从录屏、文献，走到自己复现一张表

练习一 · 识别录屏，预约小组会议

先把分享链接交给 AI，看它实际能读到什么；这一步不用 MCP 或 CLI。读不到是正常的，接着让它换一条路，去调页面背后的接口。之后用 tmeet CLI 预约会议，体验 AI 调用外部工具。验收全班一起做：把录屏拖到 30 分钟处，看你贴的那一段对不对得上。

腾讯会议 Skill 走云端 MCP，本课用 tmeet CLI 在终端预约。CLI 不是 MCP 服务，只是能力相近。两条路径都按本人账号授权，商业版、企业版需申请灰度。

① 先试直连，再换一条路把逐字稿取回来

这类分享页是浏览器现场渲染出来的，AI 直接抓链接只能拿到空壳。所以这一步分两下：先让它承认直连读不到，再让它换一条路——去调这个页面背后的数据接口。内容本来就存在那里，页面只是把它画出来。整条路只用命令行，不用装任何东西，也不用你复制粘贴。

请逐个访问下面四个腾讯会议录屏分享链接，逐个说明你实际读到了什么：视频、逐字稿、智能纪要，还是只有一个空白页面。读不到就直说读不到，不要凭课名编内容。

第 1 次课下午：https://meeting.tencent.com/crm/KmAgrorMd2
第 1 次课晚上：https://meeting.tencent.com/crm/2O8y6ALm3d
第 2 次课下午：https://meeting.tencent.com/crm/lRQ1xoXJ63
第 2 次课晚上：https://meeting.tencent.com/crm/2r6gq46qf2

这几个页面是浏览器渲染出来的，直接抓只有空壳。请想办法把这四段录屏的逐字稿取回来，分别存到当前文件夹，每份文件名用「逐字稿-第1次课下午.md」这样的格式。页面背后的接口能直接取到，不用装任何工具。取完告诉我：四个文件在哪、各多少句、哪一份没取全。

读 逐字稿-第2次课下午.md，找出 30 分钟前后的那一段，写出时间点，以及那一分钟在讲的那一句原话。只依据文件里的文字，不要补充别的。

验收　把第 2 次课下午那段录屏拖到 30 分钟处，看它引的那一句对不对得上。对得上才算读到；对不上，说明它没真读到，前面的概括也不能算数。这一步的答案是：抓页面抓不到，抓页面背后的接口就抓得到——够不够得着，取决于你用哪一种访问方式。第 2 次课下午那次实测取到 975 句、跨度 2 小时 31 分，30 分钟处讲的是「数字生命卡兹克」那条避免 AI 过度迎合的提示词和「双向钢人论证」。接口取不到时，退一步看第 1 次课和第 2 次课课件，注明依据是课件。

② 用 tmeet CLI 预约会议

装和登录都不用自己敲命令。官方给了一句现成的说法，连安装说明的链接一起复制给 Claude Code 就行，不用自己拆步骤。已装好并登录过的同学跳到下一步。

帮我安装腾讯会议CLI，链接地址：https://meeting.tencent.com/wemeet-tapi/v2/oauth2/oauth/cli-install-guide?ch=web

三点注意　登录要在浏览器里授权，得你本人点，AI 打不开；每人用自己的账号；装完确认登录状态。授权只是让 CLI 按这个账号原有的权限调用，不会扩大你的权限。

请用 tmeet CLI 预约今天 21:00—21:30（北京时间）的小组讨论会议，主题是“小组项目的进展探讨”。先显示你识别出的今天日期、当前登录账号和拟执行的命令，等我确认后再创建。成功后给我会议号和入会链接，不自动邀请其他人。

验收　先核对日期、账号和时段，再确认创建；成功后保存会议号与入会链接。命令参数见官方命令参考。今晚课程到 21:35，正式组会请另定不冲突的时间。

练习二 · 把四篇论文接入 Zotero

议题是生成式 AI 对就业和生产率的影响。材料包里的 01_下午_练习二_Zotero文献包/ 就是这一节要用的东西；没有软件的同学先到 Zotero 官网安装。

① 导入文献，核对四条书目

进到材料包的 01_下午_练习二_Zotero文献包/，里面的 RDF 与 files 文件夹不要拆开。在 Zotero 选“文件 → 导入 → 文件”，导入 RDF；进入“第3次课_生成式AI与就业及生产率”分类。四篇论文各带一个 PDF 附件，导入后直接可读。

