Bili-Hardcore 项目启动与配置教程
2025-05-21 14:09:35作者:尤峻淳Whitney
1. 项目目录结构及介绍
Bili-Hardcore 项目是一个使用 Python 编写的开源项目,用于自动完成 B 站硬核会员的答题任务。以下是项目的目录结构及其介绍:
bili-hardcore/
├── .github/ # GitHub 工作流和模板文件
├── .gitignore # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── CONFIG_EXAMPLE.md # 配置文件示例
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── bili-hardcore.spec # PyInstaller 打包配置文件
├── main.py # 项目的主入口文件
├── requirements.txt # 项目依赖的第三方库列表
└── ...
.github/: 包含了 GitHub Actions 工作流文件和 Issue 模板等。.gitignore: 定义了哪些文件和目录应该被 Git 忽略。CONFIG_EXAMPLE.md: 提供了一个配置文件填写的示例。LICENSE: 项目使用的 MIT 许可证文件。README.md: 详细介绍了项目的信息、使用方法和常见问题。bili-hardcore.spec: PyInstaller 打包配置文件,用于将 Python 脚本打包成可执行文件。main.py: 项目的主体程序,负责实现自动答题功能。requirements.txt: 列出了项目运行所依赖的 Python 包。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 main.py。该文件是项目的主入口,负责初始化程序、加载配置、处理用户输入、调用答题模型以及与 B 站 API 进行交互。
以下是 main.py 的基本流程:
- 加载配置信息。
- 提供用户交互界面,包括选择模型、输入 API Key、扫码登录、选择答题分类等。
- 调用模型自动答题。
- 处理答题结果并输出。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是通过命令行输入的,用户可以在运行 main.py 时根据提示输入相应的配置信息,如 API Key、答题模型等。这些配置信息在首次输入后会保存到 ~/.bili-hardcore 目录下,以便下次运行时自动读取。
项目也提供了一个配置文件示例 CONFIG_EXAMPLE.md,用户可以参考该文件来了解如何配置答题模型和其他相关设置。
请注意,正确配置 API Key 和模型是项目正常运行的关键。如果配置错误,可能导致答题功能无法正常工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
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
9
1
暂无简介
Dart
681
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
663