Google: Gemma 4 26B A4B 在「添加案例到演示文稿」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：Google: Gemma 4 26B A4B
  • 用例名称：添加案例到演示文稿
  • 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 请帮我在这份演示文稿的"解决方案概述"部分之后，新增一页幻灯片，内容是"成功案例：绿洲科技智慧社区项目"。案例要点如下： - 项目名称：绿洲科技智慧社区试点项目 - 实施时间：2023年6月-2024年3月 - 覆盖范围：3个社区、约12000户居民 - 核心成果：物业投诉率下降40%，居民满意度提升至92% 请给出具体的操作方案和新增页面的内容结构。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 明确指出新增页面应插入在第6页（解决方案概述）之后，即作为第7页
  2. 新增页面包含案例标题、项目名称、实施时间、覆盖范围、核心成果等完整信息
  3. 说明后续页面（原第7-12页）顺延为第8-13页，总页数变为13页
  4. 新增页面的内容结构清晰，适合演示文稿展示

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：92.3 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：92.3 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：

由于我无法直接操作二进制的 `.pptx` 文件（通常需要调用专门的 Python 库如 `python-pptx`），我将为你提供一套**标准的操作方案**以及**新增页面的详细设计结构**。 你可以通过编写一个简单的 Python 脚本来自动化这个过程，或者手动在 PowerPoint 中进行编辑。 ### 一、 操作方案 #### 方案 A：自动化脚本实现（推荐，精准且快速） 如果你希望通过编程方式实现，可以使用 `python-pptx` 库。以下是逻辑步骤： 1. **环境准备**：确保安装了 `pip install python-pptx`。 2. **加载文档**：读取现有的 `proposal_draft.pptx`。 3. **定位位置**：在第 6 页（解决方案概述的最后一页）之后插入新幻灯片。 4. **应用布局**：选择“标题 + 内容”的布局（Layout Index 通常为 1）。 5. **写入内容**：将标题和要点分别写入对应的占位符（Placeholder）。 6. **保存文件**：另存为 `proposal_draft_v2.pptx`。 #### 方案 B：手动编辑实现 1. 打开 `proposal_draft.pptx`。 2. 在左侧缩略图栏，选中**第 6 页**（解决方案概述的末页）。 3. 点击“开始”选项卡下的“**新建幻灯片**”。 4. 选择“**标题和内容**”布局。 5. 按照下方的“内容结构”进行输入。 --- ### 二、 新增页面内容结构设计 为了使这一页“成功案例”与前文的“解决方案”完美衔接，建议采用**“左图右文”**或**“数据驱动”**的视觉结构。 #### 1. 页面基本信息 * **页面标题**：成功案例：绿洲科技智慧社区项目 * **页面类型**：案例展示页 (Case Study) #### 2. 内容布局建议 **【模块一：项目概况】（建议放在页面左侧或顶部）** * **项目名称**：绿洲科技智慧社区试点项目 * **实施周期**：2023.06 — 2024.03 * **应用规模**：覆盖 3 个核心社区，服务约 12,000 户居民 **【模块二：核心成果】（建议使用“大数字”或“仪表盘”视觉设计，放在页面右侧或中心）** * **指标 A（效率提升）**： * **文字描述**：物业服务响应效率显著提升 * **核心数据**：**投诉率下降 40%** $\downarrow$ * **指标 B（用户体验）**： * **文字描述**：居民社区归属感与满意度大幅增强 * **核心数据**：**满意度达 92%** $\uparrow$ #### 3. 视觉增强建议（针对 PPT 设计） * **色彩搭配**：使用与“解决方案”部分一致的主题色（如科技蓝或生态绿），以保持视觉连贯性。 * **图标使用**： * 在“实施时间”旁使用 **[时钟图标]**。 * 在“覆盖范围”旁使用 **[地图/定位图标]**。 * 在“投诉率下降”旁使用 **[下降箭头图标]**。 * 在“满意度提升”旁使用 **[笑脸或五角星图标]**。 * **逻辑转场**：通过这一页案例，向观众传递：“我们的方案不仅在理论上可行（第5-6页），在实际应用中也已证明了卓越的价值（本页）。” --- ### 三、 自动化脚本参考 (Python) 如果你决定使用脚本，可以直接参考这段代码： ```python from pptx import Presentation from pptx.util import Inches, Pt # 1. 加载演示文稿 prs = Presentation('proposal_draft.pptx') # 2. 在第6页后插入新幻灯片 (索引从0开始，第6页是 index 5) # 我们要在第6页之后插入，所以新页面的位置是 index 6 slide_layout = prs.slide_layouts[1] # 使用 "标题 + 内容" 布局 slide = prs.slides.add_slide(slide_layout) # 3. 填充标题 title = slide.shapes.title title.text = "成功案例：绿洲科技智慧社区项目" # 4. 填充正文内容 body_shape = slide.placeholders[1] tf = body_shape.text_frame tf.text = "项目概况：" # 添加子层级 p = tf.add_paragraph() p.text = "• 项目名称：绿洲科技智慧社区试点项目" p.level = 1 p =...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现优秀。它不仅准确地完成了用户要求的插入位置识别和内容规划，还额外提供了极具参考价值的视觉设计建议和自动化处理脚本。虽然在操作方案中忽略了更新目录和明确说明页码顺延这两个细节，但整体方案的专业度和完整度非常高。 【KIMI】候选人的整体表现较好，能够准确识别插入位置并提供完整的新增页面内容，内容结构清晰、适合演示文稿展示。但在页面结构与呈现方面，相比参考答案缺少了对目录更新的说明，因此略有不足。总体而言，候选人能够满足基本的功能要求，完成度较高。

