BioArt专·精系列培训 | OpenClaw AI Agent 实战训练营 4月3日晚开课

在科研工作的真实场景里，最消耗研究者精力的，往往不是某个高难度问题，而是那些每天重复、却又不得不亲自处理的碎片化事务：查文献、改文档、写代码、修报错、做汇报、追进度。过去，我们使用 AI，更多还是“问一个问题，拿一个答案”，AI 像顾问，人依然要亲自完成每一步；但随着 AI Agent 的出现，科研效率正在进入新阶段——研究者不只是向 AI 提问，而是可以把任务真正交给 AI，让它调用工具、执行流程并返回结果。正因如此，我们推出这门 OpenClaw AI Agent 实战训练营：它不是教你多会几个提示词，而是带你搭建能服务科研工作流的智能体系统，让 AI 从“回答问题的助手”升级为“真正替你干活的科研搭子”，帮助你把文献管理、论文写作、数据分析和课题设计，逐步变成一套可落地、可复用的智能科研工作方式。

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课程特色

1. 不是教你“怎么问”，而是教你“怎么让 AI 干活”
这门课不止停留在提示词层面，而是带你真正理解并上手 AI Agent 的核心逻辑，让 AI 不只是回答问题，而是能够调用工具、执行任务、完成流程，真正参与科研工作的关键环节。

2. 聚焦科研真实场景，学完就能立刻用
课程内容不讲空泛概念，全部围绕科研中最常见、最耗时的任务展开，包括文献检索、资料整理、论文写作、数据分析、代码辅助、课题设计、顶刊复现等，帮助你把所学内容快速迁移到自己的研究工作中。

3. 以 OpenClaw 为抓手，系统进入 AI Agent 实战
课程将结合 OpenClaw 的实际使用逻辑，带大家真正理解什么是智能体、它能做什么、如何搭建自己的科研工作流，不是零散地学几个功能，而是建立一套完整的方法框架。

4. 从“单次使用”升级到“工作流思维”
很多人会用 AI，但仍然是哪里卡住问哪里。本课程更强调科研流程的整体优化，帮助你学会把一个任务拆解、串联、自动化，逐步形成可复用、可持续迭代的个人科研智能系统。

5. 不只是提升效率，更是在重塑科研竞争力
未来科研能力的差距，不仅在于谁更会做实验、谁更会分析数据，也在于谁更早掌握 AI 智能体。课程的目标，不只是帮你省时间，而是帮你率先建立面向未来的科研新优势。

6. 兼顾上手操作与底层理解，小白也能跟上
课程会尽量用通俗易懂的方式讲清核心原理，同时配合具体案例和实际演示，让没有基础的同学也能看得懂、学得会、用得上；有一定基础的老师和同学，也能借此进一步升级自己的科研工作方式。

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课程时间和目录

4月3号晚19:00-22:00

4月4号和5号全天

本次课程会持续多期开班，如果已经报名错过第一期直播课，可以免费参加第二期直播课。

注意：报名本次培训的学员，后期可以免费学习最新AI智能体教程，包括腾讯龙虾实操、AI医学智能体实操等等

课程目录：

第一课 | 认识 OpenClaw：原理与安装（实操遇到问题，有七名全职助理全程指导安装）

第二课 | 连通世界：接入 GLM-5模型、 Kimi模型与飞书（实操遇到问题，有七名全职助理全程指导安装）

第三课 | 日常提效：自动化你的重复工作，定时任务配置，本地文件批量处理，飞书任务与日历整合，手机遥控电脑，离开实验室也能处理文件

第四课 |Word、PPT制作：文献汇报、科研进度总结、年终考核等PPT场景一键切换，从内容提炼到模板输出，龙虾会记住你的风格偏好，每次生成的PPT都像你自己做的，而且越用越顺手

第五课 | 科研助力（一）：论文速读与批量整理摘要，论文写作辅助，审稿意见整理，参考文献格式处理，龙虾让你真正减少文献阅读和写作中的机械性工作

第六课 | 科研助力（二）：数据整理与分析、私人文献知识库构建，创建出符合你科研需求的工作流

第七课 | 科研助力（三）：国自然标书写作：把你的研究身份、前期积累、标书偏好全部记住，生成的每一版都像你自己写的，而且越用越懂你

第八课 | 科研助力（四）：课题设计：记住你以往发表的文章和已有的实验平台，从模糊想法到完整设计全程陪伴，每一步都可迭代、可追溯、可复用

第九课 | 科研助力（五）：Nature文章数据分析实战（龙虾完全接管电脑，从数据获取到图表输出全程龙虾自己干，写代码、跑代码、修报错、出结果，最后打包成可复用技能，下次一键复现）

