CAPTCHA - это автоматизированный тест Тьюринга, предназначенный для различения ботов и людей. Каждый, кто активно пользуется интернетом, сталкивался с ними: от простого чекбокса "Я не робот" до поиска картинок, где нужно найти светофоры или пешеходные переходы. Для обычного пользователя капча - небольшое неудобство, но для автоматизаторов она зачастую превращается в реальное препятствие. А можно ли обойти или решить капчу средствами Low-Code/No-Code платформ, не прибегая к программированию? Давайте разбираться!

Что такое CAPTCHA и какие бывают виды - краткий экскурс в мир капчи, перед тем как погрузиться в распознавание капчи

Прежде чем говорить о методах обхода, коротко разберем основные виды капч, с которыми сталкиваются автоматизаторы.

• Google reCAPTCHA v2. Самая распространённая капча от Google. Чаще всего она проявляется как чекбокс "I'm not a robot" (No CAPTCHA reCAPTCHA). Пользователь отмечает чекбокс, и если система не уверена в "человечности", появляются дополнительные задания - например, выбрать все изображения с автобусами или пешеходными переходами. Вариант reCAPTCHA v2 может также быть невидимым (Invisible reCAPTCHA v2) - тогда элемент с картинками появляется сразу при подозрительном трафике, без явного клика на чекбокс.

• Google reCAPTCHA v3. Последняя версия Google-капчи, не требующая от пользователя никаких действий на странице. Скрипт reCAPTCHA v3 работает в фоновом режиме, анализируя поведение пользователя (движение мыши, скорость кликов, история действий) и присваивая ему определённый score от 0.0 до 1.0. Чем ниже score - тем вероятнее, что сайт имеет дело с ботом. В идеале реальным пользователям ничего не показывается, а подозрительный трафик может быть заблокирован или перенаправлен на дополнительную проверку (например, иногда сайт может при низком рейтинге всё же вывести капчу v2 как дополнительный барьер).

• hCaptcha. Альтернативный механизм капчи, созданный компанией Intuition Machines. По функциональности hCaptcha во многом похожа на reCAPTCHA: пользователям также предлагаются изображения для классификации или простые задачи. Главное отличие - фокус на приватности. Для рядового пользователя hCaptcha зачастую даже сложнее, чем reCAPTCHA, предлагает более трудные задачи. Существуют невидимые версии hCaptcha для корпоративных клиентов, но в бесплатном варианте посетителям почти всегда придётся вручную решать задачу.

• Cloudflare Challenge и Turnstile. Cloudflare, обеспечивая защиту сайтов от ботов, исторически использовала капчи Google, затем перешла на hCaptcha, а в 2022 году представила собственный механизм Turnstile.

  • Cloudflare Challenge - это классический промежуточный экран Cloudflare с проверкой браузера. Он оценивает отпечаток браузера: поддержка JS, валидность TLS, наличие Cookies, репутацию IP и др. Если что-то кажется подозрительным, Cloudflare выводит проверку "Я не робот".

  • Cloudflare Turnstile - более новый вид проверки без прямого участия пользователя. Turnstile выполняет невидимые проверки в фоне, не раздражая пользователя загадками и картинками. В большинстве случаев посетитель ничего не замечает, но если поведение или параметры вызовут подозрение - Turnstile всё равно может вывести интерактивный челлендж (например, ту же hCaptcha). Для разработчиков Turnstile доступен как бесплатный виджет, который можно вставить на свой сайт вместо reCAPTCHA - он также возвращает токен подтверждения, но без передачи данных Google и с упором на удобство.

Итого по видам капч: Google reCAPTCHA v2/v3 и hCaptcha решают одну задачу (отсеять ботов), предлагая либо явные задания, либо скрытый анализ. Cloudflare использует эти механизмы в составе своей антибот-платформы, добавив собственный невидимый слой (Turnstile). К сожалению, ни одна из этих систем не является панацеей - они либо осложняют жизнь пользователям, либо пропускают продвинутых ботов при неправильной настройке. Для нас же важно, что все эти капчи по замыслу затрудняют автоматизацию процессов: скрипт или бот не сможет просто пройти дальше, пока не решит головоломку, предназначенную для человека.

