行业指南：科研实验室
如何在科学研究中使用Claude：用AI运营一间实验室
不只服务单篇论文，更服务整个实验室。
本指南面向课题组负责人（PI）、实验室管理者、研究软件工程师，以及希望让Anthropic的Claude在整个实验室或研究所层面发挥作用的科研办公室人员：共享的分析流程、实验室文档、基金申请书、新人入职，以及对计算工作的审核。如果你想了解的是个人研究者在阅读和写作方面的帮助，我们另有一篇面向研究者个人的指南。这篇文章讨论的是作为一个整体的实验室。
要理解如何在科学研究中使用Claude，在实验室层面意味着搭建共享的工作流程：所有人都能重新运行的分析流程、保持更新的实验方案和标准操作规程（SOP）、围绕课题组问题的文献追踪、基于实验室自有成果撰写的基金申请书，以及在任何内容发表前对代码、计算和引用进行审核的环节。Anthropic提供一个测试版的科研工作台、面向符合条件的PI的免费Team席位，以及通过其AI for Science项目提供的科研额度。科学问题、结果解读与最终责任，始终留在科学家手中。
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要点总结
- 在实验室规模上，最有价值的用法是共享分析流程、实验方案与SOP、文献追踪、基金申请撰写、新人入职，以及计算审核。
- Anthropic于2026年6月推出的测试版科研工作台，内置一个可检查引用和计算的审核代理。
- Anthropic于2026年8月宣布向符合条件的PI提供10,000个免费的Claude Team席位，并扩大了AI for Science项目的科研额度。
- Anthropic文章中提到的实验室包括Whitehead研究所的Cheeseman实验室、斯坦福大学的Biomni项目、UCSF，以及Allen研究所。
- 无论是否借助AI，可复现性与科研诚信规则同样适用于AI辅助完成的工作，与其他任何方法并无二致。
复制即用
今天就能用的提示词
把一个notebook改造成共享流程
你是一名实验室的研究软件工程师。请将下面这个分析notebook重构为可复现的流程：一个带有输入路径和阈值参数的命令行脚本、一份固定版本号的依赖文件、一份说明输入输出的README，以及能在小型合成数据集上运行的测试。保持科学逻辑完全不变，并列出所有你不得不猜测预期行为的地方。Notebook：[粘贴内容]。
这份“猜测清单”正是原作者在实验室采用该流程之前需要确认意图的地方。
实验设计审查
请以本领域一位持怀疑态度的同事的视角审查以下实验设计。指出混杂因素、缺失的对照、统计效力不足的比较，以及批次效应的来源，并给出具体的改进建议。对每一条建议说明它能预防什么问题。不要改动科学问题本身。同时列出我在方法部分应当明确说明的假设。设计方案：[粘贴内容]。
要求说明每条建议能预防什么问题，有助于你判断哪些建议真正重要。
基金申请具体目标（Specific Aims）草稿
请仅根据我粘贴的初步结果、图表说明和研究摘要，起草一份基金申请的Specific Aims页面。结构如下：知识空白、长期目标、目标与中心假设、研究理由、三个具体目标（每个目标各附一句方法与预期结果说明），以及预期影响。所有论断应严格控制在初步数据支持的范围内，并对需要引用的论断标注[需引用]。材料：[粘贴内容]。
请核对资助方当前的格式要求；上述结构只是常见写法，并非任何资助方的固定模板。
根据组会记录更新实验方案
这是我们目前实验的SOP，以及今天组会上大家商定的修改内容。请生成一份更新后的SOP，在开头用变更日志记录每一处改动，未改动的步骤保持原文逐字不变，并列出任何与其他步骤或安全注意事项相冲突的商定改动。SOP与组会记录：[粘贴内容]。
未改动步骤逐字保留，能让这份更新更容易审阅。
基于实验室数据生成假设
根据我们的结果摘要以及我附上的论文，提出五个可检验的假设，用以解释下面描述的这一意外发现。对每个假设说明其预测、能够证伪它的最简单实验，以及所附材料中哪些证据支持或削弱该假设。按可检验成本从低到高排序。材料：[粘贴内容]。
按检验成本排序能让输出更贴近实际规划用途，而不只是纯粹的推测。
来自 Anthropic
