Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「订单数据字段解读」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：订单数据字段解读
  • 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） 请列出这份数据中所有的字段（指标），并逐一解释每个字段的具体含义。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 必须完整列出全部9个字段：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
  2. 对每个字段给出清晰准确的含义解释
  3. 需结合数据示例说明字段的格式特征，如客户ID的编码规则（C+三位数字）、订单编号的编码规则（ORD-年份-四位序号）、日期格式（YYYY-MM-DD）等
  4. 需说明状态字段包含的取值类型（已完成、退款中、配送中等）
  5. 需指出总金额与数量、单价之间的计算关系

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：96.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：96.7 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：

这份数据包含了 9 个字段（指标），以下是每个字段的具体含义解释： 1. **客户ID (Customer ID)** * **含义**：系统中用于唯一标识每一位客户的专属编号（如 C001、C002）。 * **作用**：用于精准区分不同的客户，避免因客户同名同姓而导致的数据混淆，是进行客户画像和复购率分析的基础。 2. **客户姓名 (Customer Name)** * **含义**：下单客户的真实姓名或注册称呼（如 赵建国、李梅）。 * **作用**：主要用于日常沟通、客服核对以及直观展示。 3. **订单编号 (Order ID)** * **含义**：系统中为每一笔交易生成的唯一流水号（如 ORD-2024-0801）。 * **作用**：用于追踪、管理和查询每一笔具体的交易记录，售后服务和物流追踪通常以此为凭证。 4. **下单日期 (Order Date)** * **含义**：客户提交订单并生成记录的具体日期（如 2024-08-01）。 * **作用**：用于统计各时间段（日、周、月）的销售业绩，分析销售趋势和季节性规律。 5. **商品名称 (Product Name)** * **含义**：客户购买的具体产品名称或规格型号（如 办公椅、打印机）。 * **作用**：用于了解售出的具体货品，是进行商品销量排行、库存管理和选品优化的核心数据。 6. **数量 (Quantity)** * **含义**：客户在该笔订单中购买对应商品的件数（如 1、2、3）。 * **作用**：反映商品被购买的规模，用于计算总价以及扣减相应的库存。 7. **单价 (Unit Price)** * **含义**：该商品单件的销售价格（如 580、2300）。 * **作用**：反映商品的定价水平，通常与“数量”结合计算销售额。 8. **总金额 (Total Amount)** * **含义**：该笔订单中该项商品的实际总交易额（通常 = 数量 × 单价）。 * **作用**：衡量该笔订单带来的直接营收贡献，是计算公司总销售额（GMV）和利润的关键指标。 9. **状态 (Status)** * **含义**：该笔订单当前所处的履约进度或售后阶段（如 已完成、退款中、配送中）。 * **作用**：用于监控订单的健康度。例如，“已完成”代表交易成功，“配送中”代表正在履约，“退款中”则属于售后异常状态，需要客服或财务介入处理。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出质量优秀，完整覆盖全部9个字段，含义解释准确详尽，格式特征（编码规则、日期格式、计算关系、状态取值）均有明确说明，且在参考答案基础上额外提供了业务价值分析，具有较强的实用性。结构清晰，表达专业，整体表现超出基本要求。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完整准确地识别了所有字段，还通过结合数据示例对字段的业务含义、格式规律及计算逻辑进行了深入浅出的解释。回答逻辑严密，表达专业，完全符合评测要求。 【KIMI】该回答整体质量良好，完整识别了所有9个字段，含义解释基本准确，结构清晰易读。主要不足在于未充分结合数据示例说明字段的格式特征（如客户ID的C+三位数字规则、订单编号的ORD-年份-四位序号规则、日期的YYYY-MM-DD格式），以及未明确指出总金额=数量×单价的计算关系。建议在解释字段时更紧密地结合原始数据中的具体示例和格式特征。

