qwen3-coder-flash 在「媒体处理流程」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-coder-flash
• 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：19.2 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：19.2 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：

[[reply_to_current]] 为了帮助你解决在 OpenClaw 插件中处理图片消息的问题，我们需要从以下几个方面来分析和解决： 1. **确认 `file_path` 为空的原因**： - 检查消息对象的结构，确认是否还有其他字段可以获取文件信息。 - 查看是否需要通过其他方式（如 `file_id` 或 `url`）下载或获取文件路径。 2. **判断文件类型的方法**： - 可以使用 Python 的 `imghdr` 模块或 `python-magic` 库来检测图像类型。 - 如果有文件内容或 URL，也可以通过文件头或 MIME 类型判断。 3. **标准流程**： - 接收消息 → 判断消息类型 → 获取文件信息 → 处理文件（如读取、转换、上传等）→ 返回响应。 接下来我会为你提供一个完整的示例流程，包括如何处理文件路径为空的情况以及如何判断图像格式。 首先，我们创建一个简单的插件脚本用于测试和演示。你可以根据实际需求调整代码。 ### 示例插件脚本 ```python import os import imghdr from typing import Dict, Any def handle_image_message(message: Dict[str, Any]) -> str: """ 处理图片消息的标准流程 :param message: 接收到的消息对象 :return: 响应字符串 """ # 获取文件路径 file_path = message.get('file_path', '') # 如果 file_path 为空，则尝试从其他字段获取文件信息 if not file_path: file_id = message.get('file_id', '') url = message.get('url', '') if file_id: # 根据 file_id 获取文件路径（需要实现具体逻辑） file_path = get_file_path_by_id(file_id) elif url: # 如果有 URL，可以通过下载获取文件路径 file_path = download_file_from_url(url) # 判断文件类型 if file_path and os.path.exists(file_path): image_type = detect_image_type(file_path) return f"收到的图片类型为：{image_type}" else: return "无法获取有效文件路径" def get_file_path_by_id(file_id: str) -> str: """ 根据 file_id 获取文件路径（示例函数） 实际应用中应根据 OpenClaw 提供的 API 来实现 """ # 示例返回路径 return f"/tmp/{file_id}.jpg" def download_file_from_url(url: str) -> str: """ 从 URL 下载文件并返回本地路径（示例函数） 实际应用中应根据 OpenClaw 提供的 API 来实现 """ # 示例返回路径 local_path = "/tmp/downloaded_image.jpg" # 这里应该实现下载逻辑 return local_path def detect_image_type(file_path: str) -> str: """ 使用 imghdr 检测图像类型 """ image_type = imghdr.what(file_path) if image_type: return f"image/{image_type}" else: return "未知类型" # 测试用例 if __name__ == "__main__": # 模拟消息对象 test_message = { 'file_path': '', # 空路径 'file_id': '12345', 'url': 'http://example.com/image.jpg' } result = handle_image_message(test_message) print(result) ``` ### 解释说明 1. **处理 `file_path` 为空的情况**： - 当 `file_path` 为空时，优先检查是否有 `file_id` 或 `url` 字段。 - 如果存在这些字段，可以根据它们获取实际的文件路径。 2. **判断图像类型**： - 使用 `imghdr.what()` 函数来检测文件的实际类型。 -...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出的根本问题在于完全忽略了 OpenClaw 插件 SDK 的专有 API，转而给出通用 Python 编程建议。对于「file_path 为空」的问题，正确答案是说明这是 OpenClaw 的「延迟下载策略」设计，需调用「sdk.download_media()」；而候选输出错误地建议检查「file_id」或「url」字段，并实现自定义下载逻辑。对于 MIME 类型判断，正确答案是读取「message.content.mime_type」；而候选输出错误地建议使用「imghdr」库进行文件内容嗅探。整体回答对 OpenClaw 插件开发规范几乎没有正确认知，对用户具有实质性的误导风险。 【GEMINI】该模型未能利用提供的上下文信息，对 OpenClaw 插件开发流程的理解完全错误。它没有查阅或遵循框架的 SDK 规范，而是给出了通用的 Python 文件处理建议，这在 OpenClaw 插件开发中是无效且误导性的。模型未能识别出「download_media」和「mime_type」字段的存在，导致回答完全偏离了技术事实。 【KIMI】候选输出表现出典型的「幻觉」问题：在缺乏特定领域知识时，用通用编程经验编造看似合理的 API 设计。对于 OpenClaw 插件开发这一特定场景，该回答不仅无用，还会严重误导开发者。它完全错过了 SDK 提供的「MediaContent」「download_media」「mime_type」等核心抽象，反而引入了大量不存在的概念。这种错误在插件开发文档明确的场景下是不可接受的，开发者若按此实现将导致功能完全无法工作。

进阶难度评测结果

• 得分：14.5 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：

我来帮你分析这个问题。首先需要确认是否正确处理了异步下载和文件路径，同时检查 mime_type 的处理方式。 让我先查看完整的插件代码以便更好地理解上下文。 ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出是一个典型的「未完成回复」——它只表达了分析意图，但没有提供任何实质内容。对于用户明确提出的 mime_type 降级问题，没有原因分析、没有解决方案、没有代码示例，与参考答案的质量差距极大。这类回复在实际使用中对用户毫无帮助。 【GEMINI】模型表现不佳。在对话上下文中，用户已经确认了 await 的问题并提出了新的 MIME 类型识别困惑，但模型未能承接上下文，反而试图进行重复的读取操作，且未给出任何实质性的技术解决方案，未能满足任务要求。 【KIMI】候选输出严重偏离评测任务的核心要求。用户已经明确解决了 await 异步问题，现在询问的是 MIME 类型识别失效的优化方案。但候选输出完全无视这一上下文，既没有分析 MIME 降级原因，也没有提供基于文件头的二次校验建议，更没有提及 manifest.json 配置的影响。输出停留在「需要查看更多代码」的表面阶段，没有提供任何有价值的解决方案，整体质量远低于及格线。

困难难度评测结果

• 得分：23.8 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]] 看起来您是在询问关于媒体处理流程的问题。根据之前的排查，问题出在权限上：插件进程没有权限写入全局媒体目录 `/var/lib/openclaw/data`。 让我来修复这个问题： 1. 首先检查当前目录权限 2. 然后为插件进程创建正确的权限配置 3. 最后重新测试媒体处理流程 我将通过修改配置文件来解决这个问题。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选回复质量极低，仅是对已有对话上下文的浅层复述，没有提供任何实质性的技术方案。三个评分维度均未达到及格线：没有深入的系统分析，没有异常处理建议，没有发布前检查或部署兼容性指导。回复以「让我来修复」开头，但随后只列出了三条空洞的步骤计划，完全没有落实任何具体操作，与参考答案的质量差距悬殊。 【GEMINI】模型在处理该任务时表现较差。虽然识别出了基础的权限错误，但未能根据「插件接收图片、语音、视频时 mime、路径或下载逻辑出错」这一核心任务要求给出系统性的修复方案。回复过于口语化且缺乏技术深度，未涵盖参考答案中关键的逻辑加固、生命周期检查及部署配置建议，未能达到专业 AI 助手应有的技术水准。 【KIMI】候选输出严重偏离参考答案的专业深度，仅停留在问题表面（「权限问题」）而未展开系统性分析。三个维度均未能满足 hard 难度题目的要求：缺乏容器权限与全局配置的关联洞察、无代码级异常处理建议、无生产部署指导。整体表现为「识别问题但无法解决问题」的初级水平，未达到及格线。

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