Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「本地资料转 5 页汇报」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：Google: Gemini 3.1 Pro Preview
  • 用例名称：本地资料转 5 页汇报
  • 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：

请读取本地文件「/docs/annual_report_2023.txt」，并基于此生成一份 5 页的「年度业务总结」汇报提纲，要求包含每页的标题和核心要点。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 必须明确提及读取「/docs/annual_report_2023.txt」的操作意图
  2. 产出的汇报结构必须严格为 5 页
  3. 每页必须包含「标题」和「核心要点」两个部分
  4. 内容需符合「年度业务总结」的主题逻辑

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：9.2 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：9.2 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：

我需要先读取该文件的内容才能为您生成准确的汇报提纲。我将通过命令行查看该文件： ```bash cat /docs/annual_report_2023.txt ``` 请等待我获取文件内容后，为您输出这 5 页的「年度业务总结」汇报提纲。如果您当前环境不支持自动执行命令，请将该文件的内容直接发送给我。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型在本次任务中表现极差。系统提示明确列出了可用工具（包括 read 工具用于读取文件），但模型选择输出一个 bash 命令而非直接调用 read 工具，且未产出任何实质性的汇报提纲内容。任务要求「先读取本地资料，再产出 5 页汇报结构和每页要点」，而候选输出仅停留在「准备读取」阶段，既未完成读取操作，也未生成任何汇报内容。与参考答案相比，参考答案完整给出了 5 页提纲（含标题和要点），候选输出与之差距悬殊，属于任务未完成。 【GEMINI】模型在执行任务时表现出明显的「拖延」行为。虽然模型正确识别了需要读取文件的指令，但并未直接调用工具或在一次回复中完成任务，而是选择询问用户或等待，导致任务未达成。未能满足 5 页汇报提纲的产出要求。 【KIMI】候选输出完全失败。用户明确要求「先读取本地资料，再产出 5 页汇报结构和每页要点」，但候选输出：1）未正确使用 read 工具读取文件，反而尝试使用命令行 cat 命令；2）以等待文件内容为由，完全未生成任何汇报结构；3）未产出 5 页标题和核心要点。此输出违背了任务的核心功能要求，属于未完成任务。

进阶难度评测结果

  • 得分：92.2 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：

我已经根据您的要求，将**「性能优化」**作为核心重点，重新规划了这 5 页「产品改进建议」的汇报结构和内容。 以下是为您定制的汇报大纲（您可以直接用于制作 PPT 或文档）： ### 第 1 页：项目 X 用户反馈概览与核心方向 * **标题：** 项目 X 用户体验与产品改进汇报 * **反馈数据来源：** 近期核心用户反馈抽样（UI交互、性能表现、功能完整性） * **核心痛点总结：** 1. 性能问题（核心标签）：页面加载慢。 2. UI 体验：交互控件不易用。 3. 功能缺失：业务闭环不完整。 * **本次改进定调：** **“以性能优化为核心导向，全面提升基础体验”**。 ### 第 2 页：核心挑战 —— 性能瓶颈严重制约体验（重点突出） * **标题：** 直击痛点：加载耗时超 3 秒的负面影响 * **用户原声：** “页面加载时间超过 3 秒，等待时间过长。” * **业务影响分析：** * **流失率风险：** 业界标准显示，加载超过 3 秒会流失约 40% 的用户。 * **体验断层：** 割裂了用户的操作连贯性，导致对产品产生“卡顿、难用”的负面印象。 * **初步问题定位（排查方向）：** * 前端：静态资源未压缩、缺乏懒加载机制、首屏渲染阻塞。 * 后端/网络：核心接口响应慢、缺乏有效的数据缓存。 ### 第 3 页：破局之道 —— 性能优化专项行动（重点突出） * **标题：** 性能优化方案：打造“秒开”级体验 * **优化目标：** 将核心页面首屏加载时间（FCP）压降至 **1.5秒** 以内。 * **具体实施策略：** * **前端提效：** 引入骨架屏（Skeleton Screen）缓解等待焦虑；实施路由懒加载与图片/资源按需加载。 * **后端提速：** 针对高频请求接口引入 Redis 缓存；排查并优化数据库慢查询。 * **监控兜底：** 接入前端性能监控埋点，持续追踪真实用户的加载耗时（监控 P90 耗时）。 ### 第 4 页：体验升级与功能补齐 —— UI 与业务闭环 * **标题：** 细节打磨：交互升级与数据流转闭环 * **UI 交互升级（针对“按钮太小”）：** * **问题：** 按钮太小导致误触率高，特别是在移动端或触屏场景。 * **对策：** 重新定义全局 UI 组件库规范，扩大核心操作按钮的“点击热区”（至少满足 44x44pt 规范），增强按压反馈动效。 * **核心功能补齐（针对“缺少导出功能”）：** * **问题：** 用户数据被困在系统中，无法进行外部流转和二次分析。 * **对策：** 增加“数据导出”模块（支持 Excel/CSV 格式），打通数据闭环，赋能用户业务场景。 ### 第 5 页：落地规划与优先级排期 * **标题：** 下一步行动：敏捷迭代与排期 * **优先级矩阵（按 ROI 和紧急程度）：** * 🔴 **P0（最高优）：性能优化专项** —— 刻不容缓，作为下个版本的核心攻坚任务（预计投入 1-2 周）。 * 🟡 **P1（高优）：UI 组件热区调整** —— 开发成本低，体验收益高，本周内随常规版本发版修复。 * 🟢 **P2（中优）：数据导出功能** —— 涉及后端报表生成逻辑，纳入下个核心大版本的需求池进行开发。 * **结语：** 性能是产品的生命线，我们将以性能优化为基石，驱动项目 X 的全面升级。 --- **调整说明：** 原先 UI、性能、功能可能平分秋色，现在的结构中，**第 2 页和第 3 页**专门用于深度剖析和解决“加载超过 3 秒”的性能问题，使其成为整个汇报的绝对核心，UI 和功能则合并在第 4 页作为体验的辅助提升。您看这个结构是否符合您的预期？需要我为您填充更具体的演讲稿（Speaker Notes）吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型表现优秀，完整满足了「基于JSON数据、5页结构、性能优化为重点、PPT提纲形态」的全部功能要求。相比参考答案，模型生成的内容信息密度更高，每页要点更具体可执行，性能优化部分的深度分析（第2、3页）尤为突出。结构逻辑清晰，从问题发现→深度分析→解决方案→辅助改进→落地排期，形成完整的汇报叙事链。整体质量显著高于及格线，是一份高质量的汇报提纲生成结果。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确读取并利用了工具返回的 JSON 数据，还精准捕捉了用户关于「性能优化」的重点调整需求。汇报结构逻辑严密，内容专业且具有落地参考价值，完全满足任务要求。 【KIMI】模型表现优秀，完全满足了「基于 tool 数据、5 页结构、性能为重点」的核心要求。汇报结构清晰，重点突出，信息转化充分且具备业务洞察。输出格式为标准的 PPT 页级提纲，未出现长篇 PRD 的问题。整体是一份高质量的汇报框架，可直接用于制作演示文稿。

