用 OpenClaw 做科研文献、数据与排版自动化

预期输出： 共检索到符合条件的文献 27 篇，已完成 PDF 下载 ./literature 目录下生成 27 篇 PDF 文件，文件名格式为"PMID-xxxxxx.pdf"

数据整理：先清洗，再进论文

检索完文献后，实验数据也可以顺手做标准化处理。这里的目标很朴素：把原始数据整理成期刊更容易接受的 CSV。

import openclaw.data as oc_data

# 加载原始实验数据
raw_data = oc_data.load_dataset("./raw_data.csv")

# 执行标准化清洗：缺失值填充、异常值过滤、单位统一
cleaned_data = oc_data.standardize(
    raw_data,
    fill_na_strategy="mean",
    outlier_threshold=3
)

# 保存清洗后的数据集
cleaned_data.to_csv("./cleaned_data.csv", index=False)

论文排版：模板能省很多无聊时间

最后一步是把整理好的内容填进 LaTeX 模板，生成论文初稿。

import openclaw.paper as oc_paper

# 初始化论文排版客户端，指定目标期刊模板
paper_client = oc_paper.LatexClient(template="elsevier")

# 组装论文结构化内容
paper_content = {
    "title": "AI-driven Drug Discovery: A Comprehensive Analysis",
    "authors": ["张三", "李四"],
    "literature": literature_list,
    "datasets": ["./cleaned_data.csv"],
    "results": "./figures/result_plot.png"
}

# 生成论文 PDF
paper_client.generate_paper(paper_content, output_path="./paper_draft.pdf")

一个更接近真实工作的用法

某生物医药实验室把它接进了自己的流程里，主要跑了三段：

1. 每周自动检索 PubMed 中关于'肿瘤免疫治疗 + AI 预测'的新文献，按影响因子筛一遍，再同步到文献库。
2. 把高通量药物筛选平台产出的原始数据清洗成期刊要求的统计数据集，同时生成标准化图表。
3. 把文献、数据和图表填进模板，输出论文初稿。

他们最直接的收益不是'更智能'，而是少做了很多重复操作。格式调整这件事原来要花两天，后来压到了十分钟级别。这个数字听起来很漂亮，但真正值钱的是，研究者不必把精力耗在排版和搬数据上。

我会怎么用它

OpenClaw 适合那种流程固定、重复频繁的科研场景，尤其是文献管理和初稿生成这两段。它不是替代研究工作的工具，更像是把杂活收拢起来，减少人手工处理时最容易出错的部分。

如果要落地，我会优先做三件事：把关键词规则按课题组习惯先定下来；把数据清洗逻辑写成可复用的脚本；再把期刊模板整理成一套能长期维护的版本。这样跑起来才不会每次都从头调。

这类工具的价值也很现实：它不负责替你做科研判断，但能让你少在机械劳动里打转。