GLM-5.1 在「续写项目报告章节」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：续写项目报告章节
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档内容生成
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：
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 其中「Q4 工作计划」章节目前只写了一句话："第四季度，团队将围绕产品稳定性提升和用户增长两大目标展开工作。" 请帮我续写这一章节，补充完整 Q4 工作计划的具体内容，包括重点任务、时间节点和预期成果，字数在 300-500 字之间，风格与项目报告一致，保持专业正式。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 续写内容紧扣"产品稳定性提升"和"用户增长"两大目标展开
- 包含具体的重点任务描述（至少3项）
- 包含时间节点或阶段划分
- 包含预期成果或可量化的目标
- 字数在300-500字之间
- 语言风格正式、专业，符合项目进展报告的文体
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：
## Q4 工作计划续写 第四季度，团队将围绕产品稳定性提升和用户增长两大目标展开工作。具体计划如下： **一、重点任务** 1. **产品稳定性提升** - 完成核心交易链路的全链路压测与瓶颈排查，消除 Q3 遗留的 3 项 P1 级性能隐患； - 推进服务端监控体系升级，实现关键指标秒级采集与智能告警，平均故障发现时间（MTTD）缩短至 5 分钟以内； - 建立故障复盘标准化流程，确保每起线上事故均完成根因分析与改进措施落地。 2. **用户增长** - 上线新用户引导优化方案，将注册至首日活跃转化率提升至 45%； - 联合市场部启动季度拉新活动，目标新增注册用户 50 万； - 推进推荐算法迭代，提升首页点击率（CTR）10 个百分点，带动日活环比增长 8%。 **二、时间节点** - **10 月**：完成压测方案制定与监控体系需求评审；新用户引导方案上线灰度测试。 - **11 月**：全链路压测执行及性能优化落地；拉新活动正式启动；推荐算法 A/B 测试开启。 - **12 月**：监控体系全面上线；拉新活动收尾与效果评估；算法迭代全量发布；Q4 复盘总结。 **三、预期成果** 截至季度末，系统可用性达到 99.95%，P1 级故障数量较 Q3 下降 50%；累计新增注册用户不低于 50 万，日活用户规模环比增长 8%，核心转化指标达到目标基线。团队将在 12 月底输出季度复盘报告，为 2025 年 Q1 规划提供数据依据。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份非常高质量的续写。模型不仅在内容上完全覆盖了用户要求的两大目标和三个要素（任务、时间、成果），而且在专业术语的使用和公文写作风格的把握上表现出色。字数控制精准，逻辑严密，具有很强的实操参考价值。
进阶难度评测结果
- 得分：97.5 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：
以下是补充的两条举措： 第五，强化数据安全与隐私保护能力建设。智能制造场景下工业数据采集、传输、存储环节面临多重安全风险，建议建立覆盖数据全生命周期的安全管理体系，制定分级分类的数据安全策略，部署工业数据加密传输与访问控制机制，并定期开展安全攻防演练与合规审计，确保核心工艺数据与业务敏感信息的全链路安全可控。 第六，推进技术成果转化与推广机制落地。针对已具备应用条件的技术成果，建议建立"研发—验证—推广"三阶段转化流程，设立专项转化基金予以支持。优先选取2至3项成熟度较高的技术成果开展试点应用，形成可复制的推广模板，逐步将技术成果从单一项目场景向更广泛的业务领域延伸，实现技术投入的价值最大化。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现优异，准确把握了文档的上下文语境和专业深度。续写内容不仅在格式和编号上与前文严丝合缝，更在专业逻辑上对前文进行了有效补充，体现了极高的生成质量和指令遵循能力。
