GLM-5.1 在「项目报告反馈撰写」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：项目报告反馈撰写
- 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 请针对这份第三季度项目进展报告的初稿提供整体反馈意见，要求如下： 1. 字数控制在200字左右（允许上下浮动20%，即160-240字） 2. 语气需平实客观，不要使用夸张或过度赞美的表达 3. 反馈应围绕报告的章节结构、内容完整性、数据支撑等方面展开，给出具体可操作的改进建议
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 反馈总字数控制在160-240字之间
- 语气平实客观，不含夸张或过度赞美的表达
- 反馈内容需涉及章节结构、内容完整性、数据支撑中的至少两个方面
- 需给出至少两条具体可操作的改进建议
- 反馈需紧扣文档摘要中提供的章节信息，不凭空捏造文档中不存在的内容
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：80.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：80.0 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：
该报告章节框架基本合理，覆盖了进展汇报的核心要素，但有以下可改进之处： **结构方面**：执行摘要与后续章节存在内容重叠风险，建议明确摘要仅提炼关键结论与数据，避免重复展开。"风险与问题记录"与"Q4工作计划"宜增加逻辑衔接，说明Q4计划如何回应Q3遗留风险。 **内容完整性**：缺少"利益相关方反馈"或"客户满意度"相关章节，作为产品运营部的报告，用户侧视角的缺失较为明显。建议在Q3里程碑部分补充预期目标与实际结果的对比分析，而非仅罗列完成情况。 **数据支撑**：资源投入与成本分析章节需明确预算基准线，否则成本分析缺乏参照。附件标注了"数据支撑材料"，但正文各章节未对应引用具体数据来源，建议在相关段落标注附件编号，增强可追溯性。风险章节也应量化影响程度与发生概率，避免仅做定性描述。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型生成的反馈意见在内容质量上表现优异，逻辑严密且建议具有高度的落地参考价值，语气也完全符合专业、客观的要求。然而，在字数控制这一硬性约束上表现不佳，显著超过了规定的字数上限，导致其在格式合规性上失分较多。
进阶难度评测结果
- 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：
针对Q3期间供应商交付延迟问题，补充分析如下：本季度核心模块的供应商交付较合同约定时间平均延后约两周，主要原因为供应商产能排期紧张及需求变更沟通成本偏高。该延迟直接导致系统集成与联调阶段被迫顺延，Q3原定的两项关键里程碑未能按期达成，同时引发测试资源闲置与后续任务堆叠，整体项目进度偏差约15%。为降低后续风险，建议采取以下措施：一是建立供应商周报机制，明确交付节点与预警阈值，实现进度偏差的早期识别与干预；二是引入备选供应商评估流程，对关键交付物形成"主+备"双源保障，避免单一供应商依赖造成的进度不可控风险。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型生成的补充段落非常专业，不仅完全符合字数、语气和结构上的所有约束，而且在内容深度上表现出色。特别是对项目进度影响的量化分析（如15%的偏差）以及对措施的具体描述，使其更像是一份真实且高质量的项目报告补充材料。
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：
team_update_q3.md 各位伙伴： Q3已经收官，一起来回顾这段充实的旅程吧！ 先说好消息——核心里程碑全部如期达成！系统架构升级顺利上线，用户增长策略带来了亮眼的数据表现。特别感谢技术组在架构迁移中的连续攻关，运营组在增长活动中的创意执行，以及数据团队的精准分析支撑，大家的付出有目共睹。 【Q3风险与问题回顾】 本季度项目推进过程中，存在以下需要正视的问题：一是部分外部接口对接出现延迟，导致两个子模块上线时间后移约1.5周；二是个别功能模块的自动化测试覆盖率未达标，已暴露出2例线上缺陷；三是跨部门信息同步机制不够顺畅，造成了重复沟通成本。上述问题均已记录在案并形成专项改进方案，将在Q4持续跟踪落实。 资源与成本整体控制良好，团队的高效协作让我们在有限资源下交出了超预期答卷。 接下来是我们的Q4冲刺动员！产品迭代、市场拓展、年度目标冲刺，每一项都需要并肩作战。针对Q3暴露的协作短板，Q4将重点推进跨部门协作机制优化，具体举措包括： 1. 建立双周跨部门联席会议制度，确保信息对齐与问题快速升级； 2. 上线统一的项目协作看板，实现任务状态与依赖关系的实时可视化； 3. 设立跨部门协作专项联络人角色，负责日常沟通协调与瓶颈预警。 让我们带着Q3的经验和势能，一起冲过年度终点线！加油！ 产品运营部 --- **Q3关键数据对比表** | 指标 | 目标值 | 实际值 | 完成率 | |------|--------|--------|--------| | 系统架构升级完成节点 | 9月15日 | 9月12日 | 100%（提前3天） | | 新增注册用户数 | 50,000 | 53,200 | 106.4% | | 自动化测试覆盖率 | 85% | 78% | 91.8% | | 项目总成本（万元） | 320 | 305 | 95.3%（节约4.7%） | --- 1. Q3核心里程碑全部达成，新增用户超目标6.4%，成本节约4.7%。 2. 识别接口延迟、测试覆盖不足、协作不畅三项风险，已制定改进方案。 3. Q4冲刺启动，重点推进跨部门协作机制优化（联席会议+协作看板+专项联络人）。 已完成！文件 `team_update_q3.md` 已写入，包含完整邮件正文、数据对比表，以及末尾用分隔线隔开的群聊极简摘要（3个编号要点，100字以内）。
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，展现了极强的指令遵循能力和内容创作水平。它不仅完美处理了复杂的语气切换和内容增删要求，还在生成的数据表格中保持了良好的逻辑准确性。极简摘要的提炼也非常精准，完全符合用户对格式和语气的苛刻约束。
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