这是一个面向智谱 GLM Coding Plan 的抢购辅助项目，包含 Tampermonkey 油猴脚本和本地 CPU/GPU OCR 后端，用于限时抢购流程辅助、一键启动后端、中文点选验证码自动识别、验证码自动点击、套餐按钮提前可点、限流重试和多窗口监控。目前仅适配 Google Chrome 和 Microsoft Edge，推荐使用 Chrome。

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English keywords: GLM Coding Rush, GLM Coding Plan auto purchase, GLM Coding Plan rush helper, GLM Coding one-click startup, GLM Coding userscript, Tampermonkey script, local OCR captcha solver, CPU OCR backend, GPU OCR backend, Chinese captcha auto click.

• GLM Coding Plan 抢购流程辅助，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目标文字
• 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
• 默认不自动点击验证码“确定”按钮，需要在配置面板里手动开启
• 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

注意：目前仅适配 Chrome 和 Edge。我测试了 1080p-1920p、桌面 100%-150% 放大倍率、浏览器 50%-125% 缩放。如果遇到显示或点击问题，建议先调整为 1920p、桌面 100%-125% 放大、浏览器 100%。

后端配置、GPU/CPU 自动选择、worker 数、OCR 配置等说明见：

docs/backend_config.md

修复历史见：

CHANGELOG.md

现在普通用户不需要手动装 Python、不需要自己跑 PowerShell 安装命令。最简单的方式是：

1. 下载 Release 压缩包
2. 解压
3. 安装油猴脚本
4. 双击启动后端
5. 打开 GLM Coding Plan 页面

到 Releases 页面下载：

https://github.com/OLmatter/glm-coding-helper/releases

推荐二选一：

不知道选哪个，就下载 portable-cpu。

把 zip 解压到一个普通目录，例如：

D:\Tools\glm-coding-helper

路径里有中文通常也可以。如果遇到环境安装失败，优先换到纯英文路径再试。

1. 在 Chrome 或 Edge 安装 Tampermonkey：https://www.tampermonkey.net/
2. 安装脚本，二选一：

方式 A：访问 Greasy Fork 页面安装：

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

方式 B：打开解压目录里的本地脚本：

glm-coding-helper.user.js

3. 如果使用方式 B，就复制全部内容，新建 Tampermonkey 脚本，粘贴并保存。
4. 确认脚本已启用。

Chrome 用户如果脚本不运行，请打开扩展详情，开启：

• 开发者模式
• 允许用户脚本
• 允许在无痕模式中启用（如果你用无痕窗口）

Greasy Fork 和仓库根目录的 glm-coding-helper.user.js 都是给普通用户安装的入口；scripts/userscripts/ 只是保留给开发和旧路径兼容。

如果下载的是自带环境包：

start-backend.cmd

如果下载的是在线安装包：

one-click-start.cmd

后端启动后默认监听：

http://127.0.0.1:8888

然后打开 GLM Coding Plan 页面。脚本会自动使用内置优惠入口进入，不需要手动复制邀请码：

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

⚠️ 重要：RPM 风控警告（2026-06）

智谱近期升级了 RPM（每分钟请求数）风控。市面上高并发（多窗口批量请求）+ 屯码（预刷腾讯验证码 ticket 缓存复用） 的同类抢购脚本/扩展近期已集体失效，社区报告整轮秒杀全部返回系统繁忙（555）或被风控。

本项目走的是 单窗口单发 + 实时 OCR 识别 路线，每发请求都带新鲜验证码，不依赖 ticket 复用，对 ticket 系统变化免疫，每秒请求数也比矩阵开火型脚本低一个数量级。

建议：默认开 2 个窗口，先把流程跑稳。多窗口不等于高成功率，反而可能让账号被 RPM 风控盯上，整轮全废。

1. 先安装好油猴插件，配置好油猴脚本。使用 Chrome 时要在扩展页面开启开发者模式，然后找到 Tampermonkey 详情，把“允许用户脚本”“在无痕模式下启用”“允许访问文件网址”按需打开。
2. 下载并解压 Release 包，双击 start-backend.cmd 或 one-click-start.cmd 启动本地后端。
3. 打开 GLM Coding 页面测试脚本是否正常，脚本会自动补上内置优惠入口。
4. 每天 9 点 30 分前进入抢购页面准备，晚了可能就打不开了。提前准备好手机支付宝付款。
5. 多开几个窗口，等快到 10 点的时候点击好验证码但不要确定，等 10 点一到再按确定。默认推荐 2 个窗口（脚本弹窗默认值已从 3 改为 2，上限仍为 10，按需选择）。窗口开得越多，请求数量按窗口数放大，撞 RPM 上限的概率越高，近期已有大量高并发脚本因此全轮失败。
6. 如果这波没抢到，就盯着一个窗口用 OCR 识别点击。默认不会自动关闭支付页面。注意：如果看到没有金额的支付页面，那就是没抢到，要关掉继续抢。这时可以使用快捷键快速操作。

