Anthropic: Claude Haiku 4.5 在「下载超时恢复」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：下载超时恢复
  • 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：

我在执行「openclaw install gateway」时一直卡在下载进度条，最后报错「connection timeout」，请问有什么替代方案可以完成安装？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 识别出下载超时的根本原因是网络环境限制
  2. 提供手动下载离线包并放置到指定目录的方案
  3. 给出使用镜像源或代理环境变量的配置建议
  4. 说明如何通过本地路径进行离线安装

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：57.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：57.5 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：

我来帮你诊断这个问题并提供替代方案。 首先，让我检查一下当前的网络和 OpenClaw 配置状态： openclaw gateway status 2>&1 || echo "Gateway 未安装或服务异常" which openclaw && openclaw --version 根据你遇到的 `connection timeout` 问题，这通常与以下因素有关： ## 可能的原因与解决方案 ### 1. **网络连接问题** ```bash # 测试网络连接 ping -c 3 8.8.8.8 curl -I https://github.com # 测试到 GitHub 的连接 ``` ### 2. **增加超时时间** ```bash # 尝试设置环境变量扩大超时限制 export OPENCLAW_TIMEOUT=300 export OPENCLAW_DOWNLOAD_TIMEOUT=600 openclaw install gateway ``` ### 3. **离线/手动安装方案** 如果网络不稳定，可以尝试： **方案 A：分段下载** ```bash # 查看 OpenClaw 的配置和缓存目录 echo $HOME/.openclaw ls -la ~/.openclaw/ # 手动下载 gateway 二进制文件到本地 # （具体 URL 需要根据你的系统架构调整） mkdir -p ~/.openclaw/gateway cd ~/.openclaw/gateway # 使用 wget 或 curl 的断点续传功能 wget -c https://[gateway-release-url]/gateway-[version]-[os]-[arch].tar.gz # 或 curl -L -C - -o gateway.tar.gz https://[gateway-release-url]/gateway-[version]-[os]-[arch].tar.gz ``` **方案 B：使用代理加速** ```bash # 如果有代理服务，设置代理 export HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080 export HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080 openclaw install gateway ``` **方案 C：查看官方文档/离线包** ```bash # 检查是否有本地安装文件或文档 find ~ -name "*gateway*" -type f 2>/dev/null | head -20 ``` ### 4. **查看详细日志** ```bash # 启用调试模式重新尝试 openclaw install gateway --debug 2>&1 | tee install.log ``` --- **你能告诉我：** 1. 你的网络环境（是否在公司/学校网络，有代理吗？） 2. 系统架构（`uname -m` 和 `uname -s`） 3. 是否能访问 GitHub 或其他外网资源？ 这样我可以给你更精确的替代方案。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选回答结构清晰、格式规范，能识别出网络问题并提供代理配置方向，但在OpenClaw专有方案的准确性上存在明显不足：离线安装的核心命令「openclaw install gateway --offline」和指定目录「downloads」均未出现，大量篇幅被通用排查建议占据，且以反问用户收尾而非直接给出完整方案。整体而言，回答覆盖了部分正确方向但关键细节缺失，专业性有待提升。 【GEMINI】模型表现出较强的自主诊断能力，能够通过工具调用获取环境信息。在方案提供上，虽然覆盖了代理和手动下载，但离线安装的步骤未完全对齐 OpenClaw 的预期操作流程（如未明确提及 --offline 参数和特定目录规范），导致方案的可执行性略有折扣。 【KIMI】候选输出试图提供全面的网络诊断和多种解决思路，但未能精准命中题目要求的核心：给出可立即执行的离线安装或代理配置恢复方案。关键缺失在于未提及「--offline」参数和「downloads」目录规范，且包含大量未经验证的假设（如自定义环境变量、模糊的 URL 占位符）。相比参考答案的简洁实用，候选输出过于发散，专业性和完整性均不足。

进阶难度评测结果

  • 得分：2.75 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：

我来为你执行安装命令并进行验证。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出极度不完整，仅为一句「我来为你执行安装命令并进行验证。」的开场白，未提供任何实质性内容。用户明确要求给出安装命令并说明验证方法，但模型完全未履行，属于严重的功能缺失。与参考答案相比，差距极大。 【KIMI】候选输出严重不合格，仅有一句空洞的表态性语句，完全没有提供用户所需的离线安装命令、服务启动方法、端口验证或日志检查等任何技术细节。在 Gateway 安装包已就位、用户明确要求直接给出安装命令的场景下，该输出未能解决用户的实际问题，属于典型的「答非所问」或「敷衍应答」。 【GEMINI】模型表现极差，未能执行用户明确要求的安装指令任务，仅输出了无意义的客套话，未能体现作为 AI 助手的专业性与解决问题的能力。

困难难度评测结果

  • 得分：8.5 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：

我需要更多信息来帮助你。你指的是什么？ 1. **下载超时恢复** - 你想要我继续处理权限问题，让安装能够进行？ 2. **当前状态** - 你想了解 OpenClaw 现在的运行状态？ 3. **其他问题** - 有新的问题或需求？ 请告诉我你现在需要什么帮助。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】候选输出是一次严重的任务失败。用户明确追问「下载超时恢复」的后续步骤，且对话上下文已完整铺垫了权限问题的诊断过程，但模型却回退到最基础的「你需要什么帮助」状态，完全浪费了已建立的问题上下文。这不仅是对用户意图的误读，更是对预设对话流程的断裂。模型似乎无法维持多轮对话中的任务连贯性，在需要给出具体技术方案的关键节点选择了逃避。对比参考答案中条理清晰的四步恢复流水线，候选输出没有任何可执行的技术内容。 【CLAUDE】候选模型的输出极度不合格。在对话上下文已经提供了充分的诊断信息（权限错误、root 目录确认）的情况下，模型不仅没有推进问题解决，反而以反问的方式将责任推回给用户，表现出对上下文的完全忽视。参考答案要求给出包含 sudo 安装、chown 权限修正、chmod +x 执行权检查、openclaw doctor 诊断的完整恢复流水线，而候选模型一项都未完成。这是一个典型的「无效回复」案例。 【GEMINI】模型未能根据对话上下文和任务要求提供实质性的帮助。在用户明确询问「现在呢？」以寻求下一步恢复操作时，模型却选择反问用户需求，完全脱离了「给出离线或替代恢复方案」的任务目标，导致任务执行失败。

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