La extensión de navegador wearehere escanea sitios en busca de riesgos de rastreo y privacidad.

wearehere es una extensión de navegador que escanea los sitios web que visitas y los puntúa según comportamientos de privacidad y rastreo, invirtiendo las tornas sobre la recopilación de datos que normalmente apunta a los usuarios.
Qué escanea
La extensión realiza diez escaneos diferentes en cada sitio:
- Cookies — cuántas colocan, quién las establece, cuánto duran
- Red — cada dominio con el que tu navegador contacta a tus espaldas
- Rastreadores — scripts ocultos de empresas de las que nunca has oído hablar
- Perfilado — huella digital de tu dispositivo a través de canvas, WebGL, fuentes
- Presión — patrones oscuros diseñados para apresurarte o hacerte sentir culpable al hacer clic
- Términos — cláusulas tóxicas enterradas en políticas que saben que no leerás
- Datos almacenados — IDs de rastreo ocultos donde las limpiezas de cookies no llegan
- Vigilancia — scripts que roban tus entradas de formulario antes de que envíes
- Clics — enlaces que pasan por redirecciones de rastreo antes de llegar a la página
- Venta de datos — corredores de datos detectados en tu tráfico de red
Detalles técnicos
La extensión tiene menos de 200KB, sin frameworks, sin dependencias en la nube y sin necesidad de cuenta. Nada sale de tu navegador — lee lo que tu navegador ya sabe y presenta la información. Los resultados tienen códigos de color: verde significa limpio, rojo significa salir, con un panel completo disponible como evidencia.
Integración con agentes de IA
wearehere también se distribuye como un paquete npm y se combina con barebrowse, un servidor MCP que proporciona a los agentes de IA un navegador real. barebrowse permite que tu agente navegue, haga clic, complete formularios y tome capturas de pantalla a través de Claude, ChatGPT o cualquier asistente compatible con MCP. Con wearehere añadido, tu agente puede auditar la privacidad de cualquier URL antes de interactuar con ella.
Caso de uso de ejemplo: "Evalúa este sitio antes de registrarme." Tu agente navega por la página, ejecuta los diez escaneos y devuelve una puntuación y evidencia. Si es rojo, no procede — permitiendo una navegación consciente de la privacidad a nivel de agente.
Antecedentes de desarrollo
Este es el final de la serie weare____ — ocho extensiones que cada una descorrió una cortina diferente, ahora combinadas en un solo escaneo: wearecooked, wearebaked, weareleaking, wearelinked, wearewatched, weareplayed, wearetosed y wearesilent.
La extensión estará disponible pronto en las tiendas de extensiones de Chrome y complementos de Firefox, y es completamente de código abierto en GitHub.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Ver también

Desarrollador Crea un Port Nativo de tmux para Windows Usando Claude Code Sin Conocer C
Un desarrollador creó tmux-win, un multiplexador nativo para Windows que utiliza Claude Code para manejar la API Win32 y la implementación de conpty, a pesar de no conocer C. La herramienta incluye divisiones verticales/horizontales, sesiones desacoplables y rendimiento nativo sin sobrecarga de máquina virtual.

Claude Hindsight: Herramienta de Observabilidad para Sesiones de Código de Claude
Claude Hindsight es una capa de observabilidad de código abierto para Claude Code que captura llamadas a herramientas, tokens y errores en un panel de control explorable. El creador lo usó para refactorizar un proyecto de código abierto en una sola sesión de 11 horas con 733 llamadas a herramientas y 692.8M tokens de caché.

Construyendo un agente de codificación para contexto de 8k: División planificador/ejecutor, presupuesto de tokens y ejecución paralela
Una explicación detallada de cómo construir un agente de programación CLI diseñado para límites de 8k tokens, utilizando una arquitectura de planificador/ejecutor, presupuesto estricto de tokens y ejecución paralela de tareas.

Google Research presenta TurboQuant para la compresión de modelos de IA.
Google Research ha presentado TurboQuant, un algoritmo de compresión que reduce el tamaño de los modelos de IA sin pérdida de precisión. Aborda la sobrecarga de memoria en la cuantización vectorial y mejora el rendimiento de la caché clave-valor.