GLM-5.1 在「岗位履职不足分析」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：岗位履职不足分析
- 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 请结合上述项目报告的背景，帮我撰写一段关于"在履行带头示范岗位职责方面存在的差距与不足"的自我剖析材料，要求语言正式、条理清晰，分条列出至少3个方面的不足，每条包含具体表现和简要反思，字数在400-600字左右。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 内容须围绕'带头示范岗位职责'展开，体现自我剖析视角
- 至少分3个方面分条阐述差距与不足
- 每条不足需包含具体表现描述和简要反思
- 语言风格正式、符合机关或企业公文材料习惯
- 总字数控制在400-600字左右
- 内容应与项目管理、团队带头、运营推进等工作场景相关联
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：98.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：98.3 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：
在履行带头示范岗位职责方面存在的差距与不足 结合2024年第三季度项目推进实际，对照带头示范岗位的职责要求，本人深刻反思，仍存在以下差距与不足： **一、攻坚克难的示范引领作用不够突出。** Q3项目推进中，部分里程碑节点出现延期，面对资源协调瓶颈和技术攻关难题时，本人虽参与调度，但更多停留在事务性推动层面，未能主动扛旗、带头冲锋，在关键时刻站出来、顶上去的担当意识仍有欠缺。反思：作为示范岗位，应当在最困难的环节率先破局，而非仅做"协调者"，今后须在重大风险面前主动认领最硬任务，以实际行动带动团队攻坚。 **二、成本管控的前瞻性示范不足。** 报告显示Q3资源投入与成本存在超支倾向，本人虽关注数据，但未能提前预警并带头推动精细化管理，对预算执行的示范性把关流于事后复盘，缺少事前引领。反思：带头示范不仅体现在业务推进，更应体现在对资源效益的主动担当上，今后需在成本管控中率先垂范，建立过程性管控机制。 **三、风险防范的敏锐性与主动性有待加强。** Q3风险与问题记录中，部分问题在早期已有苗头但未得到及时处置，本人对潜在风险的敏锐感知不够，未能在问题萌芽阶段带头研判、果断应对，存在"等一等、看一看"的被动心态。反思：示范岗位应具备"见微知著"的警觉，今后须增强风险预判意识，做到早发现、早报告、早处置，以自身的主动性带动团队整体风险意识的提升。 综上，本人将在Q4工作中切实整改，以更高标准践行带头示范职责，推动各项工作提质增效。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份高质量的自我剖析材料。模型不仅展现了出色的公文写作能力，更展现了极强的上下文信息整合能力，能将枯燥的报告章节转化为逻辑自洽的岗位履职反思，完全符合评测要求。
进阶难度评测结果
- 得分：99.0 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：
**针对优化工作质效的具体改进计划** --- **一、项目推进维度** **具体行动**：建立"周调度、月复盘"工作机制，每周召开项目推进例会，逐项对照里程碑节点核查进展，对滞后事项实行清单化管理、挂牌督办；针对Q4工作计划中的关键任务，制定详细分解表，明确责任人与交付标准，确保每项工作可追踪、可量化、可考核。 **预期目标**：Q4各里程碑节点按时交付率达到90%以上，杜绝因统筹不力导致的非必要延期。 **完成时限**：2024年10月启动，贯穿Q4全程，12月底前完成阶段性评估。 --- **二、团队引领维度** **具体行动**：一是建立"项目负责人带徒"制度，本人直接结对指导1—2名骨干成员，每月至少开展一次深度业务交流；二是搭建跨部门协作沟通平台，每半月组织一次资源协调会，打通信息壁垒；三是完善团队激励机制，对在项目攻坚中表现突出的成员及时予以肯定和推荐，营造比学赶超的工作氛围。 **预期目标**：团队成员独立承担复杂任务的能力明显提升，跨部门协作响应周期缩短30%以上，团队满意度测评达到良好等次。 **完成时限**：2024年10月完成结对安排与平台搭建，11月起常态化运行，12月底开展效果评估。 --- **三、风险管控维度** **具体行动**：一是编制项目风险动态台账，对已识别风险实行红黄绿三色分级管理，每周更新一次状态；二是建立风险预警机制，对预算执行偏差率超过5%的事项即时预警，同步启动纠偏程序；三是每月组织一次风险研判会，邀请相关业务骨干参与，集思广益研判潜在隐患，做到防患于未然。 **预期目标**：Q4实现重大风险零失控，预算执行偏差率控制在5%以内，风险问题按期处置率达到100%。 **完成时限**：2024年10月上旬完成风险台账初始化，10月中旬起按周更新，12月底形成年度风险管控总结报告。 --- **四、保障机制** 为确保上述改进计划切实落地，特建立以下保障措施： **一是压实主体责任。** 本人作为项目负责人，对三项改进措施的落实负总责，各行动事项均明确具体执行人和验收标准，做到事有人管、责有人担。 **二是强化过程监督。** 将改进计划执行情况纳入Q4工作例会固定议题，每半月通报一次进展，对推进缓慢的事项及时约谈提醒，坚决防止流于形式。 **三是注重闭环管理。** 12月底前组织专项评估，逐项对照预期目标检验改进成效，对未达标事项深入剖析原因、制定二次整改方案，确保问题清零、整改到位，切实以工作质效的提升检验改进计划的实效。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份高质量的改进计划。模型完全遵循了所有的指令要求，不仅在结构上与前文深度耦合，而且在具体措施的制定上也展现了良好的逻辑性和实操性。语言表达专业规范，符合特定场景的行文需求。
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：