Почему CAPTCHA мешает автоматизации и чем распознавание капчи отличается от предотвращения появления капчи

Капчи специально созданы прервать автоматический сценарий. Если вы пытаетесь парсить данные с сайта, массово регистрировать аккаунты или автоматически заполнять формы, велика вероятность наткнуться на CAPTCHA, особенно после нескольких повторяющихся действий. С точки зрения владельцев сайтов, это необходимо, чтобы отбить атаки ботов, спам и злоупотребления. Но с точки зрения разработчика автоматизации, зачастую выполняющего легитимные задачи (например, тестирование собственного сайта, агрегирование публичных данных или рутинную работу с веб-формами), капча становится головной болью. Без решения капчи весь процесс автоматизации рушится на этом шаге.

Важно понимать: автоматически решать капчи трудно по замыслу. Современные задачи типа "выберите все картинки с автобусами" требуют от алгоритма компьютерного зрения не просто распознавать объекты, но делать это с учётом искажений. Текстовые капчи (искажённые буквы, цифры) когда-то ломались с помощью OCR, но и они стали сложнее - добавляют шум, поворот, мешающие символы. Разработчики капч постоянно усложняют задания.

Конечно, существуют подходы на основе искусственного интеллекта и нейросетей, которые пытаются решить капчи как картинки. Но добиться 100% успеха практически невозможно: системы постоянно изменяются, добавляются новые типы заданий, алгоритмы машинного обучения дают сбои.

Интересно, что сами системы CAPTCHA тоже не всесильны. Злоумышленники за годы придумали несколько подходов для их массового обхода:

• Использование человеческих ресурсов: так называемые "капча-фермы" или клик-фермы. Сотни реальных людей за небольшую плату решают капчи, получая их от ботов в режиме реального времени. Например, сервис 2Captcha именно так и работает - бот присылает изображение или ключ капчи на сервер, где в течение 10-20 секунд живой оператор или обученная модель возвращает ответ. Это стоит копейки (порядка $1-3 за 1000 капч). Фактически, бот делегирует задачу человеку, скрытому за API онлайнового сервиса, поэтому для сайта решение выглядит как выполненное пользователем.

• Token harvesting и подбор куки: более технические атаки, где боты пытаются использовать уже решённые токены капчи или использовать промежуточные уязвимости. Например, некоторые пробуют получить g-recaptcha-response токен вне контекста, используя недокументированные вызовы, или подменяют cookies, чтобы казаться уже проверенным пользователем.

• Имитация поведения человека: продвинутые боты используют headless-браузеры (Puppeteer, Playwright) со stealth-плагинами, меняют User-Agent, прокси-серверы, вводят случайные задержки, двигают мышью - словом, стараются выглядеть как можно более "человечно". Это повышает шанс, что reCAPTCHA v3 даст им высокий скор, а v2 вообще не появится. Но гарантировать это сложно.

• Компьютерное зрение или применение нейросетей для распознавания изображений. В последнее время такие инструменты заметно улучшились и подешевели, что упрощает создание автоматических решателей визуальных задач. Однако против регулярно обновляемых библиотек картинок (как в hCaptcha) даже ИИ часто пасует, не говоря уже о том, что разработчики могут добавлять скрытые метки, заметные для машин, но не для людей (чтобы вычислять автоматизацию).

Таким образом, на стороне ботов тоже появился целый рынок решений, предлагающих пройти капчи за вас. А вот как эти решения можно (и нужно ли) интегрировать в no-code-средства автоматизации, давайте разбираться. Но сначала - пару слов о самих low-code/no-code платформах и их возможностях.

