我先说一下我的大致的工作流，读论文阶段我一般会自己浅读一遍，然后把同方向的几个论文以及开源地址丢给gpt建档拷打细节，写代码阶段我会vscode配合copilot、claude和codex三家插件轮流修改加审查，至此我有几个疑问：
1、关于模型账号问题的话，我的copilot用的是教育优惠，但是上个月把claude的sonnet和opus移除教育优惠范围了，所以我就用的很少了，一般会在codex量到了以后才会用copilot。另外我claude是买的api中转，一个是不太稳定，另一个是比较贵，所以大家有没有刚好的建议呢？
2、这一套工作流有没有可以优化的点？或者更加实用的小技巧？
非常感谢大家的分享~科研小白在此谢过了
楼主提到claude中转不稳定，是指api响应时间波动大还是经常断连？我用的那个中转站最近也老抽风，有时候明明额度没用完却说超频。
小白问一下，是不是用这些AI工具就得一直访问啊？我看你们讨论的gpt、claude啥的国内都用不了，自己搭好麻烦，有没有不用折腾就能用的科研辅助工具？
没用过别碰，这种缝合怪工作流迟早出问题。
上周我也试过把三篇GAN的论文一起喂给Claude分析，结果它把第三篇的实验参数套到第一篇的方法里去了，搞得我复现代码跑出来全是乱码。后来改成单篇解析+手动对照才靠谱，感觉AI还是得拆开用，别一股脑全扔进去。
科研工作流单论文解析+手动对照比批量喂稳，AI混料容易串
对，三篇GAN混着分析参数会窜套，复现代码全乱