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从零接入 AI 答题、决策模型进阶到题库配置:四篇教程加一份排查手册。所有配置只保存在你的浏览器本地。

AI 答题配置:小米 mimo

目前社区实测价格最低的选择之一,适合刷课量大的场景。从注册到启用大约五分钟。

开始之前:先安装扩展并进入一个带视频/测验的章节页,打开扩展面板,展开「答题」分组——下面每一步填的都是这个面板里的「AI 答题」配置区。

  1. 注册小米 MiMo 开放平台账号

    打开 MiMo 开放平台控制台,按提示完成注册并登录。

  2. 领取体验金(可选)

    在控制台左上角展开侧边菜单,菜单底部有「邀请好友得体验金」入口。填写邀请码后双方各得 ¥10 额度;邀请码名额有限,可在 QQ 群找群友互助分享(群号 1103774873)。官方免费活动时有时无,以官网实际显示为准。

    MiMo 控制台:点击左上角展开侧边菜单
    控制台左上角展开侧边菜单
    MiMo 侧边菜单:邀请好友得体验金入口
    菜单底部「邀请好友得体验金」入口
  3. 创建并复制 API Key

    在侧边菜单进入 API Keys,点击「新建 API Key」并复制生成的密钥。密钥只在创建时可见,请妥善保存,不要发给他人。

    MiMo 侧边菜单:API Keys 入口
    侧边菜单进入 API Keys
    API Keys 页面:新建 API Key 按钮
    点击「新建 API Key」
  4. 在扩展面板填写三项配置

    面板 →「答题」分组 →「AI 答题」配置区,按下表填写后点「保存设置」:

    配置速查
    url
    https://api.xiaomimimo.com/v1
    API Key
    第 3 步复制的密钥
    模型id
    mimo-v2.6-flash
  5. 启用并验证

    勾选「AI 答题」启用。进入任意带测验的章节,提交后会自动作答;也可以先在测验页点「提取本页题目」,能正常提取就说明面板工作正常。

费用参考:¥10 额度约可刷 3–4 门课;社区实测一门 118 节的课程完整跑完花费约 ¥2.9。

余额提醒:请求由 mimo 按量计费,账户没有余额时 AI 答题会直接失败。遇到「不能使用 AI 答题」,先登录控制台确认余额,再看 排查与反馈。

想换 DeepSeek?看下一篇:DeepSeek 配置教程。

AI 答题配置:DeepSeek

官方平台注册、充值、建 Key 三步走,接口稳定,适合长期使用。

  1. 注册账号

    打开 DeepSeek 开放平台,完成注册并登录。

  2. 充值

    进入 官方充值页充入余额。API 按 token 计费,余额为零时请求会被拒绝。

  3. 创建 API key

    打开 API 管理页,点击「创建 API key」并复制。Key 仅在创建时可见,丢失只能重新创建。

    DeepSeek API keys 页面:创建 API key 按钮
    API keys 页点击「创建 API key」
  4. 在扩展面板填写三项配置

    面板 →「答题」分组 →「AI 答题」配置区,填写后点「保存设置」并勾选启用:

    配置速查
    url
    https://api.deepseek.com
    API Key
    第 3 步复制的密钥
    模型id
    deepseek-flash
    DeepSeek 官方文档:模型细节与 Base URL
    官方文档可核对模型 id 与 Base URL

保存后没有生效?改完配置记得点「保存设置」;扩展报 HTTP 401 / 404 时,错误提示里会标明请求的主机名,对照 排查与反馈 逐项核对。

延伸阅读:作者的 DeepSeek 配置教程(飞书文档)。

Jev 与 Laya:决策模型入门

除了通用 AI,面板的「高级」还支持一套决策模型链路——单选、多选、判断题交给它们,更快也更稳。

决策模型和聊天大模型有什么区别

ChatGPT、DeepSeek、豆包这类是聊天大模型:像全能秘书,能聊天、写文案、写代码,输出是一大段自然语言。

Jev / Laya 是决策类模型:像一台专门的「判断题机器」,不会聊天、不会写作文,只做一件事——根据你给的内容,从预设选项里给出判断结果和概率。输出是程序能直接读取的结构化数据,不用再从一大段文字里抠答案,天生适合塞进自动化流程。

