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翻墙协议这些年到底进化了多少代？ 如果只算真正围绕突破网络审查发展起来的协议，我觉得应该从 Shadowsocks 开始。 十几年下来，其实一直在解决这几个问题： 怎么加密，怎么隐藏协议特征，怎么对抗主动探测，怎么把烂线路跑快，最后再让代理流量越来越像正常上网。 1. Shadowsocks / SSR：加密和混淆的起点 2012 年左右，Shadowsocks 靠轻量、简单、速度快迅速普及，后来又出现 SSR，在 SS 上继续加入混淆、认证等机制。 这一代先解决加密，再考虑降低流量特征。 随着 DPI 和主动探测越来越强，裸 SS、SSR 逐渐开始吃力。SSR 后来基本退出历史舞台，SS 则继续发展出了 AEAD、Shadowsocks 2022。 2. VMess / V2Ray：进入“套娃时代” 2015 年前后，V2Ray 和 VMess 开始流行。 TCP、WebSocket、HTTP/2、TLS，各种传输方式都可以组合，再配合复杂路由和分流。 自由度极高，代价就是配置越来越复杂，协议层也越来越重。 后来 VLESS 和 XTLS 出现，开始给这一套做减法。 3. Trojan / NaiveProxy：开始研究怎么更像 HTTPS Trojan 直接利用 TLS，把代理流量藏进 HTTPS 连接，当年非常火。 但今天单纯 Trojan 已经不算优先选择。TLS 指纹、连接行为、TLS 套 TLS、包长和时序，都可能留下识别线索。 NaiveProxy 走得更彻底，直接利用 Chromium 网络栈，让 TLS、HTTP/2 等行为尽量接近真实 Chrome 浏览器。 如果特别在意浏览器流量伪装，NaiveProxy 到现在依然很有价值。 4. VLESS + XTLS + REALITY：目前最成熟的一条主线 2020 年以后，VLESS 开始逐渐取代 VMess。 VLESS 自身很轻，主要负责认证和转发，加密、传输、伪装交给其他组件。 XTLS Vision 继续优化性能，后来的 REALITY 又把 TLS 伪装和主动探测防御往前推了一步。 现在最常见的组合之一就是： VLESS + Vision + REALITY。 性能、伪装、部署便利性都比较均衡，目前依然属于第一梯队。 5. ShadowTLS：给其他协议再套一层伪装 ShadowTLS 主要负责 TLS 伪装，常见组合就是： SS + ShadowTLS。 技术思路没问题，对主动探测也有针对性。 但多套一层以后，部署、维护、排障都更麻烦，也会增加额外处理。 现在有 REALITY、AnyTLS 以后，普通用户已经没那么有必要优先折腾这套。 6. Hysteria / TUIC：开始专门解决烂线路 这一代重点解决高延迟、丢包、晚高峰抖动。 于是直接转向 QUIC 和 UDP。 Hysteria 后来进化成 Hysteria 2，TUIC 也继续发展。 TUIC 现在依然能用，但如果二选一，我更倾向 Hysteria 2。 生态更大，客户端支持广，项目也一直保持活跃更新。 Hysteria 2 最大的优势就一句话：专治烂线路。 但缺点也很明显：吃 UDP。 如果 UDP、QUIC 被限制，它的优势就很难发挥。 7. AnyTLS：值得关注的 TCP 新协议 AnyTLS 重点处理 TLS 套 TLS 的流量特征，通过 Padding、分包、连接复用等方式优化。 它走 TCP，对 UDP 环境依赖更小。 现在 sing-box、Mihomo、Shadowrocket、Loon 等生态已经逐渐支持。 线路不错，又想尝试更新一点的 TCP 协议，可以重点关注 AnyTLS。 8. TrustTunnel：更晚出现的新方向 TrustTunnel 尝试把 TCP、UDP、ICMP 等流量放进 HTTP/2 或 HTTP/3，让整个隧道尽量接近正常 Web 流量。 目前生态和长期实战经验还不如 VLESS、Hysteria 2 成熟，先关注就行。 另外还有 Snell、mieru、Juicity 、sudoku 等小众协议。 