Google: Gemma 4 26B A4B 在「项目报告栏目命名」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 26B A4B
• 用例名称：项目报告栏目命名
• 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 我们产品运营部准备围绕这份季度报告的内容做一系列内宣短视频，类似于"产品前沿·运营说"这种风格的栏目名。请帮我起5个短视频栏目名称，要求每个名称中都必须包含"季报"两个字，风格简洁有力，适合内部宣传使用。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 生成恰好5个栏目名称
2. 每个名称中必须包含"季报"两个字
3. 名称风格简洁有力，适合企业内宣短视频栏目
4. 名称应与项目进展报告、产品运营等主题相关
5. 各名称之间应有差异化，不能雷同

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：92.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：92.7 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：

根据您提供的报告内容和“产品前沿·运营说”的风格需求，为您构思了5个包含“季报”二字、简洁有力且适合内宣的短视频栏目名称： 1. **季报直击** （风格：硬朗、直接。强调信息的即时性与真实性，适合快速拆解核心数据。） 2. **季报精要** （风格：专业、干练。传达“去粗取精”的价值感，适合做知识点或重点里程碑的提炼。） 3. **季报视界** （风格：宏观、有深度。侧重于从报告中看趋势、看全局，符合产品运营的视角。） 4. **季报速递** （风格：轻快、高效。适合节奏明快的短视频形式，强调让员工快速获取关键信息。） 5. **季报洞察** （风格：睿智、深度。侧重于对风险、成本及未来计划的解读，体现运营部的思考力。）

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】生成结果非常理想，完全满足了用户在数量、关键词、风格及主题上的所有约束。名称专业且富有节奏感，非常适合企业内部宣传场景。 【KIMI】整体而言，生成的栏目名称满足了数量要求和关键词约束，风格简洁有力，适合企业内宣短视频栏目，且与项目进展报告和产品运营主题相关。虽然部分名称与主题的直接联系稍弱，但整体上创意和质量都较高。

进阶难度评测结果

• 得分：93.8 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：

好的，根据您的要求，我优化了名称并增加了创意度，同时补充了新的选项。以下是整理好的专栏方案表格： | 序号 | 名称 | Slogan | | :--- | :--- | :--- | | 1 | **复盘实验室** | 拆解经验，探索最优解 | | 2 | **深度复盘录** | 洞察细节，挖掘底层逻辑 | | 3 | **复盘与成长** | 从经验中汲取进阶力量 | | 4 | **复盘驱动力** | 总结过去，赋能未来行动 | | 5 | **季度复盘志** | 记录每一个关键里程碑 | | 6 | **反思复盘营** | 在复盘中实现自我迭代 | | 7 | **复盘坐标系** | 找准现状，锚定前进方向 | | 8 | **复盘进化论** | 让每一次总结驱动进化 |

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，不仅严格遵守了字数、关键词和格式等硬性约束，在创意输出上也表现得专业且贴合企业应用场景。对追问指令的执行非常精准，是一个高质量的生成结果。 【KIMI】整体来看，输出质量较高，严格遵循了指令要求，创意性和格式规范性较好，但部分slogan字数略多，创意性还有提升空间。

困难难度评测结果

• 得分：60.2 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：

call:edit{edit_instructions: "1. 修改末尾的「Q4展望」排比句部分。要求：每句前半句引用Q3的具体成果（里程碑完成、成本控制、风险化解），后半句展望Q4。 2. 在文档最后一行新增「附件：详见《2024年第三季度项目进展报告》」。",path:"q3_newsletter.docx"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在理解多轮复杂对话和特定约束（如Q3成果引用、Q4展望、公文风格）方面表现出色，但在执行层面出现了严重偏差。它没有承担起“创作者”的角色，而是通过将用户需求转化为工具指令的方式逃避了具体的文字生成任务，导致最终输出缺乏实际可用的内容。在创意命名和文案生成类测评中，这种“偷懒”行为是不可接受的。 【KIMI】整体来看，候选人表现出了优秀的指令理解和意图追踪能力，能够准确把握多轮意图变更的要求。在内容生成质量方面，候选人提供的排比句修改建议兼顾了Q3成果回顾与Q4展望，结构对称、语言有力。在工具使用规范方面，候选人正确选择了edit工具进行局部修改，体现了精准的局部编辑能力。在格式与细节完整性方面，候选人注意到了附件行的添加和文档名称的引用，整体格式规范。总体来说，候选人的表现非常出色，能够准确理解和执行复杂的多轮指令，生成高质量的内容，并正确使用工具。

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