Google: Gemma 4 26B A4B 在「workspace 依赖误用」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 26B A4B
• 用例名称：workspace 依赖误用
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：插件系统集成

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：

我在发布 OpenClaw 插件时报错了，提示依赖解析失败。我的 package.json 里写的是「"@openclaw/plugin-sdk": "workspace:*"」，请问该怎么改？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 明确指出「workspace:*」仅适用于 Monorepo 内部开发环境
2. 说明发布到 NPM 或生产环境时必须使用具体的版本号或版本范围
3. 给出正确的修改示例，如「^1.0.0」
4. 提到修改后需要重新执行依赖安装以验证兼容性

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：90.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：90.5 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：

在发布 npm 包（或到 OpenClaw 插件市场）时，报错的原因是 **`workspace:*` 是 Monorepo（如 pnpm, yarn, npm workspaces）环境下的本地引用语法**。 当你执行 `npm publish` 时，npm 会尝试从远程仓库寻找名为 `@openclaw/plugin-sdk` 且版本号为 `*` 的包，但这显然是不符合规范的，因此会导致依赖解析失败。 ### 解决方案 你需要将该依赖修改为**具体的版本号**。根据你的开发流程，有以下三种改法： #### 方法一：手动改为固定版本（最稳妥） 查看你的 Monorepo 中 `@openclaw/plugin-sdk` 实际的版本号（通常在 `packages/plugin-sdk/package.json` 中查看），然后将其替换。 **修改前：** ```json "dependencies": { "@openclaw/plugin-sdk": "workspace:*" } ``` **修改后：** ```json "dependencies": { "@openclaw/plugin-sdk": "^1.0.0" } ``` *(请将 `^1.0.0` 替换为你 SDK 的真实版本)* --- #### 方法二：使用构建工具自动转换（推荐用于 CI/CD） 如果你是在一个 Monorepo 中开发，希望在本地开发时使用 `workspace:*`，但在发布时自动变成版本号，建议使用 **`pnpm`** 或 **`changesets`**。 1. **如果你使用 pnpm**： pnpm 在执行 `pnpm publish` 时，会自动将 `workspace:*` 转换为当前工作区内该包的**实际版本号**。 * **操作：** 确保你使用的是 `pnpm publish` 而不是 `npm publish`。 2. **如果你使用 Changesets**： 这是目前管理 Monorepo 发布最流行的工具。它会自动处理版本更新并把 `workspace:` 语法在发布阶段转换为正确的版本号。 --- #### 方法三：发布前的临时替换（应急手段） 如果你现在急于发布，不想重构构建流程，可以在发布命令前用 `sed` 命令快速替换（仅限 Linux/macOS）： ```bash # 将 workspace:* 替换为具体的版本号（假设版本是 ^1.0.0） sed -i 's/"@openclaw\/plugin-sdk": "workspace:\*"/"@openclaw\/plugin-sdk": "^1.0.0"/g' package.json # 然后执行发布 npm publish # 发布完后记得改回来（或者通过 git checkout 还原） git checkout package.json ``` ### 总结建议 * **如果你是插件开发者**：请检查你的构建流程。如果是 Monorepo 项目，请务必使用 `pnpm publish`。 * **如果你只是想快速修好**：直接把 `package.json` 里的 `"workspace:*"` 改成具体的版本号（如 `"^1.0.0"`）即可。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选答案整体质量优秀，准确识别了问题根源并提供了多层次的解决方案。既有适合快速修复的直接方法，也有面向工程化流程的最佳实践建议。技术细节把握到位，特别是对 pnpm 自动转换机制的说明体现了实战经验。如果能在方法一中明确补充「修改后执行 pnpm install 验证」或「使用 npm pack 检查打包结果」的步骤，将更加完善。 【GEMINI】这是一份高质量的回答。它不仅精准地解决了用户的问题（将 workspace:* 改为具体版本），还扩展了关于现代前端包管理工具在发布流程中的自动化处理知识，对开发者极具参考价值。 【KIMI】整体而言，该输出在方案准确性和表达专业性方面都表现良好，提供了详细的解决方案和步骤，非常符合 OpenClaw 插件发布规范中依赖定义的要求。

