一个天文爱好者，没有专业望远镜，没有科研经费，靠一台电脑和几个AI工具，在NASA积攒了七年的公开数据里，翻出了一颗疑似新行星的痕迹。这件事还没有被最终确认，但它已经排进了NASA的观测队列。
故事的主角叫Pavel Rabtsevich，既喜欢太空，也喜欢AI。他在翻看NASA数据时注意到一颗恒星，每隔三天就会变暗两个小时。他怀疑有行星从恒星前面经过，挡住了光，于是又去查了更多数据，想看看这个变暗规律是不是稳定的。结果，规律还在。
接下来他没有自己硬算，而是把数据分别喂给了Claude Code、OpenAI Codex和Jev，反复追问这几个AI工具：这有没有可能是一颗行星？在不断追问之后，他推断出这颗恒星是TIC 4206066，旁边有一颗比地球大约1.4倍的潜在行星，每三天绕它一圈——也就是说，这颗行星上的一年只有三天。
74次测试，AI自己算出了下一次变暗的时间
推断只是第一步，验证才是关键。Rabtsevich用Claude Code跑了74次测试，看自己的假设能不能站住脚。Claude Code处理完所有数据后，确认他的理论是成立的。
更有意思的是，他还做了一个小实验：把一部分数据藏起来，让Claude Code预测这段空白里会发生什么。结果AI准确预测出了恒星下一次变暗的时间点。这一步说明，模型不是简单地在拟合已有数据，而是抓住了那个周期规律。
到这里，事情还停留在个人推断的层面。要让它变成真正的发现，必须由NASA来确认。Rabtsevich向TESS项目提出请求，希望望远镜能盯一下那个特定位置。TESS接受了这个请求。
现在，这个观测任务已经排在TESS的任务队列里。等望远镜在11月扫过那片天区，就能拿到更多数据，判断那颗恒星是不是真的在周期性变暗。Rabtsevich已经知道变暗应该发生在哪一天、哪个时间点，只要TESS传回的数据和他自己的对得上，他就离发现一颗行星更近一步。
从搞笑视频到找行星，AI的用法变了
几年前，AI最出圈的用途还是生成Will Smith吃意大利面的搞笑视频。今天，它已经在帮普通人在家做过去只有专家才能做的事。
这个案例里，AI扮演的角色不是替代天文学家，而是把一个人从"有想法"推到"能验证"。Rabtsevich提供的是观察和直觉——他先看到了那个变暗规律，先有了"这可能是行星"的假设。Claude Code提供的是算力和耐心——74次测试、数据缺口预测，这些如果靠人工完成，工作量不小。
需要强调的是，这一切都建立在"可能"之上。TESS的观测还没执行，数据还没传回来，行星身份还没有被确认。但一个爱好者能走到"排队等望远镜验证"这一步，本身就说明了一些事情。
至于这项技术未来会把我们带到哪里，现在没人能给出答案。但至少这一次，它把一个人的好奇心，送到了NASA的观测清单上。