夜雨聆风
OpenClaw养助手、Hermes自进化、多模型圆桌会议:你的第一个AI科研团队,两天搞定
在AI技术狂飙突进的今天，科研工作正在经历一场静默而深刻的变革。从文献阅读到代码编写，从数据分析到论文写作，大语言模型正在重新定义“科研生产力”的上限。然而，真正的问题不在于“AI能做什么”，而在于——你是否拥有一套属于自己的、可持续进化的AI科研系统？
为此，我们精心策划了几场深度实战培训，帮助您从“使用AI”跨越到“构建AI”，让工具真正成为您科研道路上的长期合伙人。
🌟 课程一：2026最新AI驱动科研全链路实战营：一站式掌握LLM与Notebooklm应用、数据分析、自动化编程、文献管理到论文写作的核心技能、手把手搭建本地LLM与Agent，体验多模型“圆桌会议”的头脑风暴、利用N8N与OpenClaw打造你的“个人AI助手”，实现科研流程自动化、解锁Seedance2，轻松将论文转化为高质量的科研科普视频
🌟 课程三：关于举办“OpenClaw、Hermes+Vibe Coding核心实战玩法，手把手教你本地部署与云端协同，实现知识、论文自动化工作流”培训班
📚 课程一
📢 在人工智能高速发展的今天，大语言模型（LLM）正在以前所未有的速度重塑科研与高端知识工作的底层方式。然而现实是，大多数人仍停留在“简单对话式使用AI”的阶段，只是把AI当作一个更聪明的搜索工具，并没有真正将其转化为科研生产力，更谈不上系统性的创新能力提升。
科研真正的挑战从来不是“有没有答案”，而是：
如何高效整合信息、持续产生高质量IDEA，并把研究想法快速转化为可发表成果。
而这，正是大多数通用AI使用方式所无法解决的。
本课程是一门面向科研人员、研究生、博士生、高校教师以及高端知识工作者的系统化实战训练营，以“工具即生产力，Agent即科研合作者”为核心理念，带你从“使用AI”进阶到“构建AI系统”。课程将系统讲解如何将主流大语言模型深度融合进：
1.科研写作与论文生产流程
2.实验与科研数据分析
3.文献管理与知识体系构建
4.科研绘图与学术级可视化表达
5.多模型协作的创新型科研思考
6.基于NotebookLM 的研究资料整合、来源引用与可信推理
7.使用NotebookLM48小时通过一门课、掌握一系列知识点
8.Google生态系统自动化科研工作流与AI Agent系统
9.OpenClaw和Claude Code个人AI助手结合Agent Skills技术自动化生成论文
10.Seedacnce2.0视频大模型生成科研科普视频
通过真实科研场景与完整案例，你将学会如何让AI主动协助你思考、决策与创作，而不仅仅是被动回答问题。
通过本课程，你将不只是学会“使用AI”，而是能够真正做到：
1.构建属于自己的科研AI Agent，让AI成为你的长期研究助手
2.打造可持续复利的个人科研系统，知识与成果持续积累
3.显著提升科研效率与创新能力，减少重复劳动，专注高价值思考
4.让AI成为你稳定、可靠、可进化的科研合作者
这不是一门“教你玩AI的课程”，而是一门帮助你在AI时代建立长期科研竞争力的系统训练营。最后将总结Google Gemini（Nano Banana），AI Studio，Notebooklm等谷歌一系列生态系统，如何使用这些打造专属个人自动科研系统。
当前AI发展日新月异，大模型迭代速度显著加快，或许有一天人类终将被AI淘汰，但希望你我不是最先被AI淘汰的个人。
📅 培训时间
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直播时间：6月5日-8日（腾讯会议直播）
🎯 培训方式
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在线直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
📋 课程内容简要
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微信二维码：
📢 【课程核心差异化】：
1.双模型交叉审稿：Claude Code写代码和论文，Codex作为独立审稿人打分、挑错、提改进意见——两个不同AI系统互相review迭代，比单一AI自查深入一个层次。
2.真实全流程：数据获取→清洗分析→统计检验→论文撰写→多轮审稿→投稿准备，两天走完核心环节。
3.真实案例：讲师以自己论文为例，展示Codex审稿从4/10逐步改进到8/10的完整轨迹（12轮迭代，课堂展示精华3轮）。
