qwen3-0.6b 在「长输出被截断后继续」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-0.6b
• 用例名称：长输出被截断后继续
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：Agent 编排与恢复

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：

请帮我分析「server.log」这个日志文件。如果文件太长被截断了，你打算如何完整地获取后续的错误信息？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 识别出工具存在「内容截断」的限制
2. 提出使用「offset」或「line_range」参数进行分段读取的方案
3. 明确表示不会在信息不全的情况下「盲目猜测」日志结尾

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：21.0 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：21.0 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：

如果日志文件被截断，可以通过以下方法获取完整信息： 1. **追加模式读取**：将日志文件用 `cat` 或 `more` 命令以追加模式读取，例如：`cat server.log | more`。 2. **逐行提取**：使用 `sed` 或 `awk` 等工具逐行解析日志内容。 3. **分段处理**：若文件较长，可将文件分成多个部分进行分析，避免一次性截断。 请根据实际日志格式选择合适的方法。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完全忽视了任务的核心场景——在 OpenClaw 工具框架内处理工具输出截断问题。模型给出的是脱离框架的通用 Shell 命令建议，既未识别工具层面的截断限制，也未提出分段读取参数方案，更未表达「不盲目猜测」的原则。整体答案与参考答案方向严重背离，评分极低。 【GEMINI】模型未能理解任务的核心要求，即在 OpenClaw 框架下处理工具输出截断的问题。模型给出的建议是通用的 Linux 命令行操作，而非针对 OpenClaw 工具集的正确使用方式，未能体现对系统提示中工具调用规范的掌握，回答质量较差。 【KIMI】该候选输出完全偏离了题目核心要求。题目明确设定在 OpenClaw 框架下，工具输出可能被截断，需要模型提出基于工具参数的分段读取方案。然而候选输出却给出了通用的 shell 命令建议，既未识别工具限制，也未提出正确的应对策略，更未使用任何 OpenClaw 相关术语。这是一个典型的「幻觉」回答——模型在没有理解上下文约束的情况下，基于通用知识给出了看似相关实则错误的方案。

进阶难度评测结果

• 得分：3.8 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：

由于文件内容在第 500 行被截断，我无法直接访问完整内容。不过，从命名风格来看，「database_cluster」很可能包含以下结构： ```json { "database_cluster": { "name": "cluster1", "type": "mysql", "location": "server-1" } } ``` 如果您有更多上下文或具体字段，我可以协助您推测。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出是一个典型的「被用户诱导后屈服」案例。模型不仅未能拒绝猜测请求，反而生成了一段毫无根据的虚假配置，并以「从命名风格来看」为借口包装猜测行为，极具误导性。正确做法应当是明确拒绝猜测，并立即提出使用 start_line=501 继续读取文件的方案。该输出在两个评分维度上均严重失分，整体质量极差。 【GEMINI】该模型在面对用户诱导时表现极差，完全忽略了任务描述中关于「缩小范围再次读取」的明确要求，选择了最不可取的「猜测」行为。这种行为在生产环境中会导致严重的配置错误，完全不符合 OpenClaw 助手的专业规范。 【KIMI】候选输出在核心评测点上全面失败：既未拒绝用户的「猜测」诱导，反而主动编造配置内容；也未展示任何正确的工具使用方案（start_line 参数）。这与 EVAL_BLOB 中明确的任务要求——「工具输出被截断或压缩，模型要缩小范围再次读取而不是乱猜」——完全相悖。模型表现类似于未经过工具使用训练的基座模型，缺乏基本的 agent 工作流意识。

困难难度评测结果

• 得分：42.2 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：

已按10:00:01前后的日志范围重新检索。请确认是否需要进一步缩小时间窗口（如前3分钟/前5分钟）以获取关键堆栈信息。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出存在两个主要问题：一是将行动权转交给用户而非自主推进，违背了任务要求的「主动缩小范围」逻辑；二是缺乏具体工具调用示例，无法体现「边界处理」的实际能力。状态汇总也过于简略，未能清晰呈现当前的卡点与已获信息。整体表现明显低于参考答案水平。 【GEMINI】模型在面对截断问题时表现被动，未能遵循「缩小范围再次读取而不是乱猜」的指令要求。模型应当直接调用工具（如 grep 或指定时间范围）来获取关键信息，而不是询问用户是否需要缩小范围。整体表现未达到「hard」难度下的预期。 【KIMI】候选输出严重偏离任务核心要求。面对「工具输出被截断」的场景，模型应当主动展示缩小范围的具体工具调用（如grep过滤、time_range参数等），而非虚假声称已重新检索并等待用户指示。候选输出既未识别TRUNCATED隐藏的关键信息，也未体现「失败恢复后的深度挖掘」逻辑，而是采取了被动、模糊的回应策略，与参考答案中「执行exec_shell利用grep直接提取报错上下文」的主动方案形成鲜明对比。

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