所以把十几年的翻墙协议压缩一下，其实主要就三条路线： （1）SS → VMess → VLESS → REALITY 解决轻量化、协议特征、主动探测。 （2）Trojan → NaiveProxy → ShadowTLS → AnyTLS → TrustTunnel 研究怎么让代理越来越像正常 HTTPS。 （3）Hysteria → Hysteria 2 专门解决高延迟、高丢包和烂线路性能。 简单总结一下，现在真正值得普通用户重点关注的，其实就几个： VLESS + REALITY：综合首选。 Hysteria 2：线路差、高延迟、丢包时优先。 AnyTLS：TCP 新选择。 NaiveProxy：重视浏览器流量伪装可以选。 线路本身很好，VLESS、AnyTLS、NaiveProxy、Hysteria 2 基本都能跑得舒服。 如果线路差，先试 Hysteria 2。 如果 UDP 被限制，就回到 VLESS + REALITY、AnyTLS、NaiveProxy 这类 TCP 路线。 Trojan 还能用，但新建节点没必要优先考虑。 TUIC 也能用，QUIC 路线目前我更倾向 Hysteria 2。 SS + ShadowTLS 有技术价值，只是现在对普通用户来说有点折腾。 最后一句请记住： 先看线路，再选协议。 好线路，很多协议都能跑。 烂线路，优先试 Hysteria 2。

这里提醒一下国内的翻墙的网友，使用一台“无手机卡、无SIM卡”的手机进行翻墙，而且这部手机只用于翻墙，这部手机不要有其他任何的社交APP，而且不要使用公共WIFI翻墙。 湖南图书馆此次通告中提到“锁定手机号”，主要是因为目前的中国公共Wi-Fi绝大多数采用“短信验证码登录”或“微信/手机号授权绑定”的实名认证机制。但即便拔掉SIM卡、不用手机号，相关部门仍可以通过以下多维度的技术手段进行追踪和关联： 1. 设备硬件标识（MAC地址与IMEI）MAC地址追踪：每一台智能手机的Wi-Fi网卡都有一个全球唯一的物理地址（MAC地址）。当无卡手机连接图书馆Wi-Fi时，路由器会直接记录下该设备的MAC地址。 历史数据关联：虽然现代手机普遍支持“MAC地址随机化”，但如果在连接该公共Wi-Fi前或在认证过程中，手机曾暴露过真实MAC地址，或者该设备曾登录过其他需要实名认证的App（如微信、支付宝、浏览器账号等），系统可以通过大数据和流量特征，将该MAC地址与机主的真实身份强行绑定。 2. 账号登录与应用层溯源（流量特征）翻墙软件（如各类VPN、代理工具）虽然会加密传输的内容，但其连接协议、握手特征、远端服务器IP以及流量突发模式在网关日志中非常明显。 如果在连接图书馆Wi-Fi期间，手机登录了个人的微信、邮箱、社交账号、或网购/浏览器等App，网络后台的数据流会瞬间将“匿名设备”与“实名账号”画上等号。脱离了SIM卡，并不代表脱离了账号体系。 3. 物理空间与公共监控闭环图書館内部普遍密集部署了高清视频监控。结合Wi-Fi捕获的精准连接时间点、座位区域信号强弱（RSSI定位），以及大厅监控画面中读者的面部特征、进出馆时间、借阅记录（如刷读者证、身份证入馆的信息），可以迅速通过“时空合围”锁定当事人的实体面貌和活动轨迹。 在严密的局域网网关审计和公共场所安防体系下，“无手机卡”只能切断运营商蜂窝网络（基站）层面的直接实名关联，无法阻断Wi-Fi局域网层面的设备指纹、应用账号及物理监控的综合溯源。

周五软件分享 - Quarkdown：使用Markdown语法的排版系统 - RsyncUI：远程传输工具rsync的图形界面 - Donut：浏览器的编排器，一键启动浏览器的不同配置 更多软件 #科技爱好者周刊（第351期）#

