GLM-5.1 在「续写项目报告章节」的评测结果

基本信息

• 模型名称：GLM-5.1
• 用例名称：续写项目报告章节
• 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 请帮我续写第5章「风险与问题记录」的内容。已有开头如下： "本季度项目推进过程中，团队在技术选型、人员配置和外部供应商协作三个方面遇到了不同程度的挑战。其中，技术选型方面，由于初期对新框架的兼容性评估不够充分，导致中期出现了两次较大规模的方案回退。" 请基于以上开头续写300-500字，保持正式的项目报告语气，内容需涵盖人员配置和外部供应商协作两方面的风险描述，并为每个风险点给出应对措施或改进建议。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 续写内容需紧密衔接已有开头，语义连贯，不重复已有内容
2. 必须涵盖人员配置和外部供应商协作两个方面的风险描述
3. 每个风险点需配有对应的应对措施或改进建议
4. 语气保持正式的项目报告风格，用词专业、客观
5. 续写篇幅在300-500字之间

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：

人员配置方面，Q3期间核心开发团队经历了两次关键岗位的人员变动：首席架构师于7月底调离，高级后端工程师于8月中旬离职，短期内造成架构决策节奏放缓及部分模块开发进度滞后约两周。此外，新入职成员的融入周期超出预期，团队整体产出效率在8月至9月上旬出现明显波动，代码评审周期由原定的2个工作日延长至4个工作日。针对上述问题，团队已采取以下应对措施：一是启动内部技术骨干轮岗机制，由资深工程师暂代架构评审职责，确保技术决策链路不断档；二是优化新人入职培训流程，编制模块级技术手册并指定一对一导师，将上手周期从原计划的4周压缩至3周；三是与人力资源部协同，提前启动Q4关键岗位的招聘储备，避免人员流动对交付节奏产生二次冲击。 外部供应商协作方面，本季度数据标注服务的交付质量与时效均未达到合同约定标准。具体表现为：9月第二批标注数据交付延迟5个工作日，且抽检合格率仅为82%，低于合同约定的95%阈值，直接影响了模型训练的排期。经复盘，主要原因在于供应商对项目数据规范的变更响应滞后，且双方对接人沟通频次不足。为此，团队提出以下改进建议：第一，将供应商沟通机制由双周例会升级为每周固定例会，并增设里程碑节点的专项对齐会议；第二，在合同框架内补充质量违约条款，明确不合格批次的重交付时限与罚则；第三，建立供应商备选清单，对持续未达标的供应商启动替换评估流程，以降低单一供应商依赖带来的交付风险。 综上，Q3暴露的风险点已形成跟踪台账，由项目管理办公室统一督办，各责任方需在Q4首月内完成整改闭环，确保后续工作平稳推进。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】生成结果非常优秀，完美遵循了所有的约束条件。内容充实且逻辑清晰，专业性极强，能够直接用于正式的项目报告文档中。

进阶难度评测结果

• 得分：97.8 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：

## 5. 风险与问题记录 ### 5.1 核心开发人员离职导致进度延迟 **问题概述**：8月中旬，后端核心开发工程师因个人原因离职，该成员负责订单处理与数据同步两个关键模块的架构设计与主要编码工作，其离岗致使相关模块开发工作暂时中断。 **影响评估**：后端模块整体开发进度延迟约两周，下游集成测试与联调计划相应顺延，对Q3末里程碑交付节点构成实质性影响。 **风险等级**：中。评定依据：核心岗位人员流失对项目进度产生可量化的阶段性延迟，但未触及关键业务上线红线，且通过人员调配可在可控周期内恢复。 **已采取措施**：项目组于一周内完成工作交接文档梳理与知识转移，并从兄弟项目组调配一名高级工程师接续开发工作；同步启动招聘流程，新成员已于9月上旬完成入职并投入工作。 **当前状态**：延迟进度已于9月底完成追赶，相关模块均已进入集成测试阶段，当前开发进度与修订后的项目计划保持一致。 ### 5.2 第三方支付接口不兼容升级 **问题概述**：9月初，第三方支付服务商未提供充分预通知即实施接口版本升级，部分请求参数及回调格式发生变更，导致支付功能出现间歇性异常。 **影响评估**：支付异常持续约36小时，期间约12%的订单支付流程受到影响，并产生用户投诉及客服工单上升等连带效应。 **风险等级**：高。评定依据：支付功能为核心业务链路，其中断直接影响交易转化与营收，且外部供应商变更不可控因素较大，具备较高复发风险。 **已采取措施**：技术团队于发现后第一时间启动应急响应机制，完成接口适配开发并部署热修复补丁；同时与支付服务商建立版本变更预通知机制，约定后续重大升级须提前不少于两周书面告知我方。 **当前状态**：支付功能已全面恢复正常运行，持续监控未发现异常，预通知机制已进入执行阶段。 ### 5.3 服务器资源不足引发服务中断 **问题概述**：Q3实际用户增长率为预期的1.6倍，原服务器资源规划无法承载高峰期流量，分别于8月28日及9月15日发生两次服务中断，单次中断时长约15至30分钟。 **影响评估**：两次中断累计影响活跃用户约2万人次，对用户体验及品牌声誉造成负面影响。 **风险等级**：高。评定依据：服务中断直接影响终端用户可用性，且用户增长趋势若持续，资源瓶颈问题将进一步加剧，属于需优先消除的系统性风险。 **已采取措施**：运维团队于首次中断后即启动紧急扩容方案，将核心服务节点数量扩展至原规模的2倍，并引入自动弹性伸缩策略；第二次中断后进一步优化数据库连接池配置及缓存策略，提升系统整体吞吐能力。 **当前状态**：扩容完成后系统运行稳定，经压力测试验证，当前架构可承载3倍峰值流量，资源冗余满足短期增长需求。 --- **Q3风险管控总结与改进方向**：本季度共记录三项主要风险事件，其中两项评级为高、一项评级为中，反映出项目在关键岗位冗余、外部依赖管控及容量规划方面仍存在薄弱环节。针对上述问题，项目组已逐一落实应对措施并取得阶段性成效。下一阶段将重点推进以下改进工作：一是建立核心岗位AB角机制，降低单点人员依赖风险；二是将第三方服务变更纳入供应商管理流程，强化合同层面的变更告知义务；三是建立基于业务增长模型的动态容量规划机制，由被动扩容转变为前瞻性资源储备，切实提升项目整体风险抵御能力。

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，精准地理解了用户对“正式、严谨、书面化”的需求。它不仅在形式上完成了所有字段的补充和结构的调整，更在内容质量上进行了深度优化，风险评估逻辑自洽，改进措施具备实操性。字数控制精准，是一篇高质量的项目报告续写范本。

困难难度评测结果

• 得分：10.0 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：

先确认两个文件的当前状态。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】该模型的表现非常不合格。作为具备工具调用能力的 AI 助手，它在面对明确的操作指令（读取、写入、另存为）时，既没有生成所需的文本内容，也没有调用相应的工具。它仅仅以一句简单的中文陈述作为回复，完全忽略了系统提示中的工具调用规范以及用户的所有功能性需求，导致任务完全失败。

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