OpenClaw 🦞 赋能科研实战课程

1. 课程概述

欢迎来到《OpenClaw 赋能科研实战》课程！本课程聚焦”AI Agent 赋能科研”核心，致力于推动科研工作从”人工操作”向”智能自动化”转型。

不同于传统的 AI 工具使用教程，本课程更注重 **”AI Agent 与科研场景的深度融合”**。我们将帮助学习者掌握 OpenClaw 这一开源 AI Agent 系统，实现从环境配置、Skills 开发、安全配置到多场景实战应用的全流程掌握，让科研工作者摆脱重复性劳动，将核心精力回归学术思考与创新。

2. 学习目标

• 思维重塑：理解 AI Agent 的核心概念，打破对传统 AI 聊天工具的认知局限，树立”数字员工”的科研协作思维
• 环境搭建：熟练完成 OpenClaw 的安装、配置与多渠道接入（飞书、钉钉、QQ、微信等）
• Skills 开发：掌握 Skills 开发方法，能够根据科研需求定制专属 AI 能力
• 安全合规：理解 AI Agent 的安全边界，掌握数据隐私保护与合规使用方法
• 实战应用：独立运用 OpenClaw 完成文献检索、论文写作辅助、数据分析等科研场景的自动化

3. 适合的学习者

• 本科及以上学生：希望利用 AI Agent 提升科研效率、自动化处理学术任务的学习者
• 青年教师与科研从业者：面临大量重复性科研工作，亟需智能化工具提升产能的人群
• AI 技术爱好者：对 AI Agent 技术感兴趣，希望深入了解开源 AI Agent 系统的开发者
• 效率追求者：已有一定 AI 工具使用经验，渴望系统升级个人智能工作流的学者

4. 课程结构

课前小贴士：

建议大家先看图文梳理思路，然后跟着完整的视频课程一起动手实操

章节	章节名称	主要内容	学习目标
第一章	OpenClaw 概述与环境配置	AI Agent 思维重塑、学术伦理与AI合规性、环境搭建、首次对话	建立 AI Agent 认知框架，掌握环境搭建与首次对话
第二章	核心概念、架构与安全配置	Agent/Skill/Memory/Tool 四大核心、系统架构、安全配置与隐私保护	理解系统架构与安全配置，为后续开发打下基础
第三章	Skills 开发与文献管理实战	Skill 开发流程与调试、arXiv 搜索、文献摘要、知识库构建	掌握 Skills 开发方法，构建文献管理自动化工作流
第四章	数据分析与可视化实战	大纲生成、段落润色、进阶 Skills、多 Agent 协作、社区贡献	掌握论文写作辅助工作流，参与开源社区贡献

5. 实操演练

本课程秉持”做中学 (Learning by Doing)”原则，实验演练贯穿全章节。所有实操均围绕真实科研场景设计，要求学习者告别纸上谈兵。

核心要求：

学习者需跟随章节进度，逐步构建自己的”AI Agent 工具库”（如配置文件、Skills、工作流模板等）。

工具生态：

课程将统一推荐并演示适配科研场景的工具组合（如 OpenClaw、飞书、Zotero、Python 等）。课程文档内已提供详细配置方案，确保所有学习者零门槛上手。

6. 课程打卡指引

为了记录你的学习成长并获得结课反馈，《OpenClaw 赋能科研实战》课程将采用 ‘Issue’ 评论打卡 的方式。学员们在完成每节课程的学习后，请按照以下步骤完成每个任务的打卡：

点击下方对应的任务链接，跳转到仓库的 疑修(Issues) 页面，在完成每个章节的课后思考与实验后，在对应 Issue 下方点击”添加评论”，提交你的课后作业：

• 【打卡】任务1——OpenClaw 概述与环境配置
• 【打卡】任务2——核心概念、架构与安全配置
• 【打卡】任务3——Skills 开发与文献管理实战
• 【打卡】任务4——论文写作辅助与进阶应用

7. 共创与贡献

本课程仓库为开放共创模式，AI Agent 技术日新月异，我们欢迎所有学习者与开发者参与贡献，共同打造最前沿、最实用的 OpenClaw 科研赋能指南。

贡献方向（包括但不限于）：

• 补充您所在科研领域的专属 Skills 或使用案例
• 贡献基于 OpenClaw 的优秀自动化工作流开源案例
• 分享好用的 AI Agent 工具与配置技巧
• 修复各章节文档中的错漏之处
• ……

贡献方式：

通过仓库提交 Issue 或 Pull Request 的方式进行分享。

8. 如何使用此仓库

1. 渐进式学习：严格按照”第一章 → 第四章”的顺序推进，结合视频演示，先理解”为什么这么做”，再上手”怎么做”
2. 完成闭环：每章学习后，务必参考第 6 节的打卡指引完成并提交实操产出
3. 资源获取：仓库 docs/ 目录下包含各章节的详细文稿，请按需调用
4. 问题反馈：若遇到工具失效、实操卡壳等问题，请在仓库 Issues 中带图提交，或加入课程专属交流群求助

9. 许可说明

• 非商业用途：任何人可免费查看、学习、分享本仓库内容，禁止用于商业盈利活动
• 署名要求：引用、分享本仓库内容时，需注明原作者及仓库来源
• 相同方式共享：修改、衍生本仓库内容后，需以相同许可证授权发布，不得限制他人使用
• 禁止行为：禁止未经授权篡改、抄袭本仓库内容，禁止将本仓库内容用于商业培训、付费课程等盈利场景，违者将追究相关责任

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关于

本课程由 CCF YOCSEF 合肥 发起，以”AI Agent 赋能科研”为核心，面向本科生、研究生、青年教师及科研从业者，系统传授 OpenClaw 开源 AI Agent 系统的配置方法与 Skills 开发技巧，结合”理论阅读+实操演练”的学习模式，帮助搭建智能化的科研工作流，提升科研产出效率与质量，让科研者摆脱重复劳动，聚焦核心学术思考与创新。

CCF YOCSEF 简介： 中国计算机学会（CCF）青年计算机科技论坛（Young Computer Scientists & Engineers Forum，YOCSEF）是CCF于1998年创建的系列学术活动。CCF YOCSEF以”承担社会责任、提升成员能力”为宗旨，由来自全国有激情、有思想并富有社会责任感的学者、企业家和其他各界青年精英参与策划、组织，是CCF最具活力的部分。