处理滑块验证码需要结合图像识别和模拟人类滑动操作。Hamibot提供了相应的API来完成这个任务，下面我为你提供完整的解决方案：

首先需要获取屏幕截图并识别滑块和缺口位置：

// 文档地址 https://docs.hamibot.com/
auto.waitFor();
if (!requestScreenCapture()) {
    toastLog('请授予 Hamibot 屏幕截图权限');
    hamibot.exit();
}
sleep(1000);

// 截取屏幕
var img = captureScreen();

// 识别滑块位置（需要根据实际滑块颜色调整）
var sliderPos = images.findColor(img, "#1E90FF", {
    region: [0, 0, device.width, device.height],
    threshold: 4
});

if (!sliderPos) {
    toastLog("未找到滑块");
    hamibot.exit();
}

// 识别缺口位置（需要根据实际缺口特征调整）
var gapPos = images.findTemplate(img, images.read("./gap_template.png"), {
    region: [sliderPos.x, 0, device.width - sliderPos.x, device.height],
    threshold: 0.8
});

if (!gapPos) {
    toastLog("未找到缺口");
    hamibot.exit();
}

// 计算滑动距离
var distance = gapPos.x - sliderPos.x;
toastLog("滑动距离: " + distance);

// 执行滑动操作
slideCaptcha(distance);

function slideCaptcha(distance) {
    // 模拟人类滑动轨迹（包含加速度变化）
    var startX = sliderPos.x;
    var startY = sliderPos.y;
    var endX = startX + distance;
    var endY = startY;
    
    // 滑动起点
    gesture(100, [startX, startY]);
    
    // 生成模拟人类滑动的轨迹点
    var points = generateHumanTrajectory(startX, startY, endX, endY, distance);
    
    // 沿轨迹移动
    for (var i = 0; i < points.length; i++) {
        var point = points[i];
        gesture(50, [[point.x, point.y]]);
        if (i % 3 == 0) sleep(20); // 随机停顿
    }
    
    // 到达终点后短暂停留
    sleep(100);
    gesture(50, [[endX, endY]]);
    sleep(50);
}

function generateHumanTrajectory(startX, startY, endX, endY, distance) {
    var points = [];
    var totalSteps = Math.min(Math.max(Math.floor(distance / 2), 15), 30); // 步数根据距离调整
    
    // 添加起始点
    points.push({x: startX, y: startY});
    
    // 生成中间点
    for (var i = 1; i < totalSteps; i++) {
        // 模拟人类滑动的不规则性（随机偏移）
        var progress = i / totalSteps;
        var offsetX = Math.sin(progress * Math.PI) * (Math.random() * 5 - 2.5);
        var offsetY = (Math.random() - 0.5) * 3;
        
        // 计算当前位置（带加速度）
        var t = progress * progress * (3 - 2 * progress); // 贝塞尔曲线模拟加速度
        var x = startX + (endX - startX) * t + offsetX;
        var y = startY + (endY - startY) * progress + offsetY;
        
        points.push({x: x, y: y});
    }
    
    // 添加终点
    points.push({x: endX, y: endY});
    
    return points;
}

使用这个解决方案需要注意：

1. 图像识别部分需要根据实际验证码调整：

   • 滑块颜色识别（findColor中的颜色值）
   • 缺口识别可能需要准备一个模板图片（gap_template.png）
   • 可能需要调整threshold参数提高识别准确率

2. 滑动轨迹模拟很重要，太规则的直线滑动容易被识别为机器人：

   • 代码中的generateHumanTrajectory函数模拟了人类滑动的不规则性
   • 包含随机偏移和加速度变化（开始慢、中间快、结束慢）

3. 实际使用时可能需要：

   • 在设备上先截取缺口模板图片
   • 根据不同网站的验证码特性调整识别参数
   • 可能需要多次尝试不同的滑动速度和轨迹

4. 对于复杂验证码，可以考虑结合OCR识别文字提示（如"向右滑动填充拼图"等）

如果验证码特别复杂，建议先在Hamibot中录制一个手动操作的示例，然后分析其轨迹特征，再编写更精确的自动化脚本。

补充回答 1

Hamibot本身不直接集成"超级瘾"打码平台，但你可以通过HTTP API调用第三方打码服务来实现滑块验证码识别。下面是如何实现的完整方案：

// 文档地址 https://docs.hamibot.com/
auto.waitFor();
if (!requestScreenCapture()) {
    toastLog('请授予 Hamibot 屏幕截图权限');
    hamibot.exit();
}
sleep(1000);

