OpenAI: gpt-oss-120b 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：OpenAI: gpt-oss-120b
- 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：
- 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
- 对每个字段给出清晰准确的含义解释
- 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
- 需说明状态字段包含的取值类型（已完成、退款中、配送中等）
- 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：94.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：94.5 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：
以下是 `orders_q3.csv` 中的所有字段（指标）以及它们的具体含义： | 字段 | 中文解释 | 具体含义 | |------|----------|----------| | **客户ID** | 客户唯一标识 | 用于唯一标识每一位客户的编号（如 `C001`、`C002` 等），在同一客户的多笔订单中保持不变，便于后续关联和统计。 | | **客户姓名** | 客户的真实姓名 | 客户的姓名（如 “赵建国”、 “李梅”），用于直观识别客户。 | | **订单编号** | 订单唯一标识 | 每笔订单的唯一编号，格式为 `ORD-YYYY-MMDD-XXXX`（示例 `ORD-2024-0801`），可用于追踪、查询和对账。 | | **下单日期** | 订单创建时间 | 客户下单的具体日期（格式 `YYYY-MM-DD`），用于分析订单的时间分布、季节性趋势等。 | | **商品名称** | 所购买的商品 | 本次订单中所购买的商品或产品的名称（如 “办公椅”、 “打印机”），用于商品层面的销售分析。 | | **数量** | 购买的件数 | 客户在该订单中购买该商品的数量（整数），用于计算总销量和库存消耗。 | | **单价** | 商品单件价格 | 商品的单件售价（单位：元），不含税、折扣等。 | | **总金额** | 订单小计金额 | `数量 × 单价` 的计算结果，表示该商品在该订单中的总费用（单位：元）。 | | **状态** | 订单处理进度 | 订单当前的处理状态，如 `已完成`、`退款中`、`配送中` 等，反映订单在业务流程中的阶段，可用于运营监控和售后管理。 | **说明** - 这些字段共同构成了一条完整的订单记录，涵盖了从客户信息、订单标识、时间、商品细节到财务金额以及订单进度的全部关键要素。 - 在后续的数据分析（如客户价值评估、商品销量统计、订单履约情况等）中，这些字段都是必不可少的维度。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高，完整列出了全部9个字段，含义解释准确，结合了数据示例说明格式特征、计算关系和状态取值，表格形式清晰易读。唯一不足是订单编号的格式描述略有偏差，以及单价字段存在无数据依据的推断，但均属小瑕疵，不影响整体实用性。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解并解释CSV数据文件的结构与含义。回答结构清晰，涵盖了所有关键要求，对于字段格式和逻辑关系的描述准确到位，展现了极佳的数据理解能力。 【KIMI】该回答整体质量较高，字段识别完整，表达清晰规范。主要问题在于订单编号格式描述出现错误（将「ORD-2024-0801」误述为「ORD-YYYY-MMDD-XXXX」格式），且未明确建立总金额与数量、单价之间的计算关系公式，导致含义解释准确性略有扣分。
进阶难度评测结果
- 得分：96.8 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：
### 1. 统计指标的含义 & 业务价值 | 指标 | 含义（在这 10 条记录中的具体解释） | 业务分析中常用的判断 / 决策场景 | |------|-----------------------------------|--------------------------------| | **不重复客户数** | 统计 **不同的客户 ID**（或客户姓名）出现了多少次。这里有 5 位客户（C001‑C005）。 | 评估 **客户覆盖面**、市场渗透率。‑ 若客户数增长快，说明营销渠道在拓客；‑ 若客户数停滞或下降，可能需要重新审视获客策略。 | | **订单总数** | 这 10 条记录对应 **10 笔订单**（每行一笔）。 | 直接反映 **销售活动的活跃度**。‑ 与历史周期（如上月、上季）对比，可判断订单量趋势。 | | **总金额合计** | 所有订单的 “总金额” 列相加得到 **11,055 元**。 | 用来衡量 **整体营业额**（Revenue）。‑ 与目标收入对比，判断是否达标；‑ 与成本、利润率结合，可进一步算出 **毛利**。 | | **平均订单金额** | 总金额 ÷ 订单数 = **1,105.5 元/单**。 | 衡量 **单笔订单的价值**（客单价）。‑ 客单价上升说明客户倾向一次性买更多或更贵的商品；‑ 客单价下降可能需要做 **交叉销售**、**促销** 或提升 **产品组合**。 | | **最高单笔订单金额** | 最高的 “总金额” 为 **3,600 元**（订单 `ORD-2024-0804`，商品 “显示器”，数量 2，单价 1,800）。 | 标识 **大额订单**，通常是 **关键客户** 或 **高价值商品**。‑ 可以对这些订单做 **重点跟进**、**VIP 客户管理**、**风险控制**（如信用额度）。 | | **最低单笔订单金额** | 最低的 “总金额” 为 **135 元**（订单 `ORD-2024-0803`，商品 “墨盒×10”，数量 3，单价 45）。 | 体现 **小额订单** 的贡献度。‑ 小额订单数量多时，累计也能形成可观收入；‑ 若小额订单比例过高，可能意味着 **产品结构偏低价**，需要考虑提升客单价。 | | **订单状态分布** | 已完成 8 笔、退款中 1 笔、配送中 1 笔。 | 监控 **订单履约进度** 与 **售后情况**。‑ “已完成”比例高说明 **履约能力** 良好。‑ “退款中”需要分析原因（商品质量、物流、客服），防止 **退货率** 上升。‑ “配送中”表示 **在途**，可用于 **供应链/物流监控**。 | | **下单日期范围** | 最早 2024‑08‑01，最晚 2024‑08‑22。 | 用来判断 **时间窗口**（本例是一个 22 天的窗口）。‑ 可进一步做 **日/周/旬** 销售趋势分析。‑ 若出现 **季节性波动**，可提前做好库存与人力安排。 | > **业务判断示例** > - **客群活跃度**：5 位客户在 22 天内产生 10 笔订单，平均每位客户 2 笔，说明 **复购频次** 还算可观。 > - **收入结构**：最高订单（3,600 元）占总收入的 32.5%（3,600 / 11,055），说明 **大单** 对收入贡献显著，需重点维护。 > - **售后风险**：退款中订单占比 10%（1/10），如果整体数据中退款比例持续上升，需要调查根本原因。 --- ### 2. “数量” 与 “单价” 的关系 & “总金额”的计算方式 | 字段 | 解释 | |------|------| | **数量** | 表示该订单中购买的 **件数 / 套数**（整数）。 | | **单价** | 商品的 **单件（或单套）售价**，单位为 **元**。 | | **总金额** | **数量 × 单价** 的乘积，代表该笔订单的 **实际收款金额**（在没有折扣、税费等额外因素时）。 | #### 数据中的具体例子 | 订单编号 | 商品名称 | 数量 | 单价（元） | 计算过程 | 总金额（列值） | |----------|----------|------|------------|----------|----------------| | ORD-2024-0801 | 办公椅 | 2 | 580 | 2 × 580 = **1,160** | 1,160 | | ORD-2024-0803 | 墨盒×10 | 3 | 45 | 3 × 45 = **135** | 135 | | ORD-2024-0804 | 显示器 | 2 | 1,800 |...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回答质量极高，全面覆盖了所有要求的统计指标解释、业务用途说明和字段计算关系，并用6个具体数据例子验证了总金额计算逻辑。结构清晰、层次分明，表格使用得当，业务洞察深度超出基本要求（如大单占比分析、复购频次分析、退款风险预警等）。整体是一份接近满分的优秀回答。 【GEMINI】模型表现极其出色。不仅完全满足了所有任务要求，还在业务分析深度和数据验证的详尽程度上超出了预期。回答结构清晰，逻辑严密，展现了极高的专业素养和对业务场景的理解能力。 【KIMI】候选输出是一份高质量的业务分析报告，全面覆盖了题目要求的所有要点，并在多个维度上进行了合理扩展。指标解释准确完整，业务场景分析深入具体，计算验证充分详实，表达形式丰富多样。整体表现优秀，仅在信息密度控制和部分细节精确性上有小幅提升空间。
困难难度评测结果
- 得分：85.4 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：
