快速开始

本指南将带你从零开始配置 AutoPku 环境，并在 5 分钟内完成第一条指令的下达。

环境准备

  • macOS / Linux 系统（Windows 需 WSL）
  • 已安装 git、python3、node
  • 已安装任一支持的 AI 运行时（Claude Code / Codex / Kimi Code CLI）
  • 北京大学教学网账号

五步上手

1

下载仓库

将 AutoPku 克隆到本地工作目录。

bash 
git clone https://github.com/your-org/autopku.git ~/autopku
cd ~/autopku
2

配置 AI 运行时

以 Claude Code 为例，在 ~/.claude/settings.json 中添加项目路径与权限：

json 
{
  "allowedTools": [
    "Bash",
    "Read",
    "Write",
    "Edit"
  ],
  "projectPaths": [
    "~/autopku"
  ],
  "autoRun": false
}

其他运行时请参考各自文档配置项目访问权限。

3

安装 pku3b 依赖

pku3b 是连接北京大学教学网的核心工具，AutoPku 通过它抓取课程数据。

bash 
pip install pku3b
# 或
uv pip install pku3b
4

首次登录

使用 expect 脚本完成教学网的自动登录，保存 Cookie 供后续使用。

bash 
#!/usr/bin/expect -f
set timeout 30
spawn pku3b login
expect "Username:"
send "你的学号\r"
expect "Password:"
send "你的密码\r"
expect eof
ℹ️ 关于密码安全

密码仅在本地 expect 脚本中使用，不会上传到任何第三方服务。建议将脚本文件权限设为 chmod 600 login.exp。

5

下达第一条指令

打开你的 AI 运行时，进入 AutoPku 项目目录，直接用自然语言说出需求：

text 
帮我同步这周的教学网通知

或：

text 
量子力学的第五次作业还没做，帮我搞定

Agent Team 会自动分解任务、调用工具、执行流程，并在关键节点向你汇报进度。

验证安装

成功执行第一条指令后，你将在项目目录下看到新生成的课程文件夹。如果同步了通知，可以检查以下目录结构：

courses/ ├── 操作系统/ │ ├── assignments/ │ ├── announcements/ │ └── notes/ ├── 量子力学/ │ ├── assignments/ │ └── hw05_solution.pdf └── ... 其他课程
🎉 恭喜

AutoPku 已经成功运行。你可以继续阅读 功能详解 了解每个模式的详细流程，或查看 常见问题 解决使用中的疑惑。