很多做研究的人都会遇到这个矛盾：一边要用学校权限进图书馆、CNKI、万方；一边又要用 Google Scholar、GitHub、OpenAI、Codex、Claude Code 和英文文档 浏览器能打开，不代表 git、npm、pip、Codex CLI、Claude Code 也能联网。它们不一定听 PAC，有时还要看系统代理、HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY 所以你会看到： CNKI 能进，Google Scholar 打不开。 GitHub 能开，但 git clone 失败。 浏览器能用gpt，codex cli还是保存。 全局模式下AI工具能用，但学校数据库又不认你。 这不是“网络坏了”，而是不同流量走错路了 ❗️做研究的人至少要分清四条路： 1️⃣学校资源。 这类平台通常看学校 IP 或校园授权。你要让它们像是从学校网络访问，而不是绕到别的地方 2️⃣国内网站 比如微信、小红书、知乎、百度、B站、国内文档平台。大多数时候直连就行，没必要绕远路。 3️⃣外部学术与开发网站 比如 Google Scholar、GitHub、OpenAI、一些英文文档、包管理源。这类通常需要走规则里的代理路径。 4️⃣命令行工具 很多人只设置了浏览器，结果 git、npm、pip、Codex、Claude Code 还是不通。这时候要看系统代理、HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY，或者客户端有没有 TUN / 系统级接管能力 PAC 像路线表：这个域名直连，那个域名走代理。适合日常精细分流 全局模式适合临时排查，但不适合长期科研使用，学校资源可能会因为身份不对而异常。 大家接触最多的可能是TUN ，更底层的虚拟网卡模式，能接住更多软件流量，尤其是命令行和桌面客户端。但它不是万能按钮：规则错了，它只是更认真地走错路；学校资源需要学校 IP，它不会凭空补身份 对科研场景来说，我更推荐的思路是： - 学校资源：尽量保持学校 IP / 校园授权路径 - 国内网站：直连 - Google Scholar、GitHub、AI 工具：规则模式走代理 - Codex、Claude Code、git、npm、pip：单独检查命令行代理 - 如果你经常遇到浏览器能用、软件不能用，再考虑 TUN 或系统代理，但前提还是规则要清楚 P8-P9 是我自用规则截图，适合同时用学校数据库、外部网站和 AI agent 的场景。主要规则已整理成下方 #howto用好AI #howto入门codex #howto用AI抢救一切 #科研 #codex #claudecode #科研人的精神状态 #论文 #科研日常