UMU Skills

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本项目通过分析 UMU 前端网页公开可见的接口行为实现，仅供学习、研究和自动化管理个人/企业自己拥有的 UMU 账号使用。

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UMU 的接口随时可能变更，本项目不保证长期可用。

UMU Skills 是一个 AI 技能框架，它将 UMU 学习平台的管理操作封装为可供 AI 助手调用的工具。它通过 Model Context Protocol (MCP) 与 Claude Code、WorkBuddy、Kimi Code CLI、Cursor 等 AI 客户端集成。

功能特性

UMU Skills 把 UMU 平台上重复的教务管理、课程运营、学习执行操作交给 AI 完成，让你用自然语言就能驱动整个平台：

• 一句话搞定 UMU：在 Claude Code 中输入 /umu，直接说“帮我创建新员工入职培训课程”“把张三调到销售部”“导出上月学习记录”，AI 自动完成后续步骤，无需记忆后台入口和菜单路径。

• 讲师：快速开课、上传资源、协同备课

  • 创建图文、视频、文档、问卷、考试、签到、SCORM 等多种小节类型的课程
  • 批量上传 SCORM 课件、文档、音视频、图片到资源库
  • 邀请协同讲师、调整权限、转让课程负责人
  • 一键提交课程至企业知识库审核

• 学员：自动报名、完成学习、跟踪进度

  • 通过访问码、短链接或完整 URL 定位课程并自动报名
  • 自动完成浏览、签到、评分签到、问卷、考试等小节
  • 批量完成整门课程，适用于测试、数据准备等场景
  • 随时查询课程结构、当前进度与小节完成状态

• 管理员：账号、组织架构、课程审核、数据一览

  • 批量开户、启用/禁用账号、编辑姓名/邮箱/角色/分组/工号等信息
  • 维护部门、分组、班级，批量调整成员归属与管理员
  • 审核课程提交、管理课程提交黑名单
  • 查询学习记录、学习任务、授课记录、学习项目与企业课程清单

• 高频流程封装 + 原子工具兜底：121 个内置 Skill 覆盖常见跨角色流程，AI 优先通过 skill_run 语义化调用；低频或新增能力可通过 skill_call_atomic_tool 直接透传 280+ 个原子工具。

• 安全的多身份会话隔离：教师、学员、管理员三角色由独立 MCP server 承载，凭据加密存储并受系统 keyring 保护；每个身份支持多会话并发，24 小时 TTL 自动过期。

• 批量与全量自动化：列表类工具支持 fetch_all 自动遍历分页，并在 stderr 实时输出进度；批量导入账号、批量完成课程等操作内置并发控制，避免手工逐条处理。

• 三种使用形态：既可通过 /umu 对话式使用，也可作为 Python SDK 直接调用，还能以独立 MCP server 接入 Claude Desktop、WorkBuddy、Cursor 等客户端。

• 语义触发与平台别名（可选）：默认仅通过显式 /umu 触发，避免日常对话误识别；开启语义触发后，可用自然语言描述 UMU 平台操作，并支持添加自定义别名（如“敏学社”）作为 UMU 的替代词。安装脚本提供 --semantic-trigger 与 alias add/remove/list 管理。

架构

umu_skills/
├── core/              # SDK 核心 —— HTTP 客户端、认证、加密、模型
├── tools/             # 业务逻辑层（学生 / 教师 / 企业域）
│   ├── student/       # 学生端：报名、进度、考试/测验
│   ├── teacher/       # 教师端：课程创建、资源上传
│   └── admin/         # 管理端：账号管理、数据查询
├── adapters/          # AI 协议适配器
│   └── mcp/           # MCP 服务器（Claude / WorkBuddy / Cursor）
└── skills/            # 技能编排层（声明式场景）

设计原则：业务逻辑（tools）与协议适配器（adapters）分离。新增一个 AI 平台只需添加新的适配器即可。

安装

pip install umu-skills

如果你正在修改本仓库源码，使用开发模式安装：

pip install -e ".[dev,mcp]"

快速开始

3 分钟在 Claude Code 中使用 /umu（推荐）

这是最快捷的使用方式。你不需要记住任何工具名，只需用自然语言告诉 AI 你想做什么。

1. 安装 Python 包

pip install umu-skills

2. 一键配置 Claude Code

运行安装脚本，它会自动完成三件事：

• 确保 umu-skills 包已安装
• 把 /umu Skill 复制到 Claude Code 全局 skills 目录
• 在 ~/.claude/settings.json 中配置好 umu-teacher、umu-student、umu-admin 三个 MCP server

python -m umu_sdk.skills.install

其他常用命令：

# 检查安装状态
python -m umu_sdk.skills.install --check

# 强制升级到最新版
python -m umu_sdk.skills.install --upgrade

3. 重启 Claude Code

必须重启，新的 Skill 和 MCP server 配置才会生效。

4. 配置账号

重启后，在对话中输入：

/umu

如果某个角色还没有配置账号，Claude 会交互式询问用户名和密码。你可以配置以下角色：

• Teacher（讲师）：创建课程、上传资源、管理小节
• Student（学员）：报名课程、学习、查看进度
• Admin（管理员）：账号管理、组织架构、课程审核、学习记录、数据查询