Low-Code/No-Code платформы для автоматизации - как распознать капчу автоматически не используя код

No-code и low-code - это подходы, позволяющие создавать рабочие приложения, боты и интеграции без традиционного кодинга. Обычно это достигается через визуальные интерфейсы, блок-схемы, готовые модули и коннекторы. В сфере автоматизации процессов (в том числе веб-задач) наиболее известны следующие инструменты:

• Zapier. Один из пионеров no-code-автоматизации. Zapier предоставляет простую среду для связывания различных веб-сервисов между собой. Концепция: “Zaps” - последовательности "триггер - действие". Пример: "Когда приходит письмо на Gmail - сохрани вложение в Dropbox и пришли уведомление в Slack". Для этого Zapier предлагает более 6000 готовых интеграций с популярными сервисами. Главный плюс - простота и богатая экосистема. Минус - Zapier работает в парадигме интеграции существующих приложений и API, он не предназначен напрямую для веб-скрапинга или управления произвольными сайтами через интерфейс. Тем не менее, Zapier поддерживает модуль Webhooks, позволяющий отправлять произвольные HTTP-запросы. Это своеобразный “выход в открытое море” - благодаря вебхукам Zapier может взаимодействовать с любым веб-сайтом или сторонним API, если настроить запрос правильно. В целом Zapier хорош как "клей" между сервисами, но для сугубо веб-автоматизации (типа кликать по сайту) лучше подойдут другие решения.

• Make.com (Integromat). Чешский сервис Integromat, недавно ребрендированный в Make.com, - это более продвинутый аналог Zapier. Его часто выбирают за большую гибкость: Make позволяет строить сложные визуальные сценарии с разветвлениями, циклами, переменными и тонкой настройкой запросов. У Make есть множество встроенных модулей для популярных сервисов, но главное - он отлично подходит для работы с произвольными HTTP-запросами и веб-парсингом. Можно вручную задать URL, параметры, заголовки, обработать ответ (JSON, HTML) встроенными функциями. От Zapier отличается также возможностью просматривать и оперировать данными промежуточных шагов, делать агрегаты, и пр. В контексте капч это означает, что Make способен интегрироваться с любым API (в том числе сервисов распознавания) без единой строчки кода - достаточно визуально настроить HTTP-запросы и обработку ответа. Кроме того, Make поддерживает подключение прокси, что важно для обхода некоторых антибот-систем, и даже параллелизм (можно запускать сценарии в несколько потоков). Проще говоря, Make - мощный инструмент для тех, кому Zapier оказался слишком прост или ограничен.

• UiPath. Платформа UiPath представляет класс Robotic Process Automation (RPA) - роботизации бизнес-процессов. В отличие от Zapier/Make, которые работают в облаке и в основном с веб-сервисами, UiPath - это настольное приложение, позволяющее автоматизировать пользовательский интерфейс: веб-браузеры, десктопные программы, офисные приложения и т.д. UiPath Studio предлагает графический конструктор, где вы добавляете действия вроде "нажать кнопку", "ввести текст", "считать текст с экрана" и соединяете их в последовательность. Он очень мощный: можно писать скрипты любой сложности, используя встроенные .NET-функции, и интегрироваться с БД, файлами, API. Главное - UiPath умеет эмулировать реальные действия пользователя, двигая курсор, нажимая клавиши, распознавая элементы интерфейса. Для работы с веб-сайтами UiPath может использовать встроенный браузер или подключаться к уже запущенным Chrome/Firefox через расширение. Таким образом, если нужно автоматизировать заполнение веб-форм, навигацию по сайтам - RPA-решения типа UiPath подходят идеально. Но их ахиллесова пята - опять же капчи. RPA-робот видит капчу как картинку или фрейм, и по умолчанию не способен её решить, ведь от него требуют когнитивного ответа (распознать объект на изображении). UiPath, конечно, тоже не сдался без боя: во-первых, у него есть модуль Computer Vision, способный распознавать текст и элементы интерфейса (но для сложных капч этого недостаточно). Во-вторых, уже появились компоненты на UiPath Marketplace для интеграции с онлайн-сервисаим распознавания. Например, доступны плагины для сервисов 2Captcha, BestCaptchaSolver и других - они позволяют буквально одним блоком отправить изображение капчи на расшифровку и получить готовый результат.

