OpenAI: GPT-5 Nano 在「Webhook 转标准消息」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：OpenAI: GPT-5 Nano
  • 用例名称：Webhook 转标准消息
  • 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 OpenClaw 插件处理 Webhook 回调，收到的 JSON 包含「msg_id」和「content」，但我应该如何将其转换为 OpenClaw SDK 定义的标准消息对象，以确保「消息 ID」和「文本内容」能被核心正确识别？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 明确指出需继承或使用的 OpenClaw SDK 消息基类
  2. 正确映射「msg_id」到标准字段「id」或「message_id」
  3. 正确映射「content」到标准字段「text」或「body」
  4. 提及必须符合 OpenClaw 的 Schema 校验要求

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：61.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：61.2 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：

简要要点 - 将 webhook 的 msg_id 映射到 OpenClaw SDK 的消息对象的标识字段（通常是 id 或 message_id）。 - 将 content 映射到文本字段（sdk 里的 text 或 content，按你实际的 SDK 定义）。 - 如有需要，填充 type='text'、timestamp 等字段，并可把原始 payload 放入一个原始字段以便排错。 - 写一个小型适配器函数，将 webhook 的 JSON 转换成 SDK 能识别的标准消息对象。 通用映射规则（你可以直接照用，再按你 SDK 的字段名微调） - webhook: { msg_id: "...", content: "..." } - sdk 消息对象字段通常应包含：id（或 message_id）、text（或 content）、type、timestamp、raw（可选，保留原始 payload） - 最小可用版本：{ id: msg_id, text: content, type: 'text' } 两种常见语言的示例实现 1) JavaScript/TypeScript（Node.js） 假设 OpenClaw SDK 的消息对象接收一个简单对象 { id, text, type, timestamp, raw }，你可以这样写： ```js // 假设你已经导入了 OpenClaw SDK 的 Message 或相关类型 // import { Message } from '@openclaw/sdk'; // 根据你的实际包名调整 function webhookToSdkMessage(payload) { const { msg_id, content } = payload; // 基本映射：msg_id -> id, content -> text const message = { id: msg_id, text: content, type: 'text', timestamp: payload.timestamp || Date.now(), // 可选：保留原始 webhook 负载，便于调试 raw: payload }; // 如果 SDK 需要真正的 Message 实例，改成： // return new Message({ id: msg_id, text: content, type: 'text', timestamp: payload.timestamp, raw: payload }); return message; } ``` 要点 - 根据你 SDK 的实际构造方式，替换返回的类型（对象字面量 vs. Message 类实例）。 - 如 webhook 可能包含其他字段（如 user、conversation_id 等），可在 message 对象中再补充对应字段，以便核心识别和路由。 2) Python 如果 OpenClaw SDK 的消息对象类似于一个数据类或字典，示例如下： ```python # 假设 OpenClaw SDK 提供一个 Message 类 # from openclaw.sdk import Message def webhook_to_sdk_message(payload): msg_id = payload.get('msg_id') content = payload.get('content') # 基本映射：msg_id -> id, content -> text message = { 'id': msg_id, 'text': content, 'type': 'text', 'timestamp': payload.get('timestamp', int(time.time())), 'raw': payload } # 如果 SDK 真正需要一个 Message 实例： # return Message(id=msg_id, text=content, type='text', timestamp=payload.get('timestamp'), raw=payload) return message ``` 要点 - 同样地，按你 SDK 的实际构造方式返回一个符合核心预期的对象。 - 如果 content 可能包含 Markdown/HTML 等格式，可以再加一个 format 字段，例如 format='markdown'，以便后续处理。 实用的实现建议 - 先在代码里明确一个 adapter 函数，将 webhook JSON 转换为核心期望的消息对象，然后再把这个对象送入 OpenClaw...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型回答在形式上较为完整，提供了 JS 和 Python 两种语言的适配示例，结构清晰。但核心问题在于对 OpenClaw SDK 的具体协议理解严重不足：未能指出正确的基类路径「openclaw.plugin_sdk.models.Message」，将「content」错误地映射为顶层「text」字段而非嵌套的「content.text」结构，未提及 Schema 校验和消息适配器机制。这些都是参考答案中明确要求的关键点。模型的回答更像是一个通用的 Webhook 适配建议，而非针对 OpenClaw SDK 的精准指导，对实际开发者可能产生误导。 【GEMINI】模型生成结果具有很高的实用价值，通过适配器模式解决了字段不稳定的问题。虽然在引用特定 SDK 类名时稍显保守（采用了通用化处理），但其提供的代码结构和调试建议非常专业，能够有效引导用户完成开发任务。 【KIMI】该回答提供了较为完整的代码示例和通用思路，但在关键准确性上存在缺陷：未能精确指出 OpenClaw SDK 特定的 Message 类路径和字段结构，使用了过多不确定的「或」表述，且未提及「消息适配器」这一核心机制。回答偏向通用 Webhook 处理指南，而非针对 OpenClaw 平台的精准技术文档，对于需要确切 SDK 用法的开发者而言指导性不足。

