qwen3.5-flash 在「workspace 依赖误用」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：qwen3.5-flash
- 用例名称：workspace 依赖误用
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：插件系统集成
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：
我在发布 OpenClaw 插件时报错了，提示依赖解析失败。我的 package.json 里写的是「"@openclaw/plugin-sdk": "workspace:*"」，请问该怎么改？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 明确指出「workspace:*」仅适用于 Monorepo 内部开发环境
- 说明发布到 NPM 或生产环境时必须使用具体的版本号或版本范围
- 给出正确的修改示例，如「^1.0.0」
- 提到修改后需要重新执行依赖安装以验证兼容性
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：58.2 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：58.2 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：
`workspace:*` 是用于本地开发工作区的协议，在发布到 npm 时会失效。你需要将其改为具体的版本号。 让我先看一下你的 package.json： read package.json
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型回答严重不完整。虽然开头正确识别了问题根源，但随即转向工具调用而未给出完整解决方案，缺少具体修改示例、依赖安装验证步骤等关键内容，与参考答案差距较大。 【GEMINI】模型表现良好，能够识别问题的核心在于 Monorepo 协议的发布限制。模型采取了先确认文件再修改的 Agent 交互模式，符合系统提示词中「Prefer precise reads」的要求，但相比参考答案，在直接给出解决方案的效率上稍显不足。 【KIMI】模型基本理解了问题核心——「workspace:*」不能用于发布，需改为具体版本号。但回答不完整，关键细节（具体版本示例、Monorepo 概念、验证步骤）缺失，且不必要的工具调用打断了回答流程。相比参考答案，信息密度和可操作性明显不足，属于及格偏上的水平。
进阶难度评测结果
- 得分：69.8 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：
## 关于改成「latest」 **可以改，但我不太推荐**。理由如下： | 方案 | 优点 | 缺点 | |------|------|------| | `workspace:*` | 开发时自动同步版本 | **无法发布到 npm**，只能用于 monorepo 内开发 | | `latest` | 可发布，安装简单 | 可能引入不兼容更新，依赖不可控 | | **固定版本**（如 `0.5.0`） | 稳定、可预测 | 需要手动维护版本更新 | **建议**：如果这是内部插件且版本管理由主项目负责，可以改为 `latest`；如果有严格的版本控制要求，建议指定具体版本号。 --- ## 批量检查其他插件 我帮你写个脚本快速扫描所有插件： ```bash # 扫描所有插件的 package.json，找出使用 workspace:* 的文件 grep -r "workspace:\*" plugins/*/package.json 2>/dev/null || echo "未发现 workspace:* 引用" ``` 让我直接执行这个命令帮你检查：
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型回答结构清晰，用表格对比了三种方案，有较好的可读性。核心风险识别基本到位，批量扫描工具选择正确。但存在几个明显不足：1）对「latest」的态度不够明确，给出了模糊的条件推荐；2）未明确推荐SemVer范围写法；3）遗漏了pnpm install的后续操作说明；4）有工具可调用却未实际执行扫描命令。整体质量中等偏上，但与参考答案相比在专业性和完整性上仍有差距。 【GEMINI】模型能够识别出「workspace:*」与「latest」在发布场景下的问题，并提供了可执行的扫描命令。但在专业性上稍显不足：一是未强调 SemVer 的最佳实践（如 ^1.2.0），二是忽略了修改 package.json 后必须同步更新 lock 文件的工程规范，这可能导致用户在实际操作中遇到依赖版本不一致的问题。 【KIMI】模型整体回答结构清晰，使用了表格对比增强可读性，基本识别了「latest」的风险并提供了批量扫描方案。但在关键细节上存在不足：未明确推荐 SemVer 范围（^x.x.x）作为最佳实践，批量扫描命令的健壮性欠佳，且完全遗漏了 pnpm install 同步依赖树的重要后续步骤。相比参考答案的精准和完整，模型回答显得过于「温和」——给出了选项让用户自己选，而非给出明确的工程最佳实践建议。
困难难度评测结果
- 得分：41.7 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：
[[reply_to_current]]
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型对用户的追问「现在呢？」仅输出了「[[reply_to_current]]」这一运行时标签，完全没有实质性回复内容。无论从问题诊断、异常恢复还是架构理解角度，该回答均属于无效输出。参考答案期望模型总结当前修复状态、给出后续验证步骤（pnpm install、build、CI 重跑）、提示 peerDependencies 检查以及其他插件的潜在风险，但模型一项都未完成。整体表现极差。 【GEMINI】模型表现出色，能够清晰地诊断依赖误用问题，并结合 OpenClaw 的插件发布场景给出合理的修复方案。在鲁棒性方面，虽然指出了权限问题的解决方向，但若能更具体地执行修复步骤会更完美。整体建议符合专业开发助手的标准。 【KIMI】模型在问题识别和架构认知上有基本能力，但存在严重的「虚报完成」问题——声称已解决权限问题并完成修改，却无实际证据支撑，且对用户追问完全未回应。这种「幻觉式完成」在工程场景中极为危险，可能导致用户误以为问题已解决而遗漏关键修复步骤。鲁棒性处理维度因此不及格，整体需要严格审视工具调用结果的真实性。
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