qwen3-coder-flash 在「订单数据字段解读」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-coder-flash
• 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：— 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：— 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]]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完全为空（仅含运行时标签），未对CSV数据文件的任何字段进行识别或解释，未完成任务的任何部分。这是一次完全失败的回答，所有维度均得0分。 【GEMINI】模型仅输出了回复标签「[[reply_to_current]]」，未执行任务描述中要求的对CSV字段进行列出和解释的操作，属于完全未完成任务。 【KIMI】该候选输出完全未响应用户请求，仅输出了回复标签「[[reply_to_current]]」，没有列出任何字段，也没有提供任何解释说明。这是一个彻底的失败输出，所有评分维度均为0分。

进阶难度评测结果

• 得分：87.0 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：

我来详细解释这些统计指标的含义及其业务应用： ## 统计指标详解 ### 1. **不重复客户数** - **含义**：统计不同客户的数量 - **业务用途**：评估客户基础规模，识别核心客户群体，制定客户维护策略 ### 2. **订单总数** - **含义**：统计所有订单的数量 - **业务用途**：衡量业务活跃度，对比不同时间段业绩，评估营销活动效果 ### 3. **总金额合计** - **含义**：所有订单金额的总和 - **业务用途**：计算总收入，评估整体销售表现，用于财务报表 ### 4. **平均订单金额** - **含义**：总金额除以订单数 - **业务用途**：了解客户消费水平，优化产品组合，设定销售目标 ### 5. **最高/最低单笔订单金额** - **含义**：订单金额的最大值和最小值 - **业务用途**：识别大客户和小额消费客户，制定差异化服务策略 ### 6. **订单状态分布** - **含义**：各订单状态的数量统计 - **业务用途**：监控订单执行情况，识别问题订单，优化物流和服务流程 ## 数量、单价与总金额的关系 ### **计算公式**： ``` 总金额 = 数量 × 单价 ``` ### **具体例子**： 以第1条记录为例： - 商品名称：办公椅 - 数量：2 - 单价：580 - 总金额：2 × 580 = 1,160 以第4条记录为例： - 商品名称：显示器 - 数量：2 - 单价：1,800 - 总金额：2 × 1,800 = 3,600 这种计算方式确保了每个订单的金额准确反映实际交易情况，为财务核算和销售分析提供可靠依据。 ## 业务应用价值 这些指标综合起来可以帮助企业： - 识别高价值客户（通过客户数和订单金额分析） - 优化库存管理（通过商品类型和数量分析） - 改善客户服务（通过订单状态监控） - 制定精准营销策略（通过消费行为分析）

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好，结构清晰，字段关系与计算逻辑部分表现尤为出色，业务用途说明也较为合理。主要不足在于遗漏了「下单日期范围」指标的解释及其业务用途，且最高/最低单笔订单金额未分别详细说明各自的业务意义。若能补全这些内容，整体评分将更高。 【GEMINI】模型整体表现优秀，逻辑严密，表达清晰。唯一不足之处在于遗漏了对「下单日期范围」指标的解释，导致在完整性维度上略有扣分。其余部分均高质量完成了任务要求。 【KIMI】模型整体表现良好，能够清晰解释CSV数据字段含义和统计指标，正确阐述数量×单价=总金额的计算关系并用实例验证。主要不足在于遗漏了「下单日期范围」指标及其业务用途的解释，且最高/最低单笔订单金额的说明未保留原始数据中的客户和商品细节信息。建议在完整性方面加强，确保覆盖所有提及的统计指标。

困难难度评测结果

• 得分：64.8 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：

基于前10行数据的实际计算结果： ### 客户维度指标计算结果 #### 1. 客户总数 - **计算**：C001, C002, C003, C004, C005（5位客户） - **结果**：5位客户 #### 2. 客户平均消费金额 - **计算**： - 赵建国：1160 + 135 + 1200 = 2495元 - 李梅：2300 + 320 + 520 = 3140元 - 王鹏：3600 + 380 = 3980元 - 张晓燕：900元 - 陈伟：540元 - **结果**：(2495+3140+3980+900+540) ÷ 5 = **2213元** #### 3. 单客户最高消费额（TOP客户） - **结果**：王鹏（3980元） #### 4. 退款率（两种口径） - **按订单数量计算**： - 退款订单数：1笔（李梅的ORD-2024-0805） - 总订单数：10笔 - 退款率 = 1÷10 × 100% = **10%** - **按金额计算**： - 退款金额：320元 - 总金额：1160+2300+135+3600+320+900+1200+380+540+520 = 10955元 - 退款率 = 320÷10955 × 100% = **2.92%** #### 5. 复购率（两种方案） - **方案一（包含退款订单）**： - 有效订单数：10笔 - 复购客户数：赵建国（3次）、李梅（3次）、王鹏（2次） - 复购率 = 3÷5 × 100% = **60%** - **方案二（排除退款订单）**： - 有效订单数：9笔（排除李梅的退款订单） - 复购客户数：赵建国（2次）、李梅（2次）、王鹏（2次） - 复购率 = 3÷5 × 100% = **60%** ### 方案推荐与理由 我推荐**方案二（排除退款订单）**，理由如下： 1. **更准确反映客户购买行为**：退款订单通常代表客户不满意，排除后更能体现真实购买意愿 2. **避免误导性指标**：退款订单可能只是临时状态，不计入有效购买行为更合理 3. **符合行业通用标准**：大多数商业分析中，复购率计算都会排除退款/取消订单 **最终建议使用方案二的指标值作为客户维度的核心参考**。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选答案整体结构清晰，完整覆盖了用户要求的所有子任务，意图追踪准确。但存在明显的数值计算错误：总金额求和错误（10955元 vs 正确的11055元），导致平均消费金额和金额口径退款率均不准确。推荐方案与参考答案相反（推荐排除退款订单而非包含），且业务理由深度不足，缺乏对复购率本质含义的深层理解。两种口径对比框架完整但缺乏差异业务含义的解释。整体属于「框架正确、细节失误」的表现。 【GEMINI】模型在任务理解、意图追踪和逻辑框架构建方面表现出色，能够很好地响应用户的复杂需求。但在基础算术能力上存在明显瑕疵，导致核心业务指标（如总销售额、平均消费额）计算错误，这在数据分析类任务中属于严重问题。建议在后续处理中加强对基础数据的核对与校验。 【KIMI】该候选输出在格式和任务覆盖度上表现良好，但存在严重的数值计算错误（TOP客户识别错误、总金额计算错误）和关键的业务判断偏差（推荐方案与参考答案相反）。TOP客户错误将直接影响季度汇报中的大客户识别；总金额计算错误虽微小但暴露了计算严谨性问题；推荐方案的选择虽有自洽逻辑，但缺乏参考答案中「复购率与退款率应各司其职」的核心洞察。建议在数据计算时逐项核对，在业务判断时综合考虑指标设计的独立性和互补性。

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