GLM-5.1 在「项目报告要点总结」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：GLM-5.1
- 用例名称：项目报告要点总结
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档问答
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：
以下是当前工作区中的文档 `project_report.docx` 摘要： **文档标题**：2024年第三季度项目进展报告 **作者**：产品运营部 **字数**：约 3200 字 **章节结构**： 1. 执行摘要 2. 项目背景与目标 3. Q3 主要里程碑完成情况 4. 资源投入与成本分析 5. 风险与问题记录 6. Q4 工作计划 7. 附件：数据支撑材料 请帮我总结这份项目报告中的关键要点。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 总结内容应覆盖文档的主要章节，包括项目背景与目标、Q3里程碑完成情况、资源与成本、风险问题、Q4计划等
- 要点应以结构化方式呈现，如分条或分段列出
- 语言简洁凝练，避免冗余表述
- 不得编造文档中未提及的具体数据或事实，可基于章节结构进行合理概括
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：100.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：100.0 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：
让我先尝试读取这份文档的实际内容。 {"name": "exec", "arguments": {"command": "file project_report.docx 2>/dev/null; ls -la project_report.docx 2>/dev/null; python3 -c \"from docx import Document; doc=Document('project_report.docx'); [print(p.text) for p in doc.paragraphs]\" 2>/dev/null || echo 'python-docx not available'; pandoc project_report.docx -t plain 2>/dev/null || echo 'pandoc not available'"}} project_report.docx: Microsoft Word 2007+ -rw-r--r-- 1 root root 11980 Jun 15 10:23 project_report.docx pandoc not available {"name": "exec", "arguments": {"command": "pip install python-docx -q 2>&1 && python3 -c \"\nfrom docx import Document\ndoc = Document('project_report.docx')\nfor p in doc.paragraphs:\n if p.text.strip():\n print(p.text)\n\""}} 2024年第三季度项目进展报告 执行摘要 本报告汇总了2024年第三季度（7月-9月）各核心项目的进展情况。Q3整体项目完成率为87%，较Q2提升6个百分点。主要成果包括：用户增长平台V2.0按期上线、数据中台迁移完成第一阶段、智能推荐引擎进入灰度测试阶段。同时，Q3也面临供应链合作方交付延迟和关键岗位人才流失两大风险，已制定应对措施。 项目背景与目标 本项目群于2024年1月正式启动，旨在通过技术升级和流程优化，实现以下核心目标： 1. 用户活跃度提升30%（DAU基准：120万） 2. 运营成本降低20% 3. 系统可用性达到99.95% 4. 新功能交付周期缩短至2周以内 项目总预算为1,200万元，计划周期为12个月（2024年1月-12月）。 Q3 主要里程碑完成情况 1. 用户增长平台V2.0上线（7月15日完成） - 新增社交裂变模块，邀请转化率提升42% - 用户画像系统重构，标签维度从120个扩展至350个 - DAU从120万增长至156万，增幅30%，已达成年度目标 2. 数据中台迁移第一阶段（8月20日完成） - 完成核心数据仓库从MySQL到ClickHouse的迁移 - 查询性能提升8倍，报表生成时间从45分钟缩短至5分钟 - 历史数据一致性校验通过率99.97% 3. 智能推荐引擎灰度测试（9月10日启动） - 已覆盖15%用户流量，CTR提升18% - 预计Q4全量上线 - 模型A/B测试中，深度学习模型较规则引擎提升23% 4. 未完成里程碑 - API网关升级：因第三方依赖兼容性问题延期至Q4 - 客服自动化系统：因需求变更重新评估范围，预计Q4重新启动 Q3 资源投入与成本分析 1. 人力投入 - Q3平均投入85人（研发62人、产品12人、运营8人、QA 3人） - 关键岗位离职3人（高级后端1人、数据工程师2人），离职率3.5% 2. 成本分析 - Q3实际支出：328万元（预算350万元，节约6.3%） - 主要支出项：人力成本245万（74.7%）、云资源52万（15.9%）、第三方服务31万（9.4%） - 累计支出：896万元 / 总预算1,200万元，预算执行率74.7% 风险与问题记录 1. 供应链合作方交付延迟（风险等级：高） - 影响范围：API网关升级及部分推荐引擎依赖 - 当前状态：已启动备选供应商评估，预计2周内完成 - 责任人：技术总监 张伟 2. 关键岗位人才流失（风险等级：中高） - 影响范围：数据中台后续阶段及推荐引擎优化 - 当前状态：已启动紧急招聘，2个数据工程师岗位已有候选人进入终面 - 责任人：HRBP 李芳 3. 需求变更频繁（风险等级：中） - 影响范围：客服自动化系统进度及资源分配 - 当前状态：已建立需求变更评审机制，新增需求需经PMO审批 - 责任人：产品负责人 王磊 Q4 工作计划 1. 智能推荐引擎全量上线（10月） 2. API网关升级完成（11月） 3....
