自动连播助手（Chrome / Edge 扩展）

一个通用的浏览器扩展：自动识别网页里正在播放的视频和播放列表，视频暂停时自动续播，播放结束后自动点击下一个视频。

功能

• 自动识别视频：扫描页面中所有 <video> 元素，并监听动态加载的新视频（含 iframe 内嵌播放器、Shadow DOM）。
• 暂停自动续播：检测到视频被暂停（非播放结束）时，自动恢复播放。
• 识别待播列表：用启发式算法解析课程/播放列表，区分 已播 / 播放中 / 待播 状态；自动穿透 iframe，识别主页面和子页面中的目录。
• 自动连播：当前视频播放结束后，优先点击平台自带的”下一集”按钮；没有时按目录顺序点下一个待播项，遇到未展开目录会自动展开父级后再点击。
• 倍速播放：可选开关，支持 1.0x ~ 5.0x 多档倍速，视频切换后自动保持，关闭即恢复 1 倍速。
• 读取视频进度条：实时显示当前视频播放进度（00:33 / 34:06）和课程总进度百分比。
• 悬浮面板：页面右下角实时显示运行状态、视频数量、目录统计，可拖拽、可折叠，支持手动”立即播放下一集”，可展开调试日志查看识别过程。

安装步骤

1. 打开 Chrome 或 Edge，地址栏输入 chrome://extensions（Edge 为 edge://extensions）。
2. 打开右上角 「开发者模式」 开关。
3. 点击 「加载已解压的扩展程序」。
4. 选择本文件夹（auto-video-player，包含 manifest.json 的那一层）。
5. 打开任意视频网站（B站、YouTube、课程网站等），页面右下角会出现悬浮面板即表示已生效。

使用

• 面板 / 扩展图标弹窗里可开关：总开关、暂停自动续播、播完自动下一集、倍速播放。
• 设置通过 Chrome 同步存储，改动会实时生效到已打开的页面。
• 若不希望某些页面自动运行，可在扩展详情里通过「网站访问权限」限制。

文件说明

| 文件 | 作用 | | — | — | | manifest.json | 扩展清单（Manifest V3） | | content.js | 核心逻辑：视频识别、续播、列表识别、连播、悬浮面板 | | content.css | 悬浮面板样式 | | popup.html / popup.js | 扩展图标弹窗（设置面板） | | icons/ | 扩展图标 | | gen_icons.py | 图标生成脚本（可删除） |

更新日志

v1.7.9

• 新增倍速播放功能：
• 默认 1 倍速，最高 5 倍速，档位：1.0x / 1.25x / 1.5x / 2.0x / 2.5x / 3.0x / 4.0x / 5.0x。
• 悬浮面板新增「倍速播放」开关 + 「播放速度」下拉选择；扩展图标弹窗同样支持设置。
• 默认关闭（speedEnabled: false），避免与平台自带倍速冲突或触发违规检测；开启后所有帧的视频统一应用倍速。
• 视频切换（重新播放）时自动重新应用倍速，防止播放器重置；设置实时同步到所有已打开页面，关闭开关即恢复 1 倍速。

v1.7.8

• 修复「任何网页都触发扩展、很麻烦」：
• manifest.json 的 content_scripts.matches 从 <all_urls> 收紧为常见视频/网课平台清单（网梯、B站、优酷、爱奇艺、腾讯视频、网易云课堂、中国大学MOOC、学堂在线、智慧树、慕课网、超星、网易公开课、腾讯课堂、高顿、抖音、快手、虎牙、斗鱼、YouTube 等），未列入的网站完全不会注入。
• content.js 顶层 frame 启动时再次校验：不在已知平台域名 且 没有 <video> 元素时，整个 IIFE 立即 return，不绑定任何事件、不创建面板、不扫描 DOM。
• 子 frame 仍正常工作（依赖父 frame 的 postMessage 唤醒），但只在匹配的网课平台子页面里才会注入。
• 调整清单：若遇到扩展在某个网课平台未生效，可编辑 manifest.json 的 matches 加上对应域名后重新加载。

