qwen3.5-35b-a3b 在「发布复盘汇报」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：qwen3.5-35b-a3b
- 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：
- 提纲必须包含「结论」、「问题」和「行动项」三个逻辑层次
- 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
- 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：78.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：78.5 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]] ## 发布复盘提纲 ### 一、基本情况 - **发布时间**：昨日 22:00 - 23:30（耗时 1.5 小时） - **计划用时**：约 1 小时 - **实际偏差**：延迟 1 小时完成 --- ### 二、问题回顾 | 问题 | 影响 | 发现时机 | |------|------|----------| | 数据库迁移脚本执行缓慢 | 发布整体延后 1 小时 | 发布过程中 | | CPU 占用率提升 15% | 可能影响服务性能 | 发布后监控 | --- ### 三、原因分析 1. **迁移脚本效率问题** - 是否未做索引优化？ - 是否有大表全量操作？ - 是否与预期查询时间有差距？ 2. **资源评估不足** - 生产环境负载预估是否准确？ - 迁移窗口选择是否合理？ 3. **CPU 升高关联分析** - 是迁移导致还是新代码逻辑变更？ - 是否需要后续优化或调整？ --- ### 四、改进措施 1. **短期** - [ ] 优化迁移脚本（分批处理/添加索引） - [ ] 建立迁移耗时基线数据 2. **长期** - [ ] 制定更严格的发布前资源评估流程 - [ ] 考虑灰度发布或分阶段迁移 - [ ] 完善发布后性能监控告警阈值 --- ### 五、行动计划 | 事项 | 负责人 | 截止时间 | |------|--------|----------| | 迁移脚本优化 | TBD | TBD | | CPU 升高根因排查 | TBD | TBD | | 更新发布检查清单 | TBD | TBD | --- 如需我进一步细化某个部分或补充其他内容，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】候选输出整体质量良好，关键日志信息提取完整，结构层次清晰丰富。主要不足在于未严格遵循参考答案要求的「页级提纲」格式，以及未将「结论」作为独立层次呈现复盘总体评价，而是以「基本情况」替代。原因分析部分引入较多推测性内容，超出任务要求范围。若能精简为「结论-问题-行动项」三层页级结构，将更贴合发布复盘汇报的实用场景。 【GEMINI】模型生成的复盘提纲逻辑清晰，涵盖了所有必要信息点。虽然在格式上未严格遵循参考答案的「页级」组织形式，但其采用的结构化文档格式更具实操性，且对问题的分析和行动项的规划非常专业，能够很好地满足用户需求。 【KIMI】候选输出内容完整且数据准确，但结构化表达未遵循题目要求的「结论-问题-行动项」三层页级提纲格式，而是采用了更复杂的五层分析框架，导致与任务要求存在偏差。信息提取方面表现较好，关键数据无遗漏或错误。建议在复盘类任务中严格遵循指定的分层结构，避免过度展开分析层次。
进阶难度评测结果
- 得分：91.5 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]] # 发布复盘汇报：内存性能问题专项 ## 一、核心结论 本次发布虽然功能上线成功，但存在**严重性能违规**。实测内存峰值 **4GB**，超出公司标准 **3GB** 达 **1.33 倍**，需立即整改。 --- ## 二、缺口分析 | 指标项 | 实测值 | 公司标准 | 差距 | 风险等级 | |--------|--------|----------|------|----------| | 内存峰值 | 4GB | ≤3GB | +1GB (超标 33%) | 🔴 高 | | 状态 | ✅ 功能正常 | - | - | 🟢 低 | **缺口根源推测：** 1. **对象堆积未释放** — 可能缺乏定时 GC 或长生命周期缓存管理不当 2. **数据加载过大** — 单次请求或初始化阶段一次性加载过多资源 3. **内存泄漏隐患** — 全局变量、闭包引用未清理 --- ## 三、改进建议 ### 短期措施（1-2 周内） - [ ] **启用内存监控告警**：接入 Prometheus+Grafana，设置 2.5GB 预警阈值 - [ ] **实施强制 GC 策略**：在关键节点添加 `gc()` 调用或调整 JVM/运行时参数 - [ ] **限制单次加载量**：对列表/大数据接口增加分页或流式处理 ### 长期优化（1 个月内） - [ ] **代码审查**：排查循环引用、未关闭资源、大对象缓存 - [ ] **压测回归**：建立常态化压力测试，纳入 CI/CD 门禁 - [ ] **架构升级**：考虑引入对象池、懒加载等内存优化模式 --- ## 四、跟进计划 | 任务 | 负责人 | 截止时间 | |------|--------|----------| | 内存监控接入 | TBD | T+3 天 | | 代码审查完成 | 开发组 | T+7 天 | | 压测验证通过 | QA | T+14 天 | --- > **备注**：本次问题暴露出性能门禁缺失，建议后续将内存指标纳入发布准入条件。
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，结论、问题、行动项层次清晰，信息整合准确，改进建议具体可落地。相比参考答案的页级提纲格式，候选输出以完整报告形式呈现，内容更为丰富详实，超出了参考答案的要求深度。主要不足在于未严格按照「页级产出规范」组织内容，但就实际复盘汇报的使用价值而言，候选输出具备更强的实用性和可读性。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完美完成了多源信息的整合与缺口分析，还构建了结构清晰、分层明确的复盘汇报。内容专业且具有极强的实操指导意义，完全符合任务描述中的所有要求。 【KIMI】候选输出是一份高质量的发布复盘汇报，信息整合完整，缺口分析清晰，改进建议具有针对性和可操作性。整体结构符合要求，结论、问题分析和行动项分层明确。建议在根源分析中更紧密结合原始日志的具体描述，并可在工具提及上更贴近参考的 OpenClaw 生态语境。
困难难度评测结果
- 得分：19.2 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：
[[reply_to_current]] 正在读取发布摘要文件内容：
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出极度不完整，仅停留在「正在读取文件」的叙述阶段，未输出任何实质性内容。参考答案要求结构化的三页复盘提纲，涵盖结论、问题回溯和行动项，而候选模型甚至没有完成文件读取这一前置步骤，更遑论深度分析。整体表现严重不达标，几乎不具备可用价值。 【GEMINI】模型在本次任务中表现不佳。尽管在对话上下文中已经成功获取了关键的故障信息（API 兼容性失败、强制发布），但在最终回复时未能整合这些信息进行复盘汇报，反而表现出重复读取文件的冗余行为，且未按要求分层输出结论、问题和行动项，未能完成任务目标。 【KIMI】候选输出存在严重的输出截断问题，仅在开头显示了「[[reply_to_current]]」和「正在读取发布摘要文件内容：」后便完全中断，没有产生任何符合任务要求的实质性内容。尽管对话上下文中已预设了关键信息（找到备份文件、掌握核心矛盾），但候选输出未能利用这些信息完成发布复盘汇报的生成任务。在「异常恢复与决策」和「深度分析能力」两个维度上均未达到基本的功能要求，与参考答案相比差距极大，属于未完成任务。
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