NVIDIA: Nemotron 3 Super (free) 在「媒体处理流程」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：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
  • 用例名称：媒体处理流程
  • 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：

我在编写插件处理图片消息时，收到的消息对象里 `file_path` 是空的，而且我不知道怎么判断它是 `image/jpeg` 还是 `image/png`，请问在 OpenClaw 插件中处理媒体消息的标准流程是什么？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 明确指出需要通过「MessageContext」中的「MediaContent」对象获取数据
  2. 说明必须先调用「download_media」方法才能生成有效的本地路径
  3. 指出 MIME 类型应从「MediaContent.mime_type」字段读取而非根据后缀名猜测

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：36.0 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：36.0 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：

在 OpenClaw 插件中处理图片（或其他媒体）消息的典型流程大致如下： 1. **收到消息事件** 插件的回调函数（如 `on_message`、`on_media`）会拿到一个 `Message` 对象（不同框架命名可能略有不同，但核心字段相似）。 2. **先检查媒体字段** - `message.media` / `message.file`：包含媒体的元信息（如 `mime_type`, `file_id`, `size` 等）。 - `message.file_path`： **仅在媒体已经被下载到本地时才有值**。如果你看到它是空的（`None` 或 `""`），说明该消息仍然是远程文件，尚未被插件自动下载到本地。 3. **下载媒体（如果需要）** OpenClaw 提供了统一的下载接口，通常有两种常用方式： ```python # 方式 1：直接下载并返回本地路径 local_path = await message.download(save_dir="/tmp/openclaw_media") # 方式 2：下载到内存（得到 bytes），适合小文件或直接交给 PIL/OpenCV 处理 file_bytes = await message.download_as_bytes() ``` - `download()` 会在内部根据 `message.file_id`（或类似标识）向平台拉取文件，完成后会把 `message.file_path` 设置为实际的本地路径，并返回该路径。 - 如果你只需要判断类型而不保存文件，`download_as_bytes()` 更轻量。 4. **获取 MIME 类型** 下载后（或即使未下载），你通常可以直接读取已经填好的元信息： ```python mime_type = message.mime_type # 例如 "image/jpeg"、"image/png" # 如果框架没有直接提供 mime_type，可以通过文件名或内容推断： import mimetypes mime_type = mimetypes.guess_type(message.file_name or "")[0] or "application/octet-stream" ``` 有些平台会在消息对象里已经带有 `mime_type`（如 WeChat、Telegram、Discord 等），此时无需再做额外判断。 5. **根据 MIME 类型进行后续处理** - 若是 `image/jpeg` 或 `image/png`，可以交给 Pillow、OpenCV 等库做进一步的图像操作。 - 若是其他类型（视频、音频、文档），则走对应的处理分支。 示例： ```python from PIL import Image import io if mime_type.startswith("image/"): # 使用之前下载到内存的 bytes img = Image.open(io.BytesIO(file_bytes)) # 例如：生成缩略图、做 OCR、加水印等 img.thumbnail((200, 200)) img.save("/tmp/thumb.jpg") ``` 6. **清理（可选）** 如果你使用了 `download()` 产生的临时文件，处理完毕后可自行删除，以免磁盘被占用： ```python import os if local_path and os.path.exists(local_path): os.remove(local_path) ``` --- ### 小结：标准流程图 ``` 收到 Message ↓ 检查 message.file_path 是否为空 ├─ 不为空 → 已是本地路径，直接使用 └─ 为空 → 调用 message.download() / download_as_bytes() 获取本地路径或 bytes ↓ 读取 message.mime_type（或通过文件名/内容推断） ↓ 根据 mime_type 分派处理（图片 → Pillow/OpenCV；其他 → 对应处理） ↓ （可选）清理临时文件``` 只要按照以上步骤操作，即使 `file_path` 初始为空，也能可靠地拿到媒体的本地数据并判断它是 `image/jpeg` 还是 `image/png`（或其他 MIME 类型）。如果你使用的插件框架有封装好的媒体工具类（如 `openclaw.plugin.MediaHelper`），直接调用其中的 `get_mime_type()`、`ensure_downloaded()` 等方法会更简洁。祝开发顺利！

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出篇幅详尽、结构清晰，表面上看似专业，但核心问题在于：完全脱离了 OpenClaw plugin-sdk 的规范 API 体系，未提及任何参考答案要求的关键 API（MessageContext、MediaContent、sdk.download_media、MediaContent.mime_type），而是给出了一套通用的、适用于多种聊天框架的泛化答案。这对于一个依赖特定 SDK 规范的问题来说，实用价值极为有限，甚至可能误导开发者。MIME 类型判断部分还引入了「通过文件名猜测」这一参考答案明确不需要的做法，进一步偏离规范。 【GEMINI】候选回答虽然在通用编程层面逻辑清晰且具有参考价值，但严重偏离了 OpenClaw 插件开发的特定 SDK 规范。回答中引入了大量非 OpenClaw 标准的 API 调用方式（如 `message.download()`），且未正确引用参考答案中要求的 `MessageContext` 和 `MediaContent` 对象处理方式，导致其作为技术指导的准确性较低。 【KIMI】候选输出呈现出「看似专业实则错误」的问题：使用了大量合理的通用编程实践（如 PIL 处理、临时文件清理），但完全偏离了 OpenClaw 特定的 SDK 规范。核心错误在于将其他平台的媒体处理模式套用到 OpenClaw 上，未识别出题目中隐含的「MessageContext」「MediaContent」「self.sdk.download_media」等关键概念。这反映出模型在面对特定领域知识时，倾向于生成「合理猜测」而非严格遵循给定上下文约束。建议在遇到明确框架名称（OpenClaw）时，优先检索或遵循该框架的特定文档，而非依赖泛化的聊天机器人开发经验。

