diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md
index 828b73a..e524f4e 100644
--- a/CLAUDE.md
+++ b/CLAUDE.md
@@ -8,7 +8,7 @@
 ## 1. 项目元数据 (Metadata)
 - **核心目标**: 在层次化视频树上构建可自我进化的搜索 Agent + 可训练的递归检索器（RecursiveRetriever），通过 Harness Engineering（工具、技能、记忆、中间件）的持续改进实现长视频理解；服务于科研产出。详见 `research-wiki/ARCHITECTURE.md`、`README.md`。
 - **项目类型**: 科研工程混合体 + 生产级（非 MVP）
-- **目标会议**: EMNLP 2026
+- **目标会议**: AAAI 2026（2026年6月25日）
 - **后端架构**: Python 3.11（Clean Architecture 四层分层，详见 `research-wiki/ARCHITECTURE.md §2`）
 - **版本管理**: Git
 - **Conda 环境**: `Video-Tree-TRM` (Python 3.11)
@@ -40,18 +40,19 @@
 
 > [!CRITICAL]
 > **所有 Python 相关命令（pytest / ruff / 脚本）必须在 `Video-Tree-TRM` 环境中执行**
-> - 使用 `conda run -n Video-Tree-TRM <command>` 确保命令在正确环境中运行
+> - 使用 `conda activate Video-Tree-TRM & <command>` 确保命令在正确环境中运行
 > - 或在命令前显式添加 `source activate Video-Tree-TRM &&`
 > - 如果需要使用 LLM 可以依据 `.env` 环境变量文件使用
+> - 对于需要长时间运行的程序请尽量使用tmux，并且不要进行任何形式的日志缓存，确保所有日志可以立刻马上输出，这有助于帮助我们检查错误。
 
 ```bash
 # 激活项目环境（交互式 shell）
 conda activate Video-Tree-TRM
 
 # 推荐：使用 conda run 执行命令（自动使用正确环境）
-conda run -n Video-Tree-TRM pip install xxx
-conda run -n Video-Tree-TRM pytest xxx
-conda run -n Video-Tree-TRM python xxx
+conda activate Video-Tree-TRM & pip install xxx
+conda activate Video-Tree-TRM & pytest xxx
+conda activate Video-Tree-TRM & python xxx
 ```
 
 ### 2.2 Makefile 入口
@@ -66,10 +67,10 @@ make lint            # ruff check --fix + ruff format（app/ core/）
 ### 2.3 代码质量检查
 ```bash
 # 代码格式化
-conda run -n Video-Tree-TRM ruff format app/ core/ adapters/
+conda activate Video-Tree-TRM & ruff format app/ core/ adapters/
 
 # 代码检查并自动修复
-conda run -n Video-Tree-TRM ruff check app/ core/ adapters/ --fix
+conda activate Video-Tree-TRM & ruff check app/ core/ adapters/ --fix
 ```
 
 ### 2.4 GPU 约定
@@ -202,7 +203,7 @@ MODE=mock N_SAMPLES=10 bash scripts/<experiment>.sh   # smoke test
 - **测试目标**: 验证系统在真实条件下的端到端正确性。生产级业务应**逐步提高覆盖率并以 integration 测试为重**。
 
 - **目录**: `tests/{unit,integration,e2e}/test_*.py`，最低覆盖率 80%
-- **运行**: `conda run -n Video-Tree-TRM pytest tests/ --cov=app --cov=core --cov-report=term-missing`
+- **运行**: `conda activate Video-Tree-TRM & pytest tests/ --cov=app --cov=core --cov-report=term-missing`
 
 #### Agent 测试输出规范（仅限 agent / LLM 类测试）
 
@@ -335,7 +336,7 @@ project_root/
 | 关键决策记忆 | `research-wiki/adrs/` | 架构决策记录（ADR） |
 | 领域知识压缩摘要 | `research-wiki/query_pack.md` | idea-creator 的核心上下文输入 |
 | 研究知识库索引 | `research-wiki/index.md` | 所有实体的分类索引 |
-| 代码结构检索 | `graphify-out/GRAPH_REPORT.md` + `conda run -n Video-Tree-TRM graphify query/path/explain/affected`（主对话可用 `/graphify`） | 读代码前先查图谱而非盲读；首次需手动 `/graphify .`，刷新用 `/graphify . --update` |
+| 代码结构检索 | `graphify-out/GRAPH_REPORT.md` + `conda activate Video-Tree-TRM & graphify query/path/explain/affected`（主对话可用 `/graphify`） | 读代码前先查图谱而非盲读；首次需手动 `/graphify .`，刷新用 `/graphify . --update` |
 
 ## 7. 输出规范