GLM-5.1 在「文档转合作方案」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：文档转合作方案
- 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 请基于以上文档内容，帮我生成一份我方（张伟，产品运营部负责人）与合作方（林思源，技术开发部负责人）之间的正式合作框架协议。协议需要涵盖合作背景、合作目标、双方职责分工、资源投入计划、风险管理机制、执行时间表以及争议解决条款等内容。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出为一份结构完整的合作框架协议，包含标题和各章节
- 协议中需明确甲方（张伟/产品运营部）和乙方（林思源/技术开发部）的身份信息
- 需包含以下核心章节：合作背景、合作目标、双方职责分工、资源投入计划、风险管理机制、执行时间表、争议解决条款
- 内容需合理引用或转化原文档中的项目背景、里程碑、成本分析、风险记录、Q4计划等信息
- 语言风格应为正式的商务协议文体，措辞专业严谨
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：98.2 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：98.2 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：
先读取文档原文，提取关键信息 ls ls find . -name "project_report.docx" -type f 2>/dev/null python3 -c " from docx import Document doc = Document('project_report.docx') for p in doc.paragraphs: print(p.text) " 2>/dev/null || echo "python-docx not available, trying alternative" pip3 install python-docx -q 2>/dev/null && python3 -c " from docx import Document doc = Document('project_report.docx') for p in doc.paragraphs: print(p.text) " 好的，文档内容已提取。现在基于文档中的关键信息来起草正式合作框架协议。 # 合作框架协议 **协议编号**：COOP-2024-Q4-001 **签订日期**：2024 年 10 月 1 日 **签订地点**：______ --- ## 协议双方 **甲方（产品运营方）**： - 名称：产品运营部 - 负责人：张伟 - 地址：______ - 联系方式：______ **乙方（技术开发方）**： - 名称：技术开发部 - 负责人：林思源 - 地址：______ - 联系方式：______ 鉴于甲乙双方基于 2024 年第三季度项目合作基础，为进一步明确合作关系、规范合作行为、保障合作目标的顺利实现，经友好协商，达成如下协议： --- ## 第一条 合作背景 1.1 甲乙双方于 2024 年第三季度共同推进项目实施，在项目背景与目标框架下开展了产品运营与技术开发的协同工作。 1.2 截至 Q3 末，双方已在主要里程碑节点上取得阶段性成果，项目整体进展符合预期方向。 1.3 为巩固已有合作成果，并为 Q4 及后续阶段的工作提供制度性保障，双方同意签订本框架协议，以明确各自权责、资源投入及风险应对机制。 --- ## 第二条 合作目标 2.1 **总体目标**：双方共同推进项目从开发交付到运营落地的全流程闭环，确保项目按既定目标高质量完成。 2.2 **具体目标**： - （一）完成 Q3 遗留里程碑的收尾与验收； - （二）按计划推进 Q4 工作计划中的各项任务节点； - （三）建立产品运营与技术开发之间的高效协同机制，缩短需求响应与交付周期； - （四）确保资源投入与成本控制在预算范围内，实现项目投入产出最优化。 --- ## 第三条 双方职责分工 ### 3.1 甲方职责（产品运营部 — 张伟） 3.1.1 负责项目整体运营规划与推进，制定产品运营策略及执行方案； 3.1.2 负责市场需求调研、用户反馈收集与需求优先级排序，向乙方提交明确的需求文档； 3.1.3 负责项目里程碑的业务验收，出具验收意见及改进建议； 3.1.4 负责运营侧数据监控与分析，定期提供数据支撑材料； 3.1.5 负责协调内部资源，保障运营侧人力与预算的及时到位； 3.1.6 负责项目对外沟通及成果汇报工作。 ### 3.2 乙方职责（技术开发部 — 林思源） 3.2.1 负责根据甲方需求进行技术方案设计、系统开发与测试交付； 3.2.2 负责技术架构的稳定性、安全性与可扩展性保障； 3.2.3 负责按里程碑节点提交可交付成果，并配合甲方完成验收； 3.2.4 负责技术风险的识别、评估与预警，及时向甲方通报技术障碍； 3.2.5 负责提供技术开发相关的数据支撑材料，协助甲方完成成本分析； 3.2.6 负责系统上线后的技术维护与故障响应（具体维护期与响应标准另附技术维护附件）。 ### 3.3 共同职责 3.3.1 双方共同参与项目例会，保持信息同步与决策透明； 3.3.2 双方共同管理项目风险与问题，建立问题升级机制； 3.3.3 双方共同维护项目文档与知识库，确保信息完整可追溯。 --- ## 第四条 资源投入计划 ### 4.1 人力资源 | 阶段 | 甲方投入 | 乙方投入 | |------|---------|---------| | Q4 开发阶段 | 产品运营专员 ≥ 3 人 | 开发工程师 ≥ 5 人，测试工程师 ≥ 2 人 | | Q4 验收阶段 | 业务验收人员 ≥ 2 人 | 技术支持人员 ≥ 1 人 | | 运维过渡期 | 运营维护人员 ≥ 2 人 | 运维工程师 ≥ 1 人 | ### 4.2 资金与成本 4.2.1 双方依据 Q3 资源投入与成本分析结果，共同核定 Q4 预算总额；...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份高质量的生成结果。模型不仅严格遵循了用户提供的所有指令，还展现了极强的文档转化能力。它能够准确理解项目报告中的各章节意义，并将其专业地平移到法律协议框架中。语言风格高度符合商务规范，结构完整，细节处理（如资源投入表和风险等级响应时限）非常到位，基本无需人工大幅修改即可作为初稿使用。
