| name | research-workflow |
| 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
