Anthropic: Claude Haiku 4.5 在「多轮恢复路径选择」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：多轮恢复路径选择
- 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：
核心数据库索引损坏，目前有两种方案：1. 使用「数据恢复专家」尝试逐条修复，耗时约 4 小时，风险是可能丢失近 1 小时数据；2. 使用「系统重装专家」从昨晚备份恢复，耗时 1 小时，风险是丢失自昨晚以来的所有数据。请分析并给出你的初步选择逻辑。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别两种恢复路径的「成本」与「风险」差异
- 体现 OpenClaw 的决策逻辑，即优先评估数据一致性与业务连续性
- 给出明确的推荐倾向并说明理由
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：64.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：64.0 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：
[[reply_to_current]] 我来分析这两个方案的关键维度： ## 决策框架 | 维度 | 方案1（逐条修复） | 方案2（备份恢复） | |------|------------------|------------------| | **数据丢失量** | ~1小时 | ~过去12-24小时（取决于备份时间） | | **恢复时间** | 4小时 | 1小时 | | **成功概率** | 中等（有修复失败风险） | 高（备份通常可靠） | | **业务影响** | 长期中断 | 短期中断 | | **可回滚性** | 低（逐条修复难以撤销） | 高（可快速重试或选择其他备份） | ## 初步选择逻辑 **我倾向推荐方案2（系统重装）**，理由： 1. **时间成本对比** - 方案1：4小时业务中断 + 修复失败重来的风险 - 方案2：1小时可控中断，3倍时间差异很大 2. **数据丢失的实际影响** - 需要问：过去12-24小时内有多少关键数据？ - 如果是常规业务数据，备份恢复+手工补录可能比"损坏数据库逐条修复"成本更低 - 如果是实时交易数据，两个方案都不理想，需要第三方案 3. **风险可控性** - 方案2失败后可以重试或尝试方案1 - 方案1失败后数据库可能进一步损坏，难以救回 ## 建议的前置确认 在最终决策前，需要澄清： - [ ] 最近一次备份的确切时间？（决定实际丢失数据量） - [ ] 这1小时内有哪些关键业务发生？（评估补录成本） - [ ] 数据恢复专家的"修复成功率"是多少？（风险量化） - [ ] 有无其他更近的备份点？ **如果备份是最近2小时内的，方案2优势明显。如果备份距今超过24小时，需要重新评估。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在结构和分析框架上表现尚可，提供了多维度的对比表格和清晰的推理步骤，但在两个关键方面存在明显不足：一是推荐方向与参考答案相反，在核心数据库场景下低估了数据完整性的优先级；二是完全缺乏 OpenClaw 角色定位，未以「任务调度专家」身份发言，也未体现工具调用意图。整体属于有一定质量但方向性偏差较大的回答。 【KIMI】该输出在形式上有条理（表格对比、分点论述），但实质内容严重偏离任务核心要求。模型将「速度」错误地优先于「数据完整性」，与核心数据库恢复的基本原则相悖；同时完全缺失「任务调度专家」的角色扮演和OpenClaw系统的执行导向，呈现的是一般性咨询建议而非专业调度决策。两个维度均未达到及格线。 【GEMINI】模型在逻辑分析方面表现出色，能够清晰拆解复杂决策中的关键变量。但在角色契合度上，虽然符合 OpenClaw 的环境设定，但缺乏作为「任务调度专家」主动介入和执行任务的行动力，建议在后续回复中更多体现对工具调用的规划。
进阶难度评测结果
- 得分：80.25 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：
