TabulaBili-Plus – 让 B 站暂时忘记你是谁[Chrome]

这是一个让 B 站首页重新回到“新用户热门推荐”模式的浏览器扩展。
安装之后,首页不再根据你的观看习惯、兴趣偏好来推荐内容,而是直接显示当前热门视频,用来摆脱个性化推荐算法。@Appinn

TabulaBili-Plus – 让 B 站暂时忘记你是谁[Chrome] 1

来自发现频道,tjsky 同学的自荐:https://meta.appinn.net/t/topic/85526

TabulaBili-Plus:让 B 站个性化推荐算法“彻底失忆”的 Chrome 扩展

通过在拉取B站首页时,禁止浏览器向上游推荐接口传递 Cookie,从而强制让推荐算法按照 未登录的新访客,遵循热度算法(而不是个性化推荐算法)返回首页推荐。

简单易用,安装后从扩展栏打开纯净方可模式即可:

  • 开启 (ACTIVE):开启纯净访客模式,立即屏蔽个性化推荐。
  • 关闭 (OFF):瞬间恢复原版 B 站个性化推荐。
TabulaBili-Plus – 让 B 站暂时忘记你是谁[Chrome] 2
TabulaBili-Plus – 让 B 站暂时忘记你是谁[Chrome] 3

主要区别

对比项原本的 B 站首页使用 TabulaBili-Plus 后
推荐方式根据你的观看习惯推荐按全站热门内容推荐
系统是否认识你认识你的账号和喜好把你当成第一次访问的新用户
首页内容“猜你喜欢”越来越明显更像早期互联网的热门广场
视频类型会不断收窄到固定兴趣内容更杂、更随机
信息来源容易反复刷到同类内容更容易看到圈外内容
使用久了之后推荐会越来越“懂你”每次刷新都像重新开始
是否影响登录不影响不影响
是否影响画质 / 大会员不影响不影响
是否影响点赞收藏历史不影响不影响
推荐页氛围个性化、精准推送热门流、公共广场
适合谁想持续刷兴趣内容的人想摆脱信息茧房的人

常见问题

Q1:看久了之后,还会受算法影响吗?

完全不会。 因为扩展在底层移除了推荐接口的整个 Cookie 请求头,无论你在本地看多久、存了多少追踪指纹,后端推荐算法在处理 feed 请求时都无法读取cookies。对算法而言,你每一次刷新首页,都是一次全新访问。

Q2:会影响我的历史播放记录和点赞收藏吗?

没有任何影响。 扩展只处理首页推荐流的请求,你在播放页的观看进度、一键三连、稍后再看等行为都会正常保存在你的 B 站账号下。

Q3:为什么不采用前端拦截 Fetch/Ajax 的方式?

前端拦截需要向每个页面注入 JavaScript 脚本,不仅会增加页面加载开销,还容易与 B 站复杂的 Wbi 签名算法冲突。采用底层的 DNR 规则既无需维护前端脚本,又具备极高的运行效率和稳定性。

Q4:抹除整个 cookies 是否有什么隐患

目前 B 站的 Feed 接口,没有基于 Cookie 的防火墙(WAF)校验令牌,不会报错,但把 Cookie 全干掉会触及 B 站本身防火墙(WAF)对不登录访客基于 IP 的更严格请求速率限制。所以不要狂刷首页,刷太快会 429 的。
一句未雨绸缪的提示:虽然目前一切正常,但万一未来B站改版而你的 B 站首页异常了,请尝试关闭扩展看看。

Q5:对比原项目我改了什么

  1. 修改判定标签页是否是 B 站页面的逻辑,不会被含有关键词的非 B 站网页(比如在涉及 B 站的 Google 搜索结果页)触发网页自动刷新。
  2. 改了扩展弹出页的排版,界面会更美观一点。
  3. 在可能的情况下,启用/关闭纯净模式时不再使用整页刷新,改为局部刷新增强用户体验。
  4. 改了扩展名字和图标,因为原作者不打算上架扩展市场,我正好有开发者账号可以上架,但根据谷歌的审核机制,二开的扩展最好不要和上游项目同名。
  5. 自动【换一换】解决下边Q6提到的问题。

获取

技术原理请前往发现频道,在 GitHub 开源,以及已上架:


原文:https://www.appinn.com/tabulabili-plus/

这篇文章对你有帮助吗?

社区回复

  1. Avatar for LRJ LRJ says:

    会上架商店不

  2. 虽然说按 MIT 协议,我直接替他上架扩展是合规的。
    但是把,我对项目的修改没那么大,直接替原作者上架有点不太好吧。

    我先去问问原作者的意见,如果原作者确实不打算自己上架的话,那我再上架吧。

  3. piliplus登录的时候会询问用自己ID身份登录还是用零ID身份登录,是不是也是类似的效果?

  4. 是的,效果其实一样的,
    这样等于是只对首页推荐流做零ID身份登录,其他部分还是走自己ID身份登录。

  5. 感觉差别不大,难道是我平时看的和热门推荐重合度太高了,要是有纯随机的推荐就好了

继续讨论: meta.appinn.net

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