Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「订单数据统计提取」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: Gemini 3.1 Pro Preview
- 用例名称：订单数据统计提取
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档问答
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） 请根据上面展示的前10行数据，统计每位客户分别有多少条订单记录？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确统计前10行数据中每位客户的订单条数
- 列出所有出现的客户（C001赵建国、C002李梅、C003王鹏、C004张晓燕、C005陈伟）
- 每位客户对应的订单条数必须正确：赵建国3条、李梅3条、王鹏2条、张晓燕1条、陈伟1条
- 回答结构清晰，便于阅读
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：68.8 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：68.8 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：
根据您提供的前10行数据，每位客户的订单记录统计如下： * **C001 (赵建国)**：3条 * **C002 (李梅)**：3条 * **C003 (王鹏)**：2条 * **C004 (张晓燕)**：1条 * **C005 (陈伟)**：1条
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在核心数据提取方面表现优秀，所有客户及其订单数均准确无误，表达格式清晰易读。但关键不足在于未说明统计范围仅基于前10行展示数据，缺乏对「共87条记录」这一背景信息的呼应，可能导致用户误以为这是全量统计结果，范围意识维度得分较低。 【GEMINI】模型在数据统计任务上表现优秀，准确提取了所有关键信息并以清晰的格式呈现。但在范围意识维度上，虽然提到了数据来源，但未对完整数据集的规模进行必要的补充说明，以防用户产生误解。 【KIMI】该候选输出在核心统计任务上表现优秀，准确提取并统计了前10行数据中每位客户的订单条数，表达格式清晰规范。但存在严重缺陷：完全未声明统计范围仅限于前10行数据，也未提示完整数据集有87条记录，缺乏必要的范围意识声明，可能误导用户认为统计结果涵盖全部数据。建议在开头或结尾明确添加「基于您提供的前10行数据」或「完整文件共87条记录，此处仅统计前10行」等说明。
进阶难度评测结果
- 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：
在这10行数据中，不是“已完成”状态的订单共有2笔。具体信息如下： | 订单编号 | 客户姓名 | 商品名称 | 当前状态 | 总金额（元） | |---|---|---|---|---| | ORD-2024-0805 | 李梅 | 键盘 | 退款中 | 320 | | ORD-2024-0808 | 王鹏 | 路由器 | 配送中 | 380 | **金额占比计算：** 1. **非完成状态订单总金额**：320 + 380 = **700** 元 2. **前10行订单总金额**：1160 + 2300 + 135 + 3600 + 320 + 900 + 1200 + 380 + 540 + 520 = **11,055** 元 3. **占比**：700 ÷ 11,055 ≈ **6.33%** 这些非完成状态的订单总金额占前10行总金额的比例约为 **6.33%**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在信息提取、数值计算和格式呈现三个维度上均表现完美，与参考答案高度一致。非完成状态订单识别准确，各项数值计算无误，表格结构清晰，计算步骤透明，是一份高质量的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，完全符合任务要求。准确提取了数据，计算过程严谨，呈现格式清晰易读，且严格遵循了评分维度的要求。 【KIMI】该候选输出表现优秀，完全满足任务要求。信息提取准确无误，数值计算精确，格式规范清晰，是一份完整且正确的回答。
困难难度评测结果
- 得分：60.12 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：
**先回答您的退款分析问题：** 1. **退款总金额**： 根据之前的退款订单列表，退款总金额为：320（李梅） + 290（陈伟） + 150（赵建国） + 80（王鹏） + 65（张晓燕） = **905元**。 2. **扣除退款后的排名变化**： 我们将各客户的原总金额减去对应的退款金额： * **赵建国**：18430 - 150 = **18280元** * **王鹏**：16850 - 80 = **16770元** * **李梅**：14670 - 320 = **14350元** * **张晓燕**：9320 - 65 = **9255元** * **陈伟**：6780 - 290 = **6490元** **结论**：扣除退款金额后，客户的消费排名**完全没有变化**，依然是 赵建国 > 王鹏 > 李梅 > 张晓燕 > 陈伟。 --- **关于8月和9月「已完成」订单的消费对比：** 由于之前的统计是基于全部状态和总日期的，为了得到准确的月份对比，我需要重新过滤 `orders_q3.csv` 文件，仅提取状态为「已完成」的记录，并按8月和9月分别进行汇总。 让我用脚本重新处理一下这份数据提取结果。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型正确识别了用户的双重需求，并完整执行了退款分析任务（总金额905元、扣除后排名对比），计算准确，结论正确。然而，对于用户明确提出的主要新需求——按8月/9月分别统计「已完成」订单消费金额——模型仅表示需要重新处理，却未实际调用工具执行，导致核心任务未完成。这是一个「半完成」的回答：退款分析做得较好，但月度消费对比完全缺失，整体质量因此大打折扣。 【KIMI】该模型输出存在严重缺陷：虽然正确完成了退款分析任务（计算退款总额905元、扣除后排名分析），但完全遗漏了用户明确要求的核心任务——8月和9月「已完成」订单的按月消费对比。模型意识到需要重新处理数据并声称要调用脚本，但最终输出中完全没有呈现该结果，形成「有承诺无交付」的严重问题。此外，模型基于前一轮的退款订单列表进行分析，但未验证这些退款订单是否确实存在于完整数据中。整体而言，模型在意图追踪上表现尚可，但在任务执行完整性和工具使用上存在重大缺陷，仅完成了约一半的核心任务。 【GEMINI】模型在处理用户需求变更时表现出良好的理解力，能够准确完成退款金额的计算与排名对比分析。但模型在处理复杂任务时存在严重的「拖延」行为，对于用户明确要求的「月度消费对比」，模型仅停留在口头承诺阶段，未调用工具进行实际统计，导致用户无法获得完整答案，整体完成度较低。
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