Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「订单编号唯一性检查」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：Google: Gemini 3.1 Pro Preview
  • 用例名称：订单编号唯一性检查
  • 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） 请问这份数据中是否存在重复的订单编号？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 需要对文件中的订单编号字段进行重复值检测
  2. 明确回答是否存在重复的订单编号
  3. 如果存在重复，需列出具体的重复编号；如果不存在重复，需明确说明所有订单编号均唯一
  4. 应基于完整的87条记录进行检查，而非仅依据前10行样例数据

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：31.67 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：31.67 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：

就您提供的**前10行数据**来看，**不存在**重复的订单编号。这10个订单编号从 `ORD-2024-0801` 递增到 `ORD-2024-0810`，每一个都是唯一的。 不过，由于文件中共有 87 条记录，在未查看剩余 77 行数据的情况下，无法确定整份完整数据中是否潜藏着重复的订单编号。如果您需要确认整份文件，可以提供完整数据或让我帮您运行相关脚本/命令来检查完整文件。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】候选输出严重偏离任务要求：未使用工具读取完整87条数据，未执行重复值检测脚本，仅基于样例数据做表面判断，且明确承认无法确认完整数据情况。该回答属于典型的「逃避式」回复，将责任推回给用户，未完成核心的重复值检测任务。三个维度均不及格，整体表现较差。 【CLAUDE】模型完全未使用工具对工作区中的完整文件进行读取和分析，仅对用户在对话中展示的前10行样例数据做了简单的肉眼检查，并以此给出了局部结论。这与任务要求（基于完整87条记录进行重复值检测）严重不符。模型虽然意识到数据不完整并作出了说明，但未主动采取行动（调用 read/exec 工具）来完成任务，整体表现不及格。 【GEMINI】模型在处理任务时表现消极，未能利用系统提供的工具（read/exec）主动读取并分析完整文件，而是将分析范围局限在用户提供的样例中。虽然模型礼貌地指出了局限性，但未达到「对关键字段进行重复值检测」的预期任务目标。

进阶难度评测结果

  • 得分：97.0 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：

我来提取这两个订单编号对应的完整记录，并进行对比分析。 [调用工具 exec: `python3 -c " import csv with open('orders_q3.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: if row['订单编号'] in ['ORD-2024-0835', 'ORD-2024-0861']: print(row) "`] 执行结果： ```text {'客户ID': 'C012', '客户姓名': '刘洋', '订单编号': 'ORD-2024-0835', '下单日期': '2024-08-25', '商品名称': '无线鼠标', '数量': '1', '单价': '120', '总金额': '120', '状态': '已完成'} {'客户ID': 'C012', '客户姓名': '刘洋', '订单编号': 'ORD-2024-0835', '下单日期': '2024-08-25', '商品名称': '无线鼠标', '数量': '1', '单价': '120', '总金额': '120', '状态': '已完成'} {'客户ID': 'C028', '客户姓名': '孙强', '订单编号': 'ORD-2024-0861', '下单日期': '2024-09-12', '商品名称': '机械键盘', '数量': '1', '单价': '450', '总金额': '450', '状态': '已完成'} {'客户ID': 'C035', '客户姓名': '周瑜', '订单编号': 'ORD-2024-0861', '下单日期': '2024-09-12', '商品名称': '蓝牙音箱', '数量': '2', '单价': '300', '总金额': '600', '状态': '配送中'} ``` ### 记录详情与分析 根据提取的数据，这两个重复订单编号属于两种完全不同的情况： #### 1. 订单 ORD-2024-0835：完全重复（脏数据） * **详情**：两条记录的所有字段（客户、商品、金额、时间、状态）**完全一致**。 * **原因推测**：通常是系统问题导致，例如前端防抖机制失效（用户连续双击了“提交订单”按钮）、网络延迟导致的接口自动重试，或者是数据导出/合并时产生了重复行。 * **处理建议**： * **数据层面**：在进行销售报表统计或数据分析时，直接对该表进行去重（Drop Duplicates）处理，保留一条即可。 * **业务层面**：需立即与支付系统或财务流水进行核对，确认客户是否遭遇了“重复扣款”。如果确实扣了两次钱，需要尽快走人工流程为客户发起退款。 #### 2. 订单 ORD-2024-0861：编号冲突（内容完全不同） * **详情**：这两条记录除了“订单编号”和“下单日期”相同外，客户信息（孙强 vs 周瑜）、购买商品（机械键盘 vs 蓝牙音箱）以及订单状态**完全不同**。 * **原因推测**：这是典型的**订单号生成逻辑缺陷（并发碰撞）**。系统在同一天（或同一毫秒）内生成订单号时发生了冲突，且数据库表结构中没有对“订单编号”字段设置唯一索引（Unique Constraint），导致两个不同的真实订单被赋予了相同的编号并成功写入。 * **处理建议**： * **数据层面**：这两笔都是真实的独立订单，**绝不能删除**。需要提工单给数据库管理员，手动为其中一笔订单重新分配一个新的、唯一的订单编号（如 `ORD-2024-0861-B`），并同步更新关联的物流和财务记录。 * **系统层面（重要）**：这是一个严重的系统Bug。强烈建议研发团队排查订单号生成算法，改用雪花算法（Snowflake）、UUID或引入分布式锁，同时在数据库层面对“订单编号”加上唯一索引，从根源上杜绝此类串号问题。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】该候选输出整体质量优秀，完整完成了信息提取、分析判断和处理建议三个核心任务。通过执行Python脚本准确获取了重复订单的完整记录，正确区分了完全重复与编号冲突两种情况，并给出了针对性的处理建议。建议在处理建议部分可以更加明确地区分「数据层面」和「系统层面」的具体操作步骤，以进一步提升专业性。 【GEMINI】模型表现优秀，能够熟练使用工具进行数据分析，提取信息准确，分析逻辑严密，处理建议具有很高的业务参考价值。 【CLAUDE】候选输出质量极高，完整覆盖了参考答案的所有要点，并在多个维度上有所超越：成因推断更深入（并发碰撞、防抖失效等），处理建议更分层（数据/业务/系统三层），技术方案更具体（雪花算法、分布式锁）。工具调用逻辑清晰，数据提取准确，分析判断正确，是一份接近满分的高质量回答。唯一小瑕疵是记录详情以原始字典格式输出而非表格，略影响可读性。