В целом же RPA-платформы остаются скорее low-code, чем no-code (потому что требуют понимания логики программ), но для конечного пользователя позволяют исполнить задачу без написания кода вручную.

(Помимо перечисленных, есть и другие: например, n8n - open-source аналог Make/Zapier, который можно хостить самостоятельно; Automation Anywhere, Blue Prism - другие корпоративные RPA; IFTTT - более бытовой упрощённый аналог Zapier и т.д. Также существуют специализированные браузерные автоматизаторы вроде Selenium IDE, Axiom.ai или Automa (расширение для браузера), которые дают no-code инструменты прямо в браузере. В России известен ZennoPoster - мощный комбайн для браузерной автоматизации, популярный среди SEO-специалистов. Впрочем, по возможностям он близок к RPA: тоже визуальный редактор действий, поддерживающий ветвление, код и т.п.

Итак, инструменты для автоматизации без кодирования бывают разными по подходу - одни больше про интеграцию готовых сервисов (Zapier, Make), другие про имитацию пользовательских действий (UiPath, ZennoPoster) но у всех у них на пути может встать капча.

Стратегии обхода CAPTCHA без написания кода - лучшие практики по автоматическому распознаванию капчи

1. Избежать появления капчи

Самый простой способ - сделать так, чтобы капча не появлялась вовсе. Как это возможно? Вспомним, зачем сайту капча: он подозревает, что вы бот. Если наш автоматизированный сценарий сумеет не вызывать таких подозрений, то и капчу система не покажет.

Практические советы:

• Использовать официальные API. Если сайт предоставляет API для нужных данных или действий, лучше воспользоваться им. Запросы к API обычно требуют аутентификации, но не требуют капчи, т.к. API рассчитан на автоматизацию. Например, вместо парсинга HTML поисковой выдачи Google (что мгновенно приводит к капче) можно использовать официальный API Custom Search. Многие ресурсы (социальные сети, карты, погодные сервисы) имеют открытые или коммерческие API, обходящие необходимость эмуляции веб-сайта. В контексте no-code это реализуется легко: и Zapier, и Make имеют модули/API-коннекторы для многих популярных сервисов.

• Эмулировать реального пользователя. Если прямого API нет, стоит настроить автоматизацию так, чтобы она выглядела максимально естественно. Для RPA-робота - это значит ввести небольшие задержки между действиями, не совершать 100 запросов в секунду, указывать правильные заголовки (User-Agent, Referer) при HTTP-запросах, не заходить 1000 раз подряд с одного IP. Например, подбор прокси - типичное решение: распределить запросы через пул разных IP-адресов, предпочтительно резидентских (домашних), а не серверных, которые часто в "чёрных списках" у Cloudflare. В Make.com или n8n можно настроить использование прокси для HTTP-запросов; в Zapier придётся вызывать сторонний сервис или Cloud Function (т.к. сам Zapier не предоставляет прокси). В UiPath можно запускать браузер через VPN или на машине, где настроен прокси-сервер.

• Работать с сессиями и куки. Некоторые капчи (особенно Cloudflare) показываются только при первом визите или при подозрении. Если вы автоматизируете регулярную задачу, имеет смысл сохранить авторизационные данные и куки сессии реального пользователя и повторно их использовать. Например, можно вручную один раз пройти капчу, получить cookie вроде cf_clearance (у Cloudflare) или токен reCAPTCHA, и потом подставлять их в запросы автоматизации. Однако эти решения временные - сессии истекают, токены имеют срок действия, и при малейшем изменении окружения (другой IP, обновление браузера) защита может снова потребовать проверку.

