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XMUCourseHelper
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厦门大学选课助手
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优化后的XMU选课助手（2026.1.4，已经将史山重构） ``` XMUCourseHelper ├─ .gitignore ├─ requirements.txt ├─ cache # （运行后会自动生成的缓存文件） ├─ config │ └─ user.yaml # 配置文件（需要预先配置！） ├─ utils │ ├─ aes_util.py │ └─ __init__.py ├─ captcha.py # 验证码处理模块 ├─ vcode # 本地验证码识别网络（已内嵌） │ ├─ artifacts # 模型权重与元数据 │ ├─ infer.py │ ├─ preprocess.py │ ├─ safe_eval.py │ ├─ solver.py │ └─ splitter.py ├─ client.py # 主要的客户端逻辑 ├─ info │ ├─ clazzType.json │ ├─ FXYX.json │ └─ KKDW.json └─ README.md ``` 参考项目 [XMUCourseEnroller](https://github.com/usamimeri/XMUCourseEnroller) xmu选课助手。目前支持添加监听课程列表，间隔一定时间检查课容量空位，非已满时自动发出提醒。 ## 配置过程 在项目下新建`config/user.yaml`文件，加入下列内容： ```yaml username: "<学号>" password: "<密码>" campus: "<校区id>" # 不填这个默认翔安校区，翔安校区填入6，漳州校区填入9，思明校区填入1 auto_add_enable: True # 是否自动选课，如果作为脚本开启，就填入True check_interval: 120 # 监听间隔时间，单位秒 captcha: type: "llm" # 默认值，可改为 vcode base_url: "<base_url>" api_key: "<你的API Key>" model: "<模型名称>" ``` 验证码默认使用多模态 LLM 自动识别，我测试推荐使用豆包 `doubao-seed-1-6-thinking-250615` 模型，成功率比较高。 如果 `captcha.type` 设为 `vcode`，或者 `llm` 配置项为空，程序会自动切换到本地 `vcode` 网络识别验证码。 本地验证码识别已随项目一并嵌入，无需额外下载模型。 一个示例的`captcha`配置： ```yaml captcha: type: "llm" base_url: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions" api_key: "<你的API Key>" model: "doubao-seed-1-6-thinking-250615" ``` 只使用本地验证码网络时，可以简化为： ```yaml captcha: type: "vcode" ``` ## 使用方法 控制台测试，直接使用`python client.py`即可。然后根据提示添加课程监控、开始循环。 ```bash python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux or macOS .\venv\Scripts\activate # Windows python -m pip install -r requirements.txt python client.py ``` ## 等待完成 - [ ] 测试更多模型 - [ ] 增加github actions部署支持 - [ ] 增加GUI。
