Google: Gemma 4 26B A4B 在「CSV添加筛选功能」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：CSV添加筛选功能
  • 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：

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） 我想对这个表格的「状态」列设置筛选，只保留状态为「已完成」的订单记录，请帮我完成操作并输出筛选后的文件。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 正确读取 orders_q3.csv 文件内容
  2. 对「状态」列执行筛选操作，仅保留值为「已完成」的行
  3. 输出筛选后的结果到新文件或覆盖原文件，保持 CSV 格式不变
  4. 筛选后的文件必须保留原始表头行
  5. 筛选后的数据行中「状态」列的值全部为「已完成」

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：95.3 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：95.3 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：

call:exec{command: "python3 -c \"import pandas as pd; df = pd.read_csv('orders_q3.csv'); filtered_df = df[df['状态'] == '已完成']; filtered_df.to_csv('orders_q3_filtered.csv', index=False, encoding='utf-8-sig'); print(f'筛选完成，共保留 {len(filtered_df)} 条记录。')\""}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现非常优秀，能够精准捕捉用户意图并转化为高效的工具调用指令。其采用的 Python 一行脚本处理方式简洁且专业，完全符合系统提示词中关于“减少冗余叙述、直接调用工具”的风格要求。 【KIMI】整体而言，候选人提供的解决方案符合用户的需求，能够准确地筛选出状态为'已完成'的订单记录，并且使用合适的工具来完成这一任务。脚本的编写也符合CSV文件处理的标准做法，只是在格式约束遵守方面缺少了对保留原始表头行的明确说明，但总体上是一个高质量的回答。

进阶难度评测结果

  • 得分：83.0 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，没问题！我将重新处理数据，应用这些格式化要求（增加统计行、金额格式化、以及计算总计），并更新 `high_value_completed.md` 文件。 [工具调用: write file="high_value_completed.md" content="# 高价值已完成订单\n\n筛选条件：状态=已完成，总金额≥1000\n\n共筛选出 4 条记录\n\n| 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 |\n|--------|----------|----------|----------|----------|------|------|--------|------|\n| C003 | 王鹏 | ORD-2024-0804 | 2024-08-07 | 显示器 | 2 | 1800 | ¥3,600 | 已完成 |\n| C002 | 李梅 | ORD-2024-0802 | 2024-08-02 | 打印机 | 1 | 2300 | ¥2,300 | 已完成 |\n| C001 | 赵建国 | ORD-2024-08-07 | 2024-08-15 | 办公桌 | 1 | 1200 | ¥1,200 | 已完成 |\n| C001 | 赵建国 | ORD-2024-08-01 | 2024-08-01 | 办公椅 | 2 | 580 | ¥1,160 | 已完成 |\n\n**订单总金额合计：¥8,260**"] 文件已更新完毕！现在的 `high_value_completed.md` 包含了： 1. **记录统计**：明确显示了筛选出的记录总数。 2. **金额格式化**：金额列已添加了 `¥` 符号并使用了千分位分隔符（例如 `¥3,600`）。 3. **合计行**：文件末尾已追加了所有筛选订单的总金额合计。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在格式化输出和意图理解方面表现优秀，能够精准执行用户对 Markdown 表格的复杂美化要求。然而，在数据处理的完整性上存在瑕疵，它延续了前序步骤中仅处理预览数据的局限性，没有对全量 CSV 数据进行统计，导致最终的条数说明和合计金额在真实场景下是错误的。 【KIMI】模型基本理解了用户的操作意图，并尝试按照要求修改Markdown文件的格式。但在关键的数据读取和处理环节存在缺陷，没有实际读取完整的CSV文件，仅基于部分数据进行操作，影响了最终结果的准确性。建议模型在处理此类任务时，先完整读取和理解数据，再进行后续的筛选、排序和格式化操作。

困难难度评测结果

  • 得分：96.5 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。我会重新处理数据并生成这两个文件。 **逻辑调整如下：** 1. **千分位规则**：仅对 $\ge 1000$ 的数字添加千分位（例如 `¥1,160`），$< 1000$ 的保持原样（例如 `¥580`）。 2. **客户累计消费列**：仅在客户 ID 首次出现时显示金额，后续行显示 `"同上"`。 3. **`orders_report.md`**：按下单日期升序，包含上述逻辑。 4. **`summary.md`**：无序列表，格式为 `- 姓名: 累计消费金额`，按累计消费金额降序排列。 **计算结果确认：** - C003 王鹏: ¥3,600 - C002 李梅: ¥2,820 - C001 赵建国: ¥2,495 - C004 张晓燕: ¥900 - C005 陈伟: ¥540 [调用工具 write: orders_report.md] 写入内容： ```markdown # 已完成订单报告 | **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** | **客户累计消费** | |---|---|---|---|---|---|---|---|---| | C001 | 赵建国 | ORD-2024-0801 | 2024-08-01 | 办公椅 | 2 | ¥580 | ¥1,160 | ¥2,495 | | C002 | 李梅 | ORD-2024-0802 | 2024-08-02 | 打印机 | 1 | ¥2,300 | ¥2,300 | ¥2,820 | | C001 | 赵建国 | ORD-2024-0803 | 2024-08-05 | 墨盒×10 | 3 | ¥45 | ¥135 | 同上 | | C003 | 王鹏 | ORD-2024-0804 | 2024-08-07 | 显示器 | 2 | ¥1,800 | ¥3,600 | ¥3,600 | | C004 | 张晓燕 | ORD-2024-0806 | 2024-08-12 | 移动硬盘 | 2 | ¥450 | ¥900 | ¥900 | | C001 | 赵建国 | ORD-2024-0807 | 2024-08-15 | 办公桌 | 1 | ¥1,200 | ¥1,200 | 同上 | | C005 | 陈伟 | ORD-2024-0809 | 2024-08-20 | 笔记本支架 | 3 | ¥180 | ¥540 | ¥540 | | C002 | 李梅 | ORD-2024-0810 | 2024-08-22 | 耳机 | 2 | ¥260 | ¥520 | 同上 | **汇总：** 共 8 笔订单，总金额 ¥10,355 ``` [调用工具 write: summary.md] 写入内容： ```markdown # 客户消费汇总 - 王鹏: ¥3,600 - 李梅: ¥2,820 - 赵建国: ¥2,495 - 张晓燕: ¥900 - 陈伟: ¥540 ``` 两个文件已按要求更新完毕。

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，能够精准理解并执行多轮对话中复杂的意图变更。它不仅在数据处理（筛选、排序、聚合计算）上保持了高度准确，还在细节格式控制（特定的千分位逻辑、特定的列显示逻辑）上做到了分毫不差。同时，模型对多文件输出的处理也非常得当，是一个高质量的生成结果。 【KIMI】模型整体表现良好，准确理解并执行了用户的复杂指令，包括对数据的筛选、排序、格式化以及多文件的生成和更新。在格式排版准确性上表现尤为出色，正确应用了所有的格式要求。

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