Google: Gemma 4 26B A4B 在「项目报告专业润色」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：项目报告专业润色
  • 测试类型：xsct-a
  • 评测维度：文档润色与优化

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 以下是该报告「执行摘要」章节的初稿内容，请帮我润色： --- 本报告是产品运营部写的，主要说一下我们Q3都干了啥。总的来说项目推进的还行，大部分里程碑都按时完成了。花的钱基本在预算范围内，就是有几个地方超了一点点。团队人员方面，我们新招了3个人，现在一共15个人。遇到的问题嘛，主要是供应商交货延迟，还有就是技术方案中间改了一次。下个季度我们打算把剩下的功能做完，争取年底前上线。 --- 要求： 1. 将上述口语化内容改写为正式的商业报告书面语 2. 保留所有原始信息点，不得遗漏或篡改数据 3. 语言要简洁专业，适合呈交管理层阅读

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 将口语化表述全部改写为正式商业报告的书面语风格
  2. 保留原文所有关键信息点：里程碑按时完成、预算基本可控但部分超支、新招3人共15人、供应商交货延迟、技术方案变更、Q4目标年底前上线
  3. 不得凭空添加原文中没有的数据或事实
  4. 语言简洁专业，符合管理层汇报文档的调性
  5. 输出内容结构清晰，逻辑通顺

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：96.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：96.0 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：

为您提供两个版本的润色建议，您可以根据报告最终的整体基调（是偏向稳健保守，还是偏向积极进取）进行选择。 ### 版本一：标准专业版（推荐） **特点：** 用词严谨、客观，符合大多数企业正式报告的规范，适合呈交给中高层管理人员。 > **1. 执行摘要** > > 本报告旨在回顾产品运营部在2024年第三季度的项目进展情况。总体而言，季度内项目推进平稳，绝大部分既定里程碑均已按计划达成。在财务管控方面，各项支出基本控制在预算范围内，仅个别项目出现小幅超支。团队规模方面，本季度新增3名成员，目前团队总人数已扩充至15人。 > > 在项目执行过程中，主要面临了供应商交付延迟以及技术方案中期调整两项挑战。展望第四季度，团队将集中力量完成剩余功能开发，力争在年底前实现项目正式上线。 --- ### 版本二：精炼商务版 **特点：** 结构更加模块化，通过高度概括的语言呈现，适合节奏较快、习惯看结论性文字的管理层。 > **1. 执行摘要** > > 本报告概述了产品运营部2024年第三季度的运营成果。季度核心进展如下： > * **项目进度**：项目整体推进顺利，核心里程碑达成率较高。 > * **财务状况**：成本支出基本符合预算预期，仅局部存在轻微超支。 > * **团队建设**：通过本季度3名新成员的入职，团队规模已增至15人。 > * **风险挑战**：主要受供应商交付延迟及技术方案中期变更的影响。 > * **后续计划**：Q4将全力推进剩余功能交付，确保项目于年底前如期上线。 --- ### 修改要点说明（供参考）： 1. **去口语化**：将“干了啥”、“还行”、“花的钱”、“超了一点点”、“遇到的问题嘛”等口语表达，替换为“项目进展情况”、“平稳”、“支出”、“小幅超支”、“面临挑战”等书面术语。 2. **逻辑重组**：将原本散乱的叙述按照“进度 $\rightarrow$ 财务 $\rightarrow$ 人员 $\rightarrow$ 问题 $\rightarrow$ 计划”的逻辑进行梳理，使阅读者能快速抓取关键信息。 3. **信息对齐**： * 保留了：Q3总结、里程碑完成情况、预算/超支情况、新增3人/总计15人、供应商延迟、技术方案变更、Q4计划/年底上线。 * 未做任何数据篡改，确保了信息的准确性。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一次非常优秀的润色改写。模型不仅在语言风格上完成了从口语到商务书面语的质变，还通过合理的结构化处理提升了文档的专业度。同时，模型严格遵守了“不遗漏、不篡改、不捏造”的原则，准确还原了所有原始数据和事实，表现出色。 【KIMI】整体而言，候选输出在保留原文信息、提升语言质量方面表现优秀，结构和可读性也相当不错，很好地完成了润色任务。两个版本的提供也体现了对报告基调的考虑，值得肯定。但在信息点组织和逻辑性方面还有小幅提升空间。