4.Claim校准：让两个AI分别评估论文核心结论的可信度，教学员用AI做批判性思考而非盲目接受。
5.学科通用：核心方法适用于任何”数据→分析→论文”的定量研究场景。
📢 课程完整产出
📅 培训时间
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培训方式：（腾讯会议直播）
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直播时间：5月16日-17日
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📚 课程三
📅 培训时间
5月23日-24日（腾讯会议直播）
🎁 学员课前准备
为确保每位学员都能顺利上手实操，课程开始前一周将讲解详细的环境配置教程，并提供一份配置说明文档，助你轻松搞定复杂环境搭建！
1.安装好Python、Git、VS Code
2.准备至少1-2个可调用API的模型账号
3.准备安装或已安装OpenClaw、Hermes、Cursor、Claude Code、Codex
4.自带一个科研题目、一份数据样例或2-3篇代表性论文，便于课堂演练
5.若计划实操本地部署，建议电脑具备较大内存或可连接GPU服务器
🎯课程交付成果
1.一个已完成基础配置的OpenClaw科研环境
2.一份《科研任务-模型-Token选型卡》
3.一份《本地大模型部署与接入说明卡》
4.一份《科研Agent编程工具对比表》
5.两个科研Skill初稿
6.一份《科研MCP接入蓝图》
7.一份《科研云端数据管理与下载流程模板》
8.一套个人多模型论文写作自动化流程图
9.一份《个人OpenClaw科研助手搭建方案》
10.一份《NotebookLM、Claude Code、Obsidian的知识工作流》
⚡ 培训目标
1. 独立完成 OpenClaw、Hermes的安装、配置、模型接入与基础使用。相对于Openclaw，Hermes具有自我成长的功能。
2. 理解 Token、上下文窗口、调用成本与模型能力边界
3. 学会比较并选择不同大模型，尤其是 DeepSeek 、Qwen、Chatgpt、Opus、Gemma4、Kimi、GLM、Minimax
4. 掌握开源大模型本地部署的基本路径，如Ollama的适用场景，Ollama本地部署Gemma4和Qwen3.5后运行Claude，保存本地数据隐私性。Openclaw、Codex、Claude Code运行本地大模型
5. 学会建立科研数据的云端存储、快速下载与版本化管理流程
6. 掌握Vibe Coding在科研编程中的正确工作方法
7. 学会用Agent完成科研数据可视化与结果解释
8. 学会使用Cursor、VS Code、Codex、Claude Code 完成科研代码任务
9. 学会编写科研SKILL，理解MCP的扩展价值
10. 设计一套属于自己的多模型论文写作自动化工作流
11.掌握一套从NotebookLM、Claude Code、Obsidian知识管理自动化工作流（无论是老师还是学生都可以复现MIT研究生48小时掌握一门课）
12.通过Hermes Agent生成Karpathy的LLM-Wiki的Obsidian知识库
📢重点专题说明
1.如何讲清楚Token选择：
1)Token是模型处理文本的基本计量单位，不等于简单字数
2)选模型不仅看“聪不聪明”，还要看上下文、速度、成本和稳定性
3)真正高效的科研工作流通常是多模型分工，而不是只用一个最贵模型
4)要教会学员把高质量模型用在关键步骤，把高性价比模型用在重复步骤
2.中国两个大模型与美国三个大模型对比：
1)DeepSeek适合推理链、代码、数学与结构化任务
2)Qwen适合中文理解、通用办公、生态兼容和平台接入
3)Gemini的Nano Banana适合绘图
4)Opus搭配Claude Code适合写代码和论文
5)Chatgpt5.4搭配Codex适合执行任务
6)教学中应强调“任务分工”而不是简单比较谁更强
3.如何“养龙虾进行科研”：
1)长期培养一个懂你课题和工作习惯的科研助手
2)用规则、Skill、MCP、知识材料和模板持续迭代Agent
3)把每次科研实践沉淀成可复用的流程资产
4.本地部署与云端协同：
1)敏感数据、私有材料和高频重复任务优先考虑本地模型
2)高质量推理、长文写作和复杂审阅可调用云端强模型
