GLM-5.1 在「报告语言专业化润色」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：报告语言专业化润色
- 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「风险与问题记录」章节的原文： --- 第5章 风险与问题记录 这个季度我们碰到了好几个问题。首先是人手不够，项目组的人经常要同时干好几个活，忙不过来。其次是跨部门沟通不太顺畅，有时候信息传递会有延迟，导致一些任务没法按时完成。另外，Q3期间服务器资源分配不太合理，测试环境和生产环境抢资源的情况时有发生，搞得测试进度拖了好久。总的来说问题还是挺多的，希望下个季度能好一点。 --- 请对上述「风险与问题记录」章节进行润色，要求如下： 1. 保留原有章节标题和编号不变（仍为"第5章 风险与问题记录"）； 2. 将口语化表达转为专业、规范的书面语言，使其符合正式项目报告的文体要求； 3. 保留原文提到的三个核心问题（人力不足、跨部门沟通、服务器资源分配）不遗漏； 4. 针对"服务器资源分配不合理"这一具体问题，在润色后的文本末尾补充一段建设性的改进建议。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 保留原有章节标题"第5章 风险与问题记录"不变
- 将所有口语化表达（如"干好几个活"
- 忙不过来
- 搞得
- 等）转为正式书面语
- 完整保留原文三个核心问题：人力资源不足、跨部门沟通不畅、服务器资源分配不合理
- 针对"服务器资源分配不合理"问题提出至少一条具体可操作的改进建议
- 润色后文本整体语言风格统一、专业规范，符合正式项目报告文体
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：
以下是润色后的章节内容： --- **第5章 风险与问题记录** 本季度项目推进过程中，识别并记录了以下三项主要风险与问题： **一、人力资源不足** 项目组现有人员配置难以满足多线并行的任务需求，核心成员常需同时承担多项工作，工作负荷持续偏高，对任务交付效率与质量均产生一定影响。 **二、跨部门沟通协作不畅** 部门间信息传递存在延迟与损耗，部分关键信息未能及时同步至相关方，导致依赖跨部门协同的任务出现交付延期，项目整体进度受到牵连。 **三、服务器资源分配不合理** Q3 期间，测试环境与生产环境共享服务器资源且缺乏有效的隔离与调度机制，资源争用现象频发，测试环境多次因资源不足而无法正常运行，严重影响了测试计划的按期推进。 **针对服务器资源分配问题的改进建议：** 建议在 Q4 优先推进以下措施：一是在基础设施层面实施测试环境与生产环境的资源隔离，通过容器化部署或独立集群分配，从根本上消除资源争用；二是引入资源调度与监控平台，实现资源使用率的实时可视化管理，按需动态调整配额；三是制定环境资源使用规范，明确各环境资源申请、审批与释放流程，避免资源长期占用与浪费。以上措施需基础设施团队与项目管理团队协同推进，建议在 Q4 初完成方案评审并启动实施。 --- **主要调整说明：** | 调整维度 | 原文示例 | 润色后 | |---|---|---| | 口语→书面 | "碰到了好几个问题" | "识别并记录了以下三项主要风险与问题" | | 模糊→具体 | "忙不过来" | "工作负荷持续偏高，对任务交付效率与质量均产生一定影响" | | 散述→结构化 | 三个问题混为一段 | 分条列项，各问题独立成段并加小标题 | | 情绪化→客观 | "搞得测试进度拖了好久" | "严重影响了测试计划的按期推进" | | 结尾态度 | "希望下个季度能好一点" | 删除主观期望，以具体改进建议替代 |
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润色结果。模型不仅在语言润色上表现出极高的专业素养，将原本随意的口语描述提升到了正式公文水平，而且在逻辑结构和建议质量上也体现了深度理解。所有指令要求均被完美执行。