只是刷刷外网也被罚？90%的人分不清VPN和翻墙 最近在办公室喝茶无聊的时候刷到好几条使用vpn被上门查水表的新闻，其中一条看得我心里咯噔一下，谈谈自己的一点看法，也给刚使用vpn来注册x的的推友一点建议。。 今年3月湖北鄂州一个老哥，在家拿荣耀手机装了Clash翻墙刷TikTok、X，啥出格话没说、坏事没干，最后直接被派出所罚了200块。 这种翻墙被抓的消息每次一出，我身边好多朋友也来问我两件事，刚好今天我就谈谈自己的看法 第一个疑问：为啥身边一堆人偷偷翻墙用了好几年，啥事没有，偏偏就少数人被逮到？ 第二个最容易搞混：VPN和翻墙到底是不是同一个东西？很多人到现在都以为，VPN=翻墙，今天掰开揉碎说清楚。 先说大家最关心的：大部分人翻墙没被抓，真不是法律允许，纯粹是运气好。 我之前也跟朋友聊过这个事，执法机关的重心分得特别清楚，不会一上来就盯着咱们普通老百姓。 最先严查的永远是做翻墙软件、倒卖节点、到处卖账号牟利的那群人，这帮人是整条灰色产业链的源头，抓一个就是重罚，严重的直接刑事立案，网上曝光的大案基本全是这类。 其次才是翻墙之后乱搞事的普通人：跑去外网乱发表不当言论、参与网赌、传播不良内容、引流诈骗，只要你在境外平台有输出行为，后台一溯源精准找到人，处罚来得特别快。 至于我们这种只是刷刷视频、看看资讯，不发言不搞违法勾当的，监管系统流量池太大，不可能逐条筛查每个人，所以大部分人能暂时相安无事。 但这不代表没人管，这次鄂州那个男生就是现成例子，公安会不定时抽检排查，一旦撞上，罚款警告跑不掉，不存在“安安静静刷外网就没事”的豁免说法。千万别抱着侥幸心理，觉得大家都在用就法不责众，运气这东西早晚有耗尽的时候。 再聊很多人搞混的VPN和翻墙，我以前也一直误以为两者是一回事，后来查了法规、弄懂原理才知道完全两码事。 VPN本身就是个中性网络技术，压根不是为了翻墙诞生的。全称虚拟专用网络，说白了就是给网络搭一条加密隧道，保护我们传输的数据不被窃取窥探。 打个很生活化的比方，VPN就像家里的菜刀，工具本身没有对错。 正经能用的场景特别多：在外打工的跨国公司员工，远程连公司内网办公；出门在外连商场、车站公共WiFi，用合规VPN防隐私泄露；还有我们平时玩游戏用的正规加速器、大企业办业务走的跨境专线，全都是合规VPN。 那翻墙又是什么？ 在我理解里，翻墙是一种违规行为，指没经过国家相关部门批准，私自绕开网络管理，去访问境内限制的境外网站 而且翻墙不单单只有私自VPN这一种手段，Clash、代理、Tor这些乱七八糟的工具全都能实现，VPN顶多只是众多工具里的其中一个。 简单捋顺逻辑：VPN是工具，翻墙是行为。菜刀能切菜，也能拿来做坏事；VPN能合法办公加密，也能拿来违规跨境上网，好坏全看使用者的用途。 我专门去了解过国内相关规定，界限划得明明白白：技术不违法，私自绕开监管联网才违法。 企业要是做外贸、跨国业务，有真实需求，能走正规流程申请备案VPN专线 但门槛真的很高，必须是注册公司，做全省业务注册资金最少100万，全国业务要1000万，还要配套完整技术方案，法人三年内不能有电信相关违法记录。 光是“公司主体”这一条，就把咱们普通人直接拦在外头，个人根本没有渠道申请合法跨境VPN。 市面上我们随手能搜到、花钱买节点的各类翻墙工具，全都是没有备案资质的非法信道。哪怕你只是单纯刷短视频，只要连接使用，就违反了网络管理相关规定。 这里还有个容易踩的坑：就算你身边朋友有企业合规VPN，借来刷外网娱乐平台也不行，备案用途仅限办公，超出范围使用一样违规。 最后说几句我的真心话，给所有还在偷偷翻墙的朋友提个醒。 第一，别自我麻痹区分“轻度翻墙”“重度翻墙”。法律不会管你是看动漫还是刷资讯，处罚依据是“未经批准私自国际联网”，鄂州那个男生没发任何违规内容照样罚款，足以说明一切。 第二，私自翻墙不止会被罚款，隐藏风险多到离谱。那些私人搭建的节点、破解软件毫无安全保障，运营者能看到你所有浏览记录、手机里的照片，甚至银行卡信息，不少人因为用不知名翻墙工具被盗号、被勒索。更可怕的是，一旦借着翻墙接触网赌、灰色交易，行政违法直接升级成犯罪，代价根本承担不起。 第三，真有查看海外信息的需求，完全没必要铤而走险。做外贸的走企业合规专线；学生查外文文献可以去学校图书馆、科研机构的授权数据库；普通人想了解国外新闻，国内正规媒体平台都有海外资讯板块，完全能满足日常需求。 总结一下我的看法：VPN只是中立的网络工具，翻墙是实打实的违规行为，两者绝对不能画等号。合法跨境VPN只面向符合条件的企业，咱们普通人不存在合规私自翻墙的途径。 现在网络监测技术越来越完善，基层排查也越来越频繁，暂时没出事不代表永远安全。与其赌运气担惊受怕，不如老老实实遵守网络法规，走正规渠道获取信息，既不会惹上行政处罚，也能保护自己手机里的隐私安全。

