GLM-5.1 在「段落润色改写」的评测结果

基本信息

• 模型名称：GLM-5.1
• 用例名称：段落润色改写
• 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 其中「Q4 工作计划」章节的原文如下： --- Q4我们打算做这几件事： 1. 专业技能提升：让团队的人去学一些新技术，比如大模型、数据分析啥的，提高大家的能力水平。 2. 行业前瞻研究：多关注一下行业里的新动态，看看竞品都在搞什么，然后出几篇研究报告。 3. 跨部门协作：跟技术部、市场部多沟通沟通，把信息拉通，一起推进重点项目。 4. 流程优化：把现在一些不太顺畅的工作流程理一理，提高效率。 --- 请帮我把上述「Q4 工作计划」内容润色改写，要求：将所有要点合并成一个自然段落，不要使用列表或分条列项的格式；语言风格从口语化转为正式书面语，表达专业洗练；确保语意连贯、行文流畅，同时保留原文的所有核心信息。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 输出必须是一个连贯的自然段落，不得出现编号列表、项目符号或分条列项格式
2. 语言风格须为正式书面语，消除口语化表达（如"啥的"
3. 搞什么
4. 理一理
5. 等）
6. 原文四个要点（专业技能提升、行业前瞻研究、跨部门协作、流程优化）的核心信息均须保留
7. 段落内部逻辑通顺，各要点之间有自然的衔接过渡，行文流畅

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：98.8 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：98.8 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：

第四季度，部门将围绕能力建设、行业洞察、协同联动与流程治理四个维度有序推进工作。在专业技能提升方面，将组织团队围绕大模型、数据分析等前沿技术开展系统性培训，切实增强团队的技术素养与业务能力；在行业前瞻研究方面，将持续跟踪行业动态与竞品动向，产出若干高质量研究报告，为决策提供参考依据；在跨部门协作方面，将加强与技术部、市场部的沟通对接，推动信息共享与资源拉通，合力保障重点项目落地；在流程优化方面，将梳理现有工作中存在的堵点与低效环节，推动流程再造与制度完善，全面提升运营效率。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份高质量的润色结果。模型精准地理解了从口语到书面语转换的需求，不仅在格式上完全合规，更在保留所有核心事实的基础上，通过专业术语的重构（如“流程再造”、“资源拉通”、“决策参考依据”）极大地提升了文本的职业感和说服力。

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：

Q4 期间，我们将持续深化用户增长战略，着力优化获客与留存全链路，驱动核心用户规模稳步扩大；同步推进数据中台能力建设，完善数据治理体系与可视化分析工具，夯实数据驱动的决策底座。在组织层面，构建体系化的团队赋能机制，以技术前沿与业务深度融合为导向，持续提升团队的专业纵深与复合能力；同时前瞻性布局行业技术演进方向，深入研究智能化技术在运营领域的应用范式，形成具有战略参考价值的研究成果。运营效能方面，精细化管控资源投入，提升营销投入产出效率，实现降本增效的结构性改善；并建立常态化的跨部门协作机制，确保战略目标的高效对齐与资源的协同调配。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一次非常完美的润色和整合。模型精准理解了用户对于“宏观性”和“段落化”的要求，在保留原意核心的基础上，通过高级词汇和合理的逻辑分层，将零散的工作计划转化为了一段专业、得体且连贯的职场陈述。完全符合所有评测标准。

困难难度评测结果

• 得分：97.2 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：

第四季度，部门将以年度目标达成为主线，全力冲刺项目交付的关键节点，确保整体履约质量。面向未来，我们将在持续夯实团队专业能力的同时，紧盯行业技术演进方向，以周期性研究沉淀前瞻性洞察，为战略决策提供支撑。人才是执行力的根基，我们也将通过完善梯队建设与激励机制，激发组织活力，让能力成长与业务突破形成正向循环。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一次非常出色的润色。模型完美理解了用户对于“消除拼接感”的核心诉求，不仅在格式和字数上严格达标，更在逻辑构建上展现了极高的水平。通过调整叙述顺序和优化过渡表达，将原本零散的四个工作点整合成了逻辑自洽、语意连贯的专业段落，完全符合宏观战略表述的要求。

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