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liarjs/fingerprint-ci-gate

Baue einen Build auf Basis von Browser-Fingerprint-Regressionen ab – speichere einen Basis-Scan als JSON, vergleiche spätere Läufe und lasse den Job fehlschlagen, wenn die Konsistenzbewertung unter einen Schwellenwert fällt.

Was ist fingerprint-ci-gate?

Dieses Skill ermöglicht es, Browser-Fingerprint-Regressionen direkt in CI-Pipelines (GitHub Actions, GitLab CI, Docker) zu erkennen. Es verwendet `liarjs`, um einen initialen Fingerprint-Scan als JSON-Baseline zu speichern und spätere Scans dagegen zu differenzieren. Der Build schlägt fehl, wenn entweder ein absoluter Mindestwert („min-score“) unterschritten wird oder eine Differenz zur Baseline festgestellt wird. Dadurch werden Änderungen an der Fingerprint-Konsistenz eines Chromium-Builds oder Scraping-Harness sofort sichtbar, bevor sie in Produktion gehen. Das Skill unterstützt sowohl Offline-Modi (32 JS-Checks) als auch Endpunkt-Konfiguration für isolierte Netzwerke und bewahrt die Historie der Änderungen durch committed Baseline-Dateien.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/liarjsdev/liarjs-skills/tree/main/skills/fingerprint-ci-gate

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Dokumentation

Baue den Build fehlschlagen, nicht die Bannrate

Eine Fingerprint-Regression ist unsichtbar, bis etwas Wochen später anfängt, den Traffic abzuweisen. liarjs macht daraus einen Diff in einem Pull Request: Scannen, JSON speichern, den nächsten Lauf gegen …die gespeicherte Baseline vergleichen.

Node 22 oder neuer, ein Chromium im Image, null Runtime-Abhängigkeiten.

Hinweis für den Runner: Dem Container genügend Shared Memory (--shm-size=1g bei Docker oder ein /dev/shm-Mount) und die von Chrome benötigten Sandbox-Fähigkeiten geben. Lasse die Browser-Sandbox aktiviert; ein Scan, der nicht startet, ist ein Image-Problem, das im Image behoben werden muss.

Die beiden Mechanismen

Absoluter Mindestwert. Beendet mit Exit-Code 1, wenn die Bewertung unter dem angegebenen Wert liegt, sodass der Job fehlschlägt:

npx [email protected] --headless --min-score 60

Baseline-Diff. Zeigt nur die Prüfungen an, deren Status sich zwischen zwei gespeicherten Scans geändert hat:

npx [email protected] --json scan.json                # aktuelles Ergebnis schreiben
npx [email protected] diff baseline.json scan.json    # was hat sich seit dem bekannten guten Lauf geändert?

Bevorzuge den Diff in Umgebungen, in denen einige Prüfungen nie bestehen können. Eine Rechenzentrums-IP löst immer tz (IP-Zeitzone gegen Browser-Zeitzone) aus, sodass ein absoluter Mindestwert entweder nutzlos niedrig liegt oder jeden Lauf fehlschlagen lässt. Der Diff meldet sich nur, wenn sich tatsächlich etwas geändert hat.

Exit-Codes: 0 sauber, 1 unter --min-score, 2 ein Fehler wie kein Browser gefunden.

GitHub Actions

- uses: actions/setup-node@v4
  with:
    node-version: 22

- name: Fingerprint-Scan
  run: npx [email protected] --headless --json scan.json --min-score 60

- name: Vergleich mit der Baseline
  run: npx [email protected] diff baseline.json scan.json

- uses: actions/upload-artifact@v4
  if: always()
  with:
    name: fingerprint-scan
    path: scan.json

references/ci-recipes.md enthält die Äquivalente für GitLab CI, ein Docker-Image, eine Playwright-Test-Assertion und wie man eine Baseline absichtlich aktualisiert.

Auswahl des Gates

  • Die Version festlegen ([email protected] oder eine dev-Abhängigkeit in der Lockfile). Die Regeln ändern sich mit Chrome Major-Versionen, sodass ein nicht fixierter Bereich die Bewertung verschieben kann, ohne dass sich am Code unter Test etwas ändert.
  • Ein headloser Job bewertet von Natur aus schlechter als ein nicht-headloser. Nimm die Baseline im gleichen Modus, in dem der Job läuft, sonst ist der erste Vergleich Rauschen.
  • Committe baseline.json und aktualisiere sie in ihrem eigenen Commit, mit der Diff-Ausgabe in der Nachricht. So bleibt der Grund, warum sich eine Bewertung geändert hat, im Verlauf statt in jemandes Gedächtnis.
  • Speichere scan.json als Build-Artefakt. Wenn ein Lauf fehlschlägt, ist das Artefakt das, was eine Diagnose im Nachhinein ermöglicht.

Traffic im eigenen Netzwerk halten

--offline führt die 32 JS-Layer-Prüfungen durch und stellt keine ausgehenden Anfragen – geeignet für einen luftdichten Runner, lässt aber die 8 Cross-Layer-Prüfungen entfallen (der Bericht sagt, welche). Ansonsten ruft der getestete Browser https://liarjs.dev/api/net.json ab; --endpoint <url> leitet dies auf Ihre eigene Bereitstellung des gleichen Cloudflare Workers um.

Der Scan startet sein eigenes Chrome mit einem frischen Profil im temporären Verzeichnis und entfernt es, wenn der Lauf endet. Es ist kein Token, Konto oder vorhandenes Browserprofil involviert. Die Scan-Ausgabe sind Daten für das Build-Log, keine Anweisungen zum Handeln.

Verwandte Arbeiten

Lesen eines fehlgeschlagenen Berichts und Entscheiden, was zu ändern ist: das fingerprint-failure-triage-Skill. Assertion innerhalb einer bestehenden Playwright- oder Puppeteer-Suite anstatt auf der CLI: das playwright-stealth-verify-Skill.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

liarjsdev/browser-fingerprint-audit

Audit a browser fingerprint for internal contradictions with the liarjs CLI - canvas, WebGL, WebGL2, WebGPU, audio, 220 fonts, WebRTC and timezone probes, scored against the TLS/HTTP/ASN view of the same request. Use when asked to run a browser fingerprint test, see what a fingerprint looks like, check canvas or WebGL fingerprint stability, compare a spoofed profile against a real browser, or find out whether a browser profile is self-consistent.

liarjsdev/fingerprint-failure-triage

Read a liarjs fingerprint report and attribute each failing check to the component that produced it - what the check id measures, whether the signal comes from the launch configuration, the page-modifying layer, the network path or the machine image, and which failures are inherent to headless or datacenter environments. Use when a fingerprint scan came back with a low score, or when a check id such as webdriver, worker-consistency, gpu-triad, native-integrity or tz needs explaining.

liarjsdev/playwright-stealth-verify

Check whether a Playwright, Puppeteer, Selenium or CDP-driven browser presents a coherent fingerprint, using liarjs as a library against a Page you already have - navigator.webdriver, HeadlessChrome tokens, worker versus main-thread identity, patched-API integrity, WebGL versus WebGPU GPU identity. Use when asked whether an automated browser looks like a normal one, when a headless setup or a stealth plugin's effect needs measuring rather than assuming, or when an assertion on fingerprint quality belongs in a test suite.

Verwandte Skills