GLM-5.1 在「基于文档生成测试题」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：基于文档生成测试题
- 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 请根据这份项目进展报告中的「Q3 主要里程碑完成情况」「资源投入与成本分析」和「风险与问题记录」三个章节，分别生成 5 道单选题、5 道判断题和 3 道多选题，用于团队内部项目知识考核。每道题需标注正确答案，并注明该题对应的来源章节。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 生成的单选题数量为 5 道，每题含 A/B/C/D 四个选项
- 生成的判断题数量为 5 道，答案为"正确"或"错误"
- 生成的多选题数量为 3 道，每题含至少 A/B/C/D 四个选项
- 每道题必须标注正确答案
- 每道题必须注明对应的来源章节（Q3主要里程碑完成情况、资源投入与成本分析、风险与问题记录之一）
- 题目内容应围绕项目进展报告的实际业务场景，具有合理性和考核价值
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：2.5 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：2.5 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：
我需要先查看文档的实际内容，才能基于具体细节出题。让我先读取文件。 ls
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型未能履行生成试题的任务指令。尽管它表现出了尝试通过工具获取更多信息的意图，但在本次评测的生成结果中，它没有基于用户提供的摘要内容产出任何实质性的试题。在单次生成评测环境下，该回复属于任务失败，未达成任何功能性指标。
进阶难度评测结果
- 得分：96.2 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：
{"name": "ls", "arguments": {}} project_report.docx {"name": "exec", "arguments": {"command": "cd /workspace && python3 -c \"\nfrom docx import Document\ndoc = Document('project_report.docx')\nfor p in doc.paragraphs:\n print(p.text)\n\""}} 2024年第三季度项目进展报告 产品运营部 2024年10月 一、执行摘要 2024年第三季度，产品运营部围绕年度战略目标，持续推进核心产品的迭代升级与市场拓展。本季度重点完成了用户增长引擎2.0的开发上线、数据中台一期建设交付以及东南亚市场试点启动三大里程碑。整体项目进度达成率为87%，略低于原定目标，主要受供应链延迟及核心技术人员流失影响。本季度总投入成本约580万元，较预算节约3.2%。Q4将聚焦遗留问题闭环、用户增长引擎2.0优化迭代及数据中台二期启动，确保年度目标顺利达成。 二、项目背景与目标 本项目群始于2024年Q1，旨在通过技术升级与市场拓展双轮驱动，实现核心产品DAU从120万提升至200万，同时将用户留存率从35%提升至50%。项目群包含三个子项目： - 子项目A：用户增长引擎2.0——重构推荐算法与增长漏斗，目标DAU提升60%； - 子项目B：数据中台建设——统一数据采集、清洗与可视化平台，目标报表产出效率提升80%； - 子项目C：东南亚市场拓展——完成泰国、越南两国的本地化适配与试点运营。 三、Q3 主要里程碑完成情况 | 里程碑 | 计划完成时间 | 实际完成时间 | 状态 | |--------|------------|------------|------| | 用户增长引擎2.0上线 | 2024-07-31 | 2024-08-15 | 延迟2周完成 | | 数据中台一期交付 | 2024-09-15 | 2024-09-15 | 按时完成 | | 东南亚试点启动 | 2024-08-01 | 2024-08-20 | 延迟19天启动 | | 推荐算法A/B测试 | 2024-08-31 | 2024-09-10 | 延迟10天完成 | | 中台数据迁移 | 2024-09-30 | 进行中 | 预计延迟至10月中旬 | 本季度里程碑整体达成率为60%（3/5按时完成调整为2/5按时，3/5延迟），进度偏差主要源于技术攻关难度超预期及人员变动。 四、资源投入与成本分析 4.1 人力资源投入 本季度项目群共投入人力126人·月，各子项目分配如下： - 子项目A：52人·月，占比41.3%，其中算法团队18人·月、后端开发16人·月、测试8人·月、产品与设计10人·月； - 子项目B：48人·月，占比38.1%，其中数据工程20人·月、后端开发12人·月、测试8人·月、产品与设计8人·月； - 子项目C：26人·月，占比20.6%，其中本地化团队12人·月、运营8人·月、产品与设计6人·月。 核心技术人员流失3人（2名高级后端开发、1名数据工程师），流失率4.8%，高于行业平均3%。新招聘6人，但到岗周期平均45天，导致项目阶段性人力缺口。 4.2 成本分析 本季度总成本580万元，预算600万元，节约3.2%。成本构成如下： - 人力成本：396万元（占比68.3%），其中直接人力成本352万元，外包人力成本44万元； - 软硬件采购：98万元（占比16.9%），含服务器扩容62万元、第三方API服务36万元； - 差旅与运营：52万元（占比8.9%），含东南亚出差34万元、日常运营18万元； - 其他费用：34万元（占比5.9%），含培训费12万元、应急储备金22万元。 成本偏差（CV）= 挣值（EV）- 实际成本（AC）= 542万 - 580万 = -38万元，项目处于轻微超支状态。进度偏差（SV）= 挣值（EV）- 计划价值（PV）= 542万 - 600万 = -58万元，进度落后于计划。 4.3 成本控制措施 针对超支情况，已采取以下措施： 1. 冻结非紧急差旅审批，预计Q4节省差旅费用15万元； 2. 与云服务商重新谈判，争取Q4服务器费用降低10%； 3. 优化外包用工结构，将部分测试工作转为内部消化； 4. 启用应急储备金覆盖不可预见支出，本季度已动用8万元。 五、风险与问题记录 5.1 当前活跃风险 | 风险编号 | 风险描述 | 可能性 | 影响度 | 应对策略 | 责任人 | |---------|---------|-------|-------|---------|-------|...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现非常优秀，能够精准地从文档特定章节中提取关键信息并转化为标准化试题。题目设计专业，完全符合用户在题型、数量、格式及来源标注上的所有细节要求。唯一的小不足是多选题中出现了一道仅有单一正确项的题目，但在事实准确性上是无可挑剔的。
困难难度评测结果
- 得分：2.5 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：
cat exam_bank.md
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。在用户提出了一系列详细且具有一定逻辑复杂度的更新需求后（特别是针对不同题型采用不同难度分布的精细要求），模型仅返回了一个读取文件的 shell 命令 `cat exam_bank.md`，既没有执行文件更新操作，也没有生成任何新内容或汇总表。这不仅是功能上的缺失，更是对指令理解的全面崩塌，完全未能完成考核任务。
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