OpenClaw+Claude Code智能体赋能学术科研全链路实战暑期训练营

课程章节

主要内容

专题一：OpenClaw学术Skills全流程科研自动化

一、OpenClaw架构与工作原理

1. OpenClaw核心概念理解

2. OpenClaw优缺点

3.OpenClaw插件化架构与模块化设计

核心架构：四大模块协同工作

工作流程：一个闭环循环

4.学术研究场景的特殊适配

传统科研的普遍痛点

AI辅助的初步解放

OpenClaw核心价值

二、OpenClaw的部署

1.部署方式选择：环境隔离

方式1：云服务器（推荐）

方式2：本地电脑（非主力电脑）

方式3：本地电脑Docker容器（主力电脑）

2.OpenClaw的本地部署

3.云端服务器部署

4.模型的选择

Claude系列（Anthropic）

OpenAI GPT系列

国产模型

5.成本优化策略

策略1：模型分层使用

策略2：使用缓存降低重复成本

策略3：监控和配额管理

6.coding plan

专卖店阵营（单模型）

超市阵营（全家桶）

三、CLI命令和聊天命令的理解

1. CLI命令：系统的“管理员后台”

2. 聊天/斜杠命令：Agent的“驾驶舱”

3. 场景化对比：什么时候用哪个？

4. 安全边界提示

5. OpenClaw常用命令整理表

OpenClaw聊天命令（斜杠命令）

OpenClaw CLI命令（终端命令）

四、OpenClaw 安全配置与自检实践课纲

1. OpenClaw 安全配置：

物理隔离

网络防护

频道访问控制

权限最小化

AI 行为约束

技能安全

安全审计

持续运维

2.OpenClaw 安全自检

3.密钥管理与泄露应急

密钥存储原则

环境变量配置

五、通讯集成与权限管理

1.通道接入的核心作用

2.主流支持通道

3.OpenClaw的飞书接入

为什么接入飞书？

权限隔离：防止“越权”操作

数据泄露风险控制

如何接入飞书？

4.Coze平台中如何接入飞书

5.本地部署接入飞书

六、学术助手配置与知识库管理

1. OpenClaw 核心文件配置

2.灵魂三件套撰写实操

3.对话技巧与调教方法

为什么需要调教

Prompt 工程：清晰、具体、可验证

错误反馈：纠正 AI 的错误行为

为什么错误反馈很重要

错误反馈的三步法

不同类型错误的反馈策略

建立正向反馈循环

4.工作流设计：从单任务到多任务协作 

5. OpenClaw+飞书知识库管理

七、学术技能开发与实践

1. Skills基本概念

什么是技能？

技能的工作机制

技能和其他概念的区别

2.技能的安装

技能的安装方式

常见技能地址

配置需要API Key的技能

3.技能的自定义开发

在扣子编程首页，选择技能页签，并输入你的需求

扣子 AI 开发技能

预览和测试技能

下载和安装技能

技能开发实操

八、subagent配置与应用

1. 什么是subagent？

2.什么时候用subagent？

3.子代理机制

子代理的继承

工作原理

4.创建和调用subagent

创建subagent

调用subagent

九、数据获取与文献信息采集

1.通过API的方式进行文献获取

2.request请求库发起

1.利用别人开发的skill：web-browsing

2.自己开发技能

3.通过自动浏览器功能实现数据获取

4.通过浏览器功能实现论文下载

十、数据可视化、数据清洗与数据建模

1.数据可视化

图表绘制

折线图

散点图

矩阵散点图

所有数据的矩阵散点图

柱状图

饼图

气泡图

直方图

二维分布

三维分布

箱线图

词云图

雷达图

2.数据清洗

1.通用数据清洗：利用扣子编程功能，实现数据清洗的技能开发

2.专用数据清洗功能：基于上传的数据进行数据的清洗

3.数据分析与建模

1.通用数据建模：利用扣子编程功能，实现数据建模

2.专用数据建模：基于上传的数据进行数据的分析与建模

描述性统计分析

相关性分析

时间序列分析

波动性分析

趋势分析

机器学习建模分析

十一、文献管理与论文写作自动化

1.文献数据的自动整理与归纳

1.建立文件夹，上传论文数据，让openclaw对论文数据进行整理和归纳

2.提取文件夹下所有论文的参考文献并输出

2.学术PPT制作

3.批量论文信息的提取和总结

4.文献综述

1.基于已有文献进行文献综述

2.基于Academic Research Hub的文献综述

5.论文选题推荐

6.基于选题生成详细的研究方案

7.论文方案的生成与建模

8.论文的解读与复现

9.结果的解读与分析

10.论文初稿的生成

11.调用技能工作流

专题二：Claude  Code智能体全链路与科研论文应用

一.Claude Code简介

1.Claude Code是什么？

2.Claude Code能做什么?

