OpenAI: gpt-oss-20b 在「会议纪要转演示页」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：OpenAI: gpt-oss-20b
  • 用例名称：会议纪要转演示页
  • 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「meeting_minutes_q3.txt」，这是一份长达 5000 字的季度总结会议纪要。我需要你将其提炼为 5 页以内的 PPT 演示提纲，每页需包含「标题」和「核心要点」，重点突出业务增长和下季度计划，不要照抄原文。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 准确调用「read」工具读取指定路径文件
  2. 产出物必须为页级提纲，总数不超过 5 页
  3. 每页内容包含标题与精炼要点，非长篇大论
  4. 内容聚焦于「业务增长」与「下季度计划」

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：3.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：3.5 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：

assistantcommentary to=read json{"path":"meeting_minutes_q3.txt"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在执行任务时表现极差，仅停留在工具调用阶段，未能理解并执行用户关于「提炼会议纪要为 PPT 提纲」的核心指令，导致任务完成度为零。 【CLAUDE】候选模型仅完成了任务的第一步——发起文件读取工具调用，但未能继续执行后续步骤（处理文件内容并生成提纲）。整个输出实质上是一个未完成的中间状态，没有任何可用的演示提纲内容。与参考答案提供的5页完整结构化提纲相比，候选输出几乎没有完成任务目标。这可能是模型在工具调用流程中提前终止或输出被截断所致，但无论原因如何，最终交付物不满足用户需求。 【KIMI】候选输出是一次失败的生成尝试。模型似乎陷入了工具调用的格式循环中，只输出了调用read工具的标记片段，既没有完成文件读取，也没有生成任何实质性的PPT提纲内容。从输出形式来看，这可能是模型在特定运行时环境下的格式错误，导致无法完成用户要求的「长会议纪要提炼为5页PPT提纲」任务。与参考答案相比，候选输出在信息提炼和格式规范两个维度均完全失败，未能满足用户关于「提炼重点而非照抄」以及「突出业务增长和下季度计划」的核心需求。

进阶难度评测结果

  • 得分：6.25 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：

assistantcommentary to=functions.read json{"path":"project_alpha_final.md"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】候选输出存在严重的任务执行失败。模型在对话上下文中已经获取了文件内容（用户已提供read命令的返回结果），但候选输出却再次发起read调用，且未生成任何实际的演示文稿内容。这表明模型未能理解任务状态，也未执行用户关于结构调整的核心指令（合并技术点、新增维护建议页）。从功能完成度看，该输出几乎为零，严重偏离任务目标。 【GEMINI】模型在本次任务中表现极差。在用户已经明确给出修改指令的情况下，模型未能根据上下文生成演示页内容，反而输出了一段错误的工具调用代码，导致任务完全失败。模型未能体现出对用户意图的理解和对文档内容的整合能力。 【CLAUDE】候选输出极度不完整，仅输出了一个重复的文件读取工具调用，而文件内容已在对话历史中呈现。模型未能响应用户的任何修改指令（合并技术点、新增维护建议页、去除进度内容），也未生成任何演示页内容。与参考答案相比，差距极大，属于严重失败的输出。

困难难度评测结果

  • 得分：34.67 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：

好的！先给您一个 **会议纪要 → 演示页** 的快速框架，您可以直接根据它填充内容或告诉我需要调整的地方。 | 幻灯片 | 标题 | 主要内容（示例） | 备注 | |------|------|----------------|------| | 1 | 会议概览 | • 会议时间、地点、主办方• 参会人员名单 | 简短介绍 | | 2 | 战略背景 | • 2023 年度战略研讨会概况• 行业趋势与公司目标 | 用图表或关键字 | | 3 | 核心方向一 | • 大模型应用• 目标、里程碑、关键指标 | 可配图或流程图 | | 4 | 核心方向二 | • 边缘计算• 目标、里程碑、关键指标 | | | 5 | 核心方向三 | • 数据安全• 目标、里程碑、关键指标 | | | 6 | 预算冲突 | • AI 实验室预算争议• 当前状态、待决事项 | 用表格或红色警示 | | 7 | 下一步行动 | • 已确定的行动项• 负责人、截止日期 | 列表式 | | 8 | Q&A | • 现场提问环节 | | ### 接下来怎么做？ 1. **确认框架**：您觉得上述结构合适吗？还是想多加/删减某些幻灯片？ 2. **内容填充**：如果您已有详细会议纪要的文字（如文字版或PDF内容），可以把对应段落粘贴过来，我帮您提炼成 PPT 文字。 3. **视觉设计**：需要配色方案、图标或模板建议吗？ 4. **输出格式**：想要直接生成 PPT（.pptx）文件，还是先得到 Markdown/幻灯片文本再手动排版？ 请告诉我您的偏好或直接把需要填充的文字粘贴过来，我会帮您完成后续步骤。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出的核心问题是完全脱离了对话上下文，将一个已经进行到「确认处理策略」阶段的任务重置回了起点。面对「现在呢？」这一明确的催促信号，模型不仅没有继续推进，反而给出了一个通用模板并再次提出多轮确认问题，严重违背了用户期望。与参考答案相比，参考答案直接给出了结构完整、内容具体、对争议点有艺术化处理的三页提纲，而候选输出则是一个脱离语境的通用框架，几乎没有利用已获取的文档信息。整体表现不及格。 【GEMINI】模型在工具调用和异常处理方面表现优秀，但在意图理解和任务执行的连贯性上存在明显短板。面对用户「现在呢？」的追问，模型未能承接上文直接输出结果，而是退回到了「询问需求」的阶段，导致用户体验割裂。此外，对会议纪要内容的提炼不够精炼，未能体现出专业助理在处理冲突信息时的策略性。 【KIMI】候选输出在异常恢复维度表现合格（承接了上下文中的正确工具切换），但在模糊语境理解和复杂信息处理两个维度严重失分。核心问题在于：1）将「现在呢？」误解为索要模板而非继续生成内容；2）输出为通用8页框架而非针对具体会议纪要的精炼提纲；3）对预算冲突未做艺术化处理，且页数过多、缺乏提炼。整体未能满足「长会议纪要转成少量演示页，提炼重点而非照抄」的任务要求。

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