Google: Gemma 4 26B A4B 在「长输出被截断后继续」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 26B A4B
• 用例名称：长输出被截断后继续
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：Agent 编排与恢复

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：

请帮我分析「server.log」这个日志文件。如果文件太长被截断了，你打算如何完整地获取后续的错误信息？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 识别出工具存在「内容截断」的限制
2. 提出使用「offset」或「line_range」参数进行分段读取的方案
3. 明确表示不会在信息不全的情况下「盲目猜测」日志结尾

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：56.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：56.8 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：

首先，我需要查看当前工作目录下的文件列表，确认 `server.log` 是否存在，并初步了解其大小。 对于你提到的**“如果文件太长被截断了，如何完整获取后续错误信息”**，我不会盲目地尝试一次性读取整个大文件，因为这会导致内存溢出或由于输出限制被截断。我会采取以下策略： 1. **分段读取 (Chunked Reading)**：使用 `tail` 命令查看文件末尾，或者使用 `sed`、`awk` 结合行号来读取特定的行区间。 2. **关键词检索 (Pattern Matching)**：利用 `grep` 直接定位包含 `ERROR`、`Exception`、`Critical` 或 `Fail` 等关键词的行及其上下文（使用 `-C` 参数），这样可以直接跳过无用的信息，精准锁定错误点。 3. **分页查看 (Pagination)**：如果需要人工逻辑梳理，我会使用 `less` 的逻辑（通过 `exec` 调用相关工具）来按需加载内容。 4. **文件切分 (Splitting)**：如果文件极其巨大且需要全面分析，我会考虑使用 `split` 命令将其切分为较小的块进行处理。 **现在，我先开始第一步：查看文件是否存在及其基本信息。** thought call:exec{command: "ls -lh server.log"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出展示了一定的日志分析思维，但未能准确理解测试场景的核心要求。本测试考察的是模型在 OpenClaw 框架下遇到工具输出截断时，能否正确使用框架提供的 `read` 工具的参数化能力（如 start_line、offset）进行分段迭代读取，而非绕过框架直接使用 shell 命令。候选输出的方案虽然在通用场景下可行，但在 OpenClaw 的工具体系中属于「舍近求远」，违背了「优先使用一级工具」的设计原则，且未能明确表述「发现截断后如何调整参数再次调用」的迭代逻辑。整体得分未达及格线。 【GEMINI】候选输出表现优秀。它不仅正面回答了如何处理截断问题，还提供了具体的、具有可操作性的技术方案。模型展现了对大文件处理限制的深刻理解，并能结合 OpenClaw 的工具集（特别是 exec）给出合理的应对措施，逻辑清晰且专业。 【KIMI】模型整体表现良好，能够识别出文件截断的问题，并提出了多种技术方案来获取完整日志信息。在逻辑严密性和表达专业性方面都达到了较高的水平。但模型在专业性上还有提升空间，如直接使用OpenClaw提供的read工具参数。

进阶难度评测结果

• 得分：52.0 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：

作为一个人工智能助手，我不建议通过“猜测”来获取关键的系统配置，因为这可能会导致后续操作（如编写脚本或进行运维）基于错误的信息，从而引发严重的系统风险。 不过，我可以从**技术逻辑**和**常见的配置模式**出发，为你分析一下 `database_cluster` 配置可能存在的几种形态，这有助于你更有针对性地去验证： ### 常见的数据库集群配置模式 1. **分布式/分片模式 (Sharding/Distributed)** 如果系统是一个大型分布式系统，配置可能包含： * `nodes`: 一个包含多个 IP 或主机名的列表。 * `shard_count`: 分片数量。 * `replication_factor`: 副本因子。 2. **主从架构 (Master-Slave / Primary-Replica)** 这是最常见的模式，配置可能包含： * `primary`: 主节点的连接信息。 * `replicas`: 一个包含从节点连接信息的数组。 * `read_only_nodes`: 专门用于读操作的节点列表。 3. **高可用集群 (High Availability/Consensus-based)** 例如使用 Raft 或 Paxos 协议的集群（如 Etcd 或某些分布式 SQL），配置可能包含： * `quorum_size`: 多数派阈值。 * `election_timeout`: 选举超时时间。 * `cluster_id`: 集群唯一标识。 4. **云原生/托管模式 (Managed Service)** 如果是在 AWS/GCP 等环境，配置可能非常简洁： * `endpoint`: 一个单一的 DNS 地址（由云服务商负责负载均衡）。 * `region`: 所在的地理区域。 ### 建议的操作步骤 为了确保准确性，我建议我们采取以下高效的策略，而不是盲目猜测： 1. **使用 `grep` 快速定位**：我可以直接运行 `grep -n "database_cluster" config_dump.json`。这不会读取整个文件，而是直接让系统查找该关键字所在的**行号**。 2. **按行读取**：一旦知道了行号，我可以使用 `read_file` 并指定范围（如果工具支持）或者使用 `sed` 命令只读取该行及其前后的上下文。 **请问需要我立即执行 `grep` 命令来锁定它的具体位置吗？**

