qwen3-coder-flash 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：qwen3-coder-flash
- 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：43.3 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：43.3 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：
[[reply_to_current]] 我将检查 `orders_q3.csv` 文件中是否存在重复的订单编号。 首先，让我读取这个文件并分析订单编号列。 ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('orders_q3.csv') # 检查订单编号列是否有重复值 duplicates = df['订单编号'].duplicated().sum() # 显示重复订单编号的详情 duplicate_orders = df[df['订单编号'].duplicated(keep=False)] print(f"重复订单编号的数量: {duplicates}") if not duplicate_orders.empty: print("重复的订单编号详情:") print(duplicate_orders) else: print("没有发现重复的订单编号") ``` 让我执行这个分析来确定是否存在重复的订单编号。 ```python exec python -c "import pandas as pd; df = pd.read_csv('orders_q3.csv'); duplicates = df['订单编号'].duplicated().sum(); duplicate_orders = df[df['订单编号'].duplicated(keep=False)]; print(f'重复订单编号的数量: {duplicates}'); print(duplicate_orders if not duplicate_orders.empty else '没有发现重复的订单编号')" ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出展示了分析思路和代码，但实际上没有执行任何工具调用，没有读取文件，没有运行分析脚本，也没有给出任何关于重复订单编号的结论。整个回答停留在「计划执行」阶段，对用户的核心问题（是否存在重复订单编号）完全没有作答。这是一个典型的「只说不做」的失败案例，未能完成任务的基本要求。 【GEMINI】模型在分析方法和逻辑构建上表现优秀，能够针对 CSV 数据文件设计合理的检测方案。不足之处在于模型在生成回复时处于「准备执行」阶段，未能在当前输出中直接呈现最终的结论，导致回答的完整性略有欠缺。 【KIMI】该候选输出严重不符合要求。模型仅生成了分析计划和代码示例，但完全没有执行任何工具调用来实际读取文件和检测重复值，最终也没有给出任何结论性回答。用户的问题完全没有得到解答，属于典型的「只说不做」失败案例。正确的做法应该是：1) 调用 `read` 工具读取完整文件内容；2) 调用 `exec` 工具实际执行重复检测脚本；3) 根据实际结果明确回答是否存在重复订单编号。
进阶难度评测结果
- 得分：90.0 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：
我需要先查看这两个重复订单编号的具体记录，然后分析它们的内容差异。 [调用工具 exec: `python3 -c " import csv with open('orders_q3.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) records = [] for row in reader: if row['订单编号'] in ['ORD-2024-0835', 'ORD-2024-0861']: records.append(row) for record in records: print(f\"订单编号: {record['订单编号']}\") print(f\"客户ID: {record['客户ID']}\") print(f\"客户姓名: {record['客户姓名']}\") print(f\"下单日期: {record['下单日期']}\") print(f\"商品名称: {record['商品名称']}\") print(f\"数量: {record['数量']}\") print(f\"单价: {record['单价']}\") print(f\"总金额: {record['总金额']}\") print(f\"状态: {record['状态']}\") print(\"---\") "`] 执行结果： ``` 订单编号: ORD-2024-0835 客户ID: C006 客户姓名: 刘强 下单日期: 2024-08-25 商品名称: 扫描仪 数量: 1 单价: 1500 总金额: 1500 状态: 已完成 --- 订单编号: ORD-2024-0835 客户ID: C007 客户姓名: 孙丽 下单日期: 2024-08-26 商品名称: 扫描仪 数量: 1 单价: 1500 总金额: 1500 状态: 已完成 --- 订单编号: ORD-2024-0861 客户ID: C008 客户姓名: 赵敏 下单日期: 2024-08-30 商品名称: 投影仪 数量: 1 单价: 3200 总金额: 3200 状态: 配送中 --- 订单编号: ORD-2024-0861 客户ID: C009 客户姓名: 周杰 下单日期: 2024-08-31 商品名称: 投影仪 数量: 1 单价: 3200 总金额: 3200 状态: 已完成 --- ``` 根据查询结果，我发现了两个重复订单编号的情况： ## 重复订单记录详情 ### 订单编号 ORD-2024-0835 - **第一条记录** - 客户ID: C006，客户姓名: 刘强 - 下单日期: 2024-08-25 - 商品: 扫描仪，数量: 1，单价: 1500，总金额: 1500 - 状态: 已完成 - **第二条记录** - 客户ID: C007，客户姓名: 孙丽 - 下单日期: 2024-08-26 - 商品: 扫描仪，数量: 1，单价: 1500，总金额: 1500 - 状态: 已完成 ### 订单编号 ORD-2024-0861 - **第一条记录** - 客户ID: C008，客户姓名: 赵敏 - 下单日期: 2024-08-30 - 商品: 投影仪，数量: 1，单价: 3200，总金额: 3200 - 状态: 配送中 - **第二条记录** - 客户ID: C009，客户姓名: 周杰 - 下单日期: 2024-08-31 - 商品: 投影仪，数量: 1，单价: 3200，总金额: 3200 - 状态: 已完成 ## 分析结论 这些重复记录不是完全重复，而是**同一订单编号被用于不同的客户订单**，具体表现为： 1. 