夜雨聆风今天这篇文章，我想给你一套可以直接落地的方案：用 OpenClaw + 飞书，搭建一个“自动化科研系统”。
从文献追踪、知识库沉淀、文献综述生成到数据分析与可视化，一整套流程全部打通。
一、每日论文简报：把“刷文献”变成自动推送
如果你每天还在手动刷 arXiv、Google Scholar，这一步可以直接帮你节省 90% 时间。你只需要给 OpenClaw 一条指令：
🤖 自动化指令
帮我设置一个每日定时任务：每天早上 11:00，去 arXiv（可以换成其他你需要的网站） 搜索过去 24 小时内关于 "large language model agent" 的新论文，筛选出最相关的 5 篇，整理成简报发给我。简报格式要求：- 论文标题（中英文）- 作者和机构- 一句话核心贡献- 与我的研究方向"基于 LLM 的多智能体协作"的相关度评分（1-5）- arXiv 链接💡 预期效果
• 自动化：每天自动推送最相关论文，不再需要手动检索。 • 去噪：智能筛选相关度，避免信息过载。 • 高效：1 分钟掌握领域动态，极速完成初筛。 • 本质：将“信息筛选”这一低价值重复劳动外包给 AI。
二、科研知识库：让每一篇论文都“留下来”
大多数人读论文的问题不是“读不懂”，而是读完之后没有结构化沉淀。
Step 1：告诉你的研究背景
让 OpenClaw 理解“你是谁”，这是实现精准服务的关键。
• 研究背景：计算机科学硕士，研究方向为“基于大语言模型的多智能体协作”，导师关注 Agent 通信协议。 • 写作偏好：中文采用 GB/T 7714 规范，英文采用 ACL 格式，风格严谨克制。 • 关注会议：NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / EMNLP。
本质：通过上下文设定，将通用 AI 转化为你的“私人科研助理”。
Step 2：在飞书搭建科研数据库
直接指令 OpenClaw 完成多维表格的构建：
帮我搭建一个飞书多维表格，字段如下：- 论文标题 (Text)- 作者 (Text)- 发布年份 (Number)- 期刊/会议 (Select)- PDF 链接 (URL)- AI 核心摘要（300字）- 创新点 / 技术路线 / 实验结果- 阅读状态（待读/研读中/已归档）配置完成后，你只需发送：把刚才那篇 Multi-Agent 论文加入到「2026重点论文库」，系统将自动完成阅读、提炼、录入全流程。
Step 3：一键生成文献综述
当你的知识库积累到一定量级后，可以使用以下指令（飞书里面有很多论文指令，大家可以按需使用）：
基于我飞书知识库中的论文，帮我生成一篇文献综述，按照“研究方向分类 + 方法演进”的结构展开。• 输出结果：具备严谨逻辑的综述大纲，自动引用已有文献，保持学术风格高度统一。
三、科研自动化：用 Skill 扩展能力边界
通过安装特定的 Skill 插件，你可以无限扩展系统的上限：
1. awesome-ai-research-writing • 用途：提供高质量科研 Prompt 集合与各类写作模板。 • 场景：论文润色与结构优化。 2. Agent Browser • 用途：自动打开网页并模拟人类操作。 • 场景：跨平台自动查资料或批量下载论文。
3. Deep Research Skill • 用途：执行多轮搜索与信息交叉验证。 • 场景：极速生成结构化的开题报告或深度调研。 4.Claude scientific skill 用途：一套可用于研究、科学、工程、分析、金融和写作的现成代理技能。 场景：将您的 AI 智能体转变为能够执行生物学、化学、医学等复杂多步骤科学流程的研究助理。
五、省钱秘诀
最后聊一下OpenClaw 省钱秘诀。
根据任务复杂度，合理切换模型以兼顾成本与效果：
| 日常对话 / 简单排版 | ||
| 论文撰写 / 深度润色 | ||
| 深度研究 / 数据分析 |
我日常对话用的是国内的api，大碗实惠。写论文和工作，会使用这一个站的gemini和codex的api，稳定，质量有保证，重点是比官方划算很多。购买网站👇
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再进入大模型API网站：https://newapi.585dg.com
输入兑换码，然后点击令牌管理——「添加令牌」
输入名称及内容即可生成，复制api密钥就可以使用喽
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