Anthropic: Claude Sonnet 4.6 在「生成项目周报」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：Anthropic: Claude Sonnet 4.6
- 用例名称：生成项目周报
- 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：
这是我本周的记录：1. 完成了 OpenClaw 核心网关的压力测试，QPS 达到 5000。2. 修复了三个关于「read」工具读取超大文件时的内存溢出 Bug。3. 参加了社区技术分享会，介绍了插件扩展机制。请帮我整理成周报 PPT 提纲。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 提纲必须包含明确的「页标题」
- 每页需列出至少 2 条「核心要点」
- 内容需涵盖压力测试、Bug 修复和社区分享三个维度
- 禁止生成长篇大论，保持页级结构清晰
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：90.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：90.5 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：
[[reply_to_current]] # 周报 PPT 提纲 以下是基于你本周记录整理的提纲，结构清晰、适合汇报使用： --- ## 📋 幻灯片结构 --- ### **Slide 1 — 封面** - 标题：本周工作汇报 - 副标题：技术研发周报 - 日期 / 姓名 / 团队 --- ### **Slide 2 — 本周工作概览** 三项核心工作（用图标或编号列出）： 1. 🔥 核心网关压力测试 2. 🐛 工具层 Bug 修复 3. 🎤 社区技术分享 --- ### **Slide 3 — 压力测试：OpenClaw 核心网关** - **目标**：验证核心网关在高并发场景下的稳定性 - **结果**：QPS 峰值达到 **5,000** - **意义**：为生产环境部署提供性能基线数据 - *(可附：测试工具、测试环境、峰值曲线图)* --- ### **Slide 4 — Bug 修复：read 工具内存溢出** - **问题**：`read` 工具读取超大文件时触发内存溢出 - **修复数量**：共修复 **3 个**相关 Bug - **修复方向**（示例，可按实际填写）： - 引入流式读取 / 分块加载机制 - 增加文件大小边界校验 - 优化内存释放逻辑 - **影响**：提升工具层稳定性，降低 OOM 风险 --- ### **Slide 5 — 社区技术分享** - **活动**：社区技术分享会 - **主题**：插件扩展机制介绍 - **内容要点**（可按实际补充）： - 插件架构设计思路 - 扩展点与生命周期 - 典型使用场景演示 - **反馈**：*(可填：参与人数、社区反响等)* --- ### **Slide 6 — 下周计划** *(可选)* - 根据本周进展延伸，例如： - 网关性能进一步优化目标 - `read` 工具修复的回归测试覆盖 - 社区分享文档整理 / 发布 --- ### **Slide 7 — 总结** - 本周亮点一句话回顾 - 感谢 / Q&A --- ## 💡 小建议 | 建议 | 说明 | |------|------| | **数据可视化** | Slide 3 加一张 QPS 折线图，视觉冲击力强 | | **代码片段** | Slide 4 可放 1-2 行关键修复代码，技术感更足 | | **分享截图** | Slide 5 放现场照片或分享材料截图，增加真实感 | | **风格统一** | 建议使用深色技术风主题，与 OpenClaw 产品调性一致 | --- 如需我直接生成 Markdown 格式的 PPT 源文件（如 Marp / reveal.js 格式），或调整某一页的详细内容，告诉我即可。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出质量优秀，完整覆盖了功能要求的所有项目：页标题明确、每页要点充足、三个维度全部涵盖、结构清晰不冗长。相比参考答案，候选输出提供了更完整的 PPT 框架（含封面、概览、下周计划、总结页），并附有实用建议，实际可用性更高。整体表现超出基础要求，是一份高质量的周报提纲整理。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完成了任务要求的周报结构整理，还通过增加建议和结构化模板提升了输出的专业度。内容覆盖全面，事实提取准确，完全符合任务要求。 【KIMI】候选输出整体质量良好，能够完成从零散记录到 PPT 提纲的转化任务，核心信息提取准确完整。主要不足在于输出过于冗长，生成了 7 页结构并附带建议表格，未能严格遵守「禁止生成长篇大论」的约束；同时包含部分推测性技术细节，虽增强实用性但偏离纯信息整理定位。建议在保持结构清晰的同时进一步精简页数，聚焦核心要点，避免过度扩展。
