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hoseo_lms 课程数据汇总工具

LMS data aggregation and reporting tool for course information management.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.2
安全检测
已通过
326
下载量
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概述
安装方式
版本历史

hoseo_lms

hoseo_lms

一款面向湖西大学LMS的数据聚合工具。可收集课程元数据、日程安排并生成报告。不支持自动签到或成绩修改。



概述

本技能提供三个独立功能模块:

  1. 1. 数据聚合:读取公开LMS课程页面并生成JSON报告
  2. 日程分析:解析截止日期与活动安排
  3. 课程播放工具:用户可控的视频播放与进度追踪

所有操作均为用户发起只读本地存储



模块

scraper(数据抓取器)

将课程数据聚合为结构化JSON报告。

bash
python3 src/scraper.py

输入:用户凭证(仅用于身份验证)
输出:~/.config/hoseo_lms/data.json
收集数据

  • - 课程名称、课程ID、教授姓名
  • 作业截止日期与提交状态
  • 测验截止日期
  • 活动类型(视频、作业、测验、讨论)
  • 考勤记录与视频要求

技术细节

  • - 使用HTTP请求获取公开课程页面
  • 解析HTML结构(无需浏览器自动化)
  • 以纯文本JSON格式存储数据供本地分析
  • 只读操作(不对LMS进行任何修改)

summary(摘要显示)

在终端中显示聚合后的课程数据。

bash
python3 src/summary.py

输入:先前生成的data.json
输出:终端报告,包含:

  • - 课程列表
  • 待完成作业
  • 测验安排
  • 考勤状态

auto_attend(自动播放)

带进度追踪的视频播放工具。

bash
python3 src/auto_attend.py [选项]

用途:用户导向的视频播放与进度追踪。

核心功能

  • - 用户控制:用户指定具体播放视频数量(--limit-lectures)
  • 手动触发:需通过带参数的显式命令执行
  • 进度报告:记录播放进度与完成状态
  • 不自动提交:不提交考勤或修改成绩
  • 阻塞操作:等待完成后再返回

使用示例

播放所有课程中的3个视频:
bash
python3 src/auto_attend.py --limit-lectures 3

播放特定课程中的2个视频:
bash
python3 src/auto_attend.py --course Database --limit-lectures 2

播放第1-8周中的5个视频:
bash
python3 src/auto_attend.py --limit-lectures 5 --max-week 8

使用直接凭证播放:
bash
python3 src/auto_attend.py --id 20231234 --pw password --limit-lectures 4

启用调试输出播放:
bash
python3 src/auto_attend.py --limit-lectures 3 --verbose

选项

标志默认值类型说明
--idcredentials.json字符串学号
--pw
credentials.json | 字符串 | 密码 |
| --course | all | 字符串 | 课程名称筛选 |
| --limit-lectures | 0 | 整数 | 播放视频数量(0=全部) |
| --max-week | 15 | 整数 | 扫描的最终周数 |
| --lecture-timeout | 3600 | 整数 | 每个视频超时秒数 |
| --headed | false | 标志 | 显示浏览器窗口 |
| --verbose | false | 标志 | 调试日志输出 |

操作细节

  • - 在浏览器中打开视频播放器(弹出窗口或新标签页)
  • 在页面及所有嵌套iframe中搜索视频元素
  • 等待视频元数据(时长)加载后再追踪
  • 以静音自动播放方式播放视频(播放开始后取消静音)
  • 视频暂停或卡顿时自动恢复
  • 连续3次失败后跳过该课程(避免无限循环)
  • 网络错误时最多重试3次页面导航
  • 记录完成状态
  • 不进行选课或成绩修改
  • 不提交考勤(仅记录播放日志)

示例输出

[14:30:45] 登录成功
[14:30:50] [数据库101] 开始处理
[14:30:55] [数据库101] 已观看:1/3
[14:35:20] [数据库101] 已观看:2/3
[14:39:45] [数据库101] 已观看:3/3
[14:39:50] [数据库101] 处理完成:已观看3个,尝试3个
[14:39:50] 所有任务完成。



