深度学习与Claude Code使用经验分享

在深度学习领域，Claude Code是一个非常有用的工具，尤其对于视觉方向的科研人员来说。Claude Code在处理复杂任务时，能够提供高效的代码生成和优化建议，极大地提升了科研效率。不过，使用Claude Code也带来了一些挑战，比如编码能力的退化，因为过度依赖工具可能导致个人的编程技能逐渐下降。此外，Claude Code在记忆管理方面也存在一些问题，如有时会错误地读取旧信息，因此需要及时更新项目记忆文件（如claude.md）。在处理复杂任务时，一些用户发现切换到opus模式比sonnet模式更为高效，因为opus模式能够更快地响应和提供解决方案。至于mcp工具，虽然它在开发领域应用广泛，但在深度学习科研方面并不常用，可能需要寻找更适合科研的工具。对于新手来说，Claude Code是一个很好的起点，但同时也应该注意保持和提升自己的编程技能。欢迎更多经验分享，共同探讨如何更好地利用这些工具来推动科研进展。