OpenClaw燃炸了!2026最牛AI工具诞生!面向计算生物学、计算化学、CADD、分子对接、虚拟筛选、分子动力学、AI药物设计相关实现协同工作!

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