GLM-5.1 在「报告全文校对纠错」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：报告全文校对纠错
- 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 以下是文档正文中的一段内容，请帮我详细检查是否有误并润色： "本季度项目总体进展顺利，截至9月底，已完成年初制定的12个里程碑中的9个，完成率达到75%。其中，用户增长模块提前两周达成目标，新增用户数较上季度环比增涨32.6%。但数据中台建设进度略有延迟，原计划8月底完成的API接口联调工作推迟到了9月中询才最终上线。成本方面，Q3实际支出为287.4万元，较预算超支约3.2%，主要原因系服务器扩容和临时外包人员的费用增加所制。下季度我们将重点推进数据中台的稳定性优化和用户增长的精细化运营，确保全年KPI的顺利达成。"
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 识别并修正文中的错别字（如"增涨"应为"增长"、"9月中询"应为"9月中旬"、"所制"应为"所致"）
- 逐一列出发现的错误，说明错误类型和修正建议
- 对整段文字进行语言润色，提升书面表达质量
- 润色后保持原文核心数据和语义不变
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：98.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：98.7 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：
## 逐项检查结果 ### 一、明确错误（共 3 处） | # | 原文 | 错误说明 | 修正 | |---|------|---------|------| | 1 | 环比**增涨**32.6% | "增涨"为误用，规范用语为"增长" | 环比**增长**32.6% | | 2 | 9月**中询** | "中询"为错别字，应为"中旬"（旬：十天为一旬，中旬指每月11—20日） | 9月**中旬** | | 3 | 费用增加**所制** | "所制"为错别字，应为"所致"（"所致"表示"由……导致"） | 费用增加**所致** | ### 二、数据核实 - **完成率**：9 ÷ 12 = 75% ✅ 正确 - **超支比例**：若预算为 B，则 (287.4 − B) / B ≈ 3.2%，推算预算约为 278.5 万元，数值逻辑自洽 ✅ ### 三、润色建议 1. **"但数据中台建设进度略有延迟"**——"但"单独起句略显突兀，建议与前句用分号或逗号衔接，体现转折关系更紧密。 2. **"推迟到了9月中旬才最终上线"**——"推迟到了"偏口语，可改为"推迟至"，更符合报告文体。 3. **"主要原因系……费用增加所致"**——"原因系……所致"存在语义重复（"系"已含"是因为"之意，"所致"又表"导致"），建议二选一：或"主要原因系……费用增加"，或"主要系由……费用增加所致"。 4. **"服务器扩容和临时外包人员的费用增加"**——"服务器扩容"与"临时外包人员"并列修饰"费用增加"时，结构略不均衡（前者是事项，后者是人员），建议调整为"服务器扩容费用及临时外包人员费用的增加"。 5. **末句**——"确保全年KPI的顺利达成"中"顺利"修饰"达成"稍显冗余，可精简。 --- ### 四、润色后全文 > 本季度项目总体进展顺利。截至9月底，已完成年初制定的12个里程碑中的9个，完成率达75%。其中，用户增长模块提前两周达成目标，新增用户数较上季度环比增长32.6%；但数据中台建设进度略有延迟，原计划8月底完成的API接口联调工作推迟至9月中旬才最终上线。成本方面，Q3实际支出为287.4万元，较预算超支约3.2%，主要系服务器扩容费用及临时外包人员费用增加所致。下季度我们将重点推进数据中台的稳定性优化和用户增长的精细化运营，确保全年KPI达成。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现极其出色。它不仅完成了基础的纠错任务，还展现了深度的文本分析能力，包括对公文写作风格的精准把握和对数据逻辑的自主核验。提供的润色方案兼具专业性和流畅性，完全符合专业AI评测的高标准要求。
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：
## 逐条错误清单 | # | 原文 | 错误类型 | 修正 | |---|------|---------|------| | 1 | 7月中**询** | 错别字 | 7月中**旬**（"旬"指十日为单位的时间段） | | 2 | 尚未**签定**正式协议 | 错别字 | 尚未**签订**正式协议（"签订"为规范用词，"签定"非规范） | | 3 | 新成员的**孰悉**业务 | 错别字 | 新成员**熟悉**业务（"孰"应为"熟"，同时去掉"的"使语意更通顺） | | 4 | 费用的**增涨** | 用词不当 | 费用的**增长**（"增长"为规范书面用语，"增涨"非规范） | | 5 | 接口版本不一**至** | 错别字 | 接口版本不一**致**（"致"方为正字） | | 6 | **截止至**9月底 | 语法冗余 | **截至**9月底（"截止"后不接时间宾语，"截至"后接时间点，二者不可混用） | --- ## 润色后的完整修改版本 **5. 风险与问题记录** 本季度项目推进过程中，遇到以下主要风险和问题： （1）供应链延迟风险：由于上游供应商产能不足，关键零部件交付时间推迟约2周。项目组已于7月中旬与备选供应商取得联系，但目前尚未签订正式协议。预计该风险将持续影响Q4初期的生产排期。 （2）人员流动问题：Q3期间，核心研发团队有3名高级工程师相继离职，导致部分模块开发进度受到影响。目前已通过内部调配和外部招聘进行弥补，但新成员熟悉业务仍需一定时间。 （3）预算超支风险：截至9月底，项目实际支出较原始预算超出约12%，主要原因系差旅费用及第三方服务费用增长。财务部门已介入进行费用审核，后续将加强费用管控力度。 （4）技术集成风险：新引入的数据中台系统与现有业务系统对接过程中出现兼容性问题。技术团队排查确认，主要原因为接口版本不一致，正协调中台厂商进行版本升级。 （5）合规风险：因行业监管政策于8月发生调整，部分业务流程需重新进行合规评估。法务部已启动相关审查工作，初步评估结论预计于10月中旬前完成。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现出色，不仅完美识别了文本中所有的低级拼写错误和语法不规范之处，而且在润色阶段展现了极高的公文写作素养，语言精炼且专业。输出结构清晰，完全满足并超越了任务要求。
困难难度评测结果
- 得分：2.0 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：
我现在按全部要求改写并更新文档。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型的表现极差。用户提出了非常具体且多维度的校对、格式化及风格改写需求，并明确要求输出全文和修改清单。然而，模型仅提供了一句简单的口头承诺（“我现在按全部要求改写并更新文档”），既没有在对话中输出处理后的文本，也没有显示任何工具调用（如 edit 或 write）来实际修改文件。这种“复读机”式的响应完全未能履行任务，未能展示出任何文本处理或遵循复杂指令的能力。
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