夜雨聆风
轰动全球!IF=58.6!他用OpenClaw+Claude Code 14天写完SCI,再发《Nature》正刊!
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基于前沿AI-Agent2.0驱动的科研全链路实战营：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、基于N8N与OpenClaw、Claude Code、Codex构建从文献挖掘到成果产出的自主智能体、解锁Seedance 2.0+Codex将论文转化为高质量的科教视频
🌟 课程二：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
🌟 课程三：最新AI-Python机器学习、深度学习核心技术与前沿应用及OpenClaw、Hermes自动化编程高级研修班
🌟 课程四：最新Hermes Agent 技能封装与科研自动化实战：以 Meta-Analysis 为例-实现从文献检索到绘图的一站式工作流培训
📚 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
-
直播时间：2026年6月5日-8日（腾讯会议直播）
🎯 培训方式
-
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
📞 报名咨询
微信二维码：
📚 课程二
📢 【为什么是这门课】：
AI科研新范式不是让模型替你写论文，而是把论文变成一条可追踪、可审稿、可迭代的科研生产线——数据→写作依据文件→AI初稿→独立AI压测→逐轮提分→投稿包，全程文件可复查、责任在人。
【AI写论文的新范式&论文总体结构】：
科研新范式vs旧范式：旧范式：一个人写→同一个人改→AI只用来润色英文→审稿意见自己消化→上下文断了就重来，整个过程全手动执行。新范式：数据→写作依据文件→ AI生成可追踪初稿→独立AI担任审稿人→逐轮提分→投稿材料包，全程文件可复查、可审计、可复现——科研人员从”写论文的体力劳动者”升级为”科研工作流的设计者与最终责任人”。
从润色段落→审查数据链：旧范式让AI改英文，结果是漂亮文字掩盖结果不足；新范式先把数据、统计、图表、文献和核心claim整理成可追溯的写作依据文件，再生成论文——从根上避免 Discussion泛泛而谈、引用缺口、数字不齐、claim 越界。
双 AI 分工≠一个写一个润色：Claude Code把分析结果写成可追踪初稿，Codex CLI在独立子进程里独立扮演审稿人——专查overclaim、统计缺口、图表不支撑结论、引用缺失。两者只通过draft.md/review_round_N.md文件交换信息，跨进程独立review打破单AI自查盲区，形成真实的”投稿前测试”。
论文总体结构参考高水平综合期刊（Science / Nature 等）常见叙事结构，具体格式按目标期刊调整：训练”问题→空白→方法→数据→边界”的科研叙事：Title→Abstract（broad significance第一句）→Intro（知识空白与本文贡献）→Results（每个数字配effect size+95%CI+n+检验+精确p）→ Discussion（机制、对比、局限性）→ Methods→Figures（每图服务一个核心claim）→ References（DOI人工核验，篇数按目标期刊调整）。
科研合规与人工责任边界+跨学科可迁移：AI不替代作者判断、不署名、不自动生成未经核验的引用；全程留下draft/review/revision/score_history/citations_todo/claim校准/prompt日志，构成可审计的科研写作档案。学科迁移按”数据形态”匹配——只要能整理出数据+分析脚本+统计结果 + 图表+核心结论，流程即可迁移。
【课程定位】：
1.目标学员：所有以数据为基础的定量研究方向均适用，只要你能整理出数据+分析脚本+统计结果+图表+核心结论，流程就能迁移。覆盖理工、农林、地学、环境、生态、医学、公共卫生、药学、心理、社科定量、经管、教育、信息等领域的研究生、博士生、博士后、青年教师及科研人员。
2.前置要求：有科学上网条件、课前完成环境预装（提供详细指南和助教支持）
3.核心工具：Claude Code + OpenAI Codex CLI + VS Code。
4.教学数据：讲师演示使用一份通用公开数据集——用”通用数据”跑出”科研实战”：完整走通 数据获取→清洗→统计→图表→论文初稿→双AI审稿→投稿材料包全流程。方法完全通用，学员可直接替换为自己领域的数据（CSV/Excel/JSON/Parquet/SQL/NetCDF/HDF等格式均支持）；
5.课程产出：一篇经过多轮AI交叉审稿、具备投稿前内部打磨基础的论文草稿（Markdown + DOCX），含符合主流期刊投稿格式的图表、Cover Letter、citations_todo、claim 校准报告与完整审稿轨迹。
【课前准备与环境配置（重要）】：
1.安装Python 3.10+、Git、VS Code
2.注册Claude账号 + OpenAI账号
3.安装Claude Code CLI和Codex CLI
4.网络环境测试
5.准备科研素材
备注：课程需要科学-上网方式。
📢 课程完整产出
📅 培训时间
-
培训方式：（腾讯会议直播）
-
直播时间：2026年6月13日-14日
📞 报名咨询
微信二维码：
📢 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
-
培训方式：（腾讯会议直播）
-
直播时间：2026年5月23日-24日、30日-31日
📞 报名咨询
微信二维码：
📢 【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
-
培训方式：（腾讯会议直播）
-
直播时间：2026年5月30日-31日
📞 报名咨询
微信二维码：
END
Ai尚研修丨专注科研领域
技术推广，人才招聘推荐，科研活动服务
科研技术导师，ay Scientific Research