FlowPilot、大量ニューラルネットワーク登録ルーティンを合理化されたアセンブリラインに変換

ChatGPTやGrok用に自作のアカウントプールを構築したことのある人なら、この苦労は知っているはずです。まず、何十ものメールアドレスを生成し、それぞれのメールで確認コードをキャッチし、キャプチャを突破し、電話番号を入力し、OAuth確認をクリックし、セッショントークンをコピーする必要があります。10個目のアカウントになると、このルーティンがあなたを消耗し始め、50個目になると続ける気力が完全に失われます。

FlowPilotプロジェクトは、こうしたチェーンの自動化課題を解決します。十数もの開いたタブやスクリプトの混沌を、明確なChromeブラウザのサイドバーに変換します。

FlowPilotできること

FlowPilotはJavaScriptで書かれたChromeサイドバー拡張機能です。プロジェクト作者は明確にしています：これは使い捨てのクリッカーのコレクションではなく、登録、検証、サードパーティゲートウェイへのアクセスの転送を自動化する完全なシステムです。

このツールはアカウントのライフサイクル全体を処理します。メールエイリアスの生成、ワンタイムコードの受信箱からの取得、OAuth確認ページの通過、結果として得られるデータの保存が可能です。

サポートされているサービスとシナリオ：

• OpenAI（ChatGPT）— OAuth転送とPlusアカウント処理付き。
• xAIのGrok — SSOトークンのwebchat2api、grok2api、SUB2APIサービスへのエクスポート付き。
• Kiro — Builder IDの作成とkiro.rsへのデータアップロード付き。

メール受信箱とキャプチャの操作

登録の自動化における主なボトルネックは、確認メールの受信です。FlowPilotはメール生成と監視のためにいくつかのアプローチを使用しています。

アドレス作成には、Cloudflare、DuckDuckGo、Gmail、29▢25サービスからのエイリアスジェネレーターを使用します。受信メールの読み取りには、拡張機能がWebインターフェースをポーリングしたり、メールプロバイダーのAPIに直接クエリを送信したり、ローカルヘルパープロセスを介してデータを取得したりできます。

サポートされているメールサービスのリストには、Hotmail、QQ Mail、163 Mail、Inbucket、およびその他のいくつかの専門サービスが含まれています。電話番号については、SMS受信プラットフォームとの統合がサポートされており、拡張機能は受信メッセージからコードを取得して、必要なフォームフィールドに挿入します。

ワークフローの仕組み

拡張機能内のロジックは отдельные шагиに分割されています。シナリオは2つのモードで実行できます。

ステップバイステップモードでは、パネルインターフェース内のボタンを自分で押して、各ステージを制御します。自動モードでは、拡張機能が最初から最後までのチェーン全体を実行し、コードを自分で取得し、トークンをターゲットサーバーに送信します。

セキュリティシステムがクリック頻度が高すぎるためにリクエストをブロックするのを防ぐため、FlowPilotにはアクション間の設定可能な遅延があります。デフォルトでは2秒に設定されています。これにより、ページがスクリプトを読み込む時間が確保され、行動要因でのBANリスクが軽減されます。

すべての実行結果は、ヘルパーNodeスクリプトを介してローカルファイルに書き込まれます。ネットワークエラーやキャプチャによりプロセスが中断された場合、登録は停止した場所から再開できます。

クイックスタート

インストールは、圧縮されていないChrome拡張機能の標準手順に従います：

1. GitHubからリポジトリをクローンします。
2. ページに移動して開発者モードを有効にします。
3. 「圧縮されていない拡張機能を読み込む」をクリックし、プロジェクトフォルダを指定します。
4. Chromeサイドバーを開き、目的のシナリオ」を選択します。

数十のアカウントで一括実行する前に、数個のアカウントを手動でテストすることをお勧めします。これにより、メールサービスAPIが遅延なく応答し、プロキシが安定して動作していることを確認できます。

誰がこのプロジェクト役立つ

FlowPilotは、LLMを操作するための独自のAPIアグリゲーターを構築している開発者や、分離されたプロファイルでニューラルネットワークをテストしている研究者にとって役立ちます。

コードはMITライセンスの下で配布されています。リポジトリ内のドキュメントは中国語で書かれていますが、コードのファイル構造とステップ実行パターンは достаточно clearで、30分で理解できます。