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+---
+title: Browser Act Skill（浏览器自动化）
+type: reference
+tags:
+  - AI agent
+  - skill
+  - 浏览器自动化
+  - 反封禁
+  - browser-act
+created: 2026-08-18
+audience: human + AI
+language: zh-CN
+---
+
+# Browser Act Skill（浏览器自动化）
+
+> 为 AI Agent 打造的浏览器自动化 CLI —— 解决普通抓取/内置 WebFetch 工具过不去的"真实网页"问题。
+
+## 基本信息
+
+| 项目 | 内容 |
+|---|---|
+| 仓库 | https://github.com/browser-act/skills |
+| 版本 | v2.0.2 |
+| 官网 | https://www.browseract.com |
+| 安装名 | `browser-act` |
+
+## 核心能力
+
+- **反封禁穿透** — 自动过 Cloudflare、DataDome、reCAPTCHA；stealth 指纹、TLS 轮换、住宅代理
+- **登录态复用** — 连接本机正在运行的 Chrome，cookie/插件直接可用，无需重新登录
+- **并发与隔离** — 多浏览器、多账户并行操作互不串数据
+- **人工接管** — 卡在 2FA/CAPTCHA/判断性步骤时，头部模式 + 远程协助让真人接管
+- **安全门控** — Confirmation Gate 协议：建/删浏览器、登录、提交表单、上传文件都需用户明确批准
+- **数据本地化** — cookie/会话/页面内容全部本地处理，仅验证码图片会上传到辅助 API
+
+## 两层 Skill 架构
+
+1. **Entry Skill**（安装的 SKILL.md）— 仅做触发感知，内容很少
+2. **`get-skills` 运行时** — 每次任务先执行以下命令，返回环境状态 + 动态指令（版本永远匹配安装的 CLI，不会过时）
+
+```bash
+browser-act get-skills core --skill-version 2.0.2
+```
+
+按需渐进加载：`core`（核心工作流）/ `advanced`（代理、profile 导入、隐私模式）/ `main`（版本不匹配时的最新内容）。
+
+## 典型工作循环
+
+```
+Open → state(索引化元素树) → click/input/select → state 确认 → 循环 → Close
+```
+
+## 浏览器模式
+
+Chrome / chrome-direct / stealth privacy / stealth fixed identity（stealth 需要 API key）。
+
+## 适用场景
+
+- JS 渲染页面抓取（替代 WebFetch/curl）
+- 登录流、表单填写、文件上传
+- HAR/XHR/网络响应捕获
+- 多账户并行、被反爬站点
+- Skill Forge：把一次站点探索转成可复用爬虫 skill
+
+## 安装方式
+
+```bash
+uv tool install browser-act-cli --python 3.12
+```
+
+把 skill 从 `https://github.com/browser-act/skills/tree/main/browser-act` 装到 agent。
+兼容 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、Gemini CLI、Windsurf 等。
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+---
+title: Hello JS Reverse Skill（Web 逆向工程）
+type: reference
+tags:
+  - AI agent
+  - skill
+  - JS逆向
+  - 反爬
+  - 加密还原
+  - hello_js_reverse_skill
+created: 2026-08-18
+audience: human + AI
+language: zh-CN
+---
+
+# Hello JS Reverse Skill（Web 逆向工程）
+
+> AI 驱动的 Web 逆向工程 —— 接口签名还原与反爬对抗，覆盖加密还原、混淆分析、动态 Cookie、WASM 逆向、协议对抗全链路。
+
+## 基本信息
+
+| 项目 | 内容 |
+|---|---|
+| 仓库 | https://github.com/WhiteNightShadow/hello_js_reverse_skill |
+| 版本 | v3.3.x |
+| Stars | 约 944 |
+
+## 核心架构
+
+围绕 [`camoufox-reverse` MCP](https://github.com/WhiteNightShadow/camoufox-reverse-mcp)（Camoufox 反检测浏览器，32+ 工具）构建单一工作流：
+
+1. 先用浏览器完成：网络捕获 / 源码定位 / Hook 调试 / 反检测验证
+2. 再落地为 **Node.js 或 Python 纯协议脚本**（浏览器只用于分析验证，不作为最终方案）
+
+## 关键能力
+
+- **加密算法还原** — MD5/AES/DES/RSA/HMAC 等，Node.js（crypto/crypto-js/node-forge）与 Python（hashlib/pycryptodome）双语言路径
+- **混淆还原** — OB 混淆、控制流平坦化、eval 打包、自定义 VM/JSVMP
+- **JSVMP 四板斧** — Hook / 插桩 / 日志 / 源码级插桩，对 RS 5/6、Akamai sensor_data、webmssdk、obfuscator.io 有效
+- **反爬三分法决策** — 签名型(RS/Akamai) / 行为型(TK/JY) / 纯混淆，三类工具路径完全不同，避免"observer effect 破坏签名"
