Xudong Han
@Xudong07452910 • 10,840 subscribers
🎓PhD ing @ University of Sussex | LLM & AI Agents 📖AI Agent Product Development 🛠️Sharing AI tech insights 📩DM for collab
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看到浙工大研究生课开始讲「全自动科研工具」，挺开心的。 这个视频主要讲的是：怎么用 AI Agent 把科研里的数据处理、代码执行、结果整理、论文写作和复现包串成一条可追溯的工作流。 很多研究生还在手工整理文献、跑实验、做表格的时候，有人已经开始用 Agent 把这些流程自动化了。 科研最有价值的部分从来不是重复劳动，而是提出问题、设计实验和产生洞见。 真希望国内研究生教育能多一些这样的内容。 工具是在提高生产力，不是在降低科研门槛。把时间从重复工作里解放出来，才能把更多时间留给思考、创造和生活。 视频已经得到老师转载的许可，老师的小红书账号是“爱练腿的龙脖（AI版” #AI科研 #科研自动化 #Agent #研究生教育 #claudecode #codex
Xudong Han126,083 görüntüleme • 3 ay önce
有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。 单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。 这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。 如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。
Xudong Han27,488 görüntüleme • 1 ay önce
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