Wukong Code Sniper

macOS 自动化工具，监控悟空官网邀请码，自动识别并提交到悟空桌面端抢码。

工作流程

1. 启动 6 个 Playwright 页面并行轮询官网
2. 每次 reload 后跳过首屏动画，进入快速检测路径
3. 快速路径：仅检查邀请码图片的 src URL 是否变化（~0.01s），未变则跳过，不做截图和 OCR
4. 慢速路径：URL 变化时才截图 + macOS Vision OCR 提取邀请码（~0.4s）
5. 新码通过 macOS 辅助功能 API 自动填入悟空桌面端弹窗并回车提交
6. 提交成功则停止，失败或已试过的码则继续等待

项目结构

├── sniper.py                  # 主程序：监控 → OCR → 提交
├── ocr_card.swift             # macOS Vision OCR（识别邀请码文字）
├── submit_wukong_code.swift   # 辅助功能 API（填写桌面端弹窗）
├── ocr_boxes.swift            # 调试工具：OCR + 文字坐标输出
├── calibrate.py               # 调试工具：验证截图裁剪区域
├── requirements.txt
└── .gitignore

环境要求

• macOS（依赖 Vision 框架和辅助功能 API）
• Python 3.11+
• Xcode Command Line Tools（xcode-select --install）
• 悟空桌面端已安装并运行，邀请码弹窗处于可提交状态
• 终端已开启 辅助功能权限（系统设置 → 隐私与安全 → 辅助功能）

安装

pip install -r requirements.txt
playwright install chromium

首次运行时会自动编译 Swift 工具为二进制文件（ocr_card、submit_wukong_code）。

使用

python3 sniper.py --max-minutes 180

程序最长运行 180 分钟，发现新邀请码自动提交，成功后停止。

设计说明

双路径检测：核心优化在于避免每次 reload 都做昂贵的截图 + OCR。每个 worker 刷新页面后，先通过 JS 读取邀请码图片的 src 属性（毫秒级），只有当 URL 发生变化（说明官网刷新了新码）才触发截图和 OCR。这使得绝大多数轮询周期的开销极低。

并行而非串行：6 个页面各自独立 reload，互不等待。由于每个页面从 reload 到 DOM 稳定需要数秒，并行可以大幅提高单位时间内的有效检测次数。

去重机制：tried_codes.json 记录当天已尝试过的邀请码及其时间戳，避免重复提交相同的码。每次启动时自动加载，跨运行生效，每日自动清零。

只用真实码：不猜测、不穷举、不变体尝试。提交失败后继续等官网刷新下一轮新码。

截图区域校准

如果官网改版导致 OCR 失效：

1. 截取一张完整页面图保存到 /tmp/wukong_web.png
2. 运行 xcrun swift ocr_boxes.swift /tmp/wukong_web.png 查看文字坐标
3. 根据输出更新 sniper.py 中的 CARD_CLIP 参数
4. 运行 python3 calibrate.py 验证裁剪结果

配置参数

参数	默认值	说明
VIEWPORT	1440×1200	浏览器视口尺寸
CARD_CLIP	x=610, y=955, 225×155	邀请码卡片截图区域
NUM_PAGES	6	并行页面数量
--max-minutes	180	最大运行时间（分钟）

License

MIT