AutoAssignment

批量处理 Word 格式前端作业、JS 实验报告，自动填充个人信息 + Kimi AI 生成合规答案 / 报告内容，模拟人工手写格式。

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目录

1. 项目简介
2. 项目结构
3. 环境要求
4. 安装步骤
5. 配置说明
6. 使用指南
7. 核心特性
8. 注意事项
9. 常见问题

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项目简介

AutoAssignment 是一个自动化文档处理工具，专为高校学生设计，用于快速完成前端课程作业和 JavaScript 实验报告。 （实际作者不想写作业哈）

主要功能

• 普通作业处理：自动识别选择题、简答题，生成专业答案
• 实验报告处理：自动生成实验结果（Result）和结论（Conclusion）
• 个人信息填充：自动填充姓名、学号、专业班级等信息
• 批量处理：支持同时处理多个文档

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项目结构

AutoAssignment/
├── assignment_auto/          # 普通作业处理模块
│   └── assignment_auto.py    # 主程序
├── experiment_auto/          # 实验报告处理模块
│   └── experiment_auto.py    # 主程序
├── config.py                 # 配置文件（API密钥、个人信息）
├── README.md                 # 项目说明文档
├── .gitignore               # Git忽略配置
├── input/                   # 输入文件夹（需手动创建）
└── output/                  # 输出文件夹（自动创建）

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环境要求

• Python: 3.8 或更高版本
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• 网络: 需要连接互联网（调用 Kimi API）

依赖包

包名	版本要求	用途
python-docx	>=0.8.11	读写 Word 文档
requests	>=2.25.0	HTTP 请求

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安装步骤

1. 克隆或下载项目

git clone <repository-url>
cd AutoAssignment

2. 安装依赖

pip install python-docx requests

3. 配置项目

1. 复制配置文件模板：

   cp config.example.py config.py

   （Windows 使用：copy config.example.py config.py）

2. 编辑 config.py，填写你的信息：

   • KIMI_API_TOKEN: 从 月之暗面开放平台 获取
   • PERSONAL_INFO: 填写你的姓名、学号、专业班级等

4. 验证安装

python -c "from assignment_auto.assignment_auto import batch_process_all; print('安装成功')"

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配置说明

配置文件位于 config.py，包含以下设置项：

3.1 API 配置

KIMI_API_TOKEN = "your-api-token-here"

获取方式：

1. 访问 月之暗面开放平台
2. 注册账号并创建 API Key
3. 将获取的 Token 填入配置文件

安全提示：建议使用环境变量存储 API Token，避免硬编码：

import os
KIMI_API_TOKEN = os.getenv("KIMI_API_TOKEN", "your-default-token")

3.2 个人信息配置

PERSONAL_INFO = {
    "date": "2026年4月2日",           # 日期格式
    "major_class": "软件工程01",      # 专业班级
    "name": "张三",                   # 姓名
    "student_id": "20230001"          # 学号
}

3.3 文件夹配置

INPUT_FOLDER = "input"     # 输入文件夹名称
OUTPUT_FOLDER = "output"   # 输出文件夹名称

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使用指南

4.1 准备文档

1. 在项目根目录创建 input 文件夹
2. 将需要处理的 Word 文档（.docx 格式）放入该文件夹
3. 确保文档格式符合要求（见下方说明）

4.2 运行程序

在项目根目录执行以下命令：

处理普通作业

# Windows
python assignment_auto/assignment_auto.py

# macOS / Linux
python3 assignment_auto/assignment_auto.py

适用场景：

• 选择题
• 简答题
• 概念解释题

处理实验报告

# Windows
python experiment_auto/experiment_auto.py

# macOS / Linux
python3 experiment_auto/experiment_auto.py

适用场景：

• JavaScript 实验报告
• 需要生成 Result 和 Conclusion 的文档

4.3 查看结果

处理完成后，生成的文档保存在 output 文件夹中，文件名前缀为 finished_。

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核心特性

特性	说明
配置统一管理	仅需修改 config.py 一处，两个脚本同步生效
智能内容识别	自动识别题目和报告填充位置，精准匹配格式
专业内容生成	答案和报告内容符合大学作业要求
字数智能控制	实验报告 Conclusion 严格控制在 80 词以内
图片自动跳过	图片题、无效内容自动留空
批量处理能力	支持同时处理多个文档，运行过程不中断
格式完整保留	最大程度保留原文档的字体、行距、表头等格式

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注意事项

6.1 安全事项

• ⚠️ 请勿将 config.py 提交到公共仓库，其中包含 API Token 和个人隐私信息
• ⚠️ 建议将 config.py 添加到 .gitignore
• ⚠️ API Token 请妥善保管，泄露可能导致账号被盗用

6.2 使用限制

• 仅支持 .docx 格式，不支持 .doc、.pdf 等格式
• 需要稳定的网络连接
• API 调用可能产生费用，请注意使用量

6.3 文档格式要求

• 作业文档需包含标准题号格式（如 1.、2.、(1)、(2) 等）
• 实验报告需包含 "2. Requirements"、"3. Result"、"4. Conclusion" 等标准章节
• 个人信息区域需包含特定关键词（如 Name、Student ID、Major 等）

6.4 免责声明

本工具仅供学习辅助使用，请勿用于：

• 违反学校学术诚信规定的行为
• 商业用途
• 其他违法违规用途

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常见问题

Q1: 运行时报错 ModuleNotFoundError: No module named 'config'

原因：Python 找不到配置文件

解决方法：

• 确保在项目根目录运行脚本
• 或修改脚本中的路径配置

Q2: API 请求失败怎么办？

可能原因：

• 网络连接问题
• API Token 无效或过期
• 请求频率限制

解决方法：

• 检查网络连接
• 验证 API Token 有效性
• 稍后重试

Q3: 生成的内容不符合要求？

建议：

• 检查原始文档格式是否符合要求
• 手动微调生成结果
• 调整 prompt 模板（高级用户）

Q4: 如何自定义输出格式？

方法：

• 修改 config.py 中的 OUTPUT_FOLDER
• 修改源代码中的格式模板（需要编程基础）

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更新日志

v1.0.0 (2026-04-02)

• 初始版本发布
• 支持普通作业和实验报告处理
• 实现个人信息自动填充
• 支持批量处理功能

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技术支持

如有问题或建议，欢迎提交 Issue 或联系开发者。

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免责声明：本工具仅供学习交流使用，使用者需自行承担使用风险。