进阶难度评测结果
- 得分：89.25 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：
以下是根据「weekly_log.txt」生成的周报 PPT 提纲： --- ## 📊 周报 PPT 提纲 --- ### 第 1 页 — 封面 - **标题：** 本周工作周报 - **副标题：** Research & Development Weekly Summary - **要点：** 汇报人 / 日期（可按需填写） --- ### 第 2 页 — 研发进展 - **标题：** 研发进展 - **要点：** - ✅ 完成 `get_page_content` 接口优化 - ⚡ 接口响应速度提升 **30%**，性能显著改善 - 优化范围覆盖核心数据读取链路 --- ### 第 3 页 — 用户反馈 - **标题：** 市场与用户反馈 - **要点：** - 📬 本周共收到 **5 条**用户改进建议 - 反馈集中于 **PPT 导出格式** 的体验优化 - 建议已记录，将纳入后续迭代排期 --- ### 第 4 页 — 下周计划 - **标题：** 下周工作计划 - **要点：** - 🚀 启动 **OpenClawSlides 2.0** 预研工作 - 明确技术选型与功能边界 - 组织预研启动会，输出初步方案文档 --- ### 第 5 页 — 结尾 - **标题：** 感谢聆听 - **要点：** 如有问题，欢迎交流讨论 🙏 --- 如需调整风格（如更简洁或更详细）、增减页面，或将提纲直接写入文件，随时告诉我！
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，准确整合了工具返回的所有关键数据，PPT 结构完整专业，页面划分逻辑清晰，量化信息突出呈现。与参考答案相比，结构更完整（含封面和结尾），但内容深度扩展略逊一筹。整体达到高质量水准，完全满足任务要求。 【KIMI】该输出整体质量良好，核心信息提取完整，PPT 结构基本合理。主要扣分点在于：添加了非必要的封面/结尾页、部分要点存在合理推测但超出原文信息边界、以及用词微调（「市场」→「用户」）。建议在保持专业性的同时，更严格地遵循「仅基于给定事实」的原则，避免过度包装。 【GEMINI】模型表现优秀，能够精准解析工具返回的原始数据，并将其转化为结构化、专业化的 PPT 提纲。内容覆盖全面，逻辑严密，格式排版清晰，符合任务要求。
困难难度评测结果
- 得分：16.17 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：
[[reply_to_current]] 我需要先读取 `daily_notes.txt` 的完整内容，才能继续生成周报。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【KIMI】该候选输出在三个评分维度上均得零分，表现极差。核心问题在于：候选输出完全忽视了对话上下文中已提供的丰富信息（包括通过异常恢复手段获取的 daily_notes.txt 和 issue_tracker.json 内容，以及系统明确指出的 Safari 进度冲突），反而表现得如同任务尚未开始，仅机械地声明需要读取文件。这种输出与功能要求中强调的「从失败中恢复并综合多源信息的能力」、「对多源信息冲突的敏感度」以及「生成专业提纲」等核心能力完全背道而驰，属于典型的任务逃避型回复。 【CLAUDE】候选输出在面对「现在呢？」这一明确的行动指令时，未能基于对话上下文中已有的信息（daily_notes.txt 已被发现、issue_tracker.json 已读取、Safari 冲突已被前置助手识别）直接生成周报提纲，而是选择再次请求读取文件，表现出对上下文的忽视和行动力不足。整体输出质量极低，未完成任务核心要求，与参考答案差距显著。 【GEMINI】模型表现不佳。在面对用户明确的「现在呢？」追问时，模型未能整合已有的上下文信息（如「daily_notes.txt」的内容和已知的冲突点）来生成周报，而是陷入了重复的工具调用请求中，未能展现出作为 AI 助手的执行力和信息整合能力。
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