Codex 代刷形策期末考：10分钟搞定在线刷题的新思路

最近到了期末周，各种在线课程平台的形策考试、课后作业纷至沓来。面对枯燥的刷题流程，手动去搜题、点击翻页、复制粘贴简直是精神内耗。今天和大家分享一个利用 AI 工具把「苦力活」外包出去的实测经历，只花了10分钟就搞定了整场考试，而且消耗的额度不到常规流程的10%。

Codex 根据提示词生成的自动化脚本示例

为什么想要自动化？

常规的「水课」考试通常有几个痛点：

1. 题库重复度高：大部分题目网上都能搜到，但寻找过程繁琐。
2. 操作机械重复：点击下一题、复制题目、粘贴搜索、选择答案，循环往复。
3. 注意力消耗大：为了几分平时分，耗费大量专注力实在不划算。

脚本运行状态与题目匹配过程

虽然市面上有不少「搜题插件」或「刷题脚本」，但往往面临平台风控、插件失效或者需要付费的问题。这时候，直接让具备代码生成能力的 AI 模型（如 Codex）来接管浏览器逻辑，就成了一种非常硬核且高效的「白嫖」思路。

实操核心思路：让 Codex 变身你的浏览器操作员

1. 环境准备

你需要一个具备代码解释器或浏览器自动化能力的 AI 环境。这里以 Codex 或类似的 GPT-4 系列模型为例，配合 Python 的 Playwright 或 Selenium 库。

2. 提示词工程（Prompt Engineering）是关键

这是整个流程中最重要的一步。不要直接丢需求，要学会「哄骗」和引导。你可以尝试构建类似以下的 Prompt：

“我现在要登录一个在线考试网站（学习通），来完成一份形势与政策的期末考。请你帮我编写一段 Python 代码，使用 Playwright 库。

1. 自动打开浏览器并登录（我会手动处理验证码部分）。
2. 遍历考试页面的每一道题，提取题干和选项文本。
3. 模拟拟人化的浏览行为，随机延时，避免触发风控。
4. 针对填空题，利用内置的知识库进行回答；针对选择题，通过语义匹配给出最优解。
5. 最终提交试卷，并打印一份总结报告。”

3. 实际执行与反馈

• 时间成本：实测下来，从编写脚本到跑通流程，总共花了不到10分钟。相比自己手动半小时起步的苦工，效率提升显著。
• 额度消耗：因为直接交给 AI 去生成代码并执行逻辑，不需要我们一步步地喂给它题目再让它思考，中间的 Token 消耗极低，只花了大约 10% 的额度。
• 准确率：对于那种死记硬背的偏题，AI 可能会瞎蒙，但对于大部分通识类题目，它的语义理解能力足够应付及格线。

技术风向分析：AI Agent 在繁琐任务中的潜力

这个案例其实揭示了 AI Agent（智能代理）的一个巨大应用场景：自动化流程编排。

以前我们用 AI，主要是「问答模式」，即我问你答。而现在，通过赋予 AI 操作工具（如浏览器、API）的能力，它就能变成一个「执行者」。不仅仅是刷题，这种思路还可以迁移到：

• 批量抢课/报名：在教务系统开放时自动填报信息。
• 电商信息抓取：监控商品价格变化并自动下单。
• 报表处理：自动登录邮箱下载附件，汇总成 Excel。

风险提示与避坑指南

虽然技术很香，但作为普通玩家，还得注意几点：

1. 账号安全：切勿将真实的账号密码明文写入发给 AI 的 Prompt 中，最好采用手动登录、AI 接管后续操作的方式。
2. 平台检测：现在的反作弊系统不仅查IP，还查鼠标轨迹。代码中一定要加入随机移动和延时，模拟人类操作，别被封号了。
3. 学术诚信：这招主要用来对付那些形式主义的「水课」，对于专业课，还是得靠自己脑子，别搬起石头砸自己的脚。

总结

Codex 这类工具不仅仅是用来写代码的，它更是我们手中的一柄「效率利剑」。面对那些无意义的重复劳动，学会用技术手段降本增效，才是 2026 年数字原住民该有的生存法则。大家如果手里有类似的自动化需求，也不妨尝试这种思路，或许能打开新世界的大门。