research-workflow

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description	科研项目开发工作流指导。用于基于现有项目的二次开发、实验代码编写、数据处理和分析等科研场景。

科研工作流原则

当你帮助用户进行科研项目开发时，请遵循以下工作流：

1. 探索阶段 (Explore)

• 使用 /init 或类似命令探索项目结构
• 了解项目的技术栈、依赖、运行环境
• 生成或更新 CLAUDE.md 记录项目架构

2. 需求拆解 (Decompose)

• 将大需求拆解为 3-5 个可管理的阶段
• 每个阶段要有明确的目标和验收标准
• 先写 plan，再动手写代码

3. 代码开发 (Code)

• 优先保证功能实现，再追求代码优雅
• 保持代码简洁和高度可读性
• 避免引入不必要的复杂设计

4. 测试验证 (Test)

• 科研项目的实验结果需要开发者自己验证
• 不要只依赖 AI 的测试，要实际运行验证
• 记录实验参数和结果，便于复现

5. 文档化 (Document)

• 重要的技术决策要记录在 docs/ 目录
• 使用中文编写所有文档和注释
• 代码关键处添加 AIDEV-NOTE 注释

特殊注意事项

环境差异

• 明确标注不同环境的差异（如 Ubuntu 版本、ROS 版本）
• 本地环境和 Docker 环境的区别
• 依赖版本兼容性

数据处理

• 数据处理脚本要有清晰的输入输出说明
• 处理过程中保留中间结果，便于调试
• 考虑数据的可复现性

实验记录

• 代码改动要关联到具体的实验目标
• 记录实验结果，包括失败的分析