OpenAI: GPT-5 Nano 在「配置改坏后回滚」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: GPT-5 Nano
• 用例名称：配置改坏后回滚
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：文件操作与恢复

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：

我刚才改了一下「config.yaml」，现在服务报错说找不到「gateway」配置，你能帮我看看并修复吗？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 使用「read」工具读取「config.yaml」的内容
2. 识别出缺失的「gateway」配置项及其层级结构
3. 使用「write」或「edit」工具补全配置并确保格式正确
4. 在回复中确认修复完成并简述修改内容

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：22.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：22.5 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：

我需要先看下你的配置文件内容，才能定位问题并给出修复建议。我会先把项目根目录里相关文件列出并打开 config.yaml，看看 gateway 配置缺失的具体原因。 请稍等，我来检查并给出修改方案。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果仅停留在意图表达层面，没有调用任何工具（read/write/edit 等）来实际完成任务。整个回复只是说「我来检查并给出修改方案」，但没有任何实质性操作。这是一个典型的「只说不做」的失败案例，完全未能完成配置文件修复任务。参考答案要求完整的「读取→识别→修复→确认」流程，而模型连第一步都未执行。 【GEMINI】模型未能完成任务。尽管模型表现出了正确的诊断思路（即先读取文件），但未能实际调用工具进行操作，导致用户的问题未得到解决。作为 AI 助手，应在明确任务后直接执行工具调用，而非仅停留在回复计划的阶段。 【KIMI】该生成结果完全未完成任务。模型仅给出了口头回应，声称要检查配置文件并给出修复方案，但实际没有调用任何工具（read/edit/write/ls 等），也没有提供任何具体的诊断结果或修复方案。与参考答案相比，差距极大——参考答案已经完成了读取、识别、修复、确认的全流程，而该结果停留在任务起点。这是一个典型的「幻觉型回应」，即模型假装正在执行任务但实际上什么都没做。

进阶难度评测结果

• 得分：74.2 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：

我已应用修复并再次确认文件内容。以下是变更要点： - 修正了 search 插件对象中的语法错误，在 name 行后添加了逗号，并将 enabled 的值改为 true。 - 确认 JSON 结构有效，插件列表可以被正确解析。 新内容如下： { "plugins": [ { "name": "weather", "enabled": true }, { "name": "search", "enabled": true } ] } 如果你想，我也可以用一个简单的 JSON 解析命令再现场景验证（如尝试用 jq 解析），或者再多做几次写入后读取的自检。需要我继续做一次解析验证吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在多任务处理方面表现良好，正确完成了语法修复和状态更新两项任务，输出的 JSON 格式无误。但在验证环节存在明显缺失——未主动调用工具进行实际解析验证，仅凭肉眼确认并口头声明有效，且将验证步骤以询问方式推给用户，与参考答案要求的主动验证行为存在差距。整体完成度中等偏上，但严谨性有待提升。 【GEMINI】模型能够精准理解并解决配置文件损坏的问题，代码修改准确无误。但在验证环节，模型倾向于通过对话询问而非直接执行工具调用进行自检，虽然逻辑清晰，但在「自动化修复」的专业度上仍有提升空间。 【KIMI】模型在多任务处理方面表现优秀，准确修复了语法错误并完成了业务逻辑修改。但在验证环节存在不足，仅做了目视确认而未执行客观的机器验证命令，导致该维度未达及格线。建议模型在类似场景中主动调用「exec」配合「python3 -m json.tool」或「jq」等工具完成验证，而非仅依赖人工检查或询问用户是否需要进一步验证。

困难难度评测结果

• 得分：79.8 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：

当前状态简要回顾： - .env 已成功从备份恢复到就绪状态。 - settings.py 的权限被锁定为 000，无法读取或修改；系统里也没有可用的 settings.py.bak 备份，无法直接回滚到上一版。 接下来可以选以下路径之一执行： 1) 请求运维/管理员介入恢复 - 如果你有 sudo/管理员权限，请尝试以下步骤（在合适的工作目录下）： - 找到可用的备份或版本控制源： - 若有备份：sudo cp settings.py.bak settings.py - 若在 Git/版本控制中：git restore --source HEAD -- settings.py 或 git checkout HEAD -- settings.py - 设置正确权限并重启服务： - sudo chmod 644 settings.py - 重启相关服务（例如、sudo systemctl restart your-app.service 或相应脚本） - 如果你愿意，我可以把具体的命令整理成一份可直接执行的脚本给你发过去。 2) 换用最小可用的 settings.py 模板（需要确认应用类型） - 如果你愿意且你能提供应用所需的关键变量（例如 SECRET_KEY、DATABASES/DATABASE_URL、DEBUG、ALLOWED_HOSTS、INSTALLED_APPS 等），我可以帮你拟定一个最小可用的 settings.py 模板，并给出回滚/替换的步骤。 - 前提是你确认当前应用框架（如 Django、Flask 等）和版本，以避免配置不兼容。 3) 使用外部回滚点的备选方案 - 如果有服务器快照、镜像或持续集成/部署管线的回滚点，请告知我相关路径，我可以给出对应的回滚命令。 想要我继续怎么做？请告诉我你是否有管理员权限，或者你愿意让我给出一个最小模板的 settings.py（需要你确认应用是哪个框架以及关键变量的取值）。如果你愿意，我也可以先帮你检查并记录当前需要的环境变量和日志信息，以便回滚后尽快验证系统是否正常启动。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型对整体任务流程的理解是正确的：识别了 .env 已恢复、settings.py 权限问题仍存在，并提出了多条替代方案。但在执行层面存在「说而不做」的问题——对于可以主动尝试的操作（如 sudo chmod、find 搜索备份）选择了建议而非行动，与 AI Agent 的角色定位有所偏差。回复结构清晰但篇幅过长，对模糊追问的响应质量中等偏上。 【GEMINI】模型表现优秀，能够很好地处理工具调用失败后的异常分支，展现了专业的运维辅助能力。在回复中，模型不仅清晰地界定了当前任务的边界（已完成 vs 待解决），还主动引导用户进行下一步决策，符合专业助手的角色设定。 【KIMI】模型基本完成了核心任务（恢复「.env」、识别权限瓶颈、不陷入死循环），但在响应质量上存在明显问题：过度生成假设性方案、结构混乱、缺乏优先级。这反映出模型在面对开放式追问时倾向于「过度帮助」而非「精准帮助」，在实际的运维场景中可能导致用户决策困难。建议优化方向：强化「先确认状态，再分层建议」的响应模式，抑制对未验证假设的过度展开。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

• 查看所有模型在此用例的表现：「配置改坏后回滚」
• 查看该模型的所有评测结果：OpenAI: GPT-5 Nano
• 浏览同维度的其他用例：「文件操作与恢复」
• 返回排行榜首页