导入前先看这里。Zotero 导入 RDF 时不做查重：库里已经有同一篇文献的话，导入后会变成两条。所以别用浏览器插件从期刊页另抓条目，包里的附件已经是全文；库里若已有重复条目，选中两条走「重复条目」合并。验收　分类里恰好四条父条目，每条题名下有一个能打开的 PDF。

② 接入 Zotero MCP，查这四篇

这一步分两半。先在 Zotero 里打开“设置 → 高级 → 杂项”，勾上允许本机其他应用通信——这一下要你自己点，AI 改不了。然后在当前项目文件夹里开一个 Claude Code 会话，把下面这段发给它，让它装好并接进来。

请帮我在这台电脑上装好 Zotero 的 MCP 服务，并接进当前项目。先跑 zotero-mcp version 看装没装，没装就按它的项目说明装好。然后用 claude mcp add 把它接到当前项目，名字用 zotero，作用域用 local，并设两个环境变量：
- ZOTERO_LOCAL=true
- NO_PROXY=localhost,127.0.0.1 和 no_proxy=localhost,127.0.0.1

第二个不能省。它连的是本机 Zotero，如果电脑开着代理或 VPN，没有这两行就一定会连不上。

每一步执行之前，先把要跑的命令显示给我看。做完告诉我：服务装上了没有、接到当前项目了没有。我会开一个新会话敲 /mcp 检查。

服务来自第三方项目，要求 Zotero 7 或更新版、Python 3.11 或更新版（低于 3.11 装不上）。装完开新会话敲 /mcp 确认 zotero 已连接。连不上时按这个顺序查：Zotero 桌面版开着没有 → 本机通信勾了没有 → 有没有设上面的 NO_PROXY。三条都不对再看练习页下方「排错」。

请用 Zotero 工具找到“第3次课_生成式AI与就业及生产率”分类，只读其中四篇论文的父条目，PDF 附件不另算一篇。列出题名、年份、DOI 和是否有 PDF。然后问我一个关键词，只在这四篇中筛选，并说明依据来自哪些条目字段。找不到分类或读不到附件时如实说，不要补写。

验收　AI 列出的四篇与 Zotero 界面一致，附件和筛选依据可逐条核对。

③ PDF 转 Markdown，提炼一张研究卡

选 Generative AI at Work，先在 Zotero 打开原 PDF 核对题名。转换这一步也交给 AI，把下面这段发给它；本机实在没有转换工具，就用材料包 01 文件夹里附的 QJE_逐页_Markdown.md，把它拷到当前文件夹继续。自己转换的文件若缺页码，也用教师逐页版对照。

请把 files/1/en1_Generative_AI_at_Work_QJE2025.pdf 转成 Markdown，另存为 QJE_转换结果.md，页号要保留。用你已有的转换工具，不要自己写代码解析 PDF。转完告诉我文件在哪、哪几页没转出来。

请读当前文件夹的 QJE_转换结果.md；若没有这个文件，就读 QJE_逐页_Markdown.md。用不超过 200 字回答：研究对象是谁，AI 提供什么帮助，主要结果是什么，不同经验员工有何差异？分开写“每小时解决的问题数”和“每小时处理的聊天数”，标 PDF 页码。表 II（第 19 页）和表 III（第 21 页）的数字要提醒我回原 PDF 核对；读不清就不要猜。

验收　研究卡有结果和页码，至少回原 PDF 核对一处表格。转换用的和贴给外部模型的内容都用包内四篇公开文献，不要换成别处的受限资料。

练习三 · 接上 AKShare 的 MCP，取一条数

AKShare 官方项目是免费开源的 Python 财经数据接口库，把公开网站上的宏观、股票、基金、期货数据整理成一个个 Python 函数；有人把它包成 MCP，AI 就能直接调。今天用已经选好的这一个：xiaozhozho/akshare-mcp（第三方项目，非官方），不用自己去找封装。但它只包装了一部分函数，默认只开 5 个股票行情接口，这一点下面要处理。

① 装好并接入

装和接都不用自己敲命令。把下面这段发给 Claude Code，让它替你做完；在当前项目文件夹里开会话，它才知道往哪儿接。这段里点出的两个坑是真会踩的，别删。

请帮我在这台电脑上装好 AKShare 的 MCP 服务，并接进当前项目，名字用 akshare，作用域用 local。

包名叫 akshare-mcp，它有两个坑，请一并处理：
第一，它没有提供命令行入口，装完之后启动方式要写成 python -m akshare_mcp，写成 akshare-mcp 会连不上。
第二，它默认只开放 5 个股票行情接口，我这次要用的宏观接口不在里面。我要用的方法名是 macro_china_gdp_yearly（中国 GDP 年率）。请在当前项目里放一份接口清单文件，把 macro_china_gdp_yearly 列进去，启动时用 --config 指向这份清单。