+- **Cookie 归因分析** — `analyze_cookie_sources` 区分 HTTP Set-Cookie 与 JS document.cookie，回答"这个 Cookie 谁写的"
+- **动态 Cookie 逆向** — eval 首包、api 预热、浏览器指纹等机制
+- **WASM 逆向** — 加载、环境补全、导出函数调用
+- **协议层对抗** — TLS 指纹检测、HTTP/2 强制、频率限制
+- **反调试 / 环境检测对抗** — debugger 绕过、webdriver/蜜罐/指纹检测
+
+## 降级优先级（禁止跳级）
+
+```
+纯 crypto 还原 → 最小环境复现 → vm 沙箱执行 JS → TLS 指纹模拟（got-scraping/curl_cffi）→ 才允许浏览器自动化
+```
+
+## JSVMP 双路径决策
+
+| 路径 | 目标 | 方法 | 适用场景 | 典型用时 |
+|---|---|---|---|---|
+| A：算法追踪 | 纯代码还原算法 | 四板斧（Hook/插桩/日志/源码级插桩） | 算法可提取、环境依赖少 | 4-8 小时 |
+| B：环境伪装 | 在 jsdom/vm 运行原始 JSVMP | 环境采集→对比→补丁（markNative 三层防御） | 环境深度绑定、算法不可提取 | 2-4 小时 |
+
+## 场景速查（部分）
+
+| 场景 | 技术点 |
+|---|---|
+| 请求参数签名 | MD5/HMAC/自定义哈希 |
+| 动态 Cookie | eval 首包 / api 预热 / 指纹 Cookie |
+| 响应数据加密 | AES/DES/RC4 解密 |
+| JSVMP 虚拟机保护 | Hook / 插桩 / 日志 / 源码级插桩 |
+| WASM 加密 | 加载 / 环境补全 / 导出函数调用 |
+| TLS 指纹 | Camoufox / curl-impersonate / curl_cffi |
+| 字体反爬 | 字体文件解析 / CMAP 映射 |
+| WebSocket | WS 消息分析 / 协议解析 |
+| 反调试 | debugger 绕过 / 检测对抗 |
+| 反检测站点 | Cloudflare / RS / JY 绕过 |
+
+## 安装方式
+
+1. 对 AI agent 说"安装 hello_js_reverse_skill"（推荐，AI 自动配置）
+2. 手动：克隆仓库到对应 AI 工具（Cursor / Claude Code / Codex）的 skills 目录
+
+> ⚠️ 注意：该 Skill 面向反爬对抗，仅应针对自有或已获授权的平台使用。
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+---
+title: Taste Skill（前端设计 · 反模板化）
+type: reference
+tags:
+  - AI agent
+  - skill
+  - 前端设计
+  - 反模板化
+  - design-taste-frontend
+created: 2026-08-18
+audience: human + AI
+language: zh-CN
+---
+
+# Taste Skill（前端设计 · 反模板化）
+
+> The Anti-Slop Frontend Framework for AI Agents —— 防止 AI 生成千篇一律的模板化前端界面。
+
+## 基本信息
+
+| 项目 | 内容 |
+|---|---|
+| 仓库 | https://github.com/Leonxlnx/taste-skill |
+| 许可证 | MIT |
+| Stars | 约 7.7 万 |
+| 安装名 | `design-taste-frontend`（v2 实验版为默认） |
+| 官网 | https://www.tasteskill.dev |
+
+## 核心机制（v2）
+
+1. **Brief Inference** — 先读懂需求，输出一行 "Design Read" 再动手
+2. **三个旋钮 (Three Dials)** — 所有布局/动效/密度决策由旋钮门控：
+   - `DESIGN_VARIANCE`（1=完美对称 ↔ 10=艺术混乱）
+   - `MOTION_INTENSITY`（1=静态 ↔ 10=电影级/物理动效）
+   - `VISUAL_DENSITY`（1=画廊留白 ↔ 10=仪表盘密集）
+3. **Brief → 设计系统映射** — 按需求套用官方设计系统（Radix/Tailwind v4/Carbon 等），禁止手写山寨 CSS；诚实规则：不要导入系统 token 却覆盖 90%
+4. **AI Tells 禁令** — 禁止 em-dash、章节编号 eyebrow、滚动提示、重复 CTA 等 AI 特征模式
+5. **Pre-flight 检查** — 所有勾选通过才算完成
+
+## 适用范围
+
+- 适用：落地页、作品集、网站改版
+- 不适用：仪表盘、数据表格、多步骤产品 UI
+
+## 相关变体
+
+| 变体 | 安装名 | 说明 |
+|---|---|---|
+| taste-skill（默认） | `design-taste-frontend` | v2 实验版，推荐 |
+| taste-skill-v1 | `design-taste-frontend-v1` | 旧版，行为固定 |
+| gpt-tasteskill | `gpt-taste` | 更激进，面向 GPT/Codex |
+| image-to-code-skill | `image-to-code` | 图片 → 分析 → 实现网站 |
+| redesign-skill | `redesign-design-taste` | 已有代码库改版 |
+| soft / minimalist / brutalist | — | 视觉方向已定时的补充 |
+| imagegen-frontend-web/mobile、brandkit | — | 交付为图片（参考板/品牌包） |
+
+## 安装方式
+
+```bash
+npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill --skill "design-taste-frontend"
+```