进阶难度评测结果

  • 得分：40.0 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：

要实现对动态 webhook 数据的兼容处理，核心思路是把任意字段的输入规范化成 OpenClaw 期望的「BaseMessage」结构中的 content 部分。也就是说，不管 webhook 里是文字、图片、还是两者混合，最后都要落到一个固定的字段组合上，例如 content 里可能包含 text（文本）和 images（图片链接）两个可选项。 实现要点 - 提取文本：优先从 body，再从 text，避免硬编码为 data['body']。 - 提取图片：支持多种字段名，如 image、image_url、imageUrls、images、attachments 等，必要时从列表中提取 URL。 - 构造一个最小但严格的 BaseMessage 结构：包含 message_id 和 content，content 内至少有一个字段（text 或 images），确保 OpenClaw 能正确解析。 - 在实际部署中，若 OpenClaw SDK 提供了包装器/构造器，请把规范化后的对象通过该包装器输出为最终 JSON，而不是原样返回自由结构。 给出一个可直接使用的实现草案（请将其替换你现有的 handle_webhook 实现） 适用目标：Python 3.x - 新增一个辅助函数 _normalize_to_base_message(payload)，把任意 webhook payload 规范化为 BaseMessage 的 dict。 - handle_webhook 直接返回规范化后的结构，后续如果有 SDK 的包装器再接入。 代码 patch（更新文件：src/plugins/webhook_channel/handler.py） *** Begin Patch *** Update File: src/plugins/webhook_channel/handler.py +import uuid + +def _normalize_to_base_message(payload: dict) -> dict: + """ + Normalize an arbitrary webhook payload into the canonical BaseMessage + structure expected by OpenClaw. + - text: from payload['body'] or payload['text'] (if present) + - images: a list gathered from common image fields + """ + msg_id = str(payload.get("id") or payload.get("message_id") or uuid.uuid4()) + text = payload.get("body") or payload.get("text") + images = [] + # common image fields that might appear in webhook payloads + for key in ("image", "image_url", "imageUrls", "images", "attachments"): + if key not in payload: + continue + val = payload[key] + if not val: + continue + if isinstance(val, list): + for item in val: + if isinstance(item, dict) and "url" in item: + images.append(item["url"]) + else: + images.append(str(item)) + else: + images.append(str(val)) + content = {} + if text: + content["text"] = text + if images: + content["images"] = images + if not content: + # Ensure the BaseMessage always has a content field + content["text"] = "" + return {"message_id": msg_id, "content": content} + +def handle_webhook(data): + """ + Webhook entry point. + Converts dynamic payloads...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】候选输出在尝试解决动态 Webhook 数据处理问题时，展现了一定的字段兼容性考虑（支持多种图片字段名），但核心架构设计偏离了 OpenClaw SDK 的标准实践。关键问题在于：1）未采用参考答案强调的「Segments」消息段机制，导致缺少必需的「type」字段；2）未正确使用 SDK 提供的 MessageContent、TextSegment、ImageSegment 等包装器，而是自行构造了不符合规范的扁平化字典结构；3）虽然提到 SDK 包装器，但始终未能具体化，显示出对 OpenClaw 插件 SDK 接口的实际掌握不足。该方案若直接实施，很可能仍会导致「Invalid Message Format」错误，因为 OpenClaw 后台期望的是带类型标记的 Segment 数组，而非简单的 text/images 字段组合。

