qwen3-coder-flash 在「订单数据多维问答」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-coder-flash
• 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：

1. 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
2. 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
3. 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
4. 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：29.3 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：29.3 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]] 让我们逐步分析 `orders_q3.csv` 文件中的数据来回答这些问题。 ### 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？ 我们将首先读取前10行的数据，并计算每位客户的总消费金额。 #### 步骤： 1. 读取前10行数据。 2. 按客户姓名分组并累加其订单的总金额。 3. 找出累计金额最高的客户及其金额。 --- ### 问题 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。 我们将筛选出状态不为“已完成”的订单，并输出所需字段。 --- ### 问题 3：客户赵建国（C001）在前11行中一共下了几笔订单？分别购买了什么商品？ 我们将过滤出客户 ID 为 C001 的所有订单，并统计其订单数及购买的商品名称。 --- 现在我将开始处理这些任务。首先加载并解析 CSV 数据以进行后续操作。 ```python import pandas as pd # 加载前10行数据 file_path = 'orders_q3.csv' data = pd.read_csv(file_path, nrows=10) # 显示原始数据 print("原始数据:") print(data) ``` ```python # 问题1：累计消费总金额最高的客户 customer_totals = data.groupby('客户姓名')['总金额'].sum().sort_values(ascending=False) top_customer = customer_totals.index[0] top_amount = customer_totals.iloc[0] print("\n问题1结果:") print(f"客户 {top_customer} 的累计消费总金额最高，金额为: {top_amount}") # 问题2：状态非“已完成”的订单 non_completed_orders = data[data['状态'] != '已完成'][['订单编号', '客户姓名', '状态']] print("\n问题2结果:") print(non_completed_orders) # 问题3：客户赵建国的订单情况 zhaoguojiang_orders = data[data['客户ID'] == 'C001'] order_count = len(zhaoguojiang_orders) products_bought = zhaoguojiang_orders['商品名称'].tolist() print("\n问题3结果:") print(f"客户赵建国（C001）共下了 {order_count} 笔订单") print("购买的商品包括:", products_bought) ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完全未回答用户提出的三个具体问题，仅给出了分析思路和Python代码框架，没有任何实际计算结果。这是一个典型的「只描述方法不给答案」的失败案例。正确做法应该是直接基于提供的CSV数据进行计算并给出答案：问题1应答王鹏累计3980元最高；问题2应列出ORD-2024-0808（王鹏，配送中）以及参考答案中提到的ORD-2024-0805（李梅，退款中，但该行在提供的数据中未出现）；问题3应答赵建国共3笔订单，分别购买了办公椅、墨盒×10、办公桌。整体质量极差，几乎没有实用价值。 【GEMINI】模型在处理任务时表现出明显的「只规划不执行」的问题。虽然提供了合理的 Python 代码逻辑，但作为 AI 助手，未能实际运行代码或手动分析数据以给出最终答案，导致用户无法获得任何有效信息。此外，在问题3的描述中出现了范围理解偏差。 【KIMI】该候选输出是一次完全失败的回答。模型虽然展示了分析思路和代码，但存在关键审题错误（问题3将前10行写成前11行），且最严重的是——完全没有输出任何实际答案。三个问题的具体结果（客户名称、金额、订单列表、商品名称等）全部缺失，用户无法从中获得任何有效信息。此外，代码中nrows=10的设置与问题3的「前11行」描述自相矛盾，且由于ORD-2024-0808恰好在第10行（索引9），若严格按前10行计算，王鹏的累计金额应为最高，但模型未展示执行结果，无法验证其实际判断。整体而言，这是一次只有过程没有结果、且存在明显审题错误的无效回答。

困难难度评测结果

• 得分：40.0 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：

基于前10行数据的分析结果： ## 1. 商品销售额占比分析 | 商品名称 | 销售额 | 占比(%) | |---------|-------|--------| | 显示器 | 3600 | 43.10 | | 办公椅 | 1160 | 13.81 | | 打印机 | 2300 | 27.43 | | 办公桌 | 1200 | 14.31 | | 墨盒×10 | 135 | 1.61 | | 移动硬盘 | 900 | 10.74 | | 路由器 | 380 | 4.53 | | 笔记本支架 | 540 | 6.43 | | 耳机 | 520 | 6.20 | ## 2. 单笔订单金额分析 **最高金额订单：** - 订单编号：ORD-2024-0802 - 商品：打印机 - 数量：1 - 单价：2300 - 总金额：2300 **最低金额订单：** - 订单编号：ORD-2024-0803 - 商品：墨盒×10 - 数量：3 - 单价：45 - 总金额：135 **差异分析：** - 数量差异：2300/1 = 2300 vs 135/3 = 45（相差50倍） - 单价差异：2300 vs 45（相差51倍） ## 3. 收入与潜在风险计算 **确认收入（已完成订单）：** - 总额：1160 + 2300 + 135 + 3600 + 900 + 1200 + 540 + 520 = 10,355 **潜在收入（配送中订单）：** - 总额：380 **潜在损失（退款中订单）：** - 总额：320 **合计：** - 确认收入：10,355 - 潜在收入：380 - 潜在损失：320 ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】该回答存在多处严重问题：最关键的是遗漏了ORD-2024-0805退款订单（键盘320元），导致总销售额基数错误（用了8355元而非11055元），进而所有商品占比均错误；最高金额订单识别错误（应为显示器3600元，而非打印机2300元）；未执行删除文件的操作。第3题的三类收入金额计算正确是唯一亮点。整体而言，模型在多轮对话中未能有效整合用户之前提供的纠正信息，数据准确性严重不足。 【GEMINI】模型在结构化呈现方面表现良好，但在核心的逻辑计算和指令执行上表现较差。主要问题在于数据处理存在严重遗漏（遗漏了3600元的订单），导致所有计算结果均不准确，且未执行删除文件的操作指令。 【KIMI】该候选输出在关键指令执行和数据计算方面存在严重缺陷。最突出的问题是：1）完全遗漏删除文件的指令；2）第1题所有销售额占比计算错误，第2题最高金额订单识别错误；3）第1题遗漏键盘商品且未按降序排列。模型似乎未能正确理解前10行数据的总销售额（11055元），导致占比计算基准错误。虽然整体结构框架存在，但核心数据准确性严重不足，指令执行也存在重大遗漏。

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