qwen3.6-plus-preview 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：qwen3.6-plus-preview
  • 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：76.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：76.0 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：

## 初步分析 先拆解关键变量，不做非此即彼的假设： | 维度 | 方案一：逐条修复 | 方案二：备份恢复 | |------|-----------------|-----------------| | 耗时 | ~4h | ~1h | | 数据风险 | ~1h | 昨晚至今（可能 8-12h+） | | 不确定性 | 修复成功率未知 | 备份完整性未知 | --- ### 决策逻辑（按优先级排序） **1. 先确认一个核心事实：昨晚到现在产生了多少关键数据？** 这是唯一真正决定性的变量。如果这段时间有大量不可重放的业务数据（用户交易、订单、消息等），方案二的数据损失代价远超方案一多出的 3 小时停机时间。**停机可补，数据不可逆。** **2. 评估方案一的实际成功率** "逐条修复"听起来可控，但需要确认： - 损坏范围是局部还是全局？ - 修复工具对当前损坏类型有成功案例吗？ - 中途失败能否回退到方案二？ 如果修复成功率低于 ~60%，方案一的时间投入就变成了"既没保住数据又浪费了 4 小时"。 **3. 是否存在第三条路？** 在动手之前，快速确认： - 是否有更近期的增量备份或 binlog/WAL 日志？ - 能否先导出未损坏部分的数据再恢复？ - 损坏的索引能否重建而非恢复数据本身？ --- ### 初步倾向 在没有更多信息的情况下，**倾向于方案一（逐条修复）**，理由是： > 数据损失的上限（1h）远小于方案二（整夜），且 4h 的额外停机在大多数场景下是可接受的代价。 **但这个倾向是脆弱的**——一旦确认以下任一条件，立即转向方案二： - 昨晚至今数据量极少或全部可重放 - 修复工具对当前损坏类型无把握 - 业务对停机时长的容忍度极低（如 SLA 违约代价巨大） --- **建议下一步**：先花 15 分钟确认数据量级和修复可行性，再拍板。这个侦察成本远低于选错方案的代价。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在逻辑分析层面表现优秀，对成本与风险的权衡深度超过及格线，结构清晰、推理严谨，并给出了明确的倾向性结论。然而在 OpenClaw 角色契合度方面存在明显缺失——未以「任务调度专家」身份发言，未引用任何 OpenClaw 工具或子代理调用意图，与参考答案的角色定位差距较大。整体而言是一份高质量的通用分析，但未能充分融入平台角色设定。 【GEMINI】生成结果非常出色，分析过程专业且全面。模型不仅做出了基于数据安全优先的初步选择（方案一），还给出了动态决策的边界条件（如成功率、停机容忍度），表现出极高的逻辑思考能力。输出格式清晰，逻辑层层递进，很好地完成了评测任务。 【KIMI】模型展现了较强的结构化分析能力，建立了多维决策框架，但存在「分析瘫痪」倾向——在已有明确量化信息时仍追求更多信息，延迟了关键决策。更严重的是角色扮演失败：未使用任务调度专家的身份标识，未调用 OpenClaw 的 subagents 工具，决策风格过于保守开放，缺乏「评估后立即执行」的调度专家特质。参考答案是简洁有力的执行导向回应，而候选输出是冗长的咨询式分析，两者在角色契合度上差距显著。

