夜雨聆风在经管类学术研究日趋“卷”向高阶计量与大数据的今天，一个尴尬的现实正摆在无数研究者面前：我们似乎陷入了“编程效率”与“学术产出”之间的结构性矛盾。
一方面，顶刊如《经济研究》、JDE、JF等对识别策略和数据颗粒度的要求近乎苛刻，Python因其在非结构化数据处理、文本分析和机器学习领域的绝对优势，已从“加分项”变成了“必选项”。但另一方面，大多数经管背景的学者和同学，正挣扎在极为低效的学习曲线上。
这种困境表现为一种“技术异化”： 我们花费了80%的时间在处理琐碎的语法报错、百万级数据的清洗、以及模糊匹配等机械性劳动中，而真正核心的、决定论文生死存广的理论构建与内生性讨论，反而被挤压到了角落。很多研究者自嘲为“SQL搬运工”或“代码缝合怪”，空有满脑子的学术洞见，却困于“调不动包、洗不干净数”的泥潭，导致研究进度长期停滞。
那么，在AI Agent技术爆发的2026年，经管研究的范式是否到了该“降维打击”的时刻？
本课程大纲的核心价值，绝非教授乏味的编程语法，而是旨在构建一套“AI驱动的科研第二大脑”。我们试图解决的，是学术生产力从“手工劳作”向“自动化工程”的本质飞跃。
首先，在“AI编程代理与Python数据分析工程”模块中，我们将彻底重构你的工具底层逻辑。 过去我们强调“背代码”，现在我们要学习的是如何“提需求”。通过AI代理，我们将现场演示如何秒级处理百万规模的复杂数据。从长宽表瞬间转换到DID面板数据的自动化构建，这些曾耗费数周的苦力活，如今在精准的Prompt指令下，可以实现工程级的自动化。
其次，更具颠覆性的是“AI智能体与科研工作流自动化”部分。 如果你还停留在把ChatGPT当成聊天机器人的阶段，那么你可能正在错失这场范式革命。我们将深入探讨如何将科研SOP固化为智能体的“技能包”。
这种改变，本质上是将研究者从低水平重复劳动中解放出来，归还给思想。我们不仅关注如何生成代码，更关注如何利用AI进行高效率的文献挖掘、指标构建与写作排版，从而实现从数据获取到最终交付的全链路闭环自动化。
课程时间
5月18号（周一） - 上午 9：30 - 12：00
教师简介
刘老师，金融学专业 博士毕业于Top财经类高校
本硕博均毕业于国内顶尖财经类211高校，主要研究领域包括资产定价、货币政策、投资者行为等。擅长计量实证、机器学习/大语言模型、文本分析相关的内容3年金融学专业论文指导经验，辅导多名学生发表SSCI期刊。
发表SSCI、CSSC1、北大核心共16篇，包括多ABS3量、4星顶刊等，截至目前，论文总被引700+次。
获多项国家级、省级学术荣誉，优秀毕业生，多篇C刊审稿人。
课程大纲
一、AI 编程代理与 Python 数据分析工程
理论极简铺垫：从“背代码”到“提需求”的范式革命
1.1 经管学生的编程痛点与AI破局
1.2 核心工作流建立
实操模块一：百万级脏数据的高效清洗
2.1 业务场景说明
2.2 现场实操演示：一键体检与清洗
实操模块二：多源数据合并与标准化处理
3.1 业务场景说明
3.2 现场实操演示一：公司名称的模糊匹配
3.3 现场实操演示二：长宽表瞬间转换
实操模块三：实证变量构建与面板数据准备
4.1 业务场景说明
4.2 现场实操演示：DID面板数据的自动化构建
实操模块四：前沿指标计算实战
5.1 业务场景说明
- 利用文本分析构建企业特质指标。
5.2 现场实操演示：双元创新指标的自动化计算
二、AI 智能体与科研工作流自动化
大模型与智能体的区别
1.1 痛点：为什么ChatGPT经常“偷懒”或“胡说八道”？
1.2 什么是AI智能体（Agent）？
实操模块一：将科研SOP固化为“技能（Skill）”
2.1 业务场景说明
2.2 现场实操演示：从零封装一个“获取上市公司基础信息”的Skill
实操模块二：文献整理与信息提取的终极自动化
3.1 业务场景说明
3.2 现场实操演示：定制“文献结构化阅读机器人”
实操模块三：多智能体科研协同系统
4.1 业务场景说明
4.2 现场实操演示：构建“模拟学术研讨会（Seminar）”
实操模块四：科研写作排版与最终交付
5.1 现场实操演示：告别手工排版引用
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