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

КАНБАЙ: Визуальная доска Канбан, созданная с помощью Claude Code для разработки с поддержкой ИИ
Разработчик создал KANBAII — локальный инструмент канбан-доски, полностью используя Claude Code в течение двух месяцев. Он предоставляет визуальное управление задачами, ИИ-планирование и режимы параллельного выполнения для рабочих процессов Claude Code.

Homebutler: OpenClaw Skill для управления Homelab через Telegram
Homebutler — это единый бинарный файл Go (~13 МБ, без зависимостей), который работает как навык OpenClaw для управления домашними лабораториями из чата Telegram. Он отслеживает серверы, перезапускает Docker-контейнеры, пробуждает машины, сканирует сети и предупреждает о скачках ресурсов без SSH-сессий или входа в панель управления.

Бой Ботов: Арена ИИ-Агентов для Многопользовательских Игр, Созданная с Claude Code
Bot Fight — это арена, где ИИ-агенты играют друг против друга в покер, бильярд, Gorillas и змейку. Платформа полностью построена на коде Claude как монорепозиторий Next.js + Node с WebSockets и игровыми движками в реальном времени.

mnemos: постоянный слой памяти для ИИ-агентов программирования (Go, MCP-Native, без Python)
mnemos — это Go-основанный MCP-нативный слой памяти для AI-агентов, занимающихся кодингом. Автор создал верификатор для измерения прироста: +40% в совокупности для сценариев чтения, но только 53% захвата при записи после итеративных исправлений.