// 1. 截取屏幕
var img = captureScreen();
var imgPath = "/sdcard/slide_captcha.png";
images.save(img, imgPath);
toastLog("已保存验证码图片");

// 2. 调用第三方打码平台API
var distance = solveSlideCaptcha(imgPath);
if (distance <= 0) {
    toastLog("验证码识别失败");
    hamibot.exit();
}

toastLog("识别到滑动距离: " + distance + "像素");

// 3. 执行模拟滑动
slideCaptcha(distance);

function slideCaptcha(distance) {
    // 找到滑块位置（这里需要根据实际情况调整坐标）
    var sliderPos = {
        x: device.width * 0.2,
        y: device.height * 0.7
    };
    
    var startX = sliderPos.x;
    var startY = sliderPos.y;
    var endX = startX + distance;
    var endY = startY;
    
    // 模拟人类滑动操作
    swipe(startX, startY, endX, endY, 800);
    
    // 或者使用更精确的RootAutomator
    /*
    var ra = new RootAutomator();
    ra.swipe(startX, startY, endX, endY, 800);
    ra.exit();
    */
    
    toastLog("滑动完成，等待结果...");
    sleep(2000);
}

function solveSlideCaptcha(imgPath) {
    // 这里替换为实际的打码平台API
    var apiUrl = "https://超级瘾打码平台.com/api/slide";
    var token = "你的API_TOKEN";
    
    // 准备表单数据
    var formData = {
        "token": token,
        "image": open(imgPath)
    };
    
    // 发送HTTP请求
    var res = http.postMultipart(apiUrl, formData);
    if (res.statusCode != 200) {
        toastLog("API请求失败: " + res.statusCode);
        return -1;
    }
    
    var result = res.body.json();
    if (result.code == 0) {
        return result.distance; // 假设返回的JSON中有distance字段
    } else {
        toastLog("识别失败: " + result.msg);
        return -1;
    }
}

重要说明：

1. 打码平台集成注意事项：

   • 你需要先注册第三方打码平台并获取API Token
   • 不同打码平台的API接口格式可能不同，需根据实际文档调整代码
   • 代码中的"超级瘾"仅为示例，你需要替换为实际使用的API地址

2. 滑动模拟优化：

   • 实际使用时应该使用更复杂的滑动轨迹，避免被识别为机器人
   • 可以在slideCaptcha函数中添加随机停顿和轨迹偏移

function slideCaptcha(distance) {
    var sliderPos = {
        x: device.width * 0.2,
        y: device.height * 0.7
    };
    
    var startX = sliderPos.x;
    var startY = sliderPos.y;
    var endX = startX + distance;
    var endY = startY;
    
    // 模拟人类滑动轨迹
    var points = generateHumanTrajectory(startX, startY, endX, endY, distance);
    
    // 执行轨迹
    gesture(50, [[startX, startY]]); // 起点
    for (var i = 0; i < points.length; i++) {
        var point = points[i];
        gesture(30, [[point.x, point.y]]);
        if (i % 4 == 0) sleep(20 + Math.random() * 30); // 随机停顿
    }
    sleep(100);
    gesture(50, [[endX, endY]]); // 终点
    sleep(50);
}

3. 安全与合规提示：

   • 使用打码平台需确保其服务合法合规
   • 不要用于违反网站服务条款的自动化行为
   • 某些网站的验证码系统可能会检测异常行为，过于频繁的请求可能导致IP被封禁

4. 备选方案：

   • 如果打码平台API调用不稳定，可以考虑使用Hamibot内置的图像识别功能作为备用方案
   • 对于简单验证码，可以尝试使用images.findColor()或images.findTemplate()进行本地识别

记得在使用前阅读相关打码平台的API文档，确保正确设置请求参数和处理响应格式。