进阶难度评测结果

  • 得分：94.9 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：

# 2024年第三季度项目进展报告 ## 1. 执行摘要 本报告旨在全面总结本项目在2024年第三季度（Q3）的工作进展及核心成果。总体而言，项目推进过程平稳，各项关键里程碑节点均已按计划达成，且整体财务支出控制在既定预算范围之内。 ## 2. 项目背景与战略目标 本项目于本年度初期正式启动，旨在构建全新的客户管理平台。项目核心目标设定如下： * **客户体验优化**：将客户满意度提升至 90% 以上； * **运营效能提升**：实现运营成本降低约 15%； * **系统性能优化**：将系统响应时间缩短至 2.0 秒以内。 ## 3. 第三季度核心里程碑达成情况 本季度项目组已顺利完成以下关键阶段性任务： * **核心模块开发**：于 7 月份完成了核心功能模块的开发工作； * **用户验收测试（UAT）**：8 月份开展了两轮用户测试，测试反馈结果符合预期； * **Beta 版本发布**：9 月初系统 Beta 版本已正式上线运行，目前活跃用户规模已突破 500 名。 ## 4. 资源投入与成本效益分析 本季度项目总支出约为 180.00 万元。具体成本构成如下： * **人力成本**：约 120.00 万元； * **基础设施成本**（含服务器及云服务）：约 40.00 万元； * **其他运营费用**：约 20.00 万元。 经核算，季度实际支出较预算金额降低了约 10%，财务执行情况良好。 在确保资源投入高效利用的同时，项目组通过严密的流程管控，实现了成本的有效优化。然而，在资源配置与成本控制趋于稳定的背景下，项目进入了深水区，必须高度关注潜在的外部环境变化及技术实施层面的不确定性。 ## 5. 风险评估与问题管理 目前项目面临以下潜在风险，需引起管理层高度重视： * **人才流失风险**：核心开发人员存在离职风险，可能对后续研发进度造成冲击； * **技术稳定性风险**：第三方 API 接口稳定性不足，存在间歇性服务中断的可能； * **数据安全风险**：在执行用户数据迁移过程中，存在数据完整性或一致性的潜在风险。 ## 6. 第四季度工作规划 下一阶段（Q4）的工作重心将聚焦于以下领域： * **产品迭代**：完成正式版本的上线发布； * **数据治理**：确保数据迁移工作的平稳、准确完成； * **赋能支持**：全面开展用户培训工作，提升用户系统操作熟练度。 ## 7. 附件：数据支撑材料 详细数据请参阅附件《项目数据汇总表.xlsx》。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份非常出色的润色结果。模型不仅严格遵循了所有指令要求，还在语言润色上展现了极高的专业水准，将一份口语化的草稿转化为了一份结构清晰、用词严谨、逻辑连贯的正式商务报告。特别是在过渡段的处理和金额格式的规范化上表现优异。 【KIMI】整体来看，该模型对项目进展报告的润色改写表现优秀。文档语言风格已从口语化转变为正式商务书面语，过渡段的加入增强了文档连贯性。关键数据和信息得到完整保留，术语和格式基本统一规范。标题优化提升了文档的专业度。但仍有小幅优化空间，如进一步统一术语表述等。总体而言，该模型较好地完成了润色任务，输出了高质量的商务文档。

困难难度评测结果

  • 得分：89.0 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：

首先，我先对「执行摘要」进行字数校验。 **当前版本字数统计：** “Q3项目关键里程碑达成率75%，4项核心任务中3项已完成交付。用户增长模块上线后日活提升约15%，初步验证了增长策略的有效性；后台数据看板如期交付并获业务方正面反馈；信息安全加固通过等保二级测评，合规基础进一步夯实。成本方面，实际支出略超预算，偏差幅度可控。此前滞后的第三方支付接口对接已于近期通过合规审查，预计短期内上线，届时将补齐商业化关键环节。展望Q4，团队将聚焦支付能力落地与用户增长持续运营，力争全年目标如期达成。” **统计结果：** 约 195 字（含标点）。 **结论：** 处于您要求的 150-200 字范围内，无需微调。 --- 以下是本次文档润色过程的**变更清单总结**： ### 📝 文档润色变更清单 #### 1. 语言风格转换 (Tone & Style) * **口语转商务书面语**：将初稿中“做了蛮多事情”、“还行”、“挺好用的”、“搞定”等非正式表达，替换为“稳步执行”、“获得正面反馈”、“完成交付”、“达成”等专业商务词汇。 * **去冗余化**：剔除了“总的来说”、“基本上”、“稍微”等缺乏信息增量的语气词，提升了表达的干练度。 #### 2. 结构与逻辑优化 (Structure & Logic) * **结论先行 (Pyramid Principle)**：在执行摘要中采用了麦肯锡式的结构，首句直接给出关键量化指标（里程碑达成率），随后展开支撑事实。 * **增加逻辑过渡**：在摘要与详情之间新增了过渡段，建立了“宏观结论 $\rightarrow$ 微观细节”的逻辑桥梁，增强了文档的连贯性。 * **引入评估维度**：在里程碑章节新增了【影响评估】维度，将单纯的“进度描述”升级为“管理决策支持”，帮助读者快速识别风险等级。 #### 3. 信息增量与内容扩充 (Content Enhancement) * **增加前瞻性信息**：在执行摘要中补充了 Q4 的工作展望，使报告从“复盘过去”扩展到“指导未来”。 * **细化影响分析**：基于原始事实，通过合理推断（如支付接口对商业化的影响）补充了深层次的业务逻辑。 #### 4. 事实性更新 (Fact Update) * **实时信息修正**：根据最新反馈，将“第三方支付接口”的状态从“尚未完成”更新为“合规已通过，即将上线”，并同步修正了其风险影响评估等级（从“高”降为“中”）。 --- **总结：** 整个过程经历了从**“语义润色”**（第一阶段） $\rightarrow$ **“结构重塑”**（第二阶段） $\rightarrow$ **“逻辑深度挖掘与信息更新”**（最终阶段）的递进式优化，最终实现了一份既有数据支撑、又有战略高度、且具备决策参考价值的高质量汇报文档。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在任务的回顾总结和风格把控上表现卓越，能够精准识别并归纳多轮对话中的修改意图和内容变更。在数据保真和专业度提升方面也做得非常出色。唯一明显的不足在于对中文字数的精确统计存在偏差（实际213字，估算为195字），这导致其未能按照指令要求对超出200字的部分进行微调并写入文件。尽管如此，整体输出的专业性和逻辑性依然处于高水平。 【KIMI】整体而言，模型在本次任务中表现出色，在变更追踪、字数核查、原意与数据保真、工具调用合理性以及语言质量与风格一致性等关键维度上都取得了较高的得分。模型能够准确理解用户意图，按照要求进行多轮迭代润色，最终输出了一份高质量的项目进展报告。虽然在工具调用方面略显不足，但瑕不掩瑜，整体表现值得肯定。

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