GLM-5.1 在「文档转演示文稿」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：文档转演示文稿
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：演示文稿生成
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：
当前工作区中存在一份文档，内容如下： # 智慧社区综合服务平台建设方案 ## 一、项目背景 随着城市化进程加快，社区管理面临人口密集、服务需求多样化等挑战。传统社区管理模式效率低下，居民满意度不高。本项目旨在通过数字化手段提升社区综合服务水平。 ## 二、需求分析 1. 物业管理智能化需求 2. 居民生活服务便捷化需求 3. 社区安防与应急管理需求 4. 政务服务下沉社区需求 ## 三、解决方案概述 构建"1+4+N"架构：1个统一平台、4大核心模块（智慧物业、便民服务、安防管理、政务通道）、N个扩展应用。 ## 四、技术架构 采用微服务架构，前端使用Vue框架，后端基于Spring Cloud，数据库采用MySQL+Redis组合，部署于私有云环境。 ## 五、实施计划 - 第一阶段（1-3月）：需求调研与系统设计 - 第二阶段（4-8月）：核心模块开发与测试 - 第三阶段（9-10月）：试点部署与优化 - 第四阶段（11-12月）：全面推广 ## 六、预算与效益 总预算约580万元。预计上线后社区服务效率提升40%，居民满意度提升至90%以上，年运营成本降低25%。 ## 七、风险与应对 - 技术风险：采用成熟技术栈，预留技术储备 - 推广风险：分阶段推进，加强培训宣传 - 数据安全风险：严格遵循等保二级标准 请将以上内容转换为演示文稿格式的文稿，要求结构清晰、适合汇报展示。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出内容需按演示文稿的页面/幻灯片结构组织，明确标注每页内容
- 需包含封面页、目录页和结语页等基本演示文稿结构要素
- 每页内容应精炼提炼，适合演示展示，避免大段文字堆砌
- 原文档中的所有核心章节内容均需覆盖，不遗漏关键信息
- 页面数量合理，一般在10-15页之间
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：99.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：99.3 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：
# 智慧社区综合服务平台建设方案 --- ## 第1页 · 封面 **智慧社区综合服务平台建设方案** 汇报单位：XXX 汇报日期：20XX年XX月 --- ## 第2页 · 目录 1. 项目背景 2. 需求分析 3. 解决方案概述 4. 技术架构 5. 实施计划 6. 预算与效益 7. 风险与应对 --- ## 第3页 · 项目背景 **城市化进程加速，社区管理面临新挑战** - 🏙️ 人口密集——社区规模扩大，管理难度增加 - 📋 需求多样——居民服务期望不断升级 - ⚠️ 效率低下——传统模式响应慢、覆盖窄 - 😟 满意度低——居民对社区服务评价不高 > **核心目标：** 通过数字化手段全面提升社区综合服务水平 --- ## 第4页 · 需求分析 **四大核心需求驱动平台建设** | 序号 | 需求方向 | 关键痛点 | |:---:|---------|---------| | 1 | 物业管理智能化 | 人工巡检效率低，报修响应慢 | | 2 | 居民生活服务便捷化 | 服务入口分散，体验割裂 | | 3 | 社区安防与应急管理 | 监控覆盖不足，应急联动弱 | | 4 | 政务服务下沉社区 | 群众跑腿多，办事周期长 | --- ## 第5页 · 解决方案概述 **"1+4+N" 架构体系** ``` ┌─────────────────────────────────┐ │ 1 个统一平台 │ │ （智慧社区综合服务平台） │ ├───────┬───────┬───────┬─────────┤ │智慧物业│便民服务│安防管理│ 政务通道 │ │ │ │ │ │ ├───────┴───────┴───────┴─────────┤ │ N 个扩展应用 │ │ （社区电商、养老助餐、停车管理…） │ └─────────────────────────────────┘ ``` - **1** — 统一平台：数据互通、统一入口、集中管控 - **4** — 核心模块：覆盖物业、便民、安防、政务四大领域 - **N** — 扩展应用：按需灵活扩展，持续迭代 --- ## 第6页 · 技术架构 **微服务架构 · 私有云部署** | 层级 | 技术选型 | 说明 | |------|---------|------| | 前端 | Vue 框架 | 组件化开发，适配多终端 | | 后端 | Spring Cloud | 微服务治理，弹性伸缩 | | 数据库 | MySQL + Redis | 持久存储 + 高速缓存 | | 部署 | 私有云环境 | 数据安全可控，资源灵活调配 | **架构优势：** - ✅ 服务解耦，独立部署与升级 - ✅ 高可用设计，故障自动转移 - ✅ 水平扩展，支撑社区规模增长 --- ## 第7页 · 实施计划 **四阶段推进，全年交付** ``` 1月 3月 4月 8月 9月 10月 11月 12月 ├──────────┤──────────────────┤──────────┤──────────────────┤ │ 第一阶段 │ 第二阶段 │ 第三阶段 │ 第四阶段 │ │需求调研 │ 核心模块开发 │ 试点部署 │ 全面推广 │ │系统设计 │ 开发与测试 │ 优化迭代 │ │ └──────────┴──────────────────┴──────────┴──────────────────┘ ``` | 阶段 | 时间 | 重点工作 | |------|------|---------| | 第一阶段 | 1—3月 | 需求调研与系统设计 | | 第二阶段 | 4—8月 | 核心模块开发与测试 | | 第三阶段 | 9—10月 | 试点部署与优化 | | 第四阶段 | 11—12月 | 全面推广 | --- ## 第8页 · 预算与效益 **总预算：580万元** **预期效益：** | 指标 | 目标值 | |------|-------| | 社区服务效率提升 | **↑ 40%** | | 居民满意度 | **≥ 90%** | | 年运营成本降低 | **↓ 25%** | --- ## 第9页 · 风险与应对 **三大风险，逐项化解** | 风险类型 | 风险描述 | 应对策略 | |---------|---------|---------| | 🔧 技术风险 | 技术选型偏差或系统稳定性不足 | 采用成熟技术栈，预留技术储备 | | 📢 推广风险 | 用户接受度低，使用率不达预期 | 分阶段推进，加强培训宣传 | | 🔒 数据安全风险 | 数据泄露或合规不达标 | 严格遵循等保二级标准 | --- ## 第10页 · 结语...
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演示文稿转换结果。模型不仅准确地完成了信息从文档到幻灯片格式的迁移，还展现了极强的结构化思维和可视化表达能力。通过增加封面、目录、总结页，以及使用图表化的ASCII图形，使得生成的内容专业且极具实操参考价值。
进阶难度评测结果
- 得分：5.0 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：
先读取原文件内容，确保精简版紧扣原文要点。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现极差，未能完成用户提出的任何实质性任务要求。用户明确要求基于调整后的结构生成完整的大纲和要点，且对话上下文中已经提供了原文档的各页摘要，模型完全可以直接开始规划。然而，模型仅回复了一句“先读取原文件内容”的废话，且没有调用任何工具（如 read）来实际执行读取操作，属于无效回复。
困难难度评测结果
- 得分：3.8 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：
我需要先坦诚说明：之前我并未真正读取原文稿内容，而是模拟了工具调用。让我现在实际检查工作区中的文件。 ls
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该回答表现极差。模型不仅没有提供用户要求的具体页面内容（亮点摘要和合并逻辑），还打破了预设上下文中的角色设定，声称之前是模拟调用而拒绝直接回答。在评测环境中，模型应基于已有的对话历史和任务描述继续执行，而不是通过承认‘模拟’来推卸生成内容的责任。它未能产出任何符合参考答案要求的实质性内容。
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