{"name": "read", "arguments": {"file": "annual_review_draft.docx"}} **履行带头示范岗位职责方面存在的差距与不足** **一、团队管理** 本年度在团队建设方面未能充分履行带头示范职责。Q3数据显示，部门核心岗位空缺率达15%，关键技术人才流失2人，人才梯队断层问题突出。跨部门协作项目中，因沟通不畅导致的返工率约12%，较去年同期上升3个百分点。在人才培养方面，全年组织专项培训仅4次，低于集团要求的季度2次标准，反映出本人对团队能力建设的重视程度不够。 **二、项目推进** Q3里程碑完成率约为78%，未达90%的年度目标。其中2个重点项目出现阶段性延期，平均延期周期约2周。风险问题记录显示，Q3累计识别风险事项17项，其中6项因预判不足升级为实际问题，风险转化率偏高。资源投入方面，实际成本较预算超支约8%，成本管控精细化水平有待提升。上述数据表明，本人在项目全流程管控和资源优化配置方面存在明显不足。 **三、创新引领** Q3期间部门提交创新提案3项，较去年同期减少40%，且无一进入集团创新孵化池。产品迭代周期平均为45天，高于行业标杆企业30天的水平。在数字化工具应用方面，部门自动化覆盖率仅为35%，低于集团55%的平均水平。本人对前沿技术和创新方法论的学习不够系统，未能为团队树立勇于探索、敢于突破的标杆。 **四、廉洁自律与作风建设** 在廉洁自律方面，本人严格遵守集团各项纪律规定，未发生违规违纪行为。但在作风建设方面仍存在不足：一是深入基层一线的频次不够，Q3期间实地调研仅3次，对一线实际困难了解不够深入；二是在审批流程中偶有简化程序的情况，制度执行的严谨性有待加强；三是对部门廉政教育的常态化机制建设关注不足，风险防控意识有待进一步提高。 --- **针对上述不足的具体改进计划** **一、团队管理** 改进目标：核心岗位空缺率降至5%以内，专项培训频次达到集团标准。 具体措施：1）制定关键岗位继任者计划，每岗位至少储备1名后备人选；2）建立季度培训机制，每季度至少开展2次专项能力提升培训；3）优化跨部门协作流程，建立周例会沟通机制和问题升级通道。 完成时限：2025年Q2末。 预期成效：人才流失率降低50%，跨部门返工率降至8%以下。 **二、项目推进** 改进目标：里程碑完成率提升至90%以上，成本偏差控制在5%以内。 具体措施：1）引入敏捷管理方法，建立双周迭代评审机制，缩短问题响应周期；2）完善风险预警体系，设定红黄蓝三级预警阈值，每周滚动评估；3）强化成本过程管控，实行月度预算偏差分析，超支5%即触发纠偏机制。 完成时限：2025年Q1末。 预期成效：风险转化率降至20%以下，项目平均延期周期缩短至5个工作日内。 **三、创新引领** 改进目标：年度创新提案不少于8项，至少1项进入集团孵化池，自动化覆盖率提升至55%。 具体措施：1）设立月度创新研讨机制，每人每季度至少提交1项改进建议；2）组建数字化转型攻坚小组，优先推进高频业务场景的自动化改造；3）建立创新容错机制，对探索性项目给予资源倾斜和考核豁免。 完成时限：2025年Q3末。 预期成效：产品迭代周期缩短至35天以内，部门创新参与率达80%以上。 **四、廉洁自律与作风建设** 改进目标：基层调研频次提升至每月1次，审批流程合规率达100%。 具体措施：1）制定月度基层走访计划，形成调研问题清单并闭环跟踪；2）严格执行审批制度，杜绝简化程序，定期开展合规自查；3）建立常态化廉政教育机制，每半年组织1次警示教育活动。 完成时限：2025年Q2末。 预期成效：作风问题零投诉，廉政风险防控体系基本建成。 {"name": "edit", "arguments": {"file": "annual_review_draft.docx", "old_string": "1）引入敏捷管理方法，建立双周迭代评审机制，缩短问题响应周期", "new_string": "1）在现有瀑布式管理框架下增设阶段性评审检查点，建立双周进度复盘机制，缩短问题响应周期"}} OK {"name": "edit", "arguments": {"file": "annual_review_draft.docx", "old_string":...
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。它不仅展现了强大的逻辑理解能力（处理方法论冲突），还能在复杂的业务场景下生成高质量、符合特定职场背景的内容。在多轮对话的约束管理上无懈可击，工具使用精准，对比呈现清晰，是一份完美的执行结果。
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