一、基础配置与环境搭建
1、OpenClaw 安装与基础配置
•OpenClaw运行环境说明
•Mac / Windows 环境安装教程
•基础目录结构与运行方式
2、 Python 环境准备
•Python安装与环境管理（Mac / Windows）
•
Python基础与数据分析
二、OpenClaw基础与Skill开发
1、认识OpenClaw
•OpenClaw 的本质：AI Agent编排框架
•与 GPT、Claude Code、Codex 的区别
•OpenClaw 的运行原理：核心架构与执行流程
•OpenClaw 在科研中的机遇与风险
￮科研效率提升
￮学术伦理与风险防范
2、OpenClaw基础配置
•OpenClaw配置大模型：以通义千问为例
•OpenClaw接入端侧应用：以飞书为例
•OpenClaw WebUI界面与命令行界面：高效操作
•多session与多agent操作：机器人分工
3、 Skill开发
•Skill 的本质与设计思路
•Skill 与 MCP 的区别
•Skill 的安装与寻找：ClawHub
•Skill 工作流程设计
•案例1：配置一个文献收集机器人：从知网检索文献并整理到飞书表格
•案例2：配置一个选题分析机器人：分析研究领域热点与研究空白，辅助选题。
•案例3：配置一个综述撰写机器人：自动整理文献并生成结构化综述草稿。
三、进阶用法前置课：Python数据采集与浏览器自动化基础
1、为什么有了OpenClaw还需要Python
•
自动化程度提升
•数据获取精度提升
•批量处理能力
•可控性与稳定性
2、数据采集与浏览器自动化
•GET请求和POST请求
•常见返回值解析：纯文本、HTML、JSON
•保存到本地：CSV、Excel、MySQL
•常见反爬手段及其应对方式：请求头、验证码、IP封禁
•高效数据采集手段：多进程、多线程
•案例4：上市公司年报采集——文件下载
•案例5：社科常见刊物文章采集——通过抓包绕过验证机制
•案例6：土地市场网数据采集——浏览器自动化绕过反爬机制
四、
OpenClaw高级实战：调用自编Python实现高精度流程
1、 Skill + Python打造高效工作流
•Agent 调用 Python 的机制
•多 Python 脚本协同执行
•定时任务与自动更新
•数据库交互
•案例7：多渠道文献来源检索与入库：多个Python文件执行+定时任务
•案例8：学术热点追踪与选题辅助系统：自动分析最新论文、关键词趋势和研究热点。
•案例9：科研数据自动分析与学术绘图：自动处理数据并生成可发表级别的科研图表。
•案例10：论文写作辅助与自动排版系统：自动整合文献、生成论文结构、完成引用整理并输出LaTeX或Word格式。
2、
Skill + Python打造实证数据分析工作流
•案例11：多源数据整合与信息提取：将零散Excel/CSV文件自动合并整理，自动化提取年报、政策文件里的表格
•案例12：大数据分类标注与实证变量构建：自动化标注文本大数据，做情感分析、主题提取，并构建实证指标。
