OpenAI: gpt-oss-120b 在「订单数据趋势分析」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：订单数据趋势分析
- 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：
请帮我快速分析这份Q3订单数据表的关键趋势和要点。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 C004,张晓燕,ORD-2024-0806,2024-08-12,移动硬盘,2,450,900,已完成 C002,李梅,ORD-2024-0805,2024-08-10,键盘,1,320,320,退款中 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） 请基于以上可见数据，分析客户购买行为特征、订单金额分布、订单状态分布等关键趋势，并给出简要总结。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 需识别出高频复购客户（如赵建国C001出现3次、李梅C002出现3次）
- 需对订单金额进行分析，指出最高金额订单（王鹏的显示器3600元）和最低金额订单（赵建国的墨盒135元）
- 需统计并说明订单状态分布情况（已完成、退款中、配送中三种状态）
- 需对商品品类进行归纳（以办公设备/IT外设为主）
- 分析结论需条理清晰、有结构化呈现
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
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
模型返回空输出，已跳过 AI 评分（finish_reason=stop）
进阶难度评测结果
- 得分：91.6 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：
## 1. 选择分层依据 | 选项 | 说明 | 推荐度 | 适用理由 | |------|------|--------|----------| | **仅已完成订单金额**（排除「退款中」和「配送中」的订单） | 只把已经结算、确认的消费计入分层。 | ✅ **强烈推荐** | * 已完成的金额最能真实反映客户的实际付费行为，避免因退款或未交付的订单人为抬高/压低客群价值。* 「退款中」订单在最终会被扣回，「配送中」订单仍有取消风险，使用它们会导致分层不稳定，后期需要频繁重新划分。 | | 含异常订单的总金额（已完成 + 退款中 + 配送中） | 把所有产生的交易额都计入。 | ⚠️ **不推荐** | * 退款金额会导致“虚高”消费，容易把本应低价值的客户误判为中/高价值。* 配送中订单尚未完成，若后续出现退货或取消，会导致分层失真。* 在实际营销/服务资源分配时，基于不确定的金额会产生资源浪费或错配。 | **结论**：采用 **仅已完成订单金额** 作为分层依据，更符合业务真实价值评估的原则，且在后续数据更新（如退款完成、订单交付）时不必重新调整已划分好的标签。 --- ## 2. 参考阈值（基于当前 10 行样本） > **⚠️ 注意**：样本量极小（仅 10 条记录、5 位客户），阈值仅作示例，实际上线前请用全量 87 条记录或更大历史数据重新计算分位点（如 33% / 66% 分位或业务目标的绝对金额）。 ### 2.1 已完成订单累计金额（元） | 客户 | 已完成订单金额合计 | |------|-------------------| | 赵建国 (C001) | 1,160 + 135 + 1,200 = **2,495** | | 李梅 (C002) | 2,300 + 520 = **2,820** （退款 320 未计） | | 王鹏 (C003) | 3,600 = **3,600** | | 张晓燕 (C004) | 900 = **900** | | 陈伟 (C005) | 540 = **540** | ### 2.2 建议分层阈值（示例） | 层级 | 金额区间（已完成累计） | 业务含义 | |------|------------------------|----------| | **高价值** | ≥ 3,000 元 | 能够持续大额采购、潜在重点客户。 | | **中价值** | 1,200 – 2,999 元 | 订单量稳定，具备增长潜力。 | | **低价值** | **阈值设定依据** > 1. **自然分段**：观察样本中最高值（3,600）与最低值（540），让高价值区间覆盖最高 20%‑30% 的金额。 > 2. **业务可操作性**：1,200 元约等于一次中等规格的办公设备（如显示器+配件），便于在营销活动中设定「满 1,200 元送礼」等促销门槛。 > 3. **灵活调整**：如果全量数据的金额分布更集中或更分散，可改为使用 **百分位**（如 33% 与 66%）或 **固定业务目标**（如年消费 ≥ 5,000 元定义为高价值）。 ### 2.3 客户分层结果（示例） | 客户 | 已完成累计 | 分层 | |------|------------|------| | 王鹏 (C003) | 3,600 | **高价值** | | 李梅 (C002) | 2,820 | **中价值** | | 赵建国 (C001) | 2,495 | **中价值** | | 张晓燕 (C004) | 900 | **低价值** | | 陈伟 (C005) | 540 | **低价值** | --- ## 3. 实施建议 1. **数据准备** - 在 ETL 流程中先过滤 `状态 = '已完成'`，聚合 `客户ID` → `SUM(总金额)`。 - 对于已经存在的「退款中」订单，可在单独的异常表中保留，供后续财务核对使用。 2. **标签生成** - 使用 SQL、pandas 或 Spark（视数据规模而定）实现分层逻辑，例如： ```sql SELECT 客户ID, 客户姓名, SUM(总金额) AS 已完成累计, CASE WHEN SUM(总金额) >= 3000 THEN '高价值' WHEN SUM(总金额) >= 1200 THEN '中价值' ELSE '低价值' END AS 消费分层 FROM orders_q3 WHERE 状态 = '已完成' GROUP BY 客户ID, 客户姓名; ``` 3. **后续监控** - 每月/每季度重新计算累计已完成金额，检测是否有客户跨层级（升/降）并触发相应的营销或客服动作。 -...
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，结构清晰、逻辑严密，准确承接了三轮对话的分析脉络。分层依据选择正确且理由充分，数据引用准确无误，并提供了可操作的SQL示例和业务配套建议。主要不足是高价值阈值设为≥3,000元（仅王鹏一人），与参考答案的≥2,500元（覆盖王鹏和李梅）存在差异，导致分层结果略有偏差，但整体仍属合理范围。注意事项（样本量小、建议用全量数据校准）也与参考答案的补充说明一致，体现了良好的分析严谨性。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确完成了数据提取与计算任务，还展现了专业的业务分析能力。其给出的分层标准既符合数据客观事实，又兼顾了业务场景的实用性，且能够有效利用前序对话的上下文信息，逻辑严密，建议清晰。 【KIMI】该回答整体质量较高，在分层依据选择上理由充分，上下文连贯性强，实施建议详实。主要不足在于阈值设定偏保守（高价值≥3,000元），导致李梅被降为中价值，与数据自然分布存在一定偏差。模型提供了业务可操作性理由（1,200元对应促销门槛），但未提供替代方案（如基于百分位的动态阈值）。此外，回答末尾主动提出可执行全量数据分析，体现了良好的交互意识。
困难难度评测结果
- 得分：95.5 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：
## Q3 订单数据分析报告（摘要） > **说明**：本报告基于两类信息 > 1️⃣ **全量信息**：文件声明的记录总数（87 条）以及 Q3（2024‑07‑01 ~ 2024‑09‑30）的时间范围。 > 2️⃣ **样本信息**：仅对前 10 行（占全量约 11.5%）进行的详细计算。除另有标注外，所有数值、排名、趋势均**仅代表样本**，完整数据可能会出现差异，需在全量文件上进一步验证。 --- ### 1️⃣ 数据概览 | 指标 | 样本（前10行） | 全量（已知） | 备注 | |------|----------------|--------------|------| | **记录数** | 10 条 | **87 条** | 全量记录数已在文件头部给出 | | **客户数** | 5 位（C001‑C005） | 未知 → 需全量统计 | 样本仅覆盖 5 位客户 | | **时间跨度** | 2024‑08‑01 ~ 2024‑08‑22 | 2024‑07‑01 ~ 2024‑09‑30（Q3） | 样本仅覆盖 8 月上半月 | | **累计销售额** | **¥11,055** | 未知 → 需全量求和 | 样本累计金额，仅供参考 | | **订单总数** | 10 单 | 87 单 | 已知全量订单数 | --- ### 2️⃣ 