Google: Gemma 4 26B A4B 在「媒体处理流程」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：Google: Gemma 4 26B A4B
  • 用例名称：媒体处理流程
  • 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：

我在编写插件处理图片消息时，收到的消息对象里 `file_path` 是空的，而且我不知道怎么判断它是 `image/jpeg` 还是 `image/png`，请问在 OpenClaw 插件中处理媒体消息的标准流程是什么？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 明确指出需要通过「MessageContext」中的「MediaContent」对象获取数据
  2. 说明必须先调用「download_media」方法才能生成有效的本地路径
  3. 指出 MIME 类型应从「MediaContent.mime_type」字段读取而非根据后缀名猜测

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：40.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：40.8 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：

在 OpenClaw 插件开发中，处理媒体消息（如图片）时遇到 `file_path` 为空以及无法判断 MIME 类型的问题，通常是因为**消息对象中的媒体数据是以二进制流或 Base64 形式直接传递的，而不是通过文件路径引用的**。 以下是在 OpenClaw 插件中处理媒体消息的标准流程和最佳实践： ### 1. 理解消息结构 在 OpenClaw 的消息上下文中，媒体消息通常包含一个 `media` 字段。如果 `file_path` 为空，说明该媒体文件目前仅存在于内存中（Buffer）或是一个 Base64 编码的字符串。 ### 2. 标准处理流程 #### 第一步：识别媒体类型 (MIME Type) 不要依赖文件后缀名，而应通过消息对象自带的元数据或文件头（Magic Bytes）来判断。 * **检查消息元数据**：大多数 OpenClaw 消息对象在 `media` 节点下会直接提供 `mime_type` 字段（例如 `image/jpeg`）。 * **如果元数据缺失**：你需要读取数据的头部字节。例如，JPEG 的开头通常是 `FF D8 FF`，PNG 是 `89 50 4E 47`。 #### 第二步：将媒体数据持久化到临时文件 由于插件逻辑通常需要处理文件（如调用 OCR、图像处理库或上传到云端），**最稳妥的做法是将内存中的数据写入到一个临时文件中**。 #### 第三步：执行处理逻辑 使用写入后的临时路径进行后续操作。 #### 第四步：清理 处理完成后，务必删除临时文件，防止占用工作空间。 --- ### 3. 代码实现示例 (TypeScript/JavaScript) 假设你在编写一个插件，以下是一个标准的逻辑模板： ```typescript import * as fs from 'fs/promises'; import * as path from 'path'; import * as os from 'os'; async function handleImageMessage(message: any) { // 1. 获取媒体信息 const media = message.media; if (!media) { console.log("这不是一个媒体消息"); return; } // 2. 获取 MIME 类型 (优先从元数据获取) const mimeType = media.mime_type; if (!mimeType) { throw new Error("无法识别媒体类型"); } // 3. 创建临时文件路径 // 使用 os.tmpdir() 确保在不同环境下都能正常工作 const extension = mimeType.split('/')[1] || 'bin'; const tempFilePath = path.join(os.tmpdir(), `plugin_upload_${Date.now()}.${extension}`); try { // 4. 将数据写入文件 // 如果 data 是 Base64 字符串，需要先转换成 Buffer const buffer = typeof media.data === 'string' ? Buffer.from(media.data, 'base64') : media.data; await fs.writeFile(tempFilePath, buffer); console.log(`图片已保存至临时路径: ${tempFilePath}`); // 5. 【核心逻辑】执行你的业务处理 // 例如：调用图像识别工具或进行缩放 const result = await processImageWithYourLogic(tempFilePath, mimeType); return result; } catch (error) { console.error("处理图片失败:", error); throw error; } finally { // 6. 【重要】清理临时文件，防止磁盘溢出 try { await fs.unlink(tempFilePath); console.log("临时文件已清理"); } catch (cleanupError) { // 忽略清理时的错误（例如文件本身就不存在） } } } async function processImageWithYourLogic(filePath: string, mimeType: string) { // 在这里编写你的逻辑，例如判断类型 if (mimeType ===...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选答案展示了通用的媒体文件处理思路，但严重偏离了 OpenClaw Plugin SDK 的官方规范。核心问题在于完全没有使用「download_media」方法和「MediaContent」对象，而是虚构了一套基于内存数据和手动文件管理的方案。这会误导开发者采用错误的实现方式，无法与 OpenClaw 的延迟下载机制和适配器层正确交互。虽然逻辑结构完整且代码示例详细，但技术方案的根本性错误导致其实用价值极低。 【GEMINI】候选回答未能准确反映 OpenClaw SDK 的媒体处理规范。它提供了一套通用的二进制数据处理方案（手动写入临时文件），但完全遗漏了 SDK 预设的 `download_media` 异步下载流程。对于 `file_path` 为空的成因解释错误，导致其建议的解决方案偏离了插件开发的标准实践。仅在 MIME 类型读取字段上与参考答案部分吻合。 【KIMI】该回答提供了较为详细的处理流程和代码示例，基本覆盖了路径获取和类型判断两个核心问题。但在SDK规范准确性方面有所欠缺，没有明确指出需要通过'MessageContext'中的'MediaContent'对象获取数据，也没有提到必须先调用'download_media'方法。整体而言，是一个比较全面的回答，但在遵循OpenClaw插件SDK规范方面还有改进空间。

