qwen3-4b 在「Webhook 转标准消息」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-4b
• 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：53.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：53.8 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：

要将接收到的 JSON 数据转换为 OpenClaw SDK 定义的标准消息对象，请遵循以下步骤： 1. **确认 SDK 消息结构**：查看 OpenClaw SDK 中 `Message` 类/结构体的定义（通常包含 `id` 和 `text` 字段）。 2. **字段映射**： - 将 JSON 的 `msg_id` 映射到 SDK 消息的 `id` 字段 - 将 JSON 的 `content` 映射到 SDK 消息的 `text` 字段 3. **示例代码（伪代码）**： ```python # 假设 SDK 提供了 Message 类 class Message: def __init__(self, id, text): self.id = id self.text = text # 转换逻辑 json_data = { "msg_id": "12345", "content": "Hello, OpenClaw!" } message = Message(json_data["msg_id"], json_data["content"]) ``` 4. **验证**：确保转换后的对象包含以下属性： - `id` (对应 msg_id) - `text` (对应 content) - 可能需要补充其他字段（如 timestamp、type 等，视 SDK 定义而定） 5. **错误处理**：如果 JSON 缺少必要字段，应进行验证并抛出异常或返回错误码。 建议查阅 OpenClaw SDK 文档中的消息对象定义，或查看项目中的 `message.py`/`message.go` 等文件以获取准确的字段名称和结构。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选答案在通用工程实践层面表述合理，但对 OpenClaw SDK 的具体消息模型理解严重不足：未指出正确的基类路径、未正确描述 content.text 的嵌套结构、未提及 Schema 校验机制。这是一道考察平台特定协议理解的题目，候选答案以「假设」和「建议查阅文档」规避了核心问题，与参考答案差距较大。 【GEMINI】模型在回答过程中表现出良好的逻辑组织能力，但由于未能准确引用 OpenClaw SDK 的具体类定义（如 MessageContent 嵌套结构），导致其提供的解决方案在实际开发中可能无法通过核心引擎的 Schema 校验。建议在处理此类特定框架问题时，优先检索项目上下文或文档以获取准确的类路径。 【KIMI】候选输出提供了看似合理但技术上不准确的解决方案。主要问题在于：1) 错误假设了 OpenClaw 消息结构的扁平化设计（实际为嵌套结构）；2) 未引用具体的 SDK 类路径和适配器机制；3) 建议用户自行查阅文档而非直接给出准确答案。该回答可能导致开发者实现与 OpenClaw 核心不兼容的消息格式，造成「字段不稳定」问题无法解决。建议严格依据 EVAL_BLOB 中的参考答案进行评分，强调对特定平台协议细节的准确掌握。

进阶难度评测结果

• 得分：31.8 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：

我明白了，你需要根据 Webhook 数据动态构建消息结构。以下是改进后的处理逻辑： ```python def handle_webhook(data): # 基础结构 message = { "message_id": data.get("id"), "content": {} } # 处理文本内容 if "body" in data: message["content"]["text"] = data["body"] # 处理图片内容（假设图片URL在"data"字段中） if "data" in data and "url" in data["data"]: message["content"]["image_url"] = data["data"]["url"] return message ``` 这个实现会： 1. 保持 `message_id` 字段 2. 创建空的 `content` 对象 3. 如果存在 `body` 字段，将其放入 `content.text` 4. 如果存在 `data.url` 字段，将其放入 `content.image_url` 你可以根据实际数据结构调整字段名。如果需要更复杂的格式，可以使用 SDK 提供的 `Message` 类进行封装： ```python from your_sdk import Message def handle_webhook(data): msg = Message( message_id=data.get("id"), text=data.get("body"), image_url=data.get("data", {}).get("url") ) return msg.to_dict() ``` 这个版本会自动处理字段嵌套，并确保符合 OpenClaw 的消息格式要求。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出具备基本的条件分支逻辑，能够初步区分文本与图片场景，但在消息结构设计和 SDK 使用两个关键维度上均未达到要求。未使用「type」字段区分消息段类型，未采用数组式 Segment 组合结构，也未调用 OpenClaw SDK 提供的标准组件。与参考答案相比，方案的规范性、可扩展性和 SDK 契合度均明显欠缺，整体质量偏低。 【GEMINI】模型未能正确理解 OpenClaw 的消息处理机制。在面对动态多媒体内容时，模型给出的方案是硬编码的字段映射，而非参考答案中要求的「消息段（Segments）」组合模式。这会导致在处理复杂消息时依然出现格式错误，未能解决用户提出的兼容性问题。 【KIMI】候选输出未能理解 OpenClaw 的标准消息格式要求，构造的 `content` 对象结构错误，且完全未使用 SDK 提供的 Segments 机制。虽然尝试处理动态内容，但方案不符合平台规范，无法解决「Invalid Message Format」问题。建议重新学习 OpenClaw 的 BaseMessage 定义和 MessageContent/Segment API。

困难难度评测结果

• 得分：36.2 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：

我已识别出两个关键问题： 1. **全局变量污染**：Webhook处理函数中使用了全局单例暂存消息上下文，需改为线程局部存储（thread-local） 2. **依赖缺失**：缺少`pydantic`导致Schema校验失败，需安装依赖 请执行以下操作： ```bash # 安装缺失依赖 pip install pydantic # 修改main.py转换逻辑（示例修正） # 原代码：global context # 修改为： import threading thread_local = threading.local() def webhook_to_message(webhook_data): thread_local.context = webhook_data # 线程局部存储 # ...后续处理逻辑 ``` 修改后请重新启动服务并测试高并发场景。需要我协助验证吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出识别出了两个表面问题（全局变量污染、缺少 pydantic），但技术方案存在关键错误（async 场景使用 threading.local 不适用），且对「字段不稳定」的根本原因（字段名映射、默认值、丢弃未知字段）未作深入处理，完全忽略了 OpenClaw 插件发布流程的合规要求。整体回答停留在浅层修复建议，未达到参考答案所要求的系统性重构深度。 【GEMINI】模型未能深入理解 OpenClaw 的异步上下文环境，给出的技术方案（如线程局部存储）存在架构性错误。对于「字段不稳定」这一核心问题，模型未能利用 Pydantic 的别名和校验机制提供防御性编程方案，且在插件发布流程的合规性指导上严重缺失。整体表现未达到处理复杂工程问题的专业水准。 【KIMI】候选输出识别了表面问题（全局变量、依赖缺失），但技术深度不足：异步上下文误用线程局部存储、完全缺失字段不稳定的根本解决方案（Pydantic 校验层）、忽略 OpenClaw 发布合规流程。与参考答案相比，在架构健壮性和发布合规性两个维度差距显著，故障恢复能力勉强及格。建议加强对异步编程模型（contextvars vs threading.local）和防御性数据校验的理解。

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