OLmatter/glm-coding-helper

是什麼

glm‑coding‑helper 是一個小型開源工具包，協助使用者在 Zhipu GLM Coding Plan 訂閱開放的瞬間立即搶購。它結合了在 Chrome/Edge 中執行的 Tampermonkey userscript 與一個 本地 OCR 後端（CPU 或 GPU 加速），自動讀取並點擊購買頁面顯示的中文點選驗證碼。

為何存在

Zhipu 的 GLM Coding Plan 以限時「搶購」批次形式發售，通常在數秒內售罄。手動刷新、複製邀請碼並解決視覺驗證碼容易出錯且通常太慢。此專案自動化重複步驟，同時將驗證碼解決過程 本地化（不傳輸至第三方），從而於不違反服務條款的前提下加速購買流程。

核心功能

功能	作用
購買流程助手	提前啟用「訂閱」按鈕，循環配置的計畫和期間，並在遇到速率限制錯誤時重試。
本地 OCR 後端	在使用者 CPU 或 GPU 上執行小型 YOLO 檢測器 + PP‑OCRv6 模型（tiny + medium 備用），識別驗證碼中的三個中文詞並返回點擊座標。
一鍵多視窗	同時開啟多個瀏覽器視窗，以便預熱頁面並同時監控多個嘗試。
可配置自動化	可切換自動點擊「訂閱」按鈕、驗證碼文字和最終「確認」按鈕；調整隨機延遲以避免反機器人限流。
跨平台啟動器	提供便攜式 Windows 壓縮包（預打包模型）或 macOS/Linux 在線安裝器；單一 one‑click‑start.* 腳本可自動建立 Python 虛擬環境並啟動 OCR 服務。
Tk GUI 監控器（Windows/macOS）	實時顯示 OCR 狀態、置信度分數和日誌。
安全提示	預設情況下，腳本僅 高亮 驗證碼；必須手動啟用最終確認點擊，降低誤購風險。

快速入門

1. 下載發行版 – 選擇 portable‑cpu‑*.zip（Windows）或 online‑installer‑*.zip（macOS/Linux）。
2. 解壓 到短且僅含 ASCII 字元的路徑（如 C:\glm-coding-helper）。
3. 安裝 userscript – 透過 GreasyFork 連結或複製 glm-coding-helper.user.js 到新 Tampermonkey 腳本中。
4. 啟動 OCR 後端 – 雙擊 one-click-start.cmd（Windows）、one-click-start.command（macOS）或執行 ./one-click-start.sh（Linux）。腳本將自動建立虛擬環境、安裝所需 Python 套件，並在 http://127.0.0.1:8888 啟動本地伺服器。
5. 打開購買頁面 – 訪問 https://www.bigmodel.cn/glm-coding，確認 Tampermonkey 圖示顯示腳本已啟用。
6. 設定 – 打開 Tampermonkey 菜單 → 打開設定面板，設定計畫優先順序、啟用自動點擊、調整驗證碼點擊延遲等。
7. 搶購 – 在宣布的發售時刻（如上午 10:00）執行腳本；若啟用「搶購模式」，它將自動解決驗證碼並點擊「訂閱」按鈕。

技術細節（好奇者可看）

• OCR 流程：驗證碼影像 → YOLO‑v5 風格檢測器（定位三個詞框） → PP‑OCRv6‑tiny 模型（快速，每圖約 30ms） → 可選回退至 PP‑OCRv6‑medium。在隱藏測試集上準確率為 100%。
• 後端：FastAPI 伺服器（captcha_server.py）公開 /captcha_direct 接口。小 Tk 窗口即時顯示狀態；Linux 使用無頭版本。
• GPU 支援：若存在 CUDA-11.8 相容 GPU，安裝程式將建立 .venv_paddle_gpu 環境，安裝 paddlepaddle‑gpu 和 GPU 支援的 torch。RTX 50 系列尚未支援（需 CUDA 12.8）。
• 安全：驗證碼影像不會離開本地機器；所有處理均在本地完成。腳本尊重瀏覽器隱私設定（LNA 標誌處理、無痕模式支援）。

適合誰使用

• 需要 GLM Coding Plan 用於實驗，希望最大化獲得限時訂閱機會的開發者或愛好者。
• 習慣在本地執行小型 Python 環境並使用 Tampermonkey 的使用者。
• 偏好 自托管 驗證碼求解器而非雲端 OCR 服務的使用者。

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TL;DR: glm‑coding‑helper 是基於 Tampermonkey 的 Zhipu GLM Coding Plan 自動購買助手，搭配一個快速本地 OCR 伺服器，用於解決中文點選驗證碼。安裝 userscript，執行一鍵啟動腳本，設定偏好，讓工具為你處理瘋狂搶購過程。