困难难度评测结果

  • 得分：58.8 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：

下面给出一个初步的改进方案和具体实现思路，帮助你把 Webhook 转标准消息的问题解决掉，并避免并发下的字段污染。 我先确认当前环境（基于你提供的信息）： - 插件 manifest 已知为 fast-webhook，入口 main.py。 - 现状问题：全局单例导致并发时上下文字段交叉污染；缺少 pydantic，无法进行严格的 Schema 校验。 - 目标：实现“Webhook 转标准消息”的高并发安全转换，使用明确的上下文传递和可选的 Schema 校验。 建议的实现要点（高层次）： 1) 取消全局单例上下文 - 不再把消息上下文存在全局变量中。 - 使用请求级别的上下文对象，作为转换函数的参数或通过 contextvars（如在异步/并发场景中）来传递。 2) 引入严格的输入/输出校验 - 通过 pydantic 定义输入 webhook 的模型和输出的标准消息模型，确保字段类型和必选项正确。 - 在依赖中加入 pydantic（如 requirements.txt 添加 pydantic>=1.x）。 3) 提供一个清晰的转换入口 - 将 webhook payload 转换成标准消息的逻辑封装成一个函数 convert_webhook_to_standard(payload, context=None)。 - 如果使用 contextvars，定义一个 ContextVar 来保存当前处理的上下文信息，但尽量避免跨请求共享。 4) 错误处理与日志 - 对无效输入返回明确的错误结构，便于上游系统重试或报警。 5) 兼容性与测试 - 保留接口兼容性，尽量不改变现有外部调用方式，只是内部实现变更。 - 增加简单的单元测试用例（若本地测试环境可以扩展）。 下一步我可以为你给出具体的代码改动（Patch），包括： - main.py 的改动：移除全局上下文，改为按请求传入的上下文；添加 convert_webhook_to_standard 函数。 - requirements.txt 的改动：加入 pydantic。 - 新增一个对 webhook 的简单校验模型（WebhookPayload、StandardMessage）的 pydantic 定义，并在转换时进行校验。 - 如果你愿意，我也可以给出一个最小可运行的示例，便于你在本地快速验证。 请确认是否继续让我直接帮你生成并应用这些补丁（apply_patch）到项目中，或者你希望先看具体的代码片段再决定。那么，我将提供一个完整的 Patch 草案，包含： - main.py 的核心转换实现 - 新增的 pydantic 模型定义 - requirements.txt 的更新 以及一个简单的使用示例。你也可以告诉我你 webhook 的实际字段，我可以把模型字段对齐到你的实际需求。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型对问题的诊断方向基本正确，识别了全局状态污染和缺少 Schema 校验两个核心问题，并给出了合理的改进思路框架。但整体回答过于「规划化」，缺乏实际执行：没有生成任何代码补丁，未使用 apply_patch 工具推进修复，未覆盖字段 alias 映射和防御性丢弃等关键技术细节，也未提及 OpenClaw 特定的发布验证命令。在工具可用的情况下，模型应主动读取 main.py 获取现状证据并直接给出 patch，而非停留在询问确认阶段。整体表现为「知道方向但未落地执行」。 【GEMINI】模型表现出良好的技术洞察力，能够准确诊断出「全局变量污染」和「缺少 Schema 校验」的核心问题。但在执行层面，模型过于倾向于「询问用户是否需要补丁」而非直接提供补丁，导致任务推进效率较低。建议在后续交互中，针对明确的系统问题，优先提供具体的代码补丁（Patch）以提升用户体验。 【KIMI】该模型回复结构清晰、语言专业，能够识别核心问题（全局状态、Pydantic 校验），但在关键细节上存在明显遗漏：未提供 alias 字段映射方案、未提及 openclaw plugin check 命令、未展示防御性编程的具体代码示例。回复偏向「咨询式」而非「解决式」，多次请求用户确认下一步行动，而非主动执行修复。与参考答案相比，技术深度和完整性均有差距，尤其在「字段不稳定」的根本原因解决和发布流程合规性方面未达标。

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