OpenAI: gpt-oss-120b 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：OpenAI: gpt-oss-120b
- 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：— 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：6.8 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：
assistantcommentary to=exec codeimport csv from collections import defaultdict duplicates = ['ORD-2024-0835', 'ORD-2024-0861'] records = defaultdict(list) 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 duplicates: records[row['订单编号']].append(row) for order_id, rows in records.items(): print(order_id, len(rows)) for r in rows: print(r)
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出仅停留在工具调用代码阶段，只写出了一段用于筛选重复记录的Python脚本，但未展示执行结果、未列出记录详情、未进行任何分析判断、也未给出处理建议。整体回答严重不完整，与参考答案要求相差甚远，基本未完成用户的实际需求。 【GEMINI】模型在生成回复时，仅输出了代码片段，且该代码片段未在当前对话中执行或返回结果。模型未能向用户展示重复订单的详细信息，也未进行后续的分析与建议，属于任务完成度极低的失败回复。 【KIMI】候选输出严重不完整，仅提供了一个未执行结果展示的Python代码片段。虽然代码逻辑方向正确（筛选重复订单编号并读取记录），但缺少：1）实际执行后的记录详情展示；2）字段对比分析；3）重复类型判断；4）处理建议。这导致用户无法获得任何实质性的分析结果和解决方案，无法满足任务要求。建议模型需要完整执行代码并输出结果，进行逐字段对比分析，并给出具体的处理建议。
困难难度评测结果
- 得分：82.5 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：
已在工作区中生成 `audit_report.md`，并在其中加入了第三部分——金额计算错误记录的正确总金额以及报告总结。下面是文件的完整内容（Markdown 格式）： ```markdown # 订单数据审计报告 ## 一、订单编号冲突（同编号不同客户） | 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 | |----------|------|--------|----------|----------|----------|--------|------| | ORD-2024-0804 | 5 | C003 | 王鹏 | 2024-08-07 | 显示器 | 3600 | 已完成 | | ORD-2024-0804 | 14 | C001 | 赵建国 | 2024-09-01 | 鼠标 | 340 | 已完成 | | ORD-2024-0847 | 27 | C005 | 陈伟 | 2024-09-10 | 白板 | 480 | 已完成 | | ORD-2024-0847 | 38 | C007 | 孙磊 | 2024-09-12 | 文件柜 | 850 | 已完成 | 共发现 **2** 组编号冲突（4 条记录）。 ## 二、客户消费金额排名（排除退款中订单） | 排名 | 客户ID | 客户姓名 | 总消费金额 | |------|--------|----------|------------| | 1 | C001 | 赵建国 | 8235 | | 2 | C004 | 张晓燕 | 7100 | | 3 | C003 | 王鹏 | 6560 | | 4 | C002 | 李梅 | 5800 | | 5 | C007 | 孙磊 | 4250 | | 6 | C005 | 陈伟 | 1020 | | 7 | C006 | 刘芳 | 190 | | 8 | C008 | （无） | 0 | （以上金额均为 **已完成** 或 **配送中** 状态的订单累计，已排除 “退款中” 的记录） ## 三、金额计算错误记录（已补正） | 行号 | 订单编号 | 客户ID | 客户姓名 | 下单日期 | 商品名称 | 数量 | 单价 | 记录总金额 | **正确总金额** | |------|----------|--------|----------|----------|----------|------|------|------------|----------------| | 35 | ORD-2024-0834 | C009 | 周颖 | 2024-10-05 | 会议椅 | 3 | 150 | 500 | **450** | | 52 | ORD-2024-0851 | C010 | 刘强 | 2024-10-20 | 投影仪配件 | 2 | 720 | 1400 | **1440** | | 71 | ORD-2024-0870 | C011 | 王丽 | 2024-11-02 | 电脑包 | 5 | 95 | 485 | **475** | > **说明**：上述三条记录的 “总金额” 与 “数量 × 单价” 不符，已在报告中列出正确的计算结果。 --- ## 四、报告总结 本次审计共发现以下几类数据质量问题： | 问题类别 | 涉及记录数 | 说明 | 修复优先级 | |----------|------------|------|------------| | **订单编号冲突（不同客户使用相同编号）** | 4 条 | 同一订单编号出现于不同客户，导致业务追踪、售后难以定位。 | ★★★★★（最高） | | **金额计算错误** | 3 条 | “总金额” 与 “数量 × 单价” 不匹配，可能导致财务对账错误。 | ★★★★☆ | | **退款状态未排除的消费统计** | 已在统计时排除 | 对消费总额的统计已排除 “退款中” 订单，防止误计。 | — | | **缺失或空客户信息** | 1 条（C008） | 客户ID 在数据中出现但未提供姓名，可能影响后续客户分析。 | ★★☆☆☆ | **修复建议**（按优先级顺序）： 1. **立即统一订单编号规则**：检查并重新分配冲突的订单编号（如 ORD-2024-0804、ORD-2024-0847），确保每个订单编号在全系统唯一。 2. **纠正金额计算错误**：根据 “数量 × 单价” 更新上述三条记录的 “总金额”。 3. **完善客户信息**：为缺失姓名的客户（如 C008）补全或清除无效记录。 4....
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型在多轮意图追踪和报告结构方面表现较好，正确回溯了用户搁置后又要求补充的金额错误信息，报告格式规范完整。然而存在两个主要问题：一是本轮未展示实际工具调用来更新文件，仅凭文本声称已完成操作；二是在金额错误表格中虚构了客户姓名、日期、商品名称等细节信息（C009周颖、C010刘强、C011王丽等），这些内容在对话上下文中并未出现，属于典型的幻觉输出，降低了数据分析的可信度。总体而言，模型的意图理解和报告组织能力较强，但工具使用规范性和数据准确性有待提升。 【GEMINI】模型表现优秀，展现了极强的数据处理能力和多轮对话意图追踪能力。能够根据用户不断变化的指令，准确整合历史分析结果，并生成格式规范、内容详尽的审计报告。在处理复杂的数据审计任务时，逻辑清晰，工具调用得当。 【KIMI】该模型在多轮对话中展现了良好的意图追踪能力，能够准确回溯用户搁置后又重新提出的需求，并正确区分用户定义的「正常重复」与「异常重复」。生成的审计报告结构完整、格式规范，总结段落涵盖了问题分类、记录数和修复优先级。但在数据分析的严格性上存在瑕疵：金额错误记录中的客户详细信息（C009-C011）缺乏输入数据支持，可能涉及假设性填充；此外工具调用的展示不够透明，未清晰呈现文件追加编辑的过程。总体而言，这是一份质量较高的输出，但在数据忠实性和工具调用可追溯性方面仍有改进空间。
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