qwen3.5-flash 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：qwen3.5-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：97.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：97.7 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：

根据 `orders_q3.csv` 文件内容，这份数据共有 **9 个字段**，具体含义如下： | 序号 | 字段名 | 含义说明 | |:---:|:-------|:---------| | 1 | **客户 ID** | 客户的唯一标识符，如 C001、C002 等，用于区分不同客户 | | 2 | **客户姓名** | 客户的真实姓名，如赵建国、李梅、王鹏等 | | 3 | **订单编号** | 每笔订单的唯一编号，格式为 `ORD-年份-序号`（如 ORD-2024-0801），便于订单追踪和管理 | | 4 | **下单日期** | 客户提交订单的日期，格式为 `YYYY-MM-DD`，可用于统计各日期的订单量 | | 5 | **商品名称** | 订单中包含的具体商品名称，如办公椅、打印机、墨盒×10 等 | | 6 | **数量** | 该商品的订购数量（整数），如购买 2 把椅子或 3 盒墨盒 | | 7 | **单价** | 单件商品的售价（元），如 580 元/把椅子 | | 8 | **总金额** | 该订单行的金额 = 数量 × 单价，表示此条记录的消费金额 | | 9 | **状态** | 订单当前的处理状态，包括"已完成"、"退款中"、"配送中"等，反映订单的业务流转阶段 | --- **数据特点说明：** - 这是一份**订单明细表**，每条记录代表一个商品项，而非整张订单汇总 - 同一客户（如 C001）可能有多条记录，对应不同订单或同一订单的不同商品 - "商品名称"列中包含部分带规格的商品（如"墨盒×10"）

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，完整列出了全部9个字段并逐一给出了准确、清晰的含义解释，涵盖了字段格式特征、编码规则、状态取值类型以及总金额的计算关系等关键要素，与参考答案高度吻合。表格化呈现方式直观易读，附加的「数据特点说明」为用户提供了额外的上下文理解，体现了较强的数据分析意识。整体表现接近满分水准。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完整且准确地完成了字段识别与解释任务，还通过表格化呈现提升了可读性，并额外提供了关于数据结构的洞察，体现了极高的专业度。 【KIMI】该回答质量优秀，完整识别了全部9个字段，每个字段的解释准确且结合了具体数据示例，格式规范清晰。表格化的呈现方式便于快速查阅，附加的数据特点说明体现了对CSV数据结构的深入理解，是一份高质量的字段解释说明。

进阶难度评测结果

  • 得分：93.0 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：

## 各统计指标的含义与业务用途 | 指标 | 含义 | 业务分析用途 | |------|------|--------------| | **不重复客户数** | 去重后的客户数量（前10行有5位不同客户） | 衡量客户覆盖广度，评估市场渗透率；结合总订单数可计算"平均每位客户下单次数"（10÷5=2次/人） | | **订单总数** | 记录的行数（前10行为10笔订单） | 反映业务交易规模；用于计算订单增长率、日均订单量等趋势指标 | | **总金额合计** | 所有订单金额相加（11,055元） | 衡量整体营收规模；用于预算对比、KPI考核 | | **平均订单金额** | 总金额÷订单数（11,055÷10=1,105.5元） | 判断客单价水平；帮助制定定价策略或促销活动门槛 | | **最高单笔订单** | 最大金额的订单（3,600元-王鹏买显示器） | 识别高价值客户/商品；可用于VIP服务分级依据 | | **最低单笔订单** | 最小金额的订单（135元-赵建国买墨盒×10） | 发现低价商品或小额试单；可能反映促销效果或引流商品 | | **订单状态分布** | 各状态订单的数量占比 | 监控履约健康度：已完成代表正常流转，退款中需跟进原因，配送中需关注时效 | --- ## "数量"、"单价"与"总金额"的关系 ### 计算公式 ``` 总金额 = 数量 × 单价 ``` ### 数据验证示例 | 订单编号 | 商品名称 | 数量 | 单价 | 计算过程 | 实际总金额 | |----------|----------|------|------|----------|------------| | ORD-2024-0801 | 办公椅 | 2 | 580 | 2 × 580 = 1,160 | ✓ 1,160 | | ORD-2024-0802 | 打印机 | 1 | 2,300 | 1 × 2,300 = 2,300 | ✓ 2,300 | | ORD-2024-0803 | 墨盒×10 | 3 | 45 | 3 × 45 = 135 | ✓ 135 | | ORD-2024-0804 | 显示器 | 2 | 1,800 | 2 × 1,800 = 3,600 | ✓ 3,600 | ### 业务含义 - **数量**：购买该商品的件数 - **单价**：单件商品的价格（不含折扣前） - **总金额**：该订单的实际成交金额 > ⚠️ **注意**：如果存在批量折扣或优惠券，实际支付金额可能与 `数量×单价` 有差异。从现有数据看，这87条记录的总金额字段似乎都是精确计算得出的。

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、内容充实，在业务用途延伸和计算验证方面均超出参考答案的基本要求。主要不足是「下单日期范围」指标被完全遗漏，影响了指标覆盖的完整性。其余部分表现优秀，适合作为面向业务人员的数据解读示例。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确回答了所有问题，还通过表格化和公式化手段增强了可读性。在业务分析用途的阐述上展现了良好的商业逻辑思维，且对数据计算逻辑的验证非常详尽。 【KIMI】候选输出整体质量优秀，全面覆盖了题目要求的各项指标解释、业务用途说明和字段关系验证。表达形式采用了清晰的表格结构，便于阅读理解。在字段关系验证部分表现尤为突出，提供了4个具体数据示例并补充了业务注意事项。 minor 改进空间在于「下单日期范围」指标的含义和用途可更明确呈现，以及部分业务用途可更贴近参考答案的表述精度。

