科研人狂喜!我用Openclaw帮我做这些事情,夯爆了!

对于科研人来说,openclaw可以做什么呢?今天,我就以我使用的经验,分享一些科研人可以用openclaw来提高效率的工作。

更新于2026年3月18日

科研人狂喜!我用Openclaw帮我做这些事情,夯爆了!

这段时间,“小龙虾(openclaw)”实在是太火了,好多人都在分享自己拿小龙虾做了什么好玩的功能,比如拿来炒股、盯盘,甚至是让它帮你在互联网上爬取一些词条。这里先给不熟悉openclaw的人介绍一下什么是openclaw,简而言之它就是一款AI助手,可以通过调用本地权限帮你处理一些杂事,例如整理报表、统计数据等。对于职场打工人来说,openclaw能够帮忙处理一些复杂且重复性的工作,堪称效率神器。

然而对于科研人来说,openclaw可以做什么呢?今天,我就以我使用的经验,分享一些科研人可以用openclaw来提高效率的工作。

设置备忘提醒,让它充当你的日程管家

作为科研人,无论是已经成名已久的大教授还是正在攻关升级的在读研究生,日程一般都非常满,可能一天要开好几个会、同时处理好几个项目的事情,如果电脑在身边还好,但如果有时候电脑不在身边,又需要有人提醒下阶段要做的事情怎么办呢?这个时候openclaw就可以派上大用场了。它就像一个24小时待命的管家,随时可以响应你的需求,并且可以提醒你什么时候该做什么。

这是我设置的提醒:

openclaw在科研中的应用

总结论文,快速响应分析

有时候如果看到一篇特别不错的论文,想要快速知道论文的内容主要讲了什么,就可以直接通过设置的接口和openclaw对话,把论文发给他让它给你总结要点。当然现在很多大语言模型都可以做到,但它们记录不了你的喜好和偏好,每次打开新的对话框,原来的记录都会清空。但openclaw可以记住你的需求,例如你只想知道摘要内容,或者只想知道结论,都可以跟它讲,下次再上传类似的论文,它就可以直接给你输出想要的结果了。

这是我让它帮我总结的论文信息,很方便:

openclaw在科研中的应用

直接检索论文,爬取最新研究进展

相比较于普通的大语言模型,openclaw还有一项非常重磅的功能就是它可以帮你主动去检索论文,例如下面我就让它帮我搜索发表在nature期刊上最新的关于碳循环的研究,最新进展一目了然。我甚至还可以在这个基础上让它给我总结每一篇论文的主要内容,并按照我上面的逻辑给我总结主要内容,全程我甚至都不需要打开电脑,读任何一篇论文,就可以掌握最新的研究进展。

openclaw在科研中的应用

批量总结论文,撰写文献综述

这部分功能受限于本地权限,一般不建议大家轻易使用。对于大多数的科研项目来说,科研数据都是保密的,如果直接在自己的主力机上开放这部分访问文件权限给它,无异于把科研数据都暴露给了openclaw系统,建议大家不要轻易使用这项功能。如果真的很想尝试这项功能,可以用自己的非主力机上安装一个openclaw,然后把需要总结的论文发给它,让它自己默默做文献综述。

但是需要注意的是,openclaw一般都需要调用外部大语言模型的api接口,撰写文献综述这部分功能非常消耗token(即费钱),建议大家不要轻易尝试。同时,由于目前大语言模型的幻觉机制存在,即便是生成出来的论文也需要人工审核把关,不能简单的相信它总结的都是正确的,切记切记。

由于我没有给openclaw开放本地权限,这部分功能就没办法给大家演示了,需要的小伙伴可以在自己的备用机上尝试。

开发skill,openclaw是一个永不知疲倦的科研助手

除了上述这些直接和学术挂钩的功能以外,openclaw还可以充当一个自我编译,自我升级的指导老师。你可以通过和它对话来训练它的技能设置,给它安装一些你需要用,但是它的技能库没有的技能。例如假设你需要处理很多批量的excel数据表格,然后设置公式来计算总结这些表格,你就可以通过一个给它创建自动化的skill技能,然后告诉它怎么一步步帮你实现你需要的效果。这部分内容在网上有很多教程,我就不赘述了。

但需要注意的是,这部分操作同样需要对它开放本地文件的访问权限,不建议新手在主力机上随便尝试。我就通过对自己的小龙虾的编译,做了一个云端的web访问接口,以后可以随便把自己的AI助手分享给其他人玩~

openclaw在科研中的应用

当然,以上只是一些我目前想到的可以用openclaw帮忙做的科研活动,由于openclaw的可拓展非常强,且由于不同的模型还有不同的原生态功能,它其实可以帮助科研人做的事情还非常多!

不过,openclaw也有几个内嵌的风险需要大家注意:

  1. Openclaw助手由于其本身的运作机制,它会记录很多你的习惯和行为,这本身是好事,但如果你调用的是大语言模型的api接口,到后期的对话费用会非常高,需要注意。
  2. Openclaw本身存在比较大的泄密风险,如果你下载的是产品化部署的openclaw,要注意给它开放权限限制的问题,它可能会留有后台,把你的私密数据分享出去,不建议新手给它太多权限。
  3. Openclaw存在一定的自发性操作的风险,你给它的指令,它如果觉得有必要可能会自发性去自我构建一些技能然后完成,这部分存在较大的不可控风险,且较难发现,这也是现在很火的“openclaw”自我意识辩论,科研人尤其需要注意它的产出,毕竟AI不需要对科研成果负责。
  4. 正如我上面说的,openclaw有泄露科研数据的风险,这也是为什么现在很多高校禁止师生使用它。如果涉及到论文原稿的内容,如语言的润色任务,我建议使用人工润色,推荐AJE的论文润色服务,20多年的历史了,大部分科研院所及期刊都使用它家。如果是AI工具的话,建议使用专门的AI工具,如Rubriq,这些都是不错的选择。
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