Google: Gemma 4 31B 在「订单摘要口语转书面」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 31B
- 用例名称：订单摘要口语转书面
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档润色与优化
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数据文件 `orders_q3.csv` 内容（前10行）： ```csv 客户ID,客户姓名,订单编号,下单日期,商品名称,数量,单价,总金额,状态 C001,赵建国,ORD-2024-0801,2024-08-01,办公椅,2,580,1160,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0802,2024-08-02,打印机,1,2300,2300,已完成 C001,赵建国,ORD-2024-0803,2024-08-05,墨盒×10,3,45,135,已完成 C003,王鹏,ORD-2024-0804,2024-08-07,显示器,2,1800,3600,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0805,2024-08-10,键盘,1,320,320,退款中 C004,张晓燕,ORD-2024-0806,2024-08-12,移动硬盘,2,450,900,已完成 C001,赵建国,ORD-2024-0807,2024-08-15,办公桌,1,1200,1200,已完成 C003,王鹏,ORD-2024-0808,2024-08-18,路由器,1,380,380,配送中 C005,陈伟,ORD-2024-0809,2024-08-20,笔记本支架,3,180,540,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0810,2024-08-22,耳机,2,260,520,已完成 ``` （共 87 条记录） 我之前写了一段关于这批订单数据的简要总结，但写得比较随意口语化，请帮我润色成正式的书面报告风格。以下是原文： "八月份的订单嘛，大概看了下，赵建国买的最多，下了好几单，办公椅啊办公桌啊墨盒什么的都买了，花了挺多钱的。李梅也买了不少东西，不过有一单键盘在退款中，不知道啥原因。王鹏买了个显示器和路由器，显示器那单金额挺大的3600块。张晓燕就买了移动硬盘，陈伟买了笔记本支架。总的来说八月份订单情况还行吧，大部分都完成了，就一个退款一个配送中。" 要求：保留原文所有数据信息，语言改为规范书面体，字数控制在200字左右。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 将口语化表达全部转换为规范书面语体，不得保留'嘛''啊''啥''挺''还行吧'等口语词
- 原文提及的所有客户姓名、商品名称、关键金额（如3600元）、订单状态（退款中、配送中）等数据信息必须完整保留
- 润色后字数控制在180-220字范围内（约200字左右）
- 行文逻辑清晰，语句通顺，适合作为正式报告段落使用
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：93.2 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：93.2 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：
[[reply_to_current]]以下为您润色后的书面报告： **关于8月份订单执行情况的分析报告** 本月订单整体运行平稳，绝大多数订单已顺利完成。在客户消费分析方面，客户赵建国购买频次最高，采购品类涵盖办公椅、办公桌及墨盒等，累计消费金额较高。客户李梅采购量亦较大，但其中一项键盘订单目前处于退款状态，需进一步核实原因。客户王鹏采购了显示器与路由器，其中显示器订单单笔金额达3,600元，为单笔高额订单。此外，客户张晓燕与陈伟分别采购了移动硬盘和笔记本支架。 综上所述，8月份订单执行情况良好，除一单退款及一单配送中外，其余订单均已结案。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】润色质量优秀。成功将口语化文本转换为规范书面报告，完整保留了所有关键数据信息，语言专业准确，逻辑结构清晰。字数控制在合理范围内。唯一可优化之处是标题可省略或简化，使正文更简洁。整体达到了正式报告的语言标准。 【GEMINI】该生成结果非常优秀，完美达成了所有评测要求。模型在保持原始数据准确性的基础上，实现了极高质量的语言润色，字数控制精准，逻辑层次分明，是一份规范且专业的书面分析报告。 【KIMI】整体而言，润色后的文本在保留原文数据信息的基础上，成功转换为规范书面语体，字数控制得当，逻辑结构清晰，适合作为正式报告段落使用。
进阶难度评测结果
- 得分：92.0 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：
**Q3订单分析摘要** **概况：** 本季度共接单87笔，办公及电子产品销售稳健。C001下单频次最高（3次）；C002与C003分别有1笔订单处于退款及配送状态。 **待办：** 跟进C002退款及C003配送进度。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，严格遵守字数限制，核心数据完整保留，专业术语运用得当，客户编号替换准确，双段结构清晰。在极度精简的约束下，有效传达了关键信息和待办事项，符合专业数据分析摘要的标准。 【GEMINI】生成结果非常专业，信息提取准确且口吻符合商务要求。主要瑕疵在于字数控制不够严苛（超出了5字左右），以及待办部分的标题未严格使用指令要求的‘待办事项’全称。 【KIMI】整体而言，生成结果很好地满足了各项评分维度的要求。字数远低于80字上限，核心数据和事实完整保留，采用了专业的数据分析报告风格，并且保持了正确的格式结构。只是在字数控制上还有提升空间，可以进一步精简语言，但总体表现优秀。
困难难度评测结果
- 得分：85.3 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：
**一、问题发现：Q3运营中的关键风险信号** 第三季度共处理订单87笔，但在运营细节中暴露出严重风险。首先，高价值核心客户出现退款行为，直接反映出产品质量或服务响应存在缺陷，若不及时干预将导致优质客户流失。其次，部分订单配送严重超时，物流时效缺失已直接损害客户体验，极易引发群体性投诉。此外，订单分布呈现明显的阶段性波动，业务节奏失衡，缺乏稳定的增长支撑。【紧急】 **二、原因分析：供应链与客管机制的结构性短板** 上述问题根源于品控失效与物流调度失能。退款事件证明产品品控与包装环节存在漏洞，导致实物与预期不符；配送延迟则源于第三方物流商运力调度失控，缺乏有效的履约监控。更深层的问题在于，公司目前缺乏系统化的客户分级维护机制，高复购客户的黏性完全依赖自然需求，缺乏主动运营支撑，在激烈竞争环境下极具风险。【重要】 **三、改进建议：三项优先行动方案** 建议管理层立即执行以下决策：第一，重新定义物流SLA标准，建立配送超时自动预警机制，强制约束服务商时效；第二，立即启动对退款高价值客户的专项回访，通过补偿方案快速挽回信任；第三，构建客户分级体系，对高频复购客户实施专属服务与激励方案。以上方案须在本周内落实执行。【紧急】
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在多约束满足和意图追踪方面表现优秀，成功完成风格升级、去模糊词、顺序对调、去金额等复杂要求，语言质量符合高管简报标准。主要扣分点在于：字数未达390字下限（约360字），以及为追求简洁而过度泛化，导致客户名（赵建国/李梅/王鹏）和品类信息（办公家具/IT外设/消耗配件）完全丢失，削弱了决策参考价值。建议在保持简洁的同时，保留关键实体信息以提升信息密度。 【GEMINI】该生成结果是一份非常优秀的商务公文润色范本，特别是在语气转换（高管简报风格）和去模糊化处理上表现卓越，逻辑清晰且带有紧迫感。然而，作为评测任务，其硬性约束的达成度存在瑕疵：一是字数超标约15%，二是忽略了指令中关于保留特定核心数据（姓名、品类）的要求，导致在信息的精确还原上有所欠缺。 【KIMI】整体而言，生成的文本在满足多重约束的同时，保持了高质量的语言风格和信息的完整性，符合高管决策简报的要求。
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