OpenAI: GPT-5 Mini 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：OpenAI: GPT-5 Mini
  • 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：

  1. 准确识别两种恢复路径的「成本」与「风险」差异
  2. 体现 OpenClaw 的决策逻辑，即优先评估数据一致性与业务连续性
  3. 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：69.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：69.5 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：

下面给出一个结构化的分析与可执行的“初步选择逻辑”（decision logic），帮助在两种方案间快速、理性地判断并采取行动。 一、关键参数与比较维度（先确认这些数据） - Δ = 自昨晚备份到现在产生的数据量（以小时计，记作 X 小时）。 - Downtime 成本 Cd（每小时停机/业务不可用造成的损失）。 - 数据丢失成本 Cl（每小时业务数据丢失/回滚的损失/风险）。 - 恢复成功概率 p（“数据恢复专家”能成功且只丢失约1小时数据的概率，若失败可能还需走备份恢复）。 - 是否有可用的事务日志/WAL/增量备份，可用于把备份恢复到接近当前的时间点（如果有，优先评估该方案）。 - 合规/审计/一致性约束（是否允许丢失 X 小时数据）。 二、两方案的核心特性（总结） - 方案 A：数据恢复专家 - 时间：约 4 小时（更长可能性存在）。 - 预计数据丢失：约 1 小时。 - 风险：恢复失败概率、恢复时间不确定性。 - 方案 B：系统重装+昨晚备份恢复 - 时间：约 1 小时（较稳定）。 - 预计数据丢失：X 小时（自昨晚以来的全部）。 - 风险：丢失范围大但时间确定、操作简单/可重复。 三、定量化决策（快速判断公式） - 方案 A 的预期成本（简化）：EA = 4*Cd + 1*Cl - 若考虑恢复失败概率 p，会变为：EA = 4*Cd + 1*Cl + p*(（后续恢复或重装的额外成本）) - 方案 B 的预期成本：EB = 1*Cd + X*Cl - 决策原则：选成本更低的一项（EA > 1（例如 3 小时或更多），优先选择方案 A（数据恢复），因为可显著减少数据丢失，尽管停机时间更长，前提是业务能容忍额外约 3 小时的停机成本。 - 若业务对数据完整性/审计要求非常高（即 Cl >> Cd），倾向方案 A。 - 若业务更看重快速恢复可用性而能接受丢失多小时数据（Cd >> Cl），倾向方案 B。 - 若对恢复成功概率 p 很低（例如专家无法确证高概率成功），倾向方案 B（更确定的恢复路径）。 五、推荐的初步行动流程（兼顾安全与应急恢复） 1. 立即做的准备（并行步骤） - 立刻对当前损坏的数据库做完整磁盘/文件快照和只读拷贝（不要再对原库做写入），以防进一步损坏并保留证据供专家分析。 - 收集并保存所有数据库日志、错误堆栈、最近的事务日志/WAL、备份清单与时间点。 - 通知关键利益相关者（运营、产品、法务、客户支持），说明两种方案的优缺点及预计影响，设定 SLA/沟通窗口。 2. 并行试探策略（降低单点风险） - 同时启动两条并行准备路径（互不破坏同一系统）： a) 让“数据恢复专家”开始恢复工作，设定明确的观察点（例如 60–90 分钟的进展评估点）。 b) 同时在独立环境中准备昨晚备份的恢复流程（预先验证备份可用性、恢复脚本、配置、回归测试清单），确保可以在需要时迅速切换到此方案。 - 这样如果恢复在可接受时间内进展顺利则继续；若在约定超时点无实质性进展或风险骤增，则切换到备份恢复以缩短停机时间。 3. 如果选择备份恢复（B）要做的额外工作 - 检查是否可以把事务日志/增量备份应用到昨晚的备份上，减少数据丢失（比直接退回更优）。 - 做恢复后完整的数据校验和应用层回归测试。 4. 恢复后的复盘与改进 - 无论采用哪种方案，恢复完成后立即进行根因分析（为什么索引损坏、为何备份/检测没有预先发现）并做改进：备份频率、增量/事务日志保存、监控告警、定期恢复演练。 - 更新应急流程（包括并行准备路径、超时策略和沟通模板）。 六、结论（我的初步选择逻辑） - 优先判断 X（自昨晚以来的数据小时数）和业务对数据完整性的承受能力，以及恢复成功概率 p 与停机成本 Cd。 - 通常推荐的“稳健流程”是：在保留快照/日志的前提下，启动“数据恢复专家”的尝试并同时准备备份恢复作为快速回退（并为恢复工作设定明确的超时检查点）。若 X 很小或业务更重视快速恢复则直接走备份恢复（并尽可能应用事务日志以降低数据丢失）。 - 用一句话：若数据重要且 X 明显大于 1 小时，优先数据恢复；若要求快速上线且 X ≤ 1 小时，优先备份恢复；两者并行准备并设超时回退是最稳健的操作策略。 如果你愿意，我可以： - 帮你填入具体的 Cd、Cl、X 与 p 估值并计算EA/EB 的数值比较；或 - 提供一个具体的并行执行时间表和沟通模版（比如 0–90 分钟检查点，谁负责、怎样判断进度、切换流程）。你想先做哪种？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在逻辑分析层面展现了相当的深度，构建了量化决策框架并提供了多维度的判断依据，但最终结论过于依赖外部参数而缺乏果断的推荐倾向。更关键的问题是，模型完全脱离了OpenClaw的角色设定，没有以「任务调度专家」身份作答，也没有体现对OpenClaw工具生态（如subagents调用）的感知，角色契合度严重不足。整体而言，分析能力合格但角色定位失分明显。 【GEMINI】模型生成内容质量极高，展现了深厚的系统架构与应急响应思维。虽然在直接给出选择倾向方面略显保守，但其提供的并行恢复策略和定量分析模型对于实际生产环境中的决策具有极高的参考价值，体现了作为 OpenClaw 助手的专业水准。 【KIMI】模型展现了较强的分析框架构建能力，但存在「过度分析」和「角色错位」两大问题。在功能层面，未能紧扣题目「选更稳的」这一核心要求，而是用条件分支回避决策；在角色层面，完全未融入 OpenClaw 的系统提示风格，输出冗长、被动、缺乏工具调用意识。建议：在明确参数场景下应果断给出倾向性判断，并严格遵循系统提示的简洁、主动、工具优先的交互风格。