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课程内容

第一课 | 认识 OpenClaw：原理与安装（实操遇到问题，有七名全职助理全程指导安装）

1.通过具体的架构图解释 Agent 和聊天 AI的区别

2.理解 OpenClaw 四层架构，后续配置不再是黑箱

3.从零完成安装：Node.js 环境准备、npm 配置、OpenClaw 安装与启动，全流程手把手，安装过程中的常见报错及处理方式都在课上覆盖

4.TUI 终端界面基本操作：课程后续所有演示的基础，包括命令输入、切换模型、查看日志

第二课：接入 GLM-5模型、 Kimi模型与飞书（实操遇到问题，有七名全职助理全程指导安装）

1.GLM-5 API 完整配置：从注册账号、获取 API Key 到填写openclaw.json

2.飞书通道配置：开通权限、建立 WebSocket 连接，手机上给AI发消息

3.soul.md 个性化配置：包括你的研究方向、文件目录约定、偏好的回答风格，以及如何让 AI 在不同对话之间保持记忆

第三课：日常提效：自动化你的重复工作，定时任务配置，本地文件批量处理，飞书任务与日历整合，手机遥控电脑，离开实验室也能处理文件

1.定时任务配置：设置每日自动推送（如领域新论文速报、当天日程提醒），配置定期文件备份，以及截止日期提醒——重点在于"配置一次，持续运行"的工作方式

2.本地文件批量处理：用一条指令批量重命名一批命名混乱的文件，按规则把下载文件夹里的文件自动归类到对应目录，演示几个研究生实际会遇到的场景

3.技能市场与搜索技能：从 ClawHub 安装额外的技能，让 AI 能在联网状态下查找信息，而不只是依赖训练数据

4.飞书任务与日历整合：通过飞书 API 操作飞书的任务、日历、多维表格，演示用自然语言创建任务、查询日程、批量更新表格数据

第四课：Word、PPT制作：文献汇报、科研进度总结、年终考核等PPT场景一键切换，从内容提炼到模板输出，龙虾会记住你的风格偏好，每次生成的PPT都像你自己做的，而且越用越顺手

1.远程 Word 文档修改：指定段落或章节进行修改（如压缩摘要字数、调整某段表述），AI 直接操作文档保存，完成后汇报改了什么

2.远程 PPT 生成：给 AI 提供实验记录或要点文本，让它生成一份基础结构的 PPT 文件，适合需要快速准备组会材料的场景

3.飞书云文档操作：远程创建飞书文档、追加内容、整理成格式化报告，适合外出时需要记录或共享信息的情况

4.远程文件取送：从手机端发起指令，让 AI 在你的电脑上找到指定文件并通过飞书发送，支持按文件名、日期、描述等方式查找

第五课：科研助力（一）论文速读与批量整理摘要，论文写作辅助，审稿意见整理，参考文献格式处理，龙虾让你真正减少文献阅读和写作中的机械性工作

1.论文速读与批量摘要：上传 PDF，让 AI 提取研究问题、方法、核心结论、局限性，多篇文献批量处理，输出结构化的摘要表——用于文献调研时快速筛选，不替代精读

2.写作辅助：以 Introduction、Methods、Abstract 为例，演示如何让 AI 给出结构建议、生成初稿、以及在你有草稿的基础上做针对性修改；重点在于如何用提示词控制输出质量

3.参考文献格式处理：格式混乱的参考文献列表转换为 BibTeX 或指定期刊格式，检测重复条目，补全缺失字段（如 DOI、页码）

4.审稿意见整理：把审稿意见按 Major Revision / Minor Revision 分类，逐条生成"审稿人关切—初步回应方向"的整理框架，作为回复审稿的起点

第六课：科研助力（二）数据整理与分析、私人文献知识库构建，创建出符合你科研需求的工作流

1.私人文献知识库：对本地 PDF 文件夹建立 RAG 向量索引，之后可以用自然语言在这批文献中检索和提问——适合积累了一定文献量之后使用，索引建立需要一些时间

2.工作流整合与 soul.md 收官配置：把前五节课的各个模块串联成一个相对完整的工作流思路，完成 soul.md 的最终版本配置，让 AI 助理真正"了解"你的工作习惯和课题背景

3.数据分析代码生成：上传 CSV，描述分析目标，AI 生成完整 Python 脚本（数据概览、统计检验、可视化），并在完成后输出可写入论文 Results 部分的统计描述语句

