AI 代码审查与重构建议工具——这是 Sourcery 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇写给科研人员：围绕文献检索与阅读、实验记录与数据整理和论文写作润色这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

科研人员的三个高频用法

1. 文献检索与阅读

在 Sourcery 中可以这样提：

围绕【研究问题】列出近五年的 10 篇代表性文献：作者、年份、方法、主要发现。我会逐条核对，请只列出你能给出 DOI 或可检索标题的文献。

把关：每篇都核对过原文。

2. 实验记录与数据整理

可直接复制到 Sourcery 里修改：

把这份实验记录整理成规范表格：日期、条件、样本编号、观测值、备注，指出记录中缺失或前后不一致的数据，不要补全数值。

把关：缺失数据被标出而非补全。

3. 论文写作润色

提示词示例：

润色这段论文方法部分的英文，保持专业术语不变、数据不变，改为被动语态为主的学术风格，列出主要修改。

把关：术语与数据未改动。

也可以试试：补单元测试

这是「编程与开发」类工具的通用任务，科研人员同样用得上。

为【函数名】编写单元测试，覆盖正常输入、边界值和异常输入，使用项目现有的测试框架，不要修改被测代码。先列测试用例再写代码。

边界与合规

遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

  • 产出由科研人员本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；Sourcery 的同类还有 CodeRabbit、Qodo。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 Sourcery 纳入日常流程。

更多可以试的用法

小功能开发

输入：一个清晰的需求描述。

实现以下需求：【需求】。要求：先给出实现计划和要改动的文件列表，等我确认后再写代码；遵循现有代码风格；补充必要的测试。

检查点：先有计划再动手。

写技术文档

输入：一个模块的源码。

根据源码为这个模块写 README：用途、安装、最小示例、配置项表格和常见问题。示例代码必须能直接运行。

检查点：示例代码可运行。

修复报错

输入：一段报错堆栈和相关代码。

这是报错信息和相关代码。请先解释报错原因，给出最小修改方案，并说明为什么这个修改不会影响其他调用方。

验收标准：修改范围足够小。

常见问题：泄露密钥的风险

把密钥放在环境变量，规则文件中禁止读取 .env 等敏感文件。

常见问题：AI 改动范围过大

要求先给计划和文件清单，限定只改指定文件。

常见问题：生成的代码引用了不存在的函数

让它先搜索代码库确认 API，再写实现；运行测试验证。

概念补充：编程智能体

能读写多个文件、运行命令并迭代修复的 AI，需要控制权限。

使用提醒

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Sourcery 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Sourcery 的数据处理条款，再决定能否使用。

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