公开课二：Python 环境搭建与 AI 科研助手入门

把 Python、VS Code、Jupyter 与 AI 科研助手的最小可用环境跑起来

直播时间：2026 年 7 月 14 日 19:30–21:00（含答疑），直播入口见课程群通知。

提示本讲要点：你会得到什么
  • 一套能稳定运行的 Python 环境（Anaconda + 虚拟环境）
  • 一个能同时写笔记、跑代码、看结果的 VS Code + Jupyter 工作台
  • 用 pandas 完成最小数据检查的能力（读数据、看结构、查缺失值）
  • 装好并跑通第一个 AI 科研助手（OpenCode），为暑期班实操做好准备

1 本讲主线

先导课解决的是「能不能跑起来」——先把环境配好、把工具接上，正式课程才好专心做研究。本讲聚焦 Python 这条线：从装 Anaconda，到在 VS Code 里跑通 Jupyter，再到让 AI 科研助手在本地项目里帮你读代码、查报错、整理结果。

工具只是零件。真正重要的是理解「打开项目 → 运行代码 → 检查结果 → 继续迭代」这套工作流——这也是暑期班要带你反复练习的。

2 本讲内容

  1. Python 环境搭建：Anaconda 安装、虚拟环境管理、Jupyter Notebook 与 pandas 最小数据检查
  2. VS Code 配置：编辑器安装、核心插件、选择正确的 Python 内核、项目文件夹结构
  3. OpenCode 安装与配置：Node.js 安装、OpenCode 配置、免费模型测试与基本使用

3 按需选择你的路径

  • 只想先把 Python 跑起来 → 看第 1 篇即可。
  • 想把编辑器和工作台配顺 → 第 1 篇 + 第 2 篇。
  • 想直接体验 AI 科研助手 → 通读三篇，并关注下方「实操演示」（课后补充录屏）。
注记实操演示（直播录屏，稍后补充）

本讲会用一个最小项目演示「对话式 AI 规划 → OpenCode 执行 → 人检查」的完整闭环：让 OpenCode 读取一份 CSV、做最小数据检查、生成一份简短报告。演示录屏与关键截图将在课后补充到这里。

想系统学习实证研究？欢迎报名 连享会 2026 暑期班。三次公开课解决「能不能跑起来」，暑期班进一步解决「如何把研究做出来、写成论文」。