全国独家!龙虾“OpenClaw”赋能科研与日常办公全流程实战课程!

课程章节

主要内容

第一章 智能体与OpenClaw入门

1.什么是智能体(Agent)：AI从问答到自主行动的跨越

2.什么是OpenClaw：开源AI助手框架的核心定位

3.OpenClaw vs 传统大语言模型：交互方式、能力边界、成本效率对比

4.OpenClaw五大核心工作机制：身份档案、工具调用、技能系统、心跳机制、上下文压缩

5.存在的问题：安全风险（数据泄露）、Token消耗高

6.政府态度：AI治理政策、合规要求

7.高校态度：学术应用、科研辅助、人才培养

8.案例：OpenClaw在科研场景中的实际应用demo

第二章 OpenClaw本地化部署实操

1.安装前准备：Node.js安装、大语言模型API Key申请

2.下载安装：一键部署脚本、依赖库安装

3.飞书配置：创建应用、获取App ID和Secret

4.连接飞书：配置Webhook、机器人绑定

5.实操：完成本地部署并连接飞书

6.常见问题：端口冲突、版本不兼容、网络问题

第三章 Skills系统详解与科研必备技能包

1.什么是Skills：OpenClaw的能力扩展机制

2.Skills生态：官方技能、用户分享、社区市场

3.Skills安装与调用：从本地安装、从ClawHub安装、命令行调用

4.科研人员必备Skills：

• 学术搜索与管理Skill

• 数据处理Skill

• 论文、专利撰写Skill

5.实操：安装并调用2-3个常用Skills

6.Skill市场探索：发现更多实用Skills

第四章 OpenClaw赋能文献检索

1.现有好用Skills推荐

2.实操：使用Skill检索某研究方向近3年最新论文

3.实战：生成指定主题的文献检索报告

第五章 OpenClaw赋能文献总结与分析

1.现有好用Skills推荐

2.实操：从PDF提取论文核心内容（研究背景、研究动机、方法、实验、结果、结论、局限性与不足、改进思路）– 实操：批量总结多篇论文，生成对比表格

3.实操：输入研究方向，自动生成文献综述框架

4.实战：选择3-5篇核心论文，生成阅读笔记

第六章 OpenClaw赋能数据采集与处理

1.现有好用Skills推荐：

•网页数据抓取

•数据清洗标准化

•Excel、CSV文件处理

2.实操：从公开数据集网站批量下载数据

3.实操：清洗实验数据（去重、填补缺失值、格式转换）

3.实战：完成一个小型数据集的采集与预处理

第七章 OpenClaw赋能数据分析、建模与可视化

1.现有好用Skills推荐：

• 统计分析（描述性统计、假设检验）

• 机器学习建模（分类、回归、聚类）

• 数据可视化（折线图、柱状图、热力图）

2.实操：上传实验数据，自动生成统计分析报告

3.实操：选择合适算法构建预测模型

4.实操：生成高质量学术图表（符合论文发表标准）

5.实战：分析一组实验数据并生成完整分析报告

第八章 OpenClaw赋能论文撰写辅助

1.现有好用Skills推荐：

• 论文写作

• 语法检查与润色修改

• 参考文献管理

2.实操：生成论文框架

3.实操：自动检查论文语法并给出修改建议

4.实操：批量插入参考文献

5.实操：对论文某段落进行润色改写

6.实战：生成一篇论文的引言部分

第九章 OpenClaw赋能项目申请书与专利撰写

1.项目申请书Skills：

• 国自然/省部级项目申请书

2.发明专利Skills：

• 专利申请书撰写

3.实操：生成一个项目申请书大纲

4.实操：生成专利申请书的背景技术和发明内容

5.实战：完成一份项目申请书的核心章节

6.实战：完成一份发明专利申报材料

第十章 自定义Skills开发

1.自定义Skill基础：Skill目录结构（SKILL.md、scripts/）

2.SKILL.md文件：技能描述、参数定义、输出格式

3.开发脚本：Python脚本编写、API调用封装

4.实操：从零创建一个简单的天气查询Skill

5.实操：为现有Python脚本添加Skill接口

6.实战：创建一个科研工作流的自动化Skill

第十一章 OpenClaw赋能自定义Skills开发

1.利用OpenClaw创建技能目录

2.利用OpenClaw编写技能配置文件（skill.md）：定义技能的基本信息、触发条件、依赖项和权限等。

3.利用OpenClaw实现技能逻辑

4.测试与部署

5.实操：利用OpenClaw创建一个自定义功能的Skill

第十二章 高效科研与日常办公Skills综合开发

1.设计个人专属的高效科研与日常办公Skills

2.场景一：文献调研自动化（检索→下载→总结→笔记）

3.场景二：数据分析流水线（采集→清洗→分析→可视化）

4.场景三：论文写作辅助（大纲→初稿→润色→查重）

5.实战：选择一个场景，完整演示AI辅助科研流程

第十三章 课程答疑与自由讨论

1.课程回顾：三大核心能力总结

2.问题解答：部署问题、使用问题、场景问题

3.资源分享：官方文档与教程、学习社群与论坛

4.自由讨论：交流各自的研究方向、探讨AI辅助科研的心得、碰撞更多应用想法、一对一答疑。课后答疑群建立