困难难度评测结果
- 得分：99.6 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：
先处理 project_report.docx 的修改。 [调用 edit 工具替换 project_report.docx 中方向三的内容] **方向三：数据安全与合规体系建设** Q4将全面推进数据安全与合规治理工作。一是完成全量数据资产的分类分级梳理，建立覆盖核心业务系统的数据标签体系，明确不同密级数据的访问权限与流转规则。二是引入隐私计算技术，在联合建模与跨域数据协作场景中部署联邦学习和多方安全计算方案，实现"数据可用不可见"。三是加快推进等保2.0合规整改，确保核心平台通过三级等保测评，同步完善数据泄露应急响应机制与审计追踪能力。计划在12月底前完成制度体系发布与关键系统达标验收。 --- 现在续写战略思考文档的第三部分。 [调用 edit 工具在 strategic_thinking.docx 末尾追加第三部分] ## 三、建设路径建议：系统性突破与分步实施 ### 3.1 构建"一核两翼"技术攻关架构 建议以自主可控为核心目标，构建"一核两翼"的技术攻关架构。"一核"即工业算法与软件底座，集中资源攻克CAE求解器、实时优化控制算法等关键节点，力争三年内实现核心模块的国产替代。"两翼"分别指向工业大模型的场景化落地和边缘智能的工程化部署。具体实施上，建议设立专项攻关基金，采用"揭榜挂帅"机制面向内外部团队开放竞标，打破既有部门壁垒。每个攻关方向需明确技术路线图、阶段性里程碑和退出标准，避免陷入"只投入不产出"的困境。同时建立技术储备池，对前瞻性方向保持适度投入，确保在技术范式转换时具备快速切换能力。 ### 3.2 打造产学研深度融合创新平台 当前研究院与高校的合作多停留在联合申报课题和论文挂名的浅层阶段，对核心技术突破的实际贡献有限。建议重构合作模式，以"联合实验室+定向课题+人才双聘"三位一体的方式，与3-5所顶尖工科院校建立深度绑定关系。联合实验室需聚焦工业求解器、工业大模型等硬核方向，以解决真实工程问题为唯一验收标准。定向课题实行"企业出题、学术解题、工程验题"的闭环机制，确保科研成果可转化、可落地。人才双聘机制则允许核心研究人员在学术机构与企业之间灵活流动，既保障学术前沿感知力，又加速技术向产品的转化速率。 ### 3.3 建立技术成熟度评估与动态调整机制 针对前文指出的ROI评估体系缺失问题，建议引入技术成熟度（TRL）框架，将技术项目从概念验证到规模化部署的全生命周期划分为9个等级，每个等级设定明确的通过标准。项目在每个阶段节点必须接受独立评审，未达标准的项目坚决降级或终止，杜绝"沉没成本谬误"驱动的无效续投。同时建立动态调整机制，每季度根据外部技术环境变化和内部业务优先级调整，对技术组合进行再平衡。评估维度应覆盖技术先进性、商业可行性、战略不可替代性三个层面，确保技术投入始终与集团战略方向高度对齐。 ### 3.4 推进标准化与知识产权战略并行 核心技术体系的建设不仅要"造得出"，更要"守得住、说得算"。建议从两个维度同步发力：一是积极参与行业标准制定，将星云智造在工业数据治理、边缘计算架构等领域的技术实践转化为行业标准提案，以标准话语权构筑竞争壁垒。二是系统化布局知识产权，围绕核心算法、工业软件关键模块构建专利防护网，同时探索开源策略——对非核心模块适度开源以培育生态，对核心模块严格保护以维持技术代差。此外，需建立知识产权风险预警机制，对潜在侵权和被侵权风险进行常态化监控，为技术体系的安全运行提供制度保障。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在处理复杂的多文档并行任务时表现卓越。它不仅精确地执行了所有的指令约束（包括内容要点、篇幅限制和执行顺序），更难得的是在内容生成上展现了极高的逻辑连贯性，能够将‘建设路径建议’与前文提到的‘体系短板’一一对应，形成闭环。对于文档结构的动态调整（从变更后的结构恢复到原定结构）处理得非常稳健，是一次教科书级的任务执行。
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