北京大学本科全自动解决方案
从通知获取到作业提交，全程 Agent Team 托管
只需学号密码 → AI 自动完成一切
打开 cc / codex / kimi code, 并告诉他：
下载 https://github.com/ICUlizhi/AutoPku，并执行这个skill
祂会自行下载 pku3b，理解你的工作目录，完成各种配置...
"帮我同步这周的通知"
"写一下操作系统实验班的笔记"
"量子力学的第五次作业还没做，帮我搞定"
去拥抱北平难得的春天
hint: cc 目前不会主动激活 agent team, 后续再使用的时候你需要提及一下。example:
帮我同步这周的课程通知，用 agent team 并行处理每门课
"它们像细菌一样繁殖，以指数速度扩张，直到覆盖整个木星表面。" —— Arthur C. Clarke《2010: Odyssey Two》
我理想中的 Agent 终极形态是这样的：给主 Agent 下达一个摘星揽月的宏观命令——"点燃木星"——它能够像《2010》中的黑色巨石那样，自我复制、有序分裂、集体协作、最终汇报。巨石们无需通过中央指挥来协调，而是通过极简的本地通信和相变识别（当密度达到临界点，木星变成恒星），完成了一个行星尺度的工程。
现状是骨感的。 Agent Team 目前甚至连明确定义都没有——业界常说的 Multi-Agent 到底是指多个独立实例的协作，还是一个主 Agent 的函数调用？实现层面也极其初级，Kimi 的 Agent Swarm 和 Claude 的实验性功能提供了基础能力，但参数层面根本没有针对"自我复制与协作"进行训练。我们甚至尚没有足够权威的评估基准（benchmark）来衡量一个 Agent 系统的"增殖效率"或"解决问题的能力"。
但这正是探索的意义所在。如果一切都已成熟，那留给我们的就只有调参的工作了。
就从让 agent 完成我的北大学业开始吧。
本项目最初基于 Claude Code 的实验性 Agent Team 功能实现。现在仓库根目录 skill.md 内置了运行时检测，自动适配 Claude/Codex/Kimi
我没有选择自建一套 Agent 系统，而是将全部领域逻辑（教学网登录 via pku3b、PDF 解析策略、LaTeX 渲染管线、教学网提交协议等）内嵌在 skill 文件中。原因是：
- 由一体化 Agentic RL 训练出的 Claude Code，工具调用被蒸馏回了模型参数，且涌现出了人类炼丹师想不到的pattern, 其内置的能力远优于手工搭建的 Agent 框架。
- 与其维护一套需要单独配置 API key 的外部系统，不如直接利用每个人本地已配置好的通用 coding agent 实例。
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 📥 通知自动获取 | 连接教学网，下载所有课程通知和作业附件 |
| 🤖 Agent Team 处理 | 每门课程独立 Agent 并行处理 |
| 📝 作业自动完成 | PDF 解析 → AI 解答 → 生成答案 → 提交 |
| 📄 智能渲染 | Markdown 自动转换为 PDF（支持 LaTeX 公式） |
| 🚀 一键提交 | 自动提交到教学网，无需手动操作 |
修改目录下 claude code 配置 （来自对 20260401 claude code 泄漏源码的解读）
1. 获得内部员工身份
2. 打开 agent team 功能
3. 删除命令限制，其他命令允许
当你只提供学号密码时，Claude 会：
1. 安装并登录 pku3b
└─ 自动下载正确版本，使用 expect 脚本登录
2. 获取课程数据
└─ 从教学网拉取所有课程、作业、通知
3. 召唤 Agent Team
└─ 为每门课程创建独立 Agent（并行执行）
└─ 每个 Agent 下载附件、生成摘要
4. 生成汇总报告
└─ 通知摘要汇总.md（紧急任务高亮）
输出结果：
test/
├── 通知摘要汇总.md # 总览：所有课程的紧急任务
├── 简明量子力学/
│ ├── 作业/ # 下载的作业 PDF
│ ├── 通知/ # 课程通知
│ ├── 资料/ # 课件资料
│ └── 通知摘要.md # 该课程的作业列表
└── ...
当你指定课程和作业时：
请你完成简明量子力学 hw5
Claude 会：
1. 列出待交作业
└─ 让你选择具体完成哪一次作业
2. 创建 Agent Team 执行 5 Phase 流程
Phase 1: PDF 解析
└─ parser agent: 代码间接提取 PDF 题目
└─ 输出: homework_parsed.json
Phase 2: 题目解答
└─ solver agent: 逐题解答，参考资料
└─ 输出: answers.json
Phase 3: 文档生成
└─ writer agent: Markdown 格式化
└─ 输出: HomeworkXXXX_answer.md
Phase 4: PDF 渲染
└─ renderer agent: Markdown → PDF
└─ 输出: HomeworkXXXX_answer.pdf
Phase 5: 教学网提交
└─ portal_submitter: 自动提交
└─ 状态: 已完成
输出结果：
test/简明量子力学/C
├── 作业/
│ ├── Homework202605.pdf # 原始作业
│ └── Homework202605_answer.md # 答案 Markdown
├── 提交/
│ └── Homework202605_answer.pdf # 最终 PDF（已提交）
├── homework_parsed.json # PDF 解析结果
└── answers.json # 答案数据
Team: autopku-team
│
├── coordinator (协调者)
│ └── 分配任务，汇总结果
│
├── pdf_parser (PDF解析器)
│ └── 代码间接解析 PDF（禁止直接读取）
│
├── solver (解题者)
│ └── 逐题解答，参考资料
│
├── writer (撰写者)
│ └── 格式化 Markdown 答案
│
├── renderer (渲染器)
│ └── Markdown → PDF（Chrome Headless）
│·
└── portal_submitter (提交者)
└── 提交到教学网
作业完成前必须确认：
- Claude 列出该课程所有待交作业
- 你选择具体完成哪一次
- 二次确认后开始执行
- 可随时取消
禁止自动选择最新作业，必须用户明确确认。
- 目前兼容的作业类型不够多，后期希望加载更多 skill 例如 pptx 绘制，欢迎提 pr.