必学!OpenClaw 实战|保姆级线上直播教学!

第一天上午OpenClaw云端部署与运行环境搭建

本部分面向零基础或弱运维背景学员，介绍OpenClaw部署所需的最小环境与推荐配置，帮助学员建立“能够稳定跑起来”的基础条件。

1.服务器设备：

·服务器系统要求：Ubuntu20.04+/Debian11+；

·基础硬件配置建议：2核4GB起步，结合实际科研场景讨论何时需要更高配置；

·云平台推荐：阿里云、腾讯云、AWS、GoogleCloud等；

·网络准备：弹性IP、安全组端口开放（如SSH、WebUI端口等）；

·域名与访问方式：域名解析、DDNS与公网访问的基本思路；

·科研团队实际部署建议：个人测试环境、实验室共享环境、长期在线服务环境的区别。

2.本地开发与连接环境准备

介绍部署前需要准备的本地工具链，确保学员具备最基本的连接和维护能力：

·Node.js安装与版本管理；

·nvm的使用方法；

·Git与SSH密钥配置；

·Docker作为可选隔离环境的使用场景；

·本地终端连接远程服务器的方法与注意事项。

3.OpenClaw核心安装与初始化

带领学员完成OpenClaw的核心安装，并理解安装过程中的关键配置项：

·OpenClaw安装流程；

·依赖检查与常见环境问题；

·账户登录与认证；

·onboard初始化配置；

·语言、时区、消息渠道等基础设置；

·WebUI的访问方式与账号设置。

4.Gateway启动、调试与验收

本部分强调装完能跑、跑了能查、出错能修的实际能力建设：

·前台与后台启动方式；

·systemd服务化管理；

·配置文件位置与修改方法；

·端口映射与远程访问；

·日志查看与状态检查；

·常见问题排查：端口冲突、网络不通、认证失败、权限异常等；

·最终完成安装验收与答疑。

第一天下午OpenClaw架构与Skill编写

1.OpenClaw整体架构解析

·Runtime：负责消息流转与运行时调度；

·Gateway：承担Web服务与接口网关功能；

·Skills：扩展OpenClaw能力的关键模块；

·Tools：底层工具调用能力；

·Memory：上下文与长期记忆管理机制；

·配置文件与目录结构：包括config.yaml、skills/、memory/等组织方式。

2.Skill机制与目录结构

·什么是Skill；

·Skill与一般脚本、插件、API封装的区别；

·Skill的典型组成：SKILL.md+代码+配置；

·一个Skill是如何被识别、触发和调用的；

·如何设计“可复用”的科研Skill，而不是一次性脚本。

3.Skill编写入门

·第一个Skill示例；

·消息输入与响应逻辑；

·触发机制设计：关键词、正则、语义触发；

·调用内置Tools与第三方API；

·密钥与认证信息管理；

·输出结果的组织方式：文本、结构化数据、图片、卡片等。

4.小练习：完成第一个科研Skill

·文献助手：输入DOI返回论文基本信息；

·单位换算：实现温度、压力、浓度等科研常用单位转换；

·期刊查询：输入期刊名称返回影响因子或基本信息。

练习内容包括：

·创建Skill目录；

·编写SKILL.md；

·完成核心逻辑；

·本地测试与效果验证。

第二天上午面向科研场景的Skills设计

1.科研场景拆解：从通用智能体到科研专用助手

本部分是课程的核心之一。课程将围绕科研日常工作的真实任务，把OpenClaw的能力映射到可落地的科研场景中，帮助学员理解：科研自动化不是抽象概念，而是一个个具体任务的组合。

2.文献与知识类Skills

围绕科研中最常见的信息处理需求，介绍如何构建文献与知识管理类Skills：

·文献检索：arXiv、PubMed、Crossref、DOI、SemanticScholar等；

·文献元数据整理：作者、机构、关键词、引用信息抽取；

·文献阅读辅助：PDF解析、关键信息提取、摘要生成、跨语言翻译；

·知识沉淀：飞书Wiki、Notion、本地Markdown文档等知识库集成。

现场演示一个典型案例：“输入DOI，自动检索并总结论文内容”的Skill设计与实现思路。

3.计算流程类Skills

围绕计算生物与计算化学中的高频任务，介绍如何用Skill封装常用科研工具：

3.1计算化学方向

·分子对接任务封装（如AutoDockVina）；

·分子动力学任务提交（如GROMACS）；

·量子化学计算任务管理（如Gaussian）；

·参数输入、任务脚本生成、结果回传的基本模式。

3.2生物信息方向

·序列分析任务（如BLAST、Clustal）；

·数据表处理与自动分析；

·结果提取与结构化输出。

3.3机器学习方向

·模型训练任务封装；

·参数管理与自动调参；

·训练结果统计；

·图表生成与可视化输出。

4.项目管理与协作类Skills

·待办事项创建与提醒；

·里程碑与进度追踪；

·日历与会议提醒；

·会议纪要自动生成；

·文件同步与归档；

·Git操作辅助；

·仪器预约、库存管理、数据备份等实验室事务支持。

第二天下午科研工作流设计与原型搭建

1.工作流设计原理

在学员理解Skill之后，课程进一步上升到工作流层面，帮助大家从单个功能模块走向多步骤自动化协作。

重点包括：

·何时调用Skill，何时调用Tool；

·用户意图识别与能力匹配；

·结果的结构化组织方式；

·单轮任务与多轮任务的区别；

·后台长任务与异步通知思路；

·错误处理与异常反馈机制。

同时介绍科研场景中推荐的结构化输出格式，例如：

·状态信息；

·数据主体；

·下一步建议；

·日志与执行记录。

2.工作流拆解方法

通过具体案例，讲解如何从“一个模糊需求”拆解成可执行的工作流。

拆解路径包括：

1.明确目标与最终产出；

2.细化步骤与前后依赖；

3.确定每一步所需Skill或Tool；

4.设计输入与交互方式；

5.规划错误处理与回退逻辑。

示例流程包括：

·文献检索；

·高质量论文筛选；

·摘要获取与解析；

·自动总结；

·Markdown报告输出。

3.典型科研工作流设计

最后进入最具实战价值的部分，围绕生物医药计算方向给出三类代表性工作流原型：

案例一：化合物虚拟筛选工作流

输入：靶点蛋白+化合物库

流程：分子对接→结果排序→可视化→报告生成

工具组合：AutoDockVina+PyMOL+消息通知

案例二：文献追踪与自动摘要工作流

输入：研究兴趣关键词

流程：定时检索→新论文筛选→自动摘要→飞书推送

工具组合：arXiv/PubMedAPI+大模型总结+飞书消息

案例三：计算任务管理工作流

输入：计算参数+邮箱/消息渠道

流程：任务提交→队列监控→结果下载→通知反馈

工具组合：SSH+Slurm/Gaussian+文件传输+邮件/飞书通知

两天结束后，你能独立做什么