mimo-v2-pro 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：mimo-v2-pro
- 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：
- 需要对文件中的订单编号字段进行重复值检测
- 明确回答是否存在重复的订单编号
- 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
- 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：44.5 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：44.5 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：
cut -d',' -f3 /root/orders_q3.csv | sort | uniq -d
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型仅输出了一个shell工具调用命令，方法本身具有一定合理性，但整个回答停留在「准备执行」阶段，没有等待工具结果、没有分析输出、没有给出任何实质性结论。对于用户「是否存在重复订单编号」的问题，完全没有给出答案，功能要求基本未完成。 【GEMINI】模型正确识别了任务需求并尝试调用工具进行分析，但未能完成整个交互流程，未给出最终结论。作为 AI 助手，应在工具执行后根据返回结果向用户反馈明确的答案，目前仅停留在工具调用阶段，导致任务未闭环。 【KIMI】该候选输出仅停留在工具调用层面，未完成完整的分析流程。虽然检测方法本身合理，但缺乏执行结果的展示和最终结论的给出，导致信息提取无法验证、回答极度不完整。这是一个未完成的半成品响应，需要补充工具执行结果和明确的分析结论才能满足任务要求。
进阶难度评测结果
- 得分：96.7 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：
[调用工具 exec: `python3 -c " import csv with open('orders_q3.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) rows = list(reader) for dup_id in ['ORD-2024-0835', 'ORD-2024-0861']: print(f'=== {dup_id} ===') for row in rows: if row['订单编号'] == dup_id: print(row) print() "`] 执行结果： ``` === ORD-2024-0835 === {'客户ID': 'C008', '客户姓名': '周明', '订单编号': 'ORD-2024-0835', '下单日期': '2024-09-15', '商品名称': '投影仪', '数量': '1', '单价': '3200', '总金额': '3200', '状态': '已完成'} {'客户ID': 'C008', '客户姓名': '周明', '订单编号': 'ORD-2024-0835', '下单日期': '2024-09-15', '商品名称': '投影仪', '数量': '1', '单价': '3200', '总金额': '3200', '状态': '已完成'} === ORD-2024-0861 === {'客户ID': 'C012', '客户姓名': '刘洋', '订单编号': 'ORD-2024-0861', '下单日期': '2024-10-08', '商品名称': '机械键盘', '数量': '1', '单价': '890', '总金额': '890', '状态': '已完成'} {'客户ID': 'C012', '客户姓名': '刘洋', '订单编号': 'ORD-2024-0861', '下单日期': '2024-10-08', '商品名称': '机械键盘', '数量': '1', '单价': '890', '总金额': '890', '状态': '已完成'} ``` --- ### 重复记录详情 **ORD-2024-0835（周明 · 投影仪）** | 字段 | 第1条 | 第2条 | 是否一致 | |---|---|---|---| | 客户ID | C008 | C008 | ✅ 一致 | | 客户姓名 | 周明 | 周明 | ✅ 一致 | | 订单编号 | ORD-2024-0835 | ORD-2024-0835 | ✅ 一致 | | 下单日期 | 2024-09-15 | 2024-09-15 | ✅ 一致 | | 商品名称 | 投影仪 | 投影仪 | ✅ 一致 | | 数量 | 1 | 1 | ✅ 一致 | | 单价 | 3200 | 3200 | ✅ 一致 | | 总金额 | 3200 | 3200 | ✅ 一致 | | 状态 | 已完成 | 已完成 | ✅ 一致 | **ORD-2024-0861（刘洋 · 机械键盘）** | 字段 | 第1条 | 第2条 | 是否一致 | |---|---|---|---| | 客户ID | C012 | C012 | ✅ 一致 | | 客户姓名 | 刘洋 | 刘洋 | ✅ 一致 | | 订单编号 | ORD-2024-0861 | ORD-2024-0861 | ✅ 一致 | | 下单日期 | 2024-10-08 | 2024-10-08 | ✅ 一致 | | 商品名称 | 机械键盘 | 机械键盘 | ✅ 一致 | | 数量 | 1 | 1 | ✅ 一致 | | 单价 | 890 | 890 | ✅ 一致 | | 总金额 | 890 | 890 | ✅ 一致 | | 状态 | 已完成 | 已完成 | ✅ 一致 | --- ### 分析结论 两个重复订单编号的记录均为**完全重复**——所有字段（包括客户、商品、日期、金额、状态）完全一致，不存在内容差异。 这类重复通常是**数据录入或系统导出时的重复写入**造成的，而非业务层面的同一客户再次下单（如果是再次下单，系统应生成新的订单编号）。 ### 处理建议 1. **去重保留一条**：将 87 条记录去重为 85 条，每组重复保留一条即可，对后续统计分析（如销售额、客户消费汇总）不会产生影响。 2. **追溯原因**：检查数据来源系统在 2024-09-15 和 2024-10-08 前后是否有批量导入或重复同步的操作记录，从源头避免后续再出现同类问题。 3. **建立唯一约束**：如果订单数据接入数据库，建议对"订单编号"字段设置唯一索引（UNIQUE），防止重复写入。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，完整覆盖了任务要求的三个核心环节：记录详情展示、重复类型判断、处理建议输出。工具调用规范，表格呈现清晰，分析逻辑严密。处理建议分层次给出，实用性强。与参考答案高度吻合，是一份高质量的数据分析响应。 【GEMINI】模型表现优秀，能够熟练使用工具进行数据处理，准确提取信息并进行深度分析。输出格式规范，逻辑清晰，处理建议专业且具有建设性。 【KIMI】该候选输出表现优秀，完整完成了任务要求：准确提取重复订单的详细记录、正确判断为完全重复而非编号冲突、给出针对性的处理建议。输出结构清晰，使用表格对比便于阅读，分析推理合理，建议具体可操作。仅在处理建议的全面性上有微小提升空间。
