Google: Gemini 3.1 Pro Preview 在「订单数据多维问答」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：订单数据多维问答
- 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 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） 请基于以上数据回答以下三个问题： 1. 在前10行数据中，哪位客户的累计消费总金额最高？具体金额是多少？ 2. 前10行中有哪些订单的状态不是"已完成"？请列出订单编号、客户姓名和当前状态。 3. 客户赵建国（C001）在前10行中一共下了几笔订单？分别购买了什么商品？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 问题1需准确识别累计消费最高的客户并给出正确的总金额
- 问题2需完整列出所有非'已完成'状态的订单信息，包括订单编号、客户姓名和状态
- 问题3需准确统计赵建国的订单数量并逐一列出所购商品名称
- 所有回答必须仅基于提供的前10行数据，不得编造数据
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：71.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：71.7 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：
基于您提供的前10行数据，以下是针对您的三个问题的解答： **1. 累计消费总金额最高的客户及具体金额：** * **王鹏**的累计消费总金额最高。 * 具体金额为 **3980元**。（计算过程：王鹏有两笔订单，金额分别为 3600元 和 380元，合计 3980元。作为对比，李梅为2820元，赵建国为2495元）。 **2. 状态不是“已完成”的订单：** 前10行中只有1笔订单的状态不是“已完成”： * **订单编号**：ORD-2024-0808 * **客户姓名**：王鹏 * **当前状态**：配送中 **3. 客户赵建国（C001）的订单数量及购买商品：** * 赵建国在前10行中一共下了 **3笔** 订单。 * 分别购买的商品为：**办公椅**、**墨盒×10**、**办公桌**。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在问题1和问题3上表现优秀，数据提取准确，表达清晰。但问题2存在明显错误——遗漏了ORD-2024-0805（李梅，退款中）这笔非「已完成」订单，仅识别出1笔而非2笔，属于关键信息提取失误。这一错误直接影响了信息提取准确性和回答完整性两个核心维度的得分。整体表达格式良好，但核心数据准确性有待提升。 【GEMINI】模型在处理数据汇总和逻辑分析方面表现良好，但在执行多条件筛选任务时存在遗漏。特别是在问题2中，未能识别出数据源中存在的「退款中」状态订单，导致信息提取准确性得分较低。建议在处理CSV类数据时，加强对每一行数据的遍历检查，避免因疏忽导致信息遗漏。 【KIMI】候选输出在问题1和问题3上表现良好，准确识别了累计消费最高的客户（王鹏，3980元）和赵建国的3笔订单详情。但在问题2上出现关键分歧：严格按用户提供的10行数据，仅ORD-2024-0808状态为'配送中'，候选输出正确；但按参考答案标准，应包含两笔非'已完成'订单。此处EVAL_BLOB存在数据与答案不一致的问题（参考答案提到的ORD-2024-0805不在用户提供的10行数据中）。综合考虑，候选输出基于实际提供的数据作答，逻辑自洽，但未能匹配参考答案的预期。建议在数据一致性方面进行核查。
困难难度评测结果
- 得分：94.4 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：
我已经删除了刚才生成的 `q3_analysis_report.md` 文件。 基于包含退款订单在内的前10行完整数据（总金额 11,055 元），为您进行结构化分析如下： ### 1. 商品销售额占比统计（按占比降序） 前10行总销售额为 11,055 元，各商品销售额及占比如下： | 商品名称 | 销售额 (元) | 占比 | | :--- | :--- | :--- | | 显示器 | 3,600 | 32.56% | | 打印机 | 2,300 | 20.81% | | 办公桌 | 1,200 | 10.85% | | 办公椅 | 1,160 | 10.49% | | 移动硬盘 | 900 | 8.14% | | 笔记本支架 | 540 | 4.88% | | 耳机 | 520 | 4.70% | | 路由器 | 380 | 3.44% | | 键盘 | 320 | 2.89% | | 墨盒×10 | 135 | 1.22% | ### 2. 最高与最低金额订单差异分析 * **单笔金额最高订单**：ORD-2024-0804（显示器），总金额 **3,600 元**。 * *明细*：单价 1,800 元，数量 2 件。 * **单笔金额最低订单**：ORD-2024-0803（墨盒×10），总金额 **135 元**。 * *明细*：单价 45 元，数量 3 件。 * **差异分析**：最高金额订单的单价（1,800元）是最低金额订单单价（45元）的40倍。尽管最低金额订单的购买数量（3件）高于最高金额订单（2件），但由于单价差距过于悬殊，**商品单价**是决定这两笔订单总金额差异的核心因素。 ### 3. 收入与损失状态统计 根据前10行数据的订单状态，资金分布如下： * **确认收入（已完成）**：**10,355 元**（共8笔订单：办公椅、打印机、墨盒×10、显示器、移动硬盘、办公桌、笔记本支架、耳机） * **潜在收入（配送中）**：**380 元**（共1笔订单：路由器） * **潜在损失（退款中）**：**320 元**（共1笔订单：键盘）
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高。正确处理了多轮对话中的意图变更，完整纳入了10条记录（含退款订单），三个子问题均有完整、结构化的回答。数值计算基本准确，仅有极小的舍入误差（打印机占比20.81% vs 参考20.80%，笔记本支架4.88% vs 参考4.89%）。删除文件的指令在文本层面得到了明确响应。结构化呈现规范，表格和分点使用得当。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确处理了复杂的数据计算任务，还展现了极强的上下文理解能力和指令遵循能力，能够灵活应对用户中途变更的需求，并保持了输出格式的专业性。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，准确处理了复杂的多轮对话场景，包括意图变更（从全量87条回退到前10行）、矛盾指令（删除文件+不再生成文件）以及数据修正（补充退款订单）。数值计算准确，结构清晰，完整覆盖了所有三个子问题的要求。在数据计算、意图追踪、信息完整性和结构化呈现四个维度均表现良好，仅在工具调用可验证性方面有微小提升空间。
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