Следует понимать: данные рекомендации помогают снизить вероятность столкновения с капчей, но не дают гарантий. Чем масштабнее и частотнее автоматизация, тем труднее скрыться от антибот-алгоритмов. Поэтому зачастую не избежать второго подхода - непосредственного решения капчи.

2. Решение капчи с помощью внешних сервисов

Когда система всё же выставила вам капчу, а процесс нужно автоматизировать - приходится решать её программно. Самим писать алгоритмы распознавания слишком долго и ненадежно, зато сегодня доступен целый ряд сервисов, которые сделают эту работу за вас. Причем, часто за кулисами этих сервисов сидят живые люди (для сложных капч), либо специальные нейросети, обученные на тысячах примеров. Разработчику automation-сценария достаточно обратиться к API такого сервиса и получить готовый ответ.

Популярные сервисы распознавания капчи:

• 2Captcha. Один из старейших и самых известных сервисов. Поддерживает распознавание графических капч (обычных текстовых изображений) и reCAPTCHA v2/v3, hCaptcha, Funcaptcha, GeeTest и многих других современных видов. Механизм работы: вы отправляете по API изображение (закодированное в base64) или параметр сайта (например, sitekey и URL для reCAPTCHA), затем периодически опрашиваете API о готовности. Как только реальный оператор или алгоритм решил капчу, вы получаете ответ - текст (для текстовой) или специальный токен (для reCAPTCHA/hCaptcha). Этот токен затем нужно автоматически подставить в форму на сайте. Стоимость услуги очень низкая (порядка $2 за 1000 решений стандартных капч). Разработчики no-code могут легко подключить RuCaptcha: в Make или n8n - модулем HTTP POST + несколько GET для опроса, в Zapier - модулем Webhooks (настроив POST и Poll), в UiPath - либо через HTTP-запросы, либо воспользовавшись готовым компонентом reCAPTCHA Solver for 2Captcha из Marketplace, который берёт ключ 2Captcha, sitekey сайта и возвращает готовый g-recaptcha-response токен - остаётся лишь вставить его в нужное поле на странице и отправить форму. Все эти действия не требуют написания кода - только правильной конфигурации шагов.

• Anti-Captcha (Anti Captcha). Ещё один популярный сервис с российскими корнями. По сути аналогичен 2Captcha по модели (платишь людям за решение), поддерживает те же типы загадок. Имеет удобные официальные плагины и SDK под разные языки и платформы. Для UiPath существует компонент Text Captcha Solver, интегрированный с anti-captcha.com. В Make/Zapier можно использовать их HTTP API. Цены и скорость сопоставимы с RuCaptcha.

• DeathByCaptcha. Западный сервис, один из старейших (существует 10+ лет). Также платформа с оплачиваемым решением. DBC, как и два предыдущих, имеет API, совместимое с широким списком платформ.

• SolveCaptcha. Это интересный вариант: В отличие от вышеперечисленных, SolveCaptcha позиционируется как гибрид, который сперва пытается автоматически решать капчи с помощью нейросети, и в случае неудачи - подключает к решению работников.

Как интегрировать сервис распознавания в no-code сценарий? Рассмотрим общий алгоритм на простом примере - автоматизация заполнения веб-формы с помощью Zapier + Browserless (без кода). Предположим, у нас есть Zapier-запуск каждый час, который должен зайти на некий сайт и отправить форму. Сайт после нескольких отправок начинает показывать reCAPTCHA. Решение будет состоять из таких шагов:

1. Шаг Zapier: инициирует процесс (например, по расписанию).

2. Шаг вызова Browserless (HTTP Request): Browserless - это сервис, позволяющий управлять настоящим браузером Chrome через API (то есть выполнить скрипт: открыть страницу, кликнуть, сделать скриншот и т.п.). Запросом на Browserless мы можем открыть целевую страницу и попытаться заполнить форму. Если на странице присутствует reCAPTCHA, мы заранее знаем её ключ сайта (sitekey) из кода страницы. Запрос Browserless можно настроить так, чтобы он вернул нам sitekey капчи и некоторые данные страницы, либо сразу HTML, содержащий место для ответа.