v1.7.7

• 修复「仍未按顺序播放，且播完最后一个视频后不会回头补齐漏看课时」：
• findNextItem 改为自动补齐模式：自动连播时按目录顺序取第一个未完成课时，不再局限于「当前项之后」。这样即使前面有漏掉的视频，播完后也会回头继续播放，直到课程全部完成。
• 手动点击「立即播放下一集」仍优先取当前项之后的下一个未完成课时，保持操作预期；当前项之后没有待播项时，再兜底取全局第一个未完成项。
• clickNext 增加 autoEnded 参数，自动结束事件与手动按钮使用不同策略，并在跨帧广播中传递 manual 标志。
• 全部课时完成后日志输出「全部课时已完成」，避免无意义重复跳转。

v1.7.6

• 修复「v1.7.5 仍未拦住播放器帧乱点 / 当前项识别错位」：
• clickNext 目录有效性判断由「leafCount ≥ 3」改为「本帧必须含 .s_point[itemtype="video"]」。网梯内容帧（播放器控件）即便识别出 3 项也不算目录，必须让顶层调度到真正拥有 .s_learnlist 的目录帧。
• pickBestFrameForNext 同样过滤掉不含 .s_point 的无效帧，委派的目标帧一定是真实目录帧。
• analyzeList 当前项识别顺序改为 URL 匹配优先，再退回到 s_pointerct 类标记。原因：平台可能在目录上保留对某一项的 s_pointerct 高亮，但用户实际播放的是另一项（URL 不同），此时按 s_pointerct 找当前项会指错，导致下一集跳过多个真实未看项。
• 行为：用户从 leaf[N]（未标 s_pointerct）播放结束 → 用 URL 识别为 leaf[N] → 下一集严格取 leaf[N+1] 之后的第一个非已完成项。

v1.7.5

• 修复「播完下一集仍不按顺序乱跳」：
• 顶层统一调度：视频结束后由顶层挑选「目录项最多」的帧执行下一集，避免多个 iframe 同时点击导致乱跳；
• 子帧目录项不足 3 个时不再处理下一集，防止播放器画质选择（全高清等）被误当目录点击；
• 网梯平台直接调用 openLearnResItem(itemId, 'video', null, title)，比点击元素更稳定；
• 新增全局 8 秒跳转锁，防止重复触发下一集。

v1.7.4

• 修复「播完跳转下集不按顺序、中间跳过的视频被误认为已看完」：
• 目录状态判定只信任平台真实标记（completestate="1"、s_pointerct 等），不再把当前项之前的所有课时默认标为已播；
• 修复后：跳过未看的视频仍保持「待播」，课程总进度与待播数量与平台实际状态一致；
• findNextItem 严格按 DOM 顺序取当前项的下一个非已完成课时，避免跳集。

v1.7.3

• 修复「点击播放下一集仍跳回当前正在播放的视频」：
• findWangtiCatalog 移除 .learn-menu（左侧导航）误命中，只认 #learnMenu / .s_learnlist 等真正的课程目录；
• 目录容器搜索改为跨所有同域 iframe 取评分最高者，.s_point[itemtype="video"] 目录永远优先，左侧导航强烈减分；
• 移除「兜底点击随机元素」逻辑（此前顶层帧找不到下一节时会乱点顶层元素，导致跳到当前视频）；
• 「下一集」支持跨帧委托：没有目录的帧返回失败后，由顶层广播给拥有目录的子帧执行精准跳转，子帧成功即停止向下广播。
• 日志新增帧标识（TOP / IFRAME|页面名），便于定位问题帧。

v1.7.2

• 修复 collectItems 中 const candidates 被重新赋值导致的 Assignment to constant variable 错误（该错误使目录分析中断）。
• 目录识别优先使用网梯平台专用 findWangtiCatalog，避免把左侧「课件/课程简介/学习进度」导航菜单当成课程目录。
• 在启发式评分里：包含 .s_point[itemtype="video"] 大幅加分，包含 .learn-menu-cell 大幅减分。
• collectItems 增加过滤，排除左侧导航、播放器控件（高清/标清等）等非课时项。

v1.7.1

• 加入设置版本迁移：升级后强制把「暂停自动续播」重置为关闭，避免旧设置残留导致继续触发平台警告。
• 进一步增强网梯平台目录识别：新增 findWangtiCatalog，直接命中 #learnMenu / .s_learnlist / [class*="learnlist"]，并以包含最多 .s_point[itemtype="video"] 的 div 作为兜底。

