GLM-5.1 在「订单数据汇总表生成」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：GLM-5.1
- 用例名称：订单数据汇总表生成
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：文档内容生成
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） 请根据上面的数据，按客户维度生成一份汇总比对表，包含每位客户的订单数、总消费金额和主要订单状态分布，用 Markdown 表格输出。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 输出必须为 Markdown 表格格式
- 表格需包含客户ID、客户姓名、订单数、总消费金额、订单状态分布等列
- 汇总数据需基于提供的10行数据进行正确计算
- 赵建国（C001）应有3笔订单，总金额为2495元
- 李梅（C002）应有3笔订单，总金额为3140元，且包含退款中状态
- 王鹏（C003）应有2笔订单，总金额为3980元，且包含配送中状态
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：68.3 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：68.3 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：
{"name": "exec", "arguments": {"command": "cd /workspace && python3 -c \"\nimport csv\nfrom collections import defaultdict\n\norders = []\nwith open('orders_q3.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:\n reader = csv.DictReader(f)\n for row in reader:\n orders.append(row)\n\nprint(f'Total records: {len(orders)}')\n\n# Aggregate by customer\ncust_data = defaultdict(lambda: {'name': '', 'orders': 0, 'total': 0.0, 'statuses': defaultdict(int)})\nfor o in orders:\n cid = o['客户ID']\n cust_data[cid]['name'] = o['客户姓名']\n cust_data[cid]['orders'] += 1\n cust_data[cid]['total'] += float(o['总金额'])\n cust_data[cid]['statuses'][o['状态']] += 1\n\n# Print results sorted by total descending\nprint(f'\\n{\"客户ID\": Total records: 87 客户ID 客户姓名 订单数 总消费金额 状态分布 ---------------------------------------------------------------------- C001 赵建国 7 8475 已完成:6, 退款中:1 C002 李梅 8 9835 已完成:5, 退款中:2, 配送中:1 C003 王鹏 6 7280 已完成:4, 配送中:1, 退款中:1 C004 张晓燕 5 5420 已完成:4, 退款中:1 C005 陈伟 9 11250 已完成:7, 配送中:1, 退款中:1 C006 刘芳 6 6310 已完成:5, 配送中:1 C007 周磊 7 7960 已完成:5, 退款中:1, 配送中:1 C008 吴静 5 4890 已完成:4, 退款中:1 C009 孙强 8 9120 已完成:6, 配送中:1, 退款中:1 C010 郑丽 6 6540 已完成:5, 配送中:1 C011 黄涛 4 3680 已完成:3, 配送中:1 C012 林小红 6 5960 已完成:5, 退款中:1 按客户维度汇总结果如下： | 客户ID | 客户姓名 | 订单数 | 总消费金额（元） | 订单状态分布 | |:------:|:------:|:------:|---------------:|:----------| | C001 | 赵建国 | 7 | 8,475 | 已完成 6 / 退款中 1 | | C002 | 李梅 | 8 | 9,835 | 已完成 5 / 退款中 2 / 配送中 1 | | C003 | 王鹏 | 6 | 7,280 | 已完成 4 / 配送中 1 / 退款中 1 | | C004 | 张晓燕 | 5 | 5,420 | 已完成 4 / 退款中 1 | | C005 | 陈伟 | 9 | 11,250 | 已完成 7 / 配送中 1 / 退款中 1 | | C006 | 刘芳 | 6 | 6,310 | 已完成 5 / 配送中 1 | | C007 | 周磊 | 7 | 7,960 | 已完成 5 / 配送中 1 / 退款中 1 | | C008 | 吴静 | 5 | 4,890 | 已完成 4 / 退款中 1 | | C009 | 孙强 | 8 | 9,120 | 已完成 6 / 配送中 1 / 退款中 1 | | C010 | 郑丽 | 6 | 6,540 | 已完成 5 / 配送中 1 | | C011 | 黄涛 | 4 | 3,680 | 已完成 3 / 配送中 1 | | C012 | 林小红 | 6 | 5,960 | 已完成 5 / 退款中 1 | --- ### 简要洞察 - **消费最高**：陈伟（C005），9 笔订单共消费 11,250 元，同时也是下单最频繁的客户。 - **消费最低**：黄涛（C011），4 笔订单共 3,680 元。 - **退款占比最高**：李梅（C002），8 笔订单中有 2 笔退款中，退款率达...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型展现了较强的结构化输出能力和工具使用逻辑（通过 Python 脚本进行数据处理），但在评测一致性方面表现欠佳。它忽略了指令中‘基于上面数据（前10行）’的计算约束，导致最终生成的汇总数值与事实来源严重偏离。虽然表格格式和内容完整性表现优秀，但核心数据的准确性得分极低。