3. Шаг Zapier (Webhook) к сервису капчи: Затем добавляем действие "Webhooks by Zapier" - POST-запрос к API распознавания, например 2Captcha. В теле запроса указываем наш API-ключ 2Captcha, тип задачи (рекапча), sitekey и URL страницы. Этот запрос ставит задачу на решение и мгновенно возвращает ID задачи.

4. Шаг Zapier (пауза или повторный запрос): Запускаем паузу (Zapier имеет action "Delay") на 15-20 секунд, либо используем цикл (в Zapier сложнее с циклами, возможно придётся сделать Zap с двух частей или использовать Storage). После паузы делаем GET-запрос к 2Captcha с нашим ID, спрашивая результат.

5. Получение результата: Если капча ещё не решена, 2Captcha вернет статус CAPCHA_NOT_READY. Тогда мы можем подождать ещё или повторить шаг. Допустим, на втором опросе мы получаем готовый g-recaptcha-response токен. Это зашифрованная строка, подтверждающая, что капча решена.

6. Шаг Browserless (второй): Теперь снова вызываем Browserless API, но уже для отправки формы. Мы передаем ему токен капчи - на странице reCAPTCHA v2 предусмотрено скрытое поле для этого токена. Browserless скриптом заполняет поле g-recaptcha-response нашим токеном и сабмитит форму. Результат - форма успешно отправлена, капча пройдена.

7. Дальнейшие шаги Zapier: можем обработать ответ сервера, извлечь нужные данные и далее действовать по логике (например, сохранить данные, отправить уведомление и т.д.).

На словах это выглядит громоздко, но практически всё делается через готовые блоки Zapier. Без кода - лишь настройка параметров. Ключевой момент: Webhooks дают Zapier (и аналогичным системам) нужную гибкость.

Для Make.com интеграция ещё проще, потому что Make позволяет нативно делать цикл ожидания. Можно организовать сценарий: HTTP-запрос на распознавание капчи → задержка 5 сек → HTTP-запрос проверки результата (в цикле до получения) → продолжение действий с полученным ответом. Make сам по себе более пригоден для веб-автоматизации, так как поддерживает последовательные многошаговые сценарии с условиями, парсингом HTML и т.п. К примеру, вам нужно регулярно парсить сайт на новые вакансии: Make может сперва получить HTML страницы, распознать там наличие капчи (по ключевым словам), если есть - сделать вызов на SolveCaptcha API и подставить результат, и затем продолжить парсинг. Все ветвления логики настраиваются без кода, но дают гибкость почти как при программировании.

В UiPath сценарий чуть другой: там бот реально "видит" интерфейс. Допустим, бот зашёл на страницу и попытался нажать кнопку, а выскочила reCAPTCHA с картинками. Как поступить? Из коробки UiPath предложит вам вмешаться вручную, либо просто упадет по таймауту. Однако, установив компонент Captcha Solver из Marketplace, вы можете в момент появления капчи сделать следующее: бот делает скриншот капчи (или сохраняет URL фрейма), отправляет на сервис распознавания вызовом активности Solve Captcha (куда вы заранее вбили ключ API сервиса) - и получает либо отгаданный текст, либо тот же токен-ключ. Далее бот программно вводит этот ответ в нужное поле и пытается отправить форму снова. Таким образом, с точки зрения студии UiPath - у вас просто добавилось два блока: “Решить капчу (через API)” и “Ввести ответ капчи в поле”. Здесь, конечно, есть нюанс: если капча - это интерактивный выбор картинок (как reCAPTCHA v2), просто вставить ответ не всегда возможно, потому что там нет текстового поля. Но Google reCAPTCHA v2 после правильного решения возвращает токен, который и нужно помещать (обычно это делается через JS на странице).