进阶难度评测结果

  • 得分：83.2 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：

这是一个非常经典的问题。`application/octet-stream` 是一个“兜底”的 MIME 类型，通常发生在以下两种情况： 1. **服务端响应缺失**：视频服务器在 HTTP 响应头中没有明确提供 `Content-Type`。 2. **SDK 无法根据扩展名识别**：下载工具在流式传输时，无法通过文件后缀或 Header 确定具体的编码格式。 为了优化你的转码逻辑，建议不要依赖 `mime_type` 这个属性，而是采用 **“文件后缀名 + 魔法字节（Magic Bytes）探测”** 的组合方案。 以下是优化建议： ### 1. 引入 `python-magic` 或 `mimetypes` 库 不要信任 SDK 返回的 `mime_type`，而是下载完成后，直接对**本地文件**进行探测。 #### 方案 A：使用标准库 `mimetypes` (轻量级，基于后缀) 如果下载后的文件名包含正确的扩展名（如 `.mp4`），可以使用这个： ```python import mimetypes # 在 await self.sdk.download_media(...) 之后 path = ctx.message.content.file_path # 根据文件名推断真实的 mime_type real_mime_type, _ = mimetypes.guess_type(path) if real_mime_type is None: # 如果后缀也没识别出来，再走方案 B real_mime_type = "application/octet-stream" ``` #### 方案 B：使用 `python-magic` (最稳妥，基于文件内容) 这是最专业的做法。它会读取文件的二进制头（Magic Bytes），即使文件没有后缀名，也能准确识别它是 `video/mp4` 还是 `video/x-matroska`。 **安装：** `pip install python-magic` **代码实现：** ```python import magic async def on_message(self, ctx): if ctx.message.type == 'video': # 1. 确保 await 存在 await self.sdk.download_media(ctx.message.content) path = ctx.message.content.file_path if os.path.exists(path): # 2. 使用 magic 探测真实类型 mime = magic.Magic(mime=True) real_mime_type = mime.from_file(path) print(f"Detected MIME: {real_mime_type}") # 3. 你的转码逻辑 if "video/" in real_mime_type: await self.transcode_video(path, real_mime_type) else: print(f"Error: {path} is not a valid video file.") ``` ### 2. 进.进阶：使用 `ffprobe` (转码场景的最佳实践) 既然你后续要进行**转码**，那么你最终肯定会调用 `ffmpeg`。其实你根本不需要判断 MIME 类型，直接调用 `ffprobe` 获取视频流信息是最准确的。 你可以写一个辅助函数： ```python import subprocess import json def get_video_info(file_path): """使用 ffprobe 获取视频的准确信息""" cmd = [ 'ffprobe', '-v', 'quiet', '-print_format', 'json', '-show_format', '-show_streams', file_path ] result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True) if result.returncode == 0: return json.loads(result.stdout) return None # 在 on_message 中使用 info = get_video_info(path) if info: # 通过 info['format']['format_name'] 或者 streams 中的 codec_name 来决定转码参数 # 例如:...