v1.7

• 风险规避：默认关闭「暂停自动续播」，移除直接调用 video.play() 的逻辑，改为仅在开启开关时模拟点击播放按钮。
• 降低视频进度上报频率（500ms → 2000ms）和子帧 ping 频率（1s → 3s），减少被平台检测为异常播放的可能性。
• 面板与弹窗对「暂停自动续播」增加 ⚠️ 风险提示。
• 修复目录识别为 0 项：增加对网梯平台 #learnMenu / .s_learnlist 的直接命中与兜底选择。

v1.6

• 针对网梯 / whaty-learnspace 课程平台做精准适配：
• 目录叶子项直接识别 .s_point[itemtype="video"]，避免取到内部 .wrap 导致 class/状态丢失；
• 已完成状态读取 completestate="1" 属性；
• 当前播放中状态识别 s_pointerct 类；
• 当前课时通过 onclick 中的 itemId 与 URL 中的 params.itemId 前 8 位匹配，解决无 <a href> 时无法定位当前项的问题。
• 课程总进度计算更准确：1 个已完成 + 1 个播放中 + 11 个待播 = 13 项。

v1.5

• 目录识别只保留“带播放时长的视频课时”，剔除「第X讲」「章节」等非视频项，避免把 15 项误算成视频数。
• 当前课时定位增强：支持从目录项的 onclick / data-* 属性中提取真实跳转链接，再与当前 iframe URL 匹配。
• 面板新增「复制日志」「复制目录HTML」按钮，可一键复制识别结果与目录 HTML，方便针对性适配。
• 调试日志改为输出全部课时的文本、类名、完成标记、跳转链接。

v1.4

• 修复“所有课时都识别为已播、课程总进度 100%”的误报：
• 已完成检测更严格，避免 checkbox / checked 等子元素误匹配；
• 新增“URL 匹配”定位当前课时，适配 whaty / webtrn 类课程平台；
• 新增页面标题、章节标题匹配当前课时；
• 当全部课时都被标记为已完成、但当前视频尚未结束时，自动判定为误报并清空已完成标记。
• 调试日志默认输出目录分析详情，方便定位识别问题。

说明与限制

• “识别列表”采用通用启发式策略，大多数主流视频网站都能命中；极少数结构特殊的网站可能需要针对该站做适配。
• 自动续播依赖页面已发生过用户交互（浏览器自动播放策略），正常浏览观看场景下均满足。
• 本工具仅用于个人学习、课程连播等合法场景，请遵守目标网站的条款。

opu

开源项目自动化提交程序 — 一键把 WorkBuddy 中开发的项目发布到 GitHub / Gitee

简介

opu 是一个开源项目自动化发布工具，帮助你将在 WorkBuddy 中开发完成的项目，通过简单的命令行交互，一键完成 GitHub / Gitee 仓库的创建、README 生成与代码推送。告别繁琐的手动配置，让开源发布像喝水一样简单。

核心特性

• 一键发布：自动完成远程仓库创建、代码提交与推送，同时发布到 GitHub 和 Gitee
• 可视化控制台（GUI）：内置浏览器界面，opu gui 或双击启动器即可点点按钮完成发布，无需记命令
• 智能 README 生成：基于 .opu.json 配置，自动生成专业的 README 文档（支持 AI 增强）
• 项目体检：内置 doctor 命令，检查本地环境与配置是否就绪
• 配置向导：交互式初始化项目配置，无需手写 JSON
• 模板支持：内置 CHANGELOG、CONTRIBUTING 等开源标配文档模板
• WorkBuddy 深度集成：专为 WorkBuddy 开发流程设计，无缝衔接

适用场景

• 在 WorkBuddy 中完成项目开发，需要快速发布到 GitHub / Gitee
• 需要同时维护 GitHub 和 Gitee 双平台仓库
• 希望自动化生成 README 和开源文档
• 批量管理多个开源项目的发布流程

快速开始

环境要求

• Node.js >= 18
• Git 已安装并配置好全局用户信息
• GitHub / Gitee 账号及对应的 Personal Access Token

安装

# 克隆项目
git clone https://github.com/2657449167/opu.git
cd opu

# 安装依赖
npm install

启动（命令行）

node bin/opu.js --help

或链接为全局命令后直接用：

npm link
opu --help

可视化控制台（GUI）— 推荐给不想敲命令的用户

不想记命令？opu 内置了一个本地可视化发布控制台，点点按钮就能完成配置与发布，无需再和助手对话。

两种启动方式：

1. 双击启动器（最简单）：直接双击项目根目录里的

• 启动可视化发布工具.bat（中文名，双击即用）
• 或 opu-gui.bat（英文等价）

1. 命令行启动：

“bash node bin/opu.js gui # 启动并自动打开浏览器 node bin/opu.js gui --no-open # 不自动打开浏览器，手动访问 http://127.0.0.1:<端口> node bin/opu.js gui --port 8080 # 指定端口 “

