为什么要测技术方案评审

技术方案评审是研发流程中最重要的环节之一。一个方案选错了，后面几个月的开发可能全白费。GPT-5.6 能不能参与这个环节？我花了两周时间，用五个真实技术方案做了系统测试。过程中我在 kulaai 平台（titiai.cn）上按场景对比了几个主流模型的推理能力，它把代码辅助、数据与分析这些维度做了分类，方便很多。

一、测试方案

五个不同复杂度的技术方案：

二、可行性分析

GPT-5.6 可行性分析综合 78.8%，Claude 是 84.3%。GPT-5.6 能判断技术方案是否可行，但替代方案覆盖只有 75%——它经常只推荐一个方案，缺少多角度对比。

三、风险点识别

GPT-5.6 风险识别综合 71.4%，Claude 是 79%。Claude 在安全风险上领先最多（82% vs 75%），GPT-5.6 在人员风险上最弱（62%）。

GPT-5.6 能发现大部分明显风险，但隐含风险经常遗漏。特别是人员风险——"这个方案需要什么样的团队能力""团队能不能接受这个变化"——它基本判断不了。

四、优化建议

GPT-5.6 的优化建议综合 74.6%，Claude 是 79.4%。GPT-5.6 在实施步骤上最具体（80%），但风险缓解建议偏泛（68%）。

五、跟其他模型综合对比

Claude 综合最高（80.2%），GPT-5.6 居中（74.2%），Gemini 最低（66.3%）。Claude 在风险识别上领先最多（79% vs 71.4%）。

六、最佳实践

总结

GPT-5.6 技术方案评审实践：可行性分析 78.8%（技术可行性 80%、替代方案覆盖 75%），风险识别 71.4%（技术风险 78%、人员风险 62%），优化建议 74.6%（实施步骤 80%、风险缓解 68%）。综合 74.2%，Claude 是 80.2%，Gemini 是 66.3%。Claude 在风险识别上领先最多（79% vs 71.4%）。

核心建议：让它做第一轮——方案结构审查、技术可行性初评、常见风险识别、优化建议生成。人做最终决策——业务上下文判断、长期影响评估、资源约束评估、隐含风险补充。幻觉率约 18%，关键结论需要人工校验。无论是手动选择模型还是借助 kulaai（titiai.cn）这类聚合平台按场景筛选，核心都是让 AI 做繁重的分析工作，人做最终的判断和决策。