研究者的 AI 時代生存指南：不是取代你，是加速你
學術研究者如何運用 AI 工具加速文獻管理、論文寫作、統計分析與簡報製作？一位研究者的實戰觀點與四大切入點完整解析。
前往 →CLAUDE.md 寫好這 12 條，AI 出錯率砍掉 7 成
Karpathy 實測發現，只要在 CLAUDE.md 寫對 12 條規則，AI 編程助手的錯誤率能從 41% 一路壓到 3%。本文拆解這些規則的核心邏輯，讓非工程師也能學會如何有效指揮 AI。
前往 →next-ai-draw-io：用自然語言生成 draw.io 圖表
開源 Next.js 應用，把 LLM 接上 draw.io，用一句話就能產出可編輯的架構圖初稿。適合常畫系統圖、資料流程圖的研究者與工程師。需要 Node.js 環境與 LLM API Key，可自架搭配 Ollama 完全離線使用。
前往 →CLAUDE.md 設計哲學：讓 AI 記住你是誰
深入解析 Claude Code 的 CLAUDE.md 設定檔，從身份定義、規則設定到記憶路由，教你打造個人化 AI Agent 的第一步。
前往 →Mole：終端機原生的 macOS 系統維護工具
Mole 用一個 CLI 取代 CleanMyMac、AppCleaner、DaisyDisk、iStat Menus 四款付費軟體。適合習慣終端機工作流、同時運行 Claude Code 或 Cursor 等 AI Agent 的 macOS 開發者。免費開源、維護活躍，主要風險是多數指令為永久刪除。
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