哪个模型写的提交信息最清楚？用六步找到适合团队的答案

哪个模型写的提交信息最清楚？不能只看谁的句子更顺。真正清楚的信息，应让维护者不用重新阅读全部差异，也能知道改了什么、为何修改，以及有什么影响。与其凭印象选冠军，不如按下面六步验证。

1. 先定义什么叫清楚

标题应说出具体行为，而非笼统宣布“优化代码”。正文解释必要的原因和边界，不逐行复述实现。对于差异中看不出的业务动机，模型应留白或提问，不能补写一个貌似合理的故事。

2. 准备同一份真实材料

从仓库挑选缺陷修复、重构和兼容性变更，分别保留已暂存差异、相关上下文及必要的需求说明。提交前先检查是否包含密钥或用户数据。比较时，各模型必须收到同样的材料，避免把上下文差异误认为能力差异。

3. 固定提示，再换模型

可以先比较 Claude Sonnet 5.5 与 GPT-6.1 Sol，但不预设赢家。通过 CodeRelay Hub 的统一入口切换模型，能减少接入调整；请求仍需确认具体模型支持的参数。

提示模板：“根据以下已暂存差异生成中文提交信息。标题说明主要行为，正文仅补充必要原因、影响和兼容性变化。不得虚构测试结果或需求背景；证据不足时明确指出。只输出一个版本。”

4. 用具体例子识别空话

假设差异只为重试间隔增加上限。“优化重试逻辑，提升系统稳定性”没有交代实际行为，还暗示了未经验证的效果。更清楚的标题是“为重试间隔设置上限”。只有需求说明提供了依据，正文才应解释为何需要这个上限。

5. 匿名比较，而非挑最好的一次

• 准确性：是否把局部修改说成全面修复？
• 信息量：是否指出关键行为或接口变化？
• 可核验性：每项结论能否在材料中找到依据？
• 编辑成本：维护者需要删改多少内容才能提交？

隐藏模型名称，让维护者独立选择更清楚的版本，并记录修改原因。不要只保留某个模型偶然生成的佳作；应观察它在不同类型变更上的表现。

6. 让结果进入日常流程

优先选择事实准确、人工修改少的模型，而不是措辞最华丽的模型。如果结果接近，再比较实际等待时间和调用成本。生成后仍由作者核对差异与标题；涉及兼容性或数据迁移时，必须人工确认影响范围。

打开一个免费工作区，开始比较。