如何快速掌握WE Learn随行课堂自动答题:完整指南与技巧
2026-02-05 04:04:49作者:毕习沙Eudora
WELearnHelper是一款专为WE Learn随行课堂设计的高效辅助工具,能自动显示题目答案、支持班级测试、实现自动答题和刷时长功能,更结合生成式AI技术提升学习效率。无论是网课学习还是在线测试,都能为你节省时间、提高学习效果。
🚀 核心功能一览
WELearnHelper提供四大核心功能,全面覆盖WE Learn随行课堂的学习场景:
1. 自动显示题目答案
在练习和测试页面自动识别题目类型并展示精准答案,支持单选题、多选题、判断题等多种题型,无需手动搜索答案。
2. 班级测试智能支持
针对班级测试场景优化,自动适配限时答题环境,稳定运行不卡顿,帮助你轻松应对各类考核。
3. 全自动答题解放双手
开启自动答题模式后,工具将根据题目难度和类型智能选择答案并提交,全程无需人工干预,特别适合重复练习场景。
4. 高效课时自动刷取
通过智能模拟学习行为,自动完成视频观看、页面停留等时长要求,让你专注于核心内容学习。
WELearnHelper功能流程图:展示从URL监测到答案显示的完整工作流程
🔧 简易安装步骤
准备工作
- 安装最新版Chrome或Edge浏览器
- 安装Tamper Monkey扩展(浏览器扩展商店搜索即可)
安装脚本
- 克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/we/WELearnHelper - 打开Tamper Monkey扩展,点击"添加新脚本"
- 导入项目中的用户脚本文件(通常位于
scripts/目录下)
⚙️ 快速配置指南
基础设置
- 访问WE Learn平台任意页面
- 点击Tamper Monkey图标,选择WELearnHelper
- 在设置面板中启用所需功能(如自动答题、显示答案等)
高级选项
- AI答案生成:在
src/projects/welearn/exam/solver.ts中配置API密钥 - 答题速度调节:通过
src/projects/welearn/setting.ts调整答题间隔 - 题型过滤:在
src/projects/welearn/exercise/parsers/中自定义需要处理的题型
💡 使用技巧与注意事项
提升效率技巧
- 配合
src/projects/welearn/time/main.ts功能自动管理学习时长 - 使用
src/views/Config中的快捷键设置,快速切换功能模式 - 定期查看
docs/CHANGELOG.md获取功能更新信息
重要注意事项
- 本工具仅供学习参考,请勿用于违规用途
- 部分学校可能有反作弊机制,建议合理使用
- 遇到问题可查阅
docs/DEVELOPMENT.md或提交issue反馈
🛠️ 技术原理简析
WELearnHelper通过监测页面URL变化触发不同处理流程,核心逻辑包括:
- 课程类型识别:自动判断当前页面是练习、测试还是视频学习
- 多源答案获取:通过
src/projects/welearn/exercise/manifest/和页面DOM分析双重方式获取答案 - AI增强处理:对于复杂题目,调用生成式AI接口生成精准答案

WELearnHelper工作流程示意图:展示答案获取与处理的完整链路
📚 官方资源与支持
- 开发文档:
docs/DEVELOPMENT.md - 更新日志:
docs/CHANGELOG.md - 配置模板:
scripts/manifest.template.json
通过本指南,你已经掌握了WELearnHelper的核心功能和使用方法。立即安装体验,让网课学习更轻松高效!如有任何疑问,欢迎参与项目讨论或提交建议。
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
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