烟草网络学院自动学习
用户只需安装此 SKILL，说"帮我刷学时"即可。Agent 自动完成环境搭建、登录、学习。
支持模式
| 模式 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 刷学时 | uv run python main.py --mode hours |
播放视频累计学时（默认） |
| 刷专题 | uv run python main.py --mode topics |
完成专题课程 |
| 刷课程 | uv run python main.py --mode courses |
完成所有未完成课程 |
| 刷任务 | uv run python main.py --mode tasks |
完成指定任务 |
触发词对应模式：
- "帮我刷学时" / "累计学时" →
--mode hours - "帮我刷专题" / "完成专题" →
--mode topics - "帮我刷课程" / "完成课程" →
--mode courses - "帮我刷任务" / "完成任务" →
--mode tasks
Agent 执行流程（按顺序执行）
Step 1: 克隆项目（如果还没有）
# 检查项目是否存在
if [ ! -d ~/Desktop/cttc-auto-learn ]; then
git clone https://github.com/gandli/cttc-auto-learn.git ~/Desktop/cttc-auto-learn
fi
cd ~/Desktop/cttc-auto-learn
Step 2: 安装依赖
cd ~/Desktop/cttc-auto-learn
uv sync
Step 3: 清理环境
# 杀掉残留 Chrome 进程（注意：不要误杀其他 Chrome）
taskkill //F //IM chrome.exe 2>/dev/null || true
# 清除 Python 缓存
find . -name "__pycache__" -type d -exec rm -rf {} + 2>/dev/null || true
Step 4: 首次登录（需要用户扫码）
检查凭证文件是否存在且有效：
ls output/auth-state.json 2>/dev/null
如果不存在或已过期，需要用户扫码登录：
cd ~/Desktop/cttc-auto-learn
uv run python main.py
登录流程特性：
- 事件驱动：监听页面跳转 (
framenavigated)，扫码后立即检测成功 - 双二维码：同时提供 APP 和微信两种扫码方式
- 自动刷新：二维码过期时自动刷新并重新保存图片
- 即时响应：无需轮询，登录成功后立即开始学习
二维码图片位置：
output/qrcode-app.png— APP 扫码output/qrcode-wechat.png— 微信扫码
Agent 操作步骤：
- 启动脚本后，等待二维码生成（约 5 秒）
- 监控日志获取二维码路径：
tail -20 ~/Desktop/cttc-auto-learn/logs/cttc.log | grep "QR_PATHS" - 读取二维码图片并发送给用户
- 用户扫码后，脚本自动检测登录成功
- 凭证自动保存到
output/auth-state.json
如果已存在，跳到 Step 5。
Step 5: 运行自动学习
cd ~/Desktop/cttc-auto-learn
uv run python main.py
脚本会自动：
- 恢复登录状态（使用
output/auth-state.json） - 通过 API 获取课程列表
- 逐个播放未完成的视频
- 监控学时进度
- 达到目标后自动退出
Step 6: 监控运行
脚本运行后，Agent 必须主动监控状态并定期向用户汇报进展。
6.1 检查脚本是否在运行
# 检查 Python 进程
tasklist 2>/dev/null | grep -i python || echo "脚本未运行"
# 或检查状态文件是否存在
ls ~/Desktop/cttc-auto-learn/output/status.json 2>/dev/null && echo "脚本已启动" || echo "脚本未运行"
6.2 读取实时状态（推荐）
状态文件 output/status.json 每 30 秒自动更新，Agent 可直接读取：
cat ~/Desktop/cttc-auto-learn/output/status.json
状态字段说明：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
status |
string | playing / completed / error |
current_video |
string | 当前播放的课程名称 |
video_progress |
float | DOM 进度百分比 (0-100) |
api_completed_rate |
int | API 返回的完成率 |
study_hours_current |
float | 当前学时 |
study_hours_target |
float | 目标学时 |
courses_completed |
int | 已完成课程数 |
courses_pending |
int | 待学课程数 |
courses_total |
int | 总课程数 |
errors_count |
int | 累计错误次数 |
stall_recoveries |
int | 停滞恢复次数 |
uptime_seconds |
int | 运行时长（秒） |
last_update |
string | 最后更新时间 |
6.3 终端监控面板
在另一个终端运行实时监控（有进度条和颜色）：
cd ~/Desktop/cttc-auto-learn
uv run python scripts/monitor.py
6.4 查看日志
tail -50 ~/Desktop/cttc-auto-learn/logs/cttc.log
6.5 Agent 主动汇报模板
Agent 应定期（每 5-10 分钟或用户询问时）读取状态并向用户汇报：
📊 当前状态
- 状态: playing
- 视频: 全链路数智化转型 (48.1%)
- 学时: 28.1/50.0h (56.2%)
- 课程: 0 完成 / 76 待学
- 运行: 25 分钟
- 错误: 0 次
关键事件必须立即通知用户：
- ✅ 视频完成（
status变为completed或新视频开始） - 📈 学时增长（
study_hours_current变化） - ❌ 错误发生（
errors_count增加） - 🎯 达到目标（
study_hours_current>=study_hours_target）
运行参数
在 main.py 中可调整：
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
target_hours |
50 | 目标学时（小时） |
headless |
False | 无头模式（不显示浏览器窗口） |
常见问题
| 问题 | 原因 | 解决 |
|---|---|---|
40909 多开限制 |
localStorage 残留旧会话 | 脚本已自动处理（启动时清除） |
40904 错误 |
studyTime 不正确 | 脚本已自动修正为增量值 |
| 浏览器崩溃 | GPU 进程异常 | 脚本已加 --disable-gpu 参数 |
| 学时不增长 | 服务器异步结算 | 持续运行，隔天检查 |
| 二维码过期 | 超过 2 分钟未扫码 | 脚本会自动刷新二维码 |
技术细节（供参考）
- 加密：video-progress API 使用 AES-128-ECB，密钥
d8cg8gVakEq9Agup - 防挂机：每 25 分钟自动触发 mousemove 事件
- 单实例：文件锁防止多个脚本同时运行
- 标签页管理：自动关闭多余标签页，确保只播放一个视频
- 弹窗处理：自动关闭弹窗，但排除视频播放器区域