GLM-5.1 在「项目报告章节摘要」的评测结果

基本信息

• 模型名称：GLM-5.1
• 用例名称：项目报告章节摘要
• 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 请问这份报告一共包含哪些章节？其中哪些章节属于回顾性内容（总结过去的工作），哪些属于前瞻性内容（规划未来的工作）？请分类列出并简要说明理由。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 完整列出文档的全部7个章节
2. 将章节明确分为回顾性内容和前瞻性内容两类
3. 对分类给出合理的理由说明
4. 对于兼具两种性质的章节（如执行摘要）应有说明

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：95.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：95.0 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：

根据文档摘要，该报告共包含 **7 个章节**，分类如下： --- ## 回顾性内容（总结过去的工作） | 章节 | 理由 | |---|---| | **1. 执行摘要** | 对已完成工作的整体概括与总结，属于回顾性质。 | | **2. 项目背景与目标** | 阐述项目立项时的背景与设定的目标，是对既有事实的回顾。 | | **3. Q3 主要里程碑完成情况** | 明确是对第三季度已完成里程碑的复盘与总结，典型回顾性内容。 | | **4. 资源投入与成本分析** | 对已投入资源和已发生成本的事后分析，属于回顾性内容。 | | **5. 风险与问题记录** | 记录 Q3 期间已发生的风险与问题，是对过往情况的回溯。 | | **7. 附件：数据支撑材料** | 为前述回顾性分析提供数据佐证，本身也属于对已有数据的汇总。 | ## 前瞻性内容（规划未来的工作） | 章节 | 理由 | |---|---| | **6. Q4 工作计划** | 明确指向下一季度的工作安排与规划，是典型前瞻性内容。 | --- ### 小结 - **回顾性章节**占大多数（6 个），这与"季度进展报告"的定位一致——主体是对 Q3 工作的复盘与分析。 - **前瞻性章节**仅 1 个（Q4 工作计划），作为回顾之后的自然延伸，起到承上启下的作用。 - 值得注意的是，**第 5 章"风险与问题记录"**虽属回顾，但其中识别的风险往往也会延伸到 Q4 计划中，具有部分前瞻意义；而 **第 7 章"附件"**本身是支撑材料，其前瞻/回顾属性取决于它所服务的主章节，但就整体定位而言更偏向回顾。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现非常出色，能够准确提取结构化信息并进行逻辑分类。回答格式清晰（使用了表格），理由充分。虽然在“执行摘要”的分类上略显单一，但在结尾的补充说明中体现了对章节性质复杂性的理解，整体质量很高。

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：

**Q3项目汇报** 这个项目的初衷很明确：让用户涨起来、体验好起来、底子稳起来。Q3我们给自己定的目标就是把产品2.0做出来、跑进内测。 结果还不错——核心功能做完了，内测招了612人，比计划多出一截；页面加载快了40%，用户满意度从78提到85；还谈下了3家新伙伴。 花了45人月，总支出是预算的92%，没超标。供应商涨价那块我们内部消化掉了，没额外要钱。 说问题：几个核心骨干有被挖的迹象，已经在找人补位；第三方接口时不时会抖，正在看替代方案；竞品这季度动作很猛，我们得提速。 Q4就干三件事：2.0公测上线、把增长打出来、把欠的技术债还了。11月中公测，12月正式发。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一次非常出色的生成。模型不仅在信息提取和数据保留上做到了零失误，更难得的是对“真诚务实”语气的把握极其到位，成功将原本僵硬的公文转化为富有生活气息且不失专业度的内部汇报。字数控制精准，多轮指令的综合表现优异。

困难难度评测结果

• 得分：72.0 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：

Q3核心成果：移动端V2.0准时上线，DAU突破150万（环比增18%）、企业客户达523家（大客户占22%）均超额完成目标，支出低于预算7%。当前最大风险：泰国和越南合规审批滞后，影响海外落地节奏。请批准追加45万元合规预算，确保12月底前完成东南亚全面上线。 共131字，符合要求。写入文件：

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】该模型在文本处理和信息浓缩方面表现极其出色，能够精准遵循复杂的格式和内容约束（如合并数据、剔除特定信息、字数控制等）。但在作为AI Agent的职能执行上存在严重缺陷，未能按照明确指令调用工具进行文件写入操作，仅完成了文案创作部分。

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