為什麼在 GPT 5.6 Sol 模型下，使用 Superpower Skill 框架反而會導致開發效率下降？

根據文章分析，開發效率下降的核心原因在於 GPT 5.6 Sol 的模型特性與舊有框架之間的衝突。過去開發者習慣使用 Superpower 這類結合了測試驅動開發 (TDD) 與軟體設計文件 (SDD) 的技能框架，目的是透過嚴格的步驟拆解與循環測試來防止模型產生幻覺或偏離主題。然而，GPT 5.6 Sol 本身已具備卓越的自主規劃能力與長時執行能力，能夠在背景自行建立清晰的執行路徑。當開發者強迫模型套用 Superpower 繁瑣的工作流時，會產生以下負面影響：

1. 冗餘步驟：系統必須在模型原有的思考脈絡之外，額外執行大量指令要求的測試與實作步驟。
2. Token 消耗：過度的外部干預大幅增加了不必要的 Token 支出，提升了開發成本。
3. 邏輯中斷：框架的死板限制打斷了模型原生的高效邏輯，反而導致最終產出的程式碼品質下降。

這種現象顯示，當底層模型進化到具備高度自主性時，過於細緻的外部干預反而會成為效能瓶頸，這也與 OpenAI 官方建議給予「高階目標」而非「步驟控制」的趨勢相符。