看清 Claude Code 在实证研究里能做什么、边界在哪，掌握从开题到定稿的整条流程地图，完成装机与模型选型，并理解这个系列贯穿的工作方式：研究方向由研究者把定，执行交给 Claude Code。
上一篇科研手记发出来之后，问得最多的一句话是“完整流程到底怎么走”。我把实证研究从头到尾用 Claude Code 跑一遍的过程拆开，做成这个系列。这是第一篇，先把工具该怎么摆位、整条研究流程长什么样、环境怎么装起来、以及我自己在用的项目制管理讲清楚，后面几篇再逐段深入。
一、工具定位：Claude Code 与 Stata 同级
Claude Code 和 Stata、SPSS 在我这里是同一类东西，都是工具。它的特点是用自然语言把取数、清洗、建模、出表这些环节接成一条连续流水线，省掉在不同软件之间来回搬运数据的功夫。至于一份回归该怎么设定、一个变量该用哪种口径测，这些判断它替不了你。
把它当成工具来用：你想清楚要做什么，它把繁琐的执行接起来。研究里的 idea、机制假设和最终判断在你这边，整理、写代码、跑数据、出表这些在它那边。
二、实证研究的全流程地图
把一篇实证论文从零做到投稿，中间要走的环节大致是固定的。先做文献调研与阅读，把领域里的变量、模型、识别策略摸清楚；再进数据获取，国外数据走 WRDS，国内走 CSMAR，拿不到现成的就写爬虫；数据到手先清洗合并，再跑描述性统计，然后是主回归与模型设定。这部分是数据流。
接下来转入写作流：结果解读与成稿、引用整理与格式自检。每一段 Claude Code 都能介入辅助。
三、安装与起步
动手之前要有稳定的上网环境，后续每一步都依赖它。
先装 Claude Code 本体。官方的安装就一行命令，macOS 和 Linux 在终端里跑 curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash，Windows 用 PowerShell 那条，回车等它装完；官方文档把三个平台的命令列在一起，复制对应的那条即可。
装好之后有两种用法。一种是直接登录官方账号，前提是你有 Claude 会员；另一种是配国产模型，适合一时拿不到官方账号的情况，这就要用到 CC Switch。CC Switch 是个开源的桌面工具，认准官方渠道 ccswitch.io 和它的 GitHub 仓库下载，网上有假冒收费的同名站点要绕开。Windows 在 Release 页面下，Mac 下对应的 DMG 就行。
装好打开，里面默认挂的是 Anthropic 官方。点左上的加号添加新供应商，预设列表里有智谱 GLM、月之暗面 Kimi、DeepSeek 等一长串，选你要的那个加进来，再填上对应的 API Key 启用即可。
至于 GLM 的额度，要去智谱开通 GLM Coding Plan。进它官网的套餐页，分 Lite / Pro / Max 三档按月订阅，开通后在控制台生成一串 API Key，填回 CC Switch 就接上了。月之暗面的 Kimi 同理。除了 Claude Code，还有 OpenAI 的 Codex 可选，模型能力也很强。
几种方案的优先级是这样。首选官方 Claude Code，模型用当前最强的 Opus 4.8，套餐开 Max 那一档、每月约 100 美元；别用 Sonnet，也别开 20 美元的入门档，能力和额度都不太够。次选 OpenAI 的 Codex，处理结构清楚的数据尤其顺。两者都不方便时，才退到 Claude Code 外接 CC Switch 挂 GLM 或 Kimi 这条路。
最后是工作环境。终端对经管背景的人不友好，所以一定装个 IDE。我用 VS Code，把整个项目文件夹拖进去，文献、数据、代码、写作摆在同一个窗口里。再到扩展市场搜 Claude Code for VS Code 装上，它把 Claude Code 直接接进编辑器，不用再切回终端。
四、项目制管理：一个文件夹装下整篇论文
我习惯把一篇论文从开题到定稿，全部放进同一个项目文件夹，再整个拖进 IDE 打开。文件夹里按用途分开，文献放一处，数据放一处，代码和写作各放一处。
这样做是为了连贯。Claude Code 看得到这个文件夹里你做过什么、还差什么，跨多次对话也接得上，不必每次从零交代背景。一篇论文从开题到定稿，始终在这个项目范围里进行，版本、数据、结果都沉淀在同一处。
五、与 Stata 的交叉校验
实证的终点是一份能跑通的分析文件。我会让 Claude Code 和 Stata 同时跑同一份任务，并要求 Stata 输出 do 文件，两端结果相互对一遍。代码执行偶尔会有差异，以双向一致的结果为准。
这一篇先到这里。把工具摆对位置、把整条流程看全、把项目管好，是后面每一步具体操作的基础。下一篇从文献调研开始。