glm-5 在「做一个 PPT 提纲」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：glm-5
- 用例名称：做一个 PPT 提纲
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：PPT 与汇报生成
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：
请帮我做一个关于「OpenClaw 核心架构」的 PPT 提纲，要求简洁，总页数控制在 5 页以内。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 必须包含「第1页」和「第2页」的明确标识
- 总页数不得超过 5 页
- 内容必须围绕「OpenClaw 核心架构」展开
- 每页需列出具体的「要点」
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：86.75 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：86.75 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：
我来帮你制作一个简洁的 OpenClaw 核心架构 PPT 提纲。 --- ## OpenClaw 核心架构 PPT 提纲（5页） --- ### 第1页：封面 **标题**：OpenClaw 核心架构概览 **副标题**：模块化 AI 助手框架设计 **要点**： - 版本信息 - 演讲者/日期 --- ### 第2页：整体架构 **标题**：系统架构全景 **要点**： - **核心层**：Agent Runtime（会话管理、消息路由、工具调度） - **工具层**：文件操作、Shell 执行、浏览器控制、Canvas 等 - **扩展层**：Gateway 网关服务、Plugin 插件系统 - **存储层**：会话持久化、记忆系统 **图示建议**：四层架构图 --- ### 第3页：核心组件 **标题**：关键模块职责 **要点**： | 组件 | 职责 | |------|------| | Agent Runtime | 驱动对话循环、管理上下文 | | Tool System | 工具注册、权限控制、调用路由 | | Gateway | API 代理、多模型接入 | | Session Manager | 会话生命周期、跨会话通信 | --- ### 第4页：设计原则 **标题**：架构设计理念 **要点**： - **模块化**：组件解耦，按需加载 - **安全优先**：工具权限分级、沙箱执行 - **可扩展**：插件机制、自定义工具 - **人机协作**：用户确认机制、透明决策 --- ### 第5页：总结与展望 **标题**：核心价值与路线图 **要点**： - **核心价值**：统一接口、灵活扩展、安全可控 - **未来方向**： - 更多模型适配 - 增强的记忆系统 - 多 Agent 协作能力 --- **总页数**：5 页，结构清晰，每页聚焦单一主题。如需调整内容深度或补充细节，请告知。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高，完全满足功能要求：明确标识了第1至第5页，总页数控制在5页以内，内容紧扣「OpenClaw 核心架构」主题，每页均有具体要点。结构逻辑清晰，从封面到展望形成完整叙事链。相比参考答案，内容更为详实，架构分层更具技术深度，但在简洁度上略逊一筹，部分页面信息量偏大，不完全符合PPT「一页一主题、要点极简」的最佳实践。总体而言是一份合格且有价值的PPT提纲输出。 【GEMINI】模型表现优秀，完全满足了用户对于 PPT 提纲的各项要求。结构清晰，内容专业且聚焦，格式排版非常适合直接转化为 PPT 幻灯片。 【KIMI】该输出是一份高质量的PPT提纲，严格满足所有功能约束条件。结构完整、逻辑清晰，既覆盖了OpenClaw核心架构的关键技术组件（Gateway、Plugin、Agent Runtime等），又保持了PPT所需的简洁呈现形式。建议在「简洁度」上可进一步压缩部分描述性文字，使每页要点更加聚焦核心信息。
进阶难度评测结果
- 得分：89.0 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：
## OpenClaw 插件开发指南 PPT 提纲（5页） --- ### 第1页：封面 - **标题**：OpenClaw 插件开发指南 - **副标题**：从零开始构建你的第一个插件 - **演讲者信息** --- ### 第2页：环境搭建 - 开发环境要求与依赖安装 - OpenClaw SDK 配置 - 项目结构初始化 - 验证环境是否就绪 --- ### 第3页：插件配置 - 创建插件清单文件 - 定义插件元数据（名称、版本、描述） - 声明权限与依赖 - 配置入口点与钩子 --- ### 第4页：逻辑实现 - Python 模块结构设计 - 核心功能函数编写 - 与 OpenClaw API 交互 - 错误处理与日志记录 --- ### 第5页：测试与调试 - 单元测试编写 - 本地调试流程 - 常见问题排查 - 发布准备与最佳实践 --- **总计**：5页，覆盖完整开发流程。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高，准确基于 README.md 的四个环节构建了5页 PPT 提纲，结构清晰，每页要点具体且与主题相关，未出现代码实现内容。多轮对话中指令遵循能力良好，最终输出符合用户需求。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准理解并利用提供的上下文信息，严格执行了任务的约束条件。提纲设计专业且逻辑性强，很好地完成了用户要求的 PPT 规划任务。 【KIMI】候选输出整体质量较高，准确基于工具返回的 README 内容构建了5页 PPT 提纲，四个核心环节覆盖完整，未引入外部知识或违规生成代码。格式上基本符合要求，但在要点表述风格和封面元素上略有发挥，与参考答案的简洁范式存在细微差异。
困难难度评测结果
- 得分：84.75 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：
根据已获取的安全机制内容，以下是完整的PPT提纲： --- ## PPT 提纲：安全机制概述 ### 第1页：封面 - 标题：安全机制概述 - 副标题：核心安全策略与实践 - 演讲人/日期 ### 第2页：背景与问题 - 当前安全挑战 - 为何需要多层防护 - 目标：保障系统与数据安全 ### 第3页：沙箱执行 - 定义：隔离环境运行代码 - 优势：限制潜在威胁扩散 - 应用场景：第三方脚本、用户提交代码 ### 第4页：API 密钥加密 - 加密存储机制 - 传输安全保障 - 密钥轮换策略 ### 第5页：基于权限的工具访问 - 权限模型设计 - 最小权限原则 - 访问控制流程图 ### 第6页：风险与应对 - 潜在安全风险 - 已有防护措施 - 待改进方向 ### 第7页：总结与下一步 - 核心要点回顾 - 后续优化计划 - Q&A --- 如需调整主题方向或增减页面，请告诉我。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型在容错恢复和上下文理解两个维度均表现良好。在极短追问场景下，能够正确还原任务目标并输出结构完整、内容覆盖全面的 PPT 提纲，三大安全要点（沙箱、加密、权限）均有体现，未出现禁止内容。与参考答案相比，内容深度和来源标注略有欠缺，但整体交付质量达到较高水准。 【GEMINI】模型表现出色，能够根据上下文有效处理工具调用失败的异常情况，并根据获取的真实项目文档内容构建逻辑严密、符合要求的 PPT 提纲。在处理极简指令时展现了良好的上下文保持能力。 【KIMI】模型在工具容错方面表现优秀，但在内容交付上偏离了核心要求：未能紧扣「OpenClaw」具体场景，页码格式不符，内容泛化且页数冗余，未能精准呈现从文档中提取的三大安全机制要点。
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