mirror of
https://github.com/OLmatter/glm-coding-helper.git
synced 2026-10-07 15:58:34 +08:00
79470e33c2b6032c36c29581fa01a0d6e240ad42
智谱 GLM Coding Plan 助手 + 本地自动验证码
油猴脚本 + 本地 CPU/GPU OCR 后端,用于 GLM Coding Plan 页面流程辅助和中文点选验证码自动识别。
默认使用作者内置折扣入口,可获得 95 折优惠;介意者可在脚本中自行替换入口参数。
演示
https://github.com/user-attachments/assets/e1a56d07-5c4d-4aa1-a567-909dd25bd037
能做什么
- 自动跳回限流页,减少手动刷新和返回操作
- 提前解除页面按钮不可点击状态,让订阅按钮可以操作
- 自动切换套餐和订阅周期,按配置顺序尝试
- 遇到中文点选验证码时,调用本地 OCR 后端自动识别并点击
- 支持 CPU/GPU 本地识别,不上传验证码图片到第三方服务
- 支持一键多开窗口,方便补货前预热和同时监控
- 默认不自动关闭无效支付链接/限流弹窗,需要在配置面板里手动开启
- 默认使用作者内置折扣入口进入 GLM Coding Plan
后端的安装、GPU/CPU 自动选择、worker 数、OCR 配置等说明见:
docs/backend_config.md
快速开始
1. 安装后端
如果你没有 Python,直接运行:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\bootstrap_windows.ps1 -Target auto
如果已经有 Python,也可以运行:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\setup_backend.ps1 -Target auto
2. 启动后端
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start_backend.ps1 -Mode auto
启动后可检查:
Invoke-RestMethod http://127.0.0.1:8888/health
3. 安装油猴脚本
- 安装 Tampermonkey。
- 新建脚本。
- 复制
scripts/userscripts/glm-coding-helper.user.js内容并保存。 - 打开 GLM Coding Plan 页面。
脚本默认连接本地后端:
http://127.0.0.1:8888
快捷键
Esc:关闭系统繁忙弹窗或支付弹窗Enter/Space:点击验证码确认按钮
油猴菜单里可以打开配置面板、一键多开窗口、清除今日套餐状态缓存。
常用启动方式
强制 GPU:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start_backend.ps1 -Mode gpu
强制 CPU:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start_backend.ps1 -Mode cpu
指定 CPU worker:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start_backend.ps1 -Mode cpu -CpuWorkers 3
模型文件
默认检测权重路径:
models/weights/yolo-captcha-detector.pt
也可以用环境变量覆盖:
$env:CNCAPTCHA_DETECTOR_PATH="D:\path\to\best.pt"
致谢
本项目的油猴前端脚本是在 Greasy Fork 用户 mumumi 的《GLM Coding Plan抢购助手》基础上二次开发而来:
https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/572157-glm-coding-plan%E6%8A%A2%E8%B4%AD%E5%8A%A9%E6%89%8B
感谢原作者长期维护和分享。原脚本采用 GNU GPLv3 许可证;本仓库继续保留相同许可证声明,并在其基础上增加本地 CPU/GPU OCR 后端、自动验证码识别和开源部署脚本。
许可证
本项目基于 GNU GPLv3 发布。油猴脚本基于 Greasy Fork 用户 mumumi 的 GPLv3 脚本二次开发,继续保留相同许可证。
说明
本项目用于本地 OCR、自动化辅助和技术研究。请遵守目标网站服务条款和当地法律法规,自行承担使用风险。
Languages
JavaScript
51.2%
Python
33.6%
PowerShell
8.1%
Shell
6.9%
Batchfile
0.2%