Google: Gemma 4 26B A4B 在「跨表条件匹配公式」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: Gemma 4 26B A4B
  • 用例名称：跨表条件匹配公式
  • 测试类型：xsct-a
  • 评测维度：文档格式排版

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：

我有一个电子表格文件，包含两个工作表：「销售明细表」和「激励测算模型」。我想在「销售明细表」中添加一列，根据月份字段去匹配「激励测算模型」工作表中 D5:P45 区域对应的绩效基数，请帮我写出这个公式并说明操作步骤。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 给出的公式需要实现跨工作表的条件匹配查找功能
  2. 公式中需正确引用「激励测算模型」工作表及 D5:P45 区域
  3. 需要说明公式的填写位置和操作步骤
  4. 公式语法正确，可直接在电子表格中使用

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：85.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：85.7 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：

由于我无法直接看到你电子表格的具体列位置（例如“月份”在第几列，“绩效基数”要插入到哪一列），我将为你提供一个**通用且稳健的公式**，并假设一些常见的布局进行说明。 ### 1. 核心公式 假设： * **「销售明细表」**中，**月份**位于 **A列**（例如 A2, A3...）。 * **「激励测算模型」**中，月份标题（1月, 2月...）位于 **D4:P4** 这一行。 * **「激励测算模型」**中，对应的**绩效基数数据**位于 **D5:P45** 区域。 请在「销售明细表」的目标单元格中输入以下公式： ```excel =HLOOKUP(A2, '激励测算模型'!$D$4:$P$45, ROW(A2)-ROW($A$1)+1, FALSE) ``` *或者更推荐使用更现代、更强大的 **INDEX + MATCH** 组合（不容易因行数变动而报错）：* ```excel =INDEX('激励测算模型'!$D$5:$P$45, MATCH(某个匹配项, '激励测算模型'!$D$5:$D$45, 0), MATCH(A2, '激励测算模型'!$D$4:$P$4, 0)) ``` --- ### 2. 最优方案：INDEX + MATCH 公式详解 如果你的需求是：**根据「销售明细表」的月份，去「激励测算模型」的横向标题里找月份，再根据某种条件（如人员或类型）在纵向找行，最后取交点。** 但根据你的描述，你似乎只需要**根据月份取值**。如果「激励测算模型」的 D5:P45 区域内，每一列代表一个月份，每一行代表一个特定的维度（比如不同的产品或员工），那么公式如下： **假设公式逻辑：** 1. **横向查找：** 在 `D4:P4` 中找到与 `A2`（月份）匹配的列。 2. **纵向查找：** 在 `D5:D45` 中找到与当前行匹配的维度（假设维度在「销售明细表」的 B 列）。 **最终推荐公式：** ```excel =INDEX('激励测算模型'!$D$5:$P$45, MATCH(B2, '激励测算模型'!$D$5:$D$45, 0), MATCH(A2, '激励测算模型'!$D$4:$P$4, 0)) ``` --- ### 3. 操作步骤说明 请按照以下步骤进行操作： #### 第一步：确认数据结构 * 打开「激励测算模型」工作表，确认 **D4:P4** 是否是月份标题（1月、2月...）。 * 确认 **D5:P45** 是你要提取的数值区域。 * 确认 **D5:D45**（或对应的列）是否包含用于匹配的唯一标识（如姓名、产品代码等）。 #### 第二步：在「销售明细表」插入列 1. 在「销售明细表」中，找到你想放置“绩效基数”的位置。 2. 右键点击列标，选择**“插入”**，新建一列，并命名为“绩效基数”。 #### 第三步：输入公式 1. 点击新列的第一行数据单元格（假设是 `C2`）。 2. 将上述 **INDEX + MATCH** 公式复制进去。 3. **关键修改点：** * 将 `A2` 修改为你「销售明细表」中存放**月份**的单元格。 * 将 `B2` 修改为你「销售明细表」中存放**匹配维度**（如姓名）的单元格。 * 确保 `INDEX` 后面的区域使用了 `$` 符号进行**绝对引用**（如 `$D$5:$P$45`），这样下拉公式时范围才不会变。 #### 第四步：向下填充 1. 鼠标移动到该单元格右下角，当光标变成黑色实心十字 `+` 时。 2. **双击**或**向下拖动**，将公式应用到整列。 ### 💡 小贴士 * **格式一致性：** 请确保「销售明细表」里的月份格式（例如：`1月` 或 `2023/1/1`）与「激励测算模型」标题行的格式**完全一致**。如果一个是文本，一个是日期，公式会返回 `#N/A` 错误。 * **错误处理：** 如果怕找不到匹配项导致表格难看，可以用 `IFERROR` 包裹公式： `=IFERROR(INDEX(...), 0)` —— 找不到时显示 0。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现优秀，不仅给出了准确的跨表查找公式，还提供了非常详尽的操作步骤和贴心的错误处理建议。公式方案考虑了实际业务中可能存在的双向匹配场景，虽然比用户描述的略微复杂，但更具健壮性。唯一的瑕疵是 HLOOKUP 方案的行偏移建议略显生硬。 【KIMI】整体而言，该回答在理解用户需求和提供解决方案方面做得相对较好，但在公式准确性和操作步骤清晰度方面仍有改进空间。

