Reddit：Claude Sonnet 5.5 与 Claude Opus 5.5 在相同 Skills 下的三次运行对比

一句话结论

在作者选取的 3 个 Addy Osmani agent-skills、较小任务集和各模型默认 Claude Code effort 下，Sonnet 5.5 在无 skill 的 Git workflow 测试中已达到 Opus 5.5 加 skill 后的分数，但三次运行波动明显，且由 Opus 5 作为 judge model，因此不能据此证明两种模型通用能力相同。

适用场景

• 适合判断的任务：代码审查、Git workflow、文档/ADR 这三类流程型 Agent 任务中，Skills 对 Sonnet 5.5 与 Opus 5.5 的局部影响、生成结果波动和粗略成本差异。

• 不适合外推的任务：复杂推理、并发调试、隐藏跨模块约束、开放式研究、其他 Skills 或大规模生产任务；也不能把一个 judge model 的 rubric 分数当作客观质量分数。

• 适用的模型版本：Claude Sonnet 5.5 与 Claude Opus 5.5；作者另在评论中提到 Sonnet 5 和旧版 Claude Code 的历史结果，但主测试比较的是两个 5.5 模型。

• 测试环境或客户端：Claude Code；3 个来自 Addy Osmani agent-skills repo 的 skill：code review、Git workflow、docs/ADRs。每个模型分别在有 skill 和无 skill 条件下处理相同任务。

• 推荐的推理档位和参数：原帖没有手动设置 effort，两个模型均使用各自在 Claude Code 中的默认设置；由于默认值不同，不能把结果视为相同 effort 的公平对照。

测评方法

作者在 Sonnet 5.5 发布后，用 3 个 Skills 对 Claude Sonnet 5.5 和 Claude Opus 5.5 做比较。每个模型执行相同任务，分别测试“不加载 skill”和“加载 skill”；整套测试重复 3 次。答案由 Opus 5 按 rubric 评分。作者提供了 Git workflow 的三次分数，并报告了 code review、docs/ADRs 的范围和运行波动。

作者在原帖中明确列出以下限制：只有 3 个 skill、任务集较小、由另一个模型负责评分，而且没有把两个模型的 effort 固定到同一个值，均保留 Claude Code 默认设置。作者还强调同一模型、同一任务和同一设置的分数也会变化，因此不信任单次运行。

原帖评论补充说明，作者对每个答案进行了三次独立 rubric 评分，并设置了“结果不足以判断”的结论，不强行排名。作者还说，之前报告中把保存的答案交给另一个 grader 复评时，51 个分数中有 50 个仍落在同一结论一侧；但作者没有为本帖中 0.83 到 0.71 的具体答案拆分生成波动和评分波动。

关键结果

Git workflow：每个模型各三次运行

分数顺序为第 1、2、3 次运行；分数来自原帖所述的 Opus 5 judge model。

作者的直接观察是：Opus 5.5 在 Git workflow 上需要该 skill 才达到 Sonnet 5.5 无 skill 的分数；对 Sonnet 5.5 来说，该 skill 在这组任务上几乎没有改变分数。加载 skills 后，作者在 3 个 skill 的 3 次运行中都无法凭输出分辨两个模型。

运行波动

• 在 code review 无 skill 的一个比较中，Opus 5.5 三次分数为 0.83 / 0.86 / 0.71；作者称旧版 Claude Code 在上一周同类测试曾得到 0.68。

• 原帖称，9 次比较中有 5 次会因查看哪一次运行而改变结论。

• 作者评论补充：带 skill 的 code review 中，两个 5.5 模型大约在 0.89–0.91；docs/ADRs 任务中，Sonnet 5 为 0.60–0.70、Sonnet 5.5 为 0.78–0.85、Opus 5.5 为 0.65–0.85，均随运行变化。作者称 Sonnet 5.5 在 docs 任务上有 3 次中的 2 次超过 Sonnet 5。

估算成本

作者估算生成答案的 API 成本为：

原帖没有给出请求级 token、价格表、缓存命中、任务数量或成本计算脚本，因此这两个数只能作为作者在其环境下的估算。

原始数据

主测试设计

可见的复核材料

原帖称所有数字和原始文件位于作者提供的开放源码工具报告中。本文只核对并使用 Reddit 原帖及其可见评论，没有打开该外部报告链接，也没有把报告中未在原帖展示的材料计入结果。

结论与边界

这项测试支持一个局部结论：在流程性 Skills 和较小任务集上，Sonnet 5.5 的无 skill 结果可以达到 Opus 5.5 加同一 skill 的 Git workflow 分数；在作者的三次运行中，加载 skill 后没有凭输出观察到两个 5.5 模型的明显差异。结果同时显示，单次运行可能改变结论，模型生成波动是实际选型时需要测量的变量。

测试不能说明 Sonnet 5.5 和 Opus 5.5 的通用能力相同。任务只覆盖 3 个 skills，任务规模较小；judge model 是 Opus 5，分数来自 rubric 而不是人工盲评或可公开复算的自动评分脚本；两个模型使用各自 Claude Code 默认 effort，模型能力和推理设置没有隔离。Git workflow 的多个 0.85–0.86 分数还可能受到 rubric 上限影响，原帖评论也提出了这一点。

成本数字同样不能直接外推到其他请求。原帖没有披露完整任务数、输入和输出 token、缓存、价格版本、重试、工具调用或成本计算过程。若要据此选型，应在自己的任务集上固定模型、effort、工具和评分器，至少重复三次，并分别报告生成波动与 judge 复评波动。

复现说明

要复现原帖主测试，至少需要取得相同的 3 个 Skills、相同任务集和 Claude Code 版本，分别运行 Sonnet 5.5 与 Opus 5.5 的有 skill / 无 skill 条件，每种条件重复 3 次，并使用同一 rubric 和 Opus 5 judge。为解决原帖暴露的混杂因素，还应固定两个模型的 effort，保存全部原始答案，隐藏模型名后重复评分，并记录输入、输出、工具调用、重试、缓存和成本。

原帖本身未公开足以让读者仅凭 Reddit 页面完整重跑的任务清单、skill 版本、rubric、judge prompt、API 参数和原始输出，因此本记录将其归为有明确方法和部分结果的可复现测试，而不是完整独立复现。