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A012 PsyBrain培训 | AI赋能心理学科研专题（8.15-8.16线上）

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2026-05-31 ｜原文链接

课程背景

同样是用 AI，有人几分钟搭好 PPT 框架 AI自动开始做、批量跑完几百篇文献、让代码自己写、自己 debug；也有人折腾半天，最后叹一句"还不如自己手搓"

过去这一年，这种差距在科研圈里迅速拉开。而拉开差距的，往往不是谁更聪明、工具更高级，而是到底能否正确使用。大多数人还把 AI 当搜索引擎，抱怨它不稳定、爱胡说，却很少意识到：问题常常不在模型，而在于你没能真正理解 AI 需要的信息，比如：上下文、提示词、版本差异、API 调用，以及背后的Agent 自动化逻辑。于是同样面对 AI，有人在搭建自己的科研生产系统，效率翻倍；有人只能反复和幻觉缠斗，越用越累

对心理学和认知神经科学研究者来说，AI 的价值更远不止润色论文。它能帮你建起文献"第二大脑"、批量处理开放数据、用高维向量重新定义数据、搭建"AI 被试"、跑出可汇报的数据分析、一键生成可编辑的学术 PPT，再把这些零散工具串成一条个人科研自动化流水线，让 AI 在后台替你干活

这正是本课程要带你走的路：从"零散地、不成体系地试"走到"系统构建框架，自如地用"！

14 课时、7 大模块，从 AI 基础使用一路打到 Agent 云端自动化。这不是听完就忘的演示课：每个模块都带可复用的产出。学完之后，你面对 AI 的状态会从"它怎么又出错了"，变成"这个环节，我完全可以放心让 AI 在后台跑就好"，相信学完这门课，AI 将彻底融入你的工作流！

培训对象

本课程主要面向希望将 AI 系统性应用于心理学、认知神经科学、脑科学、行为科学和相关交叉学科研究的老师、研究生和科研人员。

尤其适合以下几类学员：

完全没有使用过AI产品，或者浅浅地使用过国内的AI产品、御三家的网页端，或者轻度使用过 ChatGPT、DeepSeek、Claude 等工具，但感觉效果不稳定、经常幻觉、不知道如何系统提问的学习者
希望用 AI 提升文献阅读、论文写作、PPT 制作、代码分析和数据处理效率的心理学科研人员
想进一步理解 Prompt、上下文、API、token、批量调用、Agent、CLI、MCP 和 Skills 等概念，但缺少系统入门路径的学员
希望将 AI 接入心理学研究，例如语义相似度分析、AI 被试、自动标注、实验材料生成和开放数据批处理的研究者
希望用 Codex、DeepSeekTUI、Claude Code、OpenClaw 等工具搭建个人科研自动化流程的进阶用户
想从“会问 AI”进一步走向“会设计 AI 工作流”的科研人员

课程内容

底部 “阅读原文”，参与活动

课程说明

1. 从零基础入门，帮你真正理解 AI 工具差异

很多人使用 AI 的第一道门槛不是不会提问，而是不知道不同模型适合做什么。本课程将从国内外主流模型的差异、适用场景和使用策略讲起，帮助学员理解 AI 的基本能力边界，避免把所有任务都丢给同一个模型

2. 不只教“怎么问”，更教你理解模型如何工作

AI 幻觉严重，很多时候不是因为模型“完全不能用”，而是因为任务拆解、上下文输入、约束条件和输出检查没有设计好。本课程将进一步介绍模型机制、token、API 配置和批量调用的基本逻辑，帮助学员从“会用 AI”进入“理解 AI 如何工作”

3. 面向心理学科研，讲 AI 如何真正进入研究问题

本课程不仅教大家如何用“AI 提效”，重点还在如何用 AI 服务于心理学研究。课程将实操展示如何使用高维向量表示语义相似度，如何将 LLM 方法接入心理学实验设计、语义表征分析、AI 被试模拟、空间可视化和自动标注等具体场景