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：
以下是润色后的两个章节： --- ## 5. 风险与问题记录 本季度项目推进过程中暴露出若干风险与问题，主要体现在以下方面： （1）跨部门协同效率偏低。研发部门与市场部门在需求对齐环节耗时较长，信息不对称现象频发，导致产品迭代周期被迫延长。 （2）Q3测试资源分配不均衡问题较为突出。自动化测试覆盖率仅为42%，手动测试占比过高；回归测试阶段人力不足，部分模块测试执行不够充分，存在质量隐患。 （3）第三方API接口稳定性欠佳。供应商接口于7月、8月分别发生3次及2次宕机事件，单次影响时长约2-4小时，对用户体验造成较大负面影响。 ## 6. Q4 工作计划 Q4重点工作安排如下： - 建立跨部门常态化沟通机制，每周召开一次需求对齐会议，明确信息同步流程与责任人。 - 提升自动化测试覆盖率，目标达到60%以上。 - 与供应商重新协商SLA条款，要求接口可用性不低于99.5%。 - 启动新版本灰度发布，首批覆盖10%用户群体进行试运行验证。 - 完成用户反馈系统上线，系统化收集产品改进意见。 - 针对Q3测试资源分配不均衡问题，制定以下改进措施： - **优化测试人力配置**：按模块优先级与风险等级重新分配测试人员，核心模块优先保障充足测试人力，非核心模块采用抽样验证策略。 - **推进自动化测试能力建设**：制定自动化用例补充计划，优先将回归测试中的高频场景纳入自动化覆盖范围，逐步降低对手动测试的依赖。 - **引入测试排班与预警机制**：建立回归测试阶段的资源排班制度，设定人力负载阈值，当测试人力使用率超过阈值时自动触发预警并启动临时资源调配流程。 --- **润色说明：** 1. **口语化→书面语**：如"不太行"→"偏低"、"搞起来"→"建立"、"谈一下"→"重新协商"、"做以下几件事"→"重点工作安排"等，整体提升行文的正式程度。 2. **数据完整保留**：42%、60%、99.5%、10%、3次、2次、2-4小时等原始数据均未改动。 3. **扩充改进建议**：针对测试资源分配问题新增3条具体措施，分别从人力配置优化、自动化能力建设、排班预警机制三个维度给出可落地的行动方案。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型的生成结果非常出色。它不仅精准地完成了口语化转书面语的润色任务，保持了高度的专业性，而且在扩充改进建议方面展现了良好的逻辑思维和对业务场景的理解。所有原始数据被准确保留，章节结构也严格遵循了用户指令，是一份高质量的企业报告润色样板。
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：
# 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本报告系统梳理了我部2024年第三季度的整体工作进展。报告期内，我部各项核心里程碑总体推进顺利，多数关键节点按期达成，但部分事项仍存在待改进之处，需在后续工作中予以跟进。资源配置基本满足业务需求，成本支出控制在年度预算范围之内。 ## 2. 项目背景与目标 公司于年初确立了"三核驱动"战略框架，涵盖用户增长、产品迭代和生态拓展三大核心方向。第三季度的阶段性目标明确为：将日活跃用户数（DAU）从120万提升至150万，并完成V2.5版本的正式上线发布。与此同时，部门引入了"阶梯式考核"绩效管理体系，旨在强化目标分解与执行保障能力。 ## 3. 第三季度 主要里程碑完成情况 | 里程碑 | 计划时间 | 实际完成 | 状态 | |--------|----------|----------|------| | V2.5版本上线 | 8月15日 | 8月20日 | 延迟5天 | | 用户增长达标 | 9月30日 | 9月28日 | 提前完成 | | 生态合作签约 | 9月15日 | 进行中 | 延迟 | 在用户增长维度，日活跃用户数达到152万，超额完成既定目标。