我们的开发模式是：在本地电脑上写代码，然后推送到实验室的共享服务器 上用GPU进行训练。我想使用claude code进行辅助， 但是如果想使用就得把它安装在远程的共享服务器上。安全性就无法得到保障。 
问AI的方法就是在本地使用claude code，然后通过git来push和pull以保证本地和服务器的代码得到同步。现在问题就是： 

1. 代码同步失误：最怕的就是本地改了代码，却忘记push，或者服务器上改了配置，却忘记pull，导致在错误的代码版本上训练半天，白白浪费时间。
2. 环境不一致：本地和服务器的Python、PyTorch、CUDA版本有差异。如何确保我在本地能跑的代码，在服务器上也能顺利运行？
3. 路径和配置管理：代码里如何优雅地处理本地（样本数据）和服务器（完整数据）的不同文件路径？以及如何管理本地测试（小batch_size）和服务器训练（大batch_size）...