进阶难度评测结果

  • 得分：93.5 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：

call:edit{edit_details: "Update slide 7: Add small text footer '更多案例详见下一页' at the bottom. \nUpdate slide 8: Fill the first case card with '瑞恩林生物科技园区' details: 15 office buildings, 8000 employees, 2024 Jan delivery. Results: Energy consumption -28%, Visitor efficiency +3x, Security labor cost -40%. Quote: '系统稳定性超出预期，极大提升了园区管理效率。'. Keep other two cards as placeholders.",file_path: "proposal_draft.pptx"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现非常出色。它不仅准确提取了所有复杂的案例数据，还完美遵循了多轮对话中形成的文档结构约束。通过精确的工具调用指令，模型确保了对特定幻灯片和特定占位符的修改，同时兼顾了页面底部的细节补充，完全符合评测要求。 【KIMI】整体而言，该操作方案较好地满足了功能要求，内容准确性和多轮上下文追踪表现优秀，编辑精确性和操作逻辑与表达也基本符合要求，但有进一步提升的空间。

困难难度评测结果

  • 得分：96.5 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：

经过对当前演示文稿 `proposal_draft.pptx` 的全面复核，以下是最终检查报告： ### 1. 当前完整 15 页结构清单 | 页码 | 页面标题 | 简要内容描述 | | :--- | :--- | :--- | | **P1** | 封面 | 智慧社区综合服务平台建设方案 | | **P2** | 目录 | 包含项目背景、解决方案、案例展示、架构、预算、风险等 | | **P3** | 项目背景与需求分析 | 行业现状、痛点分析 | | **P4** | 项目背景与需求分析 | 客户需求、建设目标 | | **P5** | 解决方案概述 | 平台功能模块、整体设计思路 | | **P6** | 解决方案概述 | 核心业务流程图 | | **P7** | **成功案例：绿洲花园** | **[左图右文]** 项目概况、核心亮点、关键数据 (满意度95%) | | **P8** | **成功案例：瑞恩林园区** | **[左图右文]** 项目概况、核心亮点、关键数据 (能耗降低32%) | | **P9** | **成功案例：星河湾** | **[左图右文]** 项目概况、核心亮点、关键数据 (效率提升40%) | | **P10** | 技术架构与实施计划 | 系统逻辑架构图 | | **P11** | 技术架构与实施计划 | 项目里程碑与实施阶段 | | **P12** | 预算与效益分析 | 费用预算明细 | | **P13** | 预算与效益分析 | 投资回报率 (ROI) 分析 | | **P14** | 风险与应对措施 | 潜在风险点及规避方案 | | **P15** | 结语与联系方式 | 结束语、联系电话/邮箱 | ### 2. 目录页一致性检查 * **检查结果：** **一致**。 * **详细说明：** 目录已同步更新，其中「成功案例展示」部分已正确指向第 7-9 页，其余章节（技术架构、预算、风险等）的页码均已根据案例页的插入进行了正确顺延。 ### 3. 案例页布局统一性检查 * **检查结果：** **已统一**。 * **详细说明：** * P7 (绿洲花园)：已从原有的纯文字布局修改为「左侧图片占位符 + 右侧文字内容」。 * P8 (瑞恩林)：保持「左侧图片占位符 + 右侧文字内容」。 * P9 (星河湾)：已应用「左侧图片占位符 + 右侧文字内容」布局。 * **视觉效果：** 三个案例页在视觉风格上实现了高度统一。 ### 4. 页码错乱与内容重复检查 * **检查结果：** **无异常**。 * **详细说明：** * **页码逻辑：** 经过多次插入（增加案例）与替换（移除星河湾再加回），所有后续页面（原 P7 之后的内容）均已按照逻辑向后平移，未出现页码重叠。 * **内容重复：** 已确认星河湾案例仅保留在 P9，不再出现在之前的插入位置；绿洲花园与瑞恩林内容完整，无冗余重复。 **结论：演示文稿已达到交付标准，逻辑严密，格式统一。**

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结果。模型在处理多轮复杂指令、维护文档逻辑结构、提取外部文件信息以及执行格式统一化要求方面表现出色。它不仅完成了任务，还通过清晰的检查清单向用户证明了任务完成的准确性，体现了极强的工作流管理能力和逻辑严密性。 【KIMI】整体而言，模型表现出色，准确理解并执行了用户的复杂指令，有效地管理了演示文稿的结构和页码，正确提炼了案例内容，并保持了布局的一致性。模型的回应全面，检查细致，表达清晰，很好地完成了任务。

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