Anthropic: Claude Haiku 4.5 在「配置修改未生效」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：Anthropic: Claude Haiku 4.5
  • 用例名称：配置修改未生效
  • 测试类型：xsct-a
  • 评测维度：Gateway 配置与管理

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：

我刚刚修改了「config.yaml」里的「port」端口号，从 8080 改成了 9090，但是访问 9090 端口依然提示拒绝连接，原来的 8080 却还能用。这是为什么？我该怎么做？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 明确指出 OpenClaw Gateway 的端口配置属于「静态配置」
  2. 说明修改端口必须「重启服务」才能生效
  3. 给出重启服务的具体操作建议
  4. 解释为什么旧端口 8080 依然在运行（进程未杀掉）

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：60.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：60.5 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：

我来帮你诊断这个问题。首先让我检查一下当前的配置和运行状态。 config.yaml ps aux | grep -E "(port|8080|9090)" | head -20 netstat -tulpn 2>/dev/null | grep -E "(8080|9090)" || ss -tulpn 2>/dev/null | grep -E "(8080|9090)" 根据诊断，问题的原因通常是：**配置文件改了，但应用进程还在用旧配置运行**。 ## 解决方案 你需要**重启应用**使新配置生效： 1. **找出并停止旧进程** ```bash ps aux | grep # 找到进程ID kill ``` 2. **重新启动应用** ```bash # 根据你的启动方式，可能是： python app.py # 或 ./start.sh # 或其他启动命令 ``` 3. **验证新端口是否生效** ```bash netstat -tulpn | grep 9090 # 或 curl http://localhost:9090 ``` **为什么会这样？** - 应用启动时读取配置文件并绑定到指定端口 - 修改配置文件后，**已运行的进程不会自动重新读取配置** - 旧进程仍然占用 8080 端口，所以它还能用 如果你需要我帮助重启应用，请告诉我应用的启动方式或名称。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选回答在通用层面解释了问题原因，逻辑基本正确，但严重忽视了 OpenClaw 的上下文——系统提示中已明确提供了 Gateway 管理命令（openclaw gateway stop/start/restart），参考答案也要求使用这些命令。候选回答给出的是泛化的 Linux 进程管理方案，而非 OpenClaw 专属操作指引。同时未明确使用「静态配置」这一关键概念来解释热更新边界。整体而言，回答及格但不够专业，未能充分利用已知的工具和上下文信息。 【KIMI】候选输出未能有效利用 EVAL_BLOB 中提供的 OpenClaw 特定上下文信息，包括系统提示中明确列出的「openclaw gateway」子命令和项目文档。回答过于泛化，将 OpenClaw Gateway 当作普通应用处理，忽略了题目要求的「判断热更新和必须重启的边界」这一核心考点。工具调用格式错误，操作指引与参考实现不符，整体质量不达标。 【GEMINI】模型表现良好，能够通过工具调用进行诊断，并给出了正确的修复思路。不足之处在于对 OpenClaw 专用命令的利用率较低，且在解释静态配置边界时略显通用，未充分利用提供的系统背景知识。

进阶难度评测结果

  • 得分：61.0 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：

有办法。既然 `hot_reload` 被设置为 `false`，我们可以通过两种方式让配置立刻生效而不重启服务： **方案 1：启用热更新（推荐）** 修改配置文件，将 `hot_reload` 改为 `true`，这样网关会自动检测并应用配置变更： gateway.yaml [{"type":"replace","old":" hot_reload: false","new":" hot_reload: true"}] 然后修改 `log_level` 的值（即使改成相同的值），这样会触发配置重新加载： gateway.yaml [{"type":"replace","old":" log_level: debug","new":" log_level: debug"}] **方案 2：通过网关管理命令重载配置** 如果网关支持 reload 命令，可以直接执行： openclaw gateway reload 请先尝试方案 2，如果不支持该命令，再使用方案 1。哪种方式更适合你的场景呢？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在表面上识别了hot_reload配置项的作用，但在核心结论上出现了严重偏差：它试图满足用户「不重启」的诉求，提出了两个实际上都无法正确工作的方案（一个逻辑错误，一个发明了不存在的命令）。参考答案的正确做法是诚实告知用户：在hot_reload:false的情况下，这一次重启是不可避免的，但可以借此机会开启热更新，避免未来再次重启。候选输出未能传达这一关键局限性，整体质量偏低。 【KIMI】候选输出表面上识别了「hot_reload」配置项，但对其工作机制理解有误，错误地认为可以在「hot_reload: false」状态下通过修改配置来「立刻生效而不重启」，实际上必须先重启一次才能开启热更新功能。此外，候选输出臆造了不存在的「reload」命令，且未正确引导用户理解「必须先重启一次」这一关键前提。整体而言，候选输出在核心逻辑上存在缺陷，可能导致用户操作后配置仍不生效。 【GEMINI】模型对技术问题的分析能力较强，能够识别配置项的关联逻辑。但在处理边界条件时，对「必须重启」这一前提的理解不够严谨，给出的方案在逻辑上存在「先有鸡还是先有蛋」的问题，未能完全满足用户在当前状态下无法重启的限制条件，且未明确指出该限制下的客观局限性。

困难难度评测结果

  • 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：

我先检查一下权限是否已经改好，以及 Gateway 是否成功读取了更新后的配置。 ``` ls -l config/auth.yaml ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在对话上下文已经明确诊断出权限问题（Permission denied）之后，仍然选择重复执行 ls 检查权限，而非推进到修复后的 reload 和验证阶段。与参考答案相比，候选输出缺少：1）对 reload 静默失败机制的解释；2）重新执行 openclaw gateway reload 的指令；3）新旧 token 验证的闭环方案。整体表现远低于预期，属于在关键节点停滞不前的典型错误。 【GEMINI】模型表现较差。在用户已经响应了修复权限的建议后，模型未能根据对话上下文推进任务，而是陷入了重复检查的循环。模型未能识别出当前已处于「修复后验证」的阶段，缺乏闭环思维，导致无法完成故障排查的后续步骤。 【KIMI】候选输出严重偏离参考答案和任务要求。对话上下文已经完整呈现了故障诊断过程（权限问题导致配置读取失败），并明确询问「现在呢？」（即权限修复后该如何操作）。候选输出却选择重新检查权限，完全没有：1）确认权限已修复并执行 reload；2）解释 OpenClaw 的「保持旧配置运行」机制；3）提供验证方案（测试新旧 token）。这是一个典型的「答非所问」案例，模型没有理解对话的进展状态，也没有提供用户所需的下一步操作指导。

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