3)最实用的方案往往不是全本地或全云端，而是“本地保密+云端增强”的混合策略
📋 课程内容简要
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📚 课程四
📢 在全球顶级期刊的发表范式发生结构性变革的背景下，数据可视化已经从传统的辅助工具，升级为科学传播的“黄金媒介”。如今，“一图胜千言”已成为高水平顶级期刊的硬性要求——研究数据显示，很多论文被拒的原因与图表质量直接相关。根据《Nature》的统计，大多数评审专家将图表质量列为优先审阅的要素。面对复杂的图谱、多维度的数据、时空动态模型的表达需求，科研绘图已经成为成果撰写中至关重要的环节。它不仅帮助研究者更加直观地展示实验数据，传递研究成果的深刻含义，也成为顶级期刊论文中数据可视化的重要形式。
📅 培训时间
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直播时间：5月15日-16日、22日-23日（腾讯会议直播）
🎯 培训方式
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在线直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
📋 课程内容简要
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课程安排 |
学习内容【融合DeepSeek、ChatGPT、Gemini协同】 |
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第一章 绘图原则与概念： 规范清晰简洁自明 |
1. 理解顶刊图表的核心逻辑，避免“技术正确但科学无效”的绘图误区 2. 四大原则：简洁性、一致性、准确性、自明性 3. 图形的基本元素（尺寸、格式、分辨率、字体、配色、高分论文案例）4.Nature vs Science vs Cell图表风格及差异 |
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第二章 R语言与AI协同的智能绘图体系： 八仙过海各显神通 |
1. R语言的基本用法和数据处理 2. R语言的作图系统 （1）Rbase基础绘图系统：基础图形函数（plot、lines、points等） （2）ggplot2系统：层次化绘图理念，主题设计与自定义 （3）lattice系统：多面板图形与条件绘图 （4）plotly系统：交互式图表绘制与3D图形应用 3. AI驱动的科研绘图工作流（1）Prompt生成：Gemini / DeepSeek / ChatGPT生成可运行R代码（2）AI辅助设计决策：输入数据类型→推荐最佳图表类型（3）自动标注与统计增强：用AI识别显著性差异→自动生成星号标注 自动添加样本量（n=）、误差线类型（SD/SEM） |
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第三章 科研图表的视觉美学与设计规范： 完美图表华丽呈现 |
图表的美学与设计 1. 配色方案 2. 标题 3. 坐标轴设计 4. 图例：清晰标注图例位置与内容 5. 字体规范：字体大小、类型与间距的选择 6. 线条：线条的粗细、样式选择及其与背景的对比 7. 背景：透明或简洁背景设计，提高视觉清晰度
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第四章 数据驱动图表选择：15+科研场景匹配 |
1. 常见数据格式：如何识别数据类型，选择适当图表 2. 科研绘图全类型绘制 （1）散点图、气泡图：适合显示两组数据关系 （2）折线图、柱状图：趋势分析与比较 （3）箱线图、小提琴图：数据分布分析 （4）云雨图、直方图、密度图：数据分布的不同展示方法 （5）饼图、雷达图、玫瑰图：比例关系与环形展示 （6）热力图、聚类热图、相关矩阵图：数据相似性展示 （7）瀑布图、条形图、面积图：时间序列或分布展示 （8）冲积图、桑基图：展示流动与比例 （9）词云图、关联图：文本数据与关系网络 （10）环形图、和弦图：比例与结构关系 （11）生存曲线图、漏斗图：生物医学与临床数据分析 （12）森林图、韦恩图、upset图：元分析与交集分析 （13）UMAP图、函数曲线图：降维与函数关系展示 （14）箱线密度图、神经网络图：机器学习与深度学习数据展示 （15）环形热图、公式图：其他特殊类型的应用 3. 图表决策树：根据变量类型/维度自动推荐最佳图表 4. 顶刊图表选取趋势分析
