Google: Gemma 4 26B A4B 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：Google: Gemma 4 26B A4B
- 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：90.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：90.0 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：
针对《2024年第三季度项目进展报告》初稿，整体结构完整，涵盖了从目标回顾到未来计划的关键维度。为提升报告质量，建议从以下方面改进： 1. **强化数据关联性**：确保“主要里程碑”与“数据支撑材料”之间有明确的逻辑映射，避免数据与结论脱节。 2. **深化成本分析**：在第四章中，建议不仅列出投入金额，还应增加成本效益比（ROI）或预算执行偏差分析，以体现资源利用效率。 3. **完善风险应对**：第五章应从单纯的“问题记录”转向“风险评估与应对方案”，明确每个风险的等级及责任人。 4. **细化Q4计划**：第六章需将目标拆解为可量化的关键结果（KR），确保计划具备可执行性。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该生成结果在内容质量上表现优异，能够精准识别文档结构并给出高度专业、可落地的改进建议。语气拿捏得当，完全符合职业化要求。唯一的不足是字数控制稍欠精准，略微超出了240字的上限。
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：
以下是为您撰写的补充分析段落： **关于Q3供应商交付延迟问题的补充分析** 在本季度项目推进过程中，受外部供应链波动影响，核心技术供应商的交付周期较原定计划平均滞后了[X]周，导致部分关键模块的集成测试未能按期开展。该延迟直接影响了Q3里程碑的整体进度，造成项目关键路径出现局部停滞，并对后续研发资源的排期产生了连锁反应。 为降低此类风险对Q4项目的影响，建议采取以下应对措施：一是建立供应商预警与分级管理机制，通过增加周度进度同步频率，实现风险的提前识别与介入；二是启动备选供应商评估流程，针对核心组件建立“双供应商”供应体系，以增强供应链的韧性与冗余度，确保在单一渠道受阻时项目仍能维持基本运转。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份非常高质量的生成结果。模型精准地捕捉了任务的所有约束条件，不仅在字数控制上表现完美，而且在专业性和建议的落地性上展现了优秀的理解与表达能力。使用占位符[X]体现了处理未明确事实时的严谨性。 【KIMI】整体来看，生成的补充分析段落较好地满足了任务要求，在内容完整性、上下文连贯性方面表现突出。约束遵循和建议可操作性方面虽然略有不足，但整体仍符合预期。建议在应对措施的描述上进一步细化，增强可落地性，以提升整体质量。
困难难度评测结果
- 得分：97.0 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：
call:write{content: "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核心里程碑已达成，用户增长及架构升级表现优异。 2. 针对接口延迟及测试覆盖率等风险，已制定专项改进方案。 3. Q4将通过建立联席会议、协作看板及专项联络人优化跨部门协作。",file_path: "team_update_q3.md"}
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现极其出色，完美执行了所有复杂指令。它不仅准确处理了多轮对话累积的约束条件（如混合语气、特定内容模块、字数限制），还展现了优秀的工具调用能力。生成的内容逻辑清晰，数据表格规范，摘要提炼精准，完全符合专业AI助手的标准。 【KIMI】整体而言，模型表现出色，准确地追踪和响应了用户的多次变更指令，并且在内容生成、风格与语气适配、工具调用与文件操作上都达到了高标准。生成的内容不仅完整、准确，而且风格和语气的转换也处理得很好。文件操作正确无误，符合技术要求。
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