只需配置你实际会用到的角色即可。

账号信息会加密保存到：

Windows: C:\Users\<用户名>\.umu_skills\credentials.enc
macOS/Linux: ~/.umu_skills/credentials.enc

Skill 文件仍位于各 AI 工具默认目录（Claude Code 为 ~/.claude/skills/umu，WorkBuddy 为 <WorkBuddy 配置目录>/skills/umu），与加密凭证目录分离。

加密方式：

• 凭证本身使用 Fernet 对称加密
• Fernet 密钥由操作系统 keyring 保护（Windows DPAPI / macOS Keychain / Linux Secret Service）
• keyring 不可用时自动回退到同目录的 .fernet.key 文件

保存账号后，再次重启 Claude Code，MCP server 才能读取凭证并开始执行 UMU 操作。

之后你可以随时通过 /umu 对话式管理账号：

/umu 添加管理员账号
/umu 修改我的讲师账号
/umu 更新管理员密码
/umu 删除 student 的账号信息

修改后同样需要重启 Claude Code。

5. 开始使用

配置完成后，直接用自然语言描述你的需求：

/umu 帮我创建一个课程，名字叫《新员工入职培训》
/umu 获取平台上的用户清单
/umu 给学员张三报名课程 aet504
/umu 查询《销售技巧》课程的学习记录
/umu 上传 SCORM 课件 /path/to/course.zip 并创建一个新课程绑定它

你也可以通过显式角色入口直接指定执行账号，避免交互确认：

/umut 列出我的课程
/umua 查看企业所有课程
/umus 报名 enroll_id=123

支持的别名：/umua = /umuadmin，/umut = /umuteacher，/umus = /umustudent。

在 Kimi Code CLI 中使用

Kimi Code CLI 安装后，可以通过 /umu 斜杠命令操作 UMU 平台。

安装

python -m umu_sdk.skills.kimi.install

或使用 PyPI 安装后的命令：

umu-skills-install-kimi

安装脚本会：

1. 检查并安装 umu-skills[mcp] 包。
2. 将 4 个 skill 复制到 ~/.kimi-code/skills/。
3. 在 ~/.kimi-code/mcp.json 注册 umu-teacher、umu-student、umu-admin 三个 MCP server。
4. 初始化加密凭证目录 ~/.umu_skills/。

启用语义自动触发（可选）

默认只有输入 /umu 时才触发。如果你想让 Kimi 在识别到 UMU 操作意图时自动调用，可运行：

python -m umu_sdk.skills.kimi.install --semantic-trigger

关闭：

python -m umu_sdk.skills.kimi.install --no-semantic-trigger

重启 Kimi Code CLI

安装完成后必须重启 Kimi Code CLI，新 skill 和 MCP server 才会生效。

配置账号

首次触发 /umu 时，会引导你录入至少一个角色的账号和密码。账号信息加密保存在 ~/.umu_skills/credentials.enc。

使用示例

/umu 帮我创建一个课程
/umu-teacher 上传 SCORM 课件
/umu-student 帮我报名课程 aet504
/umu-admin 查询最近的学习记录

故障排查

运行检查命令：

python -m umu_sdk.skills.kimi.install --check

如需强制更新：

python -m umu_sdk.skills.kimi.install --upgrade

在腾讯 WorkBuddy 中使用

如果你使用腾讯 WorkBuddy AI 桌面助手，可以通过一条命令完成集成：

1. 安装 Python 包

pip install umu-skills

2. 一键配置 WorkBuddy

python -m umu_sdk.skills.workbuddy.install

安装脚本会自动完成以下操作：

• 检测 WorkBuddy 配置目录（支持 Windows / macOS / Linux）
• 在 WorkBuddy 的 mcp_servers.json 中注册 umu-skills orchestrator
• 将 WorkBuddy 版 UMU skill 包复制到配置目录
• 初始化通用加密凭证目录（~/.umu_skills/credentials.enc，与 Claude Code 共用）

如果自动检测失败，手动指定 WorkBuddy 配置目录：

# Windows 示例
python -m umu_sdk.skills.workbuddy.install --workbuddy-dir "C:\Users\xxx\AppData\Roaming\WorkBuddy"

# macOS 示例
python -m umu_sdk.skills.workbuddy.install --workbuddy-dir ~/Library/Application\ Support/WorkBuddy

# Linux 示例
python -m umu_sdk.skills.workbuddy.install --workbuddy-dir ~/.config/WorkBuddy

其他常用命令：

# 检查安装状态
python -m umu_sdk.skills.workbuddy.install --check

# 强制升级到最新版
python -m umu_sdk.skills.workbuddy.install --upgrade

3. 导入技能包并重启 WorkBuddy

安装完成后，在 WorkBuddy 中导入 <WorkBuddy 配置目录>/skills/umu 下的技能包（通常通过 技能市场 → 本地导入 或 设置 → Skills），然后重启 WorkBuddy。

