b站硬核会员Ai答题

前言

B 站硬核会员认证,是一场覆盖动漫、历史、影视等八大分区的知识考验,参与者需要在海量冷门题目中完成挑战。以往,手动答题不仅耗费时间精力,还时常会因遇到生僻难题而难以推进。如今,随着 AI 技术的发展,针对这一情况的 AI 答题工具逐渐出现,为用户提供了新的答题选择。

这些工具依托 DeepSeek V3、Gemini 2.0 等平台,能够实现从题目分析到答案生成的自动化处理。它们就像智能答题助手,能较快理解题目含义,并从自身的知识储备中筛选出合适的答案。

在技术实现方面,这些 AI 答题工具采用了不同于传统的方式。它们没有使用复杂的 OCR 识别,而是通过与 B 站 API 直连,调用接口获取题目信息,这在一定程度上提高了答案匹配的准确率,与传统脚本工具相比有明显差异。此外,工具的跨平台适配能力较好,无论是 Windows 系统的可执行文件,还是在 Linux、Mac 等系统上运行,都能正常使用,为用户带来了一定的便利。

接下来,我们将一同了解 B 站硬核会员 AI 答题的相关内容,看看这些工具的使用方法、主要特点,以及它们为 B 站硬核会员认证带来的变化。

使用教程

1.下载程序

打开官方的github hardcore(如果打不开需要特殊网络)。

方式一:从 release 下载可执行文件

Windows

  1. 下载 bili-hardcore-windows-*.exe
  2. 双击 exe 运行或在命令行中执行 .\bili-hardcore-windows-*.exe

Mac

  1. 下载 bili-hardcore-macos-*
  2. 命令行中执行 chmod +x bili-hardcore-macos-* && ./bili-hardcore-macos-*
如果碰到"Apple could not verify xxx is free of malware that may harm your Mac"问题,可以在系统设置 > 隐私与安全性中点击仍要打开,或者命令行执行 xattr -d com.apple.quarantine ./bili-hardcore-macos-*

Ubuntu

  1. 下载 bili-hardcore-ubuntu-*
  2. 命令行中执行 chmod +x bili-hardcore-ubuntu-* &&./bili-hardcore-ubuntu-*

方式二:从源码运行

请使用 Python 3.9 及以上版本运行

  1. 克隆项目到本地
git clone [项目地址]
cd bili-hardcore
  1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
  1. 运行主程序
python bili-hardcore/main.py

2.使用流程

  1. 选择回答模型
  2. 输入自己的 API Key
  3. 扫描二维码登录
  4. 输入要进行答题的分类
  5. 查看并输入图形验证码
  6. 程序会自动开始答题流程

常见问题

  1. 二维码乱码:请尝试使用其他命令行工具运行,或手动生成二维码进行扫码
  2. 答题不及格:尝试使用历史分区答题,历史分区的准确率较高
  3. AI 卡在一个问题一直过不去,回复类似于“无法确认、我不清楚”:换一个模型,或者去 B 站 APP 手动把卡住的题目过了,切记不要在 B 站答题页面点击左上角返回按钮退出,会结束答题
  4. DeepSeek 官方模型在答题过程中报 400 错误:检查一下题目里是否有敏感词,如果有敏感词,需要去 B 站 APP 手动过这一题,或者换个模型回答
  5. 获取分类失败,41099 错误:请前往 B 站 APP 答题页面确认是否已达到答题限制

Gemini 模型使用问题及解决办法

  1. 答题触发 429 错误:应该是触发了 Gemini 每分钟调用限制或触发了风控,依次尝试以下操作:

    1. 可以稍等一下重新运行,会接着中断的题目继续回答
    2. 如果还不行,尝试切换节点(修改IP)
    3. 再不行就需要手动修改一下代码里的 prompt
    4. 终极解决办法:别用 Gemini 模型了,用 DeepSeek 模型
  2. 开始答题直接之后软件直接退出:需要切换到大陆及香港以外的节点进行答题

运行截图

运行截图

结尾

B 站硬核会员 AI 答题工具的研发应用,体现了生成式 AI 技术在垂直场景的深度落地。其通过高效自动化处理机制、精准知识匹配算法与灵活的跨平台部署方案,有效降低认证知识门槛,构建技术赋能的用户体验优化范式。这种技术创新不仅提升了会员认证的效率与公平性,更推动社区互动形态向智能化演进,为平台会员体系的精细化运营注入技术动能。随着多模态大模型技术的迭代,此类工具将在合规框架下持续优化知识推理精度与场景适配能力,为网络服务智能化升级提供实践参考。

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