方法 · 用编程智能体分析公开科学数据
把NASA TESS望远镜的公开观测数据交给Claude Code这类编程AI，AI会下载数据、编写搜索代码、寻找恒星周期性变暗的信号，还会检验这些信号是不是假信号。人负责决定问什么，以及什么算通过、什么算淘汰。用这种方法找到的信号，目前都还是未经专家确认的“候选”。本文整理了几个案例：一位从没学过天文学的产品经理找到的候选如何一路拿到观测时间，看到其Reddit和X帖子后照着做的人，以及同一时期发现恒星变化的独立研究者。
2026年10月19日·4 个案例
9月底，从未学过天文学的西班牙产品经理Pavel Rabtsevich在r/ClaudeAI发帖讲述一个行星候选，写道“I used Claude Code to find it（我是用Claude Code找到的）”，帖子获得5,995的得分和705条评论。 10月7日Rabtsevich在X上发布的帖子串，浏览量超过119万次。 此后几天里，看到这些帖子、照着同样方法去做的人陆续公布了自己找到的候选。 10月11日，独立研究者Friedrich Otto Krone也公布了用编程智能体找到的白矮星增亮爆发候选。
曾是Yale天文学家、现在在AI行业工作的Greg Laughlin对Scientific American表示，这件事是“a great example of human-AI teamwork（人与AI协作的绝佳例子）”。
四个案例的结果都还是未经专家确认的“候选”。AI负责的是下载公开数据、编写搜索代码、检验是否为假信号，人则确定问题以及通过和淘汰的标准。
Reference 01从未学过天文学的西班牙产品经理Pavel Rabtsevich · X、Reddit（分享Claude Code和Codex使用经验的账号）
距离116光年的恒星TIC 4206066每3.18天变暗约0.05%，持续两小时左右。如果这是一颗行星从恒星前方经过，那么这颗行星的半径约为地球的1.4倍。Rabtsevich核对了22次恒星变暗的时刻，22次全部与按3.18天周期推算的时刻吻合。 Rabtsevich还找到一个每11.13天变暗一次的更弱信号，本人也写道：“The evidence for that one is much weaker（这个信号的证据要弱得多）”。
Rabtsevich做了这样一种测试：从数据中藏起一年，只用其余年份预测那一年恒星变暗的时刻。2018、2020、2025年的数据轮流藏起，共测了三次，三次全部命中。Rabtsevich还对照了36处恒星星表和文献，以及340,505条TESS自动探测警报，确认这不是已有报告的信号。 这一对照以公开的列表为准。据Scientific American报道，这个信号曾在2020年被TESS探测筛选器捕捉到一次，后因证据不足被剔除；天文学家Michelle Kunimoto为剔除假信号开发的检验工具LEO-Vetter所做的搜索，也在2026年初挑出过这个候选，但没有公开。 大约两周时间里，用Claude Code和Codex做出的分析有74项，脚本超过1,000个。
下载数据、编写搜索代码、拟合变暗的形状、检查周边恒星和假信号、画图、重跑失败的测试，都由Claude Code（Opus 5.5、Fable 5.1）完成。Rabtsevich写道：“I chose what questions to ask, what tests mattered, and what counted as pass/fail.（问什么、哪些测试重要、什么算通过或淘汰，由我来定）”结果则由Codex和一个只给了只读权限的新智能体会话分别审查。
9月25日，Rabtsevich在Zenodo上发布了预印本，浏览6,542次，下载900次。 在TESS自主裁量观测（DDT）的批准名单上，Rabtsevich提出的以2分钟间隔观测这颗恒星的提案已获批准。名单原文是：“Pavel Rabtsevich | Two-minute cadence for TIC 4206066, a nearby K-dwarf with a 1.4R planet candidate（以2分钟间隔观测邻近的K型矮星TIC 4206066，行星候选半径为地球的1.4倍）”，批准一栏为“yes”。 获批之后，TESS会在下一个观测期内每2分钟记录一次这颗恒星的亮度。
TESS把天空分成若干区域，一块接一块地拍摄，每一段观测期称为一个扇区（sector）。再次拍摄这颗恒星的第110扇区从10月31日持续到11月26日。10月6日，Rabtsevich按3.18天和11.13天两个信号，分别预先登记了第110扇区期间恒星变暗的时刻。按3.18天信号预测会变暗9次，按11.13天信号预测会变暗3次，预测误差约4分钟。此前藏起2018、2020、2025年数据所做的三次预测测试，用的都是已有数据；用新拍摄的观测来检验预先登记的预测，这还是第一次。 帖子串末尾还附上了一个可以一路飞到那颗恒星的3D网站tic4206066.pages.dev。
Reference 02自称“im not an astronomer（我不是天文学家）”的Reddit用户Thick_Ad_9875 · Reddit、Zenodo
Thick_Ad_9875看到Rabtsevich的帖子后，用Opus 5.5重新检查了200光年以内约2,900颗小型恒星。挑选的对象是TESS多年来都拍到过、却只出现在大视场图像里，因此从没有哪个搜索项目把那几年数据合在一起分析过的恒星。动手之前，Thick_Ad_9875先用自己搭的搜索设置重新找出Rabtsevich的信号，确认设置能正常工作。
在拿到2026年的数据之前，Thick_Ad_9875就把候选恒星会变暗的时刻和判定标准以无法修改的方式记录了下来。在这场预测测试中，一个候选被淘汰，两个在预测的时刻变暗，留了下来。
留下的候选中，TIC 451641911距离134光年，每3.91天变暗约0.06%；TIC 26432942距离112光年，每10.39天变暗约0.07%。如果是行星，两者都约为地球的1.3倍大。这两个候选既不在Thick_Ad_9875能找到的任何行星或候选列表里，也不在约31.2万条TESS自动警报中。
