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 StartedRust0190
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0113
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08