本次科研收获

• 不要害怕修改项目源代码，现在的AI Agent已经很强大了，可以直接把需求告诉他，让他改
• vibe coding有两种情况
  • 第一种是很清楚代码在干什么的（不一定要知道细节，但是一定要知道具体的流程），而且很明确的想出了一个做法，那么这个时候把做法告诉Agent让他生成代码
  • 第二种是不清楚代码的具体流程的，但是大致知道在干什么，此时如果想出了一个做法，一定要想一想，在代码流程不清楚的情况下，这个做法是否有鲁棒性
    • 如果有的话，那么可以告诉Agent做法
    • 如果没有的话，那么直接把需求告诉Agent就可以了，相信Agent的实力。此时告诉做法反而是在误导他。当然需求也要说的越详细越好，让Agent先阅读当前代码，然后他自己就会规划
• Agent的轨迹要读啊，有啥不敢读的，翻译成中文看个大概就好了
• 做empirical study一定要先明确研究问题，然后所有的实验都要集中在解决研究问题上。不要无头苍蝇
  • 每次开会的时候都要解决一个问题
  • 中间遇到了什么新发现或者异常情况都可以进行发散，记录下来
• 不要太信任Agent的文档和终端输出的报错信息，有些时候他给的环境变量的名字是错误的，有些时候他说不可以的东西但实际上是可以的，还有些时候直接给出错误信息了
• LLM judge可以提供少样本，但是LLM generator就没必要提供了，会损失多样性
• clash for linux这个github项目可以用来在服务器上FQ。不需要root权限，在运行的那个脚本里面创建的clash.sh，可以直接创建到任意文件夹
• 做empirical study一定要做case study
• 学长这次提的用MCTS去优化接口的思想非常棒，一旦觉得人工定义的东西不一定是最优的，就可以用MCTS去找