3.Claude 的工作原理与流程 

4.Claude Code的核心价值 

5.Claude Code和其他AI工具（GPT、CpenClaw等）的对比

二.Claude Code 安装与环境配置

1.Claude Web初体验

2.Claude APP端的安装与配置（官方模型） 

3.CLI（命令行）的安装与操作（官方模型） 

4.Claude的编辑器集成（VS Code）：vs code中claude的安装与配置 

5.Claude官方模型介绍（Opus，Sonnet，Haiku）和API的管理

6.Claude第三方大模型（deepseek、Qwen等）接入、Coding Plan的配置与应用

三.Claude Code 交互模式理解与应用

1.三大交互模式详解：Ask（询问）、Plan（规划）、Edit（编辑）

2.Claude Code 常用内置命令与隐藏命令 

3.Claude Code触发器的理解与应用

四.Claude code项目创建

1.项目目录结构

2.Claude Code 项目初始化与创建 

3.项目文件的理解与文件配置:CLAUDE.md、settings.json、rules、skills、agents

五.Claude Code 记忆与上下文管理

1.什么是 Claude Code 的记忆系统

2.记忆文件的层级结构 

3.Claude Code 上下文管理

4.CLAUDE.md 项目记忆文件

5.持久化记忆系统（/memories） 

6.上下文窗口优化

六.Claude Code Skills

1.为什么需要skills

2.Agent Skills 的工作原理与分类

3.Skill的执行流程

4.Claude code官方和第三方Skills的安装与配置

5.Skills的自定义开发与配置

6.用claude skill搭建专属论文写作系统

七.Claude Code Hooks

1.hooks是什么？

2.Hooks vs CLAUDE.md的区别 

3.Hooks的文件配置与最佳实践

八.Claude Code MCP

1.什么是 MCP？MCP有什么用？

2.为什么 Claude Code 需要 MCP？ 

3.Claude Code 中 MCP 的使用方式 

4.MCP服务器的安装与配置、管理 

5.通过MCP接入Stata

九.Claude Code 子代理（Subagent）

1.为什么要使用子代理

2.子代理 vs 多代理

3.子代理的作用范围 

4.子代理权限模式 

5.子代理的调用

十.Claude code文档自动化办公与批量化科研论文处理

1.核心文档智能处理:多格式文档深度解析、智能内容摘要与洞察、文档智能分类与知识归档、智能比对与协同修订

2.数据智能处理与分析：复杂业务逻辑公式自动生成、端到端数据清洗自动化、动态报表自动化生成

3.学术研究与论文写作支持：学术演示文稿智能生成与优化、实验数据自动化整理与归纳、批量文献处理流水线、多维度论文关键信息挖掘

十一.Claude code科研数据采集与分析

1.PubMed/Arxiv/知网等科研数据自动化采集

2.Claude Code快速爬虫代码生成与数据爬取

3.Claude Code浏览器自动化数据采集与论文数据下载

4.科研数据主题分析：多维度主题建模与智能分析

十二.Claude Code科研数据清洗、可视化和建模

1.自动化数据质量评估：自动生成数据质量报告

2.智能化数据清洗

3.特征工程自动化

4.基础统计图表自动化生成：折线图、散点图、柱状图、饼图、气泡图、箱线图等

5.自动化机器学习流程

6.科研结果自动报告生成

十三.Claude code助力文本数据分析

1.文本数据清洗、处理与标准化

2.文本数据的分词与词云图绘制

3.文本特征提取与特征构造

4.文本分类模型构建

5.模型结果的分析与解释

十四、Claude code助力文献综述、选题与方案设计

1.基于已有文献进行快速生成文献综述框架

2.对比多篇论文的研究方法和文献批判性分析

3.基于学术检索技能的文献综述

4.Claude Code助力学术论文选题

5.Claude Code研究计划书撰写

6.研究假设生成和研究方法建议

7.研究方案生成与建模

十五、Claude code实证论文撰写与顶刊论文复现

1.顶刊论文的解读（RFS：Empirical Asset Pricing via Machine Learning）

2.实证论文工作流：数据采集与准备、模型构建与训练、模型调优与选择、样本外测试与评估、结果分析与经济解释 

3.Claude Code实证研究流程与完整论文复现： 1）项目骨架搭建 2）数据获取 3）模型分析 4）撰写论文 5）迭代修改 

4.论文的修改与润色