Web 4.0 互联网生态：一个会思考、会进化的社会图灵机——人类之灵 这篇文章写成了接近八千字，但是我也不打算拆分了。感谢 @jinniudashu 在架构上的提示，这是一次系统性的初稿，是对 Web 4.0 的第一次结构化表达。留存作为v1.0， 感兴趣的还是要去看英文原文，这里表达不足原文的1/10. 在我看来，Web 4.0 不是新一轮的应用堆叠，而是一次底层逻辑的升级。 过去三十年，互联网解决了连接问题。接下来的三十年，我们需要解决理解问题。 人类用了几十年把地球连成一张网，现在我们要让这张网具备思考和解释的能力。 “社会图灵机”不是一个平台，也不是一种产品。 它是一种新的运行逻辑：语言被结构化，结构能被证明，证明能形成共享的知识。 这是对“互联网能否真正理解自己”这个问题的一次系统回答。 如果说 Web1 让人们能够浏览信息，Web2 让人们能够表达观点，Web3 让人们能够确权资产，那么 Web4 的目标是让系统具备解释力和透明性。 一个政策要能展示它的推理路径，一个市场要能展示它的公平机制，一个模型要能展示它的依据。 一句话可以在多个系统之间传递，并最终附带可验证的回执返回。 互联网从“信息网络”向“理解网络”转变。它不再只是传输数据的工具，而是一个能够记录、学习和改进的系统。虽然它没有自我意识，但可以通过不断的记忆、反馈和知识更新，逐步形成一种稳定的认知结构。 在这个过程中，互联网会成为人类集体智能的延伸，像是一种连接所有人知识与经验的公共思维系统。 它需要一步一步构建：意图 → 逻辑 → 证明 → 学习。 每一次验证过的结果，都是这张认知网络新的节点。 自由金牛的BPS，其实就是这里面的一个闭环体现。这种闭环，可大可小。从一个block (类似一个细胞），到一个组织，再到一个器官。 金牛兄，你是真心有大才的！ 整个逻辑可以概括为一个循环： 理解 → 推理 → 行动 → 验证 → 学习 → 再理解。 我认为，现在多数成熟的商业程序员和架构师都面临一个共同的问题：看不到未来的方向。 他们知道当下的技术范式已经到达瓶颈，继续沿用旧的模式意义不大；但新的 AI 应用场景又尚未跑通，顶级模型公司的岗位也触及不到。 结果就是，很多人陷入一种“开发空窗期”——手上有技术，却找不到清晰的落点。 对于新的范式、用户真正的需求、以及整个生态可能的发展路径，都感到模糊和不确定。 以下是我对未来范式的猜测和理解： 社会图灵机的运作循环 社会图灵机（Social Turing Machine）是一个以“理解”为核心的认知网络。 它的基本目标是：让机器能够理解人类的意图、验证执行过程、并在反馈中持续学习。 整个系统的运作遵循一个闭环循环：意图 → 结构化 → 执行 → 验证 → 学习 → 再次意图。 1. 用户输入：人类意图的起点 一切从人类输入自然语言开始。 当一个用户用自然语言提出请求、指令或声明（例如“请在明天发货30件产品给A公司”），这本质上是一种意图（Intent）。 在传统互联网中，系统只能识别关键词或命令； 而在社会图灵机中，这种自然语言会被理解为一个可以进一步结构化并验证的认知对象。 2. 语义解析：语言被结构化为可计算的意图 用户的自然语言会被送入系统的语义层（Semantic Layer）。 这部分由语言模型、语义解析器和知识本体（Ontology）共同组成。 系统会将模糊的自然语言转化为一种结构化中间表示（Intent IR）， 明确包括： 行动目标（做什么） 条件约束（在什么情况下执行） 参与对象（谁执行，谁受影响） 输出期望（结果是什么） 例如： “请在明天发货30件产品给A公司”经过语义解析后会被转译成： action: ship object: Product_A quantity: 30 destination: Company_A condition: date == tomorrow 这一步让语言从模糊转向明确，成为机器可理解的结构。 3. 意图确认与验证：系统判断“是否理解正确” 解析完语义后，系统不会直接执行，而是进入验证阶段。 这一阶段由“语义运行时（Semantic Runtime）”协调完成。 运行时会做三件事： 意图校验：通过逻辑检查和上下文比对，确认系统是否真正理解了用户的意思； 约束对齐：确认该意图是否符合既有规则（例如法律、合同、策略等）； 权限验证：确认用户是否有权触发对应的行为。 