qwen3.5-27b 在「发布复盘汇报」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-27b
• 用例名称：发布复盘汇报
• 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：

这是昨天的发布日志：1. 22:00 开始发布，23:30 完成，比预期晚了 1 小时。2. 原因是数据库迁移脚本在生产环境执行缓慢。3. 发布后监控显示 CPU 占用率提升了 15%。请为我生成复盘提纲。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 提纲必须包含「结论」、「问题」和「行动项」三个逻辑层次
2. 准确提取日志中的时间延误、数据库脚本、CPU 占用等关键信息
3. 输出格式为页级提纲，每页包含标题和要点

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：80.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：80.0 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：

# 发布复盘提纲 ## 一、事件概览 | 项目 | 内容 | |------|------| | 发布时间 | 昨日 22:00 - 23:30 | | 计划时长 | 90 分钟 | | 实际时长 | 150 分钟 | | 偏差 | +60 分钟（超时 1 小时） | | 主要影响 | CPU 占用率提升 15% | ## 二、问题回顾 ### 2.1 核心问题 - **数据库迁移脚本执行缓慢**，导致整体发布延期 ### 2.2 时间线梳理 ``` 22:00 → 发布开始 ??:?? → 数据库迁移阶段出现延迟 23:30 → 发布完成 ``` ## 三、根因分析（待补充） ### 3.1 技术层面 - [ ] 迁移脚本是否缺少索引优化？ - [ ] 数据量是否超出预期？ - [ ] 生产环境与预发环境差异？ ### 3.2 流程层面 - [ ] 迁移前是否做过性能评估？ - [ ] 是否有回滚预案演练？ ## 四、影响评估 - ✅ 服务可用性：未中断 - ⚠️ 性能影响：CPU +15%（需持续观察是否回落） - 📊 业务影响：待确认（用户投诉/订单异常？） ## 五、改进措施 ### 5.1 短期（本周） - [ ] 监控 CPU 使用率是否恢复正常 - [ ] 审查本次迁移脚本，优化查询语句 - [ ] 建立发布超时预警机制（如超过 90 分钟自动告警） ### 5.2 长期 - [ ] 引入数据库变更的灰度执行机制 - [ ] 制定大表迁移专项规范 - [ ] 增加发布窗口缓冲时间 ## 六、待确认事项 1. CPU 升高是否与本次发布强相关？ 2. 是否有下游系统受到波及？ 3. 是否需要安排二次检查时间点？ --- > 💡 **建议**：可在此基础上组织 15 分钟的快速复盘会，重点讨论"3.根因分析"和"5.改进措施"两部分。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出内容详实，主动扩展了根因分析、影响评估等维度，展示了较强的复盘思维，但在格式上偏离了任务要求的「页级提纲（结论/问题/行动项三层）」规范，且事件概览表格中存在计划时长与实际时长的数据错误。整体属于「内容过度扩展但格式未对齐需求」的典型案例，核心框架与参考答案的对标度一般。 【GEMINI】模型生成的内容专业且逻辑严密，能够很好地支撑复盘会议。虽然在「页级提纲」的格式要求上略有偏差，但其提供的分析框架（根因分析、影响评估等）极大地提升了复盘的深度，整体完成度较高。 【KIMI】候选输出整体质量良好，信息提取完整准确，结构层次丰富且实用性强，适合作为实际工作文档。主要差距在于未严格遵循「页级提纲」的格式要求，而是以更详细的文档形式呈现，且部分章节采用开放式提问而非结论性陈述。若能在格式上更贴近参考标准、将分析部分转化为结论性要点，则可进一步提升评分。