困难难度评测结果

  • 得分：92.6 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：

[tool_call: exec({"command": "cat >> audit_report.md << 'EOF'\n\n## 三、总金额计算错误记录\n\n| 行号 | 订单编号 | 数量 | 单价 | 记录总金额 | 正确总金额 | 差异说明 |\n|------|----------|------|------|------------|------------|----------|\n| 35 | ORD-2024-0834 | 3 | 150 | 500 | 450 | 多记 50 |\n| 52 | ORD-2024-0851 | 2 | 720 | 1400 | 1440 | 少记 40 |\n| 71 | ORD-2024-0870 | 5 | 95 | 485 | 475 | 多记 10 |\n\n## 四、数据质量总结与修复建议\n\n综合全局数据审计，本次数据源共发现以下三类质量问题，建议按以下优先级进行排查与修复：\n\n1. **优先级：高 —— 订单编号冲突（串号风险）**\n - **涉及记录**：4条（共2组，ORD-2024-0804、ORD-2024-0847）。\n - **问题说明**：同一订单号被分配给不同的客户及商品。这属于严重的系统主键冲突或串号故障，可能导致财务错账或发货错乱，需立即联系研发排查单号生成逻辑，并为错误订单重新分配唯一单号。\n\n2. **优先级：高 —— 金额计算错误（财务风险）**\n - **涉及记录**：3条。\n - **问题说明**：订单明细（数量×单价）与最终记录的总金额不一致。需核实业务上是否存在未显示在数据表中的“满减折扣”、“运费”或“改价”行为。如果是单纯的计算/录入错误，需立即以正确金额修正，以免影响财务对账。\n\n3. **优先级：低 —— 同编号重复录入（疑似售后退款操作）**\n - **涉及记录**：2条（1组，ORD-2024-0812）。\n - **问题说明**：同一订单存在“已完成”和“退款中”两条记录。这大概率是售后退款时的重录操作。虽然可能是正常的业务流程，但建议优化系统设计，退款单应生成独立的关联单号（如 ORD-2024-0812-RE），避免破坏原订单编号的唯一性。\nEOF"})] 我已经将金额计算错误的记录以及整体数据质量总结补充到了 `audit_report.md` 文件中。 新补充的内容包括： 1. **第三部分**：详细列出了3条金额计算错误的记录（行号、订单号、数量、单价、记录总金额与正确总金额的对比）。 2. **第四部分（总结）**：梳理了整份数据存在的3类质量问题，并给出了修复优先级建议： - **高优先级**：订单编号冲突（涉及4条记录，严重串号风险，需立即修复单号）。 - **高优先级**：金额计算错误（涉及3条记录，存在财务对账风险，需核实是否有隐藏的折扣/运费或纯粹的录入错误）。 - **低优先级**：同编号重复录入（涉及2条记录，即退款中的单子，建议未来采用带有退款后缀的子单号来规范流程）。 你可以随时查看 `audit_report.md` 获取完整的审计报告。还需要对这份数据做其他分析吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在这道多轮对话任务中表现优秀。准确追踪了用户意图的变更（先搁置后回溯金额错误问题），正确整合了多轮对话中的分析结果，生成的报告结构完整、格式规范、内容准确。总结段落对三类数据质量问题的分类和修复建议逻辑清晰，且提供了比参考答案更丰富的细节（如差异说明、具体修复建议）。工具调用方式合理有效。整体来看，这是一个高质量的多轮数据分析任务完成示例。 【GEMINI】模型表现优秀，完美执行了所有复杂指令。不仅在多轮对话中保持了极高的上下文一致性，还通过合理的工具调用生成了格式规范、内容详尽的审计报告。对数据质量问题的分类与优先级建议体现了专业的业务分析能力。 【KIMI】该候选输出整体表现优秀，成功完成了复杂的多轮对话任务。模型准确追踪了用户的意图变更，将搁置后又重新提出的金额错误问题整合进报告；正确区分了不同类型的重复编号问题；生成的审计报告结构清晰、内容完整，包含三个部分的Markdown表格和综合总结。数据分析准确，工具调用有效完成了文件写入任务。 minor改进空间在于工具选择的优化（优先使用edit/write而非exec追加）以及表格格式与参考的完全对齐。

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