Anthropic 为科研实验室提供的服务
Claude Science
2026年6月推出的测试版AI工作台，面向Pro、Max、Team和Enterprise计划的科学家，内置六十多项精选技能与连接器，可渲染蛋白质结构和基因组轨道，能跨笔记本电脑、HPC集群或GPU管理算力，并配有一个用于核验引用和计算、产出可审计成果的审核代理。
· 来源
AI for Science program
Anthropic的一项项目，为从事高影响力科研项目的科研机构研究者提供免费API额度，最初聚焦于生物学和生命科学领域，包括生物系统、基因数据、药物发现和农业生产力。
· 来源
Expanding support for scientists
2026年8月发布的公告，宣布为学术和非营利机构的课题组负责人（PI）提供免费的标准版Claude Team席位，扩大AI for Science额度并将覆盖范围拓展至算力密集型研究，同时推出一项与美国政府合作的生命科学验证项目。
· 来源
Claude for Life Sciences
Anthropic于2025年10月推出的生命科学产品，提供与PubMed、Benchling、BioRender、Wiley旗下Scholar Gateway、Synapse.org以及10x Genomics等科研工具的连接器。
· 来源
实践案例
科研实验室团队如何使用 Claude
根据 Anthropic 发布的客户案例
Biomni
根据Anthropic 2026年1月关于加速科学研究的文章，斯坦福大学基于Claude构建的Biomni项目，将全基因组关联分析从数月缩短到几分钟完成，并在半小时多一点的时间里分析了数百个可穿戴设备数据文件。
根据 Anthropic 发布的客户案例
Cheeseman Lab
Anthropic 2026年1月的文章描述了Whitehead研究所的Cheeseman实验室构建了一款由Claude驱动的工具，用于自动化解读CRISPR基因敲除实验。
根据 Anthropic 发布的客户案例
UCSF Brain Tumor Center
在Anthropic 2026年6月的工作台公告中，UCSF脑肿瘤中心的一位研究者表示，该工作台让全面的种系突变检测能在原来大约十分之一的时间内完成。
根据 Anthropic 发布的客户案例
Allen Institute
Anthropic 2026年6月的公告描述了Allen研究所的一位神经科学家，借助审核代理核验引用，完成了多篇长篇综述。
根据 Anthropic 发布的客户案例
FutureHouse
FutureHouse联合创始人在Anthropic 2025年10月的生命科学公告中表示，Claude为该组织的生物信息学和文献分析工作流程提供了重要支持。
示例演练
让实验室的核心分析具备可复现性
- 实验室的研究软件工程师请Claude将一份常用notebook重构为带有测试和README的流程。
- Claude生成了该流程，并列出所有预期行为不明确的地方。
- 编写这份notebook的博士后逐一确认这些问题，其中一个阈值被发现是不小心设置错误的。
- 另一位实验室成员在一个结果已知的数据集上运行该流程，确认输出结果一致。
- 课题组负责人批准将该流程作为实验室标准，新成员由此起步。
科研实验室与 Claude：已公开的数据
| 数据 | 背景 | 来源 |
|---|---|---|
| genome-wide association studies in 20 minutes | 根据Anthropic 2026年1月的文章，斯坦福大学基于Claude的智能体Biomni | 来源 |
| 450+ wearable data files from 30 people in 35 minutes | Biomni的分析任务，据Anthropic 2026年1月的文章估计，人工完成需三周 | 来源 |
| roughly one-tenth the time | 根据Anthropic 2026年6月的公告，UCSF脑肿瘤中心的种系突变检测 | 来源 |
