antibrow/anti-detect-browser-skills

解決的問題

本專案為AI代理（特別是Claude Code）提供一組「技能」，用以控制一個模擬真實裝置指紋的瀏覽器，以避開機器人檢測。它解決了無頭瀏覽器因缺乏一致且真實的硬體與網路指紋，而容易被反機器人供應商識別的問題。

運作方式

本專案不使用JavaScript補丁來隱藏身份，而是採用在C++/Blink層處理指紋（Canvas、WebGL、WebGPU、音訊、字型等）的修改版Chromium核心。這確保了Web Workers與主執行緒返回相同且一致的資料。每個瀏覽器設定檔都會分配一個從真實機器中取樣的唯一且一致的人物形象，網路設定（如時區與WebRTC身分）會自動與代理的出口IP同步。

適用對象

• QA與反機器人檢測測試人員：測試自身網站反詐騙系統的人。
• 資料爬蟲：需要從需要會話或使用強力機器人檢測的網站（如Amazon、Google、X）收集公開資料的使用者。
• AI代理開發者：希望透過MCP（模型上下文協定）為AI代理提供持久且已登入的瀏覽器身分的開發者。
• 自動化工程師：需在不同地區管理多個授權帳戶，以進行定價或廣告驗證的人。

主要亮點

• 核心層級指紋處理：透過在瀏覽器引擎層級實作身分，而非透過腳本注入，避免被檢測。
• MCP代理整合：允許AI代理透過工具呼叫直接啟動與控制瀏覽器，無需撰寫程式碼。
• uma-Account爬取：提供針對各網站的JSON指令（食譜），可同時在多個設定檔中執行（廣播）。
• 雙SDK支援：全面支援JavaScript/TypeScript與Python。
• 跨平台支援：支援Windows、macOS（Intel/Silicon）與Linux（x64/arm64），包含Docker。
• 隔離驗證：包含專門的技能，透過具體的一致性檢查驗證設定檔是否真正隔離。