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通过 Xcode simulator 启动一个模拟器,再加上苹果自家的 UI 测试框架 XTest,走 Accessibility API 读取 App 界面的元素树(按钮/文本框/文本内容),并模拟点击、输入、滚动,这样就可以安全地拿到很多被限制的内容了,例如微信/小红书等内容读取。 之前爬取 Linkedin 内容的时候,被平台检测到,还发出了警告,想到了这个安全的操作,让 AI Agent 尝试了下,确实可行。 iOS Simulator 里跑的是真 Safari / App,发出去的每个请求都带着合法 User-Agent、TLS 指纹,服务端看到的就一普通 iPhone 用户在刷 feed。因此技术上几乎无痕😄

44,724 次观看 • 4 个月前 •via X (Twitter)

20 条评论

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BeWords4 个月前

这个项目是可以在模拟器跑app ,不过当时测试多领国正常,跑tg这种项目会闪退

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HAI Labs(人本智能实验室)4 个月前

有人发布了一个完全越狱、开源、预构建的 iOS 26 虚拟机 仓库: 这个可以试试

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峰4 个月前

模拟器装不了app,走网页跟playwright连chrome操作比有啥优势

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bkbkbk4 个月前

iOS Simulator 是 x86/arm64 模拟器架构(simulator slice),而 App Store 下载的 IPA 是 iOS device slice(真机 arm64)。两者二进制不兼容,所以你没法把微信、小红书这种 App Store 安装的应用直接拖进 Simulator 跑。

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安叫兽|Bird🕊️ 🔶 BNB4 个月前

感觉最麻烦的还是风控和登录态

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Adel Bucetta4 个月前

the reason most dev tools don't talk about this is that it's not code you're writing, but a new way to think about app interactions. ai and automation are just better at rethinking how we test, not just doing more tests

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device|技术人转 AI 产品4 个月前

这个方向很有意思,本质上是在把人的操作界面变成 AI 可用的上下文入口。 我最近做 SocialDataX 也有类似感受:AI 工作流真正卡住的,往往不是 Agent,而是稳定、可复用的数据进入方式。

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LoongXi4 个月前

这个Token花费如何?

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Lupin Lin4 个月前

这个思路好猛 Xcode simulator + Accessibility API 确实是目前最稳的方案了 服务端看到的就是普通iPhone用户

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StevenEvans4 个月前

其实就是ax tree 不解决问题,大部分反爬是服务器端的

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CryptoClaw4 个月前

卧槽这思路有点东西,LinkedIn 的 detection 确实烦,模拟器跑真 Safari 算是终极解法了

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Kenny Kwok4 个月前

牛B,我准备试试

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星妙妙4 个月前

获取元素树这个方案,还是有局限。我现在开发的Agent是用纯视觉方案。

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qaq4 个月前

能拦截网络请求吗

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SectoJoy4 个月前

也只能在浏览器里跑吧,不能安装这些APP,倒是也有用。

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Kleon4 个月前

Accessibility API读元素树这个思路比截图OCR靠谱太多。我们做browser自动化也踩过这个坑——截图+视觉识别延迟高且不稳定,直接读DOM元素树才是正路。Xcode simulator+XTest给CC提供了structured input,模型处理结构化数据的准确度比处理截图高一个量级

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BlanPlan4 个月前

期待你测试一下小红书

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Sanvi4 个月前

目前我用maestro跑,但是实在不好用

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CanDoItAgain4 个月前

iOS 模拟器不能装app

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steven4 个月前

安卓simulator的adb 操作不是更成熟?

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看我作为一个 AI 博主是如何用飞书 + 【可联网的】DeepSeek R1 搭建简单自动化工作流提升工作效率的 作为一个 AI 博主,日常一大部分工作是阅读和分享各种海外的AI资讯,这就少不了要翻译各种英文文章。之前我很多操作是手动的,比如复制粘贴文章到 Markdown 编辑器,然后从编辑器复制到 DeepSeek R1 或者 ChatGPT 去翻译,再改写后发布。 之前看 orange ai 分享的飞书多维表格接入 DeepSeek R1 的教程,【加上这周飞书的AI直播】,按照我自己的场景定制了几个工作流,最开始只是简单的文本翻译,后来发现也能用支持从图片提取文字,那意味着我可以直接先把图片转成文字,再基于翻译好的文本用 DeepSeek R1 翻译。简单设置后就成功了。 再后来我甚至更进一步,直接从 URL 抓取内容,然后借助 DeepSeek R1 翻译,最后甚至还可以把翻译后的文章用各种不同的文章风格改写,使用的时候只要输入 URL 就可以自动生成一篇高质量的文章,是真的很方便。 具体来说,就是飞书在添加字段的时候,可以选 ShortCuts(中文可能对应的是“快捷方式”),然后从快捷方式中选择各种不同的工具,比如说 AI 抓取、DeepSeek R1、图片 OCR、图片生成、抠图等等,并且你可以设置某个字段的内容为输入,以及自定义提示词。 就像我前面自动从 URL 生成文章的流程,主要有这样几个字段: - URL:输入 URL - 原始网页内容(AI Web Link Reader):从输入的 URL 中提取标题、内容为 Markdown 文本 - 翻译为中文(DeepSeek R1):将抓取后的 Markdown 文本翻译为中文 - 翻译为中文 - 输出结果:DeepSeek R1 的输出结果 - 风格改写(DeepSeek R1):将翻译后的内容用指定的风格改写,阅读起来更自然 - 风格改写 - 输出结果:DeepSeek R1 的输出结果 除了上面的 URL 生成文章外,里面还包含了几个不同的常用工作流: - 将输入的文本内容翻译为中文 - 将输入的图片内容翻译为中文 - 生成多条爆款标题供选择 工作流的飞书模板链接🔗我放在了评论,建议你也可以试试,应该可以发掘出不少有意思的场景。⬇️

宝玉

87,596 次观看 • 1 年前

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19,610 次观看 • 11 个月前