qwen3.5-27b 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：qwen3.5-27b
  • 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：

  1. 必须包含「第1页」和「第2页」的明确标识
  2. 总页数不得超过 5 页
  3. 内容必须围绕「OpenClaw 核心架构」展开
  4. 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：84.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：84.2 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：

# OpenClaw 核心架构 PPT 提纲（5 页内） --- ## 第 1 页：封面 **标题：** OpenClaw 核心架构解析 **副标题：** 智能体协作新范式 **信息项：** - 版本/日期 - 汇报人/部门 --- ## 第 2 页：背景与目标 **当前挑战：** - 传统 LLM 交互线性低效 - 多任务并行能力不足 - 上下文管理复杂 **OpenClaw 定位：** - 分布式智能体协作平台 - 支持本地化、模块化 AI 工作流 --- ## 第 3 页：整体架构图 ``` ┌─────────────────────────────────────┐ │ 前端界面 │ │ (CLI / Web UI / API Gateway) │ ├─────────────────────────────────────┤ │ 会话管理层 │ │ (Context & State) │ ├─────────────────────────────────────┤ │ 智能体调度中心 │ │ (Agent Orchestration) │ └──────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 第 4 页：三大核心模块 | 模块 | 功能 | 技术栈 | |------|------|--------| | **Session Manager** | 多会话隔离与状态保持 | SQLite + Redis | | **Agent Orchestrator** | 任务分发与结果聚合 | Actor Model | | **Tool Registry** | 工具链注册与动态加载 | Plugin System | --- ## 第 5 页：价值主张与路线图 **当前价值：** - ✅ 模块化设计，易扩展 - ✅ 资源占用可控（ 💡 **设计原则**：每页聚焦一个核心观点，数据可视化优先于文字堆砌。 是否需要我将此提纲导出为 Markdown 或 HTML 模板？

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，完整覆盖了5页结构，逻辑递进清晰（封面→背景→架构→模块→展望），每页均有明确标题和具体要点，基本满足功能要求。亮点在于使用表格和架构图增强了信息可读性，内容围绕OpenClaw核心架构主题展开。主要不足是部分内容在提纲阶段过于详细（技术栈、ASCII图、设计原则注释），使简洁度略有折扣。与参考答案相比，两者结构框架相近，候选输出在可视化呈现上有所创新，但边界控制稍弱。综合来看，是一份质量良好、实用性强的PPT提纲。 【GEMINI】该模型出色地完成了任务，不仅严格遵守了页数限制和主题要求，还通过表格和架构图等可视化手段提升了提纲的专业度。内容组织逻辑清晰，语言简洁有力，完全符合 PPT 演示的规范。 【KIMI】该输出是一份质量中上的PPT提纲，结构清晰、视觉化程度较高，但在标识格式严格匹配和核心术语覆盖方面存在可优化空间。整体符合用户「简洁、5页以内」的要求，但部分扩展内容（如设计原则、导出询问）略超出纯提纲的任务边界。

进阶难度评测结果

  • 得分：78.0 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 页内） ## 第 1 页：封面 - **标题**：OpenClaw 插件开发指南 - **副标题**：从环境搭建到测试部署的全流程解析 - **核心内容预览**：Setup → Manifest → Python Logic → Testing --- ## 第 2 页：一、环境搭建 (Setup Environment) - **目标**：快速构建安全隔离的插件开发生态 - **关键步骤**： - 安装 Python 3.8+ 及虚拟环境配置 - 初始化 Git 仓库与依赖管理 - 集成 OpenClaw CLI 工具链 - **最佳实践**：使用 Docker 容器化部署建议 --- ### 第 3 页：二、定义 manifest.yaml - **作用**：声明插件元数据（名称、版本、权限等） - **必选项**：name, version, entry_point, permissions - **高级配置**：自定义指令集绑定、资源限制说明 --- ### 第 4 页：三、Python 逻辑实现 - **架构模式**：基于装饰器的钩子函数设计 - **典型模块**： ```python @tool("greet") def greet(name): return f"Hello from {name}" ``` - **调试技巧**：日志轮转、断点设置、异常捕获策略 --- ### 第 5 页：四、测试与部署 - **单元测试框架**：pytest + mock 模拟外部依赖 - **自动化流水线**：CI/CD 集成示例（GitHub Actions） - **性能监控**：添加 Prometheus 指标埋点 - **上线检查清单**： - [ ] 所有测试通过 - [ ] 安全扫描无高危漏洞 - [ ] 文档已更新 - [ ] 灰度发布计划就绪