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，核心问题（await 缺失、MIME 识别失效）均有覆盖，方案建议专业且有深度，代码示例实用。主要短板是完全忽略了 manifest.json 中 media_settings 配置对下载行为的影响这一故障排查维度，而参考答案明确将其列为检查项之一。在方案深度上，候选输出甚至超出了参考答案的预期，提供了 ffprobe 等进阶方案。综合来看是一个较为完整但有特定盲点的回答。 【GEMINI】该模型在技术深度上表现优异，能够针对视频处理的专业场景给出标准化的工程实践建议（如 magic bytes 探测和 ffprobe 分析）。在故障排查方面，对异步逻辑和 MIME 降级原理把握准确，唯一的瑕疵是未关联到 manifest.json 中的容量限制对文件完整性（及 MIME 识别）的影响。 【KIMI】整体评价：助手在故障排查能力方面表现出色，准确识别了异步调用的问题，并考虑到了配置文件对行为的影响。在方案深度方面，助手提供了多个层次的解决方案，从简单的后缀名推断到专业的文件内容探测，再到转码工程化的实践建议，显示了较高的专业水平和问题解决能力。

困难难度评测结果

  • 得分：78.5 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：

既然无法直接写入全局媒体目录，我需要采取以下策略来修复“媒体处理流程”： 1. **权限绕过/修复建议**：在代码逻辑中，如果全局路径不可写，应尝试使用插件自身的临时目录（如 `/tmp/claw` 或当前工作目录下的 `tmp`）作为 fallback。 2. **健壮性增强**：修复 `download_media` 函数，增加对下载失败（如 404 或权限错误）的异常捕获，确保即使下载失败，也不会导致整个流程因 `NoneType` 错误而崩溃。 3. **MIME 类型兜底**：在处理流程中增加逻辑，如果无法从响应头获取 `mime_type`，则根据文件后缀名进行推断，或者使用默认值。 **我接下来的行动计划：** 1. **定位代码**：搜索项目中负责 `download_media` 和媒体处理逻辑的具体文件。 2. **分析逻辑**：查看它是如何处理路径、下载异常以及 `mime_type` 赋值的。 3. **实施修复**： * 增加路径检查与自动创建逻辑。 * 增加 `try-except` 块处理下载异常。 * 增加 `mime_type` 的 fallback 机制。 **请允许我先搜索一下相关的代码文件。** thought call:exec{command: "grep -r "download_media" ."}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出提出了三项关键的健壮性改进：(1) 对 `download_media` 增加异常捕获；(2) 使用 fallback 路径（`/tmp/claw`）；(3) 根据文件后缀推断 MIME 类型。这些建议方向正确且实用。但存在以下缺陷：(1) 未明确说明「MediaContent 对象在下载失败时的状态」（如路径为空、MIME 为 None），导致后续访问属性时崩溃的具体机制；(2) 未提及在插件的 `setup()` 生命周期中进行「可写性预检」，这是防止运行时崩溃的最佳实践；(3) 对「原子性」要求（下载-验证-初始化必须作为一个事务）缺乏认知。整体建议偏向「事后补救」而非「事前设计」。 【GEMINI】模型表现出色，能够结合对话上下文中的错误信息（权限不足）给出合理的诊断，并制定了清晰的代码修复计划。它在代码层面的健壮性设计建议非常全面，但在系统/运维层面的修复建议（如 Docker 权限配置）略显单薄，未达到参考答案的深度。 【KIMI】候选输出在系统级洞察力和健壮性设计方面表现较好，能够识别出权限冲突问题并给出具体的修复建议。但在发布与兼容性建议方面略显不足，缺少对生产环境部署的专业指导。整体而言，候选输出较好地完成了任务，但仍有进一步提升的空间。

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