在这一步，AI 不只是“猜测”，而是通过结构化规则进行可追踪的验证。 验证通过后，意图才被编译为可执行逻辑。 4. 执行层：将逻辑变成行动 验证后的意图进入 协议层（Protocol Layer） 执行。 这里的核心是：每一次执行都可被验证。 执行方式包括： 调用智能合约（自动执行规则）； 启动外部系统接口（如支付、物流、审计等）； 或由人工/AI 代理执行具体任务。 所有执行行为都会被记录在一个分布式账本或验证网络中， 并生成相应的状态变化（state change）。 在传统系统中，执行结果往往是“黑箱”的； 而在社会图灵机中，每一个动作的发生条件、逻辑路径和结果都可以被复现。 5. 生成证明：从执行到可验证结果 当执行完成后，系统会自动生成一份执行证明（Proof Object）。 这份证明说明： 谁发起了行动； 在什么条件下执行； 执行逻辑是否符合意图； 结果是否正确。 这种证明可以采用多种技术形式：数字签名、零知识证明、审计日志、语义验证报告等。 在这一层，信任不再依赖人工仲裁，而是通过可计算的逻辑与证据链建立。 6. 学习与记忆：结果反哺系统 执行完成、证明生成后，所有过程数据会被送回系统的学习层（Learning Layer）。 系统会： 更新语义模型，改善未来对类似意图的理解； 扩展知识图谱，让机器掌握新的规则或模式； 记录验证路径，为后续任务提供参考。 这一步就像人类的“记忆形成”， 让整个网络在每一次执行中积累认知经验。 7. 形成闭环：从反馈到再理解 一旦系统更新完毕，它的“语义模型”和“规则体系”会自动反映新的理解结果。 下一个用户输入或下一次意图请求时，系统就能更快、更精准地识别、验证与执行。 至此，整个循环闭合： 意图（Intent） → 结构化（Structure） → 执行（Execution） → 证明（Proof） → 学习（Learning） → 新意图（New Intent） 每完成一次循环，系统就多理解一点世界。 这意味着： 它不只是自动化系统，而是具备累积性理解的认知网络； 它的“知识”不是编程输入的，而是从交互中演化出来的。 社会图灵机因此被视为一种认知级的操作系统。 它的独特之处在于： 语言不是指令，而是输入； 规则不是约束，而是解释机制； 执行不是终点，而是验证与学习的起点。 这个循环一旦持续运行，互联网将从“信息网络”演化为“理解网络”。 机器不再只是执行人类的命令，而是能理解、证明并共同进化。 The Social Turing Machine: When the Web Learns to Think

Cloudflare 11月13日把 Kitesurf 开源了，Apache 2.0，这是它8月推出的专给 AI 智能体用的浏览器，整个跑在 Workers 上，背后没有 Chromium 进程，也没有容器。 浏览器该干的它都干，解析 HTML、套 CSS、执行页面里的 JavaScript、截图，对外说 Chrome DevTools 协议，Puppeteer 这类客户端直接能连。 零件是几个现成的开源项目拼起来的： 1. Blitz 管 HTML 解析、DOM、排版和绘制 2. Stylo 管 CSS 解析和样式计算 3. JavaScript 优先放进 Dynamic Workers 跑，跑不了才退到 Boa，在 WebAssembly 里执行 4. Linebender 管文字排版和 2D 图形，Krilla 出 PDF 省掉的是只有人才用得上的东西，标签页、主题、扩展、像素级还原，换来的账 Cloudflare 8月公布过，截图一次 CPU 380毫秒，Chromium 热池要1,173毫秒，内存57.8MiB 对271MiB，抓 HTML 内存39.4MiB 对273.7MiB。 代价是慢，截图总耗时1,148毫秒，Chromium 是637毫秒。 官方点名能正常渲染的是 TodoMVC、维基百科、Hacker News、Cloudflare 博客和大部分 Cloudflare 后台，复杂页面还在追，9月时网页平台测试已经过了73万多项子测试。 本地跑是 clone 下来 pnpm install、pnpm run dev，第一次要编译 Rust 内核，得等一会儿，部署到自己账号上要开 Workers 付费计划，因为它用 Dynamic Workers 给每个页面单独起一个隔离的 Worker。 Cloudflare 说 Kitesurf 只用了所有客户都能用的公开 Workers 功能和接口，没有任何内部特权。