Сравнение подходов к распознаванию капчи на разных NoCode платформах

Можно кратко суммировать, как три рассматриваемые платформы справляются с капчами:

• Zapier: не имеет встроенных средств распознавания и избегает прямого взаимодействия с HTML. Эффективно лишь в связке с внешними инструментами: либо сервисами типа Browserless (для обработки сайта), либо плагинами вроде QuickScraper (есть интеграция), которые могут возвращать уже очищенные от капчи данные. Если капча всё же часть задачи, Zapier может вызвать внешний API через Webhooks. Это требует минимальных технических знаний, но не написания кода, только указания URL и параметров. Пример: использовать Webhook к 2Captcha - вполне решаемая задача, однако Zapier не может легко ждать 20 секунд внутри одного зова, поэтому приходится комбинировать с задержками или несколькими связками. Zapier хорош как менеджер процесса.

• Make.com: предоставляет больше возможностей для кастомной логики. Вы можете полностью реализовать процесс решения капчи внутри Make: HTTP-запрос к сервису -> ожидание -> получение ответа -> продолжение. Без единой строки кода это реально настроить визуально. Make также может сам выполнять некоторые действия наподобие скриптов: парсить HTML, кликать ссылки (через HTTP, не браузерно), так что в ряде случаев удастся вообще обойти показ капчи (например, скачав картинку капчи и отправив на OCR). Интеграция сервисов распознавания через API здесь наиболее прямая. Кроме того, Make допускает параллельное выполнение сценариев и более сложные условия, что помогает оптимизировать процесс (например, запускать сразу несколько решателей и брать первый успешный - хотя это уже роскошь). Итог: Make - мощный инструмент для веб-автоматизации, и капчи для него не приговор, а просто дополнительный шаг в сценарии, решаемый подключением стороннего API.

• UiPath: как представитель RPA, работает с реальным UI. Это значит, что при появлении капчи на экране бот либо ожидает человеческую помощь, либо нуждается в подключении ML/AI. В UiPath есть собственные AI Computer Vision активности, но они предназначены для распознавания обычных элементов интерфейса и текста, а не для интеллектуального решения капчи с пониманием картинки. Процент успеха для таких задач там низкий. Поэтому на практике для UiPath почти всегда используются интеграции с онлайн-сервисами. Боту в параметры передается ключ API и либо путь к изображению, либо данные сайта, компонент обращается к сервису и возвращает ответ. Вам не нужно писать ни HTTP-кода, ни парсить ответы - всё уже сделано внутри компонента. В сложных случаях, как reCAPTCHA v2, UiPath-боту, правда, придётся выполнить ещё Javascript, чтобы вставить токен в document.getElementById("g-recaptcha-response").value и т.д. Но это тоже можно сделать готовой активностью Inject JS Script. Вывод: UiPath может решить капчу без участия человека, но только опираясь на сторонние сервисы. Разработчик сценария при этом оперирует готовыми блоками и настройками.

Выводы

Low-code/no-code инструменты в 2025 году достигли уровня, когда ими можно автоматизировать весьма сложные последовательности действий - интегрировать десятки сервисов, собирать данные с веб-сайтов, имитировать работу пользователя - и всё это почти без ручного программирования. Однако капча остаётся тем камнем преткновения, на котором "спотыкается" даже самый продуманный безкодовый сценарий. Разработчики платформ не внедряют встроенных обходов капчи, дабы не поощрять злоупотребления и не нарушать правила сайтов. Поэтому задача решена силами сторонних сервисов.

Подводя итог, low-code/no-code инструменты становятся всё более мощными, стирая границы того, что раньше требовало ручного кодинга. Они уже научились работать с веб-браузерами, API, данными - а теперь, при небольшой помощи со стороны, способны пройти и испытание капчой. Как говорится, "не позволяйте капче останавливать вашу автоматизацию", ведь при правильном подходе практически любой повторяемый веб-задаче можно найти элегантное и автоматизированное решение, не написав ни строчки кода.