生信任务的 Prompt Playbook

这篇文章先把问题拆清楚，再写流程细节，后面可以继续补充运行环境和数据来源。

建议给关键命令加一个最小示例，这样读者可以先跑通再迁移到自己的数据。

结果解释部分很有用，尤其是把统计结果和生物学问题联系起来的方式。

如果后续做项目页，可以把这里的图表和脚本链接过去，形成完整证据链。

AI 辅助科研这一段可以再补充 prompt 版本和人工校验步骤。

目录结构如果固定下来，后面每篇 SOP 都会更容易复用。

可视化部分建议增加 R 和 Python 两套实现，方便不同背景的读者。

日志和参数记录很关键，尤其是多人协作或几个月后回看项目时。

结论边界写清楚会让文章更像专业项目复盘，而不是普通教程。

希望后续能有一篇从原始数据到最终图表的完整案例。

可以把失败记录也整理出来，这部分对学习者很有价值。

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