4.代码报错处理：演示 AI 的自动修复流程——路径不存在、列名不匹配等常见运行时错误，AI 识别报错原因、修改代码、重新运行，展示这个过程是如何工作

第七课：科研助力（三）：国自然标书写作：把你的研究身份、前期积累、标书偏好全部记住，生成的每一版都像你自己写的，而且越用越懂你

1.科研画像构建— 利用我的记忆能力，存储你的研究方向、前期基础、偏好风格，让每次生成都贴合你的学术身份

2.结构化分步生成— 课题方向 → 背景 → 问题 → 目标，逐层推进，每步可迭代优化，不是一次性抛给你

3.研究路线设计— 技术路线图 + 方法论 + 预测结果，自动保存多版本到文件，方便对比和追溯

4.立项依据草案输出— 整合各部分，生成完整"AI辅助版"立项依据，格式符合国自然要求，支持多轮打磨

5.技能封装与复用— 把这套流程固化为专属技能，下次输入课题方向即可一键启动，越用越顺手

第八课：科研助力（四）：课题设计：记住你的科研身份和积累，从模糊想法到完整设计全程陪伴，每一步都可迭代、可追溯、可复用

1.科研画像与领域定位— 记住你的研究方向、技术栈、发表基础，每次生成都从"你是谁"出发

2.科学问题凝练— 多轮对话打磨，从模糊想法到精准问题，可迭代优化不嫌烦

3.研究设计与技术路线— 结构化拆解，假设 → 方法 → 实验 → 验证，自动保存多版本便于比较

4.创新点识别与预期成果— 结合领域前沿，帮你找出差异化竞争空间，避免撞车

五、技能封装与复用— 把整套流程固化为专属技能，下次输入关键词即可一键启动

第九课：科研助力（五）：Nature文章数据分析实战（龙虾完全接管电脑，从数据获取到图表输出全程龙虾自己写代码、跑代码、修报错、出结果，最后打包成可复用技能，下次一键复现）

1.龙虾对目标文章与数据定位，数据获取与环境搭建

2.代码编写与分析执行，从零写代码，跑分析，遇到报错自动修复，迭代直到出结果，全程由龙虾接管编程软件自己跑数据

3.可视化与结果解读，自动画图，输出Nature级图表，生成可读的结果解读

4.报告输出与技能封装，整理代码+图表+结论，打包成可复用脚本，下次类似文章一键复现

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课程费用

• 课程费用1880元/人

• 团体报名享优惠，两人报名九折，三人八五折， 含 讲义、代码、数据等完整资料包

• 错过直播授课可以看课程录屏，同时免费安排下一期直播课

• 团队七名全职答疑助理，龙虾安装等实操过程中有问题全程答疑

报名与咨询

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合作机构

华哥科研平台

授课理念：将CNS文章的新技术学懂（理解）、学会（会敲代码分析）、学透彻（站在课题顶层设计角度理解）、学以致用（用到自己的标书申请和文章发表中）。

初心使命：普及前沿技术，服务科研一线，赋能创新突破，助推生命科学进步

主讲老师（一）

杨奕涛，东京大学医学科学研究所助理教授，日本学术振兴会（JSPS）特别研究员，长期深耕深度学习算法、医疗AI与空间组学交叉领域，积累了丰富的科研实践经验；现致力于多模态融合、生物医学基础大模型开发及转化医学相关算法研究。发表Nature Communications等SCI期刊发表论文多篇；与中日及欧美顶尖计算生物学实验室深度合作，参与多项国际前沿科研项目，致力于以人工智能驱动生命科学新发现。

主讲老师（二）

张振华，中山大学博士，目前在东京大学从事医学人工智能研究。深耕单细胞多组学、空间转录组与机器学习领域6年，培养学员3万余人 ; 指导学员发表CNS主刊文章18篇、一区及子刊90余篇 ; 参与国自然重点、国家重大专项、孔雀计划等项目申报;合作院士团队及国际顶尖实验室，发表SCI论文26篇（ Mol Cell、 PNAS、 JACS、NC、 Cell Rep Med、Mol Cancer、EMBO Mol Med等顶刊）。

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课程收获

1. 从“会用 AI”进阶到“会用 AI Agent 干活”
不再只是提问拿答案，而是真正学会让 AI 参与科研执行。

2. 把高频科研任务逐步变成可复用的智能工作流
文献、写作、代码、分析、汇报，不再每次都从零开始。

3. 大幅减少重复劳动，把时间留给真正重要的研究思考
让你从琐碎事务中抽身，把精力放回课题与创新本身。

4. 提前掌握下一代科研效率工具，建立未来竞争优势
你学到的不只是一个平台，而是一种全新的科研生产方式。