启动后控制台会自动打开浏览器（仅绑定 127.0.0.1，本地安全）。界面包含三个模块：

• 发布项目：选目录 → 自动识别技术栈 → 编辑项目信息 → AI 生成/手动编辑 README 与教程 → 勾选平台一键发布，全程带实时日志。
• 全局配置：填写 GitHub / Gitee 令牌、DeepSeek Key、著作权归属人；支持「测试连接」即时校验。
• 环境检查：一键检查 Git、各平台 Token、AI 是否就绪。

所有数据仅保存在你本机（~/.opu/config.json 与项目内 .opu.json），不上传任何服务器。

使用教程（命令行）

第一步：初始化配置

opu init

按照交互提示，填写项目名称、描述、仓库地址等信息，程序会自动生成 .opu.json 配置文件。

第二步：环境检查

opu doctor

检查本地 Git 配置、GitHub/Gitee Token 是否有效、Node 版本是否满足要求。

第三步：配置平台信息

opu config

配置 GitHub / Gitee 的 owner、repo 信息以及访问 Token（也可用 opu config set tokens.github <token> 直接写）。

第四步：发布项目

opu publish

程序将自动完成以下操作：

1. 读取 .opu.json 配置
2. 生成 README.md 及配套文档
3. 在 GitHub / Gitee 创建远程仓库
4. 初始化 Git 仓库并提交代码
5. 推送到远程仓库

同步更新

opu sync

当本地代码有更新时，使用该命令将最新代码同步推送到两个远程仓库。

配置说明

项目使用 .opu.json 作为配置文件，核心字段说明：

{
  "name": "项目名称（仓库名）",
  "tagline": "一句话定位",
  "description": "详细描述",
  "features": ["特性列表"],
  "techStack": ["技术栈"],
  "license": "开源协议",
  "topics": ["话题标签"],
  "platforms": {
    "github": { "owner": "GitHub用户名", "repo": "仓库名" },
    "gitee": { "owner": "Gitee用户名", "repo": "仓库名" }
  },
  "entryPoints": ["入口命令"],
  "requirements": { "node": ">=18" },
  "ai": {
    "enabled": true,
    "extraContext": "AI 生成 README 时的额外上下文"
  },
  "docs": {
    "readme": "手动指定 README 内容（留空则自动生成）",
    "tutorial": "使用教程原文"
  }
}

参考示例：examples/.opu.json 和 examples/auto-video-player.opu.json。

常见问题 FAQ

Q1: 提示 “GitHub Token 无效” 怎么办？

请确认 Token 具有 repo 权限，并在 config 命令中正确配置。Token 可以在 GitHub Settings → Developer settings → Personal access tokens 中生成。

Q2: 发布时提示仓库已存在？

如果远程仓库已存在，opu 会尝试直接推送。若仓库为空且无冲突，推送会成功；如有冲突，请先手动处理或删除远程仓库后重试。

Q3: 如何只发布到 GitHub 而不发布到 Gitee？

在 .opu.json 的 platforms 中删除 gitee 配置，或在 config 命令中跳过 Gitee 设置即可。

Q4: AI 生成的 README 不满意怎么办？

可以在 .opu.json 的 docs.readme 字段中手动填写你想要的 README 内容，程序将优先使用手动填写的内容。

Q5: 支持私有仓库吗？

支持。在 .opu.json 的 platforms 中为对应平台设置 "visibility": "private" 即可。

路线图

• [x] 可视化控制台（GUI）— 浏览器界面，点点按钮即可发布
• [x] 自动生成 README / 使用教程 / CHANGELOG
• [x] 内置知识产权归属（LICENSE + NOTICE，禁止移除/冒名署名）
• [ ] 支持更多代码托管平台（GitLab、Bitbucket）
• [ ] 集成 CI/CD 发布流程
• [ ] 支持多项目批量发布

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建你的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交你的改动 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 提交 Pull Request

开发调试时可设置环境变量 OPU_DEBUG=1 查看详细日志。

开源协议

本项目基于 MIT License 开源，欢迎自由使用和二次开发。