AI编程的数据分析代码投稿前checklist
AI 正在改变科研数据分析程序的开发方式，但不会改变科研工作的基本要求。本文提出一份问题驱动的自检清单，帮助研究者从 Workflow 到核心算法，验证程序的科学性、可解释性和结果可靠性。
AI时代的成像数据分析之道
AI让个人开发者第一次拥有了构建复杂科研工具的能力，但真正值得投入的不是重复造软件，而是沉淀成像数据分析的方法学。让研究者设计 workflow，让 AI 负责实现与交互，才能真正做到自己动手、丰衣足食。
如何使用AI大模型
对于普通用户来说，更重要的是敢于把任务交给AI。本文以Blender生成卧室场景为例，对比Codex与ZCode两种Coding Agent 在面对目标模糊任务的实际表现。
什么时候需要上AI大模型
随着 AI 能力不断增强，与其纠结是否使用，不如尽早学会与 AI 协作，让 AI 承担重复劳动，把更多精力投入到真正有价值的创造中。
使用AI大模型半年后的体会
我AI编程经历了三个阶段：从让 AI 生成单个函数，到借助编程 Agent 完成完整任务，再到让顶尖大模型承担整个项目开发。AI 极大提升了开发效率，也不断拓宽了我的技术边界，但复杂项目仍离不开人的架构设计与最终把关。
使用Grok编程真的太香了
之前想写一个函数来计算一个三维物体的最邻近间隙距离并进行可视化。发现Grok提供的代码最简洁，可视化效果最好。这里具体记录下这种99%的工作量依靠AI完成的编程过程。
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