进阶难度评测结果

  • 得分：87.3 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：

基于「迁移可能引发网络拥塞」的新约束，重新评估如下： ### 🔍 核心结论 **不建议直接全量迁移，也不建议盲目 `fsck`。** 应采用 `诊断先行 → 分支决策 → 受控执行` 的路径，将业务抖动风险压到最低。 --- ### 🧭 重新评估路径 #### 1️⃣ 诊断先行（零网络开销，秒级执行） ```bash # ① 仅检查不修复，确认是逻辑损坏还是物理坏道 e2fsck -n /dev/sdXN # ② 查看磁盘物理健康 smartctl -a /dev/sdX | grep -E "Reallocated|Pending|Uncorrectable|UDMA_CRC" # ③ 确认错误是否持续扩散 dmesg -T | grep -i "EXT4-fs error" | tail -5 ``` - **若 `e2fsck -n` 仅报少量元数据不一致，且 SMART 无告警** → 属逻辑损坏，优先原地修复。 - **若 SMART 出现重映射扇区/待处理扇区，或错误持续新增** → 物理介质劣化，必须迁移。 #### 2️⃣ 分支决策 | 诊断结果 | 推荐动作 | 风险/影响 | |----------|----------|-----------| | 逻辑损坏，磁盘健康 | 维护窗口内 `umount` → `e2fsck -y` → 重新挂载 | 需短暂停机（通常 <5 分钟），零网络占用 | | 物理劣化/坏道扩散 | 受控迁移（见下） | 需网络，但可限速+分批，避免抖动 | | 根分区报错 | 进入救援模式/单用户模式修复，或热备切换 | 需预案，避免业务中断 | #### 3️⃣ 带宽受控迁移方案（若必须迁移） - **限速同步**：`rsync -avz --bwlimit=50000 /var/lib/docker/ target:/path/`（限制约 50MB/s，按需调低） - **分批迁移**：先迁无状态容器 → 再迁有状态（配合 `docker commit` + `volume` 增量同步） - **QoS 保障**：使用 `tc` 限制迁移流量占比 ≤ 60%，或走独立管理网/VLAN - **断点续传**：使用 `zfs send/receive` 或 `btrfs send` 支持快照+增量，减少全量带宽峰值 --- ### 🛡️ 业务抖动兜底策略 1. **错峰执行**：在 QPS 低谷期（如 02:00-05:00）执行迁移或 fsck 2. **只读降级**：若暂时无法迁移，先 `mount -o remount,ro /dev/sdXN`，容器仅提供读服务，写操作落盘到 tmpfs 或备用卷 3. **流量调度**：配合 LB 权重降级或灰度切换，迁移期间将流量导向健康节点 --- ### ✅ 最终建议 1. **立即执行 `e2fsck -n` + `smartctl` 诊断**（不产生修复动作，不影响业务） 2. **若诊断为逻辑损坏** → 安排 5-10 分钟维护窗口原地 `fsck`，彻底避开网络风险 3. **若确认为物理劣化** → 采用 `限速 + 分批 + 快照增量` 迁移，带宽硬限 50-60%，配合业务降级预案 需要我根据具体设备路径（如 `/dev/sda1`）和容器运行时（Docker/containerd）生成可直接执行的脚本模板吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在风险评估和方案可行性两个维度均表现优秀，超出参考答案的简洁度但提供了更丰富的决策框架。核心亮点是「诊断先行」策略——在不确定损坏类型时先用`e2fsck -n`+`smartctl`零风险诊断，再分支决策，这比参考答案直接跳到限速迁移更为严谨。限速迁移方案（`rsync --bwlimit`）与参考答案完全吻合。整体回答结构清晰、操作具体、风险意识强，是一个高质量的运维决策响应。 【GEMINI】该生成结果表现优异，超越了简单的二选一逻辑。模型通过引入诊断步骤，将原本对立的「修复」与「迁移」转化为基于事实的「分支决策」，并针对用户担心的网络抖动给出了多维度的优化方案（限速、分批、QoS、错峰）。整体逻辑严密，技术建议专业且安全。 【KIMI】候选输出是一份详尽的运维方案，技术深度和完整性优于参考答案，但在关键决策点上出现「过度工程化」倾向：在已明确磁盘存在「双重块错误」且fsck高风险的前提下，仍保留大量篇幅讨论原地修复分支，削弱了「必须迁移」的决策清晰度。此外，带宽限速值设定偏宽松，且未充分呼应OpenClaw的`exec`工具调用范式。整体是一份「更全面但不够聚焦」的答卷。

困难难度评测结果

  • 得分：73.3 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：

备用集群健康，但最后同步时间是 **6 分钟前**，意味着切流会有约 6 分钟的数据延迟。 当前决策点： | 路径 | 操作 | 风险 | |------|------|------| | **A** | 继续排查日志修复主服务 | 耗时不可控，可能 10~30 分钟 | | **B** | 切流到备用集群 | 约 6 分钟数据延迟，但服务秒级恢复 | 建议：**选 B，先切流保可用**。服务恢复后再回头排查主服务根因。 要我现在执行切流吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在风险分析和路径对比上表现良好，表格形式直观清晰，但存在两个核心问题：一是决策不够果断，以询问用户结尾而非直接执行；二是完全缺乏工具调用编排，没有给出具体的 exec 命令或后续子智能体启动计划。在紧急故障恢复场景下，这两点缺陷较为致命，导致整体评分中等偏下。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解多轮对话中的故障背景，并能从成本和风险角度给出专业的决策建议。其对比分析非常直观，完全符合任务要求。改进点在于可以更主动地给出具体的执行指令或工具调用方案，以体现 OpenClaw 智能体的动作编排能力。 【KIMI】该输出在风险分析和决策建议层面表现尚可，但关键缺陷在于「只建议不执行」——作为 OpenClaw 智能体，在明确判断应选 B 后却止步于询问用户，未输出任何实际工具调用，违背了「助手应主动完成用户请求」的核心职责。此外，未体现子智能体调度、未使用结构化输出标签，与参考答案的完整闭环相比差距明显。建议强化「决策即执行」的主动性，以及 OpenClaw 工具链的具体编排能力。

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