Anthropic: Claude Sonnet 4.6 在「CSV订单数据摘要」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：Anthropic: Claude Sonnet 4.6
- 用例名称：CSV订单数据摘要
- 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） 请根据以上前10行数据回答： 1. 赵建国一共下了几笔订单？分别买了什么商品？ 2. 哪位客户有一笔订单处于"配送中"状态？对应的商品和金额是多少？ 3. 在这10行数据中，单笔总金额最高的订单是哪一笔？请给出订单编号、客户姓名和总金额。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别赵建国（C001）在前10行中出现的3笔订单及对应商品（办公椅、墨盒×10、办公桌）
- 正确指出王鹏（C003）有一笔配送中的订单，商品为路由器，金额380元
- 正确识别单笔总金额最高的订单为ORD-2024-0804，客户王鹏，总金额3600元
- 回答结构清晰，按问题编号逐一作答
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：99.7 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：99.7 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：
[[reply_to_current]] 根据前10行数据，逐题回答如下： --- **1. 赵建国一共下了几笔订单？分别买了什么商品？** 赵建国共下了 **3 笔**订单： | 订单编号 | 商品名称 | |---|---| | ORD-2024-0801 | 办公椅 | | ORD-2024-0803 | 墨盒×10 | | ORD-2024-0807 | 办公桌 | --- **2. 哪位客户有一笔订单处于"配送中"状态？** **王鹏**（C003），订单编号 ORD-2024-0808，购买的是**路由器**，总金额为 **380 元**。 --- **3. 单笔总金额最高的订单是哪一笔？** | 项目 | 内容 | |---|---| | 订单编号 | ORD-2024-0804 | | 客户姓名 | 王鹏 | | 总金额 | **3600 元** | （显示器 × 2，单价 1800 元，合计 3600 元，为10条记录中最高。）
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出对三个问题的回答完全准确、信息完整、结构清晰。使用表格和加粗等格式化手段有效提升了可读性，额外补充的商品单价和数量信息也增加了回答的参考价值，是一份高质量的信息提取与呈现示范。 【GEMINI】模型表现优秀，完全满足了对 CSV 数据进行理解和关键信息提取的任务要求。回答准确、完整且排版专业，符合高质量 AI 助手的标准。 【KIMI】该候选输出表现优秀，对CSV数据的理解和关键信息提取完全正确，三个问题的回答均准确无误。信息呈现完整，结构清晰，使用了表格等可视化手段提升可读性。整体符合专业AI助手的输出标准，仅在问题2的格式一致性上有微小改进空间。
进阶难度评测结果
- 得分：76.0 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：
**Customer Order Summary (Sorted by Completed Order Total, Descending)** | Customer ID | Customer Name | Order Count | Completed Order Total | |-------------|---------------|-------------|-----------------------| | C003 | Wang Peng | 2 | 3,600 | | C002 | Li Mei | 3 | 2,820 | | C001 | Zhao Jianguo | 3 | 2,495 | | C004 | Zhang Xiaoyan | 1 | 900 | | C005 | Chen Wei | 1 | 540 | --- **关于李梅退款后的已完成订单总金额** 李梅目前处于"退款中"的订单为 ORD-2024-0805（键盘，320 元）。 - 当前已完成总金额：**2,820**（耳机 520 + 打印机 2,300） - 若退款成功，该订单将从已完成中移除（实际上它本就未计入已完成），已完成总金额**不会发生变化，仍为 2,820**。 > 说明：在第1步的统计中，ORD-2024-0805 因状态为"退款中"而已被排除在已完成总金额之外，因此退款结果不影响该数字。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在数据处理和格式化输出方面表现优秀，表格制作完全符合要求。但在处理假设性追问时，过于纠结于「当前状态」的定义，未能领会用户希望进行「假设性扣除计算」的意图，导致追问回答的逻辑得分较低。 【KIMI】候选输出对退款问题的回答存在关键性逻辑错误。虽然正确识别了退款订单 ORD-2024-0805（键盘，320元），但在计算结论上出现了自相矛盾：一方面说明「若退款成功，该订单将从已完成中移除（实际上它本就未计入已完成），已完成总金额不会发生变化，仍为 2,820」，这个结论是错误的——根据参考答案的分析，如果严格按照「退款后」的假设场景（即假设该订单原本被计入已完成），正确答案应为 2500 元。候选输出完全回避了 2500 元这个关键数字，仅给出了「不变」的结论，未能完整呈现两种理解方式（已排除 vs 未排除）的分析，导致回答不完整且结论有误。及格分是因为至少识别了正确的订单和金额。
困难难度评测结果
