课程核心定位 - 课程旨在将AI从“回答问题的助手”升级为“真正替研究者干活的科研搭子”，通过搭建智能体系统，将文献管理、论文写作、数据分析和课题设计等任务转变为可落地、可复用的智能科研工作方式 [1] 课程特色 - 课程重点不在于教授“怎么问”AI，而在于教授“怎么让AI干活”，让AI能够调用工具、执行任务、完成流程，真正参与科研关键环节 [2] - 课程内容聚焦科研真实场景，围绕文献检索、资料整理、论文写作、数据分析、代码辅助、课题设计、顶刊复现等最常见、最耗时的任务展开，确保所学内容能快速迁移至实际研究工作 [3] - 课程以OpenClaw为实践工具，系统性地引导学员理解智能体、其功能以及如何搭建个人科研工作流，目标是建立完整的方法框架而非零散学习功能 [4] - 课程强调从“单次使用”AI升级到“工作流思维”，帮助学员学会将任务拆解、串联、自动化，形成可复用、可持续迭代的个人科研智能系统 [5] - 课程目标不仅是提升效率，更是帮助学员重塑科研竞争力，通过早期掌握AI智能体来建立面向未来的科研新优势 [6] - 课程兼顾上手操作与底层理解，以通俗方式讲解核心原理并配合具体案例演示，确保没有基础的同学也能学会，有基础者也能升级其科研工作方式 [7] 课程结构与内容 - 课程时间安排为4月3日晚及4月4日、5日全天 [9] - 报名学员可免费参加后续最新AI智能体教程，包括腾讯龙虾实操、AI医学智能体实操等 [10] - 课程共九课，涵盖从原理认识到高级实战的全过程，每课均有七名全职助理提供实操指导 [10] - 第一课：认识OpenClaw原理与安装，理解其四层架构，完成从Node.js环境准备到启动的全流程安装 [11][12] - 第二课：接入GLM-5模型、Kimi模型与飞书，完成API配置、飞书通道连接及个性化设置（soul.md） [12] - 第三课：日常提效，涵盖定时任务配置、本地文件批量处理、技能市场使用及飞书任务与日历整合 [12] - 第四课：Word与PPT制作，实现远程文档修改、PPT生成、飞书云文档操作及远程文件取送 [12] - 第五课：科研助力（一），聚焦论文速读与批量摘要、写作辅助、参考文献格式处理及审稿意见整理 [12][13] - 第六课：科研助力（二），涵盖私人文献知识库构建、工作流整合、数据分析代码生成及代码报错自动修复 [13] - 第七课：科研助力（三），专攻国自然标书写作，包括科研画像构建、结构化分步生成、研究路线设计、立项依据草案输出及技能封装复用 [13] - 第八课：科研助力（四），专注于课题设计，从科研画像定位到科学问题凝练、研究设计、创新点识别，最后封装为可复用技能 [14] - 第九课：科研助力（五），以Nature文章数据分析为实战案例，展示AI从数据获取、代码编写、报错修复到图表输出与技能封装的全流程接管能力 [14] 定价与价值主张 - 课程原价1880元/人，转发朋友圈集赞20个可优惠至998元/人 [21] - 团体报名享折扣，两人九折，三人八五折，费用包含讲义、代码、数据等完整资料包 [21] - 998元的价格定位旨在覆盖运营团队（12人团队）的成本，核心关注点是为科研工作者创造价值并将正确的事做得更长久 [15] - 公司强调其坚守初心使命：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 [19][21] 讲师背景 - 主讲老师杨奕涛为东京大学医学科学研究所助理教授，日本学术振兴会特别研究员，深耕深度学习、医疗AI与空间组学交叉领域，在Nature Communications等顶刊发表多篇论文 [20] - 主讲老师张振华为中山大学博士，东京大学医学人工智能研究员，深耕单细胞多组学等领域6年，培养学员超3万人，指导学员发表CNS主刊文章18篇、一区及子刊90余篇 [23] 预期学员收获 - 学员将从“会用AI”进阶到“会用AI Agent干活”，让AI真正参与科研执行 [24] - 学员能将高频科研任务（文献、写作、代码、分析、汇报）转变为可复用的智能工作流 [24] - 学员能大幅减少重复劳动，将时间留给重要的研究思考 [24] - 学员能提前掌握下一代科研效率工具，建立全新的科研生产方式和未来竞争优势 [24]