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OpenAI发布新现场报告，追踪8个科学计算项目中代码代理缩短运行时间的情况。报告显示，5个项目单独使用Codex，3个项目结合Codex与Anthropic的Claude代码模型。研究指出，科研软件普遍存在维护难题，学术团队开发的工具常因缺乏工程支持积累技术债务，而代码代理或可缓解这一问题。
具体案例中，基因组变异文件处理库cyvcf2通过代码代理更新构建系统，实现流程统一；DNA测序模拟工具HI.SIM经GPT-5.2和GPT-5.6优化，运行时间减少31%且未改变输出结果。基因组组装工具Hifiasm优化后运行时间缩短25%，人类专家需提供分析结果并引导模型避免重复错误。
另有3个项目采用Rust语言重构，如重新实现广泛应用的RNA序列比对工具STAR，代理将原本需数周的手动重写工作缩短至数周可控时间，但900余份结果验证仍需人工完成。RustQC则整合15个RNA测序质量控制工具，提升整体维护效率。
贡献者普遍认为，代码代理能快速推进项目，但科学研究仍需“专家指导、理解与关怀”，人类在结果验证和方向把控上不可替代。