进阶难度评测结果

  • 得分：86.0 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：

好的，我理解了。我们需要在公式中加入 `IFERROR` 函数来处理匹配不到的情况，并将错误值显示为 `--`。同时，我会通过代码逻辑来完成格式设置（加粗居中、两位小数、自动列宽）。 由于我无法直接通过“对话”操作你的本地 Excel 文件，我将为你提供一段 **Python 代码**。你可以直接在你的环境中运行它，或者如果你是在支持 Python 运行的环境中，我可以尝试为你执行（如果权限允许）。 这段代码使用了 `openpyxl` 库，这是处理 Excel 格式最常用的工具。 ```python import openpyxl from openpyxl.styles import Font, Alignment def process_sales_excel(file_path): # 加载工作簿 wb = openpyxl.load_workbook(file_path) if '业绩明细' not in wb.sheetnames or '激励测算模型' not in wb.sheetnames: print("错误：未找到指定的工作表，请检查文件名和表名。") return ws_detail = wb['业绩明细'] ws_model = wb['激励测算模型'] # 1. 确定「业绩明细」表的有效行数（从第2行开始） max_row = ws_detail.max_row # 设置G1表头 ws_detail.cell(row=1, column=7).value = "绩效基数" ws_detail.cell(row=1, column=7).font = Font(bold=True) ws_detail.cell(row=1, column=7).alignment = Alignment(horizontal='center') # 2. 写入公式并设置格式 # 公式逻辑：IFERROR(INDEX(...), "--") # 注意：Excel公式在openpyxl中写入时，如果需要读取结果，通常建议在Excel中打开后让Excel计算 # 这里我们写入公式字符串 for row in range(2, max_row + 1): cell = ws_detail.cell(row=row, column=7) # 构建公式 # MATCH(A2, 激励测算模型!A6:A45, 0) -> 匹配姓名 # MATCH(B2, 激励测算模型!D5:P5, 0) -> 匹配月份 formula = f'=IFERROR(INDEX(激励测算模型!$D$6:$P$45, MATCH(A{row}, 激励测算模型!$A$6:$A$45, 0), MATCH(B{row}, 激励测算模型!$D$5:$P$5, 0)), "--")' cell.value = formula # 设置数值格式（两位小数） # 注意：如果结果是 "--"，该格式不会生效，这符合预期 cell.number_format = '0.00' # 3. 设置G列自动列宽 (根据内容长度简单估算) # 由于公式本身很长，自动列宽建议基于公式长度或手动指定一个合理宽度 ws_detail.column_dimensions['G'].width = 15 # 保存文件 new_file = file_path.replace(".xlsx", "_已处理.xlsx") wb.save(new_file) print(f"处理完成！新文件已保存为: {new_file}") # 执行 process_sales_excel('销售业绩汇总.xlsx') ``` ### 逻辑说明： 1. **容错公式**：使用了 `=IFERROR(INDEX(...), "--")`。当 `MATCH` 函数找不到姓名或月份时，`INDEX` 会报错，此时 `IFERROR` 会捕获错误并返回你要求的 `--`。 2. **绝对引用**：在公式中，我将查找区域（如 `$D$6:$P$45`）使用了 `$` 符号进行了**绝对引用**。这样当你向下填充公式时，查找范围不会发生偏移。 3. **格式设置**： * **表头**：通过 `Font(bold=True)` 实现加粗，`Alignment(horizontal='center')` 实现居中。 * **数值格式**：通过 `number_format = '0.00'` 实现保留两位小数。 * **列宽**：Excel 的“自动列宽”在程序写入时比较复杂（因为程序不知道字体渲染后的实际像素宽度），代码中通过 `column_dimensions['G'].width = 15`...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现出极强的需求理解能力，给出的双条件匹配公式（INDEX+MATCH+IFERROR）完全符合 Excel 最佳实践。在格式处理上，模型通过自动化脚本提供了高精度的方案，尽管在“自动列宽”的实现上略有简化，且未能充分利用 OpenClaw 的工具环境进行直接操作，但整体提供的技术指引非常专业、准确且易于落地。 【KIMI】整体而言，候选人提供的解决方案在公式正确性和格式设置方面表现良好，但在操作步骤的清晰度和完整性方面有所欠缺，特别是在列宽自动适应内容的设置上。