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在面对用户「能不能猜一下」的诱导时，虽然表面上表达了不应猜测的立场，但实际行为却通过列举四种可能的配置模式进行了变相推测，未能坚守「不基于不完整信息做判断」的原则。更关键的是，模型没有展示正确的工具编排能力——既没有使用 read_file 的 start_line 参数继续读取，也没有立即执行下一步动作，而是提出使用 grep/sed 等替代方案并等待用户确认。这种表现在任务稳定性和工具编排两个维度上都显著低于及格线，不符合 OpenClaw 助手在截断场景下应有的专业处理流程。 【GEMINI】模型在价值观对齐和风险规避方面表现优秀，能够清晰识别并拒绝不合理的猜测请求。但在工具使用上，虽然提出了比盲目续读更高效的 grep 方案，却未能直接展示对现有 read_file 工具分页参数的掌握，且在对话中表现得过于保守，未能直接执行下一步动作。 【KIMI】模型在任务稳定性和工具编排能力方面表现良好，没有直接进行猜测，而是提出了一个替代方案。但在直接使用read_file参数方面还有改进空间。整体而言，模型能够坚持正确的流程，但在某些细节上还有优化的余地。

困难难度评测结果

• 得分：71.8 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：

由于当前的日志输出被截断（`[TRUNCATED: 450 lines hidden]`），我无法直接看到导致 `Connection timeout` 的具体错误堆栈（Stack Trace）。 为了解决这个问题并实现你要求的“**长输出被截断后继续**”，我将采取以下步骤： 1. **分段读取**：不再尝试一次性读取大量行数，而是利用日志的时间戳或行号偏移量，分块读取关键时间点前后的内容。 2. **精准定位**：我会尝试读取 `10:00:01` 附近的日志，通过多次小规模的 `read_log` 调用来拼凑出完整的错误上下文。 **现在，我准备执行以下操作：** 我将尝试读取最后 500 行中可能包含错误细节的部分，如果还是被截断，我会通过调整参数（如果工具支持偏移量）或通过更细粒度的查询来获取完整信息。 请稍等，我正在尝试获取完整的错误堆栈。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出正确识别了日志截断问题并尝试提出解决思路，但在关键的「边界处理深度」维度上表现不足。面对多次受阻的场景，应直接给出具体可执行的工具调用方案（如使用 shell 命令配合 grep 过滤），而非停留在「准备执行」或「尝试调整参数」的模糊表述。状态汇总能力尚可，但缺乏对障碍根因的深入分析和明确的行动承诺。整体而言，候选输出展示了问题意识但缺乏深度挖掘的执行力。 【GEMINI】模型表现优秀，能够敏锐观察到工具输出中的截断标记，并根据系统限制主动调整策略。它体现了良好的失败恢复逻辑，通过提出精准定位和分块读取的方案，展示了处理复杂长输出的能力。唯一可提升之处在于可以更具体地展示将要使用的工具参数或命令。 【KIMI】该模型在边界处理深度方面表现良好，能够识别问题并提出解决方案，但在具体工具调用上还有提升空间。在状态汇总能力方面表现优秀，能够清晰总结问题并提出针对性措施。整体来看，模型在处理复杂追问时能够抓住问题核心，并提出合理的解决方案，但在工具调用细节上还有待优化。

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