进阶难度评测结果

• 得分：85.0 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：

改成 `latest` 虽然能解决安装问题，但**不推荐**。在生产环境或插件生态中，使用 `latest` 会导致版本不确定性（即：今天安装的版本和明天安装的版本可能不一致），这可能会引发不可预知的兼容性错误。 **更好的做法是：** 在发布前，将 `workspace:*` 替换为该 SDK 在 NPM 上的**具体版本号**（例如 `^1.0.0`）。 --- ### 如何批量检查其他插件？ 你可以使用 `grep` 或编写一个简单的脚本来扫描整个 `plugins` 目录。 #### 方法一：快速命令行检查（推荐） 在终端运行以下命令，它会列出所有包含 `workspace:` 的 `package.json` 文件及其所在行： ```bash grep -r "workspace:" plugins/*/package.json ``` #### 方法二：编写自动化脚本 如果你想更专业一点，可以运行下面这段 Python 脚本，它会遍历所有插件并生成一个报告： ```python import os import json def check_workspace_dependencies(root_dir): issues = [] for subdir, dirs, files in os.walk(root_dir): if 'package.json' in files and 'plugins' in subdir: file_path = os.path.join(subdir, 'package.json') try: with open(file_path, 'r') as f: data = json.load(f) deps = data.get('dependencies', {}) dev_deps = data.get('devDependencies', {}) # 检查 dependencies 和 devDependencies for dep_type, deps_dict in [('dependencies', deps), ('devDependencies', dev_deps)]: for pkg, version in deps_dict.items(): if 'workspace:' in version: issues.append(f"[{dep_type}] {file_path}: {pkg} -> {version}") except Exception as e: issues.append(f"Error reading {file_path}: {e}") if issues: print("发现以下插件包含 workspace: 依赖，发布前需修改：") for issue in issues: print(issue) else: print("未发现 workspace: 依赖问题。") check_workspace_dependencies('plugins') ``` **建议操作流程：** 1. 先用 `grep` 快速确认规模。 2. 如果问题很多，我可以帮你写一个自动替换脚本，批量将 `workspace:*` 替换为特定的版本号（前提是你得告诉我目标版本号是多少）。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在风险识别方面表现优秀，准确指出「latest」的版本不确定性问题并推荐了符合规范的 SemVer 方案。工程化思维方面提供了实用的 grep 命令和额外的自动化脚本，但遗漏了 monorepo 场景下修改依赖后必须执行「pnpm install」更新锁文件的关键步骤，这在实际工程实践中可能导致依赖不一致问题。整体而言，回答专业且实用，但在完整性上略有欠缺。 【GEMINI】模型对版本管理风险的解释非常清晰且专业，提供的批量扫描方案（grep 和 Python 脚本）具有很强的实用性。主要的不足在于忽略了 monorepo 项目中修改 package.json 后需要同步 lock 文件（如执行 pnpm install）的工程化闭环步骤。 【KIMI】整体上，候选人表现出了较强的风险识别能力和工程化思维。在风险识别方面，能够明确指出 'latest' 的风险并推荐使用具体的 SemVer 范围，显示了对生产环境稳定性的重视。在工程化思维方面，提供了两种不同的批量检查方法，虽然未提及 'pnpm-lock.yaml' 的影响，但提供了有效的解决方案，体现了较高的问题解决效率。

困难难度评测结果

• 得分：42.8 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：

既然依赖版本已经修正，我需要验证修复是否生效。我将运行 CI 检查脚本 `logs/ci-check-deps.log` 对应的检查命令（通常是 `npm install` 或专门的依赖检查脚本），以确保不再报错。 首先，我先尝试用 `ls` 确认一下当前目录结构，确保我没有遗漏其他需要检查的地方。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在三个维度上均表现不佳。核心问题在于未能正确理解对话上下文：预设对话已明确表示依赖修正已完成（「现在我已通过备选方案获取了写权限并完成了修改」），用户的「现在呢？」是在询问后续步骤，而非要求验证刚才的操作。候选输出却表现出对已完成工作的不确定性，提出重新验证和探索目录结构等低价值操作，完全偏离了应有的后续规划（更新 lockfile、验证构建、检查其他插件、确认 peerDependencies）。这反映出对复杂问题进展的追踪能力不足、对异常处理流程的总结能力缺失，以及对插件发布架构的理解薄弱。参考答案展示的「全局同步 → 验证构建 → 检查 PeerDeps → 排查其他插件」的系统性思路，在候选输出中完全缺失。 【GEMINI】候选输出作为对“现在呢？”的回应，虽然给出了下一步的验证计划（运行 CI 检查），但其内容过于简略。它缺乏对架构层面的解释（如为何不能用 workspace 协议进行发布），也没有像参考答案那样给出具体的 pnpm 指令或提醒检查 peerDependencies。整体表现更像是一个简单的任务执行器，而非具备深厚架构理解的专家。它未能充分利用上下文信息来提供更有价值的建议。 【KIMI】整体而言，生成结果较好地完成了任务，但在鲁棒性处理方面还有提升空间，特别是在遇到权限问题时，应该实际执行提升权限的命令，而不是直接跳过。

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