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出总体质量较高，准确基于 README.md 的四个环节构建了完整的5页 PPT 提纲，结构清晰，每页要点具体且有实际内容价值。主要问题是在第4页出现了实际的 Python 代码片段，违反了明确的「严禁生成具体代码」约束，这是一个较为关键的失误。建议将代码部分替换为对逻辑实现模式的文字描述。整体完成度良好，对 PPT 提纲场景的理解基本到位。 【GEMINI】模型能够很好地理解并利用提供的上下文信息进行提纲设计，结构清晰且逻辑连贯。但在执行负面约束（禁止生成代码）方面存在疏忽，导致在第 4 页输出了不必要的代码片段，影响了任务执行的合规性。 【KIMI】该候选输出在任务框架上基本合格，但在核心信息提取上严重失准。模型未能严格依据README的简洁四点进行提纲设计，而是大量引入外部技术细节和假设，甚至直接生成被禁止的Python代码示例。这反映出模型存在「过度发挥」倾向，在约束遵循和事实忠实度方面表现不佳。建议加强「仅基于给定材料」的约束意识，避免将通用知识混入特定任务输出。

困难难度评测结果

  • 得分：86.8 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：

以下是基于当前信息（安全机制：沙箱执行、API 密钥加密、权限控制）为您设计的 PPT 提纲草案。如果您有特定主题或受众，我可以进一步调整。 --- ### **PPT 提纲：OpenClaw 安全架构与实践** #### **第1页：封面** - 标题：OpenClaw 安全架构与实践 - 副标题：构建可信的 AI 代理执行环境 - 演讲者/团队名称 - 日期 #### **第2页：背景与问题** - 当前 AI 代理面临的安全挑战 - 工具调用风险 - 敏感数据泄露 - 未授权操作 - OpenClaw 的定位：安全优先的代理执行平台 #### **第3页：核心安全机制概览** - 三大支柱： 1. **沙箱执行**：隔离运行环境，防止越权操作 2. **API 密钥加密**：端到端加密保护凭证安全 3. **权限控制**：基于角色的工具访问策略 #### **第4页：沙箱执行机制** - 技术实现：容器化隔离 / 系统调用限制 - 优势：故障隔离、资源可控、行为审计 - 示例场景：恶意脚本拦截演示 #### **第5页：API 密钥加密方案** - 加密流程：生成 → 存储 → 使用 → 轮换 - 技术栈：KMS 集成 / 硬件安全模块（HSM）支持 - 合规性：符合 GDPR、SOC2 等标准 #### **第6页：权限控制模型** - RBAC（基于角色）设计：Admin / Operator / Auditor - 工具级细粒度控制：读/写/执行分离 - 实时审计日志与异常告警 #### **第7页：实践案例** - 场景1：企业私有部署中的密钥管理 - 场景2：多租户环境下的权限隔离 - 成果：0 安全事故记录（可替换为实际数据） #### **第8页：未来规划** - 增强型威胁检测（AI 驱动行为分析） - 零信任架构深化 - 开源社区共建计划 #### **第9页：Q&A** - 开放讨论环节 - 联系方式 / 文档链接 #### **第10页：致谢** - 感谢聆听 - 二维码（项目主页 / 报告下载） --- 需要我补充某一部分的细节、调整风格（如更技术向/商业向），或导出为 Markdown/PDF 格式吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现良好。在容错恢复方面，模型正确利用了备选工具调用的结果，并将获取的安全机制信息融入提纲，但恢复过程的显式说明较弱。在上下文理解与交付方面，模型在极短追问下准确还原任务目标，产出了结构清晰、内容详实的 PPT 提纲，核心安全要点（沙箱、加密、权限）均有覆盖，未触碰禁忌内容。主要不足是提纲略显臃肿，部分页面内容价值较低，与参考答案的精炼风格有一定差距。 【GEMINI】模型表现出色，能够精准处理工具调用失败的异常情况，并基于上下文信息高质量地完成了用户预期的任务。提纲内容逻辑严密，符合安全机制的描述，且严格遵守了格式要求。 【KIMI】模型在容错恢复方面表现完美，成功处理了工具调用失败并获取正确信息。但在交付质量上存在「过度工程」问题：虽然基本要素齐全，但将简洁提纲扩展为10页完整PPT方案，加入了大量EVAL_BLOB未提供的外部知识（合规标准、未来规划、多租户案例等），偏离了「简洁清晰的PPT提纲」这一核心要求。参考答案的4页骨架更为精准聚焦。

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