本文分享了科研人员在使用 Claude 和 Codex 时的实战准则。作者强调需明确需求以精准选型，利用 Git 管理和目录隔离来限定 AI 生成范围，并坚持最简原则以降低心智负担。同时，提倡将解决方案和踩坑经验沉淀为文件，构建可复用的“记忆库”，从而最大化 AI 工具的效率。 原文链接：Linux.do
