夜雨聆风
OpenClaw + Agent + Claude Code + 人工智能 + Hermes + Nature论文 —— AI核武全解锁!
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：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
🌟 课程三：基于claude code、codex双AI协同论文写作撰写与质量校准：从”数据分析→论文初稿→交叉审稿”全流程
📚 课程一
📅 培训时间
2026年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》
11.一份《科研文献调研与综述写作Skill包》（含批量精读、主题归类、对比矩阵、综述初稿生成）
12.一份《科研选题、研究假设与实验设计提示词卡》（多模型互评、变量梳理、可行性分析）
⚡ 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
13.掌握「文献调研→精读笔记→主题归类→综述初稿」的科研知识闭环，让Agent批量处理几十上百篇论文，沉淀可复用的文献资产
14.掌握科研选题、研究假设生成、实验设计的多模型协同方法，缩短从「想法」到「可执行方案」的周期
15.学会用Agent完成科研项目管理：实验记录、组会汇报、阶段性进展报告、课题日志的自动生成与归档
16.掌握开题报告、结题报告、专利交底书等科研文书的AI辅助写作方法，从立项依据到技术路线一站式生成
17.学会用Agent模拟同行评审：在投稿前对自己的论文进行预审，提前发现方法漏洞、数据可疑点和表述问题
📢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
5.如何让AI真正参与科研全流程（科研落地路径）：
1)文献调研阶段：用Agent对几十上百篇论文做批量精读、对比矩阵生成与主题归类，输出 可直接用于综述写作的素材库
2)研究设计阶段：用多模型互相质疑迭代研究假设、实验方案与变量设置，提前暴露逻辑漏 洞和可行性问题
3)数据分析阶段：用Vibe Coding完成统计建模、可视化、稳健性检验，确保结果可复现而不是“能跑就行”
4)论文写作阶段：用Skill固化各章节(Introduction/Methods/Results/Discussion)写作风格， 多模型分工生成与互审
5)投稿审稿阶段：用OpenClaw沉淀课题组的投稿历史档案，Claude Code根据目标期刊检索过往同类论文的投稿轨迹（哪轮被拒/接受、关键修改点），辅助选刊与改稿决策
6)课题管理阶段：让Agent自动维护实验日志、组会汇报、阶段性进展报告，沉淀为课题组的长期知识资产
📋 课程内容简要
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📢 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：2026年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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📚 课程三
📢 【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：2026年5月16日-17日
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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：2026年5月16日-17日、23日-24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：2026年5月30日-31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。
📅 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：2026年5月29日-30日、6月5日-6日
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科研技术导师，ay Scientific Research