{"repo":"haoaaa-111/taoketong","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/haoaaa-111/taoketong","clone":"git clone https://github.com/haoaaa-111/taoketong.git","description":"🎓 课表解析 · 点名预测 · 逃课方案 · 反馈学习","language":"TypeScript","stars":74,"topics":["agent","agent-skill","agentskills","ai","claude-code","codex","nextjs","openai","opencode","skill"],"license":null,"category":"ai-agents","readme_excerpt":"逃课通 为了探索AI对人类心智的替代边界，我做了这个项目 输入课表截图，个人画像，搜集的学校信息，已知的课程详情---即可得到完整可实操的逃课方案 --- 场景一 同龄人 ：这节课早八，昨天没睡好，不去了 - 老师发现人少 - 点名 - 寄了 我（用了逃课通） ：AI显示早八人少会点名，我先去一下，中午回来补觉 - 赚了 就很.......你们懂吧 价值在哪： 科学决策，降低被点名的概率 场景二 同龄人 ：下午那节水课到底去不去呢，真纠结啊，想了半天外卖都没点，算了还是不去了 我（用了逃课通） ：AI根据我第一周的反馈总结老师脾气好，点名概率不大，被点了也没事，直接爽玩 就很.......你们懂吧 同样没被点名 价值在哪： 砍掉你因为纠结浪费的时间，就算被抓，也不必内耗 --- --- --- --- 实习（本地/异地） - 给你一套性价比最高的代课方案 自习（考公/考研） - 给你腾出最多的时间在图书馆冲击梦想 绩点（保研/留学） - 将你的水课压缩，留出更多时间在学习之外 想玩（游戏/旅游） - 科学旷课，犒劳辛苦的三年高中 及格（60分就够了） - 我们的烦恼不是分低了，而是多上的那几节课变成了无用的分数 想逃却又不敢逃 - AI虽然不能担责，却能让你不再纠结迈出第一步 --- 接入 AI 编程 Agent 推荐方式。 AI 对话中直接使用，无需配置环境。 本项目内置 AgentSkill（位于 skills/skipclass/ ），可在常用 AI 编程工具中直接加载使用。 Claude Code 在 Claude Code 对话中说 \"帮我分析课表\" 即可触发。 OpenCode skills/ 目录下的 skill 会被 OpenCode 自动发现，对话中直接匹配触发词。 Codex 其他工具 任何遵循 AgentSkills 标准的工具，将 skills/skipclass/ 复制到对应的 skills 目录即可。Skill 流程详见 skills/skipclass/SKILL.md 。 --- 核心设计 预测 综合教师类型建模、通用点名规律、学校特化规则，输出每节课的点名趋势。 核心：对于随机点名，预测自然状态下到课人数最少的课次- 老师点名概率高- 尽量不逃课 决策 直接给出三级行动分类——可逃 / 签到后走 / 必须到 / 代课。（必须到/代课由个人决定） 无需手动对照课表、翻记录、找代课群。 心智负担 自行逃课的心理负担来自为自己的决策担责。 本项目出方案将负担从「决定是否逃」转移为「执行策略」。 --- 流程 --- 技术架构 Agent 子系统 组件 职责 ------ ------ Modeler 逐课程评估逃课风险——依据课程元数据、评估框架、候选教师类型、学校特化规则、通用点名规律、历史事件提炼点名概率 Supervisor 依据modeler输出生成当周完整方案——8 层 prompt：综合画像、学期、课程、规则、事件、历史、约束、重试 Memory Agent 反馈闭环——解析用户反馈（未点/被抓/调整），自动写回课程数据和教师模板 School Skill Generator 将集市/小红书的学校攻略转化成skill——3 步 LLM pipeline：分析原文、融合通用模板、输出学校特化点名规律 fs-store Markdown 文件 CRUD——课程、画像、计划、历史、反馈均以结构化表格存储 设计理念：越用越好用，输入信息越多，执行反馈周期越长，输出计划越准确。 贯通harness理念，依据《Towa","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/haoaaa-111","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/haoaaa-111/taoketong/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}