【会议回放】AI 赋能科研:Claude Code 超导仿真实操回顾

在 AI 技术加速赋能科研的当下，如何借助 AI 工具高效完成仿真代码编写，已成为提升科研效率的关键。近期，由原力超导、NuSEP 平台与《物理与工程》杂志共同组织的“AI 辅助编程”主题报告圆满结束。

本次培训特邀清华大学工程物理系博士生尹政鑫（导师谭玉教授团队），为广大学子与科研工作者带来了一场从理论到实操的深度分享。

观看完整会议回放：

核心要点速览

1.Claude Code：具备 Agent 能力的科研助手。

不同于常规对话 AI，Claude Code 具备 Agent（智能体）功能，能直接在本地环境中读写文件、自动运行代码并进行 Debug，并可根据任务复杂度灵活选择模型。

2. J 模型：超导仿真的计算飞跃。

本次实操重点展示了超导 J 模型。该模型计算速度比目前主流方法提升了约 300%，大幅缩短了仿真时间。目前该模型已集成至 NuSEP（数值仿真物理实验平台），广泛服务于高校物理教学。

3. 全流程自动化：从论文到运行代码。

该智能体能自动阅读 PDF 论文并提取数学公式，直接生成 Python 仿真代码；同时支持将旧有的 MATLAB 代码快速转译并增加动图生成等拓展功能。

4. 避坑指南：安全与人工校验。

尹博士强调 AI 辅助科研需守住底线：使用 Agent 模式时应严格限制操作目录以防数据泄露。此外，AI 生成的代码可能在单位制或物理逻辑上出错，必须经过人工逻辑检查，不可盲目信任。

结  语

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