夜雨聆风
2026年8月8日-8月10日“OpenClaw AI智能体实战:科研提效与办公自动化从入门到精通”–西安
各企、事业单位：
随着大语言模型从“对话问答”迈向“自主行动”，AI智能体（Agent）正成为重塑科研范式与办公效率的核心驱动力。OpenClaw作为一款开源、可本地化部署的AI智能体框架，凭借其身份档案、工具调用、技能系统、心跳机制与上下文压缩等创新架构，能够自主完成文献检索、数据分析、论文撰写、项目申请等一系列复杂任务，为科研人员与办公人士提供全天候、可定制的智能助理。但许多用户在安装部署、技能调用、自定义开发中仍面临较高门槛。本课程通过“理论+实操+实战”的教学模式，帮助你：
1、快速完成OpenClaw本地部署，并连接飞书等日常工具；
2、掌握文献检索、数据清洗、论文润色等科研必备技能；
3、学会自定义开发Skills，打造个人专属的自动化工作流。
无论你是高校师生、科研人员还是职场人士，这门课都将助你跨越AI落地的最后一公里，真正让智能体帮你处理琐事，让精力回归创新。
一、课程亮点：
1、零基础，轻松上手：无需编程经验，从部署到飞书集成全程手把手教学。
2、全场景，直击刚需：覆盖文献检索、数据分析、论文润色、项目申请等十余个科研办公核心场景。
3、重实操，即学即用：每天多次实操+综合实战，结课后带走一套可落地的AI智能体工作流。
4、技能全链路：调用→推荐→自定义开发：先学会使用现有技能，再掌握从零创建专属Skill的能力，实现“会用→会造”的跃迁。
5、开源生态+课后持续支持：基于开源框架，无平台绑定；配备课后答疑群，助力长期应用。
二、时间地点：
2026年8月8日-8月10日西安/腾讯会议同步直播（7日发放课程资料，8日–10日上课）
课程结束后赠送学员完整的课程视频
三、主讲专家：
专业资质：副教授，博士毕业于中国科学院大学生物医学工程专业，研究领域：人工智能、健康医疗大数据分析、可穿戴设备、物联网，精通Python、MATLAB、C#、Java等多语言，熟练运用Pytorch、Tensorflow、Keras等主流深度学习框架。
科研成就：主持多项国家级、省部级科研项目，参与编写畅销书籍：《MATLAB智能算法30个案例分析》，《MATLAB神经网络43个案例分析》，发表多篇高水平国际学术研究论文，申请发明专利10余项，获批计算机软件著作权20余项。
工程实践：长期从事人工智能与健康医疗大数据相关系统开发，具备可穿戴设备、物联网领域的落地实战经验，框架与工具链全面，覆盖从算法设计到工程部署。
技术传播：主讲Python编程、机器学习、深度学习培训100余场，累计培训学员数千人，课程以实用性、趣味性广受好评，覆盖企事业单位及科研人员。
四、收费标准：
A类：4680元/人（含培训费、资料费、视频费、场地费、结业证书等）
B类：6580元/人（含A类全部权益，另加工信部人才专业知识测评证书的考核与认证费用）
C类：6280元/人（含A类全部权益，另加AXKG职业能力水平证书的考核与认证费用）
备注：住宿可统一安排，食宿费用自理
五、颁发证书：
A类：参加相关培训并通过考核的学员，颁发《OpenClaw AI智能体实战》结业证书。
B类：参加相关培训并通过考试的学员，由工业和信息化部人才交流中心颁发人才专业知识测评证书-人工智能应用技术，可通过工业和信息化部人才交流中心官方网站查询，该证书可作为专业技术人员能力评价、以及求职应聘和从业人员加薪、晋升、考核等任职的重要依据。
C类：参加相关培训并通过考核的学员，由AXKG职业能力水平考试评价中心颁发《人工智能应用技术工程师》职业能力水平等级证书，该证书可作为本行业专业岗位职业能力考核的证明，也是岗位聘用、任职、定级和晋升的重要依据。
注：选报B类、C类证书的学员请提交电子版证件照（大于20KB，红蓝底皆可）、身份证、学历证明复印件各一份。
六、内容大纲：
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时间 |
章节 |
主要内容 |
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9:00-10:00 |
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 案例-1：OpenClaw在科研场景中的实际应用demo |
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10:00-12:00 |
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 实操-1：完成本地部署并连接飞书 5、常见问题：端口冲突、版本不兼容、网络问题 |
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14:00-15:00 |
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： 4.1学术搜索与管理Skill 4.2数据处理Skill 4.3论文、专利撰写Skill 实操-1：安装并调用2-3个常用Skills 5、Skill市场探索：发现更多实用Skills |
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15:00-16:00 |
第四章 OpenClaw赋能文献检索 |
1、现有好用Skills推荐： 实操-1：使用Skill检索某研究方向近3年最新论文 实战-1：生成指定主题的文献检索报告 |
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16:00-17:00 |
第五章 OpenClaw赋能文献总结与分析 |
1、现有好用Skills推荐 实操-1：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 实操-2：输入研究方向，自动生成文献综述框架 实战-1：选择3-5 篇核心论文，生成阅读笔记 |
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第二天9:00-10:00 |
第六章 OpenClaw赋能数据采集与处理 |
1、现有好用Skills推荐： 1.1网页数据抓取 1.2数据清洗标准化 1.3Excel、CSV文件处理 实操-1：从公开数据集网站批量下载数据 实操-2：清洗实验数据（去重、填补缺失值、格式转换） 实战-1：完成一个小型数据集的采集与预处理 |
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10:00-12:00 |
第七章 OpenClaw赋能数据分析、建模与可视化 |
1、现有好用Skills推荐： 1.1统计分析（描述性统计、假设检验） 1.2机器学习建模（分类、回归、聚类） 1.3数据可视化（折线图、柱状图、热力图） 实操-1：上传实验数据，自动生成统计分析报告 实操-2：选择合适算法构建预测模型 实操-3：生成高质量学术图表（符合论文发表标准） 实战-1：分析一组实验数据并生成完整分析报告 |
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14:00-15:30 |
第八章 OpenClaw赋能论文撰写辅助 |
1、现有好用Skills推荐： 1.1论文写作 1.2语法检查与润色修改 1.3参考文献管理 实操-1：生成论文框架 实操-2：自动检查论文语法并给出修改建议 实操-3：批量插入参考文献 实操-4：对论文某段落进行润色改写 实战-1：生成一篇论文的引言部分 |
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15:30-17:00 |
第九章 OpenClaw赋能项目申请书与专利撰写 |
1、项目申请书Skills： 1.1国自然/省部级项目申请书 2、发明专利Skills： 2.1专利申请书撰写 实操-1：生成一个项目申请书大纲 实操-2：生成专利申请书的背景技术和发明内容 实战-1：完成一份项目申请书的核心章节 实战-2：完成一份发明专利申报材料 |
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第三天9:00-10:30 |
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 实操-1：从零创建一个简单的天气查询Skill 实操-2：为现有Python 脚本添加 Skill接口 实战-1：创建一个科研工作流的自动化Skill |
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10:30-12:00 |
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 实操-1：利用OpenClaw创建一个自定义功能的Skill |
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14:00-16:30 |
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） 实战-1：选择一个场景，完整演示AI 辅助科研流程 |
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16:30-17:00 |
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 5、课后答疑群建立 |
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员老师 8701529461（微信同号）
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