超星网课终极助手:chaoxing_tool一键解放你的学习时间!🔥
还在为超星网课的任务点、视频观看时长和课程资源下载而烦恼吗?chaoxing_tool 作为一款基于Python开发的超星网课神器,能够帮助你一键完成任务点、刷取学习次数、下载课程资源,让学习效率飙升!无论是时间紧张的学生还是忙碌的教师,这款工具都能成为你的得力助手。
🚀 为什么选择chaoxing_tool?
在网课学习中,你是否遇到过这些问题:
- 视频任务点耗时太长,占用大量学习时间?
- 课程资源分散,下载起来繁琐又麻烦?
- 学习次数和时长要求严格,手动刷取效率低下?
chaoxing_tool 正是为解决这些痛点而生!它不仅功能全面,还支持自定义配置,让你轻松掌控网课学习节奏。
📌 核心功能一览
🔑 基础功能:稳定可靠的学习支持
- 灵活登录方式:支持手机号登录和Cookie登录,无需重复输入账号密码
- 数据智能获取:自动获取用户信息、课程列表和章节结构
- 个性化配置:通过
config.yml文件自定义超时时间、请求头和任务模式 - 详细日志输出:记录操作过程,方便问题排查和开发者调试
🚀 扩展功能:一键解锁高效学习
✅ 一键完成课程任务点
告别手动点击每个任务点的繁琐!chaoxing_tool 能自动识别并完成课程中的视频、文档、测验等任务点,让你专注于核心知识学习。

图:chaoxing_tool一键完成任务点功能界面,直观展示自动化操作流程
📥 课程资源批量下载
无论是课件、视频还是文档,chaoxing_tool 都能帮你一键批量下载,告别逐个保存的麻烦。资源自动分类整理,方便离线复习。

图:chaoxing_tool课程资源下载功能演示,支持多类型文件一键保存
🔄 智能刷取学习次数
担心学习次数不达标?工具内置学习次数刷取功能,自定义延迟时间,模拟真实学习行为,高效满足课程要求。

图:chaoxing_tool学习次数刷取设置界面,支持自定义参数配置
⏱️ 自动刷取视频观看时长
无需守着视频等待结束!chaoxing_tool 可自动模拟视频观看行为,精准控制时长,轻松完成观看任务。

图:chaoxing_tool视频时长刷取功能展示,实时显示观看进度
📋 快速上手指南
1️⃣ 环境准备
确保电脑已安装Python 3环境,克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chaoxing_tool
2️⃣ 安装依赖
进入项目目录,安装所需依赖:
cd chaoxing_tool && pip install -r requirements.txt
3️⃣ 配置与运行
- 编辑
config.yml文件,根据需求调整超时时间、登录方式等参数 - 运行主程序:
python main.py
- 按照提示完成登录,即可开始使用各项功能
⚙️ 个性化配置说明
chaoxing_tool 支持通过 config.yml 文件自定义多项参数,例如:
timeout: 设置全局请求超时时间(默认3秒)video-mode: 视频任务点刷取模式(0为立即完成,1为等时长刷取)delay: 学习次数刷取延迟(单位:秒)
无需修改复杂代码,简单配置即可满足个性化需求!
📝 注意事项
- 本工具仅用于学习交流,请勿用于商业用途或违反平台规定
- 定期更新工具以适配超星平台的功能变化
- 使用前建议备份重要学习数据,确保账号安全
💡 写在最后
chaoxing_tool 作为一款开源免费的超星网课助手,凭借其强大的功能和简洁的操作,已经帮助无数用户解决了网课学习中的痛点。无论是一键完成任务点、批量下载资源,还是智能刷取时长,它都能让你的学习效率提升数倍!
如果你也想摆脱网课的繁琐操作,专注于知识本身,不妨试试 chaoxing_tool,让学习变得更轻松、更高效!
项目遵循 GPL-3.0 开源协议,欢迎开发者参与贡献,共同优化功能!
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0122- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
SenseNova-U1-8B-MoT-SFTenseNova U1 是一系列全新的原生多模态模型,它在单一架构内实现了多模态理解、推理与生成的统一。 这标志着多模态AI领域的根本性范式转变:从模态集成迈向真正的模态统一。SenseNova U1模型不再依赖适配器进行模态间转换,而是以原生方式在语言和视觉之间进行思考与行动。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00