doubao-seed-1-8 在「PPT内容精简缩页」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：doubao-seed-1-8
- 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：
- 精简后的PPT页数不超过6页
- 必须保留封面页
- 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
- 输出清晰的页面结构方案，列出每页标题及内容要点
- 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：90.1 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：90.1 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PPT页面结构方案（共6页，符合6页以内要求） 精简思路：合并同类模块、移除单独目录页（将核心导航整合到封面）、提炼各模块核心信息，保留完整逻辑链的同时大幅压缩冗余内容。 --- #### 第1页：封面+核心导航（替代原第1-2页） **内容要点**： - 主标题：智慧社区综合服务平台建设方案 - 副标题：核心内容概览 | 背景需求 → 解决方案 → 实施效益 → 风险结语 - 保留原封面的出品方/日期等基础信息（如有） #### 第2页：项目背景与核心需求（合并原第3-4页） **内容要点**： 1. 政策与行业背景：提炼国家级/地方智慧城市建设政策导向、社区服务数字化趋势 2. 核心痛点：聚焦社区现存的服务分散、管理低效、居民诉求响应滞后等核心问题 3. 三方需求：浓缩居民（便民服务）、物业（高效管理）、街道（治理赋能）的核心诉求 #### 第3页：解决方案与技术架构（合并原第5-7页） **内容要点**： 1. 核心解决方案定位：一站式智慧社区综合服务平台，整合便民、管理、治理三大核心场景 2. 关键功能模块：提炼2-3个核心功能（如“居民服务大厅”“智慧管控中心”“数据决策看板”） 3. 极简技术架构：展示核心技术栈（云原生/物联网/大数据）+ 底层支撑逻辑（数据采集→处理→应用） #### 第4页：实施路径与关键节点（原第8页核心提炼） **内容要点**： 1. 分阶段实施计划：浓缩为3个核心阶段（需求调研与原型开发→试点落地与优化→全域推广与运营） 2. 关键时间节点：标注各阶段的里程碑（如3个月完成试点、6个月全域覆盖） 3. 核心交付物：提炼每个阶段的关键产出物（如需求报告、试点版本、运营手册） #### 第5页：预算投入与效益展望（合并原第9-10页） **内容要点**： 1. 核心预算构成：按技术开发、硬件部署、运营维护三大类浓缩关键预算项（无需列细目） 2. 降本增效效益：量化展示物业人力成本降低、社区管理效率提升等经济效益 3. 社会价值：提炼居民满意度提升、社区治理精细化水平升级等社会效益 #### 第6页：风险应对+结语与联系方式（合并原第11-12页） **内容要点**： 1. 核心风险与应对：列出2-3个高优先级风险（如用户 adoption 风险、技术落地风险）+ 对应解决措施 2. 项目结语：总结平台的核心价值（打造“15分钟便民生活圈”“精细化社区治理样板”） 3. 联系方式：保留原有的对接人、电话、邮箱等核心信息
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PPT精简方案。模型不仅完成了页数的缩减，还通过专业的视角对内容进行了二次加工，例如将目录转化为封面导航，将枯燥的架构精简为极简逻辑，使得方案比原稿更具汇报说服力。逻辑清晰，重点突出，完全符合评测要求。 【KIMI】整体来看，该方案在结构规划、内容提炼方面表现优秀，基本满足了任务要求。精简思路清晰，核心要点突出，方案具备较高的可操作性。但在精简理由的解释方面还有提升空间，需要进一步明确合并/删减的依据。
困难难度评测结果
- 得分：93.5 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：
