从需求到实现计划
向 GPT-6.1 Sol 说明用户问题、预期行为与约束，再整理成数据流、依赖关系和验收测试。把尚未确定的产品问题单独列出，避免在写代码时才发现关键规则没有说清。
GPT-6.1 Sol
把功能需求、代码改动或界面截图交给 GPT-6.1 Sol，梳理出可以继续推进的下一步。结合需求解释复杂逻辑，再形成实现计划、测试用例或技术文档。
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GPT-6.1 Sol 的核心能力
1.05M 上下文，把项目资料放在一起理解
GPT-6.1 Sol 的模型上下文窗口为 1,050,000 tokens，可结合需求、代码片段与相关笔记讨论任务。分析一项改动时，不必只看孤立的几行代码，也能同时考虑项目背景和约束。
最高 128K 输出，为详细说明留出空间
GPT-6.1 Sol 的最大输出预算为 128,000 tokens，适合展开代码解释、实现草稿和较长的技术文档。可以先确定结构，再逐部分细化，方便审阅每一步内容。
支持图片理解，结合截图和流程图讨论
GPT-6.1 Sol 支持文字与图片输入，并以文字回答。提供界面截图或流程图，指出需要关注的位置，就能围绕具体画面讨论问题、调整设计或整理实现清单。
用 GPT-6.1 Sol 拆解功能需求、审查代码、整理技术文档
围绕具体情况审查代码
提供函数或改动片段，说明它应该完成什么。让 Sol 分析缺失值、重复记录或重复提交等情况，再围绕必须保留的行为准备测试用例。
把零散笔记写成技术文档
将项目记录、访谈摘录或设计决策组织成一份清晰的草稿。GPT-6.1 Sol 可以帮助梳理论点、解释术语，并保留还没有结论的问题，方便同事接着讨论。
从手头的工作开始
说明你需要的结果
输入任务、目标受众和所需输出。附上相关需求或代码片段，让初稿有具体依据。
需要时添加视觉参考
使用图片附件按钮上传截图或示意图。此模型页最多接受五张 JPEG、PNG 或 WebP 图片，每张不得超过 20 MiB。
在已选定模型的对话中继续
选择“在 YouMind 中试用”，将提示词和参考资料带入已选定 GPT-6.1 Sol 的对话。模型页本身不会直接生成结果。
检查具体的修改结果
对照原始需求简报检查首份结果。提出明确的修改要求，并在使用前测试代码、核实事实性陈述。
GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 与 GPT-6 Sol 对比
三款模型都支持文字和图片输入。结合要完成的任务，了解它们的上下文容量、输出长度与推理方式。
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不同工作关注不同重点
关于 GPT-6.1 Sol，你可能想问
怎样用 GPT-6.1 Sol 把功能想法变成实现计划？
说明用户问题、预期行为和约束条件，要求先整理依赖、验收测试和尚未确定的问题。然后选择准备先实现的部分，继续细化。
GPT-6.1 Sol 能审查一段代码吗？
可以。提供代码、运行环境和预期行为，并补充理解这段代码所需的类型或依赖。最好要求指出具体问题，而不是只给一个整体评价。
GPT-6.1 Sol 能分析截图和流程图吗？
可以。它支持图片输入，能够讨论可见的布局、标注和关系。指出关注的区域，补充预期行为，再提出具体问题，例如哪一步流程不够清楚。
看不懂代码，怎样提问更容易理解？
先问函数的作用、每个输入的含义，再要求用一个具体例子走完整个流程。遇到仍不理解的分支或表达式，可以继续单独追问。
Sol 能帮我写测试用例吗？
可以提供预期行为和已经覆盖的情况，让它补充边界条件、失败路径及预期结果。写好后需要在项目中实际运行测试。
长篇技术文档应该怎样组织？
先明确读者和文档要回答的问题，再拟定目录，将相关材料分配到各个章节。按方便审阅的顺序逐节完成，比一次堆出长文更容易调整。
怎样让改写后的方案保留原意？
列出必须保留的事实、数字、术语和限制，再说明希望调整的语气与长度。可以要求附上主要修改点，方便检查有没有改变原意。
