Tampermonkey脚本:Ethos Ad-Links Bypasser技术解析
脚本概述
Ethos Ad-Links Bypasser是一款基于Tampermonkey/Greasemonkey的用户脚本,专门设计用于绕过多种广告链接服务。该脚本通过调用Ethos API接口,自动解析并跳转绕过广告页面,直接访问目标内容。它支持包括Linkvertise、Sub2Unlock、Rekonise等在内的十余种常见广告链接服务。
核心功能实现
1. URL匹配机制
脚本通过@match指令定义了广泛的URL匹配模式,覆盖了主流广告链接服务的各种变体。匹配规则设计精细,既包含了通用模式如https://linkvertise.com/*/dynamic/?*,也针对特定服务如https://mboost.me/a/*等做了专门适配。同时通过@exclude排除了不需要处理的页面,如登录页、个人资料页等。
2. Ethos API调用
脚本的核心功能依赖于Ethos API服务。当检测到匹配的广告链接时,脚本会向API端点发送当前URL,并接收JSON格式的响应。API响应中包含绕过后的真实链接,脚本验证有效性后会立即进行页面跳转。
fetch('https://ethos-api-temp.onrender.com/api/bypass?link=' + currenturl)
.then(response => response.json())
.then(data => {
if (data.bypassed && ethosurl(data.bypassed)) {
window.location.href = data.bypassed;
}
})
3. 备用处理机制
考虑到API可能返回无效结果,脚本实现了完善的错误处理机制。当检测到无效URL时,会调用uploadtoshzal函数,将内容上传至备用服务进行处理,确保用户最终能够访问目标内容。
技术亮点
-
正则表达式验证:通过精心设计的正则表达式严格验证URL格式,防止恶意跳转或XSS攻击。
-
错误处理链:主API调用失败后自动切换至备用服务,提高服务可用性。
-
精细的URL过滤:通过大量@match和@exclude指令确保脚本只在目标页面运行,避免不必要的资源消耗。
使用场景与限制
该脚本适用于经常遇到广告链接拦截的用户,特别是需要频繁访问被Linkvertise等服务保护的内容时。它能显著提升浏览效率,减少等待时间。
需要注意的是,此类脚本可能违反某些广告链接服务的服务条款。此外,API服务的可用性直接影响脚本效果,用户应关注脚本更新以获取最佳体验。
总结
Ethos Ad-Links Bypasser通过巧妙结合前端脚本与后端API服务,实现了广告链接的高效绕过。其健壮的错误处理机制和精细的URL匹配策略,使其成为处理广告链接问题的实用工具。对于技术爱好者而言,该脚本也展示了Tampermonkey脚本与Web API协同工作的典型模式。
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