uBlockOrigin过滤器对Yandex快递服务页面的影响分析
2025-06-12 09:41:53作者:庞眉杨Will
问题背景
近期有用户反馈在使用uBlockOrigin广告拦截插件时,访问Yandex快递服务页面(https://yandex.ru/courier/lite)会出现白屏问题。该页面是Yandex为小型企业和个体司机提供的快递服务平台,用户点击"免费试用"按钮后页面无法正常加载交互界面。
技术分析
经过开发者社区调查,发现问题源于uBlockOrigin对Yandex统计脚本的拦截。具体表现为:
- 页面核心功能依赖Yandex.Metrika2统计脚本
- uBlockOrigin的默认规则会阻止该脚本加载
- 导致页面JavaScript执行失败,出现白屏现象
解决方案探讨
开发者社区提出了几种解决方案:
1. 完全放行统计脚本
最初提出的解决方案是添加例外规则,完全放行Yandex的统计脚本。但这一方案被否决,因为:
- 会解除对Yandex统计脚本在所有网站的拦截
- 可能导致某些网站出现无限加载问题
- 违背隐私保护原则
2. 使用脚本注入替代方案
更优的解决方案是使用uBlockOrigin的脚本注入功能,针对特定路径进行精确拦截:
yandex.ru/courier/lite##+js(set, window.Ya.Metrika2, noopFunc)
yandex.ru/courier/lite##+js(set, Object.prototype.Metrika2, noopFunc)
yandex.ru/courier/lite##+js(set, window.metrika.reachGoal, noopFunc)
yandex.ru/courier/lite##+js(set, window.metrika.hit, noopFunc)
这些规则会:
- 仅针对快递服务页面路径生效
- 将关键统计函数替换为空操作
- 不影响页面核心功能运行
3. 建议网站方修改实现
开发者建议Yandex应该:
- 将业务逻辑与统计代码分离
- 添加统计脚本加载失败的回退机制
- 避免关键功能依赖第三方脚本
技术建议
对于普通用户:
- 该问题主要影响商业用户,普通用户无需特别处理
- 如需使用该服务,可暂时禁用uBlockOrigin或添加上述自定义规则
对于网站开发者:
- 实现功能时应考虑广告拦截器的影响
- 关键功能不应依赖可能被拦截的第三方脚本
- 建议添加脚本加载失败检测和回退机制
总结
这一问题展示了现代网页开发中隐私保护与功能完整性的平衡挑战。uBlockOrigin作为隐私保护工具,其拦截行为可能导致依赖被拦截资源的页面功能异常。最佳实践是网站开发者应该设计更健壮的前端架构,而用户则可以根据需要灵活调整拦截规则。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219