GLM-5.1 在「PPT内容精简缩页」的评测结果

基本信息

• 模型名称：GLM-5.1
• 用例名称：PPT内容精简缩页
• 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：

当前工作区中存在演示文稿 `proposal_draft.pptx`（共 12 页）： - 第1页：封面（标题：智慧社区综合服务平台建设方案） - 第2页：目录 - 第3-4页：项目背景与需求分析 - 第5-6页：解决方案概述 - 第7-8页：技术架构与实施计划 - 第9-10页：预算与效益分析 - 第11页：风险与应对措施 - 第12页：结语与联系方式 请帮我将这份12页的PPT精简缩减至6页以内，保留核心内容，去除冗余部分，输出精简后的页面结构方案及每页的内容要点。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 精简后的PPT页数不超过6页
2. 必须保留封面页
3. 核心模块（项目背景、解决方案、技术架构、预算效益）的关键信息不能丢失
4. 输出清晰的页面结构方案，列出每页标题及内容要点
5. 说明哪些内容被合并或删减，给出合理的精简理由

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：97.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：97.7 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：

ls -la python3 -c " from pptx import Presentation prs = Presentation('proposal_draft.pptx') for i, slide in enumerate(prs.slides, 1): print(f'--- Slide {i} ---') for shape in slide.shapes: if shape.has_text_frame: for para in shape.text_frame.paragraphs: text = para.text.strip() if text: print(text) print() " python3 -c " from pptx import Presentation prs = Presentation('proposal_draft.pptx') print(f'Total slides: {len(prs.slides)}') for i, slide in enumerate(prs.slides, 1): print(f'--- Slide {i} (layout: {slide.slide_layout.name}) ---') for shape in slide.shapes: print(f' Shape: {shape.shape_type}, name={shape.name}, has_text={shape.has_text_frame}') if shape.has_text_frame: for para in shape.text_frame.paragraphs: text = para.text.strip() if text: print(f' > {text}') print() " 根据对 `proposal_draft.pptx` 全部 12 页内容的逐页审读，以下是精简至 **6 页**的结构方案及每页内容要点： --- ## 精简方案：12 页 → 6 页 | 新页码 | 新页面标题 | 合并来源 | 合并逻辑 | |:---:|---|---|---| | 1 | 封面 | 原第1页 | 保留，去除多余装饰文字 | | 2 | 项目背景与核心需求 | 原第3-4页 | 两页背景/需求压缩为一页，仅保留痛点与核心需求 | | 3 | 解决方案概述 | 原第5-6页 | 两页方案压缩为一页，突出核心功能模块与价值主张 | | 4 | 技术架构与实施计划 | 原第7-8页 | 架构图精简保留主干，实施计划只保留关键里程碑 | | 5 | 预算、效益与风险 | 原第9-11页 | 三页合一：预算总额+核心效益指标+主要风险及对策 | | 6 | 结语与联系方式 | 原第12页 | 保留，补充核心行动号召 | --- ## 每页内容要点 ### 第1页：封面 - 标题：**智慧社区综合服务平台建设方案** - 副标题/版本信息 - 汇报单位/日期 - *删除原封面中可能存在的冗长项目简介或装饰性描述* ### 第2页：项目背景与核心需求 - **背景**（1-2句话概括）：政策驱动 + 社区治理痛点 - **核心需求**（3-4条，用图标/关键词呈现）： - 居民服务便捷化 - 社区治理数字化 - 数据整合与共享 - 安全与隐私保障 - *删除：原第3-4页中的行业数据堆砌、冗长现状描述、重复论述* ### 第3页：解决方案概述 - **平台定位**（1句话） - **核心功能模块**（4-5个模块，用图示呈现）： - 智慧物业 / 便民服务 / 社区治理 / 数据中台 / 安全体系 - **核心价值主张**（2-3条差异化优势） - *删除：原第5-6页中的功能细节展开、重复的价值描述、过度说明* ### 第4页：技术架构与实施计划 - **技术架构图**：只保留分层架构主干（基础设施层 → 数据层 → 平台层 → 应用层），去除每层的细粒度组件清单 - **实施计划**：只保留3-4个关键里程碑及时间节点 - 一期：基础平台搭建（×月） - 二期：核心功能上线（×月） - 三期：全面推广运营（×月） - *删除：原第7-8页中的技术选型细节、详细甘特图、人员配置表* ### 第5页：预算、效益与风险 - **预算**：总投资额 + 分项占比饼图（3-4大类即可） - **核心效益指标**（3-4条量化指标）： - 服务响应效率提升 ×% - 运营成本降低 ×% - 居民满意度提升至 ×% - **主要风险及对策**（2-3条）： - 数据安全风险 → 加密+等保合规 - 推广阻力 → 分阶段试点+培训 -...