4. 配置账号

首次使用 UMU 操作时，WorkBuddy 会引导你配置账号。账号信息会加密保存到：

Windows: C:\Users\<用户名>\.umu_skills\credentials.enc
macOS/Linux: ~/.umu_skills/credentials.enc

该文件与 Claude Code 共用，如果你已经在 Claude Code 中配置过账号，WorkBuddy 会直接复用，无需重复录入。

保存账号后，重启 WorkBuddy，MCP server 才能读取凭证并开始执行 UMU 操作。

5. 开始使用

配置完成后，直接用自然语言描述你的需求：

帮我在 UMU 上创建一个课程，名字叫《新员工入职培训》
给学员张三报名课程 aet504
查询《销售技巧》课程的学习记录
导出上个月销售部的学习完成情况

WorkBuddy 会通过 umu-skills orchestrator 自动调用合适的 Skill 完成操作。

进阶：作为 Python SDK 使用

如果你不想通过 AI 客户端，而是直接在自己的 Python 代码里调用 UMU 能力：

from umu_sdk import UMUClient

client = UMUClient(base_url="https://www.umu.cn")
client.login("username", "password")

courses = client.courses.list()
for course in courses.data:
    print(f"{course.id}: {course.title}")

进阶：作为 MCP 服务器使用

如果你使用 Claude Desktop、WorkBuddy 等其他 MCP 客户端，可以手动启动单个角色的 MCP server。

设置环境变量并启动 Teacher MCP server：

export UMU_BASE_URL=https://www.umu.cn
export UMU_TEACHER_USERNAME=your_username
export UMU_TEACHER_PASSWORD=your_password

# 使用 python -m 启动，无需将 Scripts 目录加入 PATH
python -m umu_sdk.adapters.mcp.teacher

管理员端启动示例：

export UMU_ADMIN_USERNAME=your_admin_username
export UMU_ADMIN_PASSWORD=your_admin_password
python -m umu_sdk.adapters.mcp.admin

在 Claude Code / Claude Desktop 中手动配置的示例：

{
  "mcpServers": {
    "umu-teacher": {
      "type": "stdio",
      "command": "python",
      "args": ["-m", "umu_sdk.adapters.mcp.teacher"]
    }
  }
}

更推荐直接使用前文的一键安装命令 python -m umu_sdk.skills.install，它会自动完成三个 server 的配置。

可用工具

管理员工具（136）

教师工具（118）

学生工具（27）

技能编排层（Skills Orchestrator）

当 Teacher / Student / Admin 三个 MCP 的原子工具数量增多后，直接让 AI 记住每个工具名和调用顺序会变得困难。 umu-skills-orchestrator 是一个统一入口，它将高频、跨角色的多步流程封装为更高阶的 Skill，同时为低频或新增原子工具保留受控的 透传调用 能力：

# 启动统一编排 MCP（自动连接 teacher/student/admin 三个子 MCP）
export UMU_BASE_URL=https://www.umu.cn
python -m umu_sdk.skills.server

暴露的核心工具：

skill_call_atomic_tool 使用示例：

{
  "server": "teacher",
  "tool": "tch_get_course_stats",
  "arguments": {"group_id": "123456"}
}

透传工具遵循以下约束：

• 仅允许 teacher / student / admin 三个目标服务器
• 返回与 Skill 统一的标准信封格式
• AI 应优先使用 skill_run 调用已封装 Skill，仅在工具未覆盖时使用透传

内置 Skill 覆盖高频场景（共 121），并支持通过 /umu、/umua、/umut、/umus 斜杠命令直接触发：

自定义 Skill 示例（src/umu_sdk/skills/builtin/）：

from umu_sdk.skills.decorators import skill, SkillContext

@skill(
    name="my_custom_flow",
    description="我的自定义流程",
    required_servers=["teacher"],
)
async def my_custom_flow(ctx: SkillContext, title: str) -> dict:
    result = await ctx.call_tool("teacher", "tch_create_course", {"title": title})
    return result

更多配置方式见 src/umu_sdk/skills/config.py。

开发

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-org/umu-skills.git
cd umu-skills

# 以可编辑模式安装
pip install -e ".[dev,mcp]"

# 运行测试
pytest tests/ -v

# 代码检查
ruff check src/

# 类型检查
mypy src/

项目阶段

许可证

MIT 许可证 —— 详见 LICENSE。