Claude Opus 4.6 在「跨文件网页汇报任务」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Claude Opus 4.6
• 用例名称：跨文件网页汇报任务
• 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：

请帮我查看本地的「project_list.txt」文件，提取里面的项目名称，并去搜索这些项目的最新进展，最后给我一个简单的「进度汇总」。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确识别出需要先读取本地文件再进行网页搜索的「两阶段任务流」
2. 提出使用 read 工具读取文件的计划
3. 提出使用 browser 或 search 工具获取信息的计划
4. 明确表示最终会输出一个「进度汇总」报告

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：

我来先查看一下 `project_list.txt` 文件的内容。 read {"file_path": "project_list.txt"} 工作区中没有找到 `project_list.txt` 文件。让我确认一下当前目录下有哪些文件： ls {"path": "."} --- ## 结果反馈 当前工作区中 **不存在 `project_list.txt` 文件**，也没有类似名称的文件。 ### 你可以这样做： 1. **上传文件** — 把 `project_list.txt` 放到工作区后，我可以立即读取并处理。 2. **直接告诉我项目列表** — 你可以把项目名称贴在这里，我来帮你搜索和汇总。 3. **指定文件路径** — 如果文件在其他目录，请告诉我完整路径。 请问你想怎么继续？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在工具调用层面操作合理，能正确使用 read 和 ls 工具，但整体缺乏对复合任务的预先规划能力。遇到文件缺失这一小障碍后便中断了任务流，未能像参考答案那样先完整声明「读取→搜索→汇总」三阶段计划再逐步执行。对于 basic 难度的多阶段任务，模型应在开始执行前就向用户展示清晰的任务拆解思路，并在遇到障碍时仍保持对后续步骤的说明。 【KIMI】候选输出在工具基础使用上符合规范，但严重缺乏任务推进能力。面对文件不存在的常见情况，模型未能灵活调整策略（如假设项目列表或请求用户直接提供），而是直接放弃核心任务流程。最关键的是，完全没有体现对「进度汇总」这一最终交付物的承诺，也未展示分阶段任务拆解的思维过程。与参考答案中清晰的三阶段规划（读取→搜索→汇总）形成鲜明对比。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解任务需求并将其拆解为合理的执行步骤。在遇到文件缺失的异常情况时，模型没有盲目猜测，而是通过工具进行环境验证并向用户反馈，展现了良好的任务执行逻辑和工具使用规范。

进阶难度评测结果

• 得分：73.5 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：

好的，我来逐一访问三家公司的官网，收集最新动态和核心产品参数信息。 🔍 调研过程 先访问 NVIDIA 官网：

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在上下文连贯性方面表现尚可，能够正确识别并延续前文的公司名单；但在复杂任务编排方面明显不足，仅启动了第一个 browser 调用，缺乏对整体调研流程（三家公司逐一访问、参数字段定义、表格结构设计、最终整合输出）的系统性规划。与参考答案相比，参考答案明确说明了调整计划、提取维度和最终输出形式，而候选输出直接跳入执行而跳过了必要的任务重规划步骤，整体质量中等偏下。 【GEMINI】模型表现优秀，能够平滑处理用户中途增加的复杂需求。在上下文连贯性方面，模型未遗漏已知的公司名单，并主动调整了工作计划。在复杂任务编排方面，模型采用了结构化的执行方式，符合系统提示中关于「多步骤工作」的叙述要求。 【KIMI】候选输出在上下文记忆方面基本合格，确认了公司名单和新增需求，但在核心的复杂任务编排维度表现薄弱：仅展示单一步骤的工具调用，未呈现完整的多公司调研规划、数据整合逻辑和表格输出方案。HTML标签式的工具调用格式也存在疑问，且输出在第一个动作后即截断，缺乏对后续步骤的说明。建议补充明确的阶段规划（如「第一步访问NVIDIA/AMD/Cerebras产品页→第二步提取参数→第三步制表对比」）并展示完整的工具调用序列。

困难难度评测结果

• 得分：32.5 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：

我来继续推进。先读取这两个 PDF 文件的内容。 {"name": "read", "arguments": {"file_path": "backup_reports/report_v1.pdf"}}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在面对用户的模糊追问「现在呢？」时，未能正确识别用户意图——即要求进度汇报与后续计划说明。模型直接跳过状态汇总，径自发起工具调用，既未总结权限失败后的恢复路径，也未说明当前阶段和后续计划。与参考答案相比，差距极大。参考答案提供了结构清晰的三段式汇报（已完成/正在执行/后续计划），而候选输出仅有一句话加一个工具调用，完全不符合任务要求。 【GEMINI】模型在面对用户询问「现在呢？」时，未能准确识别出用户意图是要求「进度汇报」而非「立即执行下一步」。模型直接进入工具调用阶段，导致沟通断层，未能体现出作为专业助手在复杂任务中应有的状态同步能力。 【KIMI】候选输出严重偏离参考标准。用户问「现在呢？」明确要求进度汇报，但模型直接执行工具调用，未提供任何状态同步。关键缺失包括：未总结权限失败后的恢复路径、未说明当前阶段（PDF 提取）、未提及 subagent 状态监控、未追踪外网验证目标。此外，工具选择也存在问题：从预设的「pdf_subagent」方案退化为直接用 read 读取 PDF，且 read 工具通常不支持 PDF 解析。整体表现为对对话上下文的理解不足和任务框架的丢失。

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