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第五章 统计信息的可视化表达与标注规范：精确数据尽在图中 |
图表中的统计与分析 （1）基本统计：均值、标准差、置信区间、t检验、方差分析 （2）回归分析：如何展示线性与非线性关系 （3）p值与信号：如何标注统计显著性 （4）RMSE与R²：图中显示回归模型评估指标RMSE、R2等 （5）注释与细节：如何通过注释和细节增强图表的可解释性
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第六章 地理空间数据的可视化与GIS集成： 地理数据鲜活地图 |
地理信息系统（GIS）与地理空间分布绘图 （1）GIS简介：地理空间数据与GIS工具的应用 （2）空间分布图绘制：地图可视化，热力图与点图 （3）地理数据处理与可视化：如何处理地理坐标与绘图 （4）高分辨率地图导出 （5）融合AI实践应用：地理数据的实际案例分析 |
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第七章 动态与交互式可视化进阶： 图形动态活灵活现 |
1. GIF动图的绘制 2. 审稿意见的常见问题及处理 （1）动图制作原理：如何通过GIF展示数据变化 （2）R与其他工具的动图生成：gganimate、plotly等 （3）动图的应用场景与注意事项 |
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第八章 多图合成与出版级排版艺术： 高效布局子刊密码 |
多图合成与高级排版 （1）组图系统：如何在一张页面中合理组合多个图表 （2）高级排版技巧：排版美学与信息传达的平衡 （3）制作长文图表：如何制作长条形图、时间轴等特殊排版 （4）实践应用：结合案例进行多图合成与排版练习 |
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第九章 技术路线图与概念图设计流程： 概念生动逻辑清晰 |
1. 技术路线图绘制 （1）技术路线图的概念与应用：科研工作流程与技术路线 （2）图表设计原则：如何通过图表表达技术流程与进展 （3）实践应用：技术路线图绘制的具体案例 2. 概念图绘制 （1）AI绘图：如何使用AI绘制概念图 （2）神经网络图：如何使用AI辅助绘图，制作神经网络与机器学习流程图 （3）图形摘要的绘制：如何通过简洁明了的图形总结研究核心
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第十章 顶刊图表合规与交流讨论 |
1. Nature/Science/Cell图表技术规范 2. 导出标准格式 3. 学术伦理红线 （1）禁止拼接、重复使用、过度平滑（如Western Blot） （2）图像原始数据保存要求（FAIR原则） 4. Caption与元数据撰写 （1）如何写Figure Legend让审稿人一眼看懂 （2）补充材料中交互图的说明规范5. 如何应对“图像问题”审稿意见交流 |
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📢 随着观测技术、数值模拟与计算基础设施的迅猛发展，科学研究的范式正经历从”人工编程”到”智能体自动化”的深刻变革。无论您从事生命科学、环境科学、材料研究还是社会科学，都面临着共同的挑战：海量异构数据的处理耗时、复杂模型的编程门槛、以及从Idea到论文的漫长转化链条。
【全栈技能，层层递进】
从Python高阶编程（函数式、OOP、性能优化）出发，掌握XGBoost、LightGBM等经典机器学习工具，深入CNN、Transformer、扩散模型等前沿架构；同时以科学问题为牵引，强化SHAP可解释性分析、因果推断与不确定性量化，确保AI模型的物理一致性与科学严谨性。
【革命性效率工具：氛围编程与上下文工程】
告别繁琐的重复编码。课程深度教授Vibe Coding（氛围编程）——通过自然语言与AI协同编程，实现”零门槛”快速原型开发；掌握上下文工程与RAG技术，让大模型精准理解您的领域数据，自动生成可执行的分析代码、SQL查询与科研图表，将数据分析效率提升十倍。
【科研自动化：从Chat到Agent的跃迁】