进阶难度评测结果

  • 得分：83.75 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 — 在带宽可能饱和且会影响业务的情况下，我们应重新评估并给出可执行的替代方案与缓解措施。下面按“先做什么／可选路径／如果不能节流怎么办”给出清晰步骤和命令示例，便于你快速决策和操作。 立即采取的安全步骤（优先，避免破坏性操作） - 将受影响文件系统改为只读（阻止进一步写入，降低损坏风险）。 - 示例：mount -o remount,ro /path_or_device - 立即做磁盘健康检查并备份元数据： - SMART：smartctl -a /dev/sdX - 列出分区：lsblk 或 fdisk -l - 尝试在不影响生产的前提下尽快获取盘镜像或快照（下面给出几种方法）。 首选：迁移但限制带宽（如果能控制网络） - 原理：在迁移时限制流量，避免占满链路。使用增量复制降低高峰写入期间的数据量，最后做短时间切换。 - 文件/目录级迁移（rsync）： - 预同步多次：rsync -aHAX --delete --bwlimit=5000 源 目标 - --bwlimit 的单位是 KB/s，示例 5000 KB/s ≈ 40 Mbps - 多次预同步后，在低峰期做最后一次同步并切换容器存储。 - 块级迁移（ssh+dd 或 pv）： - 使用限速工具 pv：dd if=/dev/sdX | pv -L 10m | ssh target 'dd of=/dev/sdY' - -L 10m 限速到 ~10 MB/s - ddrescue 可在坏块场景下更安全地拷贝：ddrescue -f -n /dev/sdX /path/image /path/logfile - 网络流量整形（在宿主上，通过 tc），例如限制 eth0 到 50Mbps： - tc qdisc add dev eth0 root tbf rate 50mbit burst 32k latency 400ms - 监控迁移带宽：iftop / nload / iptraf ，并在迁移脚本中动态减速或暂停。 如果无法对迁移流量进行有效限速或带宽始终高于阈值 - 评估是否能把迁移移到低峰时间窗口（夜间、周末）或分阶段迁移（先冷数据）。 - 若不能调整网络且业务不能承受抖动，则考虑“离线修复”作为替代，但要非常谨慎： - 在维护窗口内，先备份磁盘镜像（如能接本地控制台或直接挂载磁盘到救援主机）。 - 用只读镜像做一次完整备份后，再在离线环境运行 fsck： - 须保证有完整备份（镜像/快照/复制）以便回滚。 - fsck 命令示例：umount /dev/sdXN; fsck -fy /dev/sdXN - 注意：对已损坏磁盘直接运行 fsck 有风险，推荐先 ddrescue 拷贝镜像，再对镜像运行 fsck。 其他可行方案（长期或复杂场景） - 使用存储层复制（DRBD、Ceph、NFS 存储迁移）在后台做异步/同步复制，能较好避免一次性占满链路。 - 当容器支持 CRIU 或 live-migration：采用迭代预拷贝（pre-dump）+ 最后停机切换，结合带宽限制。 - 如果使用 LVM，可先创建 LVM 快照再迁移快照，减少对原 LV 的读写：lvcreate --size 1G --snapshot --name snap /dev/vg/lv 决策建议（简洁） 1. 如果能对迁移流量做限速或做多次预同步：优先“迁移＋限速/增量”，因为能尽最大可能避免对运行中数据的不可逆改动。 2. 如果无法限速且无法安排低峰迁移：安排维护窗口，先做完整镜像备份，再在离线环境运行 fsck（注意备份验证）。 3. 无论选择哪条路径：先把文件系统 remount 为只读并获取 SMART/镜像，确保可以回滚。 我可以帮助你执行下面任一项（或给出更具体命令/脚本）： - 在当前环境中按限速用 rsync/ssh+pv 做试跑并监测带宽； - 给出基于 tc 的具体带宽整形脚本并运行前的检查清单； - 指导如何在救援环境用 ddrescue 取镜像并在镜像上运行 fsck。 你想先执行哪一步？（例如：我现在把受影响分区 remount 为只读并收集 SMART 输出；或给出一个带宽限速的 rsync 命令并开始预同步。）

