OpenAI: gpt-oss-120b 在「会议点评稿起草」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：OpenAI: gpt-oss-120b
  • 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：89.4 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：89.4 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： 大家好！首先，我对本次阶段总结会议的整体质量给予高度评价。会议前期准备充分，资料齐备，议程安排紧凑且层次分明；在问题分析环节，团队成员深入剖析了Q3里程碑实现情况、资源投入与成本结构，以及风险与问题记录，展现出严谨的逻辑和专业的洞察力；现场协作氛围积极，跨部门沟通顺畅，大家能够在短时间内形成共识并提出建设性意见，充分体现了我们团队的凝聚力和执行力。 进入Q4，我对后续整改和推进工作提出以下三点具体要求： 1. **强化数据支撑与监控**：在每项关键任务启动前，必须完成数据需求评估并搭建实时监控仪表盘，确保进度、质量和成本可视化，及时发现偏差并快速响应。 2. **细化风险预案与责任划分**：针对已识别的风险点，制定明确的应对措施和责任人，形成书面风险登记册，并在每周例会上进行进度复盘，确保风险可控、责任落实。 3. **提升跨部门协作效率**：建立固定的跨部门沟通窗口，规定信息共享的时效要求（如48小时内完成关键信息传递），并通过项目管理工具统一任务分配与进度追踪，避免信息孤岛和重复工作。 以上建议希望大家在接下来的工作中切实落地，继续保持高标准、严要求的工作作风，确保Q4目标顺利达成。谢谢大家！

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量较高，完整覆盖了任务要求的两大板块，语言正式专业，结构清晰，字数符合要求。3条可操作建议具体且具有实践指导意义，与项目报告背景关联合理。主要不足在于：会议质量评价部分以正面评价为主，缺乏对不足之处的指出，略显片面；开头语气稍显口语化；使用Markdown加粗格式在讲话稿中略显不当。总体而言是一份质量良好的讲话稿。 【GEMINI】该模型生成的讲话稿高质量地完成了任务要求。内容紧扣项目报告背景，评价客观且具有针对性，提出的Q4整改建议具体且具备落地性。语言表达专业，符合职场总结会场景，整体表现优秀。 【KIMI】该候选输出是一篇质量较高的项目阶段总结会点评讲话稿。整体结构完整、逻辑清晰，语气正式得体，字数控制合理。主要优点在于结构层次分明、过渡自然，且Q4的三条建议具有较强的可操作性。不足之处是会议质量评价部分与项目报告背景（Q3进展、资源成本、风险问题等）的关联不够紧密，对具体问题的剖析描述较为泛化；此外个别表述偏书面化，现场讲话的感染力可进一步提升。

进阶难度评测结果

  • 得分：86.2 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：

本季度，产品运营部“智联”平台升级项目推进有力，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；自动化测试流水线节约人工测试成本约18%；双周迭代评审会提升跨组协作效率。不足在于移动端适配延期两周，灰度发布期间出现2次P2级故障，根因分析深度不足，缺少量化复盘指标。 下季度将补齐技术短板，完成移动端全机型适配并构建兼容性自动回归测试；将线上P2及以上故障月均控制在1次以内，制定分级响应SOP；上线运营数据看板，实现核心指标实时可视；确保“智联”平台2.0版在11月底前全量发布，顺利收官。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】整体而言，输出内容基本符合要求，在内容完整性、格式字数约束和多轮改写响应方面表现较好，但在语言精炼度方面还有提升空间。

困难难度评测结果

  • 得分：86.2 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：

**计算过程** 1. **预算合计** - 人力成本预算：320.0 万元 - 外部采购预算：85.0 万元 - 服务器资源预算：60.0 万元 - **总预算 = 320.0 + 85.0 + 60.0 = 465.0 万元** 2. **实际支出合计** - 人力成本实际：299.2 万元 - 外部采购实际：95.5 万元 - 服务器资源实际：54.8 万元 - **总实际 = 299.2 + 95.5 + 54.8 = 449.5 万元** 3. **整体执行率** \[ \text{执行率} = \frac{\text{实际支出}}{\text{预算}} \times 100\% = \frac{449.5}{465.0}\times100\% \approx 96.77\% \] 与原文的 **93.5%** 不符，正确应为 **约 96.8%**（保留两位小数为 96.77%）。 --- ### 修正内容 | 文件 | 行/段落 | 原文 | 修正后 | |------|--------|------|--------| | `q3_report_finance.md` | “整体成本执行率为93.5%” | 整体成本执行率为 **93.5%** | 整体成本执行率为 **96.8%**（即 96.77%） | | `q3_report_tech.md` | （无涉及整体执行率的文字） | – | 无需更改 | > **说明**：技术版 `q3_report_tech.md` 并未引用整体执行率数字，仅保留里程碑、技术债务、风险及 Q4 技术方向，因此只需在财务版中更新上述数字即可，保持两版数据一致。 --- ### 已更新文件（示例） #### `q3_report_finance.md`（已修正） ```markdown # 2024年第三季度项目进展简报（财务部门版） **产品运营部 | 2024年10月** ## 一、资源与成本偏差分析 截至Q3末，各主要成本科目执行情况如下： | 成本科目 | 预算金额（万元） | 实际金额（万元） | 偏差率 | |----------|------------------|------------------|--------| | 人力成本 | 320.0 | 299.2 | -6.5% | | 外部采购 | 85.0 | 95.5 | +12.3% | | 服务器资源 | 60.0 | 54.8 | -8.7% | **整体成本执行率为 96.8%（约 96.77%），** 基本可控。外部采购超支主因8月新增安全合规审计需求。 ## 二、Q4预算调整建议 1. **外部采购预算上调**：鉴于安全合规审计已成为常态化需求，建议Q4外部采购预算从85.0万元上调至95.0万元（+11.8%），以覆盖审计及潜在合规咨询费用。 2. **人力成本预算微调**：Q3人力成本节余约20.8万元，建议将其中15.0万元划转至Q4外部招聘专项（用于核心算法工程师岗位），剩余5.8万元回收至公司资金池。 3. **服务器资源预算下调**：Q3单位算力成本下降8.7%，建议Q4服务器资源预算从60.0万元下调至55.0万元（-8.3%），节省资金用于支持新增合作伙伴接口部署。 4. **新增专项预算**：建议为Q4"智联平台"3.0开发设立专项预算10.0万元，用于原型设计工具采购及用户调研。 ## 三、Q4重点成本管控方向 - 严格执行外部采购审批流程，将超支控制在预算5%以内； - 持续优化服务器资源利用率，目标单位成本再降5%； - 配合业务侧完成合作伙伴生态建设的资金需求评估。 ``` 技术版文件保持不变。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】模型在数据一致性与计算准确性、推理过程透明度方面表现优秀，能够准确计算并修正错误数据，保持文件间数据一致性。在多文件协同修改能力方面，模型正确判断了需要修改的内容，但在实际操作中没有直接使用edit工具进行精确编辑，而是重写了整个文件，这一点有待改进。整体来看，模型很好地遵循了用户的指令，完成了核查与修正任务。

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