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关于拾光课程表
拾光课程表是一款面向中国高校师生的课程表管理工具，支持通过适配脚本导入各类教务系统课程数据，方便用户高效管理个人课表。项目注重开放性和可扩展性，鼓励社区开发者参与适配和功能完善。
仓库：https://github.com/XingHeYuZhuan/shiguangschedule
这几天冲浪强度有点高，发现了这个仓库，使用了一下，觉得不错。最吸引我的是它有桌面Widget功能，可以在桌面显示课表。考虑到WakeUp课程表属于闭源软件，最近它吃饭有点猛，空间占用还不小（>200MB 拾光20MB），我决定尝试一下拾光课程表。
使用中的问题
这个项目是初创阶段，我发现他们还没有做我们学校的适配，在失望的同时又暗爽：说不定我可以做一下，交个PR还可以提升一下我的开源地位。
其他倒没有什么，整个软件设计得就十分顺手，必须给到人上人！不是夯的话，主要是门槛对于一般人来说有点高。
开发群里面有80个人，来自全国各地。这个软件虽然受众广，但是毕竟是放到了GitHub，这种流量低得可怕的地方，用户规模自然是不行的。
看了一下聊天记录，开发者们谈到了为什么不使用AI做适配：
A: 哎，现在都流行 ai 导入了，纯人工适配实在是降维打击，恐怕只有轻量化是唯一的优点了
B: ai真信不过
A: 而且我说的不是适配用 ai，这种商业项目可能很容易接入，只要能登录进教务用 ai 应该很容易爬取数据
C：会变得不可控，鬼知道从后门偷偷爬什么数据
群主：放个ai页面导入也可以 不过维护是个问题 而且我们无法提供免费的api 供给导入。只能让其他人输入api，这个页面可以做，但是我做不好就是了 让其他开发者提交页面吧。
不过都是小事，但是对那些不喜欢手动适配的人，确实是个大问题。
我的观点是：就算使用AI适配，能做到精确性吗？即使是用OCR，token也是个问题，为了使用一个软件去绕一堆圈子，对普通用户来说，真的合适吗？现有模式（人工适配）也有很大的局限性，开发者没有做适配，那个学校基本上就没有用户。
不过采用人工适配确实也不错，可以给大家增加开源贡献，完成后的脚本还能保证数据的准确性和安全性，且每个脚本还有对应的维护者。缺点也很明显：很慢以及看运气。
CUIT适配过程
根据官方文档来做的，每一步都很详细，文档这一块必须点赞拾光！
CUIT有两个教务，一个旧的，使用古早框架；一个是新的，框架我不了解，但是功能上更专一点，可以看到实验课。目前大家主要还是在用旧的。
原本我采用的是HTML解析，但是在实际到了Android测试时，发现古网站加载不出来，于是转到新教务，临到合并PR时，才发现脚本解析有错，赶紧转Draft。
owner告诉我调API是个不错的方式，我开始研究调用。
新网站API
我发现有一个GET请求可以直接获取学生的基本信息，另一个POST请求会使用这些信息去请求课程数据，我笑了，人直接返回json数据，解析一下就能用。那我去解析HTML干什么？！
我真傻，真的，我单知道相信自己看到的，而不是深挖。
就这样，新网站的适配完成得非常顺利。
旧网站API
我找了很久的数据，最后发现有个POST请求返回了一堆JavaScript，我超，真的假的，居然返回JavaScript，课程数据就在这里面，还得使用正则提取，不过脚本可不是我手写的……无非多花一点时间在AI Chat上。
旧网站的POST请求头我没看懂是什么东西，好像也有个GET请求，最后还是用脚本解析网站上的数据，最后构造请求头，POST一下，再解析得到的数据，最后大功告成！
总结
最后脚本的适配完成，维护者自然成了我，但是最近系统更新快，不知道以后会不会有什么更多的问题，我到时候可能没有精力去做，只能寄希望与后人。
脚本适配完成，CUIT的用户就可以使用拾光课程表了，而我的昵称和头像自然也可以出现在贡献者列表里面了，Win！
以后简历上也可以写一个贡献者，展示一下自己的开源贡献，从此，吹牛都有了几分底气。