11月14日，谷歌 Chrome 团队开源 Modern Web Guidance：一套把网页平台最佳实践注入编码智能体的技能包与命令行工具，让 Claude Code、Codex 等智能体告别过时写法、优先采用现代浏览器 API。 项目登上当日 GitHub 热榜第二，单日新增约 1900 星，总星数约 5600，距仓库创建仅数日。 谷歌 11月8日 的评测显示，接入该指南后，Codex 任务通过率从 54% 提升到 82%，Claude Code 从 57% 提升到 88%。 评测样本覆盖表单、绘图、媒体等真实前端场景，智能体输出与现代 Web 平台的契合度明显改善。 官方把资深前端工程师的经验直接固化成开源标准件，等于从源头矫正智能体的写码习惯。 对正被智能体代码质量困扰的开发者来说，这类喂给智能体的官方指南，正在成为新的标配。

这周 GitHub 上涨星最猛的 AI 仓库，前十都在这了👇： 1. security-audit-skill 可以把代码安全排查分几步交给 AI agent。查出的问题都会先核实，再交给你。 2. astryx 把界面设计组件整合在一起的开源基础库，能按自己的想法改，AI agent 也能直接用。 3. Agent Skills（anthropics） 一套公开的组件，用来让 AI agent 学会新的操作步骤，需要的能力可以往后加。 4. agent-browser 把浏览器操作交给 AI agent 来做的工具，打开页面、输入、点击都能替你完成。 5. graphify 程序和资料会变成一张能顺着关系查的地图，AI agent 可以问哪里有什么。 6. claude-mem 能把和 AI agent 的交流记下来，带到下一次对话里，接着上次记住的内容继续聊。 7. Claude-Code-Game-Studios 能把 Claude Code 整套变成一个游戏开发团队，不同分工的 agent 一起往下做。 8. herdr 给写代码的 AI agent 用的运行环境。连接断了，正在干活的终端也不会消失，再连回去还是原来的布局。 9. gstack 可以直接用上 Garry Tan 那套 Claude Code 配置。从经营到质检，各角色要用的工具都齐了。 10. claude-quickstarts 用 Claude 做应用时能马上上手的示例合集，从能跑的模板开始试，再慢慢改成自己的。

Cloudflare 开源了 Kitesurf，一个专门为 AI Agent 设计的浏览器 这个项目完全不依赖 Chromium，也不需要启动传统的浏览器容器，直接运行在 Cloudflare Workers 上 它支持 HTML 解析、JavaScript 执行、页面截图，甚至兼容部分 CDP 接口，可以接入 Puppeteer Cloudflare 的思路很简单，AI Agent 需要的是读取和操作网页，很多时候根本没必要启动一个完整的 Chrome 但是有一个很有意思的地方 我们平时访问网站，应该经常会遇到 Cloudflare 的人机验证吧？ 现在，Cloudflare 自己开始给 Agent 造浏览器了，这不是盾和矛的关系嘛？ 其实，Kitesurf 的官方文档明确提到，目前无法完成某些依赖真实 TLS 指纹的机器人验证 也就是说，Cloudflare 自己开发的 AI 浏览器，也可能被自家的人机验证拦在门外 Cloudflare 并没有给自己的浏览器开后门，它已经提供了针对 AI Agent 的访问策略，网站可以自己决定允许哪些 Agent 访问 Cloudflare 现在还在推动 Web Bot Auth，让 Agent 可以证明自己的身份，而不必再假装自己是一个真人 以后不仅人要证明自己不是 Bot，Bot 也得开始证明自己是谁了 😂 项目开源地址：