对比项聊天大模型决策模型(Jev / Laya)
擅长生成、对话、开放式问题选择、打分、是非判断
输出大段自然语言固定结构 + 置信度概率
速度秒级几十到几百毫秒
在助手里通用 AI 答题(填空也走它)「高级」决策链路(单选/多选/判断)

Jev:闭源商业决策模型

美国 TypeSafe AI 公司推出的闭源商业模型,也是这个品类的开创者,官方定位是「懂语义的 if 语句」。

给它一段内容(题目、消息、工单……)和预设问题,它返回三类结果:

  • Choice(选择题):从给定选项里选一个,比如「这题该选 A 还是 B?」
  • Score(打分题):在你定义的刻度上打分。
  • Noul(是非题):判断一件事的概率,比如「这个说法对不对?」

每个结果都附带置信度:可以按规则设定,置信度高的直接采信,低的走回退逻辑(助手里就表现为回退通用 AI)。

  • 快:端到端响应约 70–500 毫秒,比普通大模型快几十到上百倍
  • 稳:输出格式固定,不自由发挥,没有「幻觉」式跑题
  • 省:输入 token 价格远低于通用大模型,输出免费

Laya:开源免费的平替

同类型的开源决策模型,能力、接口格式与 Jev 对齐(同样支持 Choice / Score / Noul,输出结构一致),代码几乎不用改就能互换,是目前最主流的替代方案。

  • 完全开源免费:无商业使用限制,可自由修改
  • 体积极小:仅 3–4 亿参数,普通 CPU 就能跑,不需要显卡
  • 速度更快:GPU 上单条约 33 毫秒,批量处理更强
  • 数据安全:本地私有化部署,数据不出自己的机器
  • 支持中文:内置多语言,中文场景适配良好
对比项JevLaya
性质闭源商业开源免费
部署云端 API,注册即用本地 / 自托管,自己运维
费用按量付费免费
接口两者兼容,可无缝切换

获取与部署

用 Jev(云端服务,注册拿 Key 即可):

用 Laya(两种最简部署):

方式一 · Python 本地快速调用,开发测试首选:

pip install laya

方式二 · 自托管 HTTP 服务,启动后本地生成与 Jev 格式一致的接口:

pip install laya[serve]

此外还支持 Docker 一键部署、Ollama 部署等方案。参考:Laya 中文官网 · Laya 部署指南。

在助手里启用

  1. 面板 →「答题」分组 →「AI 答题」,点标题旁的「高级」按钮。
  2. 填写 Base URL / API Key / 模型 并启用(自托管 Laya 就填你部署后生成的接口地址)。
  3. 启用后,单选 / 多选 / 判断改走 /v1/systemone 决策接口(多选逐项判定),填空题仍走通用 AI。
  4. 决策接口失败时自动回退到通用 AI 链路,不会卡住流程。

「高级」与基础 AI 答题相互独立:只配基础三项也能用;决策模型是锦上添花的进阶选项。所有配置同样只存在本地。

题库配置:自建与外部

开启「题库优先」后,命中的题直接回填、零 AI 消耗;未命中的题自动交给 AI。默认关闭,纯 AI 不受影响。

命中顺序:本地缓存 → 自建题库搜索(填了 Key 才查)→ 外部题库(可多个,按列表顺序,命中即停)→ 全部未命中,回退 AI 答题。

自建题库:三条路

面板 →「题库」分组,自建部分有三种用法,可单独或组合使用:

  • 自建题库搜索 Key:在「自建题库搜索」栏填入搜索 Key(tiku_sr_…),购买或在后台生成:tiku.bmbx.space/buy。Key 留空则跳过自建搜索,只走外部题库;下面的「课程名」可选,一般不建议填。Key 与「保存题库配置」一并保存,仅存本机。
  • 题库共享(可选,默认关):开启后,把本地缓存里「判题正确」的答案增量上传到自建题库,答得越多、全社区查得越准。鉴权用后台生成的上传 Key(tiku_up_…);每小时最多上传一次。管理 Key 只在后台用,禁止填进扩展。
  • 本地缓存 + CSV:凡是 AI / 题库答对的题都会沉淀进本地缓存,之后命中走本机、零网络。测验页点「提取本页题目」可把题干选项导出 CSV,方便自己整理成题库。

外部题库:拿现成的 OCS 题库配置

社区有大量现成的题库接口配置。用浏览器搜索「OCS 题库」(或「ocs 题库 配置」),从结果里找教程或分享页,复制它提供的 AnswererWrapper JSON 配置——本扩展与 OCS 格式兼容,数组或 {"wrappers":[...]} 结构都能识别。