**基于前 10 条记录的客户维度业务指标（全部使用这 10 条数据）** | 指标 | 含义 | 计算公式 | 计算过程 | 结果 | |------|------|----------|----------|------| | **1. 客户总数** | 统计周期内出现过订单的不同客户数量 | `COUNT(DISTINCT 客户ID)` | 客户 ID 为 C001、C002、C003、C004、C005 → 5 | **5 位客户** | | **2. 客户复购率** | 在统计周期内 **下单次数 ≥ 2** 的客户占总客户的比例 | `复购客户数 / 客户总数 × 100%` | - **方案 A（包含退款订单）**： C001、C002、C003 各 ≥2 次 → 3 人- **方案 B（排除退款订单）**： 去掉状态为 “退款中” 的订单后，C001、C002、C003 仍各 ≥2 次 → 3 人 | **方案 A：60%****方案 B：60%** | | **3. 客户平均消费金额** | 每位客户在统计周期内的 **平均消费**（以金额为基准） | `总销售额（或净销售额） / 客户总数` | - **总销售额（含退款）**：∑总金额 = 11 055 元- **净销售额（扣除退款）**：11 055 − 320 = 10 735 元 | - 含退款：**2 211 元/客户**- 扣除退款：**2 147 元/客户** | | **4. 单客户最高消费额（TOP 客户）** | 单个客户在统计周期内累计消费最多的金额 | `MAX( 按客户ID分组的 SUM(总金额) )` | - C001：1 160 + 135 + 1 200 = 2 495 元- C002：2 300 + 320 + 520 = 3 140 元（若扣除退款则 2 500 元）- **C003：3 600 + 380 = 3 980 元**- C004：900 元- C005：540 元 | **C003（王鹏） – 3 980 元** | | **5. 退款率**（两种口径） | 反映订单或金额层面的退款比例，间接衡量客户满意度 | - 按订单数：`退款订单数 / 总订单数 × 100%`- 按金额：`退款金额总和 / 总金额总和 × 100%` | - 退款订单数 = 1（第 5 行）- 总订单数 = 10 → **1 / 10 = 10%**- 退款金额 = 320 元- 总金额 = 11 055 元 → **320 / 11 055 ≈ 2.89%** | **订单数量口径：10%****金额口径：2.89%** | --- ### 复购率的两种计算方案对比与推荐 | 方案 | 是否将“退款中”订单计入“下单次数” | 复购率 | 适用情景 | 推荐理由 | |------|-----------------------------------|--------|----------|-----------| | **A. 包含退款订单** | 计入（即算作一次下单） | 60% | 关注 **客户活跃度**（即客户尝试购买的频次），不区分交易成功与否。 | 能捕捉到对产品有兴趣但因退款/售后问题未完成的客户，适合用于 **营销触达** 或 **用户行为活跃度** 的分析。 | | **B. 排除退款订单** | 不计入（仅统计状态为已完成/配送中等有效订单） | 60% | 关注 **真实成功的重复购买行为**，更能反映客户对产品/服务的认可度。 | 退款本质上是 **交易失败**，若把它算作一次有效购买会高估复购能力。**推荐**在大多数业务报告中使用 **方案 B**，因为它更准确地衡量 **“成功复购”** 的比例。| > **为什么推荐方案 B？** > 1. **复购的核心目标是衡量客户的忠诚度**——即客户在一次成功交易后是否再次购买。退款订单虽然说明客户曾有购买意向，但并未转化为实际收入。 > 2. **避免因退款导致的复购率虚高**，尤其在退款率较高的业务场景（如高价商品、售后问题多）中，包含退款会误导决策。 > 3. 在本数据里两种口径的复购率恰好相同（均为 60%），但在完整的 87 条记录中差异可能更明显，使用排除退款的方式能得到更稳健的复购率基准。 --- ### 小结（供季度汇报使用） - **客户规模**：5 位活跃客户 - **复购能力**（成功复购）**≈ 60%**（3/5），若计入退款仍为 60%。 - **平均每位客户贡献**：约 **2 147 – 2 211 元**（净/含退款） - **最高价值客户**：王鹏（C003），累计消费 **3 980 元** -...
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，格式适合季度汇报使用。主要数值计算基本正确（客户总数、退款率双口径、复购率双方案、平均消费金额、TOP客户均正确），存在一处中间计算小错误（C002扣除退款后金额计算有误，写成2500元实为2820元）。多口径对比分析到位，业务解读有深度。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），理由有一定合理性但未能充分体现复购率衡量「客户回访意愿」的核心逻辑。意图追踪准确，响应完整性强。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了所有计算任务，还展现了良好的业务分析能力。在处理复杂的指标口径对比时，逻辑严密，能够为用户提供有价值的决策参考。 【KIMI】候选输出整体质量较高，计算准确、结构清晰、分析深入。主要争议点在于TOP客户识别与参考答案第4条的表面冲突（实际参考答案第5条已自我修正），以及复购率推荐方案与参考答案相反。但候选输出在数据核实（王鹏3980元确实最高）和方案合理性（排除退款更严谨）上均站得住脚。表格化呈现和汇报小结体现了良好的用户意图理解和交付意识。
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