合作者把程式碼發過來，說"跑一下就有結果"。我跑了兩小時，報錯四次。最後把它拆成一格一格，才找到問題在哪。
現在我的做法是：拿到別人的程式碼，先拆格，再逐格定位。跑的位置是 MuchSci 科學工具集裡的互動式數據分析筆記本。
拆格之後，報錯變成四類
第一類：環境缺套件。 第一格只做一件事：把要用的函式庫 import 一次，看哪個標紅。缺什麼裝什麼，一次看清，不用跑到一半才發現。
第二類：路徑不通。 第二格把數據讀進來，並且立刻列印一遍行數、列數和前幾行。別人的程式碼裡路徑寫的是他自己電腦上的位置，這一步必須我改。
第三類：欄名對不上。 第三格做欄名核對：把數據裡真實的欄名列印出來，跟程式碼裡用到的欄名對一遍。
這一類最難查，因為欄名錯一個字母，有些函式庫不報錯，只會靜默給出錯誤的結果。我現在的習慣是：任何算完的結果，先看一行原始值再往下走。 互動式數據分析筆記本的好處就在這裡——每一格的結果都留在筆記本裡，我能一格一格往上回看是哪一步開始不對。
第四類：版本差異。 有些函數在不同版本裡的預設參數不一樣。我把關鍵函數的參數顯式寫出來，不用預設值。
四類查完，我把程式碼改成我自己的
別人的程式碼我不會直接用，我會在互動式數據分析筆記本裡重排成四段：
- 讀入（原始檔案不動）
- 清洗（每個動作單獨一格）
- 計算（參數寫在格子裡）
- 出圖與匯出（圖和數值一起出來）
重排之後，這份程式碼就變成了我自己的分析流程。下次換一批數據，我只改讀入那一格。
我把這套拆格法用在三個場合
- 接手別人的數據：先拆格跑通，再談結論。
- 復現論文裡的結果：按論文的方法段重排四段，對不上就逐格找差異。
- 自己的分析要給別人核對：整份筆記本直接給出去，對方不用聽我解釋中間操作。
配的三個功能
- 筆記本裡的流程與結果，歸檔進 MuchSci 的個人知識庫，寫方法段時直接調用。
- 方法段裡要引的文獻，用 MuchSci 的論文檢索助手核 DOI 與引文資訊。
- 外文的原始方法描述，用 MuchSci 的論文翻譯對照著讀。
- 最終成文的說明文件，用 MuchSci 的辦公助手智能體排成可編輯檔案。
從"別人給的程式碼"到"我自己的流程"，全靠這一套拆格法。MuchSci 的互動式數據分析筆記本負責留痕，MuchSci 的個人知識庫負責歸檔，MuchSci 的論文檢索助手、MuchSci 的論文翻譯和 MuchSci 的辦公助手智能體負責收尾。
報錯不可怕，可怕的是靜默算錯。這也是我現在用研究生 AI 助手做數據的第一原則：每一步都要能回看。