GLM-5.1 在「会议点评稿起草」的评测结果

基本信息

• 模型名称：GLM-5.1
• 用例名称：会议点评稿起草
• 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 请基于上述项目报告的背景，为我起草一份约400字的项目阶段总结会点评讲话稿。讲话稿需要以项目负责人的口吻，重点涵盖以下两方面： 1. 对本次阶段总结会议质量的评价（包括会议准备、问题分析深度、团队协作表现等）； 2. 对后续Q4整改和推进工作的具体要求（至少包含3条可操作的建议）。 请直接输出讲话稿正文，语气正式、结构清晰。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 讲话稿总字数在350-450字之间
2. 以项目负责人口吻撰写，语气正式、庄重
3. 内容需包含对会议质量的评价部分，涉及会议准备、问题分析、团队协作等方面
4. 内容需包含对Q4后续工作的具体要求部分，至少列出3条可操作建议
5. 结构清晰，有明显的段落或层次划分
6. 应与项目报告背景（Q3进展、资源成本、风险问题、Q4计划等）有合理关联

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：

各位同事： 本次Q3项目阶段总结会，整体质量较高，我给予充分肯定。首先，会议准备扎实，各模块汇报材料数据详实、逻辑清晰，尤其是资源投入与成本分析部分，量化到位，体现了团队务实的工作作风。其次，问题分析有深度，风险与问题记录章节没有回避短板，对进度偏差和资源错配的根因剖析切中要害，这为后续整改奠定了基础。最后，各协作部门在讨论环节坦诚交流、主动认领，展现了良好的协作意识，值得继续保持。 但在肯定成绩的同时，Q4的整改推进必须动真格、见实效。在此我提三点具体要求： **第一，建立风险闭环机制。** 针对Q3记录的每一项风险，明确责任人和整改时限，实行周跟踪、月通报，确保问题不挂账、不反弹。 **第二，优化资源配置节奏。** Q4任务集中、节点密集，各部门须在两周内完成资源盘点与优先级排序，关键路径上的任务必须保障人力和预算到位，杜绝因内部协调滞后影响整体交付。 **第三，强化里程碑预警制度。** 对Q4各里程碑设置提前两周的预警检查点，一旦发现偏差苗头，立即启动升级响应，做到早发现、早干预、早纠偏。 同志们，Q4是全年目标的冲刺期，时间紧、任务重。希望大家以此次总结会为起点，把问题整改到位，把计划执行到底，确保年度目标如期达成。谢谢大家。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份高质量的讲话稿，不仅严格遵循了字数和结构要求，还能够深入结合项目报告背景（如资源投入分析、风险记录等）进行针对性点评，建议具体且具有可操作性，语言风格非常专业。

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：

各位领导： Q3"智联"平台升级项目推进有力，达成预期目标。里程碑达成率92%，核心API网关重构与用户画像引擎按期上线；引入自动化测试流水线节约人工测试成本约18%；推行双周迭代评审会，跨组协作效率明显提升。不足在于：移动端适配延期两周，灰度期出现2次P2级故障，根因分析深度不足，缺乏量化复盘指标。 Q4重点部署如下：一是补齐短板，完成移动端全机型适配并建立兼容性自动回归测试体系；二是强化稳定性，P2及以上故障月均控制在1次以内，建立故障分级响应SOP；三是推进数据驱动，上线运营数据看板实现核心指标实时可视；四是确保"智联"平台2.0版本于11月底前完成全量发布，做好年度收官。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】这是一份近乎完美的生成结果。模型在极严格的字数限制下，不仅保留了所有关键的量化指标和业务细节，还保持了专业、正式的公文语气。结构严谨，完全符合管理层季度总结会议的宣读需求。

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：

好的，我来逐步核算。 **计算过程：** - 预算合计：320.0 + 85.0 + 60.0 = **465.0万元** - 实际合计：299.2 + 95.5 + 54.8 = **449.5万元** - 整体执行率 = 449.5 ÷ 465.0 = 0.96667... ≈ **96.7%** 原写的93.5%确实有误，正确值应为 **96.7%**。同时我也验证了三个科目的单项偏差率，均为正确：人力成本-6.5%、外部采购+12.3%、服务器资源-8.7%。 现在修正文件：技术版未引用该数字，无需改动；财务版需要修正。 [调用工具 edit: q3_report_finance.md] 将"整体成本执行率为93.5%"改为"整体成本执行率为96.7%"。 **修正汇总：** | 文件 | 修改内容 | 原值 | 修正值 | |------|---------|------|--------| | `q3_report_finance.md` | 整体成本执行率 | 93.5% | **96.7%** | | `q3_report_tech.md` | 无需修改 | — | — | 其余数据（各科目预算/实际金额、单项偏差率、Q4预算调整建议中的金额）经交叉核验均一致，无需调整。

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。它不仅具备极强的逻辑推理和数学计算能力，还能在复杂的多轮对话背景下保持对多个文件状态的精准追踪。在处理纠错任务时，思路清晰、操作精准，完全符合专业AI评测专家的预期。

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