进阶难度评测结果
- 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：
让我先查看当前协议文件的内容。 {"name": "ls", "arguments": {}} cooperation_agreement.docx meeting_notes.docx {"name": "read", "arguments": {"file": "cooperation_agreement.docx"}} # 合作框架协议 **协议编号**：HZ-2024-0918 **签署日期**：2024年9月18日 **签署地点**：________（待填写） --- ## 协议双方 **甲方**：张明远团队（以下简称"甲方"） 负责人：张明远 联系地址：________ 联系电话：________ **乙方**：陈宇辉团队（以下简称"乙方"） 负责人：陈宇辉 联系地址：________ 联系电话：________ （甲方与乙方以下合称"双方"，单独称为"一方"） --- 鉴于甲乙双方于2024年9月18日就合作事宜进行了友好洽谈，并达成初步合作意向，现根据《中华人民共和国民法典》及相关法律法规，经双方协商一致，订立本合作框架协议（以下简称"本协议"），以资共同遵守。 --- ## 第一章 合作目标 1.1 双方本着平等互利、优势互补、共同发展的原则，围绕智能硬件联合研发、渠道共享及品牌联名三大方向开展深度合作。 1.2 通过整合双方在技术研发、市场渠道与品牌影响力方面的资源，实现产品创新与市场拓展的协同效应，提升双方在智能硬件领域的综合竞争力。 1.3 本协议为框架性协议，具体合作事项由双方另行签订补充协议或项目合同予以细化。 --- ## 第二章 合作范围与内容 2.1 **智能硬件联合研发** 双方共同投入技术研发力量，在智能硬件产品的设计、开发与测试环节开展合作，联合攻关关键技术问题，推动创新产品落地。 2.2 **渠道共享** 双方在各自已有的销售渠道与分销网络基础上，向对方开放相关渠道资源，扩大产品市场覆盖范围，实现渠道互补与协同。 2.3 **品牌联名** 双方就特定产品线或项目开展品牌联名合作，共同策划品牌营销方案，提升品牌知名度与市场影响力。 2.4 双方可根据实际需要，经协商一致后增加或调整合作范围。 --- ## 第三章 双方权利与义务 ### 3.1 甲方权利与义务 （1）负责智能硬件联合研发项目中甲方承担的技术模块研发工作； （2）提供甲方拥有的渠道资源，协助乙方产品进入甲方渠道网络； （3）按本协议约定投入相应的人力、资金及设备资源； （4）在品牌联名合作中，负责甲方品牌形象维护及相关营销执行； （5）及时向乙方通报合作进展及可能影响合作的重要事项； （6）遵守本协议约定的保密义务及知识产权相关条款。 ### 3.2 乙方权利与义务 （1）负责智能硬件联合研发项目中乙方承担的技术模块研发工作； （2）提供乙方拥有的渠道资源，协助甲方产品进入乙方渠道网络； （3）按本协议约定投入相应的人力、资金及设备资源； （4）在品牌联名合作中，负责乙方品牌形象维护及相关营销执行； （5）及时向甲方通报合作进展及可能影响合作的重要事项； （6）遵守本协议约定的保密义务及知识产权相关条款。 ### 3.3 共同义务 （1）双方应建立定期沟通机制，每月至少召开一次项目协调会议； （2）双方应本着诚实信用原则推进合作，不得损害对方合法权益； （3）双方应共同维护合作项目的声誉，不得以合作名义从事违法违规活动。 --- ## 第四章 资源投入 4.1 双方同意按照以下原则进行资源投入： （1）人力投入：双方各自组建项目团队，指定项目负责人，确保团队规模与专业能力满足项目需求； （2）资金投入：双方按后续签订的具体项目合同约定的比例与方式分担项目资金； （3）设备投入：双方根据项目需要，提供必要的研发设备、测试设备及办公场地。 4.2 如项目实际需求超出预估，经双方协商一致后可调整资源投入方案。 4.3 双方应于每个项目启动前，以书面形式确认该项目的具体资源投入计划。 --- ## 第五章 知识产权归属 5.1 双方在合作过程中共同研发产生的技术成果、产品方案及相关知识产权，由双方共同共有，未经对方书面同意，任何一方不得单独转让、许可第三方使用或申请专利。 5.2 合作前各方已拥有的知识产权仍归原权利方所有，不因本协议的签署而发生转移。 5.3 品牌联名合作中产生的联合品牌标识、宣传素材等，其使用权归双方共有，具体使用规则由双方另行约定。 5.4 任何一方不得以合作名义侵犯对方的知识产权，否则应承担相应的法律责任。 --- ## 第六章 保密条款 6.1 双方在合作过程中知悉的对方商业秘密、技术秘密、客户信息、经营数据及其他未公开信息（以下统称"保密信息"），均属保密范围。 6.2...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份高质量的生成结果。模型不仅成功地将非正式的会议纪要转化为正式的商务合同，而且在执行用户的具体修改要求时表现得非常精确。协议结构完整，法律语言专业，格式规范，完全符合专业办公场景的要求。 【KIMI】整体而言，模型输出的合作框架协议质量较高，能够满足用户的核心需求，格式规范，语言专业，且精确遵循了用户的修改指令。在内容完整性、格式与规范性、指令遵循准确度方面表现优秀，语言质量也达到了较高的标准。
困难难度评测结果
- 得分：3.8 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：
让我先读取当前文件，然后逐一修改。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】本次生成结果极差。模型完全没有执行用户要求的任务，而是给出了一句毫无意义的口头承诺。它既没有利用工具读取或编辑文件，也没有根据多轮对话中积累的复杂信息（如IP归属、收益分配、违约金数额等）生成任何协议草案。这种“只说不做”的表现完全不符合 AI 助理在自动化办公场景下的基本要求。
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