夜雨聆风本课程以 OpenClaw + Claude Code 双核心平台 为主线，围绕「研究方向与框架提炼——文献知识库与写作——数据分析——讨论与结论与投稿」四个关键环节，构建一套可复制、可沉淀、可持续复用的科研工作流。
其中，OpenClaw 负责科研任务调度、Skill 调用、知识库联动、章节生成与全文整合；Claude Code 负责数据清洗、统计分析、结果可视化、多格式文档处理与结果表达。Consensus、Scispace、Open Knowledge Maps、Connected Papers、NotebookLM 等工具作为辅助模块。
本课程不是单纯的 AI 工具介绍课，也不是单纯的论文写作课，而是一门围绕真实研究主题展开的科研生产力训练课。课程强调：每一个教学模块都对应论文中的具体任务，每一个半天都要形成可以继续写、继续改、继续投的真实成果。
1. 课程概览
课程名称：OpenClaw + Claude Code 赋能高质量论文写作与分析训练营
课程时间：9月 5、6、12、13日9:30-11:30、14:00-16:00
授课形式：腾讯会议线上直播＋课后回放＋课程资料+答疑
报名方式：
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本课程优势：
双核心平台协同，搭建一体化科研工具链路
覆盖论文从选题到投稿全链条
以真实产出为导向的实战模式
2. 授课团队
林老师，教授，经济学博士
近年来在 Journal of Business Research、Technological Forecasting and Social Change 等 SSCI/SCI 权威期刊发表高水平论文多篇，主持参与国家级、省部级课题6项。
3. 课程目标
完成课程后，学员应能够建立一套以 OpenClaw + Claude Code 为核心的个人科研工作流，并能够将该工作流应用到自己的毕业论文、期刊论文、课题申报前期研究或团队研究任务中。
具体而言，课程将帮助学员完成以下目标：
掌握 OpenClaw 的核心使用方法，包括任务组织、Skill 调用与知识库联动写作。
掌握 Claude Code 在数据处理、统计分析（问卷、结构方程、面板计量、DID、机器学习）与结果写作中的核心用法。
使用大模型与辅助工具，围绕个人研究主题完成研究方向提炼、研究问题与研究框架设计。
构建个人文献知识库，完成文献阅读笔记、文献结构整理与基于知识库的引言和文献综述写作。
完成方法与结果章节的基础框架，涵盖问卷分析、结构方程模型、面板计量和部分机器学习应用。
形成讨论与结论章节初稿，并完成期刊匹配、英文摘要与标题优化、Cover Letter 与投稿材料初稿。
沉淀一套可复用的 Prompt 模板、Skill 模板和任务路由模板，用于后续持续科研产出。
4. 课前准备
由技术人员统一完成 OpenClaw 与 Claude Code 的安装、配置与运行测试，确保学员开课即可直接使用。
学员完成账号注册与环境连通性检查，确认可以正常登录 OpenClaw Web 端和相关工具。
安装飞书客户端，用于课程通知、资料共享、课堂互动与答疑。
建议提前体验 Consensus、Scispace、Connected Papers、Open Knowledge Maps、秘塔学术 等工具，以便快速进入课堂实操状态。
准备个人研究主题说明，包括研究方向、核心问题、研究对象、潜在变量、预期贡献与可能数据来源。
准备 10–20 篇与个人研究主题相关的核心文献（PDF 或引用条目），作为搭建文献知识库与写作演示的基础材料。
5. 课程大纲
Day 1：OpenClaw 实战上手与科研工具体系认知
上午｜OpenClaw 使用方法、Skill 使用方法与安装
1. OpenClaw 使用界面与核心概念
2. Skill 的角色与调用逻辑
3. Skill 安装与典型科研 Skill 演示
预计成果：
学员完成 1–2 个科研 Skill 的安装、配置与调用
初步建立基于 OpenClaw 的「节点化论文写作」操作习惯
形成个人「常用 Skill 清单」与使用场景认知
下午｜论文写作相关工具的使用方法与生态位置
1. 文献发现与结构识别工具实战
2. 知识库与引用管理工具的协同使用
3. 写作与展示工具的配合
预计成果：
围绕个人研究主题构建的文献知识库雏形
一批结构化的文献阅读笔记与标识方式
基于知识库生成的引言或文献综述段落草稿
Day 2：研究方向提炼、文献知识库与基于知识库的写作
上午｜使用大模型提炼研究方向、研究问题与研究框架
1.用大模型澄清研究方向与研究对象
2. 研究问题、研究假设与研究框架设计
3. 围绕研究问题的文献检索与补充
预计成果：
每位学员形成一个相对清晰的研究问题与研究框架草图
初步完成与该框架匹配的核心文献清单。
下午｜文献知识库搭建、文献阅读笔记与基于知识库的写作
1.文献知识库的建设与文献标识
2. 使用 OpenClaw 对文献进行阅读笔记与结构化整理
3. 基于知识库文献的引言与文献综述写作
预计成果：
围绕个人研究主题构建的文献知识库雏形
学员学会结构化文献阅读笔记与标识方法
基于知识库生成的引言或文献综述段落草稿
Day 3：Claude Code 驱动的数据分析：问卷、结构方程、面板计量与机器学习
上午｜简单问卷分析与结构方程模型（SEM）
1.问卷数据的导入、清洗与基础分析
2. 量表信度与效度检验
3. 结构方程模型的基本框架与结果表达
预计成果：
经过清洗的数据集与基础统计结果
量表信效度分析的结果与对应的论文写作模板
结构方程模型框架与结果文字表达样稿
下午｜面板计量分析（双向固定效应、DID）与机器学习应用
1.面板数据与双向固定效应模型
2. 双重差分（DID）方法与政策评估
3. 机器学习在实证研究中的基础应用
预计成果：
双向固定效应与 DID 分析的示例代码与结果解释模板
机器学习应用分析流程与结果表达草稿
一套可用于后续个人课题的分析脚本与写作范例
Day 4：讨论与结论深化 + 投稿准备
上午｜OpenClaw 回到全文整合：讨论与结论写作
1.讨论部分的逻辑结构与写作要点
2. 如何利用 AI 展开讨论而不替代判断
3. 结论、局限与未来研究方向
预计成果：
讨论章节逻辑框架与讨论初稿
结论、局限与未来研究部分的模板与个人化草稿
一份清晰的理论贡献与实践价值要点清单
下午｜英文润色、期刊匹配与投稿材料准备
1.目标期刊识别与匹配策略
2. 英文摘要、标题与关键词优化
3. Cover Letter 与投稿材料写作
4. 全文一致性检查与终稿整理
预计成果：
目标期刊筛选清单与投稿策略说明；
英文摘要、标题、关键词与 Cover Letter 初稿；
全文一致性检查清单与投稿准备方案
6.课程售后
课程退款
在课程未开始前，接受“7天无理由退款”，由于是知识付费，一旦直播课开始后，不接受退款。退款请联系客服。