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。
科研视角：Claude 与 Codex 的高效实战准则
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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。