GLM-5.1 在「生成求职简历」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：生成求职简历
- 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：
请帮我生成一份应届毕业生的求职简历，专业是计算机科学与技术，有两段实习经历，熟悉Python和Java，求职意向是后端开发工程师。请直接输出完整的简历内容。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 简历需包含基本信息（姓名、联系方式、求职意向等）模块
- 简历需包含教育背景模块，专业为计算机科学与技术
- 简历需包含两段实习经历，每段有公司名称、时间、职责描述
- 简历需包含技能模块，至少涵盖Python和Java
- 求职意向明确为后端开发工程师
- 简历整体结构清晰，排版规范，语言简洁专业
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：
[[reply_to_current]] # 个人简历 --- ## 基本信息 | | | |---|---| | **姓 名** | 张明远 | | **性 别** | 男 | | **出生年月** | 2001.06 | | **联系电话** | 138-XXXX-XXXX | | **电子邮箱** | zhangmingyuan@email.com | | **求职意向** | 后端开发工程师 | | **期望城市** | 北京 / 上海 / 深圳 | --- ## 教育背景 **XX大学** 计算机科学与技术 本科 2020.09 – 2024.06 - GPA：3.6 / 4.0，专业排名前 15% - 主修课程：数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库原理、编译原理、软件工程、Java 程序设计、Python 程序设计 - 荣誉奖项：校级二等奖学金（2022、2023）、优秀毕业生称号 --- ## 专业技能 - **编程语言**：Python（熟练）、Java（熟练）、SQL（熟练）、Go（了解） - **后端框架**：Spring Boot、Django、Flask、MyBatis - **数据库**：MySQL、Redis、MongoDB - **中间件/工具**：RabbitMQ、Nginx、Docker、Git、Maven - **计算机基础**：熟悉 TCP/IP 协议栈、HTTP 协议；熟悉 Linux 常用命令；了解分布式系统基本概念 --- ## 实习经历 ### XX科技有限公司 后端开发实习生 2023.07 – 2023.12 - 参与公司内部运营管理平台后端开发，基于 **Spring Boot + MyBatis + MySQL** 技术栈，独立完成用户权限管理、数据报表导出等 3 个核心模块的接口设计与开发 - 设计并实现基于 **RBAC 模型** 的细粒度权限控制系统，支持角色、菜单、按钮级别的访问控制，覆盖系统 20+ 接口 - 优化报表导出功能，引入 **EasyExcel + 异步任务** 方案，将 10 万级数据导出耗时从 45s 降至 8s，提升 82% - 使用 **Redis** 缓存热点配置数据，接口平均响应时间从 320ms 降至 85ms - 编写单元测试 50+ 用例，接口测试覆盖率达 85%，实习期间零线上故障 ### XX数据科技有限公司 Python 开发实习生 2022.07 – 2023.01 - 参与数据采集与处理平台开发，基于 **Django + Celery + Redis** 架构，负责数据采集调度模块的设计与实现 - 开发定时任务调度系统，利用 **Celery Beat** 实现多源数据的周期性采集，日均处理数据量 50 万+ 条 - 编写数据清洗与转换脚本 20+ 个，处理 JSON、CSV、XML 等多种格式数据，数据异常率降低 60% - 封装统一的 RESTful API 接口层，使用 **DRF（Django REST Framework）** 实现接口自动文档生成，提升前后端协作效率 - 参与代码评审，修复 Bug 30+ 个，获团队季度最佳实习生认可 --- ## 项目经历 ### 分布式短链服务系统（个人项目） 2023.03 – 2023.05 - 基于 **Spring Boot + Redis + MySQL** 实现短链生成与跳转服务，支持自定义短链、访问统计、过期管理等功能 - 使用 **布隆过滤器** 判断短链是否已存在，避免数据库频繁查询；采用 **Base62 编码** 生成短链，保证唯一性与短长度 - 引入 **Redis 缓存 + 双重检查** 机制，短链跳转 QPS 从 500 提升至 3000+ - 使用 **Docker Compose** 编排部署，编写 CI/CD 流水线实现自动化测试与发布 ### 在线协作笔记平台（课程设计） 2022.10 – 2023.01 - 基于 **Flask + MongoDB + WebSocket** 开发多人实时协作笔记应用，支持 Markdown 编辑、实时同步、版本回溯 - 使用 **WebSocket** 实现多人编辑冲突解决（OT 算法简化版），支持 10 人同时在线编辑 - 实现笔记版本管理功能，支持查看历史版本与一键回滚，数据存储采用快照 + 增量策略 --- ## 自我评价 - 具备扎实的计算机基础，对后端技术有浓厚兴趣，有 Python 与 Java 双语言实战经验 - 实习期间独立承担模块开发，具备从需求分析到上线交付的完整开发流程意识 - 注重代码质量，有编写单元测试和代码评审的习惯，追求可维护、可扩展的代码设计 -...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份非常优秀的求职简历生成结果。模型不仅完全满足了用户的所有约束条件（专业、实习次数、技能要求、岗位意向），还在内容的深度和专业性上表现出色，尤其是实习经历中的量化指标描述极具说服力。排版清晰美观，属于高质量的生成范例。