学习构建OpenClaw智能体工作流，让AI自主完成数据清洗、多维度归因分析、假设检验与报告生成。通过MCP架构连接您的本地数据库与计算环境，实现”一句话需求→自动化分析→交付洞察”的端到端科研流水线，彻底解放您的生产力。
【差异化优势】
实战导向：9大案例模块覆盖图像光谱分析、时空序列预测、科学归因、论文Idea探索等真实场景
人机协同：不仅教算法原理，更教”如何指挥AI做科研”——从提示词设计、代码审查到多Agent协作
前沿融合：传统统计思想 × 现代深度学习 × 大模型自动化三重视角，打通从算法理解到科研落地的最后一公里
本课程将为您提供兼具学术严谨性、工程实用性、技术前瞻性的学习平台。让AI成为您科研团队中最得力的智能助手，加速从数据洞察到科学发现的全过程。
📅 培训时间
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培训方式：（腾讯会议直播）
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直播时间：5月16日-17日、23日-24日
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📢 高水平SCI论文的发表，拼的从来不只是写作能力，而是科学问题凝练能力、论文叙事能力、图表呈现能力、选刊投稿策略与审稿应对能力的系统工程。如果你也存在“文献读了很多却找不到突破口、结果做了不少却写不出高水平论文、AI用了不少却始终没有真正提升科研产出”的困扰，那么你缺的往往不是努力，而是一套真正面向高水平发表的写作逻辑。当别人还在用AI做翻译、改写、润色时，引领者已经在用AI智能体做前沿追踪、选题挖掘、结构搭建、图表设计、精准选刊和审稿博弈。未来2年，最先被拉开差距的科研人，不是实验做得最慢的人，而是不会使用AI智能体的人。
本课程以高水平论文发表为导向，以CNS与顶级期刊逻辑为主线，结合当下最前沿的AI智能体赋能场景，系统讲解从前沿选题挖掘、论文结构搭建、写作表达优化、图表可视化设计，到精准选刊投稿与审稿意见回复的全过程，帮助学员建立高质量论文写作与发表的完整方法体系，提升写作效率、论文质量与投稿命中率，建立属于自己的科研第二大脑。
强基础：CNS与顶级期刊的叙事逻辑
能追踪：前沿选题挖掘与研究问题定位
学套路：定期期刊的写作工程学
装门面：论文颜值即战斗力
再提升：论文精修系统
善投稿：精准选刊、投稿包装与编辑偏好分析
会应变：如何与审稿人“正面交锋”
多讨论：论文终稿质控与发表加速
📅 培训时间
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培训方式：（腾讯会议直播）
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直播时间：5月29日-30日、6月5日-6日
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📢 【课程核心差异化】：
1.真实数据驱动：使用Cochrane/JAMA已发表RCT的真实数据，非模拟数据，可溯源至原始文献。
2.一条主线贯穿：从PICOS设计→PubMed检索→AI筛选→效应量计算→DL随机效应模型→森林图→漏斗图→亚组分析→敏感性分析→Results段落，两天做完完整Meta-Analysis。
3.AI深度提效：用Hermes Agent自动生成检索式、批量筛选文献、运行统计脚本、生成投稿级图表、撰写Results段落——亲眼见证AI把传统2周的工作压缩到2小时。
4.代码经双轮审阅：所有脚本经两轮代码审阅（Codex Review），Egger检验修正为加权回归（WLS）、SMD方差统一为含J²的Hedges标准公式、PRISMA计数改为动态计算，统计公式逐项验证。
5.带走你的专属科研智能体：你将带走一个配置好的Hermes Agent和Meta-Analysis统计Skill，利用其自进化能力，未来可一键复用到你的任何课题中。
【课程定位】：
【两天完整产出】：
📅 培训时间
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培训方式：（腾讯会议直播）
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直播时间：5月30日-31日
📞 报名咨询
微信二维码：
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