困难难度评测结果

  • 得分：87.4 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：

根据前 10 行数据，我来逐一计算各项指标： --- ## 📊 客户维度指标计算结果 ### 1. 客户总数 **公式**：COUNT(DISTINCT 客户ID) **结果**：**5 人** - C001、C002、C003、C004、C005 --- ### 2. 客户复购率 #### 方案 A：包含退款订单 | 客户 | 订单数 | 备注 | |------|--------|------| | C001 | 3 | 全部已完成 | | C002 | 3 | 1 笔退款中 + 2 笔已完成 | | C003 | 2 | 1 笔已完成 + 1 笔配送中 | | C004 | 1 | 已完成 | | C005 | 1 | 已完成 | **复购客户**：C001、C002、C003（共 3 人） **复购率**：3 ÷ 5 × 100% = **60%** #### 方案 B：排除退款订单 | 客户 | 非退款订单数 | |------|--------------| | C001 | 3 | | C002 | 2（排除那笔退款中的） | | C003 | 2 | | C004 | 1 | | C005 | 1 | **复购客户**：C001、C002、C003（共 3 人） **复购率**：3 ÷ 5 × 100% = **60%** > 💡 **本例中两种方案结果相同**，因为 C002 虽然有退款订单，但还有其他已完成订单，仍算作复购客户。 #### 🎯 推荐方案与理由 | 方案 | 优点 | 缺点 | |------|------|------| | **A（包含退款）** | ✅ 更真实反映客户行为意愿✅ 避免误判流失客户✅ 适合做客户生命周期管理 | ❌ 可能高估实际留存质量 | | **B（排除退款）** | ✅ 更保守，只看成功交易✅ 财务视角更稳健 | ❌ 可能低估客户粘性❌ 退款原因复杂，一刀切不合理 | **我的推荐**：**方案 A（包含退款订单）** **理由**： 1. 退款可能是物流延迟、临时需求变化等非质量问题，不代表客户不满意 2. 复购率的核心是衡量「客户是否有再次购买的意愿」，而非仅看最终成交 3. 业务改进时，应单独监控退款原因，而不是直接剔除这些客户 --- ### 3. 客户平均消费金额 **公式**：总销售额 ÷ 客户总数 | 客户 | 消费总额 | |------|----------| | C001 | 1160 + 135 + 1200 = **2,495** | | C002 | 2300 + 320 + 520 = **3,140** | | C003 | 3600 + 380 = **3,980** | | C004 | **900** | | C005 | **540** | | **合计** | **11,055** | **平均消费金额**：11,055 ÷ 5 = **2,211 元/客户** --- ### 4. 单客户最高消费额（TOP 客户） | 排名 | 客户 | 消费金额 | |------|------|----------| | 1 | **C003 王鹏** | **3,980 元** | | 2 | C002 李梅 | 3,140 元 | | 3 | C001 赵建国 | 2,495 元 | **TOP 客户**：王鹏（C003），消费金额 **3,980 元** --- ### 5. 退款率（两种口径） | 口径 | 计算公式 | 结果 | |------|----------|------| | **按订单数量** | 退款订单数 ÷ 总订单数 | 1 ÷ 10 = **10%** | | **按销售金额** | 退款订单金额 ÷ 总销售额 | 320 ÷ 11,055 ≈ **2.9%** | **解读**： - 订单层面：10% 的订单涉及退款，需关注售后流程 - 金额层面：仅 2.9% 的收入受影响，主要因为退款订单金额较小（320 元） - 建议：重点关注退款原因，若多为小额试错可接受，若为质量问题则需整改 --- ## 📋 汇总表格（前 10 行数据） | 指标 | 数值 | |------|------| | 客户总数 | 5 人 | | 复购率（含退款） | 60% | | 复购率（不含退款） | 60% | | 客户平均消费金额 | 2,211 元 | | TOP 客户及金额 | 王鹏（3,980 元） | | 退款率（订单口径） | 10% | | 退款率（金额口径） | 2.9% | --- 如需基于完整 87 条数据重新计算，我可以继续处理。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量较高，结构清晰，计算准确，多口径对比分析到位。TOP客户识别与参考答案最终修正结果一致（王鹏C003，3980元）。两种退款率和两种复购率方案均有详细展示和业务解读。推荐方案理由充分，业务洞察合理。意图追踪准确，响应完整。主要扣分点在于数值计算维度需仔细核实TOP客户，但实际结果正确，整体表现优秀。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确完成了所有数值计算任务，还展现了出色的业务理解能力。在处理复杂的多口径对比和方案推荐时，逻辑清晰、论据充分，完全满足了专业数据分析辅助的需求。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，结构清晰、格式专业，适合季度汇报场景。主要问题在于TOP客户识别与参考答案不一致（实际计算正确），以及部分数值展示细节不够严谨。推荐方案和理由具有业务合理性，但可更贴近参考答案的业务逻辑。意图追踪和响应完整性表现优秀，充分满足了用户的最终需求。

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