两者都通过了检验工具LEO-Vetter的全部17项检查。另一款检验工具TRICERATOPS给出的“是绕该恒星运行的行星”的概率，TIC 26432942为96.5%，TIC 451641911为76.7%。 检验结果和预测时刻都已在Zenodo公开。
Reference 03创办网站分析公司Wingify、现在运营AI研究机构Lossfunk的Paras Chopra · X粉丝24万
Chopra看到Rabtsevich用Claude Code找到行星候选的Reddit帖子后，花了一个上午，用Claude Code写的分析程序翻查TESS只以长间隔拍摄过的邻近恒星数据。
TIC 370612437位于天鹅座方向，距离158光年，每3.56天变暗0.02%；如果是行星，大小几乎与地球相同。HIP 114417位于仙女座方向，距离134光年，每4.93天变暗0.03%，约为地球的1.1倍。在2019至2024年间的4个观测年里，两颗恒星的变暗分别重复了55次和21次。
藏起一年数据、用其余数据预测那一年变暗时刻的测试，在4年中有3年命中。方法和结果由Codex和一个新开的Claude会话分别审查。Chopra把结果连同一段50秒视频发到X上，并表示会将其作为社区候选（CTOI）报告到NASA的系外行星候选共享网站ExoFOP；但截至10月19日，TIC 370612437的ExoFOP页面上还没有社区候选登记。
Reference 04独立研究者 Friedrich Otto Krone · 发表在Zenodo上的预印本，尚未经专业天文学家审阅
Krone让Codex和Claude编程智能体分析TESS以及另一个巡天项目ZTF的存档数据，找到了一个爆发候选：表面在振荡、正在冷却的白矮星LP 119-10在2024年12月突然变亮。在覆盖红光到近红外的TESS数据中，亮度上升约6.5%；在用绿色滤镜（g波段）拍摄的ZTF数据中，上升超过31%。这两个数字是用不同颜色的光测得的亮度。数据中还出现了周期为575.9秒的振荡。在振荡的冷却白矮星中，已知发生过爆发的不到10颗。
预印本中写道：“a second AI system repeated the analysis independently from the raw archive files（第二个AI系统从存档的原始文件开始，独立重做了分析）”。
“There's every reason to expect that this candidate super-Earth will pass further tests and make it into the official census.”
完全有理由相信，这颗超级地球候选会通过后续检验，进入官方名录。
这是在欢迎这颗恒星进入TESS 2分钟间隔观测名单时说的话。
“I am a real astronomer and I looked into it and this doesn't appear to be bs.”
我是真正的天文学家，仔细看过了，这看起来不是胡扯。
“Without these tools I couldn't have processed a data set this size and carried it through to a result.”
没有这些工具，我不可能处理这么大的数据集，并一路做出结果。
“This is incredible, and one of the best uses of AI that I have seen.”
太不可思议了，这是我见过的最好的AI用法之一。
“almost everything we found turned out to be junk. starspots, instrument glitches, neighbor stars leaking light into the pixels etc.”
我们找到的东西几乎全是垃圾：恒星黑子、仪器故障、邻近恒星的光漏进像素之类的。
早期候选有一半是通过了全部自动检查的恒星黑子；还有一个bug会把藏起那一年的信息漏进预测测试，连噪声都能过关，这个bug是新开的Claude会话发现的。
“Models agreeing with each other isn't evidence.”
模型之间互相认同，并不是证据。
Rabtsevich依靠的是任何人都能测量的信号、任何人都能重跑的计算、用于比较的样本，以及在下一批数据到来之前就公开的规则。
“Important caveat: a faint neighbouring pair of eclipsing stars could fake the dip, so these exoplanets remain candidates pending further verification.”
重要提醒：附近一对暗弱的食双星可能伪造出这种变暗，所以在进一步验证之前，这些系外行星仍然只是候选。
食双星是彼此绕转、相互遮挡的两颗恒星。
“AI tools won't necessarily be helpful in the process of confirming planets, but [they] will likely continue to be used to string together publicly available code to help search for planets and run them through the basic vetting processes…”
AI工具不一定能在确认行星的过程中帮上忙，但很可能会继续被用来把公开的代码串起来，帮助寻找行星并完成基本的检验流程。
把下面的提示词粘贴到Claude Code、Codex、Grok等编程智能体里就行。NASA的数据是免费的。
我也想试试这篇文章里的方法。 https://www.working-ref.com/zh/library/coding-agent-science-data-2026-10 按照这些案例的顺序和注意事项，针对我感兴趣的领域[例如：天气、地震、基因数据]的公开数据，提出三个值得一试的方向。我选定一个后，就从安装所需工具开始直接动手。如果没有合适的，就像第一个案例那样，从在NASA TESS数据中寻找行星候选开始。
这篇参考对你有帮助吗？
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