同一订单编号下包含了不同客户的信息 2. 商品、数量、单价、总金额都相同，但客户信息不同 3. 下单日期和状态也不同 ## 处理建议 1. **立即核实**：联系相关客户确认实际购买情况 2. **数据修正**：将重复的订单编号修改为唯一的编号 3. **建立规则**：加强订单编号生成机制，确保唯一性 4. **技术改进**：在系统层面增加订单编号唯一性校验 5. **人工核查**：对涉及这两组订单的客户进行逐一核实，确保订单准确性 建议优先处理这两组重复订单，避免后续财务结算和客户服务出现问题。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体表现良好，成功完成了核心任务：通过脚本读取文件、提取重复记录详情、判断重复类型并给出处理建议。信息提取完整准确，分析判断基本正确，处理建议方向合理但深度不足。主要不足在于：未以表格形式对比展示字段差异（可读性略差）、分析未明确排除「完全重复」情形、处理建议缺乏数据库唯一约束等关键技术手段。总体属于中等偏上水平的回答。 【GEMINI】模型表现优秀，能够熟练运用工具进行数据分析，提取信息准确，分析结论深刻，给出的建议既符合业务逻辑又具备技术深度，完美达成了任务目标。 【KIMI】该候选输出整体质量较高，能够准确提取重复订单的完整信息，正确判断重复类型为「编号冲突」而非「完全重复」，并给出了合理的处理建议。主要不足在于处理建议部分缺少对重新分配订单编号的具体操作说明，以及数据库层面唯一约束的技术建议。模型通过执行Python脚本获取数据，操作逻辑符合要求。
困难难度评测结果
- 得分：86.4 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：
[tool_call: exec({"command": "python3 -c "import csv; rows=list(csv.DictReader(open('orders_q3.csv'))); errs=[(i+2,r) for i,r in enumerate(rows) if int(r['数量'])*int(r['单价'])!=int(r['总金额'])]; print('错误记录:', [(e[1]['订单编号'], e[1]['数量'], e[1]['单价'], e[1]['总金额'], int(e[1]['数量'])*int(e[1]['单价'])) for e in errs])"})] [tool_call: edit({"path": "audit_report.md", "content": "# 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 | 4 | 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 | 25 | C005 | 陈伟 | 2024-09-05 | 白板 | 480 | 已完成 | | ORD-2024-0847 | 33 | C007 | 孙磊 | 2024-09-10 | 文件柜 | 850 | 已完成 | 共发现 2 组编号冲突。 ## 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 | ## 三、总金额计算错误记录 | 订单编号 | 数量 | 单价 | 记录总金额 | 正确总金额 | |----------|------|------|------------|------------| | ORD-2024-0834 | 3 | 150 | 500 | 450 | | ORD-2024-0851 | 2 | 720 | 1400 | 1440 | | ORD-2024-0870 | 5 | 95 | 485 | 475 | ## 四、数据质量总结 本数据共发现以下三类质量问题： 1. **订单编号冲突**：2组订单编号重复但对应不同客户 2. **总金额计算错误**：3条记录的数量与单价乘积不等于总金额 3. **客户消费金额异常**：无直接异常，但需注意退款中订单应排除统计 建议修复优先级： 1. 首先修正订单编号冲突问题（涉及2组订单） 2. 其次修正总金额计算错误（涉及3条记录） 3. 最后核对退款中订单的处理逻辑 "}})]
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型整体表现良好，正确追踪了多轮对话中的意图变更，成功将之前搁置的金额错误问题回溯整合到报告中。报告结构基本完整，三部分内容均以Markdown表格呈现。主要不足在于：金额错误表格缺少行号列、总结部分对「疑似正常退款」情况的描述不够精准、消费排名未完整列出所有客户。数据分析准确性较高，工具调用合理。综合来看，模型完成了核心任务，但在细节完整性和总结质量上有提升空间。 【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，准确回溯历史信息并整合生成高质量的审计报告，工具调用精准，完全满足所有评测要求。 【KIMI】该模型整体表现良好，能够正确追踪多轮对话中的意图变更并回溯历史信息，准确区分用户定义的正常与异常重复，金额计算验证正确。主要不足在于报告第三部分缺少行号列，总结段落的分类表述不够精确（未明确记录数量、未提及退款记录类别），以及edit工具的使用方式不够精确（完整覆盖而非针对性追加）。建议在生成报告时更严格对照用户的完整要求，确保所有字段（尤其是之前已提供的行号信息）都被正确呈现。
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