GLM-5.1 在「项目报告语言润色」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：项目报告语言润色
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档润色与优化
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 以下是「第5章 风险与问题记录」的原文内容： --- 5. 风险与问题记录 这个季度我们碰到了不少问题。首先是人手不够，项目组好几个人都被借调到别的部门去了，导致开发进度拖了差不多两周。其次是第三方接口老是出问题，供应商那边响应也很慢，搞得我们联调测试一直没法顺利推进。另外还有一个事就是需求变更太频繁了，产品那边三天两头改需求，搞得开发同学很崩溃。 针对上面这些问题，我们打算下个季度想想办法解决，比如多招几个人，还有就是跟供应商好好谈谈。 --- 请对上述第5章内容进行润色，要求如下： 1. 保留原有章节编号和标题「5. 风险与问题记录」不变； 2. 将口语化表述改为正式的书面语，使语言更专业规范； 3. 针对原文提到的「需求变更频繁」这一问题，补充提出一条具体的、有建设性的改进建议。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 保留章节编号和标题「5. 风险与问题记录」不变
- 将所有口语化表述（如"碰到了不少问题"
- 老是出问题
- 搞得
- 三天两头
- 很崩溃
- 等）改为正式书面语
- 原文提及的三个问题（人员借调导致进度延迟、第三方接口及供应商响应问题、需求变更频繁）均须保留，不遗漏
- 针对「需求变更频繁」问题，补充至少一条具体可操作的改进建议（不能仅是泛泛而谈）
- 润色后的文本整体逻辑清晰、行文连贯，符合企业项目报告的书面风格
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：
**5. 风险与问题记录** 本季度项目推进过程中主要面临以下风险与问题： **（1）人力资源不足** 项目组多名成员被借调至其他部门，导致开发进度延迟约两周，对整体交付节奏产生较大影响。 **改进措施**：计划于下季度协调补充项目人员编制，同时推动建立跨部门借调审批机制，避免核心岗位人员被无序抽调。 **（2）第三方接口稳定性不足** 合作供应商提供的接口频繁出现异常，且问题响应周期较长，致使联调测试工作持续受阻，未能按计划顺利推进。 **改进措施**：计划与供应商开展服务级别协商，明确接口可用性指标与故障响应时效，并纳入合同约束条款；同时评估备选供应商方案，降低单一依赖风险。 **（3）需求变更频繁** 业务侧需求调整频次过高，且缺乏统一管控，导致开发团队需反复返工，严重影响开发效率与团队士气。 **改进措施**：建议建立**需求变更管理流程**——所有需求变更须提交正式变更申请，经项目组评估其对进度、资源的影响后方可纳入迭代；同时设定每迭代周期内的需求冻结窗口，冻结期内原则上不再接受新增或修改需求，以保障开发节奏的稳定性。
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，完美达成了所有评测要求。不仅将口语化的草稿转化为了高质量的专业报告，还针对核心痛点提供了行业标准化的改进建议（如需求冻结期和变更评审），体现了极强的专业润色能力。
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：
以下是润色后的完整报告： --- # 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本报告系统总结了产品运营部2024年第三季度的项目推进情况。总体而言，本季度完成了大部分既定目标，但在资源统筹与分配方面仍存在不足之处。本季度持续践行"双轨并行"管理模式与"阶梯式交付"里程碑体系，有效保障了各项工作的有序推进。 ## 2. 项目背景与目标 围绕公司年度数字化转型战略，本部门承担了多项核心项目的推进工作。本年度核心目标如下：其一，提升用户活跃度30%；其二，降低运营成本15%；其三，完成数据中台搭建。其中，"双轨并行"管理模式即在项目推进中同步开展产品迭代与技术基础设施建设，以实现业务增长与技术能力的协同发展。 ## 3. Q3 主要里程碑完成情况 本季度依据"阶梯式交付"里程碑体系，按计划推进并完成了以下关键节点： - **7月**：数据中台一期正式上线，核心功能已具备运行条件； - **8月**：用户画像系统2.0版本成功发布； - **9月**：智能推荐引擎完成内部测试。 整体里程碑完成率约为85%。其中，智能推荐引擎因算法调优周期超出预期，交付时间延迟约两周。 ## 4. 资源投入与成本分析 本季度总投入约480万元，具体构成如下：人力成本320万元，云服务与基础设施100万元，其他支出60万元。较预算超支约8%，主要原因为临时引入外包人员以保障交付进度。在"阶梯式交付"体系下，各阶段资源分配存在不均衡问题，尤其9月集中交付期间人力资源缺口较为突出。 ## 5. 风险与问题记录 经评估，当前识别的主要风险与问题如下： - **资源分配不均**：9月集中交付阶段工作负荷过高，团队长期超负荷运转，存在人员倦怠与质量下降的双重风险； - **技术债务累积**：为追赶交付节点，部分模块代码质量有所妥协，后续维护成本可能上升； - **跨部门协作效率不足**：与技术部门的沟通链路不够顺畅，信息传递存在滞后与偏差。 上述问题若未能及时有效解决，可能对Q4工作推进造成更为严峻的影响。 ## 6. Q4 工作计划 下季度重点工作安排如下： - 完成智能推荐引擎正式上线； - 启动数据中台二期开发； - 针对资源分配不均问题，采取以下改进措施： - **推行里程碑前置负载均衡**：依据"阶梯式交付"节奏，将9月集中交付的部分任务前置至7—8月，避免末期出现资源挤兑； - **建立人力弹性调配机制**：与人力资源部协商预留灵活编制，在交付高峰期快速补充外包或借调人员，避免临时拼凑带来的效率损耗； - **设置交付节奏熔断阈值**：当单周加班时长超过既定上限时，强制触发任务优先级重排与交付节点微调，防止团队过度疲劳； - 优化跨部门协作流程，与技术部门建立双周对齐会议机制，明确接口人与信息同步规范，减少沟通断层； - 制定技术债务清偿计划，在Q4各迭代中预留15%工时用于代码重构与质量修复。 ## 7. 附件：数据支撑材料 （详见附件Excel表格） --- 润色要点说明： 1. **语言规范化**：将"做的不太好""还行吧""杂七杂八""掉链子""更难搞"等口语化表达统一替换为专业书面用语。 2. **表述精确化**：如"基本能用"改为"核心功能已具备运行条件"，"代码写的比较糙"改为"代码质量有所妥协，后续维护成本可能上升"，使表述更加严谨客观。 3. **第6章针对性补充**：针对"资源分配不均"问题，从**前置负载均衡、弹性调配机制、熔断阈值**三个维度给出了具体可操作的改进方案，而非仅停留在"优化资源分配机制"的笼统表述。同时补充了跨部门协作和技术债务的具体应对措施，使Q4计划与第5章识别的风险形成闭环对应。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现非常出色。它不仅严格遵循了所有的限制性要求（保留概念、结构和数据），而且在语言润色上展现了极高的专业水准。特别是在针对特定风险点补充改进建议时，能够结合项目管理的实际场景给出具体、可执行的方案，闭环解决了报告中提出的问题。整体是一份高质量的专业改写范本。
困难难度评测结果
- 得分：4.0 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：
让我先确认一下写入文件的内容： exec: cat project_report.docx
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型的生成结果完全未达到预期。用户明确要求展示润色后的完整报告并逐章节说明修改理由，但模型仅回复了一个读取文件的工具调用（exec: cat），属于无效响应。在文件已通过之前的指令写入成功的情况下，模型未能直接输出其生成的内容和解释，而是陷入了冗余的工具调用环节，导致所有功能性约束和质量要求均未得到履行。
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