10  AI时代的生物信息分析与后续学习

让读者有效使用AI，并保留对问题、数据、方法和结论的判断能力。

10.1 AI改变了哪些工作，仍需掌握什么

形成合理的能力目标和工具分工。

待完善

10.2 向AI描述任务并核查信息

让AI在准确的上下文中工作，并验证其依据。

待完善

10.3 AI辅助写代码、排错和改造流程

把AI产出转为能够理解与维护的代码。

待完善

10.4 识别能运行但结论错误的分析

发现语法检查无法暴露的科学错误。

待完善

10.5 AI使用中的数据、版本与责任记录

保持数据可控和分析过程可追溯。

待完善

10.6 当AI本身成为分析方法

能初步判断一个预测模型是否适合自己的数据与问题。

待完善

10.7 独立项目、能力自检与进阶路线

检验能否自主分析，并规划下一阶段学习。

待完善