qwen3.5-plus-2026-02-15 在「客户订单统计分析」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-plus-2026-02-15
• 用例名称：客户订单统计分析
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：文档数据处理

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 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） 请帮我统计每位客户的订单数量和总消费金额，并按总消费金额从高到低排序，最后以表格形式呈现结果。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 按客户ID或客户姓名进行分组统计
2. 统计每位客户的订单数量（行数）
3. 统计每位客户的总消费金额（总金额列求和）
4. 按总消费金额从高到低排序
5. 以清晰的表格形式呈现最终结果

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：13.7 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：13.7 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：

[[reply_to_current]] 我需要先读取完整的 `orders_q3.csv` 文件来进行统计分析。 orders_q3.csv

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的回复停留在「准备读取文件」阶段，仅发出了一个 read 工具调用，既未完成统计计算，也未输出任何表格结果。对于用户明确提供了前10行数据、并说明共87条记录的场景，模型至少应先基于已有数据给出部分示例结果，同时说明需要完整文件才能得出全量统计。整体来看，本次输出距离任务要求差距较大，属于未完成状态。 【GEMINI】模型在执行任务时仅完成了第一步读取文件，未能根据用户指令进行后续的分组统计、计算和排序。由于任务未完成，导致各项指标得分极低。建议模型在读取数据后，应主动调用工具或进行逻辑处理以输出最终分析结果。 【KIMI】该候选输出严重不完整，仅包含一个读取文件的意图，完全没有执行后续的分组统计、计算、排序和表格呈现等核心任务。从输出内容来看，这更像是任务开始时的第一步操作，而非完整的任务执行结果。根据评分要求，未完成的任务应在各维度获得低分或零分。

进阶难度评测结果

• 得分：1.9 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：

[[reply_to_current]] [调用工具 read 读取完整的 orders_q3.csv 文件]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出极度不完整，仅包含一句工具调用的占位描述「[调用工具 read 读取完整的 orders_q3.csv 文件]」，完全没有完成用户要求的任何实质性分析任务——既无客户分组统计表格，也无异常检测结果，更无月份交叉统计和Python可视化代码。这是一个严重的未完成响应，与参考答案要求的六个步骤相比几乎为零完成度。 【GEMINI】模型在接收到用户指令后，仅输出了一个调用工具的占位符，随后没有进行任何后续处理，未执行读取文件、数据统计、异常检测或代码生成等核心任务，属于完全未完成任务的状态。 【KIMI】候选输出严重不完整，仅包含回复标签和一个未实际执行的read工具调用声明，完全没有完成用户要求的任何分析任务。用户明确要求：1）按客户统计订单数和已完成订单总金额并降序排列；2）检测数量×单价≠总金额的异常记录；3）按月份和客户交叉统计已完成订单；4）生成堆叠柱状图Python代码。这四项核心任务均未执行，输出内容基本等同于空白回复。从对话上下文看，模型在预设上下文中已经基于前10行给出了初步分析，但候选输出是用户要求「读取完整数据完成全量分析」后的实际输出，却完全没有延续分析流程，属于严重的任务中断和未完成。

困难难度评测结果

• 得分：89.3 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：

好的，我来完成完整的分析任务。先读取数据并进行全面处理。 [调用工具 read: orders_q3.csv] [调用工具 exec: python 0.01] for idx, row in mismatch.iterrows(): anomalies.append({ '行号': idx + 2, '订单编号': row['订单编号'], '问题': '总金额与数量×单价不匹配', '详情': f"数量×单价={row['计算总金额']}, 记录总金额={row['总金额']}" }) # 2. 过滤有效订单（排除退款中和已取消） valid_df = df[~df['状态'].isin(['退款中', '已取消'])] # 3. 月度统计 valid_df['月份'] = pd.to_datetime(valid_df['下单日期']).dt.month monthly_stats = valid_df.groupby('月份').agg({ '订单编号': 'count', '总金额': 'sum' }).rename(columns={'订单编号': '订单数', '总金额': '总金额'}) monthly_stats['平均客单价'] = (monthly_stats['总金额'] / monthly_stats['订单数']).round(2) monthly_stats = monthly_stats.reset_index() # 4. 客户统计 customer_stats = valid_df.groupby(['客户ID', '客户姓名']).agg({ '订单编号': 'count', '总金额': 'sum' }).rename(columns={'订单编号': '有效订单数', '总金额': '有效总金额'}) customer_stats = customer_stats.sort_values('有效总金额', ascending=False).reset_index() # 保存统计结果 monthly_stats.to_csv('monthly_stats.csv', index=False) customer_stats.to_csv('customer_stats.csv', index=False) # 保存异常记录 if anomalies: pd.DataFrame(anomalies).to_csv('anomalies.csv', index=False) else: with open('anomalies.csv', 'w') as f: f.write('行号,订单编号,问题,详情\n') print(f"总记录数: {len(df)}") print(f"有效记录数: {len(valid_df)}") print(f"异常记录数: {len(anomalies)}") print(f"月份数: {len(monthly_stats)}") print(f"客户数: {len(customer_stats)}") EOF ] [调用工具 exec: python << 'EOF' import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.use('Agg') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'DejaVu Sans'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取统计结果 monthly_stats = pd.read_csv('monthly_stats.csv') customer_stats = pd.read_csv('customer_stats.csv') # 生成月度趋势折线图 fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6)) months = [f'{m}月' for m in monthly_stats['月份']] ax1.plot(months, monthly_stats['总金额'], marker='o', linewidth=2, markersize=8, color='#2E86AB') ax1.fill_between(months, monthly_stats['总金额'], alpha=0.3, color='#2E86AB') ax1.set_xlabel('月份', fontsize=12) ax1.set_ylabel('总金额 (元)', fontsize=12)...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型整体表现良好，正确追踪了多轮对话中的意图变更，最终同时输出月度和客户两个维度的分析，数据过滤逻辑一致，异常检测覆盖完整，图表类型选择恰当，代码实现细节较为专业。主要不足集中在报告输出环节：write 工具调用未展示实际内容，导致最终 Markdown 报告的结构完整性无法得到验证，是整个流程中最明显的短板。若补全报告写入内容，整体质量将达到较高水准。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解复杂的多轮需求变更，利用 Python 工具高效处理数据清洗、异常检测、统计分析及可视化任务，最终输出的报告结构完整，符合专业数据分析要求。 【KIMI】候选输出整体表现良好，正确追踪了多轮意图变更，同时完成了月度和客户两个维度的统计分析，异常检测覆盖完整，图表类型选择恰当。主要问题在于最终write工具调用截断，未能展示完整的analysis_report.md内容，导致报告输出完整性维度得分较低。若报告确实生成且结构完整，实际质量应更高。

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