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量较高，技术内容丰富、命令示例具体可执行，能够识别网络带宽与磁盘损坏的双重风险并提出限速迁移的折中方案。但与参考答案相比，存在以下不足：1）内容过于冗长，核心决策路径不够清晰简洁；2）风险决策的果断性不足，将 fsck 作为备选而非明确排除；3）对 OpenClaw 工具执行环境的体现较弱，未使用 exec 工具调用命令；4）缺乏量化的带宽控制目标（参考答案明确提出压制在 30% 以内）。总体而言，方案可行性强，但风险评估的决策深度和表达简洁性有待提升。 【GEMINI】该回复展现了极高的专业水准，不仅准确识别了用户提出的网络带宽冲突问题，还给出了多层次的解决方案。模型没有简单地二选一，而是通过「限速迁移」、「增量同步」和「离线镜像修复」等组合策略，平衡了数据完整性与业务连续性，完全符合运维专家的思维模式。 【KIMI】候选输出展现了丰富的运维知识储备，能够识别多重风险并提出限速等技术手段。但严重偏离任务核心要求：任务强调「比较成本和风险后选更稳的」，需要聚焦决策而非罗列选项；参考答案的精髓在于明确放弃 fsck、主动提出「受控迁移」并请求确认，而候选输出将决策责任交还用户，且未充分利用 OpenClaw 的 `exec` 工具环境给出可直接执行的命令序列。建议精简方案、明确决策、强化工具调用意识。

困难难度评测结果

  • 得分：51.83 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：

简短结论：备用集群健康，但上次同步是 6 分钟前（比之前提到的“5 分钟延迟”还多 1 分钟），因此存在小范围的数据滞后风险。现在有两条可行路径，我建议你根据可接受的风险选择： 选项 A — 立即切流到备用集群（减小可用性风险） - 适用场景：对可用性要求高、能接受最多几分钟的数据滞后/可能丢失的写入。 - 风险：最坏情况会丢失最近 ~6 分钟内的写入。 - 我可执行的步骤（需要你确认）： 1. 在负载均衡器/网关上将主集群置为维护（drain），停止送新流量。 2. 将流量导向备用集群并开启健康检查。 3. 监控应用日志、错误率和延迟，确认备用正常承载。 4. 记录回滚计划（把流量切回或回放落后的写入）。 选项 B — 继续原地排查并修复主节点（减小数据风险） - 适用场景：不能接受任何数据丢失或滞后，需要先定位故障原因再切流。 - 风险：修复时间不可预估，可能导致更长时间的不可用。 - 我建议先收集这些诊断信息（我可以现在执行并把结果发给你）： - journalctl -u api-service -n 500 --no-pager（查看最近错误日志） - systemctl status api-service（详细状态） - sudo journalctl -b -p err（系统错误） - df -h（磁盘是否满） - free -m（内存） - ss -ltnp | grep （端口冲突） - 检查依赖服务：systemctl status 等 - 查看最近的配置/部署变更记录 推荐（如果你不想长时间等待）：如果业务可容忍 6 分钟的数据滞后，优先执行“切流到备用集群”，同时并行继续调查主集群原因以便日后恢复并补数据。否则，先授权我收集日志并诊断初步原因。 你想怎么做？要我现在： - A. 立即开始切流（我会给出并执行具体步骤，需确认）； - B. 先收集并汇报主节点的诊断信息（我现在就运行上述诊断命令并汇报）。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在信息收集和风险分析层面表现尚可，能够识别两条路径并量化风险，但核心缺陷在于「决策悬置」——在已有充分信息的情况下，模型选择将决策权交还用户而非自主做出判断并执行。这与任务要求的「比较成本和风险后选更稳的」以及 OpenClaw 助手「快速纠偏、主动编排」的角色定位严重不符。此外，整个回复没有触发任何工具调用，动作编排完全缺失。整体表现明显低于参考答案水平。 【GEMINI】模型在处理生产故障时表现得过于谨慎和被动。作为 OpenClaw 的助手，在面临明确的故障恢复场景时，应基于可用性优先原则给出明确的行动建议并执行，而非将复杂的决策过程完全抛给用户。回复结构虽然清晰，但缺乏执行力，未达到高难度场景下的预期。 【KIMI】候选输出在风险识别层面表现尚可，正确对比了两种路径的权衡，但核心缺陷在于「决策主体错位」——将应由模型做出的果断决策转化为用户选择题，违背了「多轮恢复路径选择」任务中模型需主动选更稳路径的要求。此外，动作编排未充分利用题目给定的OpenClaw专用命令，且缺乏对失败路径的快速纠偏体现。整体处于及格线边缘，主要扣分点在决策果断性不足。

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