GLM-5.1 在「项目报告章节问答」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：项目报告章节问答
- 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` 的内容： **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 **各章节摘要**： - 第1章「执行摘要」：本报告总结了2024年Q3的项目整体进展，核心产品功能上线率达92%，较Q2提升15个百分点。 - 第2章「项目背景与目标」：项目于2024年1月启动，目标是在年底前完成全部5个核心模块的开发与上线，服务目标用户群超过50万。 - 第3章「Q3主要里程碑完成情况」：Q3共设定8个里程碑，已完成7个，剩余1个（国际化适配）延期至Q4第2周。 - 第4章「资源投入与成本分析」：Q3实际支出280万元，预算为300万元，节省约6.7%。研发人力投入占比65%，测试占20%，运营占15%。 - 第5章「风险与问题记录」：当前存在3项主要风险：①核心开发人员离职风险；②第三方接口稳定性不足；③国际化适配进度滞后。 - 第6章「Q4工作计划」：Q4重点任务包括完成国际化适配、启动性能优化专项、用户增长目标提升至80万。 - 第7章「附件」：包含里程碑甘特图、成本明细表、用户增长趋势图。 请回答以下问题：该报告中Q3设定了多少个里程碑？完成了几个？未完成的是什么？延期到了什么时候？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确回答Q3设定的里程碑总数为8个
- 准确回答已完成的里程碑数量为7个
- 明确指出未完成的里程碑是「国际化适配」
- 明确指出延期时间为Q4第2周
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：
根据报告第3章「Q3主要里程碑完成情况」的摘要： - **设定里程碑数**：8个 - **已完成**：7个 - **未完成**：国际化适配 - **延期至**：Q4第2周
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】生成结果表现优异，信息提取精准且表达简洁明了，完美符合评测标准。
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：
## 任务一：成本数据表格与 Q2 变化趋势 | 费用类别 | Q3 金额（万元） | Q3 占比 | Q2 变化趋势 | |---|---|---|---| | 人力成本 | 328 | 60.5% | 基本持平，投入规模稳定 | | 硬件与云资源 | 127 | 23.4% | 明显增长，是本季度总支出增长的主要驱动力 | | 外包服务 | 52.3 | 9.6% | 下降约 15%（Q2 约 61.5 万元），UI 设计与安全测试外包需求收缩 | | 其他费用 | 35 | 6.5% | 文档未明确说明，按总支出增幅推算存在小幅增长可能 | | **合计** | **542.3** | **100%** | **较 Q2 增长 12.8%（Q2 约 480.6 万元）** | > **趋势小结**：Q3 支出增长主要由硬件与云资源采购拉动，人力成本平稳，外包费用主动缩减，整体预算执行率 93.5% 处于合理区间。 --- ## 任务二：高风险项总结与缓解方案分析 | 风险编号 | 风险要点 | 当前应对措施 | |---|---|---| | R01 | 2 名高级工程师有离职意向，核心开发能力面临流失 | 启动内部人才储备 + 外部招聘，预计 Q4 初到岗 | | R02 | 支付网关 8 月发生 3 次超时，影响约 1200 笔交易 | 与供应商协商 SLA 升级方案 | ### 分析结论：两项高风险均有应对方向，但缓解程度不同 - **R01（人员离职）**——有**较明确的缓解方案**：内部储备 + 外部招聘双线并行，且给出了预期到岗时间（Q4 初），路径清晰、可追踪。但风险在于：招聘周期是否可控、新人上手是否存在磨合期，若离职发生在补位到岗前，仍会出现短期人力缺口。 - **R02（第三方接口不稳定）**——缓解方案**明确度不足**：当前仅处于"协商 SLA 升级"阶段，尚未落地。SLA 升级只能约束供应商的响应与赔偿标准，并不直接解决接口超时的技术根因。若供应商底层架构不改善，故障仍可能反复发生。 **总体判断**：R01 缓解路径相对可预期；R02 目前仅有框架性应对，缺乏技术层面的兜底方案（如冗余链路、降级策略等），建议在 Q4 计划中补充自主可控的容灾措施，避免持续依赖供应商单点改进。
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生成结果。模型不仅精准地完成了所有信息提取任务，还在分析深度上超越了基础要求。它对成本趋势的推算和对风险缓解方案有效性的批判性分析，展现了极强的数据处理和商业逻辑判断能力。格式规范，表达专业，完全符合评测标准。
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：
**2. Q3成本情况总结（段落版）：** Q3总预算120万元，实际支出115万元，预算执行率95.8%，整体处于可控范围。其中研发人力投入48人月、运营人力12人月，云资源费用87万元，构成主要支出项。但需警惕的是：供应链模块延期已产生约8万元额外人力成本，且数据中台存储成本增速超预期，按当前趋势Q4可能超出预算15%。两项因素叠加，Q4超支风险不容忽视，建议尽早启动存储优化并严控供应链模块进度。 **3. 风险与问题项汇总（按严重程度排序）：** | 序号 | 编号 | 类型 | 严重程度 | 状态 | |------|------|------|----------|------| | 1 | R1 | 风险 | 🔴高 | 未解决 | | 2 | R2 | 风险 | 🟡中 | 未解决 | | 3 | P2 | 问题 | 🟡中 | 跟进中 | | 4 | P1 | 问题 | — | 已解决 | 共2个风险项、2个问题项（其中P1已解决）。 **对Q4影响最大的风险：R1（供应链Phase2第三方API文档未定稿）** 理由：Q4工作计划的第一优先项就是供应链系统重构Phase2（目标11/30前完成），而R1直接卡在Phase2的上游依赖上。第三方接口文档不定稿，开发与联调无法推进，这意味着Q4最核心的交付目标面临链式延期风险。相比之下，R2（存储成本超预期）属于预算层面问题，有调整空间，不直接影响交付里程碑。 --- **English Executive Brief（管理层简报）：** > **Executive Brief — Q3 2024 Project Progress** > > The project progressed well in Q3 with a 92% core KPI completion rate. Product DAU reached 1.5 million, up 18% from Q2. However, the supply chain module was delivered two weeks late, incurring approximately ¥80K in additional costs. > > **Critical Risk for Q4:** Risk R1 poses the greatest threat to Q4 delivery. The supply chain Phase 2 — Q4's top-priority milestone — depends on a third-party API whose documentation remains unfinalized. This upstream blocker could trigger cascading delays against the Nov 30 target, with limited mitigation options. Immediate escalation to secure the vendor's commitment is strongly recommended.
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现极佳，能够敏锐捕捉用户意图的微妙变化。在信息提取方面做到了一丝不苟，在专业分析层面展现了优秀的逻辑推理能力，尤其是将Q4计划、既往延期事实与潜在风险点结合分析，给出了极具说服力的判断。英文写作水平高，符合管理层简报的语境要求。
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