antibrow/anti-detect-browser-skills

何を解決するか

このプロジェクトは、AIエージェント（特にClaude Code）が、バッチ検出を回避するためのリアルなデバイスのフィンガープリントを模倣するブラウザを制御するための「スキル」のセットを提供します。ヘッドレスブラウザが、一貫性のない実世界のハードウェアおよびネットワークフィンガープリントを欠いているため、バッチ検出ベンダーによって簡単に検出されてしまうという問題を解決します。

動作方法

JavaScriptパッチによるアイデンティティの隠蔽ではなく、フィンガープリント（Canvas、WebGL、WebGPU、音声、フォントなど）をC++/Blinkレベルで処理する修正されたChromiumカーネルを使用しています。これにより、Web Workersとメインスレッドが同一で一貫したデータを返すことが保証されます。各ブラウザプロファイルには、実機からサンプリングされた一意で整合性のあるキャラクターが割り当てられ、タイムゾーンやWebRTCアイデンティティなどのネットワーク設定はプロキシのエグジットIPと自動的に同期されます。

対象ユーザー

• QAおよびバッチ検出テスト担当者：自社サイトの不正検出システムをテストする人。
• データスクレイパー：セッションが必要なサイトや強力なバッチ検出を使用するサイト（例：Amazon、Google、X）から公開データを収集する必要があるユーザー。
• AIエージェント開発者：AIエージェントにMCP（Model Context Protocol）を通じて永続的でログイン状態のブラウザアイデンティティを与える開発者。
• オートメーションエンジニア：価格や広告検証のために、複数の地域で複数の承認済みアカウントを管理する人。

特徴

• カーネルレベルのフィンガープリント：スクリプトインジェクションではなく、ブラウザエンジンレベルでアイデンティティを実装することで検出を回避。
• MCPエージェント統合：コードを書かずに、ツールコールを通じてAIエージェントがブラウザを直接起動・制御可能。
• uma-Accountスクレイピング：複数のプロファイルで同時に実行可能な、サイトごとのJSONコマンド（レシピ）を提供。
• 二重SDK：JavaScript/TypeScriptとPythonの両方を完全サポート。
• クロスプラットフォーム対応：Windows、macOS（Intel/Silicon）、Linux（x64/arm64）を含むDockerでも動作可能。
• 隔離検証：プロファイルが真正に隔離されていることを、具体的な一貫性チェックを通じて検証するための特別なスキルを備えています。