Расширение для браузера wearehere сканирует сайты на наличие отслеживания и угроз конфиденциальности.

wearehere — это расширение для браузера, которое сканирует посещаемые вами веб-сайты и оценивает их по поведению в отношении приватности и отслеживания, переворачивая с ног на голову сбор данных, который обычно нацелен на пользователей.
Что оно сканирует
Расширение выполняет десять различных проверок на каждом сайте:
- Куки — сколько их устанавливается, кто их установил, как долго они хранятся
- Сеть — каждый домен, с которым ваш браузер связывается без вашего ведома
- Трекеры — скрытые скрипты от компаний, о которых вы никогда не слышали
- Профилирование — снятие цифрового отпечатка вашего устройства через canvas, WebGL, шрифты
- Давление — тёмные паттерны, созданные, чтобы заставить вас поспешно кликнуть или вызвать чувство вины
- Условия — токсичные пункты, спрятанные в политиках, которые, как они знают, вы не будете читать
- Сохранённые данные — идентификаторы отслеживания, спрятанные там, куда не дотягивается очистка куки
- Наблюдение — скрипты, крадущие ваши вводимые данные в формах до нажатия «Отправить»
- Клики — ссылки, проходящие через отслеживающие редиректы перед загрузкой страницы
- Продажа данных — обнаруженные в вашем сетевом трафике брокеры данных
Технические детали
Расширение весит менее 200 КБ, не использует фреймворки, не зависит от облачных сервисов и не требует учётной записи. Ничто не покидает ваш браузер — оно читает то, что ваш браузер уже знает, и представляет информацию. Результаты имеют цветовую кодировку: зелёный означает чистоту, красный — уходите, а также доступна полная панель управления с доказательствами.
Интеграция с ИИ-агентами
wearehere также поставляется как npm-пакет и работает в паре с barebrowse — сервером MCP, который предоставляет ИИ-агентам реальный браузер. barebrowse позволяет вашему агенту перемещаться, кликать, заполнять формы и делать скриншоты через Claude, ChatGPT или любого совместимого с MCP помощника. С добавлением wearehere ваш агент может провести аудит приватности любого URL перед взаимодействием с ним.
Пример использования: «Оцени этот сайт, прежде чем я зарегистрируюсь». Ваш агент просматривает страницу, запускает десять проверок и возвращает оценку с доказательствами. Если она красная, он не продолжает — обеспечивая осознанное приватностью поведение на уровне агента.
История разработки
Это финал серии weare____ — восьми расширений, каждое из которых приоткрывало свою завесу, а теперь объединённых в одну проверку: wearecooked, wearebaked, weareleaking, wearelinked, wearewatched, weareplayed, wearetosed и wearesilent.
Расширение скоро будет доступно в магазинах расширений Chrome и дополнений Firefox и полностью открыто на GitHub.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Печатная шпаргалка по коду Claude с еженедельными автоматическими обновлениями
Разработчик создал одностраничную печатную шпаргалку для Claude Code с помощью самого Claude, охватывающую сочетания клавиш, слеш-команды, рабочие процессы, систему навыков, память/CLAUDE.md, настройку MCP, флаги CLI и конфигурационные файлы. HTML-файл автоматически обновляется еженедельно через cron job, а новые функции помечаются как 'NEW'.

Разработчик создает генератор шаблонов .NET SaaS с помощью Claude Code и делится инсайтами о рабочем процессе
Разработчик открыл исходный код NETrock, стартового шаблона SaaS на .NET 10 с аутентификацией, ORM и фоновыми задачами, а затем создал для него клиентский генератор с помощью Claude Code. Генератор позволяет пользователям выбирать функции и загружать рабочий .zip-проект, который остается в их браузере.

TechDebtMCP v2.0.0: MCP-сервер для анализа технического долга на 14 языках
TechDebtMCP v2.0.0 — это MCP-сервер, который подключает Claude к вашей кодовой базе для анализа технического долга. После подключения вы можете задавать Claude вопросы о техническом долге, проблемах безопасности и качестве кода.

Claude написал 3000 строк кода вместо импорта pywikibot — кейс об игнорировании существующих библиотек AI-агентами
Разработчик поручил Claude Code (Opus 4.7) исправлять опечатки на вики-сайтах Fandom. Модель написала ~3000 строк Python, перереализовывая pywikibot, mwparserfromhell и правила RETF, вместо того чтобы импортировать их. В статье исследуется, почему так происходит и как двухминутный поиск сократил код до 1259 строк.