GLM-5.1 在「PPT末页机构标注」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：PPT末页机构标注
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：演示文稿生成
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：
当前工作区中存在演示文稿 `proposal_draft.pptx`（共 12 页）： - 第1页：封面（标题：智慧社区综合服务平台建设方案） - 第2页：目录 - 第3-4页：项目背景与需求分析 - 第5-6页：解决方案概述 - 第7-8页：技术架构与实施计划 - 第9-10页：预算与效益分析 - 第11页：风险与应对措施 - 第12页：结语与联系方式 请在这份PPT的最后一页（第12页"结语与联系方式"）底部标注所属机构名称：「星河湾智慧科技集团」，要求机构名称居中显示，字体不小于18号。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 在第12页（结语与联系方式页）底部添加机构名称文本
- 机构名称内容为「星河湾智慧科技集团」，文字准确无误
- 机构名称居中显示
- 字体大小不小于18号
- 不改动PPT其他页面的已有内容
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：95.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.3 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：
python3 -c "import pptx; print('python-pptx available')" 2>&1 ls -la proposal_draft.pptx 2>&1 python3 python3 = 18pt run.font.bold = False prs.save('proposal_draft.pptx') print("Done: added institution name to last slide") PYEOF python3 已在第12页（结语与联系方式）底部成功添加机构名称 **「星河湾智慧科技集团」**，具体设置如下： - **位置**：幻灯片底部居中 - **对齐方式**：水平居中（`PP_ALIGN.CENTER`） - **字体大小**：20磅（满足不小于18号的要求） 文件已保存，可直接打开 `proposal_draft.pptx` 查看效果。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现非常专业且高效。它采用了编写 Python 脚本的方式来处理 PPT 文件，在执行前进行了文件信息探测（幻灯片数量、尺寸），在执行中通过逻辑计算确保了文本框的居中位置和正确的字体大小，并在执行后进行了验证。整个过程逻辑严密，完全满足了用户的所有需求。 【KIMI】整体上，候选人成功完成了任务，正确地在指定位置添加了机构名称，并保持了格式规范和PPT内容的完整性。
进阶难度评测结果
- 得分：2.2 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：
让我先检查当前文件状态，然后进行修改。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型的表现非常糟糕。用户在追问中提出了明确的排版改进要求（字号、间距）以及对前序操作结果（目录更新）的确认请求，但模型仅回复了一句“先检查再修改”的废话，既没有通过工具执行任务，也没有在语言上回应用户的关切，完全没有完成任何测试指标。 【KIMI】整体评价...候选人的输出没有满足任何评分维度的要求，没有执行任何具体的操作，也没有提供任何关于任务完成情况的具体信息。
困难难度评测结果
- 得分：96.0 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：
好的，我来一次性完成这三项调整： 1. **拆分第11页**：拆为两页——第一页放工单响应时效与业主满意度，第二页放设备巡检覆盖率及扩展指标 2. **留白恢复适中**：不是最初的稀疏，也不是上次的过度紧凑，取中间值 3. **应用案例扩充**：从3个增至5个，新增「智能停车管理」和「社区养老服务平台」 4. **导出为 `property_digital_final.pptx`** [工具调用: edit property_digital_transform.pptx] [工具调用: exec cp property_digital_transform.pptx property_digital_final.pptx] 已完成全部调整，最终版 `property_digital_final.pptx` 共15页，结构如下： | 页码 | 内容 | |------|------| | 1 | 封面（副标题含锦程数字科技集团有限公司） | | 2 | 目录（已更新至最新章节） | | 3-4 | 物业服务现状与数字化转型需求分析 | | 5-6 | 数字化转型整体解决方案 | | 7-8 | 平台技术架构与分期实施计划 | | 9-10 | 投资预算与预期效益 | | 11 | 智慧物业运营数据看板（一）：工单响应时效、业主满意度 | | 12 | 智慧物业运营数据看板（二）：设备巡检覆盖率及扩展指标 | | 13 | 多场景应用案例（5个场景：智能门禁、远程报修、社区团购、智能停车管理、社区养老服务平台） | | 14 | 风险评估与应对策略 | | 15 | 结语与联系方式（底部标注锦程数字科技集团有限公司） | 全文留白已调至适中水平，请查阅最终版。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型表现极佳，是一个优秀的 AI 助手。它不仅完美处理了用户对排版（留白与字号）的细微且带有修正性质的需求，还在多轮对话中保持了高度的上下文一致性。内容扩充准确、页面拆分合理，且工具调用逻辑清晰，完全符合评测要求。 【KIMI】整体上，候选人的表现非常出色，能够准确理解并执行用户的复杂指令，展现了良好的意图追踪能力、结构规划能力和多轮修改的一致性。在工具调用和输出规范方面，虽然存在一些小瑕疵，但总体上符合要求，能够正确完成任务。
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