V2.5版本上线较计划延迟5天，经分析主要归因于测试环节人力资源分配不均衡——部分测试人员任务过度集中，而另一部分人员工作负荷明显不足，导致整体测试效率未能达到预期。生态合作签约事项目前仍处于商务洽谈阶段，合作方决策周期较长。 ## 4. 资源投入与成本分析 第三季度累计投入约380万元，其中人力成本占比65%，技术采购占比20%，市场推广占比15%。整体支出较预算节余约12万元，主要系部分市场推广活动因客观原因未能如期执行所致。值得关注的是，外包团队管理精细化程度有待提升，当前管理模式下团队协作效率尚未充分释放。 **环比变化分析：** 与Q2相比，Q3总投入由350万元增长至380万元，环比增幅约8.6%，增量主要来自人力成本的上升——人力成本占比由Q2的60%提升至Q3的65%，绝对金额从210万元增至约247万元，反映出团队规模扩张及项目并行度提升对人力支出的拉动效应。技术采购占比则由Q2的25%下降至Q3的20%，主要因前期基础设施采购已基本完成，本季度技术支出进入平稳期。市场推广占比两个季度均为15%，但Q3部分推广活动未能落地执行，实际市场推广效率仍有优化空间。 ## 5. 风险与问题记录 本季度识别的主要风险及问题如下： - **测试人力配置失衡**：测试团队人力资源调度机制尚不完善，版本发布周期内频繁出现任务堆积与资源闲置并存的现象，制约了交付节奏。 - **外包团队质量管控不足**：代码审查（Code Review）过程中发现外包交付物的缺陷率偏高，质量一致性有待加强。 - **生态合作推进受阻**：目标合作伙伴决策进程缓慢，存在影响Q4生态拓展计划的潜在风险。 此外，"阶梯式考核"绩效体系在实际运行中遭遇一定执行阻力，部分团队反馈考核标准的透明度和可解释性有待增强。 **针对"测试环节人力分配不均衡"问题的改进建议：** 鉴于测试人力分配不均衡已连续影响多个版本的交付节奏，建议从以下方面系统性改进： 1. **建立动态任务调度机制**：引入基于任务优先级和个人负荷的智能派单系统，实时监控各测试人员的工作饱和度，实现任务的动态均衡分配，避免"忙闲不均"现象。 2. **推行测试能力矩阵与交叉培训**：建立测试团队技能矩阵图，识别能力短板与冗余，定期开展跨模块交叉培训，提升团队成员的多模块覆盖能力，增强人力调配弹性。 3. **实施自动化测试分层覆盖策略**：加大自动化测试投入，将回归测试、接口测试等高频重复性工作逐步纳入自动化框架，释放人工测试资源，使其聚焦于复杂场景和探索性测试。 ## 6. Q4 工作计划 第四季度，我部将聚焦以下重点工作： 1. 完成V3.0版本的开发与上线发布； 2. 将日活跃用户数目标提升至180万； 3. 推动并落实不少于2家生态合作伙伴的正式签约； 4. 优化"阶梯式考核"绩效体系，重点提升考核标准的透明度与公信力； 5. 落实测试人力分配改进方案，提升版本交付效率。 ## 7. 附件：数据支撑材料 （略） --- **关于改进建议精简的说明：** 原文档中列出了4条改进建议，现精简为3条，去除了第4条"**建立版本发布前的资源预评估流程**"。理由如下：该措施本质上是动态任务调度机制在单个迭代节点的前置环节，其核心目标——提前识别人力缺口并制定预案——已包含在第1条"建立动态任务调度机制"的实时监控与动态均衡逻辑之中。相较于其余三条分别从调度机制、能力建设和技术手段切入的系统性方案，资源预评估更多属于操作层面的流程补充，独立性和优先级相对较低，故予以合并不再单列。
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评测答卷。模型不仅精准地遵循了所有复杂的格式和人称约束，还在数据计算和逻辑推理（如环比分析和建议精简理由）上表现出色。语言润色质量极高，完全符合专业项目报告的标准，展现了卓越的理解与生成能力。
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