GLM Coding Plan 抢购助手教程：本地OCR自动识别验证码，一键抢购油猴脚本

GLM Coding Plan 抢购助手教程：本地OCR自动识别验证码，一键抢购油猴脚本

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最近看到一个做得比较完整的 GLM Coding Plan 抢购辅助项目，和传统的网页自动点击脚本不一样，它不仅支持 Tampermonkey 油猴脚本，还额外配了一个本地 OCR 后端，可以自动识别中文点选验证码。

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整个方案属于“前端油猴 + 本地识别服务”的组合。

我实际看完后，发现它有几个比较实用的点：

• 支持中文点选验证码自动识别
• 支持 CPU/GPU 本地 OCR
• 不依赖第三方验证码平台
• 支持多窗口并发抢购
• 支持限流自动重试
• 支持自动切换套餐与周期
• 支持自动解除按钮禁用状态

对于经常抢 GLM Coding Plan 的用户来说，确实能减少很多重复操作。

一、项目介绍

这是一个专门面向：

智谱 GLM Coding Plan

的抢购辅助项目。

核心组成：

项目目前仅适配：

• Google Chrome
• Microsoft Edge

推荐优先使用 Chrome。

二、项目能做什么

这个项目并不是简单的自动刷新脚本。

它实际上已经做成了完整的抢购辅助系统。

1. 自动解除按钮限制

很多时候页面会出现：

按钮灰色不可点击

脚本会提前解除限制。

让：

订阅按钮可直接点击

2. 自动切换套餐

支持：

• 套餐优先级
• 月付/年付优先级

自动按顺序尝试。

3. 自动识别中文点选验证码

这是项目最核心的功能。

验证码流程：

抓取验证码原图
↓
发送到本地 OCR
↓
YOLO 检测文字位置
↓
PaddleOCR 识别内容
↓
自动点击目标文字

而且：

验证码不会上传第三方

全部本地完成。

4. 支持 CPU/GPU OCR

支持：

• CPU 模式
• GPU 模式

如果显卡支持 CUDA，可以直接走 GPU 推理。

识别速度会明显更快。

5. 多窗口并发抢购

支持：

一键多开窗口

方便：

• 提前预热
• 同时监控多个页面
• 多窗口并发抢购

6. 限流自动重试

遇到：

系统繁忙
请求频繁
限流弹窗

可以自动关闭并继续尝试。

三、项目下载

下载地址

建议下载 Release 压缩包：

下载后：

解压即用

四、安装油猴脚本

1. 安装 Tampermonkey

官网：

https://www.tampermonkey.net/

2. 安装脚本

支持两种方式。

方式1：Greasy Fork 安装

https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/579760-glm-coding-helper

方式2：本地脚本安装

打开：

glm-coding-helper.user.js

复制内容后：

• 新建 Tampermonkey 脚本
• 粘贴
• 保存

即可。

五、Chrome 必须开启的权限

很多人脚本不生效，其实是权限没开。

进入：

扩展程序 → Tampermonkey

开启：

• 开发者模式
• 允许用户脚本
• 在无痕模式中启用
• 允许访问文件网址

六、启动本地 OCR 后端

项目已经做成了一键启动。

方式1：直接启动

双击：

start-backend.cmd

方式2：自动安装环境

双击：

one-click-start.cmd

默认监听地址

http://127.0.0.1:8888

七、打开抢购页面

官方页面：

https://www.bigmodel.cn/glm-coding

推荐使用优惠入口：

👉 https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=9FFMZZ9M7C

八、推荐抢购流程

这是比较推荐的一套操作方式。

第一步

提前：

9:50 前进入页面

否则后面可能连页面都打不开。

第二步

提前打开多个窗口。

第三步

验证码先识别。

但：

不要点确定

第四步

等到：

10:00

再统一确认。

第五步

如果没抢到：

• 不断 OCR 点击
• 快速关闭无效支付页
• 继续抢

九、快捷键

项目内置了一些快捷键。

十、配置面板功能

Tampermonkey 菜单中：

打开配置面板

可配置：

十一、CPU 与 GPU 启动方式

自动模式

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start_backend.ps1 -Mode auto

CPU 模式

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start_backend.ps1 -Mode cpu

GPU 模式

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\start_backend.ps1 -Mode gpu

十二、检查 GPU 是否生效

执行：

.\.venv_paddle_gpu\Scripts\python.exe -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'no cuda')"

如果输出：

False

或者：

no cuda

说明当前 PyTorch 不是 GPU 版。

需要重新安装 CUDA 对应版本。

十三、验证码模型位置

默认模型路径：

models/weights/yolo-captcha-detector.pt

支持自定义：

$env:CNCAPTCHA_DETECTOR_PATH="D:\path\to\best.pt"

十四、常见问题

1. 验证码点击错位

通常是：

• 浏览器缩放异常
• 页面缓存问题
• 多窗口切换

建议：

浏览器缩放调回100%

然后刷新页面。

2. 后端红字报错

优先检查：

• 是否最新版
• 网络是否正常
• Python 环境是否完整

如果网络差：

建议直接使用：

portable-cpu

版本。

十五、总结

这个项目目前算是：

GLM Coding Plan 抢购辅助里比较完整的一套方案

尤其是：

• 本地 OCR
• 中文点选验证码识别
• 多窗口并发
• CPU/GPU 推理

这些功能组合在一起后，实用性确实比较高。

相比传统“纯刷新脚本”，它已经更接近：

半自动抢购系统

对于经常参与 GLM Coding Plan 抢购的用户，可以明显减少重复点击和频繁操作。