以Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes四位＂AI研究员＂为核心,构建可迭代、可复用的科研协作团队

第五期：告别单兵作战——搭建你的24小时AI智能科研团队

 人工智能正在改写"单枪匹马做科研"的传统模式。面对文献检索、图表数据提取、统计分析、空间建模、科研图示与Meta分析等连续任务，个人与团队都需要一支能够持续协作的AI科研团队，把分散的工具应用串联为可复用的工作流。实际效率不仅取决于模型能力，还取决于安装配置、权限审批与任务组织；设置与任务不匹配时，反复确认和工具切换可能拖慢进度。本课程手把手带您搭建由Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes四位"AI研究员"组成的协作团队：Codex负责代码执行与产物生成，Claude Code负责技术审查与逻辑把关，OpenClaw编排跨工具、跨平台的流程，Hermes沉淀项目记忆与证据上下文。课程将带您按科研场景组合工具、统一常用配置并明确授权范围，减少重复操作，保留关键复核——让助手承担执行性工作，研究者回归学术判断与创造思考。

为个人研究者配备AI助手，为科研团队建立共享工作站：个人围绕自己的课题调用四位Agent，协同查文献、做分析、复核结果；团队可在此基础上集中部署，通过飞书共享任务与成果。服务器提供运行环境，Agent承担任务分工，Obsidian知识库保存研究积累。课程将带您搭建可复用的科研助手原型，按需调用模型、持续归档成果，并按权限开展团队协作。

课程的核心价值在于"逐章增厚"的进化机制：随着四Agent协同推进，文献管理、数据提取、分析建模、科研图示、成果传播被逐一串联为完整科研工作流，每章产出通过Command指令包和Hook日志回写至Obsidian知识库。课程结束时，您将获得一套跨学科通用、可直接迁移至个人课题的完整资产包——涵盖项目目录结构、四Agent分工配置、可复用Command指令集、Skill/MCP连接方案、复核清单与质量控制流程。无论您的研究方向如何，这套系统都将成为您长期科研道路上的智能协作基础设施。应广大科研学者需求，AI尚研修特举办此次培训，现通知如下：

【适合这样的科研工作者】：

希望将AI系统性地融入科研流程、为自己或课题组搭建可复用科研助手的高校教师、科研人员。不限学科方向，所有涉及公开数据、统计建模与科研产出的领域均可适用。【学习收获】：

1.专属的AI科研团队——掌握Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes四Agent协同分工与部署配置，拥有24小时在线、各司其职的科研协作伙伴。

2.贯通的科研自动化链路——从文献线索归档、PDF深度提取、数据分析与建模，到科研图示生成、Meta分析、论文材料组织与成果传播，全流程跑通。

3.持续进化的项目知识库——通过逐章回写Obsidian，积累Command指令、Skill技能、Hook日志与Memory记忆，让助手随您的研究不断"增厚"。

4.跨学科复用的科研资产包——项目目录模板、复核清单、质量控制流程、成果迁移模板，可直接用于个人课题或团队项目。

5.高效的科研工作范式——建立"Agent执行、人工复核、参数留痕、版本管理"的规范习惯，让重复性工作交给AI，您聚焦学术洞察与创新思考。

6.长期陪伴的科研伙伴——与来自不同学科的学员共同探讨四Agent在科研中的应用经验。

【课前准备：课前在线讲解环境配置及远程协助部署】：

1.注册Google账号，准备Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes、Obsidian（项目知识库）与飞书（协作与文献中转）的可用入口。2.安装Python 3.10+、Git、VS Code，并完成常用科学计算库环境测试。3.准备1-2篇与本人方向相关的论文PDF，或选择课程提供的公开数据与Meta分析案例包。

