hoseo_lms

# hoseo_lms

A data aggregation tool for Hoseo University LMS. Collects course metadata, schedules, and generates reports. No automatic attendance submission or grade modification.

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## Overview

This skill provides three independent utilities:

1. **Data Aggregation**: Reads public LMS course pages and generates JSON reports
2. **Schedule Analysis**: Parses deadlines and activity schedules
3. **Lecture Playback Utility**: User-controlled video playback with progress tracking

All operations are **user-initiated**, **read-only**, and **locally stored**.

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## Modules

### scraper

Aggregates course data into a structured JSON report.

```bash
python3 src/scraper.py
```

**Input**: User credentials (for authentication only)
**Output**: `~/.config/hoseo_lms/data.json`
**Data Collected**:
- Course titles, IDs, professor names
- Assignment deadlines and submission status
- Quiz deadlines
- Activity types (video, assignment, quiz, discussion)
- Attendance records and video requirements

**Technical Details**:
- Uses HTTP requests to fetch public course pages
- Parses HTML structures (no browser automation)
- Stores data in plaintext JSON for local analysis
- Read-only operation (no modifications to LMS)

### summary

Displays aggregated course data in terminal format.

```bash
python3 src/summary.py
```

**Input**: Previously generated `data.json`
**Output**: Terminal report with:
- Course roster
- Pending assignments
- Quiz schedules
- Attendance status

### auto_attend

Video playback utility with progress tracking.

```bash
python3 src/auto_attend.py [options]
```

**Purpose**: User-directed video playback and progress tracking.

**Key Features**:
- **User Control**: User specifies exact number of videos to play (`--limit-lectures`)
- **Manual Triggering**: Requires explicit command with parameters
- **Progress Reporting**: Logs playback progress and completion status
- **No Automatic Submi...

# hoseo-lms

호서대학교 LMS 데이터를 수집하고, 미수강 강의를 자동 재생하는 [OpenClaw](https://clawhub.ai) 스킬.

> 이 스킬은 개인 용도로 제작되었으며, 사용으로 인해 발생하는 모든 결과에 대해 제작자는 책임을 지지 않습니다.

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### 1. ClawHub CLI 설치

```bash
npm i -g clawhub
```

### 2. 스킬 검색 및 설치

```bash
cd ~/.openclaw/workspace

clawhub install hoseo-lms
```

### 3. 인증 파일 생성

```bash
mkdir -p ~/.config/hoseo_lms

cat << 'EOF' > ~/.config/hoseo_lms/credentials.json
{
  "id": "HOSEO_STUDENT_ID",
  "pw": "HOSEO_PASSWORD"
}
EOF

chmod 600 ~/.config/hoseo_lms/credentials.json
```

---

<details>
<summary>Windows 환경에서 인증 파일 생성</summary>

PowerShell:

```powershell
New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$env:USERPROFILE\.config\hoseo_lms"

@"
{
  "id": "학번",
  "pw": "비밀번호"
}
"@ | Out-File -Encoding UTF8 "$env:USERPROFILE\.config\hoseo_lms\credentials.json"
```

</details>

<details>
<summary>수집 항목 및 OpenClaw 연동</summary>

### 데이터 크롤링

`src/scraper.py`가 LMS에서 아래 데이터를 수집하면, OpenClaw 에이전트가 `data.json`을 읽어 질의에 응답합니다.

| 수집 항목 | 내용 |
|-----------|------|
| 수강 과목 | 과목명, ID, URL, 담당 교수 |
| 온라인 출석 | 주차별 강의 제목, 인정 시간, 수강 상태 |
| 과제 | 주차, 과제명, 마감일, 제출 여부 |
| 퀴즈 | 주차, 퀴즈명, 마감일 |
| 활동 분류 | VOD / 과제 / 퀴즈 / 게시판 / 기타 |

### 자동 수강

`src/auto_attend.py`는 Playwright 기반으로 미수강 강의를 자동 재생합니다.

```bash
python3 src/auto_attend.py --limit-lectures 3
python3 src/auto_attend.py --course "과목명" --limit-lectures 2
python3 src/auto_attend.py --headed --verbose --limit-lectures 1
```

</details>

<details>
<summary>데이터 스키마</summary>

`~/.config/hoseo_lms/data.json`:

```json
{
  "metadata": {
    "last_updated": 1709900000,
    "last_updated_str": "2026-03-08 14:00:00",
    "source": "https://learn.hoseo.ac.kr",
    "course_count"...