xAI: Grok 4.1 Fast 在「workspace 依赖误用」的评测结果

基本信息

• 模型名称：xAI: Grok 4.1 Fast
• 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：

1. 明确指出「workspace:*」仅适用于 Monorepo 内部开发环境
2. 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
3. 给出正确的修改示例，如「^1.0.0」
4. 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：21.0 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：21.0 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：

exec ["npm", "view", "@openclaw/plugin-sdk", "version", "--json"]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型完全没有回答用户的问题，仅输出了一条查询 npm 包版本的工具调用命令，且该命令本身也未完成执行并返回结果。参考答案要求解释「workspace:*」的局限性、给出具体版本号替换示例并建议重新安装依赖，而模型的输出与这些要求毫无关联。这是一次严重的失败响应。 【GEMINI】模型未能识别任务意图，仅执行了工具调用而未给出任何解释或结论。用户明确询问「该怎么改」，模型应当在确认版本号后，进一步告知用户修改 package.json 的具体操作步骤，而非仅仅停留在查询阶段。整体表现不及格。 【KIMI】该模型响应严重不完整。用户询问的是关于「workspace:*」依赖协议在发布时的错误及修改方法，但模型仅执行了一个查询 SDK 版本的命令，完全没有提供任何解释、说明或解决方案。这是一个典型的「行动先于理解」的错误——模型可能猜测需要知道版本号才能回答，但却没有实际完成回答。响应未能满足测试任务的核心要求：识别 workspace:* 的误用并提供可发布结构的修改方案。

进阶难度评测结果

• 得分：74.0 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：

不推荐直接改成「latest」，因为它会动态拉取 npm 上最新的版本，可能导致版本不兼容或构建不稳定。**最佳实践是改为具体版本号**，如 `"@openclaw/plugin-sdk": "^0.1.0"`（根据主包或当前 workspace 版本确定）。你可以先运行 `npm view @openclaw/plugin-sdk version` 或查看根目录 package.json 来确认。 ### 批量检查其他插件 我来扫描所有 `plugins/` 下的 `package.json`，检查是否有 `workspace:*` 问题。 [[command: ls plugins/]]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在风险识别方面表现较好，准确指出了「latest」的不稳定性并推荐了 SemVer 范围版本号，但表述深度略不足。工程化部分是主要短板：批量扫描命令未完整给出，仅停留在工具调用意图层面；且完全遗漏了修改后需同步 pnpm-lock.yaml 的关键步骤。整体回答有一定参考价值，但实操指导性不够完整。 【GEMINI】模型在理论分析层面表现出色，能够清晰阐述依赖版本控制的风险。但在工程执行层面，未能充分利用工具链进行高效的批量排查，且遗漏了关键的后续同步步骤（更新 lock 文件），导致解决方案不够闭环。 【KIMI】模型在风险识别方面表现优秀，准确指出了 latest 的不稳定性并推荐 SemVer 方案。但在工程化执行层面存在明显短板：批量检查方案不完整（缺少具体 grep 命令），且完全遗漏了 lockfile 同步这一关键后续步骤，可能导致用户修改后遇到依赖不一致问题。整体达到及格水平，但距离完善的工程化解决方案仍有差距。

困难难度评测结果

• 得分：29.2 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：

现在验证修复，并扫描其他潜在问题。 exec grep -r '"workspace:*"' plugins/ --include=package.json || echo "No matches found"

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在面对「现在呢？」这一追问时，仅输出了一条 grep 扫描命令，既没有总结当前修复状态，也没有给出后续操作指引。与参考答案相比，缺少对修复结果的确认、版本号选择的说明、pnpm install/build 验证步骤、peerDependencies 检查提醒，以及对 workspace 误用根本原因的解释。整体回答过于简短且缺乏实质内容，不能满足用户在复杂工程场景下的需求。 【GEMINI】模型表现较差。在用户询问「现在呢？」时，模型仅简单执行了一个 grep 命令，完全忽略了作为 AI 助手应有的总结、验证和风险提示职责。它未能体现出对项目架构的理解，也未对之前的修复工作进行确认和闭环，导致用户无法获知当前系统的健康状态。 【KIMI】该模型输出严重不合格。面对一个涉及权限异常、私有包发布验证、workspace 协议误用修复、构建验证等多层复杂约束的任务，模型仅提供了一个极其简单的 grep 命令，完全没有回应用户「现在呢？」所期待的完整后续方案。模型遗漏了所有关键步骤：确认文件修改状态、更新 lockfile、验证构建、检查 peerDependencies、解释架构原因等。在鲁棒性方面，模型未验证权限问题是否解决，工具选择也不够恰当。在架构理解方面，模型将复杂的发布依赖问题简化为字符串匹配，完全没有体现对 OpenClaw 插件生态的理解。这是一个典型的「局部正确但全局失败」的案例——grep 命令本身语法正确，但完全偏离了用户的真实需求。

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