• 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

• 默认会自动识别验证码并点击目标文字。
• 默认不会自动点击验证码“确定”按钮，需要在配置面板里手动开启。
• 默认不会自动关闭无效支付链接或限流弹窗，需要在配置面板里手动开启。
• 遇到真正有金额的支付二维码，请自行确认后再扫码支付。
• 多窗口并发不是越多越好。2026-06 起智谱升级了 RPM 风控，市面上高并发（多窗口批量请求）+ 屯码（预刷腾讯验证码 ticket 缓存复用）的同类脚本近期已大面积失效。窗口开得越多、请求越密集，越容易撞 RPM 上限，整轮秒杀全部返回 555/429。本项目走单窗口单发 + 实时 OCR 路线，相对安全。脚本默认 2 个窗口、上限 10 个，由用户按需选择；窗口开得越多，自身账号被风控的概率越高，请知悉。
• 抢购是否成功受库存、限流、账号状态、支付速度等因素影响，脚本不能保证一定抢到。

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。

交流群https://t.me/+s1flX6cpUZ1kM2M1

在 Tampermonkey 菜单中选择：

打开配置面板

可以配置：

• 套餐优先级
• 订阅周期优先级
• 是否自动点击订阅
• 是否自动点击验证码文字
• 是否自动点击验证码确定
• 是否自动关闭无效支付/限流弹窗
• 是否启用智能刷新

默认配置比较保守：脚本会帮你识别并点选验证码文字，但不会替你按验证码“确定”。

当前验证码流程是：

1. 油猴脚本直接从腾讯验证码组件中抓取原图。
2. 原图发送到本地后端 /captcha_direct。
3. 后端使用本地 YOLO + PaddleOCR 识别。
4. 脚本按识别坐标点击文字。

验证码图片不会上传到第三方识别服务。

普通用户优先双击 .cmd 文件。如果你需要手动调试，可以用下面的命令。

自动选择 CPU/GPU：

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

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

强制 GPU：

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

GPU 模式需要确认 .venv_paddle_gpu 里安装的是 GPU 版 PyTorch。paddlepaddle-gpu 只负责 OCR，YOLO/Ultralytics 依赖 torch；如果 torch 是 CPU 版，后端仍会跑起来，但 YOLO 会走 CPU。

检查方式：

.\.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 no cuda，请在 .venv_paddle_gpu 中按 PyTorch 官网选择 CUDA 版本重新安装 GPU 版 torch 后再启动 GPU 模式。

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"

验证码识别模型从传统 CV、YOLO、GLM-OCR/VLM 标注、手搓排序模型到 PP-OCRv5 的开发历程见：

docs/captcha_model_journey.md

先刷新一下浏览器页面，再重新打开验证码测试。验证码弹窗刷新、页面状态缓存、多窗口切换或浏览器缩放状态异常时，前端显示和后端识别可能短暂不同步。

优先确认你下载的是最新版 Release 包。如果是在线安装包，第一次启动需要联网下载环境；如果网络不稳定，建议换 portable-cpu 自带环境包。

推荐打开 GLM Coding 页面后由脚本自动补上内置优惠入口：

👉 https://www.bigmodel.cn/glm-coding

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。

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。

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。

下面是本项目在本地数据上的阶段性对比结果。判定口径为：点选验证码中 3 个提示字都点到正确位置，才算 1 张图片识别成功。

隐藏集包含 33 张未参与训练的真实验证码图。

压力测试使用本地 glm_ocr_labels_all.json 中 has_error=false 的 379 张可用标注图，统一按 35px 点击半径判定。

更严格点击半径下的压力测试结果：

结论：轻量 ddddocr 管道的优势是体积小、速度快，适合作为快速模式或备用模式；本项目当前 PP-OCRv5 + YOLO + 提示字约束方案的缺点是慢、环境大，但在本地隐藏集和压力测试中稳定性更好。