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AI科研助手全链路构建实战:文献智能采集→PDF深度提取→数据自动建模→3D科研制图→Meta分析→成果转化——协同驱动的科研生产力革命

AI科研助手全链路构建实战:文献智能采集→PDF深度提取→数据自动建模→3D科研制图→Meta分析→成果转化——协同驱动的科研生产力革命

线上直播

面向真实科研场景,构建由Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes四位"AI研究员"组成的可迭代、可迁移的科研协作团队实战培训班

直播时间:7月17日-20日【腾讯会议平台直播】

【提供全部资料、代码及长期回放】

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课程的深层价值在于"逐章增厚"的进化机制——随着Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes四Agent的协同推进,文献管理、数据提取、分析建模、科研图示、材料组织与成果传播被逐一串联为一条完整的科研工作流,每一章的产出都通过Command指令包和Hook日志回写至Obsidian项目知识库。随着课程推进,您的助手不断积累能力、记忆与工作范式,最终形成一套跨学科通用、可直接迁移至个人课题的完整资产包:包含项目目录结构、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。

核心差异化

   人工智能正在将"单枪匹马做科研"的传统模式彻底改写。今天的科研工作者,完全可以拥有一位——甚至是一支——24小时在线、不知疲倦、各司其职、协同进化的AI科研伙伴。它可以替您穿梭于多平台捕获文献线索,从PDF中精准提取图表与核心数据,执行统计分析与空间建模,绘制专业科研图示,整理Meta分析证据链——而本课程要做的,不只是教您使用这些AI工具,更是手把手带您搭建一支由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担当技术审查与逻辑把关,OpenClaw编排跨工具、跨平台的复杂流程,Hermes则全程沉淀项目记忆与证据上下文。四者通过Skill技能封装、MCP工具连接、Hook运行日志、Memory记忆沉淀、Agent Team任务拆解等技术组件深度耦合,形成一套可运行、可迭代、可迁移的科研助手系统。让助手承担执行性工作,研究者回归学术判断与创造性思考。
【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:课程前进行在线环境配置说明及远程协助】:
1.安装Python 3.10+、Git、VS Code,并完成常用科学计算库环境测试。
2.准备Google账号并完成GEE可用性测试;准备Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes、Obsidian和飞书的可用入口;常规训练以 GEE、公开数据和自媒体等文献线索样例为主。
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.准备一个研究问题、目标数据类型和预期交付物,便于项目中直接套用模板。

课程大纲

证书及学时

参加培训的学员可以获得AI科研助手构建及应用专业技术证书及学时证明,网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址:www.aishangyanxiu.com

报名方式

详细报名流程,请联系课程负责人
靳为为:180-3121-1455(微电)

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