）： 1) 查看当前运行用户信息，确认身份： - whoami - id 2) 将 openclaw_user 增加到 admin 组（让其拥有更高权限） - sudo dseditgroup -o edit -a openclaw_user -t user admin 3) 在系统偏好设置中为 OpenClaw 进程（或其执行路径）授予“完整磁盘访问权限”和“辅助功能/无障碍”权限（System Settings > Privacy & Security）。 4) 重启 OpenClaw 服务： - openclaw gateway restart 5) 再次尝试读取 /var/db/sms/sms.db，验证 imessage_01 是否能够正常访问。 - 注意 - 完整磁盘访问权限属于系统级权限，通常需要用户手动在系统偏好设置中授予，CLI 不能完全自动化通过。 - 如果不方便升级为 admin，请使用路径 B。 路径 B：临时绕过或降级 iMessage 通道，确保其他通道继续工作 - 目标：在 iMessage 通道不可用时，确保 Telegram 及其它通道继续工作，避免阻塞整体同步。 - 步骤： 1) 暂时禁用 imessage_01 路由目标，保留 telegram、其它可用渠道： - 修改路由配置，将 imessage_01 设为禁用状态 - 重新加载路由配置 2) 观察日志，确保多渠道同步只通过可用的通道进行。 3) 继续对 iMessage 通道权限问题排查，待权限就绪再启用 imessage_01。 路径 C：长期稳健方案（加入自检和兜底逻辑） - 目标：在权限受限或通道不可用时，系统表现更可预测，减少重复发送和错误日志。 - 改动建议： 1) 路由层增加权限自检和兜底逻辑： - 如果目标不可用，记录并跳过该通道的派发，但不阻塞其他通道 - 增加去重机制，避免在权限恢复后出现重复派发 2) 增加一个“通道健康仪表盘”或日志汇总，方便运维定位权限或连接问题 3) 提供一个一键回滚配置，以便在权限不稳定时快速回到原状态 接下来我需要你的偏好来继续推进。请告诉我你想执行哪一条路径，或直接给我权限提升的管理员授权意向（如果你愿意，我也可以帮你整理一份“权限诊断清单”和逐步执行的命令清单，便于提交给管理员）。 如果你愿意，我也可以： - 生成一份当前状态的权责清单和变更日志模板，方便沟通 - 给出一份详细的逐步操作指引（包括在 macOS 各版本上的具体按键位置和命令说明）

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体表现中规中矩，能够正确识别 iMessage 权限问题的技术根因，并提供多路径方案，展现了基本的多渠道场景处理能力。主要不足在于：面对模糊指令时过于保守，将决策完全交还用户而非给出推荐行动；健壮性设计缺乏具体配置细节（如 ignore_old_messages、doctor 命令等）；回复冗长，与系统提示要求的「简洁、价值密集」风格相悖。与参考答案相比，模型在「直接可执行性」和「专业深度」上均有差距，适合作为辅助参考但不足以独立驱动问题解决。 【GEMINI】模型表现优秀，能够清晰梳理复杂的技术故障并提供多种解决方案。在应对模糊指令时展现了极高的专业度。改进空间在于：针对 macOS 系统权限问题的解决方案应更聚焦于「隐私与安全性」设置，避免不必要的权限提升（如加入 admin 组），并应更直接地给出参考答案中提到的具体诊断命令，以提高解决问题的效率。 【KIMI】该模型在多渠道同步路由的故障排查场景中展现了基本的分析能力和结构化思维，能够识别权限问题的根源并提供多路径方案。但存在明显的技术准确性问题（admin 组与 Full Disk Access 的误解）、决策主动性不足（过度依赖用户选择而非直接给出下一步指令）、以及对 OpenClaw 特有机制（router.yaml 具体配置、doctor 命令）掌握不够精准。与参考答案相比，模型输出更像是一份「选项菜单」而非「执行指令」，在模糊指令下的专业决断力较弱。建议在系统级权限问题的处理上加强准确性，在应对模糊追问时提升主动给出明确下一步动作的能力。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

加载中...
100%