更多内容请见： 《爬虫和逆向教程》 - 专栏介绍和目录
下面是一个使用 Playwright 封装的、具备反爬对抗能力的网页爬虫Python函数，返回原始 HTML 内容，并重点隐藏自动化特征，避免被检测为 bot。
该封装已在多个中等反爬网站（如电商、新闻站）验证有效，能绕过大多数基于 navigator.webdriver、chrome 对象、permissions 等的检测。
navigator.webdriver 标志chrome 对象中的自动化属性（如 cdc_）
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ 背景介绍 想用OpenClaw、想在自己工具里集成API，但Token太贵了？不过，各大商家不是都提供了免费的网页版吗？比如doubao、ChatGPT，网页版是不限量还免费的！ 所以这次介绍的工具，就是将网页版的AI转成了兼容OpenAI协议的API。以前也有web2api、chat2apt，不过都不更新了。而这次的WebAI2API非常好用。 使用效果 亲测效果挺好，原理就是：对外提供API接口，接收到请求后默认人工操作去内置浏览器上发送内容，然后将结果再返回给接口。 还提供了一个后端管理系统，可以方便的查看系统状态、管理配置等等。 不只是文字，图片生成也是能实现的。 如果你部署在服务器上，还能远程查看屏幕。 目前支持的AI厂商列表： 网站名称文本生成图片生成视频生成LMArena✅✅🚫Gemini Enterprise Business✅✅✅Nano Banana F
摘要：本文深入探讨了新兴的“AI Skills”概念，它远不止是简单的Prompt技巧，而是一种将最佳实践、团队规范和技术栈封装成可执行文件的结构化工程范式。文章将系统阐述AI Skills如何从前端开发的“辅助工具”升级为“核心生产力”，通过UI组件生成、API客户端编码、智能测试等具体场景，展示其对工作流的颠覆性重构。我们将深入其技术原理，提供可操作的实践路径，并展望在这一范式下，前端开发者如何从“代码劳工”转变为“规则制定者”和“智能工作流架构师”。 关键字：AI Skills、前端开发、工作流重构、低错误率、Prompt工程、元编程 引言：超越ChatGPT，迎接“可编程的智能体” 🚀 如果你还停留在用ChatGPT手动复制粘贴代码片段，偶尔还要为它生成的过时或错误代码“擦屁股”的阶段，那么你正在浪费AI 90%的潜力。前端开发的范式革命已然来临，其核心不再是“会不会用AI”，而是“如何系统化、
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gpt-oss-20b-WEBUI安装失败？这五个点必须检查 你是不是也遇到过这样的情况：镜像已经部署完成，网页推理入口也点开了，但页面一直转圈、报错404、提示“Connection refused”，或者干脆连后台服务都起不来？别急着重装——gpt-oss-20b-WEBUI这类基于vLLM+OpenWebUI的轻量级开源推理镜像，安装失败往往不是模型本身的问题，而是几个关键环节被忽略了。 本文不讲从零编译、不堆参数配置，只聚焦一个目标：帮你快速定位并解决90%以上的部署卡点。我们结合真实部署日志、用户反馈和镜像运行机制，提炼出五个最常被跳过的检查项。它们不炫技、不复杂，但每一条都直击安装失败的核心原因。 1. 显存是否真够用？别被“双卡4090D”误导 镜像文档里写着“双卡4090D（vGPU），微调最低要求48GB显存”，但很多人忽略了这句话的潜台词：这是指vLLM推理时实际可用的显存，不是系统显示的总显存。 vLLM对显存的使用非常“挑剔”。它需要连续的大块显存来加载KV缓存，而GPU在启动过程中会被系统、驱动、X Server甚至NVIDIA Container