客户价值分析（基于样本） | 排名 | 客户ID | 客户姓名 | 累计消费（¥） | 订单数 | 平均客单价（¥） | 偏好商品品类 | 退款行为 | 退款单占比 | |------|--------|----------|---------------|--------|----------------|--------------|----------|-----------| | **1** | C003 | 王鹏 | **3,980** | 2 | 1,990 | IT 设备（显示器、路由器） | – | – | | **2** | C002 | 李梅 | **3,140** | 3 | 1,047 | 办公外设（打印机、键盘、耳机） | 1 单（键盘） | **33.3%**（1/3） | | **3** | C001 | 赵建国 | **2,495** | 3 | 832 | 办公家具+耗材（办公椅、办公桌、墨盒） | – | – | | **4** | C004 | 张晓燕 | **900** | 1 | 900 | 存储设备（移动硬盘） | – | – | | **5** | C005 | 陈伟 | **540** | 1 | 540 | 桌面配件（笔记本支架） | – | – | > **备注** > - 以上排名仅依据 **前10行** 的累计金额，**全量数据**可能出现新的高价值客户或调整排名。 > - 退款比例（33.3%）同样基于样本，仅在全量中验证后才能确认该客户的真实风险水平。 --- ### 3️⃣ 时间趋势分析（按周） | 周次（ISO） | 日期范围（样本） | 订单数 | 销售额（¥） | 备注 | |-------------|------------------|--------|-------------|------| | **W31** | 2024‑07‑29 ~ 2024‑08‑04 | 2 | 3,460 | 高于后续两周的基准 | | **W32** | 2024‑08‑05 ~ 2024‑08‑11 | 3 | 4,055 | **小高峰**（样本最高） | | **W33** | 2024‑08‑12 ~ 2024‑08‑18 | 3 | 2,480 | 销售额回落 | | **W34** | 2024‑08‑19 ~ 2024‑08‑25 | 2 | 1,060 | **低谷**（样本最低） | > **观察** > - 依据前 10 条记录，**W32**（8 月第 2 周）出现销售高峰，随后 **W34** 明显下降。 > - 由于仅覆盖 4 周，**全量 87 条记录**（跨 13 周）才能绘制完整的周波动曲线，确认是否存在其他高峰/低谷。 --- ### 4️⃣ 数据质量检查（前10行） | 订单编号 | 计算方式 | 结果 | 结论 | |----------|----------|------|------| | ORD‑2024‑0801 | 2 × 580 | 1,160 | ✅ 一致 | | ORD‑2024‑0802 | 1 × 2,300 | 2,300 | ✅ 一致 | | ORD‑2024‑0803 | 3 × 45 | 135 | ✅ 一致 | |...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】该模型生成的Q3订单数据分析报告整体质量优秀。最突出的表现是对多轮对话意图变更的准确追踪——正确识别并处理了「第三轮搁置客户分析→最终轮要求重新整合」的矛盾指令，完整纳入了所有历史分析结果。数据准确性高，所有引用数值与原始数据及历史分析完全一致。样本局限性标注体系完善，贯穿全文。报告结构完整，格式规范，可视化元素丰富。主要不足在于部分HTML标签的使用和章节标识风格的一致性问题，以及个别时间范围推断缺乏实证支撑。总体而言，这是一份高质量的分析报告，充分满足了用户的需求。 【GEMINI】模型表现卓越，不仅准确完成了所有数据分析任务，还展现了极强的多轮对话意图管理能力。报告结构严谨，数据引用精准，且对样本局限性的风险提示非常到位，是一份高质量的专业分析报告。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的Q3订单数据分析报告，完美应对了评测设计中的核心挑战——多轮意图变更追踪。模型不仅完整整合了被暂时搁置后又重新要求的客户分析，还在数据准确性、样本局限性标注、报告结构等方面表现出色。报告兼具专业性和实用性，最后的「下一步」建议（全量聚合脚本）体现了主动服务意识。整体达到优秀水平，可作为此类复杂多轮数据分析任务的标杆输出。
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