最近有人总结了一套使用 GPT-5.6 Sol 的实践指南，核心观点就一句话：规…

最近有人总结了一套使用 GPT-5.6 Sol 的实践指南，核心观点就一句话：规划可高，执行要轻，约束先行。

这条推文来自评论区的高赞内容汇总，主要讲的是怎么避免在使用高级模型时「过度工程化」。

几个关键原则：

1. 先复述意图再动手。让 AI 重复你的需求、范围、非目标和验收标准，确保理解一致后再开工。
2. 规划和执行分开。用高能力模型做架构规划，用轻量模型做具体执行，别一刀切全用最贵的。
3. 禁止全程 Ultra 模式。不要让 AI 一上来就用最复杂的方案，简单够用永远优先。
4. 不可逆操作必须等确认。删除、覆盖、发邮件这类操作，没有人工确认别放行。
5. 完成前检查三件事：测试跑通了、改动范围小、没有多余的抽象层。

作者还提到一个很实际的思路：让 Grok 4.6 基于这些高置信度内容生成了一份 Agents.md 配置文件，相当于把这套最佳实践固化成 AI 的行为准则。

这其实反映了一个趋势：随着 AI 模型能力越来越强，真正的瓶颈不再是「AI 能不能做」，而是「怎么让 AI 不做过头」。约束设计本身就是一种工程能力。