| 10,000 free standard Claude Team seats for scientists | 根据Anthropic 2026年8月的公告，面向学术和非营利机构的PI及同等职位人员 | 来源 |
核心工作流程
面向实验室与研究所的Claude科研使用场景
以下是AI在科学研究与研究实验室中真正发挥价值的地方，着眼于整个课题组，而不仅仅是个人。
共享分析流程
用AI进行实验室数据分析，能把一个人的notebook变成有文档、有测试、全实验室都能重新运行的流程，这正是可复现性所需要的。
实验方案与SOP
把组会上的决定转化为更新后的实验方案，附带变更日志，并检查安全注意事项是否存在冲突。
假设与设计
基于你的数据和所附论文，用AI生成假设、审查实验设计，供PI和团队判断取舍。
基金申请撰写
用AI辅助撰写基金申请，根据实验室自有成果起草目标页面、意义阐述和进展报告，并对需要引用的论断加以标注。
新人入职
让新加入的学生和员工基于实验室文档，快速理解实验室的代码库、方法和过往决策。
计算审核
在提交前检查代码、统计方法和引用，包括使用Anthropic科研工作台中的审核代理。
Anthropic为科学家提供了什么
Anthropic面向科研机构的工作台与项目
2026年6月，Anthropic推出了一个面向科学家的测试版AI工作台，适用于Pro、Max、Team和Enterprise计划。据Anthropic介绍，它内置六十多项针对基因组学、单细胞研究、蛋白质组学、结构生物学和化学信息学预先配置的精选技能与连接器；能够渲染蛋白质结构、基因组浏览器轨道和化学结构；可跨笔记本电脑、HPC集群或按需GPU管理算力；并配有一个用于核验引用和计算的审核代理，提供可审计的产出物和完整的代码历史。
在获取渠道方面，Anthropic的AI for Science项目自2025年5月起，就为从事高影响力项目的科研机构研究者提供免费API额度。2026年8月，Anthropic宣布为学术和非营利机构的PI及同等职位人员提供10,000个免费的标准版Claude Team席位，并将AI for Science的覆盖范围从生物学扩展到更多雄心勃勃、算力密集型的研究领域。
生物学领域的实验室还可以使用Anthropic发布的生命科学连接器，包括PubMed、Benchling、bioRxiv和medRxiv，以及Synapse.org。请确认你所在机构的计划包含哪些模型和连接器，因为Anthropic表示，其部分模型会拦截专业生物学查询，除非通过一个独立的验证程序。
实验室的实际反馈
研究实验室如何使用AI
Anthropic在2026年1月发布的关于加速科学研究的文章中提到，斯坦福大学基于Claude构建的Biomni项目，能在几分钟内完成通常需要数月的全基因组关联分析，并在半小时多一点的时间里分析了数百个可穿戴设备数据文件。Whitehead研究所的Cheeseman实验室则构建了一款由Claude驱动的工具，用于辅助解读CRISPR基因敲除实验。
在Anthropic 2026年6月发布的工作台公告中，UCSF脑肿瘤中心的一位研究者表示，完成种系突变检测的时间缩短到了原来的大约十分之一；Allen研究所的一位神经科学家则表示，借助审核代理核验引用后，能够撰写多篇长篇综述。FutureHouse表示，Claude为其生物信息学和文献分析工作流程提供了重要支持。
贯穿其中的共同点，是对既有专业能力的放大。在每一个案例中，都是科学家来定义问题、判断结果，而Claude承担分析、辅助解读和核查工作，速度是一个小团队难以企及的。
工具选择
科研场景下Claude与ChatGPT的比较，以及如何选择AI科研助手
关于科研场景下Claude与ChatGPT的比较，应该用你实验室的真实工作来检验：一个你已经验证过的流程、一个你已经解答过的文献问题、一段已经审阅过的基金申请内容。比较代码和统计结果的正确性、引用行为，以及各自处理不确定性的方式。
对于一个机构而言，选择AI科研助手同时也意味着选择一套治理模式：使用哪个计划、哪些数据可以被使用、计算工作如何审核，以及在遵循资助方和期刊政策的前提下，如何在论文和基金申请中披露AI的使用情况。
