AutoUnipus智能刷课助手:5分钟快速上手全自动U校园答题工具
2026-02-07 04:19:08作者:伍希望
还在为U校园繁重的网课任务而烦恼吗?AutoUnipus智能刷课助手正是你需要的解决方案。这款基于Python和Playwright技术开发的专业工具,能够智能识别必修练习题并自动作答,让你的学习体验更加高效便捷。作为2024最新版的U校园脚本,它支持全自动答题模式,保证单选题100%正确率,成为众多学生信赖的学习辅助神器。
核心功能亮点
全自动智能答题模式
- 程序自动完成U校园账号登录认证流程
- 智能识别必修练习题并自动选择正确答案
- 支持批量处理多个课程的学习任务
- 全程无需人工干预,解放你的时间和精力
手动辅助灵活操作模式
- 用户自主控制进入任意题目界面
- 一键获取标准答案选项信息
- 完全掌握提交时机和操作节奏
- 有效规避系统安全检测机制
快速配置指南
第一步:账号信息配置
在项目目录中找到account.json配置文件,按照以下标准格式填写相应参数:
{
"username": "你的U校园登录账号",
"password": "对应的登录密码",
"Automode": true,
"Driver": "Edge",
"class_url": ["需要处理的网课链接地址"]
}
参数配置详细说明
| 配置项 | 功能作用 | 填写要求 |
|---|---|---|
| username | U校园登录账号 | 必须填写正确的账号信息 |
| password | 登录密码 | 必须填写对应的登录密码 |
| Automode | 运行模式选择 | true为全自动模式,false为辅助模式 |
| Driver | 浏览器驱动选择 | 支持Edge和Chrome浏览器 |
| class_url | 课程链接配置 | 仅在全自动模式下需要填写 |
实战操作流程
全自动模式完整步骤
-
环境准备阶段
- 确保已安装Python运行环境
- 检查必要的依赖库是否完整
- 验证浏览器驱动配置正确
-
配置文件填写
- 完整填写
account.json中的所有参数 - 确认课程链接格式正确有效
- 保存配置文件并关闭编辑器
- 完整填写
-
程序启动执行
- 运行
AutoUnipus.py主程序文件 - 程序自动完成登录认证流程
- 智能识别并处理必修练习题
- 运行
-
结果验证确认
- 检查答题完成状态
- 确认提交结果正常
- 查看系统反馈信息
辅助模式操作技巧
-
手动导航定位
- 首先手动进入需要答题的题目界面
- 确保页面加载完整且功能正常
- 准备进入答案获取阶段
-
答案获取触发
- 在程序运行界面按下Enter键
- 系统自动提供正确答案选项
- 用户自主决定是否采用
重要注意事项
功能适用范围说明
支持题型说明
- 目前仅适用于单选题的自动作答
- 遇到其他题型时程序会自动跳过
- 多选题、填空题、判断题等暂不支持
- 仅能处理允许重复作答的课程内容
安全验证处理
- 登录过程中如出现图形验证码需要手动输入
- 系统安全提示出现时需手动完成验证
- 辅助模式能有效降低安全检测频率
技术特性保障
答案准确性能
- 所有单选题保证100%正确率
- 智能识别必修练习题目
- 自动筛选有效学习任务
浏览器兼容情况
- 完美支持Microsoft Edge浏览器
- 兼容Google Chrome浏览器
- Chrome需确保安装在默认路径位置
故障排除方案
常见问题处理指南
登录认证失败
- 检查账号密码是否填写正确
- 确认网络连接状态正常
- 手动完成图形验证码输入
程序运行异常
- 查看生成的错误日志文件
- 重启程序尝试解决问题
- 验证配置文件格式正确性
系统安全检测
- 优先选择辅助模式进行操作
- 手动完成必要的安全验证
- 适当调整操作间隔时间参数
最佳实践建议
使用策略优化方案
时间安排规划
- 建议在网络相对空闲时段使用
- 避免在系统高峰期连续操作
- 合理安排学习任务处理计划
风险控制措施
- 优先使用手动辅助操作模式
- 控制单次操作持续时长
- 密切关注系统反馈信息
效果评估标准
操作效率指标
- 单次处理课程数量统计
- 平均每题耗时分析
- 整体完成率数据监控
通过合理的配置和正确的使用方法,AutoUnipus能够成为你学习过程中的得力助手,帮助你更高效地完成U校园的学习任务。记住,技术工具应该服务于学习,而不是替代学习过程本身。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.83 K
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++
892
659
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
443
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
348
198
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
794
197
🎉 (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
1.36 K
775
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
1.12 K
268
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359