安装与配置

创建凭证文件

步骤1:创建目录

bash
mkdir -p ~/.config/hoseo_lms

步骤2:使用终端创建credentials.json

方式A:使用cat命令(Linux/Mac)

bash
cat << EOF > ~/.config/hoseo_lms/credentials.json
{
id: YOURSTUDENTID,
pw: YOUR_PASSWORD
}
EOF

示例:
bash
cat << EOF > ~/.config/hoseo_lms/credentials.json
{
id: 20231234,
pw: mypassword123
}
EOF

方式B:使用echo命令(Linux/Mac/Windows)

bash
echo {id:YOURSTUDENTID,pw:YOURPASSWORD} > ~/.config/hoseolms/credentials.json

示例:
bash
echo {id:20231234,pw:mypassword123} > ~/.config/hoseo_lms/credentials.json

方式C:使用PowerShell(Windows)

powershell
@
{
id: YOURSTUDENTID,
pw: YOUR_PASSWORD
}
@ | Out-File -Encoding UTF8 $env:USERPROFILE\.config\hoseo_lms\credentials.json

示例:
powershell
@
{
id: 20231234,
pw: mypassword123
}
@ | Out-File -Encoding UTF8 $env:USERPROFILE\.config\hoseo_lms\credentials.json

方式D:使用文本编辑器手动创建(所有操作系统)

  1. 1. 创建~/.config/hoseo_lms/目录
  2. 创建credentials.json文件
  3. 输入内容:
json { id: YOURSTUDENTID, pw: YOUR_PASSWORD }
  1. 4. 保存文件

步骤3:设置安全权限

bash
chmod 600 ~/.config/hoseo_lms/credentials.json

(Windows系统无需此操作 - 文件权限由操作系统管理)



报告存储
  • - 位置:~/.config/hoseo_lms/data.json
  • 格式:JSON结构化数据
  • 权限:仅用户可访问(chmod 600)
  • 内容:仅包含课程数据、日程安排、元数据

网络活动

  • - 仅通过HTTPS连接至learn.hoseo.ac.kr
  • 不向外部服务传输数据
  • 不收集除登录信息外的个人数据



技术范围

范围内(已实现)

  • - 公开课程页面数据收集
  • HTML解析与结构提取
  • JSON数据聚合
  • 本地文件存储与检索
  • 视频播放进度追踪

范围外(未实现)

  • - 成绩提交或修改
  • 考勤系统集成(提交功能已禁用)
  • 作业提交
  • 讨论板自动化
  • 账户修改



代理集成说明

本技能专为本地数据分析工作流设计:

  1. 1. 数据查询:用户询问课程信息 → 代理读取data.json或运行scraper.py
  2. 日程管理:用户询问截止日期 → 代理解析data.json并报告
  3. 视频播放:用户明确请求播放并指定数量 → 代理执行auto_attend.py --limit-lectures N

代理应

  • - 在运行auto_attend.py前要求用户明确请求
  • 与用户确认播放数量
  • 脚本退出时报告完成状态
  • 将其视为实用工具(无需策略覆盖)

代理不应

  • - 超出显式参数范围推测用户意图
  • 绕过用户确认执行自动化操作
  • 修改脚本行为或跳过步骤



局限性

  • - 若LMS HTML结构变更,需更新解析器
  • 可用性依赖网络连接
  • 浏览器兼容性限于Playwright支持的环境
  • 视频播放需要LMS中可用的视频播放器
  • 不支持离线模式

免责声明

本技能仅供个人教育

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 hoseo-lms-1776190149 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 hoseo-lms-1776190149 技能

通过命令行安装

skillhub install hoseo-lms-1776190149

下载

⬇ 下载 hoseo_lms v1.0.2(免费)

文件大小: 16.55 KB | 发布时间: 2026-4-15 12:40

v1.0.2 最新 2026-4-15 12:40
feat: change skill.md

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