哈佛大学物理学者Matthew Schwartz近日在Anthropic发表客座文章，围绕如何将Claude应用于跨学科计算任务分享了实践经验。他提出的核心思路是寻找"Claude-shaped问题"，即那些与Claude能力边界相匹配、能够充分发挥其优势的研究问题。

在文章之外，Schwartz还同步开源了一款名为BootLoops的工具包。该工具面向定量科学中的精确计算需求，旨在借助Claude提升计算流程的准确性与效率。

从方法论到工具落地，Schwartz的分享为科研人员使用大模型提供了可参考的路径：先识别适配AI能力的问题类型，再通过配套工具实现精确计算。这一实践也反映出AI在定量科学领域的应用正从通用对话走向专业化、工具化。

目前BootLoops已在开源社区发布，具体功能与使用方式可参考其项目文档。