XHS Agent 开发博客：用 AI 自动化小红书内容运营的技术实践
XHS Agent 是一个面向小红书内容创作者的 AI 自动化运营工具。根据用户设定的运营目标，它能自动完成笔记文案生成、AI 配图（支持海报与真实照片两种风格）、参考图片素材管理、7 天发布计划制定，并通过 APScheduler 定时发布到账号，全程无需人工干预，同时支持 WxPusher 微信通知和多账号 Web 管理界面。
项目核心采用多级 AI 编排流水线：第一阶段由 text_service 调用 LLM 生成标题、正文、标签，并决策图片风格；第二阶段 prompt_agent 从预设模板中优化提示词；第三阶段 image_service 负责生成图片。海报模式特别使用串行生成策略，将第一张图作为风格锚点，确保多张图片色调、排版高度一致；真实照片模式则直接并发以保留多样性。
参考图片系统允许用户按风格、人物、产品、场景、品牌五类上传素材，由 GLM-4.6V 视觉模型自动标注，注入上下文以提升品牌贴合度。技术栈基于 FastAPI + aiosqlite 异步后端、React + Ant Design 前端、uv 包管理与 Docker 一键部署，精准解决人工运营中高频、高质、风格一致的痛点。
攻克腾讯 TCaptcha 滑块验证码：纯 HTTP 协议逆向实战
本文记录了一次对腾讯 TCaptcha 滑块验证码的完整逆向工程实践，以粉笔教育登录流程为研究对象，目标是通过纯 HTTP 协议实现全自动化破解，不依赖 Selenium 或 Playwright 等浏览器自动化工具，最终实现 100% 通过率。
核心挑战包括：完整还原 TCaptcha 三阶段协议、优化 NCC 模板匹配算法计算拼图块亚像素级位置、高效求解 PoW 工作量证明，以及执行高度混淆的 TDC.js 虚拟机并仿真真实用户轨迹。
文章首先通过 HAR 抓包分析业务风控流程：发送短信接口触发 430 状态码返回 contextId，前端弹出腾讯验证码 iframe，用户验证后获取 ticket 和 randstr，提交 captcha/check 接口解除风控。验证码系统与业务系统解耦，可独立破解后提交凭证。
随后还原了前端 RSA/ECB/PKCS#1 v1.5 加密逻辑（手机号+时间戳），并用纯 Python 实现兼容的加密函数。
整体方案涵盖协议分析、图像处理、算法优化、PoW 求解和 JS 虚拟机执行等多环节，构建出一套稳定、可工程化的纯 HTTP 自动化破解解决方案。