4.提前梳理一个研究问题、对应的目标数据类型及预期交付物，课程中将直接套用模板实战。

培训费用

非会员费用：3980元    Ai尚研修会员费用：会员政策参会【最高享受75折优惠】

【优惠活动】：

1：学生凭学生证有效证件参会可享受85折优惠。

2：分享朋友圈设置公开集赞20枚立减100元。

发票及证明

课程安排

专题一：你不是缺工具，是缺团队——科研堵点诊断与四Agent团队协同

1.科研现状：AI已能辅助查文献、写代码、分析数据与绘图，但完成连续的研究任务，仍需研究者安排步骤、衔接工具和检查结果。2.常见问题：同一课题背景需要反复解释，文献、代码和图表分散保存；团队成员还需反复传递资料、说明进展，已有成果难以检索、追溯和接续使用。3.协作优势：OpenClaw协调任务与连接工具，Codex执行分析与生成产物，Claude Code复核方法和结果，Hermes整理证据与项目记忆。个人直接提出需求，课题组通过飞书协作，共同利用项目知识，减少重复操作。4.课程意义：围绕个人课题或团队项目，学习将任务执行、结果复核和知识归档衔接起来；把经过复核的文献证据、脚本、图表及论文材料存入Obsidian，按权限共享、检索与复用，让每次实战都为下一次研究留下可用基础。案例与产出：案例：结合团队分工图，讲解个人如何提出需求、AI如何执行任务，以及怎样在飞书共享论文和解读结果（见下图）。产出：四位AI研究员分工图，以及适用于个人或团队的使用方案。回写助手仓库：应用方案在第二章部署时归档，供后续实战复用。

第一章案例（团队应用）飞书群内找论文与共享科研知识Agent已将两篇论文PDF分享至群内；成员可围绕同一材料继续提问，共同查看AI结果

专题二：智能科研基础设施：四Agent部署安装与科研工作台搭建

2.Python、Git、VS Code、Obsidian、飞书、项目目录和脚本环境配置

3.四Agent分工与模型搭配：GPT-6 Astra处理复杂任务，辅助Agent按接口支持接入DeepSeek，常规任务分流与成果复用。

4. 个人或课题组科研工作台目录：data、scripts、outputs、figures、notes、review

5. 首个可运行脚本、复核清单和项目模板初始化

6.飞书群接入、共享知识库与问答功能配置，完成资料入库、带来源答疑和成员权限测试7.Agent实现：用CLAUDE.md/Memory定义项目规则，搭建四Agent Team，建立Command目录、基础Skill清单、MCP连接测试和Hook日志

案例与产出：

案例：以一个学员自带研究问题建立科研工作台

产出：四Agent安装检查表、项目目录模板、工具分工图和首个可运行脚本

产出：四Agent Team配置表、Command指令包、Skill/MCP/Hook/Memory检查表

回写助手仓库：本章产出的项目目录、CLAUDE.md、Command目录和Skill/MCP/Hook清单全部回写助手仓库，作为后续各章的初始状态。

专题三：科研流程智能解构：科研痛点诊断、任务拆解与四Agent协同路径

专题四：智能文献管理：多平台文献线索采集与OpenClaw文献管理工作流

专题五：自动化内容深度提取:PDF论文图片资料提取与证据整理

专题六：数据自动化工程:自动化检索、下载、处理分析与可视化案例

专题七：科研自动化建模:统计分析、机器学习与Transformer应用案例

专题八：三维智能制图:Codex CLI驱动Blender科研3D可视化

专题九：科研材料智能组织：Claude Code生成论文-基金-专利Visio流程图与科研材料组织

专题十：循证研究自动化：Hermes Meta分析与证据综合实战

专题十一：科研成果智能传播：科研成果传播与成果转化素材制作

1.把科研图表、GEE成果图、Blender 3D图、交互展示页面和研究说明转成成果传播素材

2.3D展示网站：机制路径、实验装置、空间过程、器官结构或遥感场景的交互式展示3.HyperFrames科研传播视频：问题引入、数据来源、方法步骤、关键图表、结论提示和应用价值

4.成果转化材料：项目汇报、科普展示、申报路演、技术路线、项目一页纸和成果展示材料

5.教学或培训材料只作为可选延展，用一小节说明如何从科研传播素材改写，不单独展开6.Agent实现：Codex生成展示页面、分镜、配音、字幕轨道和HyperFrames工程；Claude Code复核旁白、时间轴、素材引用、版权边界和导出配置；Hook记录素材来源和导出参数

案例与产出

案例：围绕GEE成果图、3D科研图或公开数据分析结果制作科研传播材料

产出：3D展示原型、科研宣传视频工程、字幕JSON/SRT、项目一页纸、成果转化展示材料和Claude Code复核清单

Agent产出：展示生成Command、视频分镜Command、字幕Skill、音频字幕Hook日志、Claude Code复核Command和素材清单

回写助手仓库：本章的展示生成Command、视频分镜Command、字幕Skill和素材清单回写Obsidian与助手仓库，形成可持续迭代的闭环。