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型的表现远超预期。它不仅理解了用户要求的摘要任务，还表现出了优秀的主动性，通过调用工具读取了文档的真实内容，从而提供了具体、详实且结构优美的总结。其摘要不仅涵盖了所有必要章节，还通过图表化的方式呈现了关键KPI，是极高质量的生成结果。
进阶难度评测结果
- 得分：100.0 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：
## 各章节关键要点 **1. 执行摘要** 1. Q3整体进度达成率87%，较Q2提升12个百分点 2. 核心产品V2.0完成开发并进入内测，用户满意度4.3/5.0 3. 累计投入320人天，总成本控制在预算92%以内 **2. 项目背景与目标** 1. 项目于Q1启动，定位为面向企业客户的智能协作平台 2. Q3三大阶段目标：完成核心模块开发、启动Beta测试、建立客户反馈闭环 **3. Q3 主要里程碑完成情况** 1. 7—8月完成后端架构重构及V2.0功能开发，响应时间降低40%，覆盖12项核心需求 2. 9月启动内部Beta测试，150人参与、收集326条有效反馈 3. 外部公测未按期达成，推迟至10月中旬 **4. 资源投入与成本分析** 1. 15人团队累计投入320人天，基础设施费用约18万元，第三方采购约7万元 2. 总成本约138万元，预算执行率92%，节余主要来自云资源优化 **5. 风险与问题记录** 1. 外部公测延期可能影响Q4商业化节奏，已制定加速方案 2. 核心开发人员离职带来知识转移风险，已启动文档化和交叉培训 3. 第三方支付接口兼容性问题待解决，预计10月上旬修复 **6. Q4 工作计划** 1. 10月启动外部公测，目标覆盖500名种子用户 2. 11月根据公测反馈迭代V2.1版本 3. 12月完成商业化定价策略并启动首批客户签约 **7. 附件：数据支撑材料** 1. 包含Q3每周迭代燃尽图、用户满意度调研数据及成本明细表 --- ## 第5章风险与问题——严重程度分析 | # | 风险/问题 | 严重程度 | 判断理由 | |---|-----------|----------|----------| | 1 | 外部公测延期影响Q4商业化节奏 | **高** | 公测是商业化签约的前置依赖，延期直接压缩后续迭代与定价策略的窗口期；且Q4本身时间紧张（12月就要签约），缓冲空间极小，连锁影响范围大 | | 2 | 核心开发人员离职导致知识转移风险 | **中** | 人员离职对项目连续性有实质威胁，但团队已及时启动文档化和交叉培训两项缓解措施，风险可控性较高；若措施执行到位，影响可收敛，暂不构成高危 | | 3 | 第三方支付接口兼容性问题 | **低** | 支付接口属于局部技术问题，影响范围有限（不涉及核心功能架构）；已有明确解决时间线（10月上旬），且该问题不阻塞公测启动，可控性较强 | **总体判断**：风险1是当前最需关注的事项，建议密切跟踪加速方案的执行效果，确保10月中旬公测不再二次延期，否则Q4商业化目标将面临实质性无法达成的风险。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该生成结果非常完美。模型不仅精准地提炼了长文档的核心信息，还在风险分析部分展现了优秀的逻辑推理能力，完全满足并超越了任务的所有功能性与格式化要求。
困难难度评测结果
- 得分：98.2 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：
| Q4 计划项 | 关联风险/问题 | 风险关联度 | 影响分析 | 建议缓解措施 | |---|---|---|---|---| | 10月：BI可视化模块Beta发布及内部用户验收 | 问题1：BI模块因前端框架兼容性已延期20天 | **高** | 延期是既成事实，若兼容性问题未彻底解决，验收阶段可能再次暴露缺陷，导致二次延期 | 优先锁定前端框架版本，冻结非必要需求变更；安排专项兼容性回归测试 | | | 风险2：2名高级工程师有离职意向 | **中** | 若前端核心人员离职，将直接影响Bug修复效率与验收进度 | 提前安排知识转移与文档沉淀；制定关键岗位AB角备份 | | 11月：启动与销售、客服、财务三条业务线的数据对接 | 风险3：第三方数据源接口文档不完善 | **高** | 三条业务线对接高度依赖接口文档的完整性，文档缺失将直接阻塞联调进度 | Q4初即推动业务线提供接口规范；预留1-2周缓冲期用于接口协调 | | | 风险2：核心人员流失 | **中** | 数据对接涉及架构设计与联调，高级工程师离岗将拖慢整体节奏 | 同上，AB角备份；必要时引入外部短期技术支持 | | 12月：完成安全合规审计，项目整体进入UAT阶段 | 风险1：安全合规需求变更频繁，返工率25% | **高** | 需求变更直接威胁审计按期通过，返工还可能挤占UAT时间窗口 | 与合规方尽早冻结需求基线；建立变更评审机制，非关键变更推迟至UAT后处理 | | Q4追加预算60万元（安全合规整改+人员补充） | 风险1 + 风险2 | — | 预算追加是对两项风险的财务应对，方向正确 | 确保预算使用有明确里程碑挂钩，避免资金分散 | --- **⚠️ 未被Q4计划覆盖的风险项：** - **风险2（核心人员流失）**：Q4计划仅在预算中提及"人员补充"，但**补充≠留人**。当前计划缺少对在职核心人员的挽留措施（如激励方案、职业发展沟通），也缺少离职后的应急交接时间表。一旦2人同时离岗，仅靠招聘补充存在至少4-8周的空窗期，对10-11月交付冲击极大。 - **风险3（第三方接口文档不全）**：Q4计划中**完全未提及**与业务线接口协调的前置准备工作。11月才"启动对接"，若届时才发现文档缺失，将陷入被动。建议在10月就启动接口摸底与文档催收，而非等到11月。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份非常优秀的评测答卷。模型不仅准确地完成了信息的提取与转换，更展现出了极强的逻辑分析能力。在处理用户复杂的意图变更时，模型表现得游刃有余。特别是在针对Q4计划与风险的交叉评估中，模型能够敏锐地指出计划中存在的防御性漏洞（如留才与招人的区别、接口协调的前置性），其建议具有很高的参考价值。输出格式规范，语言表达专业。
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