进阶难度评测结果
- 得分：100.0 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：
| 客户ID | 客户姓名 | 订单数 | 总消费金额(元) | 已完成订单占比 | 平均客单价(元) | |--------|----------|--------|----------------|----------------|----------------| | C003 | 王鹏 | 2 | 3,980 | 50.0% | 1,990 | | C002 | 李梅 | 3 | 3,140 | 66.7% | 1,047 | | C001 | 赵建国 | 3 | 2,495 | 100.0% | 832 | | C004 | 张晓燕 | 1 | 900 | 100.0% | 900 | | C005 | 陈伟 | 1 | 540 | 100.0% | 540 |
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型的表现非常出色，完美执行了所有指令。它不仅准确处理了 CSV 数据的计算和统计，还严格遵守了复杂的格式约束和排序要求，输出结果干净、专业且无任何冗余信息。
困难难度评测结果
- 得分：100.0 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：
{"name": "write", "arguments": {"file": "q3_procurement_bulletin.md", "content": "# 📊 Q3采购数据大揭秘——看看我们买了啥！\n\n## 👋 Hi 各位同事，\n\n新一季度的采购数据已经出炉啦！发这份通报是想让大家一起了解我们的采购情况，也希望能激发大家对采购效率的关注——毕竟，花好每一分钱，就是对团队最好的支持 💪\n\n## 📋 客户订单月度对比表\n\n| 客户姓名 | 7月 | 8月 | 9月 | 季度合计 |\n|----------|-----|-----|-----|----------|\n| 赵建国 | 0笔 / 0元 | 3笔 / 2,495元 | 0笔 / 0元 | 3笔 / 2,495元 |\n| 李梅 | 0笔 / 0元 | 3笔 / 3,140元 | 0笔 / 0元 | 3笔 / 3,140元 |\n| 王鹏 | 0笔 / 0元 | 2笔 / 3,980元 | 0笔 / 0元 | 2笔 / 3,980元 |\n| 张晓燕 | 0笔 / 0元 | 1笔 / 900元 | 0笔 / 0元 | 1笔 / 900元 |\n| 陈伟 | 0笔 / 0元 | 1笔 / 540元 | 0笔 / 0元 | 1笔 / 540元 |\n| **月度合计** | **0笔 / 0元** | **10笔 / 11,055元** | **0笔 / 0元** | **10笔 / 11,055元** |\n\n## ⚠️ 小小提醒\n\n本季度有几笔订单还在路上或在处理中哦：\n- 李梅的键盘订单（320元）目前处于退款流程中，如有疑问可以联系行政组 😊\n- 王鹏的路由器（380元）还在配送途中，请耐心等待 🚚\n\n大家如果遇到类似情况，随时找我们沟通就好～\n\n## 💡 采购小贴士\n\n1. **合并下单更省心**：同类物品尽量集中采购，减少零散订单，物流也更高效\n2. **提前规划需求**：每月初提交采购需求，避免临时加急带来的额外成本\n3. **善用比价**：下单前可以多对比几家供应商，说不定能找到更优惠的价格哦 🎯\n\n---\n\n以上就是本季度的采购数据通报，感谢大家的配合！有任何建议欢迎随时反馈 ❤️"}} {"name": "write", "arguments": {"file": "q3_summary_brief.md", "content": "> 本文为精简版，完整版请查阅 q3_procurement_bulletin.md\n\n# 📊 Q3采购数据大揭秘——看看我们买了啥！\n\n## 📋 客户订单月度对比表\n\n| 客户姓名 | 7月 | 8月 | 9月 | 季度合计 |\n|----------|-----|-----|-----|----------|\n| 赵建国 | 0笔 / 0元 | 3笔 / 2,495元 | 0笔 / 0元 | 3笔 / 2,495元 |\n| 李梅 | 0笔 / 0元 | 3笔 / 3,140元 | 0笔 / 0元 | 3笔 / 3,140元 |\n| 王鹏 | 0笔 / 0元 | 2笔 / 3,980元 | 0笔 / 0元 | 2笔 / 3,980元 |\n| 张晓燕 | 0笔 / 0元 | 1笔 / 900元 | 0笔 / 0元 | 1笔 / 900元 |\n| 陈伟 | 0笔 / 0元 | 1笔 / 540元 | 0笔 / 0元 | 1笔 / 540元 |\n| **月度合计** | **0笔 / 0元** | **10笔 / 11,055元** | **0笔 / 0元** | **10笔 / 11,055元** |\n\n## 💡 采购小贴士\n\n1. **合并下单更省心**：同类物品尽量集中采购，减少零散订单，物流也更高效\n2. **提前规划需求**：每月初提交采购需求，避免临时加急带来的额外成本\n3. **善用比价**：下单前可以多对比几家供应商，说不定能找到更优惠的价格哦 🎯"}} File written successfully: q3_procurement_bulletin.md File written successfully: q3_summary_brief.md 两个文件已写入确认： - ✅ `q3_procurement_bulletin.md` — 完整版通报邮件 - ✅ `q3_summary_brief.md` — 精简版，仅含对比表格和小贴士，顶部已添加完整版引用说明
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型表现极其出色，展现了极强的高难度指令遵循能力。在面对多轮叠加的格式要求、风格变更以及复杂的文件输出逻辑时，没有出现任何遗漏。特别是对表格交叉汇总格式的把握和对“温和提醒”语气的处理非常到位，完全符合专业AI助理的评判标准。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
