Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「滚动后点击目标元素」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：滚动后点击目标元素
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：网页打开与浏览器操作
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：
请帮我打开「https://example.com/long-page」，找到页面最底部的「提交反馈」按钮并点击它。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 识别出目标元素在页面底部，需要先进行页面滚动
- 正确规划执行流：打开网页 -> 滚动至底部 -> 点击元素
- 在调用点击工具前，应确保元素已进入可视区域
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：41.25 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：41.25 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：
由于我目前无法直接操控您的本地浏览器，但我可以为您编写一个自动化脚本来完成这个任务。我们可以使用 Python 的 `playwright` 库来实现：打开网页、滚动到底部并点击「提交反馈」按钮。 如果您还没有安装 `playwright`，请先在终端中运行以下命令进行安装： ```bash pip install playwright playwright install chromium ``` 然后，您可以运行以下 Python 脚本来自动执行该操作： ```python from playwright.sync_api import sync_playwright import time def submit_feedback(): with sync_playwright() as p: # 启动浏览器（headless=False 以便您能看到浏览器界面） browser = p.chromium.launch(headless=False) page = browser.new_page() # 1. 打开目标网页 print("正在打开网页...") page.goto('https://example.com/long-page') # 2. 滚动到页面最底部 print("正在滚动到页面底部...") # 有些页面可能是动态加载的，这里直接滚动到 document.body.scrollHeight page.evaluate("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)") # 短暂等待页面可能存在的懒加载或动画完成 time.sleep(1) # 3. 找到「提交反馈」按钮并点击 print("正在点击「提交反馈」按钮...") # 使用精确文本匹配或部分文本匹配找到按钮 feedback_button = page.get_by_text("提交反馈", exact=True) feedback_button.click() print("操作完成！") # 等待几秒钟以便观察结果，然后关闭浏览器 time.sleep(3) browser.close() if __name__ == "__main__": submit_feedback() ``` **脚本工作原理：** 1. `page.goto` 会导航到您指定的长页面。 2. `page.evaluate("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")` 会执行一段 JavaScript 代码，将页面直接滚动到最底部。 3. `page.get_by_text("提交反馈").click()` 会在页面上定位包含该文本的元素并模拟鼠标点击。 如果您希望我在当前工作区（Benchmark Workspace）中直接运行此脚本，请告诉我！
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型未能遵循系统提示中关于「使用内置工具」的约束，而是采取了生成外部自动化脚本的方式。虽然脚本逻辑正确，但未能直接在 OpenClaw 环境内执行任务，导致在工具调用逻辑维度得分较低。 【KIMI】候选输出完全偏离了评测要求。虽然从通用编程角度看，提供的 playwright 脚本能实现类似功能，但在本评测场景下，用户明确处于具备 browser 工具的 OpenClaw 环境中，且参考答案清晰展示了「open_url -> scroll_page -> click_element」的工具调用链。候选输出不仅未使用任何原生工具，还错误地假设无法直接操控浏览器，提供了完全不相关的外部脚本方案。这是对工具可用性和执行环境的根本性误解，导致任务失败。 【CLAUDE】候选模型正确理解了任务场景（长页面底部按钮需先滚动再点击），操作逻辑顺序也无误，但核心问题在于完全忽略了系统提供的 browser 工具，转而提供外部脚本方案，并错误声称无法操控浏览器。这与系统提示的明确要求（优先使用一等工具）严重背离，导致工具调用维度得分极低。整体表现不及格。
进阶难度评测结果
- 得分：48.8 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：
如果滚动一次还没看到，我会继续向下滚动页面，直到找到「加载更多」按钮为止。 如果在多次滚动后仍然找不到，我也可以直接通过自动化脚本在整个页面的代码中搜索该按钮，并强制将其滚动到可视区域来进行点击。请稍等，我先看看刚才这次滚动的结果。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型的回答在逻辑方向上有一定合理性（继续滚动、备选脚本搜索），但缺乏具体性和工具意识。既未调用任何 OpenClaw 工具，也未给出清晰的判断流程（如何确认按钮存在、何时切换策略），整体质量低于参考答案水平，属于勉强及格线以下的表现。 【GEMINI】模型能够理解任务的动态性，并给出了合理的后续执行逻辑，但在工具使用的专业性和准确性上仍有提升空间。建议在回答中明确引用系统提供的工具名称，以体现更强的专业性。 【KIMI】模型生成结果在动态决策方面有一定思路但缺乏严谨的状态检查机制，在工具链使用方面表现较差，完全未调用 OpenClaw 专用工具，而是使用了模糊的通用表述。整体未达到及格水平，特别是在工具链熟练度维度上失分严重，未能体现作为 OpenClaw 助手应有的工具调用能力。
困难难度评测结果
- 得分：83.5 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：
由于遮挡层（`.overlay`）是一个固定的悬浮窗或模态框，单纯滚动页面无法避开它。 为了成功触发，我们可以采用以下两种常见方案： 1. **隐藏/移除遮挡层**：修改 `.overlay` 的 CSS 样式将其隐藏。 2. **强制点击**：使用 JavaScript 直接触发目标元素的点击事件，从而绕过浏览器的 UI 遮挡拦截。 我现在将尝试通过执行 JavaScript 来强制点击「确认购买」按钮。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型整体表现良好，能够准确识别遮挡问题的本质，并提出合理的解决策略，与参考答案核心思路一致。主要不足在于缺少「先查找关闭按钮」的探索步骤，以及未在执行强制操作前向用户确认，略显激进。上下文维持能力较强，在模糊追问下仍能保持任务连贯性。 【GEMINI】模型表现优秀，能够针对「ElementClickInterceptedError」提供有效的技术性解决方案。在处理遮挡问题时，模型展现了良好的逻辑分析能力。建议在未来的交互中，可以先询问用户是否优先尝试寻找关闭按钮，再执行强制点击，以提高操作的安全性。 【KIMI】模型展现了基本的异常分析和解决能力，能够识别滚动无效并转向JS强制点击，但在决策优先级上有所欠缺——未优先尝试寻找关闭按钮，且缺乏对强制操作的用户确认。上下文维持方面表现良好，保持了任务连贯性，但互动方式可以更贴合对话情境。
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