大多数实验室更适合采用一套统一的共享方案，而不是让每位成员各自使用个人工具。共享的项目空间能保存实验室的实验方案、代码规范和过往决策，让每位成员的工作都从同样的背景出发。
从零开始
实验室的第一学期落地计划
商定实验室规范
确定哪些数据可以使用、AI辅助完成的工作如何审核，以及在论文和基金申请中如何披露。
先选定一个流程
把使用频率最高的分析notebook改造成经过测试、有文档记录的流程，并让另一位成员进行验证。
搭建实验室项目空间
把SOP、代码规范和关键论文汇总到同一个共享项目空间，让所有人从同样的背景出发工作。
核实资格
查看你所在机构或PI是否符合Anthropic免费Team席位或AI for Science额度的申请条件。
边界
科研诚信、可复现性与伦理
在科学研究中使用AI是否符合伦理？在使用情况按所在领域和资助方要求进行披露、科学家对每一个论断承担全部责任、且AI辅助完成的分析和其他任何方法一样具备可复现性和可审阅性的前提下，答案可以是肯定的。未经披露的AI写作、捏造的引用，以及未经核查的分析，无论使用何种工具，都是诚信问题。
Claude可能生成能够运行、但计算结果错误的代码，也可能生成一条并不存在的引用。请在已知答案的数据上测试流程，核实每一条引用，并将代码和提示词纳入版本控制，以便他人能够复现这项工作。
研究数据可能包含人类受试者信息、未发表的成果或受控数据。请遵循你所在机构的伦理审查委员会（IRB）规定、数据使用协议和相关政策，并只使用机构已批准的部署方式。
把AI纳入良好的实验室规范
那些能从AI中获得可靠结果的实验室，会像对待其他方法一样对待它：有文档、有测试、有审核。Nightschool AI的免费课程从第一课起就注重实操。
常见问题
AI能设计实验吗？
AI可以审查实验设计并给出改进建议，例如指出缺失的对照、混杂因素和批次效应，并针对某个假设提出可证伪的实验。科学问题本身、最终的设计方案，以及结果的解读，始终归属于最了解该体系及其局限的研究者。
AI能生成科研假设吗？
可以，前提是基于你的数据和文献，其有价值的产出是一份按优先级排序、附带预测和证伪实验的可检验假设清单。请把它们当作讨论的起点。Anthropic还发布了一项面向生命科学团队、用于科研问题筛选的技能（skill）。
AI能检索和总结科学文献吗？
可以，尤其是在你的计划包含PubMed、bioRxiv等文献连接器的情况下。请将引用限定在你检索到或已附上的论文范围内，并逐一核实。若需了解个人阅读和写作方面的帮助，我们另有一篇更深入的研究者指南。
在科学研究中使用AI是否符合伦理？
在按所在领域、资助方和期刊政策进行披露，科学家对每一个论断承担全部责任，且AI辅助分析具备可复现性并经过审核的前提下，答案可以是肯定的。无论使用何种工具，捏造引用和未经核查的分析都属于诚信问题。
AI能发现新的算法或材料吗？
AI可以加速发现工作中的部分环节，比如检索文献、编写分析代码，以及提出待测试的候选方案，Anthropic的文章中也描述了实验室使用Claude加速基因组学分析的案例。但任何“发现”的论断，仍然需要经过实验验证和同行评审。
Anthropic的科研工作台是什么？
这是2026年6月面向Pro、Max、Team和Enterprise计划推出的测试版环境，专为科学家打造，内置六十多项精选技能与连接器、蛋白质结构和基因组轨道的可视化功能、跨本地和HPC资源的算力管理，以及一个用于核验引用和计算的审核代理。
AI能帮忙撰写基金申请吗？
可以，它能基于你自己的初步结果作为起草辅助：目标页面、意义与方法部分，以及进展报告。请把论断严格控制在数据支持的范围内，核实每一条引用，并遵循资助方关于AI使用和披露的规定。
实验室如何获得用于科研的Claude使用权限？
Anthropic于2026年8月宣布，为学术和非营利机构的PI及同等职位人员提供10,000个免费的标准版Claude Team席位，其AI for Science项目也为符合条件的科研机构项目提供API额度。具体资格请以Anthropic的最新公告为准。
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