用 GPT-5.6 两个月，发现它改变的不只是写代码的速度，而是整个研发流程的重心在转移。以前 70% 的时间花在写代码上，现在 70% 的时间花在审查和决策上。最近在（titiai.cn）上对比了几个模型，这个变化在 GPT-5.6 上最明显。
执行层：重复性的事快了
测试生成从 2 小时缩短到 15 分钟，文档编写从 1 小时缩短到 15 分钟，注释补全从 30 分钟缩短到 5 分钟。以前最不想干的活现在效率最高。
但快不等于可以直接用。它生成的代码并发场景下有 30% 概率有问题，边界条件也经常遗漏。执行层加速了，验证层反而要加强。
审查层：从逐行看变成先扫后审
以前代码审查是人工逐行看，效率低容易漏。现在先让 GPT-5.6 快速扫描，5 分钟搞定常见问题，再人工深度审查关键模块。
它能发现 70-80% 的常见问题——边界条件遗漏、并发风险、风格不一致。剩下 20-30% 需要人来判断，特别是业务逻辑是否合理、架构决策是否正确。
Claude 4.8 扫描速度更快，适合日常快速审查。GPT-5.6 深度分析更强，适合关键模块。两者搭配效率最高。
决策层：AI 给选项，人做决定
GPT-5.6 在需求拆解上最强，三轮迭代后质量从 50 分到 90 分。技术方案也能给多方案对比，分析每个方案的优缺点。
但工时预估不靠谱，业务优先级会偏。这两个必须人工校准。它按技术复杂度排优先级，你按业务价值排，两者结合才是对的。
决策层的核心变化是：AI 提供了更全面的信息和更多选项，但最终判断还是人的。
一个核心感受
以前研发流程的瓶颈是"写代码太慢"，现在瓶颈变成了"审查和决策太慢"。GPT-5.6 把执行层的时间压缩了，但审查和决策的时间反而需要更多——因为你要判断它给的东西对不对。
研发流程的重心在从"执行"转向"审查和决策"。用好这个变化的团队会比不用的快很多，但前提是审查流程要建好，决策责任要有人扛。