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。模型不仅在数量上严格达标，更在逻辑深度上对内容进行了深度加工。它不仅完成了‘缩减’的任务，还通过‘合并同类项’、‘删繁就简’和‘视觉替代’等专业策略，提供了一个逻辑严密、重点突出的精简方案。方案的可操作性极强，完全符合专业AI助手的预期。

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：

精简后的完整页面大纲如下（共 6 页）： --- ### 第1页：封面 **标题：** 智慧社区综合服务平台建设方案 **核心内容要点：** - 项目名称（主标题） - 建设单位 / 汇报单位 - 汇报日期 --- ### 第2页：项目背景与需求分析 **标题：** 项目背景与需求分析 **核心内容要点：** - 政策背景：国家及地方智慧社区建设相关政策驱动 - 现状痛点：社区管理分散、服务响应慢、数据孤岛等核心问题 - 需求聚焦：居民服务一体化、治理数字化、运营智能化三大方向 --- ### 第3页：解决方案要点 **标题：** 解决方案概述 **核心内容要点：** - 总体思路：以"一平台、多场景"为核心，构建智慧社区综合服务体系 - 核心功能模块：便民服务、社区治理、物业管理、安防监控等关键模块 - 方案亮点：一站式入口、数据打通、场景联动、可持续运营 --- ### 第4页：技术架构与实施计划 **标题：** 技术架构与实施计划 **核心内容要点：** - 技术架构：展示分层架构（基础设施层 → 数据层 → 平台层 → 应用层），突出云原生、微服务、数据中台等关键技术选型 - 实施路线：分阶段推进（一期试点 → 二期推广 → 三期全覆盖），标注各阶段时间节点与里程碑 - 保障措施：组织保障、标准规范、安全体系 --- ### 第5页：预算与效益分析 **标题：** 预算与效益分析 **核心内容要点：** - 投资预算：总投资额及各模块费用占比概览 - 效益分析： - 社会效益：提升居民满意度、社区治理效率 - 经济效益：降低运营成本、拓展增值服务收入 - 投资回报周期预估 --- ### 第6页：风险应对与结语 **标题：** 风险应对与结语 **核心内容要点：** - 主要风险及应对： - 技术风险 → 成熟技术选型 + 分步验证 - 推广风险 → 试点先行 + 居民参与机制 - 资金风险 → 分期投入 + 多元融资 - 结语：以智慧社区建设赋能基层治理，打造宜居、安全、高效的社区新生态 - 联系方式：项目负责人姓名、电话、邮箱 --- **精简对照：** | 原始 | 精简后 | 变化 | |---|---|---| | 第1页 封面 | 第1页 封面 | 保留 | | 第2页 目录 | — | 删除 | | 第3-4页 项目背景与需求分析 | 第2页 | 2页→1页 | | 第5-6页 解决方案概述 | 第3页 | 合并 | | 第7-8页 技术架构与实施计划 | 第4页 | 合并 | | 第9-10页 预算与效益分析 | 第5页 | 2页→1页 | | 第11页 风险与应对措施 | 第6页 | 合并 | | 第12页 结语与联系方式 | 第6页 | 合并 | 12页 → 6页，满足7页以内的要求。如需我进一步将此大纲写入文件或生成PPT，请告知。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份近乎完美的任务执行结果。模型不仅准确理解并执行了复杂的页面合并指令，还在内容提炼上展现了极高的专业性。结构严谨，逻辑连贯，完全满足并超出了用户的预期。

