AI科研工具经验分享——《AI工具的乐与怒》

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面对各种大模型，找准“平替”和“天花板”是提效的第一步：

• Claude 3.5 Sonnet / Opus：逻辑推理、长文本解析与代码编写的天花板。极度适合深度文献阅读、代码辅助以及复杂逻辑的重组。

• Biomni Lab：斯坦福推出的通用生物医学 AI Agent，内置了 150+ 工具和 59 个数据库。这是单细胞测序分析与实验方案设计的利器。

• Kimi (月之暗面)：中文长文本处理极强且免费额度友好，是处理中文专利解析和大量中文文献综述的首选。

• ChatGPT ：综合能力强，在数据清洗与分析体验上表现极佳。

• 高效读文献与防编造：建议将 Zotero 与 PapersGPT 无缝集成在文献库中，或使用 ChatPaper 进行全流程的总结润色、Scholarcy 生成文献闪卡。为了防止 AI 产生幻觉，务必使用具备真实联网溯源能力的工具（如 Perplexity AI），或严格限定在上传的 PDF 范围内进行问答。

• 科研绘图降维打击：利用西湖大学开发的开源工具 AutoFigure-Edit（可通过 Docker 一键部署 Web 界面），能直接从长篇科学文本生成可编辑的 SVG 矢量图。对于结构式的可视化调整，也可以结合 Vector Magic 或 Inkscape 的 “Trace Bitmap” 功能将图片转为矢量图。

• LaTeX 终极形态：强烈推荐 OpenAI 最新发布的免费、AI 原生 LaTeX 编辑器 Prism。它具备项目级感知能力（理解整篇论文上下文），支持截图转公式（Image to Code）和语音转代码，并内置了 AI 校对与引用管理。

在进行药物设计、逆合成预测或是跑分子动力学与自由能计算时，环境配置和安全性至关重要：

• 本地化安全隔离部署：在跑本地 Agent（如“龙虾” LobeChat/Cline）时，推荐在 WSL2 终端中运行 Docker 进行安全隔离部署。

• 避坑警告：绝对不要不使用 Docker 隔离，直接裸跑带系统执行权限的 Agent。一旦遭遇恶意 Prompt，极易导致系统文件被误删。

• 武装你的 Agent：强烈推荐给你的 Agent 装上“医学与生物大脑”——直接接入 OpenClaw-Medical-Skills（872 个技能）和 LabClaw（206 个技能）。

即使是非内行入门，也不需要从头系统学习 Python，AI 正在重新定义实验室的开发体验：

• Claude Code 零基础入门：只需掌握基本的命令行操作（如 cd、ls），即可驱动 AI 完成开发。比如你可以直接下达指令：“用 Python 写一个脚本，把这个 Excel 里的分子 SMILES 批量转化为 2D 图片”。

• AI 原生 IDE 推荐：抛弃传统的纯手工敲代码，全面拥抱 Cursor、Windsurf 或 Kiro 这类原生 AI 驱动的 IDE，让底层算法实现和 Debug 变得极其高效。

• 演进方向：我们正在从当下的手动探索，大步迈向由 Agent 驱动的 Self-driving Lab 时代。

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