拿到 JSON 后,在面板「题库」分组点「添加题库」,逐栏填写:

表单栏目填什么
名称给这个题库起个好认的名字,例如「校内题库」
请求方式GET 或 POST
URL请求地址,支持占位符 ${title}(题干)、${type}(题型:single / multiple / judgement / completion)、${options}(选项文本,换行分隔)
Content-Typejson / form / text 三选一
答案 path从响应 JSON 取答案的点路径,如 data.answer;留空会尝试常见路径自动识别
data JSONPOST 请求体模板,如 {"q":"${title}"};GET 留空

填完点「确定」加入列表,再点「保存题库配置」才生效(与 AI 配置的保存互不影响)。可以添加多个题库源,答题时按列表顺序逐个查询。

不会填?把模板丢给 AI

下面这份模板已经写清了每个表单栏目该填什么。你只需要把从题库网页复制到的 JSON 粘贴进模板的留白处,整段发给任意 AI(DeepSeek、豆包、ChatGPT 都行),它会输出每一栏的填写值,照抄进面板即可。

AI 帮填模板
【角色】
你是一个帮我配置浏览器扩展「外部题库」的助手。

【背景】
该扩展的外部题库兼容 OCS AnswererWrapper 格式的 JSON 配置。
我需要把下面的 JSON,转换成扩展面板「题库 → 添加题库」表单里每一栏要填的内容。

【扩展表单的栏目】
- 名称:给这个题库起个简短的名字
- 请求方式:GET 或 POST
- URL:请求地址,支持 ${title}(题干)、${type}(题型)、${options}(选项文本,换行分隔)占位符
- Content-Type:json / form / text 三选一
- 答案 path:从响应 JSON 中取答案的点路径,例如 data.answer;可留空(留空时会尝试常见路径自动识别)
- data JSON:POST 请求体模板,例如 {"q":"${title}"};GET 请求留空

【我的题库 JSON】
▼▼▼ 在下面粘贴我从题库网页复制到的 JSON ▼▼▼


▲▲▲ 粘贴结束 ▲▲▲

【输出要求】
1. 按表单栏目逐行输出,格式为「栏目名:值」;某栏没有内容就写「留空」。
2. JSON 里若有 headers、type、enabled 等表单没有的字段,单独用一行说明它是什么、是否影响使用。
3. JSON 形如 {"wrappers":[...]} 且含多个配置时,按「题库 1」「题库 2」分组,每组输出一套栏目。
4. JSON 里只有 handler(取答案的函数代码)而没有 path 时:阅读 handler 代码,推断出等价的答案 path;推断不出就注明「该配置依赖 handler 取答案」。
5. 结尾提醒一句:面板里填完要点「确定」,再点「保存题库配置」才生效。

拿到 AI 的输出后:面板 →「题库」→「添加题库」逐栏粘贴 → 「确定」→「保存题库配置」。想验证是否生效,进测验页答一题,命中时会提示「题库已作答」。

排查与反馈

AI 答题报错,九成是下面这几类原因,按顺序核对一遍。

HTTP 401 / 404

  • 错误提示里会标明请求的主机名——先确认它是不是你打算用的服务。把中转站的 Key 填到官方地址(或反过来)是最常见的 401 原因。
  • url 必须以 http(s):// 开头,且与 Key 所属服务一致(很多服务要求带 /v1)。
  • Key 栏只填密钥本身;误粘了 Bearer 前缀会自动去掉。
  • 404 多半是 url 少了/多了路径,对照本文的「配置速查」逐字符核对。

配置不会跨安装共享

  • 商店安装、ZIP 安装、开发者模式加载的扩展 ID 各不相同,换一种方式安装后,url / API Key / 模型id 需要重新填写一次。
  • 改 Key 时点进输入框先清空再改(避免被旧值回填),改完点「保存设置」。

账户余额

  • 请求由服务商按量计费,余额为零会直接失败。报错先查控制台余额,再怀疑配置。

还是不行?这样反馈

  • 出错时在报错页面按 Ctrl+S 保存 HTML(连同生成的文件夹)。
  • 展开面板「反馈与日志」分组,导出本地日志(最近 300 条,仅存本机)。
  • 把两样打包发到 QQ 群,或在群里描述现象——答题配置类问题群里响应最快。
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