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逃课通是一个基于AI Agent的课表智能分析与逃课决策辅助工具，通过解析课表截图、个人画像和学校信息，预测各课程点名概率并生成分级行动方案（可逃/签到后走/必须到/代课）。项目采用Next.js 15与TypeScript构建，内置Modeler（风险建模）、Supervisor（方案生成）和Memory Agent（反馈闭环）子系统，支持Claude Code、OpenCode、Codex等主流AI编程工具以AgentSkill形式即插即用。其核心价值在于将逃课决策转化为数据驱动的科学判断，降低心理负担与执行不确定性，适用于高校学生优化时间分配、平衡学业压力与个人生活等轻量级教育场景。