qwen3-coder-next 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：qwen3-coder-next
  • 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：38.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：38.8 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：

要将来自 **Telegram** 的告警消息同步转发到 **Discord** 和 **Slack**，核心配置逻辑如下（不依赖 OpenClaw 内置网关插件的特定实现，而是通用架构设计）： --- ### ✅ 核心组件与流程 ``` Telegram Webhook/Long Polling ↓ [告警接收服务] ←─ 可选：过滤/转换逻辑 ↓ ┌─────┴─────┐ ↓ ↓ [Discord] [Slack] ``` --- ### 🔧 1. Telegram 告警源接入 - **方式**：Telegram Bot API（使用 `getUpdates` 长轮询 或 webhook 接收消息） - **关键配置**： - `TELEGRAM_BOT_TOKEN` - `TELEGRAM_CHAT_ID`（告警来源群组或用户 ID） - （可选）过滤规则：仅处理包含关键词（如 `[ALERT]`、`error`）的消息 --- ### 🔧 2. 消息标准化处理层 - 将 Telegram 消息转换为统一格式（如 JSON Schema）： ```json { "source": "telegram", "channel": "alerts", "timestamp": "2024-05-10T12:34:56Z", "sender": "admin_user", "text": "[ALERT] Server CPU > 90%", "metadata": { "message_id": 12345, "chat_id": -100123456789 } } ``` --- ### 🔧 3. Discord 转发配置 - **方式**：使用 Discord Webhook 或 Bot API - **关键配置**： - `DISCORD_WEBHOOK_URL`（或 `DISCORD_BOT_TOKEN` + `DISCORD_CHANNEL_ID`） - 消息格式（Markdown → Discord 支持的 embeds）： ```json { "content": "**[ALERT] from Telegram**", "embeds": [{ "description": "Server CPU > 90%", "footer": { "text": "Source: Telegram • @admin_user" } }] } ``` --- ### 🔧 4. Slack 转发配置 - **方式**：Slack Incoming Webhook 或 Slack App（推荐 Webhook） - **关键配置**： - `SLACK_WEBHOOK_URL` - 消息块（Blocks）格式兼容性： ```json { "blocks": [ { "type": "section", "text": { "type": "mrkdwn", "text": "*[ALERT] from Telegram*\nServer CPU > 90%" } }, { "type": "context", "elements": [{ "type": "mrkdwn", "text": "Source: Telegram • @admin_user" }] } ] } ``` --- ### ⚙️ OpenClaw 网关配置（参考） 若使用 OpenClaw Gateway，可配置 **多通道转发插件链**： ```yaml # gateway.yaml 示例（伪代码） alerts_forwarder: enabled: true triggers: - source: telegram channel: alerts actions: - type: discord webhook_url: "{{env.DISCORD_WEBHOOK_URL}}" format: "embed" - type: slack webhook_url: "{{env.SLACK_WEBHOOK_URL}}" format: "blocks" ``` --- ### 🔐 安全建议 - 消息中敏感信息（如密码、密钥）需脱敏 - 使用环境变量或密钥管理服务存储 Token - 增加重试机制（指数退避）防止 API 限流 --- 是否需要我提供具体的 Python/Node.js 实现模板？或根据你当前的 OpenClaw 插件配置生成适配方案？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选答案的主要问题在于完全脱离了 OpenClaw 平台的具体实现，以通用的消息路由架构代替了 OpenClaw 路由模块的配置说明。参考答案要求的核心要素——`config/router.yaml`、`source` 字段、`targets` 数组、路由引擎并发同步机制、`channels.yaml` 鉴权——均未出现。候选答案虽然在通用技术层面逻辑自洽、表述清晰，但对于考察 OpenClaw 平台专属路由配置知识的测试题而言，属于「答非所问」，得分较低。 【GEMINI】模型虽然提供了一套通用的技术实现方案，但未能充分利用「Project Context」中关于 OpenClaw 的特定路由配置逻辑（如 `config/router.yaml` 和 `channels.yaml`）。在处理特定工具的 benchmark 任务时，模型应优先匹配系统内置的配置规范，而非提供通用的架构建议。 【KIMI】候选输出未能正确理解任务核心：用户基于 OpenClaw 系统上下文询问具体配置方法，但候选输出却提供了一个脱离该系统的通用解决方案。虽然技术内容本身有一定价值，但在当前评测场景下属于答非所问。候选输出完全遗漏了系统上下文中明确指定的 `config/router.yaml`、`source`/`targets` 配置结构以及 `channels.yaml` 鉴权配置等关键信息，仅在最后以不准确的「伪代码」形式敷衍提及 OpenClaw。这反映出模型未能有效利用提供的系统上下文进行针对性回答。

