科学网—科研人狂喜！我用OpenClaw帮我做这些事情，夯爆了！-AJE学术交流的博文
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2026-3-26 09:28
| 个人分类: AJE 学术博文 | 系统分类: 观点评述
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：
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：
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。
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。
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~
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！
Openclaw内嵌的风险
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。
正如上文所说， OpenClaw 存在科研数据泄露风险， 这也是目前不少高校明确禁止师生使用的重要原因。与开源人工智能不同的是，作为AJE姊妹品牌的 Rubriq 的编辑模型 运行于一个封闭的内部系统 ， 并非生成式人工智能，保证原创作品的安全性！ 您 的研究将保持原汁原味，语言水平达到投稿标准！
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