进阶难度评测结果

  • 得分：96.4 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、 统计指标的具体含义与实际业务应用 刚才提到的统计指标，在实际业务分析（如电商、零售或B2B销售数据分析）中扮演着非常重要的角色。以下是它们的具体含义及业务判断用途： #### 1. 不重复客户数（Unique Customers / 客户去重数） * **具体含义**：在统计周期内，实际发生购买行为的独立客户数量（按客户ID去重计算）。 * **业务判断**： * **衡量客群规模**：反映了业务实际触达并转化的客户群体大小。 * **评估客户粘性（复购率）**：结合“订单总数”来看，如果订单总数远大于不重复客户数，说明客户复购率高（例如前10行中，5个客户贡献了10笔订单，说明有客户多次购买，如赵建国和李梅）。 #### 2. 订单总数（Total Orders） * **具体含义**：客户提交的订单交易笔数总和。 * **业务判断**： * **衡量业务活跃度**：直观反映店铺或平台的交易频次。单量上升通常代表营销活动有效或处于销售旺季。 #### 3. 总金额合计（Total Revenue / GMV） * **具体含义**：所有订单金额的加总，即销售流水。 * **业务判断**： * **核心业绩指标**：最直接反映企业营收能力的指标。通常用来与销售目标对比，判断KPI完成情况。 #### 4. 平均订单金额（客单价 / Average Order Value, AOV） * **具体含义**：总金额合计 ÷ 订单总数。代表平均每生成一笔订单，客户消费了多少钱。 * **业务判断**： * **评估客户消费力与产品定位**：客单价高说明客户购买力强或主营高价值商品。 * **指导营销策略**：如果想提升营收，要么提升单量，要么提升客单价。业务上常通过“满减凑单”、“捆绑销售”等手段来拉高客单价。 #### 5. 最高/最低单笔订单金额 * **具体含义**：单笔订单中金额的最大值和最小值。 * **业务判断**： * **识别极端值与客户分层**：最高值（如王鹏的3600元）可以帮我们发现“大客”或“高价值订单”，最低值（如135元）反映了购买基础耗材的零散需求。有助于了解订单金额的分布跨度。 #### 6. 订单状态分布 * **具体含义**：各类订单状态（已完成、退款中、配送中等）的数量及占比。 * **业务判断**： * **监控运营健康度**：“已完成”代表确定的收入；“退款中”比例过高，则需警惕商品质量、描述不符或物流破损问题；“配送中”积压过多，可能意味着物流环节出现了瓶颈。 #### 7. 下单日期范围 * **具体含义**：当前数据所覆盖的起止时间。 * **业务判断**： * **界定分析周期**：明确数据是日维度、周维度还是月维度数据，为趋势分析（如销售额随时间的变化规律）提供时间坐标。 --- ### 二、 “数量”、“单价”与“总金额”的关系 在这份数据中，这三个字段存在直接的**数学乘积关系**： * **单价**：指单件商品的售卖价格。 * **数量**：指客户在这一笔订单中，购买该商品的件数。 * **总金额**：指这笔订单中该商品的总花费。 **计算公式为： 单价 × 数量 = 总金额** #### 结合数据中的具体例子说明： **例子 1：购买多件商品** * **记录**：第一行，客户赵建国（C001）购买了“办公椅”。 * **数据**：单价是 **580** 元，数量是 **2** 把。 * **计算**：580（单价） × 2（数量） = **1160**（总金额）。 * **说明**：这表示赵建国花 1160 元买了两把单价为 580 元的办公椅。 **例子 2：购买单件商品** * **记录**：第二行，客户李梅（C002）购买了“打印机”。 * **数据**：单价是 **2300** 元，数量是 **1** 台。 * **计算**：2300（单价） × 1（数量） = **2300**（总金额）。 * **说明**：这表示李梅只买了一台打印机，所以总金额等于单价。 **例子 3：低单价多数量** * **记录**：第三行，赵建国（C001）购买了“墨盒×10”（这里的名称可能指一盒里有10个，或者型号包含×10）。 * **数据**：单价是 **45** 元，数量是 **3** 件。 * **计算**：45（单价） × 3（数量） = **135**（总金额）。 通过这种结构化设计，系统在录入订单时只需要记录“买了什么（单价）”和“买了多少（数量）”，就能自动计算出“应该收多少钱（总金额）”，这在真实的数据库设计中是非常标准的做法。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出质量极高，全面覆盖了所有评分要求，且在多个维度上超出了参考答案的基本要求。指标解释准确完整，业务用途说明深入实用，字段关系验证充分（3个例子），表达结构清晰适合非技术人员。是一份接近满分的优质回答。 【GEMINI】模型表现优秀，完全满足了所有评测要求。不仅准确解释了统计指标的业务内涵，还通过具体数据验证了计算逻辑，展现了极强的业务分析能力和逻辑表达能力。 【KIMI】候选输出是一份高质量的业务数据分析解释，完整覆盖了所有要求的统计指标，业务分析视角专业且实用，字段关系解释清晰并配有充足的数据验证示例。整体结构合理、表达流畅，适合向非技术人员汇报。建议在最高/最低订单金额的业务用途上补充更具体的应用场景（如VIP识别、起购门槛设置），并适当精简部分段落长度以进一步提升可读性。

