Codex在科研圈火到刷屏,但用之前必须知道这3件事

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46. 用了半年Cursor,我来说说真实的体验

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48. 装上 Codex,科研有了新体验。最近在电脑上装了 Codex。 一开始只是想试一下 nature skills,也有点好奇:对于我们这种平时既做实验、又要处理数据的人来说,它到底能带来多少实际帮助? 因为很多事情,用 ChatGPT 其实已经可以完成了。比如问命令、查报错、改脚本。单纯从“问答”和“生成代码”的角度看,Chat 已经挺好用了。 但用了一下发现,Codex 不太一样。它更像是可以直接进入本地项目里工作。比如把 ChIP-seq / CUT&RUN 的数据、参考基因组和样本信息放在一个文件夹里,再告诉它想做什么分析:质控、比对、peak calling、peak annotation、overlap、heatmap 或统计表。它就可以围绕已有文件结构,帮忙搭流程、写脚本、检查路径、批量跑样本,并根据报错继续调整。 这种感觉和以前不一样。以前是跑一步,报错了再复制出来问;现在更像是让它参与到一个完整分析流程里。 当然,它不能替代科研判断。实验设计、结果解释、哪些结果有生物学意义,还是要靠自己。但如果它能帮我少花一些时间在路径、命令、脚本和文件整理上,尤其放分析的数据特别多了之后,我觉得已经是很实际的帮助了。 目前感觉 Codex 的作用还没有完全发挥出来。后面准备继续试试看,也记录一些它在科研数据处理里的真实用法。#codex教程 #大模型 #科研日常 #科研学习 #生物信息学

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