进阶难度评测结果
- 得分：98.8 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：
# 个人简历 --- ## 基本信息 | | | |---|---| | **姓名** | 李明 | | **电话** | 138-0000-1234 | | **邮箱** | liming@example.com | | **求职意向** | 高级后端开发工程师 | --- ## 自我评价 深耕微服务架构与性能优化，擅长高并发系统设计；具备从方案到落地的全链路项目管理能力，结果导向，持续驱动技术产出。 --- ## 教育背景 **北京大学** | 计算机科学与技术 | 硕士 | 2019.09 - 2022.06 --- ## 工作经历 **某互联网公司 | 后端开发工程师** | 2022.07 - 2024.06 - 负责微服务架构设计与性能优化 - 主导完成订单系统重构项目，将接口响应时间降低40% --- ## 专业技能 - **编程语言：** Java、Go - **数据库与中间件：** MySQL、Redis - **云原生技术：** Kubernetes --- 自我评价已控制在80字以内（含标点78字），如需调整措辞或模板样式请告诉我。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这份简历生成任务完成得非常出色。模型不仅完美保留了原始信息，还根据用户新增的需求进行了高质量的扩充。特别是自我评价模块，在极短的篇幅内精准捕捉了技术专家与项目负责人的双重属性，排版整洁专业，是一份优秀的求职简历模板。
困难难度评测结果
- 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：
# 张明远 ## 基本信息 - 姓名：张明远 - 求职意向：数据分析师 - 工作年限：5年 - 学历：硕士 ## 教育背景 - 北京大学 | 统计学专业 | 硕士 ## 工作经历 ### B公司 | 高级产品经理（3年） - 搭建并完善业务数据分析体系，建立核心指标监控看板 - 运用SQL与Python进行用户行为数据挖掘，输出增长洞察报告 - 通过数据建模驱动产品策略优化，实现多个业务指标显著提升 **项目经历：智能推荐系统2.0** - **Situation**：平台推荐系统点击率低，缺乏数据化评估体系 - **Task**：负责推荐效果的数据分析与特征工程优化 - **Action**：设计推荐效果评估指标体系，利用用户行为数据进行特征工程优化，搭建A/B测试框架验证算法迭代效果 - **Result**：DAU提升35%，用户留存率提高20% ### A公司 | 助理产品经理（2年） - 负责用户数据采集与分析，产出周度/月度数据分析报告 - 通过竞品数据对比分析，为产品决策提供数据支撑 - 设计并执行A/B测试方案，量化评估功能迭代效果 **项目经历：新用户引导优化** - **Situation**：新用户7日留存率仅18%，需通过数据分析定位流失原因 - **Task**：负责新用户行为数据分析，识别关键流失节点 - **Action**：搭建新用户漏斗分析模型，定位引导流程中的高流失环节，设计A/B测试方案量化验证优化效果 - **Result**：新用户7日留存从18%提升至29% ## 专业技能 - 数据分析与挖掘、用户行为分析、A/B测试设计 - 熟练使用Python、SQL、Tableau、Excel - 具备机器学习基础，了解常用分类与回归算法 - 熟悉Axure、Figma等产品工具 ## 自我评价 统计学硕士背景，具备5年数据驱动业务决策经验，擅长用户行为分析、数据建模与可视化。在产品团队中长期承担数据分析核心角色，善于从数据中挖掘业务洞察，推动业务增长。 # 张明远 - 求职意向：数据分析师 - 学历：北京大学 统计学硕士 - 核心技能：Python、SQL、Tableau、用户行为分析、A/B测试、机器学习基础 统计学硕士，5年数据驱动业务决策经验，擅长用户行为分析与数据建模，善于从数据中挖掘业务洞察推动增长。 两份文件已保存： - **resume_zhangmingyuan.md** — 完整版简历 - **resume_zhangmingyuan_brief.md** — 精简版，正文约120字，控制在200字以内
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现出色，展现了极强的指令遵循能力和逻辑转换能力。在处理复杂的简历转型需求时，不仅准确修正了矛盾信息（学历），还对工作描述进行了深度且合理的优化，使其符合新的职业目标。工具调用准确无误，输出格式完全符合规范。
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