困难难度评测结果

  • 得分：78.6 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：

基于前10行数据，我为您详细计算这5个核心维度的指标。 首先，前10行数据的总体盘点如下： - **总订单数**：10单 - **总金额**：11,055元 - **涉及客户**：5位（C001赵建国、C002李梅、C003王鹏、C004张晓燕、C005陈伟） - **退款订单**：1单（C002李梅购买的键盘，320元） 以下是具体指标的计算结果： ### 1. 客户总数 - **结果**：**5人** - **计算**：去重后的客户ID数量（C001至C005）。 ### 2. 退款率（双口径） - **按订单数量计算**：**10.00%** - 公式：1单（退款订单） ÷ 10单（总订单） × 100% - **按金额计算**：**2.89%** - 公式：320元（退款金额） ÷ 11,055元（总金额） × 100% - *业务洞察*：数量退款率远高于金额退款率，说明发生退款的是低客单价商品（320元的键盘），高价值商品（如3600元的显示器、2300元的打印机）暂未发生退款。 ### 3. 客户复购率（双方案对比） 各客户的下单次数统计：赵建国(3次)、李梅(3次)、王鹏(2次)、张晓燕(1次)、陈伟(1次)。 - **方案A（包含退款订单）**：**60%** - 逻辑：只要有下单动作就算。下单≥2次的客户有3人（赵建国、李梅、王鹏）。3人 ÷ 5人 = 60%。 - **方案B（排除退款订单）**：在本样本中依然为 **60%** - 逻辑：只看有效订单。李梅有1单退款，剔除后她仍有2单（打印机、耳机）是正常完成的，所以她依然属于复购客户。有效复购人数仍为3人。3人 ÷ 5人 = 60%。 💡 **复购率方案推荐：推荐使用【方案B（排除退款订单）】** - **理由**：复购率的核心是衡量“客户忠诚度”和“产品满意度”。如果一个客户下了两单，但其中一单或两单全部退款，这代表的是“购买意愿”而非“实际业务价值”。甚至可能因为第一次体验差而发生退款换货，这不能算作成功的复购。剔除退款订单能更真实地反映有多少客户在体验产品后，愿意持续为企业创造真实利润。 ### 4. 客户平均消费金额 - **按总流水计算（含退款）**：**2,211元** - 公式：11,055元 ÷ 5人 - **按实际营收计算（剔除退款）**：**2,147元** - 公式：(11,055元 - 320元) ÷ 5人 ### 5. 单客户最高消费额（TOP客户） - **结果**：**C003 王鹏，消费总额 3,980 元** - **计算明细**： 1. 王鹏 (C003)：3600 + 380 = 3,980元 **(TOP 1)** 2. 李梅 (C002)：2300 + 320(退款) + 520 = 3,140元（若剔除退款为2,820元） 3. 赵建国 (C001)：1160 + 135 + 1200 = 2,495元 4. 张晓燕 (C004)：900元 5. 陈伟 (C005)：540元 这组数据虽然只有10行，但基本能展现出完整的分析框架，您可以直接将这些计算逻辑和对比视角应用到整个Q3的87条完整数据中。需要我帮您用程序处理那87条全量数据吗？

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，结构清晰，数值计算基本准确（退款率、复购率、客户总数均正确，TOP客户识别为王鹏也正确）。多口径对比分析做得较好，有实质性业务洞察。主要不足在于复购率推荐方案与参考答案方向相反（推荐排除退款而非包含退款），理由虽有一定逻辑但不符合行业通行做法。意图追踪准确，响应完整。综合来看是一份较为优质的回答，核心缺陷集中在推荐方案的判断方向上。 【GEMINI】模型在处理复杂业务逻辑和多口径对比方面表现优秀，能够提供具有业务洞察力的分析建议。主要扣分点在于TOP客户计算的细节核对上存在轻微的逻辑混乱，但整体分析框架和对用户意图的把控非常精准，是一份高质量的分析报告。 【KIMI】候选输出整体结构清晰、计算基本准确，但在关键的业务指标定义上与参考答案存在分歧。最核心的扣分点在于复购率方案推荐：候选输出选择排除退款订单，理由强调「真实利润」和「业务价值」，但这实际上混淆了复购率(行为指标)与客户价值/利润指标的区别。复购率的本质是衡量客户回访意愿和粘性，退款是售后环节的问题，应由退款率单独衡量。参考答案的推荐更符合指标设计的单一职责原则。此外，TOP客户计算虽结果正确，但过程呈现不够严谨；部分表述存在歧义。建议加强对业务指标定义标准的学习，区分行为指标与结果指标的不同用途。

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