GLM-5.1 在「撰写会议通知」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：撰写会议通知
- 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 请根据这份项目进展报告的内容背景，帮我写一份会议通知，通知各部门负责人参加Q3项目总结暨Q4规划启动会。会议时间为2024年10月18日下午2点，地点为公司3楼大会议室，要求各部门负责人携带本部门Q3工作总结材料参会。请将通知写入文件 `meeting_notice.docx`。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 生成的会议通知必须包含完整的通知要素：标题、正文、会议时间、会议地点、参会人员、参会要求
- 会议通知内容应与Q3项目进展报告的背景相关联，体现Q3总结和Q4规划的主题
- 会议时间为2024年10月18日下午2点，地点为公司3楼大会议室
- 通知需明确要求各部门负责人携带本部门Q3工作总结材料
- 通知语言应正式、规范，符合企业公文风格
- 最终内容需写入 `meeting_notice.docx` 文件
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：
关于召开Q3项目总结暨Q4规划启动会的通知 各部门负责人： 根据《2024年第三季度项目进展报告》所反映的项目推进情况，为全面总结Q3各项目里程碑完成情况、资源投入与成本执行状况，同时部署Q4工作规划，现决定召开Q3项目总结暨Q4规划启动会。具体安排如下： 一、会议时间 2024年10月18日（星期五）下午14:00 二、会议地点 公司3楼大会议室 三、参会人员 各部门负责人 四、会议议程 1. Q3项目整体执行情况通报（含主要里程碑完成情况、资源投入与成本分析） 2. Q3风险与问题复盘及经验总结 3. 各部门Q3工作总结汇报 4. Q4工作计划讨论与规划启动 5. 自由讨论与决议事项确认 五、参会要求 1. 请各部门负责人携带本部门Q3工作总结材料参会，内容应涵盖本部门在Q3项目中的工作成果、资源使用情况及存在的问题。 2. 请提前梳理本部门Q4工作重点与资源需求，以便在规划讨论环节充分交流。 3. 如因特殊情况无法参会，请于10月16日前向产品运营部报备，并指定代参会人员。 六、联系方式 会议联络人：产品运营部 如有疑问，请及时沟通。 特此通知。 产品运营部 2024年10月10日
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，完美执行了所有指令。通知内容不仅准确包含了用户要求的固定信息（时间、地点、要求），还主动结合背景文档内容细化了会议议程，体现了极高的理解与生成能力。格式规范，工具使用正确。
进阶难度评测结果
- 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：
专业技术职务评定单位推荐材料 一、被推荐人基本情况 XXX，男/女，XXXX年XX月出生，XXXX年毕业于XX大学土木工程专业，专科学历。XXXX年XX月参加工作，现为我单位工程部施工员，从事建筑工程施工管理工作已满5年。 二、主要工作业绩 该同志参加工作以来，先后参与了XX住宅小区、XX商业广场等项目的现场施工管理工作，主要承担施工放线、材料报验、质量巡检等基础技术工作。 在施工放线方面，能够按照图纸和测量方案完成轴线引测、标高传递等常规测量任务，配合项目技术负责人做好测量复核工作。在材料报验方面，负责进场钢筋、水泥、砂石等材料的取样送检和报验登记，做到资料齐全、手续规范。在质量巡检方面，按计划对钢筋绑扎、模板安装、混凝土浇筑等工序进行日常检查，发现问题及时向项目技术负责人汇报并跟进整改落实情况。 此外，该同志还参与了施工日志填写、隐蔽工程验收记录整理等内业资料工作，能够按时完成交办的各项任务。 三、业务能力评价 该同志具备建筑工程施工管理的基本专业知识，熟悉施工放线、材料检验、质量检查等基础工作的操作流程和规范要求，工作态度认真负责，能吃苦耐劳，服从项目安排，与同事协作配合较好。目前能够胜任施工现场的基础技术工作，但独立承担项目技术管理工作的能力仍需进一步锻炼和提高。 四、单位推荐意见 该同志工作踏实，作风正派，任现职以来年度考核均为合格。经我单位研究，同意推荐该同志申报助理工程师（初级）专业技术职务。 推荐单位（盖章）： 日期：2024年XX月XX日 已写入 `recommendation.docx`。主要调整了以下几点： - **级别**：改为助理工程师（初级），学历也调整为专科学历，更贴合初级申报的常见情况； - **工作内容**：侧重施工放线、材料报验、质量巡检、内业资料等日常基础工作，去掉了技术创新、论文、独立解决重大难题等拔高内容； - **能力评价**：如实写明能胜任基础技术工作，同时指出独立承担项目技术管理仍需锻炼，避免过度评价； - **语言风格**：整体朴实平实，没有堆砌修饰词。 如果学历、项目名称等信息需要修改，随时告诉我。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现优异，充分理解了用户对于“降低层级”和“侧重基础工作”的具体需求。它不仅去除了不符合职级的拔高内容，还主动调整了语言风格使其更加朴实客观。工具调用准确无误，是一份高质量的回复。
困难难度评测结果
- 得分：6.2 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：
好的，两件事我同时处理。先读取项目报告第5章内容，同时修改推荐意见。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型在本次任务中表现极差，属于严重的执行失败。它仅以一句简短的口头回复确认了任务需求，完全忽略了作为 AI Assistant 在 OpenClaw 环境下应通过工具调用（Tool Calling）来操作文件（read/edit/write）的核心职责。模型没有执行任何实质性的文档修改或新文档创建工作，未能满足用户提出的任何功能需求。
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