困难难度评测结果

• 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：

好的，以下是最终6页精简版文稿的详细内容和布局说明： --- ## 第1页：封面 **布局：** 居中式封面 **内容：** - 主标题：**智慧社区综合服务平台建设方案** - 副标题：高层汇报暨技术评审专版 - 汇报单位：[单位名称] - 汇报日期：[日期] **设计建议：** 深蓝色主色调，底部可放智慧社区概念图作为背景装饰 --- ## 第2页：项目背景与解决方案概述 **布局：** 左右分栏（约 45% / 55%） **左栏 — 项目背景（3个要点）：** 1. **政策驱动**：国家推进基层治理数字化，智慧社区纳入城市更新重点任务 2. **现状痛点**：社区服务系统分散、数据孤岛严重、居民办事多头跑、管理效能低 3. **建设目标**：构建"一平台、一门户、一数据"的社区综合治理与服务体系 **右栏 — 方案亮点（4个）：** 1. **统一平台**：打通政务、物业、民生三大业务域，一站式服务入口 2. **数据融合**：基于数据中台实现人口、房屋、事件等多维数据汇聚与治理 3. **智能赋能**：引入AI引擎支撑智能安防、独居老人关怀、事件自动分派 4. **弹性架构**：微服务+容器化部署，支持按需扩展与快速迭代 **设计建议：** 左栏浅灰底色，右栏浅蓝底色，用竖线分隔；要点用图标+短句呈现 --- ## 第3页：技术架构与实施计划 **布局：** 上半部分为架构图占位区，下半部分为技术选型表格 **上半部分 — 系统架构分层示意图占位区** ``` ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ 【系统架构分层示意图占位区】 │ │ │ │ ┌──────────────────────────────────────┐ │ │ │ 展现层：统一门户 / 移动APP / 小程序 │ │ │ ├──────────────────────────────────────┤ │ │ │ 应用层：政务服务 / 物业管理 / 民生服务 │ │ │ ├──────────────────────────────────────┤ │ │ │ 中台层：数据中台 / AI中台 / 业务中台 │ │ │ ├──────────────────────────────────────┤ │ │ │ 基础层：云基础设施 / 网络与安全 / IoT │ │ │ └──────────────────────────────────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────┘ ``` **下半部分 — 各层关键技术选型表** | 架构层 | 关键技术 | 说明 | |--------|---------|------| | 展现层 | Vue3 + UniApp | 多端统一，一套代码适配PC/H5/小程序 | | 应用层 | Spring Cloud微服务 | 服务解耦，独立部署与扩缩容 | | 中台层 | Flink + Elasticsearch + NLP引擎 | 实时流处理、全文检索、智能分析 | | 基础层 | K8s + 华为云/阿里云 + MQTT | 容器编排、弹性云、物联设备接入 | **实施计划简要标注（架构图右侧或底部）：** - 一期（1-6月）：基础平台 + 政务服务上线 - 二期（7-12月）：数据中台 + 智能场景落地 - 三期（13-18月）：全域覆盖 + 持续运营优化 --- ## 第4页：投资预算明细 **布局：** 全页表格 + 底部汇总行 **投资预算明细表** | 类目 | 子项 | 预算（万元） | 占比 | 备注 | |------|------|------------|------|------| | **基础设施** | 云服务器与存储 | 120 | 15% | 3年期租赁 | | | 网络与安全设备 | 60 | 7.5% | 含防火墙、VPN等 | | | IoT感知设备 | 80 | 10% | 门禁、监控、传感器 | | **软件平台** | 数据中台 | 150 | 18.75% | 含数据治理工具 | | | 应用开发平台 | 100 | 12.5% | 微服务框架+低代码 | | | AI智能引擎 | 90 | 11.25% | 含模型训练与推理 | | **实施服务** | 系统集成与部署 | 80 | 10% | 含联调测试 | | | 咨询与项目管理 | 40 | 5% | | | **运维保障** | 3年运维服务 | 60 | 7.5% | 含7×24监控 | | | 培训与知识转移 | 20 | 2.5% |...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】该模型表现卓越，完美执行了复杂的演示文稿精简与重构任务。它不仅在结构控制上毫无差错，而且在处理用户反复修改的指令时表现出极高的逻辑一致性。对页面布局、图表占位及专业术语的运用均达到了专业水平，完全符合高层汇报与技术评审的双重标准。

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