Google: Gemma 4 26B A4B 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：Google: Gemma 4 26B A4B
  • 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：

  1. 简历需包含基本信息（姓名、联系方式、求职意向等）模块
  2. 简历需包含教育背景模块，专业为计算机科学与技术
  3. 简历需包含两段实习经历，每段有公司名称、时间、职责描述
  4. 简历需包含技能模块，至少涵盖Python和Java
  5. 求职意向明确为后端开发工程师
  6. 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：90.9 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：90.9 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：

这是一份为您定制的应届毕业生求职简历模板。内容采用了互联网大厂通用的**“STAR法则”**（情境、任务、行动、结果）进行编写，重点突出了后端开发的核心能力。 您可以根据自己的实际实习项目细节，对括号中的内容进行微调。 --- # [您的姓名] **联系方式**：13X-XXXX-XXXX | **电子邮箱**：email@example.com | **求职意向**：后端开发工程师 **教育背景**：[XX大学] · 计算机科学与技术 · 本科/硕士 | **毕业时间**：202X年6月 **个人技能**：熟悉 Python/Java | 熟悉 MySQL/Redis | 了解 Spring Boot/Django | 熟悉 Linux 环境 --- ### 🎓 教育背景 **[您的大学名称]** | **计算机科学与技术** | **本科/硕士** | **20XX.09 - 20XX.06** * **核心课程**：数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库系统原理、设计模式、分布式系统。 * **荣誉奖励**：[如：校级一等奖学金、ACM竞赛奖项、蓝桥杯奖项等]。 --- ### 🛠 技术栈 * **编程语言**：精通 **Java**（集合、多线程、JVM原理）、熟悉 **Python**（常用库、异步编程）。 * **后端框架**：熟悉 **Spring Boot**、Spring Cloud 微服务架构；了解 **Django/Flask**。 * **数据库/中间件**：熟悉 **MySQL**（索引优化、事务机制）、**Redis**（缓存应用）、**RabbitMQ/Kafka**（消息队列）。 * **工具/基础设施**：熟练使用 **Git**、**Docker**、**Linux** 常用命令；了解 CI/CD 流程。 * **计算机基础**：扎实的算法基础，熟悉 TCP/IP 协议、HTTP/HTTPS 协议及 RESTful API 设计。 --- ### 💼 实习经历 #### **[公司名称 A]** | **后端开发实习生** | **20XX.XX - 20XX.XX** **项目描述**：参与公司[XX业务系统]的后端功能开发与性能优化。 **主要职责与成果**： * **功能开发**：使用 **Java + Spring Boot** 负责[具体模块，如：用户权限管理/订单处理]模块的开发，实现业务逻辑的高效流转。 * **性能优化**：针对[具体问题，如：高并发下的查询缓慢]问题，通过引入 **Redis 缓存层**，将接口响应时间从 [500ms] 降低至 [50ms]，显著提升了用户体验。 * **数据库优化**：通过分析慢查询日志，对 [XX表] 进行了**索引优化**与 SQL 语句重构，减少了数据库 CPU 负载。 * **单元测试**：编写 JUnit 测试用例，确保代码覆盖率达到 [80%+]，降低了线上 Bug 率。 #### **[公司名称 B]** | **Python 开发实习生** | **20XX.XX - 20XX.XX** **项目描述**：参与[XX数据处理平台/自动化脚本工具]的研发工作。 **主要职责与成果**： * **自动化工具**：利用 **Python** 开发了一套[具体工具，如：自动化数据抓取/日志清洗]脚本，将原本需要人工处理的 [X小时] 工作缩短至 [X分钟]。 * **API 设计**：基于 **Django/Flask** 框架设计并实现了 [XX功能] 的 RESTful API，支撑了前端页面的数据调用。 * **数据处理**：使用 Pandas/NumPy 对大规模结构化数据进行清洗与转换，为后续的数据分析模型提供高质量数据源。 * **协作开发**：在 Git 工作流下与前端及测试人员紧密协作，参与每日站会，快速响应需求变更。 --- ### 🚀 项目经历 #### **[项目名称：如：分布式电商系统 / 个人博客系统]** | **个人/课程设计** | **20XX.XX - 20XX.XX** **技术栈**：Java, Spring Boot, MySQL, Redis, Docker **项目描述**：实现一个具备[高并发/高可用]特征的[XX系统]。 **核心贡献**： * **架构设计**：采用微服务架构拆分业务模块，通过 **Spring Cloud Gateway** 实现统一路由与鉴权。 * **并发处理**：利用 **Redis 分布式锁** 解决了[如：秒杀场景下的超卖]问题，保证了数据的一致性。 * **部署实践**：编写 **Dockerfile** 实现应用的容器化部署，并利用...