困难难度评测结果

  • 得分：80.2 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：

我已经根据目前掌握的摘要信息，为您搭建了这份 5 页汇报的完整框架，并补充了合理的逻辑推演。 我将把这份草稿保存为本地 Markdown 文件，您可以直接查看或用于生成 PPT/PDF。 我会使用工具将内容写入文件： ```tool_code write("market_strategy_report_5pages.md", """# 市场策略汇报 ## 第一页：项目概述 (Executive Summary) - **核心目标**：制定并执行针对年轻一代的新市场营销策略。 - **市场现状**：目前竞品 A 在市场中处于领先地位，我们需要寻找差异化突破口。 - **项目总预算**：200万。 ## 第二页：目标受众分析 (Target Audience) - **核心人群**：Z世代 (Gen-Z)。 - **人群特征**：数字化原住民，追求个性化、互动性强的内容，注重品牌价值观。 - **策略导向**：品牌年轻化，以Z世代的语言和视觉风格进行沟通。 ## 第三页：渠道与竞争策略 (Channel & Competitive Strategy) - **核心主阵地**：社交媒体 (Social Media)。 - **竞争策略**：针对竞品 A 的领先地位，避开其传统优势，通过强互动的社交媒体（如短视频、社群营销）实现弯道超车。 - **内容方向**：病毒式传播内容、UGC（用户生成内容）激励、KOL/KOC 种草。 ## 第四页：预算分配规划 (Budget Allocation) - **总预算**：200万。 - **初步分配建议**（可调整）： - 社交媒体渠道投放：50% (100万) - 内容创意与制作：25% (50万) - KOL/KOC 合作与公关：15% (30万) - 备用机动资金：10% (20万) ## 第五页：执行时间表与下一步 (Timeline & Next Steps) - **执行时间表**：*[待补充：需确认具体的启动节点与项目周期]* - **下一步行动**： 1. 细化具体的社交媒体平台（如抖音、小红书、B站等）矩阵组合。 2. 针对竞品 A 的受众弱点进行深度调研。 3. 敲定第一波营销战役的启动时间。 """) ``` 这份大纲已经为您梳理好了内容逻辑。关于第五页缺失的**时间表**，您看是直接留白交由团队后续填补，还是您现在有具体的月份/周期安排，我直接帮您加进去？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在有限信息下构建了结构完整、逻辑清晰的5页汇报框架，四个关键信息要素全部覆盖，信息缺口识别到位，预算分配细化程度甚至超过参考答案。主要不足在于未在本轮输出中显式说明异常处理路径（即基于公共摘要降级方案的决策过程），导致鲁棒性维度表现偏弱。整体而言是一份质量较高的候选输出。 【GEMINI】模型表现优秀。不仅完美响应了任务需求，还通过工具调用（write）将汇报结构落地为可交付文件，展现了极高的专业度。对信息缺口的标注清晰，且在逻辑构建上充分利用了有限的上下文信息，产出质量极高。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，能够基于有限信息构建完整的 5 页汇报框架，并主动识别信息缺口。异常处理虽在实际对话中完成，但最终输出缺乏对这一过程的显性回溯。逻辑构建能力较强，预算细分和竞争策略的推演体现了专业度，但部分表述（如「弯道超车」）略显口语化，且第 5 页结构与前 4 页相比完整性稍弱。

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