2025大学生AI选课神器终极实战指南：GPT+自动抢课+智能排课一条龙

技术类型：AI 应用开发、自动化工具、全栈实战
适用对象：计算机、软件工程类大学生、研究生
SEO关键词：大学生选课系统、自动抢课、AI排课、GPT选课推荐、选课外挂、Playwright抢座、课程推荐算法、开源选课项目
预计阅读时间：15分钟

一、选课大战：大学生为什么都在做“抢课外挂”？

每到选课周，中国高校都会上演一场“服务器 vs 学生”的较量：

🔥 热门课 5 秒抢光
🧨 教务系统宕机崩溃
🤯 时间冲突靠手动排课？压根搞不定

“外挂脚本”“手速插件”“课程内定群”等灰色手段屡禁不止，但这些不仅不稳定，甚至触碰校规红线。于是问题来了：我们能不能用合法、优雅的 AI 工具，打造一款真正解决痛点的智能选课神器？

本篇教程将手把手带你实现一个 AI 选课神器，功能包括：

🎯 智能排课引擎：避免冲突，兴趣优先
⚡ 自动抢座系统：模拟人类点击，极速秒选
🧠 GPT 推荐系统：基于评价、标签和喜好推荐最优组合

项目全流程采用主流技术栈 + 免费平台部署，适合用于课程设计、简历项目、科研立项，或单纯提升“抢课战斗力”！

二、整体架构图：模块化设计，可插拔扩展

整体架构图：



1. 用户登录 (User Login)

   - 用户通过登录模块进入系统，验证身份后进入主界面。



2. 课程数据分析模块 (Course Data Analysis Module)

   - 从教务系统获取课程数据，包括课程信息、教师信息、时间安排等。

   - 数据来源可以是官方API或通过爬虫工具（如Playwright、Selenium）抓取。



3. AI排课引擎 (AI Scheduling Engine)

   - 使用AI算法（如Google OR-Tools、OptaPlanner）进行智能排课。

   - 根据学生已选课程、兴趣偏好、时间冲突等因素生成最优课表。



4. 选课模拟器（自动抢座） (Course Selection Simulator - Auto Seat Booking)

   - 模拟人类点击操作，自动抢选课程。

   - 在抢课过程中，实时监控课程状态，快速提交抢课请求。



5. 任务调度系统 (Task Scheduling System)

   - 定时任务调度，确保在选课开放时间准时执行抢课操作。

   - 支持多线程和多账户并发，提高抢课成功率。



6. Web前端展示 (Web Frontend Display)

   - 提供用户界面，展示课程信息、推荐课程、智能排课结果等。

   - 支持实时更新和交互，提升用户体验。



7. 通知模块 (Notification Module)

   - 在课表变化、抢课成功或失败时，及时通知用户。

   - 支持多种通知方式，如微信推送、邮件提醒、Telegram Bot等。

三、课程数据采集与建模

1. 数据来源

✅ 官方 API（如：https://api.example-university.edu/courses）
✅ 无 API？用 Playwright 或 Selenium 爬虫模拟选课页面

2. 数据模型设计

{
  "courseId": "CS101",
  "name": "计算机导论",
  "teacher": "张老师",
  "timeSlots": ["Mon 8-10", "Wed 10-12"],
  "capacity": 60,
  "enrolled": 58,
  "rating": 4.6,
  "tags": ["必修", "大一", "热门"]
}

建议存储方式：

开发期使用 SQLite
上线部署用 MongoDB Atlas

四、AI 智能排课引擎

1. 排课算法核心：约束优化 CSP + 优先级打分

推荐工具：

🧮 Google OR-Tools
🧠 OptaPlanner

约束样例：

时间不能重叠
优先保留已选课程
兴趣课优先 > 学分高优先 > 老师评分高优先

2. 接入 GPT 进行课程组合推荐

通过 OpenAI API 结合提示词生成推荐列表：

prompt = f"你是一名教务老师，请根据学生兴趣、老师评分和时间安排，从以下课程中推荐最优组合：\n{json.dumps(course_list)}"

五、自动抢课模块（Playwright 极速抢座）

1. 工作原理

登录教务系统
轮询课程状态是否放开
抢到名额后提交抢课表单

2. 样例代码片段（Python + Playwright）

from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch()
    page = browser.new_page()
    page.goto("https://course.university.edu/login")
    page.fill("#username", "your_id")
    page.fill("#password", "your_password")
    page.click("#login-btn")
    # 后续轮询 + 抢课逻辑

3. 验证码处理建议

使用 Tesseract OCR
或调用 2Captcha API

六、抢课任务调度系统

任务调度目标：提前建立登录 Session，定点秒杀选课页面。

推荐框架：

APScheduler：轻量级定时器
Redis + Celery：高并发下的任务队列

策略建议：

多线程 + 多账户并发尝试
抢课前 5 分钟获取验证码并保持登录态
实时状态监控 + 推送

七、GPT + 数据驱动的选课推荐系统

1. 数据来源

教务系统历史数据
BBS / 小红书 / 贴吧评论
老师讲课风格 NLP 情感分析

2. 推荐算法设计

🔁 协同过滤推荐（使用 Surprise）
💬 评论情感分析（TextBlob、spaCy）

八、可视化前端 + 实时通知

1. Web 前端展示系统

推荐方案：

React.js + TailwindCSS
或更轻量的 SvelteKit

功能模块：

登录面板
多条件过滤课程表
实时抢课状态展示图表（如：是否抢到、剩余名额）

2. 通知模块：课表变化及时提醒

📲 微信推送：Server 酱
📧 邮件提醒：SendGrid
🤖 Telegram Bot：Telegram Bot API

九、部署与上线方案

1. 免费部署平台推荐

前端：Vercel、Render、Railway 免费版
后端：本地 Docker + Cloudflare Tunnel 转发

2. 项目目录结构建议

📁 ai-course-scheduler/
├── backend/
│   ├── api/
│   ├── scheduler/
│   └── models/
├── frontend/
│   └── react-app/
├── scripts/
│   └── auto_enroll.py
└── README.md

十、结语：为什么强烈建议你亲自做一版？

✅ 实战锻炼项目全栈能力：爬虫 + AI + Web
✅ 面试简历大杀器：自研系统 + 项目成果
✅ 实用性极强：真的可以抢到热门课（而不是 PPT）
✅ 可与 GPT、调度算法、NLP 实践深度结合

🎓 无论是想打造“求职必杀技”，还是提升“选课战斗力”，这个项目都是 2025 年最值得大学生挑战的 AI 应用开发之一。