4. 聚焦 Agent 工作流，真正把 AI 嵌入科研流程

很多科研任务不是一句 prompt 就能解决的，而是需要反复读取文件、修改代码、生成图表、检查结果、整理报告。本课程将介绍 Agent 是什么、CLI 是什么，以及如何使用 Codex、DeepSeekTUI 等工具把 AI 嵌入真实科研工作流

5. AI 辅助数据分析，强调可信、可汇报、可复现

数据分析是科研中最需要谨慎使用 AI 的环节。本课程不会鼓励学员盲目让 AI “直接跑结果”，而是会强调如何让 AI 辅助构建可信的数据分析流程，包括任务拆解、算法选择、代码生成、结果检查、可视化、解释和报告撰写

6. 完整实操产出，学完不是只知道概念，而是带走工作流

本课程强调“边学边做”，每个模块都设置明确的实操产出，包括个人 AI 科研工作流、API 批量处理开放数据、语义相似度分析、AI 实验设计、Agent 工作流、AI 辅助数据分析报告、Claude Code 项目模板、个人 Skill 框架，以及 OpenClaw 科研自动化 workflow

7. 拓展到 Skills、MCP、Claude Code 与 OpenClaw，面向下一阶段科研自动化

当 AI 不再只是聊天工具，而是可以调用文件、代码、网页、数据库和外部工具时，科研工作流会发生很大变化。本课程后半部分将介绍 Skills、MCP、Claude Code 和 OpenClaw 等更进阶的自动化工具，帮助学员理解如何构建个人可复用的 AI 能力模块，并进一步探索云端实验室、后台任务、分布式部署和多端打通

图10

你可能想问

Q：我之前几乎没用过 AI，可以学吗？

A：可以。本课程前半部分会从模型差异、基础使用、上下文和 Prompt 讲起，不要求学员一开始就掌握 API、Agent 或自动化工具。课程设计是从“会用”逐步走向“会搭建工作流”

Q：我已经会用 ChatGPT 或 DeepSeek，这门课还适合我吗？

A：适合。很多人虽然会用 AI，但主要停留在问答、润色和摘要层面。本课程更强调如何把 AI 系统接入科研流程，包括批量处理、代码辅助、数据分析、语义表征、Agent 自动化和项目模板搭建

Q：AI 幻觉这么严重，真的适合科研吗？

A：AI 不能替代研究者的判断，但可以成为高效的科研助手。关键在于任务拆解、上下文控制、输出约束、结果检查和人工验证。本课程会强调如何建立可靠的 AI 使用边界，而不是盲目相信模型输出

Q：这门课是偏写作，还是偏代码和自动化？

A：两者都有，并且都有实操教学。本课程会覆盖文献、写作、PPT、代码、数据分析、语义表征、Agent 工作流和自动化部署，更接近一套完整的 AI 科研能力训练。

Q：不会编程可以学吗？

A：前半部分内容，例如 AI 入门、Prompt、上下文、第二大脑、文献处理、PPT 制作和基础工作流对于完全没有编程基础的同学是没问题的。但后半部分涉及 API、CLI、Agent、Claude Code 和 OpenClaw 等进阶内容，具备编程基础会更容易跟上，同时如果 AI 设计和你的预期有偏差也能指导 AI 如何修改。如果完全没有编程基础，也可以重点学习工具逻辑和工作流设计或者在课前学习老师推荐的编程入门公开课

Q：课程会提供代码和示例吗？

A：建议课程配套提供完整代码、示例数据、项目模板和操作文档。这样学员不仅能听懂概念，也能跟随课程完成可运行的实操案例，并在课后迁移到自己的科研任务中

Q：学完之后能不能立刻用到自己的课题？

A：课程目标就是帮助学员把 AI 方法迁移到自己的科研场景中。不同课题的具体流程会有所不同，但学完后应能掌握一套通用思路：如何拆解任务、选择工具、组织上下文、调用模型、检查结果，并逐步搭建自己的科研工作流