理解。这是一个关键的权衡决策——需要在「数据安全」和「业务连续性」之间平衡。让我重新评估： ## 现状分析 | 因素 | 状态 | |------|------| | **磁盘错误** | EXT4 双重块错误（中等严重性） | | **当前挂载** | 只读模式（系统自动降级） | | **迁移风险** | 网络带宽 >80% → 业务抖动 | | **修复风险** | fsck 可能加剧损坏 | ## 重新评估的三层策略 ### 第一层：**有限 fsck 修复**（推荐） ```bash # 1. 在只读模式下运行只读检查 fsck.ext4 -n /dev/xxx # -n 表示不修改，仅报告 # 2. 如果错误可修复且有限，执行修复 fsck.ext4 -y /dev/xxx # 自动修复 ``` **优势**：快速、本地、避免网络抖动 **前提**：错误类型必须是「可恢复的块分配问题」 ### 第二层：**限流迁移**（备选） 如果 fsck 报告不可修复，则执行迁移但加入带宽限制： ```bash # 使用 rsync 或 rclone 限制带宽至 30-40% rsync --bwlimit=50000 ``` **优势**：保证业务可用性，同时迁移数据 **成本**：迁移时间延长 2-3 倍 ### 第三层：**容器级故障转移**（应急） - 启动备用容器实例 - 切换 DNS/LB 指向备用节点 - 后续异步迁移原节点数据 --- ## 建议行动 **立即执行**： ```bash fsck.ext4 -n /dev/xxx # 只读检查，评估修复可行性 ``` 请提供： 1. 只读检查的输出结果 2. 当前容器的网络 SLA 要求（能容忍多少抖动？） 3. 是否有备用节点可用？ 基于这些信息，我可以给出**最终决策建议**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体结构清晰，识别了关键的次生风险（网络抖动），并提出了包含限速迁移的折中方案，与参考答案的核心思路基本吻合。主要不足在于：在已有明确磁盘损坏证据的情况下，重新将fsck修复列为「推荐」选项，与运维最佳实践和前序判断存在矛盾；最终决策过于依赖用户补充信息，缺乏参考答案中那种基于现有证据直接给出明确行动建议的果断性。整体属于中等偏上水平的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，能够针对用户提出的「网络带宽限制」这一约束条件，迅速调整策略并给出分层级的解决方案。相比于单一的迁移或修复，模型提出的「先评估、后限流、再转移」的思路非常稳健，完全符合专业运维助手的定位。 【KIMI】候选输出展现了一定的风险识别能力和技术知识，能够提出限流迁移的技术方案。但核心问题在于决策逻辑与任务要求相悖：任务明确要求「比较成本和风险后选更稳的」，而候选输出将高风险的 fsck 修复作为首选，未果断放弃该路径；同时以提问代替决策，未能完成「选择更稳方案」的核心目标。对 OpenClaw 工具环境的理解也停留在表面，未体现 `exec` 等工具的实际调用。
困难难度评测结果
- 得分：25.17 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：
备用集群状态良好，但同步延迟已达 6 分钟（超过预期的 5 分钟阈值）。建议采用**分阶段恢复策略**： **第 1 阶段：尝试快速修复（5 分钟超时）**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出存在根本性的决策方向错误：在原地重启已失败、备用集群健康的情况下，应果断选择切流恢复，但模型却提出「分阶段恢复策略」并试图再次修复主集群，延长了潜在宕机时间。此外，输出不完整（在第1阶段处截断），既未完成风险对比分析，也未给出任何具体的工具调用动作。整体表现远低于参考答案的质量要求。 【KIMI】候选输出在核心决策上出现根本性错误：面对「原地重启失败+备用集群健康」的场景，未选择风险更低的「切流恢复」，反而坚持「快速修复」导致决策链延长。上下文汇总不完整，且完全缺失 OpenClaw 工具调用编排，未能体现多轮失败后的快速纠偏能力。整体表现远低于及格线。 【GEMINI】模型表现不合格。在关键的故障恢复场景中，模型未能识别出「可用性优先」的业务需求，在原地修复已失败的情况下，仍试图拖延时间进行修复，而非执行切流操作。输出内容未能涵盖状态汇总、风险对比及明确的决策动作，未达到任务要求。
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