进阶难度评测结果

• 得分：88.5 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：

```markdown # 版本发布复盘汇报 ## 📊 核心指标对比 | 指标项 | 实际值 | 标准值 | 状态 | |--------|--------|--------|------| | 内存峰值 | **4GB** | ≤3GB | ❌ 超标 | --- ## 🔍 缺口分析（重点） ### 1. 性能缺口量化 ``` ┌─────────────────────────────────────┐ │ 内存峰值缺口：1GB (超出 33%) │ │ │ │ [████████] 4GB ← 实际 │ │ [██████] 3GB ← 标准 │ │ ↑ │ │ 1GB 超额 │ └─────────────────────────────────────┘ ``` ### 2. 影响评估 | 维度 | 影响程度 | 说明 | |------|----------|------| | **合规性** | ⚠️ 严重 | 违反公司性能标准 | | **成本** | ⚠️ 中等 | 可能增加服务器资源投入 | | **稳定性** | ⚠️ 中等 | 内存抖动易触发 OOM 风险 | ### 3. 根因假设 - [ ] 内存泄漏嫌疑（需进一步排查） - [ ] 新引入依赖包占用过高 - [ ] 缓存策略未优化 - [ ] 并发处理机制缺陷 --- ## 🛠 改进建议 ### 短期行动（1 周内） 1. **紧急排查** - 使用 `pprof` / `Valgrind` 定位内存热点 - 检查 GC 日志，确认是否存在频繁 Full GC 2. **降级预案** - 准备回滚脚本，确保可快速恢复至上一版本 - 配置内存告警阈值（3.5GB 预警，4GB 熔断） ### 中期优化（1 个月内） 1. **代码层面** - 审查新增模块的内存分配逻辑 - 引入对象池复用高频创建对象 2. **架构层面** - 考虑分阶段发布，隔离高风险变更 - 增加灰度流量控制 ### 长期预防 - ✅ 将内存峰值纳入 CI/CD 门禁检查 - ✅ 建立发布前压测规范（必须通过性能基线） - ✅ 定期性能审计（每季度一次） --- ## 📋 待办清单 | 任务 | 负责人 | 截止时间 | |------|--------|----------| | 内存 profiling 分析 | TDB | 本周内 | | 制定修复方案 | TDB | 3 个工作日内 | | 重新发布验证 | TDB | 修复完成后 | --- > ⚠️ **结论**: 本次发布虽功能正常，但**未达性能标准**，需优先解决内存问题后再推进后续迭代。 ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在信息整合和方案针对性两个维度上均表现良好，清晰识别出内存超标1GB的核心问题，改进建议分层合理、可操作性强。主要不足在于输出形式偏技术报告风格，未严格遵循页级汇报提纲（slides）规范，与参考答案的三页式结构存在形式差距；此外根因分析稍显通用，未深入结合「抖动」这一具体现象展开。整体质量高于及格线，属于较优输出。 【GEMINI】模型生成的结果逻辑严密、结构清晰，不仅完美满足了任务描述中对「结论、问题、行动项」分层的要求，还通过图表和清单形式增强了可读性。在处理性能复盘任务时，展现了极高的专业度和对上下文信息的精准把控能力。 【KIMI】候选输出整体质量较高，信息整合完整，缺口分析可视化呈现优秀。改进建议层次分明、可执行性强，但遗漏了 OpenClaw 监控插件的具体配置要求，且根因分析部分采用假设清单形式而非确定性结论，与任务要求的「分层清晰」和工具环境结合度略有不足。

困难难度评测结果

• 得分：14.2 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：

我正在读取备份文件以获取完整的发布复盘数据，然后生成汇报文档。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出仅为一句无实质内容的过渡性声明，既未完成发布复盘汇报的核心任务，也未展示异常恢复决策能力或深度分析能力。对话上下文已经提供了足够的背景信息（强制发布、API兼容性检查失败、下游服务报错），候选模型应直接基于这些信息产出结论-问题-行动项分层清晰的复盘提纲，而非停留在「正在处理」的声明阶段。整体表现严重不及格。 【GEMINI】模型在任务执行过程中表现不佳。尽管在对话历史中已经获取了关键信息，但在当前轮次中未能有效整合这些信息进行汇报，反而表现出重复且低效的动作。未能满足「结论、问题和行动项分层清晰」的明确指令，整体完成度极低。 【KIMI】该候选输出严重不合格。对话上下文已完整提供了从权限错误→替代路径探索→核心矛盾识别的全部信息，但候选输出完全无视这些进展，仅输出一句无信息量的准备性语句，既未总结已掌握的事实，也未按任务要求生成分层清晰的复盘提纲。这种「空转」回复在功能上完全失败，未能满足任何评分维度的基本要求。

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