Claude Code智能体全链路与科研论文应用

Claude Code: 专为「学术科研全流程」设计的智能体

AI学术课程第14期，2026年新课

学AI学术，认准JG学术培训

在AI智能体重构科研范式的2026年，ClaudeCode已成为全球顶尖实验室的"标配科研助手"。本课程是国内首个深度聚焦Claude Code科研全场景应用的实战训练营，由JG学术培训联合深耕AI+学术领域的国内顶尖高校专家倾力打造。

课程直击当前科研人员的四大核心困境：文献处理耗时低效、数据分析门槛过高、论文写作反复内耗、实证复现困难重重。通过2天高强度实战，手把手教你构建"AI驱动的一站式科研流水线"——从自动化文献矩阵提取、智能数据清洗到顶刊论文完整复现，让原本需要数周的工作压缩至数小时完成。

课程涵盖Claude Code三大交互模式深度应用、MCP生态接入、子代理协作、Skills自定义开发等进阶技能，更独家传授"无AI痕迹"的学术写作规范和符合国际期刊标准的实证复现方法论。无论你是被文献淹没的博士生、卡壳在数据分析的青年教师，还是寻求突破的科研团队负责人，这门课都将为你打开科研效率的指数级增长通道。

【课程安排】

上课时间：2026年5月3-4日（两天）

上课安排：9:00-12:00；14:00-17:00；交流答疑

上课方式：腾讯会议在线直播；提供录播回放+独家资料+授课老师答疑

【授课专家】

陈老师，国内顶尖高校博导，博士毕业于北京大学，北京大学优秀博士后。多个国际杂志的评审专家，100余篇人工智能及其他领域的国际主流期刊及顶级会议论文发表，自然科学基金函评专家，出版人工智能书籍2部。人工智能领域一线专家，完成多项图像、语音，nlp等相关领域的人工智能企业项目，研发经验丰富，拥有30多项授权国家发明专利。曾给中国移动，中国电信，中国银行，国家电网等多个企业和高校做过人工智能相关的课程培训。授课风格通俗易懂，深入浅出，大量的实战案例，广受学员好评。

【课程特色】

特色一：全流程覆盖，拒绝碎片化

不同于市面上只教"如何用AI写段落"的浅层课程，本课程覆盖科研全生命周期15个关键环节：

• 从环境配置→交互模式→项目搭建→记忆管理→Skills开发→MCP集成→子代理协作

• 到文献采集→数据清洗→可视化→建模→写作→复现→润色

• 一个工具打通全链路，无需在ChatGPT、Zotero、Stata、Python之间反复切换

特色二：顶刊案例驱动，学完即用

• 独家拆解顶刊论文：《Review of Financial Studies》机器学习资产定价实证论文完整复现

• 真实科研场景实战：从数据获取→模型构建→样本外测试→经济解释，全程Claude Code辅助

• 即学即用的Skills库：直接获得文献综述、数据清洗、图表生成、论文润色等31个现成Skills模板

特色三：深度而非广度，直击高阶应用

• 不止于"提问"：深入讲解Ask/Plan/Edit三大模式的高阶配合，让AI真正"理解"科研逻辑

• 不止于"生成"：传授CLAUDE.md项目记忆配置、Hooks触发器设计、持久化记忆管理，实现AI的"越用越懂我"

• 不止于"单兵作战"：教学子代理（Subagent）协同机制，让多个AI Agent分工完成文献调研、代码编写、结果校对

特色四：合规与质量并重，拒绝学术风险

• "无AI痕迹"写作规范：基于SSCI/C刊审稿标准，传授AI辅助写作的安全边界与伦理规范

• 反幻觉机制：教学如何通过DBLP/CrossRef验证引用，避免AI"编造文献"的致命风险

• 可复现性保障：强调代码版本控制、实验日志记录，确保AI辅助研究的学术严谨性

特色五：生态级整合，打造个人科研OS

• MCP生态接入：现场配置Stata-MCP、Zotero-MCP，实现AI与现有科研工具的无缝衔接

• 第三方模型灵活切换：教学如何接入DeepSeek、Qwen等国产大模型，突破访问限制与成本瓶颈

• 团队协作模式：分享实验室级AI部署方案，实现Skills共享与科研流程标准化

【课程目标】

2天掌握Claude Code科研全链路，实现从"手动科研"到"智能科研"的范式跃迁

1.文献处理效率提升10倍+

• 掌握批量文献自动化采集（PubMed/ArXiv/知网）与智能矩阵提取，一键生成文献对比表与研究缺口分析

• 学会构建个人文献知识图谱，实现跨文献语义检索与动态知识关联

• 能够独立搭建自动化文献综述流水线，从50篇文献到综述初稿仅需2小时

2.数据分析零门槛突破

• 无需编程基础，通过自然语言指令完成复杂数据清洗、特征工程与统计建模

• 掌握Stata/Python/R自动化代码生成，实现实证分析的"所想即所得"

• 能够独立完成顶刊论文完整复现（以RFS机器学习资产定价论文为案例）

3.学术写作质量与速度双提升

• 掌握中英文论文AI辅助写作规范，在提升3倍写作速度的同时确保零AI痕迹

• 学会构建个人专属写作Skills系统，实现摘要、方法、结果章节的结构化自动生成

• 能够独立完成从选题到成稿的全流程：研究假设生成→方案设计→数据分析→论文撰写

4.科研自动化系统搭建

• 掌握MCP服务器配置，实现Claude Code与Stata、Zotero、Obsidian等科研工具的深度集成

• 学会设计子代理工作流，让AI自动完成文献查新、代码调试、格式校对等重复性工作

• 能够搭建个人科研自动化中枢，实现"输入选题，输出论文"的半自动化科研模式

【课程大纲】

一. Claude Code简介

二. Claude Code 安装与环境配置

三. Claude Code 交互模式理解与应用

四. Claude code项目创建

五. Claude Code 记忆与上下文管理

六. Claude Code Skills

七. Claude Code Hooks

八. Claude Code MCP

九. Claude Code 子代理（Subagent）

十. Claude code文档自动化办公与批量化科研论文处理

十一. Claude code科研数据采集与分析

十二. Claude Code科研数据清洗、可视化和建模

十三. Claude code助力文本数据分析

十四. Claude code助力文献综述、选题与方案设计

十五. Claude code实证论文撰写与顶刊论文复现

【课程费用及优惠】
原价2980 元

新课首发限时优惠价：1980元/人（截至4月26日）

提供电子版发票，通知和结业证书

【报名咨询】本课程支持院系采购及定制，欢迎咨询

刘老师  

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