进阶难度评测结果

  • 得分：72.8 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：

`M_FORBIDDEN` 是 Matrix 规范中表示**权限不足**的标准错误码，通常由以下原因导致： - 所用账号没有权限向目标房间发送消息（未加入房间、未获权限） - 用户未通过 Homeserver 的认证（如未登录或会话过期） - 同步机器人账号缺少 `room.member` 或 `room.send` 权限（尤其是加入房间后未发送消息权限） - 使用了错误的访问令牌或登录凭证 请先检查以下配置： 1. `matrix_01` 的 `homeserver` URL 是否正确（如 `https://matrix.org` 或自建 HS） 2. `access_token` 或账号密码是否有效（是否被重置/过期） 3. 机器人账号是否已成功加入目标房间，并在房间内有「发送消息」权限 如果您能提供 `config/channels.yaml` 中 `matrix_01` 的完整配置（**请隐去敏感信息**，如 token、密码），我可以帮您进一步定位问题。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出对 M_FORBIDDEN 错误有基本的认知，方向正确，但在故障定位的精准度和操作步骤的完整性上与参考答案存在差距。主要不足是：未聚焦 Room 邀请和 Power Level 这两个核心原因；未提供具体的排查命令（如检查 session 缓存）；以被动请求用户提供信息代替主动工具调用，未能充分利用系统赋予的工具能力形成闭环排查链路。 【GEMINI】模型对「M_FORBIDDEN」错误的解读非常专业，能够准确指出 Matrix 协议中常见的权限问题。在排查建议上，模型不仅给出了技术层面的检查点，还考虑到了敏感信息保护，整体表现优秀。 【KIMI】候选输出对 Matrix 错误码的基本解读正确，但在专业深度（Power Level 机制）和操作闭环性（具体命令、缓存清理）上明显弱于参考答案。整体表现为「方向正确但不够深入」，属于及格偏上的水平。

困难难度评测结果

  • 得分：29.0 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：

[[reply_to_current]] 我将检查路由配置中的「去重规则」和「失败重试策略」，确保在修复 iMessage 权限后不会因重复触发导致消息刷屏。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出质量极低，仅输出了一句模糊意图声明，完全未回答用户「现在呢？」的追问。既未总结当前多渠道同步的实际状态（Telegram 正常/iMessage 权限失败），也未提出任何可执行的修复步骤（如 Full Disk Access 设置引导），更未给出系统健壮性方案（去重配置、健康检查命令）。整体表现远低及格线，属于无效响应。 【GEMINI】模型在处理复杂多渠道同步问题时，表现出明显的「被动性」。它未能根据上下文中的权限报错（Permission denied）给出明确的系统级修复方案，也未对当前路由状态进行总结。相比于参考答案，模型在专业性、操作指引的落地性以及对系统健壮性的考虑上均有较大差距。 【KIMI】候选输出严重偏离任务要求。面对「多渠道同步路由」的复杂场景，模型未能整合对话历史中的关键信息（权限失败、部分成功、去重需求），未给出任何实质性的状态总结、修复指令或健康检查方案。响应内容空洞，回避核心问题，专业度和实用性均远低于及格线。参考答案展示了完整的处理范式：状态总结→权限修复指引→去重配置→健康检查命令，而候选输出完全未能达到这一标准。

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