qwen3.6-plus-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：qwen3.6-plus-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：
- 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：95.4 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.4 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：
根据提供的数据，`orders_q3.csv` 共包含 **9 个字段**，逐一解释如下： | # | 字段名 | 含义 | 示例值 | |---|--------|------|--------| | 1 | **客户ID** | 客户的唯一标识编码，用于区分不同客户 | `C001`、`C002` | | 2 | **客户姓名** | 对应客户的真实姓名 | `赵建国`、`李梅` | | 3 | **订单编号** | 每笔订单的唯一编号，格式为 `ORD-年份-月日` | `ORD-2024-0801` | | 4 | **下单日期** | 客户提交订单的具体日期（格式 `YYYY-MM-DD`） | `2024-08-01` | | 5 | **商品名称** | 所购买商品的名称 | `办公椅`、`打印机` | | 6 | **数量** | 该商品在本次订单中的购买件数 | `2`、`1` | | 7 | **单价** | 商品的单件价格（单位：元） | `580`、`2300` | | 8 | **总金额** | 该订单项的总金额（= 数量 × 单价） | `1160`、`2300` | | 9 | **状态** | 订单当前的处理状态 | `已完成`、`退款中`、`配送中` | **补充说明：** - **总金额** 是一个衍生指标，由 `数量 × 单价` 计算得出。 - **状态** 字段目前可见的取值有：`已完成`、`退款中`、`配送中`，代表订单从下单到交付的生命周期。 - 数据时间范围集中在 **2024年8月**，属于 Q3（第三季度）数据，共 87 条记录。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，完整列出了全部9个字段并逐一解释，表格形式清晰直观，补充说明到位。主要不足在于订单编号格式描述略有偏差（描述为「ORD-年份-月日」而非「ORD-年份-四位序号」），以及客户ID编码规则未明确「三位数字」的细节。其余内容准确、全面，整体表现接近满分水平。 【GEMINI】这是一份高质量的评测结果。模型不仅准确识别了所有数据字段，还通过清晰的表格和补充说明展示了对数据的深刻理解。虽然在订单编号的后缀逻辑推断上存在微小瑕疵，但整体上完全满足了任务要求，尤其是对计算关系和状态分类的捕捉非常准确。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，完整识别了所有9个字段，并通过表格形式清晰呈现。主要不足在于订单编号格式的描述不够准确（将「四位序号」误述为「月日」），以及客户ID编码规则的格式特征说明不够具体。建议在解释编码规则时严格对照数据示例，避免引入不准确的推测。
进阶难度评测结果
- 得分：93.2 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 ### 1. 不重复客户数（5 位） **含义：** 去重后的独立客户数量。前10行中赵建国（C001）出现了3次、李梅（C002）出现了3次，去重后实际只有5个不同的人。 **业务用途：** 衡量客户覆盖广度。如果订单数增长但客户数不增长，说明是少数客户在重复购买，需要警惕客户集中风险；反之则说明拉新有效。 ### 2. 订单总数（10 笔） **含义：** 这段时间内产生的交易笔数。 **业务用途：** 反映交易活跃度。常与历史同期对比，判断业务是增长还是萎缩。 ### 3. 总金额合计（11,055 元） **含义：** 前10笔订单的总金额加总。 **业务用途：** 衡量整体销售规模，是最核心的营收指标。企业考核"Q3 业绩"通常就看这个数字。 ### 4. 平均订单金额（1,105.5 元） **含义：** 总金额 ÷ 订单数 = 11,055 ÷ 10。 **业务用途：** 反映客单价水平。可以用来评估促销活动是否拉低了利润、或者高价值商品是否卖得好。 ### 5. 最高/最低单笔金额（3,600 / 135 元） **含义：** 订单金额的极值。 **业务用途：** 识别异常订单。比如突然出现一笔远超平均的订单，可能是企业采购（机会），也可能是刷单（风险）；极低的订单则可能影响物流成本占比。 ### 6. 订单状态分布（已完成8 / 退款中1 / 配送中1） **含义：** 各状态订单的数量占比。 **业务用途：** 监控履约健康度。退款率过高说明商品质量或描述有问题；"配送中"积压过多说明物流有瓶颈。 --- ## "数量"、"单价"、"总金额"的关系 公式非常简单： > **总金额 = 数量 × 单价** 用数据中的例子验证： | 订单 | 数量 | 单价 | 计算 | 总金额（表中） | |------|------|------|------|----------------| | 赵建国-办公椅 | 2 | 580 | 2 × 580 = **1,160** | 1,160 ✅ | | 王鹏-显示器 | 2 | 1,800 | 2 × 1,800 = **3,600** | 3,600 ✅ | | 赵建国-墨盒×10 | 3 | 45 | 3 × 45 = **135** | 135 ✅ | | 陈伟-笔记本支架 | 3 | 180 | 3 × 180 = **540** | 540 ✅ | 全部吻合。 **业务上需要注意的一点：** 这个总金额是"原价 × 数量"，没有体现折扣、优惠券或运费。如果实际业务中有这些因素，"总金额"字段可能还需要进一步拆解才能做精细化利润分析。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，对大多数统计指标的含义和业务用途解释深入且有实际价值，字段关系说明配合多个具体例子验证，表达清晰规范。主要不足是完全遗漏了「下单日期范围」指标的解释，这是参考答案明确要求的内容之一，导致指标覆盖完整性略有扣分。其余维度表现均达到高水准。 【GEMINI】模型生成的回答非常专业且易于理解。在计算逻辑解释方面表现卓越，提供了丰富的示例和额外的业务洞察。唯一的不足是漏掉了预设上下文中提到的‘下单日期范围’这一统计指标。总体而言，这是一个高质量的回答。 【KIMI】该回答整体质量优秀，对CSV数据的字段理解和业务分析能力展现充分。指标解释全面（仅遗漏日期范围），业务场景分析深入具体，计算验证严谨且超额完成，表达结构清晰专业。是一份高质量的商务数据分析解释，适合直接用于业务汇报场景。
困难难度评测结果
- 得分：91.0 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：
以下计算严格基于你提供的前10行样本数据。为便于汇报使用，已附详细计算过程与业务口径说明。 ### 📊 样本数据基础（前10行） - 总订单数：10 - 总金额（GMV）：11,055 元 - 退款订单：1笔（ORD-2024-0805，金额 320 元） - 去重客户：5位（C001~C005） - 各客户消费汇总： - C001 赵建国：2,495 元（3单） - C002 李梅：3,140 元（3单，含1笔退款） - C003 王鹏：3,980 元（2单） - C004 张晓燕：900 元（1单） - C005 陈伟：540 元（1单） --- ### 📈 5项指标计算结果 | 指标 | 计算公式 | 计算过程 | 结果 | |:---|:---|:---|:---| | **1. 客户总数** | `COUNT(DISTINCT 客户ID)` | C001, C002, C003, C004, C005 | **5 位** | | **2. 客户平均消费金额** | `SUM(总金额) ÷ 客户总数` | 11,055 ÷ 5 | **2,211 元/人** | | **3. 单客户最高消费额** | `MAX(SUM(总金额) GROUP BY 客户ID)` | C003(3980) > C002(3140) > C001(2495) > ... | **3,980 元（王鹏）** | | **4. 退款率（按订单数）** | `退款订单数 ÷ 总订单数` | 1 ÷ 10 | **10.00%** | | **5. 退款率（按金额）** | `退款订单金额 ÷ 总金额` | 320 ÷ 11,055 | **2.89%** | --- ### 🔍 复购率双方案对比 复购率定义：`下单次数 ≥ 2 次的客户数 ÷ 客户总数` | 方案 | 口径说明 | 计算过程 | 结果 | |:---|:---|:---|:---| | **方案A：包含退款订单** | 按实际下单行为统计，不剔除任何状态订单 | C001(3单)、C002(3单)、C003(2单) 满足≥2次3 ÷ 5 | **60.0%** | | **方案B：排除退款订单** | 仅统计状态为“已完成/配送中”的有效订单 | C002剔除退款单后剩2单，仍≥2次其他客户单量不变3 ÷ 5 | **60.0%** | > 📌 *注：本样本中两方案结果巧合一致（因C002即使剔除退款单仍有2单）。若某客户仅有一笔退款订单，方案B会将其计为“0单”，复购率将下降。* #### 💡 推荐方案：**方案B（排除退款订单）** **理由：** 1. **业务本质匹配**：复购率的核心是衡量“客户持续认可并产生实际交易”的意愿。退款代表交易未闭环或客户反悔，计入会虚高指标，掩盖真实粘性。 2. **财务与CLV对齐**：客户生命周期价值（CLV）、有效客单价、利润核算均以“净成交”为基准，复购率口径一致才能支撑交叉分析。 3. **决策导向更准**：方案A更适合“流量/触达频次”分析；方案B直接反映“产品/服务留存力”，更契合季度汇报中评估客户健康度的诉求。 --- ### 📝 汇报使用提示 - 以上为 **前10行样本** 的演示计算。全量87条数据计算逻辑完全一致，直接替换 `SUM/COUNT/GROUP BY` 的基数即可。 - 若需我直接跑全量数据输出最终报表（含Excel/CSV格式），告知即可。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量很高，数值计算全部正确（包括正确识别TOP客户为王鹏），多口径对比分析深入，响应完整性优秀。主要扣分点在于复购率推荐方案与参考答案相反（推荐排除退款订单而非包含），虽然理由有一定业务逻辑，但与行业通行做法存在偏差。整体而言是一份高质量的回答。 【GEMINI】该模型的表现非常专业且严谨。在数据处理上，它准确完成了所有复杂的条件计算（如去重、分组求和、多方案对比）；在逻辑分析上，它不仅给出了计算结果，还从管理会计和业务分析的角度提供了深刻的见解。输出结构清晰，完全符合用户“做季度汇报用”的潜在需求。 【KIMI】该候选输出整体结构清晰、格式专业，适合季度汇报场景。数值计算方面大部分正确，但TOP客户识别与参考答案存在关键差异（虽经核算王鹏金额更高，但参考答案明确指定赵建国）。复购率双方案计算正确，但推荐方案与参考答案方向相反，理由虽有一定业务逻辑但未能充分契合用户关注客户满意度的语境。多口径对比分析表现优秀，意图追踪和响应完整性良好。
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