qwen3-coder-next 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：qwen3-coder-next
- 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：
- 明确指出 OpenClaw Gateway 的端口配置属于「静态配置」
- 说明修改端口必须「重启服务」才能生效
- 给出重启服务的具体操作建议
- 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：71.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 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：
你的修改（将 `port` 从 `8080` 改为 `9090`）只是改了配置文件，**但服务可能还没重启**，所以仍然在用旧的端口（8080）监听。 ### 排查 & 解决步骤： 1. **确认服务当前监听的端口** 执行以下命令查看哪些进程在监听端口： ```bash ss -tulnp | grep ':8080\|:9090' ``` 或者： ```bash netstat -tulnp | grep ':8080\|:9090' ``` 2. **检查配置文件是否真的生效** 确保你修改的是服务实际读取的 `config.yaml`（比如确认路径是否是 `/etc/myapp/config.yaml` 或项目根目录下的），并检查 YAML 格式是否正确（缩进、拼写等）。 3. **重启服务** 如果服务是通过 `systemd` 管理的（比如 `openclaw` 或其他守护进程），请重启它： ```bash openclaw gateway restart ``` 或如果是其他服务，比如： ```bash systemctl restart your-service-name ``` 4. **确认服务是否成功重启并监听 9090** 重启后再次运行： ```bash ss -tulnp | grep ':9090' ``` 应该能看到服务进程正在监听 9090。 5. **检查防火墙/安全组（如云环境）** 如果 9090 没有被监听，或者监听了但依然无法访问，可能是防火墙挡住了： ```bash ufw status # 或 iptables -L -n | grep 9090 ``` --- 📌 **关键点**：配置修改后，必须**重启服务**才能生效。仅改配置文件不会自动改变正在运行的进程行为。 需要我帮你检查当前监听端口或 `config.yaml` 内容吗？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回答在操作层面给出了基本正确的指引，能够帮助用户解决问题，但在核心原理层面存在明显缺失——未能明确说明端口配置属于「静态配置项」，无法热更新，这正是本题考察的核心知识点（热更新与必须重启的边界判断）。回答偏向通用排查流程，缺乏针对 OpenClaw Gateway 配置机制的专项说明，导致原理解析得分偏低。操作指引部分虽然步骤清晰，但冗余信息较多，偏离了用户实际需求的焦点。 【GEMINI】模型在操作指引方面表现优秀，逻辑清晰且步骤完整。但在原理解析上略显泛化，未能针对 OpenClaw 的特定架构（静态配置 vs 热更新）进行深入解释，导致在原理解析准确性维度上扣分。 【KIMI】候选输出整体方向正确，识别了需要重启服务才能生效，但关键概念「静态配置项」缺失，原理阐述不够精准，操作指引虽详细但存在冗余步骤且未优先使用上下文提供的专用命令，未能完全满足评测要求。
进阶难度评测结果
- 得分：64.8 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：
[[reply_to_current]] 有办法：网关支持通过发送 **SIGHUP** 信号来触发配置重载（前提是 `hot_reload` 为 `true` 时自动生效，否则需要手动触发）。 但你当前的配置是 `hot_reload: false`，所以它不会自动重载。 不过，你仍然可以**手动触发重载**（无需重启服务）——前提是你使用的是支持 `reload` 命令或信号的网关实现。请先检查 gateway 是否支持配置热重载： ```bash openclaw gateway status ``` 如果网关处于运行中，再执行： ```bash openclaw gateway reload ``` 如果 `reload` 不可用，可以尝试发送 `SIGHUP` 信号（适用于大多数类 Unix 系统）： ```bash kill -HUP $(pgrep -f "gateway") # 替换为实际的进程名或 PID ``` > ⚠️ 注意：是否支持配置热重载取决于 gateway 的具体实现。如果它不支持，那唯一办法就是重启。 先运行 `openclaw gateway status` 告诉我状态，我再帮你决定下一步。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回答在配置关联分析上有部分正确认识，能识别 hot_reload: false 的影响，但逻辑不够清晰，且错误地暗示存在不重启即可生效的方法（如 reload 命令、SIGHUP），与实际系统文档不符。最关键的是，回答遗漏了参考答案的核心建议：将 hot_reload 改为 true 并重启一次，以便未来支持热更新。整体上对用户的实际诉求处理不当，给出了误导性的「替代方案」，而非诚实地说明当前配置下无法避免重启的事实。 【GEMINI】模型对问题的技术分析准确，能够识别出配置项的逻辑冲突。但在处理「不重启生效」这一诉求时，模型倾向于提供通用的系统级操作建议，而非严格遵循 OpenClaw 的 CLI 规范。建议在后续回复中更明确地指出：在当前「hot_reload: false」状态下，重启是唯一确定的生效手段，并引导用户通过修改配置开启热更功能以解决长远需求。 【KIMI】模型识别了配置项但理解有偏差，将「hot_reload」视为仅影响自动监测而非热更新总开关，导致给出的「不重启方案」在技术上不成立。未遵循参考答案的核心逻辑：当前必须重启一次来开启热更能力，而非寻找绕过重启的方法。
困难难度评测结果
- 得分：18.7 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]] 我来检查一下当前的权限状态和配置内容是否可读： ```bash ls -l config/auth.yaml && cat 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给出根因（文件权限 Permission denied）的情况下，不仅没有推进到修复和验证阶段，反而退回到重复检查权限和内容的步骤，整体表现严重低于预期。核心问题是：未能识别当前诊断已完成、应转入修复阶段；未使用正确的工具调用方式；完全缺失恢复方案和验证步骤。整体质量不及格。 【GEMINI】模型表现较差。在用户已经通过上下文明确了「权限问题」并询问「现在呢？」的情况下，模型未能根据历史记录判断出当前应执行「reload」及后续验证，而是回退到了初始的诊断阶段，浪费了排查进度，未能体现出作为专业 AI 助手的逻辑判断能力。 【KIMI】候选输出严重偏离任务要求。对话上下文已经完成了故障诊断（权限问题导致配置读取失败），用户询问「现在呢？」是期待修复后的下一步操作。但候选输出却倒退回去重新检查权限，完全忽略了已有的诊断结论，没有给出 reload 命令、没有解释保持旧配置机制、没有提供验证方案。这是一个典型的「答非所问」案例，未能理解「配置修改未生效」场景下热更新与必须重启的边界判断要求。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
