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在 Jupyter Notebook 中用 Claude 辅助数据分析

先定义字段与清洗规则，再运行可复现代码；区分模拟计算、统计解释与真实业务结论。

按阅读或机器解析目的选择格式，使用受支持的 schema，并检查拒绝、截断与语义错误。

区分回答拒绝、工具授权和技术错误，说明开发者系统提示能做什么、不能替代什么。

明确比较的是哪种接口，逐项处理消息、输出、token上限、流式、工具和结构化结果，避免一键替换。

用当前版本变化解释参数、响应和回归检查，避免把更换模型ID当作完整迁移。

用目标、材料、约束、样例和验收标准组织提示词，提供可改写模板与小样本迭代方法，避免把技巧当成效果保证。

把身份、任务范围、输出标准和失败处理写清楚，避免角色扮演变成虚构资历或越权授权。

针对功能、调试、审查、重构、SQL、API、正则、测试、文档和方案比较提供具体可填模板。

区分多语言基准与真实中文写作，用术语、否定、语气和证据检查结果。

从长文编辑、查资料、拍照和语音等工作流比较客户端，并检查同步、权限和具体功能。