WE Learn网课助手 - 极速配置与高效使用全攻略
2026-02-07 05:45:47作者:邵娇湘
项目亮点速览
WE Learn网课助手是一款基于生成式AI技术开发的浏览器脚本工具,专为提升WE Learn平台学习效率而设计。通过智能解析和自动处理,帮助用户轻松应对各类学习任务。
核心优势:
- 🎯 题目答案智能显示,支持班级测试
- 🤖 自动答题功能,模拟人工操作节奏
- ⏱️ 课时自动刷取,符合平台时长要求
- 📊 学习进度可视化,实时掌握完成情况
零基础安装指南
环境准备
确保您已具备以下条件:
- 最新版谷歌浏览器或Edge浏览器
- 已登录WE Learn平台账号
- 稳定的网络连接
安装步骤
第一步:获取脚本文件
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WELearnHelper
第二步:安装Tampermonkey扩展 在浏览器扩展商店中搜索"Tampermonkey"并完成安装。
第三步:导入用户脚本 在Tampermonkey管理面板中点击"添加新脚本",将项目中的用户脚本文件内容粘贴并保存。
功能模块详解
题目解析系统
基于核心API文件构建的智能解析引擎,能够准确识别各类题型并匹配参考答案。
支持题型:
- 单选题、多选题
- 填空题、判断题
- 听力理解题
- 阅读理解题
自动答题模块
通过答题引擎实现智能化答题流程,可自定义答题延迟时间,确保操作自然流畅。
课时管理功能
利用时间控制模块自动记录学习时长,支持多课程并行管理。
实战操作演示
场景一:单元测试辅助
- 进入WE Learn测试页面
- 工具自动识别题目并显示答案
- 点击答案可直接复制到答题框
- 提交前可手动核对修改
场景二:视频课程刷取
- 打开视频学习页面
- 点击悬浮窗中的"开始刷课"
- 系统自动播放并记录时长
- 支持后台运行,不影响其他操作
个性化配置方案
学习模式配置表
| 配置项 | 保守模式 | 均衡模式 | 高效模式 |
|---|---|---|---|
| 答案显示 | 手动点击 | 自动显示 | 智能推荐 |
| 答题延迟 | 3秒 | 1.5秒 | 0.8秒 |
| 刷课间隔 | 严格计时 | 灵活调整 | 连续播放 |
| 安全检测 | 全面检查 | 基础验证 | 快速通过 |
推荐配置组合
新手用户:保守模式 + 手动显示答案
普通用户:均衡模式 + 自动显示答案
进阶用户:高效模式 + 智能推荐答案
故障排查手册
常见问题及解决方案
问题一:脚本未生效
- 检查Tampermonkey扩展是否启用
- 确认用户脚本状态为"已启用"
- 刷新WE Learn页面重新加载
问题二:答案显示异常
- 更新至最新版本脚本
- 检查网络连接状态
- 清除浏览器缓存后重试
问题三:刷课时长不记录
- 确保视频窗口处于激活状态
- 避免同时打开多个课程标签
- 检查浏览器是否允许后台运行
进阶使用技巧
快捷键操作
Ctrl+Shift+A:显示/隐藏答案面板Ctrl+Shift+S:开启/停止刷课功能Ctrl+Shift+R:重新加载解析引擎
性能优化建议
- 定期清理浏览器缓存提升运行效率
- 关闭不必要的浏览器标签释放系统资源
- 使用有线网络连接确保数据传输稳定
更新维护说明
版本升级流程
- 在项目目录执行更新命令
- 重新导入最新用户脚本
- 刷新WE Learn页面生效
功能扩展计划
项目持续迭代更新,未来将增加:
- 更多题型支持
- 智能学习分析
- 个性化推荐系统
安全使用提醒
重要注意事项:
- 本工具仅供学习参考,请合理使用
- 期末考试建议关闭自动答题功能
- 定期备份重要学习数据
- 关注平台政策变化及时调整使用策略
通过合理配置和规范使用,WE Learn网课助手将成为您高效学习的得力助手,帮助您在繁忙的学习生活中节省宝贵时间。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