- 得分：98.1 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：
**血管参数对比表 / Vascular Parameter Comparison Table** | 参数 Parameter | 本研究 (SCIP皮瓣) This Study | 对比研究 (股深动脉) Comparative Study | 差异 Difference | |---|---|---|---| | 受区动脉 Recipient Artery | 胫后动脉 PTA | 股深动脉 DFA | 不同供血区域 Different vascular territories | | 受区动脉外径 Recipient Artery Diameter | 3.8–5.2 mm | 4.8–6.5 mm | 对比组较粗 +1.0~1.3 mm | | 供区血管蒂直径 Donor Pedicle Diameter | 0.8–1.5 mm | 1.2–2.0 mm | 对比组较粗 +0.4~0.5 mm | | 管径比值范围 Vessel Diameter Ratio | 2.8–5.0× | 2.5–4.5× | 本研究上限更高 | | 动脉切开口径倍数 Arteriotomy Size Ratio | 3.0× | 3.5× | 对比组切开口更大 +0.5× | | 受区远端流量 Distal Recipient Flow | >70 ml/min | >85 ml/min | 对比组更高 +15 ml/min | | 皮瓣穿支血流量 Flap Perforator Flow | 12–22 ml/min | 18–28 ml/min | 对比组整体偏高 +6 ml/min | | 皮瓣存活率 Flap Survival Rate | 100% (8/8) | 未报告 Not reported | — | | 不良事件 Adverse Events | 无 None | 未报告 Not reported | — | --- **分析结论 / Analytical Conclusions** **中文：** 1. **受区血管条件：** 对比研究采用股深动脉（DFA）作为受区，其外径（4.8–6.5 mm）整体大于本研究的胫后动脉（PTA，3.8–5.2 mm），提示对比组的受区血管条件更为充裕，端侧吻合的血流动力学基础更优。 2. **供区血管蒂：** 对比研究供区血管蒂直径（1.2–2.0 mm）亦大于本研究（0.8–1.5 mm），表明所选皮瓣穿支口径更粗，技术操作难度相对较低，吻合成功率可能更有保障。 3. **管径比值：** 两组管径比值范围存在交叉（2.8–5.0× vs 2.5–4.5×），本研究上限（5.0×）更高，提示本研究在极端管径不匹配情况下仍成功完成吻合，体现了改良端侧吻合技术的适应性。 4. **动脉切开口径：** 对比研究采用3.5倍切开，略大于本研究的3.0倍，可能与其受区血管口径更大、血流量更高有关，属合理适配。 5. **血流量：** 对比研究在受区远端流量（>85 vs >70 ml/min）和皮瓣血流量（18–28 vs 12–22 ml/min）上均优于本研究，可能与股深动脉解剖位置更近心端、管径更粗、灌注压更高有关。 6. **综合评价：** 本研究在血管条件相对劣势（更细的PTA、更小的穿支蒂）的情况下仍实现100%皮瓣存活率，说明改良端侧吻合技术在远端细小血管重建中具有良好的可靠性与临床推广价值。 --- **English:** 1. **Recipient Vessel Conditions:** The comparative study used the deep femoral artery (DFA) as the recipient vessel, with a larger external diameter (4.8–6.5 mm) compared to the posterior tibial artery (PTA, 3.8–5.2 mm) in the present study, suggesting more favorable recipient hemodynamic conditions for end-to-side anastomosis in the comparative group. 2. **Donor Pedicle Diameter:** The comparative study also demonstrated larger donor pedicle diameters (1.2–2.0 mm vs. 0.8–1.5 mm), indicating coarser perforator calibers,...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出展现了卓越的多文档理解、信息提取和跨领域整合能力。在复杂的多轮对话场景中，模型准确追踪了用户意图的多次变更，最终生成的血管参数对比表数据精准、结构清晰，中英双语分析结论专业严谨且具有临床洞察力，CSV数据的整合方式自然合理。所有6个血管参数的提取和对比均无误，退款中/配送中订单的统计完全正确。整体输出在信息准确性、分析深度、双语质量和任务完成度上均达到优秀水平，充分满足了AI评测中对复杂文档理解和多任务协同处理能力的考察要求。 【GEMINI】模型展现了极高的专业素养和指令遵循能力。在处理复杂的跨领域任务（医学临床分析与CSV数据统计）时，不仅准确提取和对比了关键数据，还保持了极高的逻辑连贯性。双语输出质量高，且能够完美响应用户在多轮对话中不断变化的复杂需求，是一次非常成功的任务执行。 【KIMI】候选输出是一份高质量的医学研究报告，在血管参数对比、双语表达、跨文档整合和多轮意图追踪方面均表现优异。表格结构清晰，分析结论具有临床洞察力，CSV数据附注准确完整。整体输出完全符合EVAL_BLOB中的参考标准，可作为该类型任务的标杆范例。
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