困难难度评测结果
- 得分：93.1 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": "python3 1:\n conflicts.append((oid, entries))\n\n# 2. 客户消费排名（排除退款中）\ncust_total = defaultdict(lambda: {'name': '', 'total': 0})\nfor r in rows:\n if r['状态'] != '退款中':\n cid = r['客户ID']\n cust_total[cid]['name'] = r['客户姓名']\n cust_total[cid]['total'] += int(r['总金额'])\nranking = sorted(cust_total.items(), key=lambda x: -x[1]['total'])\n\n# 3. 金额计算错误\namount_errs = []\nfor i, r in enumerate(rows):\n calc = int(r['数量']) * int(r['单价'])\n if calc != int(r['总金额']):\n amount_errs.append((i+2, r, calc))\n\n# 写报告\nwith open('audit_report.md', 'w') as f:\n f.write('# 订单数据审计报告\n\n')\n\n # 第一部分\n f.write('## 一、订单编号冲突（同编号不同客户）\n\n')\n f.write('| 订单编号 | 行号 | 客户ID | 客户姓名 | 下单日期 | 商品名称 | 总金额 | 状态 |\n')\n f.write('|----------|------|--------|----------|----------|----------|--------|------|\n')\n for oid, entries in conflicts:\n for line, r in entries:\n f.write(f'| {oid} | {line} | {r[\"客户ID\"]} | {r[\"客户姓名\"]} | {r[\"下单日期\"]} | {r[\"商品名称\"]} | {r[\"总金额\"]} | {r[\"状态\"]} |\n')\n f.write(f'\n共发现 **{len(conflicts)} 组**编号冲突（涉及 {sum(len(e) for _,e in conflicts)} 条记录）。\n\n')\n\n # 第二部分\n f.write('## 二、客户消费金额排名（排除退款中订单）\n\n')\n f.write('| 排名 | 客户ID | 客户姓名 | 总消费金额 |\n')\n f.write('|------|--------|----------|------------|\n')\n for rank, (cid, info) in enumerate(ranking, 1):\n f.write(f'| {rank} | {cid} | {info[\"name\"]} | {info[\"total\"]} |\n')\n f.write('\n')\n\n # 第三部分\n f.write('## 三、总金额计算错误（数量 × 单价 ≠ 总金额）\n\n')\n f.write('| 行号 | 订单编号 | 客户姓名 | 商品名称 | 数量 | 单价 | 记录总金额 | 正确总金额 | 差额 |\n')\n f.write('|------|----------|----------|----------|------|------|------------|------------|------|\n')\n for line, r, calc in amount_errs:\n diff = calc - int(r['总金额'])\n sign = '+' if diff > 0 else ''\n f.write(f'| {line} | {r[\"订单编号\"]} | {r[\"客户姓名\"]} | {r[\"商品名称\"]} | {r[\"数量\"]} | {r[\"单价\"]} | {r[\"总金额\"]} | {calc} | {sign}{diff} |\n')\n f.write(f'\n共发现 **{len(amount_errs)} 条**金额计算错误。\n\n')\n\n # 总结\n f.write('---\n\n')\n f.write('## 总结与修复建议\n\n')\n f.write('本批次...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选模型在这道多轮对话数据分析任务中表现出色。核心亮点在于：准确追踪了用户「先搁置后回溯」的意图变更，正确区分了两类重复订单的业务含义，生成的报告在参考答案基础上有所增强（增加差额列、修复建议文字说明、优先级表格）。工具使用策略合理，选择重新生成完整报告而非追加，避免了潜在的格式问题。整体质量达到生产可用水准。 【GEMINI】模型表现极其出色，不仅展现了极强的多轮对话意图追踪能力，在数据处理的准确性、工具调用的专业性以及报告输出的规范性方面均达到了极高标准。模型能够根据用户指令动态调整分析逻辑，并生成了高质量的审计报告。 【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，回溯并整合了之前搁置的金额错误问题，生成的审计报告结构完整、数据准确、优先级建议合理。特别值得肯定的是对用户意图的精准理解——正确区分了「正常退款重复」和「异常跨客户重复」，并据此设置不同的修复优先级。工具使用高效，单次脚本完成全部计算和报告生成。 minor issues包括表格列名与参考略有差异、使用write而非edit模式，但不影响任务完成质量。
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