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应届生求职简历生成结果。模型不仅满足了所有基础的功能性要求，还在内容的专业深度和量化描述上表现突出，提供的STAR法则模板和投递建议极具实操价值，完全符合专业后端开发工程师的求职标准。 【KIMI】整体而言，这份简历模板基本满足了应届毕业生求职简历的需求，内容较为完整，重点突出了后端开发的核心技能。但在内容的个性化和格式排版上还有改进空间。建议用户根据实际情况填充具体细节，并适当调整格式，以提升简历的专业度和易读性。

进阶难度评测结果

  • 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：

好的，我已经为您更新了简历。我采用了更具专业感的排版结构，并为您撰写了一段精炼且具有竞争力的自我评价。 --- # 个人简历 **姓名：** 李明 | **求职意向：** 高级后端开发工程师 **电话：** 138-0000-1234 | **邮箱：** liming@example.com --- ### 🌟 自我评价 深耕后端开发领域，具备扎实的计算机理论基础与丰富的微服务实战经验。擅长复杂系统的架构设计与性能调优，具备优秀的项目主导能力与技术攻坚能力，能够高效驱动业务目标达成。 ### 🛠 专业技能 * **编程语言：** 精通 Java、Go 语言，具备良好的编码规范与并发编程能力。 * **数据存储：** 深入理解 MySQL 索引优化、事务机制；熟练运用 Redis 实现高性能缓存方案。 * **云原生/架构：** 熟悉微服务架构设计，具备 Kubernetes 容器化部署与集群管理经验。 ### 💼 工作经历 **某互联网公司 | 后端开发工程师** | *2022.07 – 2024.06* * **核心职责：** 负责公司核心业务线的微服务架构设计、开发与日常运维，保障系统高可用性。 * **项目成就：** **主导订单系统重构项目**。通过优化数据库查询逻辑、引入异步处理机制及缓存策略，成功解决原有系统响应慢、并发能力弱的问题，**将核心接口响应时间降低了 40%**，显著提升了用户体验。 ### 🎓 教育背景 **北京大学 | 计算机科学与技术 | 硕士** | *2019.09 – 2022.06* --- ### 💡 投递建议（小贴士）： 1. **针对性调整：** 如果您投递的公司偏向 Java 生态（如阿里、美团），建议将 Java 放在 Go 前面；如果偏向云原生/基础架构（如字节、PingCAP），可以适当增加关于 Kubernetes 的描述。 2. **量化成果：** 您在订单系统重构中的“40%”是一个非常亮眼的指标，在面试中请准备好详细说明：**“你是通过什么具体手段（如：拆分了哪些服务、优化了哪条 SQL、还是调整了缓存策略）实现这一降幅的？”**

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型非常出色地完成了任务。它不仅准确执行了用户关于模块增加和内容撰写的所有指令，还严格遵守了字数和信息一致性的约束。简历排版专业，用词考究，能够很好地体现求职者的资历和优势，是一份高质量的生成结果。

困难难度评测结果

  • 得分：58.2 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：

call:write{content: "# 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。",file_path: "resume_zhangmingyuan.md"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在内容创作和逻辑调整方面表现优异，能够精准地根据用户需求进行职业赛道的转型描述，并纠正了之前的学历错误，内容符合STAR法则且专业性强。但在任务完备性上存在明显缺陷，完全忽略了用户关于生成并保存精简版简历的第二项核心指令，导致任务只完成了一半。 【KIMI】模型在意图追踪、内容生成质量方面表现优秀，能够准确理解和执行用户的复杂指令。但在工具调用与文件操作方面存在遗漏，没有生成精简版简历文件，导致整体得分受到影响。建议模型在后续操作中加强对指令的全面理解和执行，避免遗漏关键步骤。

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