GLM-5.1 在「生成自定义字段表格」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：生成自定义字段表格
- 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数据文件 `orders_q3.csv` 内容（前10行）： ```csv 客户ID,客户姓名,订单编号,下单日期,商品名称,数量,单价,总金额,状态 C001,赵建国,ORD-2024-0801,2024-08-01,办公椅,2,580,1160,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0802,2024-08-02,打印机,1,2300,2300,已完成 C001,赵建国,ORD-2024-0803,2024-08-05,墨盒×10,3,45,135,已完成 C003,王鹏,ORD-2024-0804,2024-08-07,显示器,2,1800,3600,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0805,2024-08-10,键盘,1,320,320,退款中 C004,张晓燕,ORD-2024-0806,2024-08-12,移动硬盘,2,450,900,已完成 C001,赵建国,ORD-2024-0807,2024-08-15,办公桌,1,1200,1200,已完成 C003,王鹏,ORD-2024-0808,2024-08-18,路由器,1,380,380,配送中 C005,陈伟,ORD-2024-0809,2024-08-20,笔记本支架,3,180,540,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0810,2024-08-22,耳机,2,260,520,已完成 ``` （共 87 条记录） 请帮我生成一个新的空白表格模板，包含以下字段：客户姓名、所属部门、采购用途、预算金额、审批状态、备注。表格中预填5行示例数据，数据内容合理即可。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 生成的表格必须包含全部6个指定字段：客户姓名、所属部门、采购用途、预算金额、审批状态、备注
- 表格中必须包含表头行和5行示例数据
- 示例数据内容应合理、贴合办公采购场景
- 表格格式清晰，使用Markdown表格或CSV等标准格式呈现
- 字段顺序应与用户指定顺序一致
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：100.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 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：
客户姓名,所属部门,采购用途,预算金额,审批状态,备注 赵建国,行政部,办公设备更新,5000,已审批,第三季度常规采购 李梅,财务部,日常耗材补充,2000,已审批,墨盒及打印纸等 王鹏,技术部,开发环境升级,15000,待审批,含显示器及配件 张晓燕,市场部,展会物料采购,8000,审批中,需补充展会方案 陈伟,人事部,新员工入职装备,6000,已审批,预计5人入职 已生成模板文件 `procurement_template.csv`，包含以下内容： | 客户姓名 | 所属部门 | 采购用途 | 预算金额 | 审批状态 | 备注 | |---------|---------|---------|---------|---------|------| | 赵建国 | 行政部 | 办公设备更新 | 5000 | 已审批 | 第三季度常规采购 | | 李梅 | 财务部 | 日常耗材补充 | 2000 | 已审批 | 墨盒及打印纸等 | | 王鹏 | 技术部 | 开发环境升级 | 15000 | 待审批 | 含显示器及配件 | | 张晓燕 | 市场部 | 展会物料采购 | 8000 | 审批中 | 需补充展会方案 | | 陈伟 | 人事部 | 新员工入职装备 | 6000 | 已审批 | 预计5人入职 | 几点说明： - 客户姓名复用了 `orders_q3.csv` 中的已有客户，方便后续关联分析 - 预算金额与订单数据中的消费水平大致匹配（如王鹏采购显示器，预算相应较高） - 审批状态覆盖了"已审批/待审批/审批中"三种典型状态 - 如需调整为 Excel（.xlsx）格式或增减字段，随时告诉我
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型完美地完成了任务，不仅严格遵循了所有字段和行数要求，还通过调用工具生成文件和在正文展示表格两种方式提升了用户体验。数据内容合理且与上下文背景呼应，表现优异。
进阶难度评测结果
- 得分：35.0 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：
您的消息似乎在"例如"处被截断了，我没能看到完整的修改说明。能否请您补充一下： 1. 「订单状态分布」列的示例格式是怎样的？（比如"已完成2，退款中1"这样的风格是否符合您的预期？） 2. 第二处修改的内容是什么？ 请您补全后我立即更新报告。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】在本次评测中，模型面对用户输入不完整（以“例如”结尾且提及两处修改但仅列出一处）的情况，选择了请求澄清而非继续创作。虽然在实际人机交互中这是一种稳健的策略，但在评估“内容创作能力”的场景下，模型未能基于已有的上下文（预设上下文中已包含初步报告）和已知的修改指令（增加状态分布列）尝试生成更新后的内容。由于模型没有产出任何实质性的报告内容，导致其在数据准确性、格式结构及约束遵循等核心维度上均无法得分。建议模型在遇到此类情况时，可先完成确定的修改部分并给出示例，同时询问不确定的部分，以兼顾交互的稳健性与创作的主动性。 【KIMI】整体而言，助手在数据准确性方面表现良好，但在格式与结构完整性、约束条件遵循以及内容质量与建议价值方面存在一定的不足。助手未能直接根据用户的修改要求更新报告，而是选择询问用户以获取更多信息，这在一定程度上影响了评分。
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：
先重新读取完整数据，确保所有计算准确。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在此次任务中表现极差，未能完成任何用户指令。在面对复杂的结构化内容修改需求时，模型仅给出了一句简单的意向性回复（表示要读取数据），却没有任何实际的工具调用或内容生成行为，属于严重的执行失败。
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