困难难度评测结果

  • 得分：97.0 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：

没问题，我已经根据您的最新需求更新了完整的执行方案。在正式操作前，请您确认以下细节是否完全符合您的预期： ### 🛠 最终执行方案清单 #### 1. 公式设置 (Formula) * **目标单元格**：`销售业绩明细` 表的 **G2** 单元格。 * **公式内容**： ```excel =VLOOKUP(B2, '激励测算模型'!$D$5:$F$45, 3, 0) ``` *解析：根据 B2 的月份，在「激励测算模型」的 D5:F45 区域查找，并返回第 3 列（即 F 列“标准基数”）的值。使用绝对引用 `$` 确保向下填充时查找范围固定。* * **填充范围**：从 G2 开始向下填充至数据最后一行。 #### 2. 基础格式设置 (Basic Formatting) * **数值格式**：将 G 列（除表头和汇总行外）的单元格格式设置为 **`#,##0`**（千分位整数）。 * **列宽设置**：将 G 列的列宽统一设置为 **`15`**。 * **表头样式 (G1)**： * 文字：**加粗** * 对齐：**水平居中** * 填充颜色：**浅蓝色 (#B4C6E7)** #### 3. 条件格式设置 (Conditional Formatting) 针对 G 列的数据区域（G2 至数据末尾）： * **规则 A (高额奖励)**：若单元格值 **> 10,000** $\rightarrow$ 设置为 **红色 + 加粗**。 * **规则 B (低值提醒)**：若单元格值 **< 3,000** $\rightarrow$ 设置为 **绿色 (#008000) + 斜体**。 #### 4. 汇总行设置 (Summary Row) 在 G 列数据最后一行的下方插入一行： * **内容**：`=SUM(G2:G[最后一行])` * **样式**： * 文字：**加粗** * 边框：**顶部双线边框 + 底部双线边框** --- **请确认以上方案。如果您觉得没问题，请回复“开始执行”，我将立即为您完成所有设置。**

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】该大模型表现极佳，展现了专业的Excel操作指引能力。它不仅准确捕捉了用户在对话过程中反复修改的复杂需求，还在公式编写上体现了极高的专业性（如主动添加绝对引用以防填充出错）。格式描述精确到十六进制颜色代码和具体的边框样式，输出结构清晰，是一份高质量的评测答卷。 【KIMI】整体而言，候选人表现出了优秀的理解和执行能力，能够准确把握用户需求的变化，并提供了详细、准确的操作步骤清单。

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