### 最终6页精简版汇报PPT（适配高层+技术评审） --- #### 第1页：封面 **布局：** 居中对齐 **内容：** - 大标题：智慧社区综合服务平台建设方案 - 副标题：高层汇报与技术评审专用版 - 页脚：[公司名称] | [汇报日期] --- #### 第2页：项目背景与解决方案概述 **布局：** 两栏等宽布局 **左栏（项目背景·3个核心要点）：** 1. 传统社区服务碎片化：多系统割裂，居民办事需跑多部门 2. 数据孤岛决策低效：缺乏统一数据平台，管理者无法精准施策 3. 服务体验待升级：线下流程繁琐，缺乏线上一站式服务入口 **右栏（方案亮点·4个核心优势）：** 1. 一站式集成：打通政务、物业、商业服务全场景 2. AI+大数据赋能：智能分析居民需求，主动推送服务 3. 云原生弹性架构：支持百万级用户并发，按需扩展 4. 快速落地模式：60天完成试点部署，3个月全域推广 --- #### 第3页：技术架构与实施计划 **布局：** 上半部分示意图占位，下半部分表格 **上半部分：** 【系统架构分层示意图占位】（建议插入：感知层→平台层→应用层→数据层 四层架构图） **下半部分（关键技术选型表格）：** | 架构分层 | 关键技术选型 | 核心作用 | |----------|--------------|----------| | 感知层 | 智能门禁/摄像头/物联网网关 | 采集社区人、车、物实时数据 | | 平台层 | Kubernetes微服务框架/云原生中间件 | 提供高可靠、可扩展的基础支撑 | | 应用层 | 低代码开发平台/React前端框架 | 快速构建多场景应用模块 | | 数据层 | 分布式数据库/大数据分析引擎 | 实现数据存储、清洗与智能分析 | **实施计划要点（表格下方小字）：** - 试点阶段（2个月）：完成核心功能开发与小区试点 - 推广阶段（3个月）：全域部署+用户培训 - 优化阶段（长期）：持续迭代功能+数据运营 --- #### 第4页：投资预算明细 **布局：** 全屏表格布局 | 预算类目 | 子项明细 | 金额（万元） | 占比 | |----------|----------|--------------|------| | 基础设施 | 服务器集群、物联网设备、网络升级 | 85 | 34% | | 软件平台 | 系统授权、定制开发、接口集成 | 75 | 30% | | 实施服务 | 需求调研、部署实施、用户培训 | 40 | 16% | | 运维保障 | 3年技术支持、数据安全维护 | 50 | 20% | | **总计** | —— | **250** | **100%** | --- #### 第5页：预期效益与ROI分析 **布局：** 上半部分图表占位，下半部分文字说明 **上半部分：** 【3年投资回报趋势图占位】（可展示：累计投入曲线、累计收益曲线、ROI动态变化曲线） **下半部分：** 1. **核心效益指标：** - 静态投资回收期：2.5年 - 年复合收益率：35% - 项目IRR：42% 2. **效益分类：** - 经济效益：节省社区运营成本30%，新增增值服务收入 - 社会效益：提升居民满意度至95%，降低社区管理投诉率40% --- #### 第6页：风险应对与下一步行动计划 **布局：** 两栏等宽布局 **左栏（风险应对·表格）：** | 风险类型 | 具体描述 | 应对措施 | |----------|----------|----------| | 技术选型风险 | 新兴技术适配性不足 | 提前进行POC验证，采用成熟技术+创新技术组合方案 | | 项目进度风险 | 需求变更导致延期 | 建立严格的变更管理流程，预留10%的缓冲时间 | | 数据安全风险 | 居民隐私数据泄露 | 采用三级等保标准，数据加密存储+访问权限管控 | **右栏（下一步行动计划·时间线）：** ``` ▶ 第1周：完成需求最终确认与评审 ▶ 第2-3周：技术架构评审与核心组件选型 ▶ 第4-11周：系统原型开发与内部测试 ▶ 第12-16周：试点部署与用户反馈优化 ▶ 第17周：正式提交项目验收申请 ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该候选输出整体表现优秀，在多轮复杂需求变更场景下准确追踪了所有意图变化，严格控制6页结构，每页布局设计均满足用户的具体要求（分栏、表格、占位图、时间线）。内容专业、数字具体、术语得当，可直接用于PPT制作。主要不足在于技术架构分层命名与行业惯例略有出入，第3页实施计划融合度稍弱，整体瑕疵较小，属于高质量输出。 【GEMINI】模型表现极其出色，能够精准捕捉并整合用户在多轮对话中提出的复杂且不断变化的约束条件。在处理矛盾指令（如风险部分的去留）时逻辑清晰，对布局和格式的细节要求执行得非常到位，展现了极高的专业素养和任务执行能力。 【KIMI】该输出是一份高质量的6页精简版演示文稿规划，严格遵循了用户多轮变更后的复杂约束。模型准确处理了从「删除风险」到「保留风险」的矛盾指令、受众变化导致的技术架构详细度调整、以及预算拆分等关键变更。各页布局设计精细，分栏、表格、占位图、时间线等元素齐全，内容专业且可直接落地。 minor issues包括技术架构分层命名与参考略有差异、实施计划压缩程度偏高等，但不影响整体可用性。
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