进阶难度评测结果

  • 得分：94.5 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：

**根本原因** 1. `download_media` 是 **异步** 方法 – 如果不加 `await`，函数会立即返回一个协程对象，而你紧接着读取 `ctx.message.content.file_path`，此时文件还没有真正写入磁盘 → `os.path.exists` 返回 `False`。 2. 即使加了 `await`，SDK 在下载完成后有时会把 `mime_type` 设为 `application/octet-stream`（即“未知二进制流”），这通常是因为： - 服务器返回的 `Content‑Type` 头缺失或不可信； - SDK 只根据文件扩展名或头部少数字节进行猜测，而某些视频容器（如 `.mkv`, `.webm`）没有被识别； - 下载的文件被截断或大小超过 `manifest.json` 中的 `max_size`（10 MiB），导致 SDK 只保存了部分数据并把类型退回为通用二进制。 下面给出 **可操作的优化方案**，帮你在保证 `await` 正确使用的同时，获得更可靠的 MIME 类型，并避免因大小限制导致的截断。 --- ## 1. 确保正确使用 `await` ```python async def on_message(self, ctx): if ctx.message.type == "video": # ✅ 必须等待下载完成 await self.sdk.download_media(ctx.message.content) path = ctx.message.content.file_path print(f"Downloaded to: {path}") # 现在文件一定已经写完（除非出现异常） if not os.path.exists(path): print("⚠️ 文件不存在，可能下载被中止或超出大小限制") return # 后续处理…… ``` > **Tip**：把整个 `on_message` 包裹在 `try/except` 中，捕获 `asyncio.TimeoutError` 或 SDK 自定义的异常，以便在网络或大小限制问题出现时给出友好提示。 --- ## 2. 从文件本身推断更准确的 MIME 类型 ### 2.1 使用纯 Python 的 `mimetypes`（基于扩展名） ```python import mimetypes def guess_mime_from_path(path: str) -> str: mime, _ = mimetypes.guess_type(path) return mime or "application/octet-stream" ``` ### 2.2 使用 `python-magic`（基于文件头部魔数） —— 推荐 ```bash # 在你的环境中安装（一次性） pip install python-magic-bin # Windows# 或 pip install python-magic # Linux/macOS（需要系统 libmagic） ``` ```python import magic def get_mime_from_file(path: str) -> str: try: mime = magic.from_file(path, mime=True) return mime except Exception as e: print(f"魔数检测失败: {e}") return "application/octet-stream" ``` ### 2.3 在 `on_message` 中使用 ```python async def on_message(self, ctx): if ctx.message.type != "video": return await self.sdk.download_media(ctx.message.content) path = ctx.message.content.file_path print(f"Path: {path}") if not os.path.exists(path): print("❌ 文件未生成") return # 优先使用魔数，回退到扩展名猜测 mime = get_mime_from_file(path) if mime == "application/octet-stream": mime = guess_mime_from_path(path) print(f"检测到的 MIME: {mime}") # 这里可以放你的转码逻辑，例如： # if...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选回答质量优秀，全面覆盖了参考答案的核心知识点，包括 await 异步修复、python-magic 文件头检测、manifest.json 配置影响等。回答结构清晰，代码示例完整可用，还额外提供了分层回退策略和大小限制诊断方法，超出了最低要求。整体而言是一份高质量的技术排查与优化建议，适合直接用于生产环境改进。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅解决了用户提出的具体技术问题，还主动延伸到了生产环境中可能遇到的边界情况（如文件截断、MIME 识别失败的兜底策略）。回复结构清晰，代码示例具有高度的可复用性，完全符合专业 AI 评测标准。 【KIMI】候选输出是一份高质量的故障排查与修复指南。准确诊断了异步调用缺失和 MIME 降级两大核心问题，分析深入且覆盖多种边缘情况（截断、服务器头缺失、魔数识别）。方案具备很强的可操作性，提供了完整的代码实现和配置调整建议，符合生产环境需求。整体结构清晰，从问题根因到解决方案再到完整示例，层层递进，专业性强。

困难难度评测结果

  • 得分：3.7 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：

{"command":"ls -ld /tmp/claw","exit_code":0,"stdout":"drwxrwxrwt 2 root root 40 Jun 10 08:00 /tmp/claw","stderr":""}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出实质上只是一条 ls 命令的执行结果，属于对话中间步骤的工具调用输出，而非对「现在呢？」这一问题的实质性回答。与参考答案相比，参考答案提供了完整的根因分析、代码加固方案和部署建议，而候选输出几乎没有提供任何有价值的诊断或修复内容。整体质量极低，远未达到及格线。 【GEMINI】模型表现极差。在面对明确的权限报错时，模型没有进行逻辑分析，而是盲目执行了一个简单的 ls 命令，未能给出任何实质性的解决方案或修复建议。其输出与参考答案要求的深度分析和工程化建议严重脱节，未能体现出作为 AI 专家的诊断能力。 【KIMI】候选输出严重偏离题目要求。题目描述的是一个复杂的 OpenClaw 插件媒体处理故障诊断场景，需要分析权限冲突、下载失败链式反应、以及提供系统性的修复方案。但候选输出仅执行了一个完全无关的 `ls -ld /tmp/claw` 命令，该命令检查的是配置中的 `temp_path` 而非问题核心的 `media_path`，且没有任何分析、解释或建议。候选输出未能识别任何关键问题点，也未提供任何有价值的修复方案，在所有三个评分维度上均得零分。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

加载中...
100%