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!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00