为研究论文搭建数据处理与分析流程

研究者以 Claude Code 为主要智能体，为论文搭建数据管道并进行数据分析，超过98%的代码由它生成。

具体怎么做

Kevin Yang在Cursor和Jupyter旁端的终端中运行Claude Code。他让该工具先生成Markdown计划，然后为每个组件生成更详细的计划（包括清理、两个研究问题及输出结果），再为每个步骤编写相应脚本。他通过CLAUDE.md将parquet-tools引入其中，以便检查数据并验证自身输出。他逐一审查每个脚本，并使用Git进行回滚操作。

做到了什么

他估计 Claude Code 在几周内就完成了论文代码的98%以上。尽管仍有错误，但他还是对每一步都进行了审核。由于描述那些修改细节更困难，他亲自撰写了发表数据。

上手要点

他使用 Pro 计划，按年度计费每月约 17 美元，使用 Sonnet 4。当达到速率限制时，他就改用自己的 API 密钥。