OpenBullet 的 Config 是一套自动化“流程脚本”，用于模拟登录、提取数据、处理验证码和验证账户信息。它们通过配置文件中的不同块来执行任务，例如发送 HTTP 请求、解析返回数据、绕过反爬技术等。

Config 文件通常会包含配置名称、作者信息和输入类型等元信息。这些元信息帮助用户了解配置文件的来源及适用场景。

Config 中的输入设置部分通常会指定账户格式（如用户名:密码，邮箱:密码等），代理类型（HTTP、SOCKS5、住宅代理等），以及请求头的伪装方法（例如伪造 User-Agent、语言、Cookie 等）。这些设置帮助模拟真实用户的行为。

请求块用于发起 HTTP 请求（如 POST、GET 等），并携带参数、Cookie、Headers 等信息。在这部分，用户可以定义请求的具体方法、URL、请求头和请求体。

例如，下面是一个 POST 请求的示例：

1{
2  "method": "POST",
3  "url": "https://target.com/api/login",
4  "headers": {
5    "User-Agent": "<RANDOM>",
6    "Content-Type": "application/json"
7  },
8  "body": "{\"username\":\"<USER>\",\"password\":\"<PASS>\"}"
9}
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数据提取块用于从返回的响应中提取数据。这可以通过正则表达式、JSONPath 或 CSS 选择器等方法进行。例如，在 HTML 响应中提取特定内容，或从 JSON 数据中提取 token。

验证块根据返回的内容判断是否登录成功，通常使用特定的关键字或正则表达式检查响应内容。如果返回包含某个关键词，如“Dashboard”或“Welcome”，则判定为成功，否则为失败。

• Cloudflare Turnstile：一种隐形的 JavaScript 验证挑战，用于区分正常用户与机器人。
• FingerprintJS Pro：检测浏览器指纹，判断是否为模拟浏览器。
• TLS JA3 指纹：通过 SSL/TLS 握手时产生的指纹来识别客户端。
• Akamai、Imperva WAF：结合行为分析和 IP 信誉检测来防止机器人攻击。

• Puppeteer 块：通过模拟真实浏览器，绕过简单的反爬检测。
• Captcha API 集成：集成 2Captcha 或 CapMonster 等服务，自动解决验证码。
• Cookie 和 Session 复用：通过复用有效的会话数据，避免频繁登录。
• 指纹伪装：通过修改浏览器指纹（如 User-Agent、WebGL 等信息）来模拟真实用户。

• 第一步：GET 登录页面并提取 CSRF token。
• 第二步：POST 提交账户和 Token，完成登录。
• 第三步：GET 受保护页面（如后台面板）。

下面是一个从响应中提取 CSRF token 的正则表达式示例：

1{
2  "type": "regex",
3  "source": "<RESPONSE>",
4  "pattern": "name=\\\"csrf_token\\\" value=\\\"(.*?)\\\"",
5  "capture": "CSRF"
6}
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• 安全测试：在授权的情况下进行渗透测试。
• QA 自动化：自动化执行登录测试，确保系统稳定。
• 价格监控：抓取电商平台商品价格进行监控。
• 多账户轮询：检测多个账户的登录健康状态。
• SEO 状态监控：分析网站的状态码，监控跳转链等。

• 自行构建：掌握配置的结构原理，逐步学习并增强技能。
• 使用开源模板：从 GitHub 等平台获取开源配置模板。
• 避免使用破解配置：避免使用来源不明的破解或泄漏配置。
• 加入白帽社群：与其他研究人员一起，共同探索合法的自动化应用。

• 授权测试：仅在获得授权的站点进行测试。
• 限速请求：为了减少对服务器的负载，应进行请求限速。
• 使用正规代理：建议使用 MoMoProxy 等可靠的代理服务。
• 保留日志：在使用自动化工具时，保留日志文件，确保可审计性。
• 不从事违法用途：绝对避免用于暴力破解、黑产爬虫等非法用途。

OpenBullet 配置不仅仅是简单的“发送请求 → 获取响应”，它已发展成更为复杂的自动化工具。理解其架构，掌握其中的技术，才能真正释放其潜力。