每一步执行之前，先把要跑的命令显示给我看。做完告诉我：装上了没有、接上了没有、我该敲什么确认它已经能用。

开新会话后敲 /mcp，看 akshare 是否已连接。它报出来的工具数就是清单里的条数，默认只有 5 个，加了清单才会出现宏观那几个。

② 让它取一条数

用 akshare 这个工具取中国 GDP 年率的历史数据。先说明你调用了哪个方法名、传了哪些参数，再给最近五条，每条标明“今值”的单位和数据来源。

③ 回官方文档核四格

它给的方法名，要到 AKShare 官方宏观数据文档里查得到才算数。核四件事：

• 方法名在官方文档里搜得到，不是它自己编的
• “今值”的单位是什么，和你以为的一致吗
• 这条接口的数据来自哪个站，写出来别人能不能复核
• 文档里的示例值带日期，是历史样例不是实时数据

验收　留下方法名和官方文档链接，写清单位与上游数据站。查不到就写“未查到”，不要写一个像样的答案顶上去。

装不上或者连不上怎么办　AKShare 本身就是 Python 库，装 pip install akshare，在 Python 里直接调同一个方法名，也能取到同一条数。今天的重点是把方法名、单位和出处核对一遍，走哪条路都算完成。

晚间一 · 让 AI 能调用你电脑上的 Stata

下午你接的是别人做好的 MCP 服务。晚上换一件事：把一份能跑 Stata 的 skill 装到自己电脑上。装完之后，跟 Stata 有关的活儿都能直接交给 AI——读数据、跑回归、出表，它自己调得起来。这一步不依赖网络，也不用装 MCP。

这一节用材料包里的 02_晚间_练习_论文复现包/；还没下载就到页面最上方下载，解压后先看根目录的 00_先看这里.md。

① 把 skill 装到本机

复现包里有个 .claude/skills/pystata/ 文件夹，这就是那份 skill。把它整个拷到你自己的 skills 目录：

C:\Users\<你的用户名>\.claude\skills\pystata\SKILL.md
C:\Users\<你的用户名>\.claude\skills\pystata\scripts\run_stata.py

不知道自己用户名的话，就在文件资源管理器地址栏输 %USERPROFILE% 回车，看看跳到哪。也可以直接交给 AI 做。

把当前文件夹里 复现包/.claude/skills/pystata/ 这个文件夹，整个复制到我的用户级 skills 目录下（Windows 上是 %USERPROFILE%\.claude\skills\pystata\），去重覆盖也行。拷完把目标目录里的文件列表打出来给我看，确认 SKILL.md 和 scripts/run_stata.py 都在。

② 开新会话，做环境自检

装了新 skill 要重开会话才生效——在终端敲 /exit 再输 claude，或者在 VS Code 插件里点新会话。然后让它自检，确认 Python、Stata 和授权都没问题。

用 pystata 这个 skill 检查本机的 Stata 环境。跑自检，把 Python 版本、Stata 安装目录、档位（mp / se / be）和 Stata 版本号报给我。哪一步没过就如实说卡在哪，不要跳过。

③ 冒烟测试：拿自带数据跑一个回归

自检过了只是说明能连上。再让它真跑一个回归，用 Stata 自带的汽车数据，看它能不能把结果说清楚。

用 pystata 跑这两条：
sysuse auto, clear
regress price mpg weight
跑完告诉我：样本量是多少，三个回归系数的点估计和标准误各是多少，R² 是多少，price 的单位是什么。只报 Stata 的实际输出，不要自己编数字。

验收　自检报出的 Stata 版本号和你本机一致；冒烟测试的样本量是 74，回归能报出数字，price 是美元。
卡住了先看「排错」里 Stata 相关的几行。本机确实没装 Stata 的，别自己装来路不明的版本，用教师投屏的结果把后面的表读懂即可。

晚间二 · 跑通这篇论文的 Table 1

论文是 Mapping U.S.–China Technology Decoupling: Policies, Innovation, and Firm Performance（Management Science）。今晚上半场已经让 AI 会跑 Stata 了，下半场就用它把这张表跑出来。作者复现包只读不动，工作在自己的目录里做。

