GPT-5.6 Sol 与 GPT-6.1 Sol 重构对比：七步验证再选型

重构最危险的结果，不是代码没有变漂亮，而是代码更漂亮了，行为却悄悄改变。比较 GPT-5.6 Sol 与 GPT-6.1 Sol，应把问题从“哪个更新”改成“哪个能以更少的人工修正完成这次重构”。没有同条件的实测记录，就不应断言某个模型更准确、更快或更便宜。

1. 选一项边界清晰的真实任务

从现有仓库挑一个有维护痛点、又能独立验证的模块。例如，将订单处理函数拆成参数校验、折扣计算和持久化三个部分，同时保持公开接口、异常类型和数据库写入顺序不变。不要同时要求升级框架、修复业务缺陷和全面重命名，否则很难判断差异来自哪里。

为两个模型准备同一提交、同一任务说明和同一组可用工具。最好分别创建独立工作目录，避免后运行的模型读到前一个模型留下的修改。

2. 先冻结行为，再允许改结构

已有测试通常只覆盖开发者记得检查的路径。先补上行为刻画测试，记录当前实现面对空订单、重复请求、折扣边界和写入失败时的表现。即使某个旧行为看起来不合理，也应先保留，再另开修复任务。

• 明确返回值、异常和外部调用的可观察结果。
• 检查事务边界、调用顺序以及重复执行的副作用。
• 区分真正的接口契约与不必固定的内部实现。

两个模型都必须通过同一份独立保留的测试。不能让模型通过修改预期值，把行为变化包装成测试通过。

3. 使用一致的输入与执行条件

在 CodeRelay Hub 中，可以通过统一入口 https://api.coderelayhub.com 接入两个模型，并在兼容的 OpenAI SDK 工作流中组织请求。平台按量付费，但具体模型标识、参数支持和费用，应以当前控制台及接口说明为准，不要直接把展示名称当作接口标识。

尽量固定上下文、工具权限、输出上限和重试规则；对于两者不共同支持的参数，不要强行照搬。记录实际返回的模型标识与用量。若测试中途切换了配置，应把它视为另一轮实验，而不是混入原结果。

4. 先比较计划，再比较补丁

第一轮只要求阅读代码并给出计划，不允许修改文件。统一要求列出行为约束、拟修改文件、主要风险和验证命令。重点看模型是否识别了隐藏耦合，例如折扣计算依赖加载顺序，或日志记录承担了审计职责。

第二轮再允许执行计划，并限制修改范围。观察 GPT-5.6 Sol 与 GPT-6.1 Sol 是否遵守边界：有没有顺手调整无关格式、增加不必要的抽象，或在没有证据时引入新依赖。计划写得流畅，不代表补丁值得合并。

5. 把验证拆成三个关口

第一关运行格式检查、静态检查和现有测试；第二关运行新增的行为刻画测试；第三关人工审查关键路径。涉及数据库或外部服务时，还应在隔离环境检查调用次数、事务提交和失败回滚，不能只看模拟对象是否收到调用。

如果模型生成了新测试，要特别检查测试是否仅仅复述新实现。一个有效的边界用例，应该有独立的业务依据，而不是因为模型写出了某种分支，就把该分支的结果当成正确答案。

6. 比较完成成本，而非首轮观感

为每次运行记录实际费用、耗时、失败检查、人工修正内容和追加对话次数。将人工审查与修复时间单独列出，避免用较低的接口费用掩盖较高的维护负担。小补丁也不天然更好，关键是每处修改是否必要且容易解释。

如果 GPT-5.6 Sol 已稳定完成局部拆分，而 GPT-6.1 Sol 没有减少审查或修复工作，就没有必要仅因名称更新而切换。反过来，如果后者在跨文件依赖处理上持续减少返工，其额外开销才有讨论价值。这些都是需要验证的选型条件，不是预设结论。

7. 按任务形成结论，并保留回滚点

不要从一次成功推导出全面胜出。再选择几项不同类型的重构，例如提取纯函数、整理依赖边界和拆分跨模块流程，分别保存提示、补丁与检查结果。结论应写成“在哪类任务、哪些约束下更合适”，而不是笼统的模型排名。

合并时保持提交可审查、可回滚，敏感业务继续遵循原有发布流程。模型负责提出和执行修改，测试与工程审查负责提供合并依据；这条责任边界不应随着模型版本改变。

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