# 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、数据分析与可视化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](https://www.gitlink.org.cn/p58142970/OpenClaw-Course/tree/master/docs/第一章_OpenClaw概述与环境配置.md) | 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](https://www.gitlink.org.cn/p58142970/OpenClaw-Course/tree/master/docs/第二章_核心概念架构与安全配置.md) | 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](https://www.gitlink.org.cn/p58142970/OpenClaw-Course/tree/master/docs/第三章_Skills开发与文献管理实战.md) | 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](https://www.gitlink.org.cn/p58142970/OpenClaw-Course/tree/master/docs/第四章_数据分析与可视化实战.md) | 图表选择指南、多学科数据分析案例、Skill 固化与多步协作 | 用 Agent 辅助数据分析与可视化，将分析流程固化为可复用 Skill |

## 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](https://www.gitlink.org.cn/p58142970/OpenClaw-Course/issues/1)
- [【打卡】任务2——核心概念、架构与安全配置](https://www.gitlink.org.cn/p58142970/OpenClaw-Course/issues/2)
- [【打卡】任务3——Skills 开发与文献管理实战](https://www.gitlink.org.cn/p58142970/OpenClaw-Course/issues/3)
- [【打卡】任务4——数据分析与可视化实战](https://www.gitlink.org.cn/p58142970/OpenClaw-Course/issues/4)

## 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。