(a) 建工作区，筛出要用的文件

作者包里十几个 do 文件和对应数据，今晚只用 Table 1 那一套。新建一个工作目录，只把本次要用的几样挑进去。

我的复现工作区/
├── 数据/Table_1_Data.dta        ← 从 作者复现包/ 复制
├── 参考/Table_1.do              ← 作者原脚本，只读对照
├── 参考/Table_1_Results.txt     ← 作者报告的结果
├── 代码/                        ← 你自己写的代码
└── 结果/                        ← 导出的表格

帮我把复现工作区搭起来。作者复现包在 [路径]，不要动它。新建一个工作区目录，从作者包里挑出与 Table 1 有关的文件：Table_1_Data.dta 复制到 数据/，Table_1.do 和 Table_1_Results.txt 复制到 参考/，再建 代码/ 和 结果/ 两个空目录。做完把目录树打出来给我看，并说明你判断这几个文件够用的依据。

(b) 参考作者代码，写自己的，跑到对上为止

先读作者脚本和论文 Table 1 的表题、表注，弄清这张表在跑什么。然后自己写一份带注释的代码，别把作者的 do 复制过来改。作者脚本里的 reg y x, absorb(firm_ID) vce(robust) 是旧写法，Stata 17 不接受，换成等价的 areg y x i.year, absorb(firm_ID) vce(robust)。

跑完把结果与论文 Table 1 逐格比：九个变量的系数与稳健标准误、五列的样本量、五列的调整 R²。论文按三位有效数字显示，你导出的数字四舍五入到同一精度后一致就算对上。对不上不要改数字去凑，让 AI 自己查、自己改、自己重跑。

先读 参考/Table_1.do 和论文 PDF 里 Table 1 的表题与表注，用一段话告诉我这张表在跑什么。然后按同样的规格自己写一份代码存到 代码/复现Table1.do，要求：数据路径写在开头一处；五个被解释变量用一个循环，不要复制五遍；每个变量加一句中文注释；企业固定效应用 areg 的 absorb(firm_ID)，年份用 i.year，标准误用 vce(robust)。先给我看代码，我确认后再跑。

跑 代码/复现Table1.do，把结果与论文 Table 1 逐格对照：九个变量 × 五个被解释变量的系数与稳健标准误、五列样本量、五列调整 R²。按论文显示的三位有效数字判断是否一致，逐格给出「一致／不一致」。

不一致的格子，按 数据版本 → 变量构造 → 估计命令 的顺序排查，改一处重跑一次，直到逐格对上。每次改了什么、结果怎么变，都记下来给我看。不要为了让数字对上而改设定或手改结果。

(c) 把结果导成能交出去的表格

结果跑对了，还要能交出去。让 AI 把这张表导成 RTF、Markdown、LaTeX 三种格式各一份放进 结果/。RTF 双击能用 Word 打开，另外两种方便贴进报告。Stata 里做这件事常用的命令是 esttab（estout 包）或 outreg2，本机没装的话让它自己装。

把这次复现的结果导成三份表，都放进 结果/：一份 RTF（文件名 Table1_复现.rtf，双击能用 Word 打开）、一份 Markdown、一份 LaTeX。表里要有：九个变量的系数与稳健标准误、星号、五列的样本量、五列的调整 R²。需要的 Stata 宏包没装就自己装。

导完把三份表都读一遍，对着论文 Table 1 核一遍表头、数字、星号注释和样本量行，有不一致的地方列出来。

验收　结果/ 下有三份表，数字与论文 Table 1 一致；代码/ 里的代码别人照着能跑通；RTF 能用 Word 打开。

个人作业一 · 最低范围与加分

今晚示范的是"拿到作者复现包，自己写出复现代码"这一整套动作。个人作业至少核对三个维度：样本与描述统计、核心结果，以及一项稳健性或异质性结果。优先选数据与代码能公开取得的论文；补充额外的公开数据，或自己收集整理公开数据完成复现，可按新增工作的质量与可复现性加分。

数据集一般较大，不要求上传。报告里写清数据来源、获取位置、处理步骤和与原文的结果对照，让别人能按说明重跑。作者复现材料只在本课使用，不要二次分发到公开网络或云盘。

排错

课后 · 按日期排

下次课 10 月 10 日（周六），讲多子代理与上下文管理。作业提交都在作业平台 hw.lingnan.top/mf/。