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트렌딩 - GitHub 인기 레포 & HuggingFace 모델

Shpigford/knockoff

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브라우저 확장으로 아마존 상품 목록에서 허위 상표 스쿼트 브랜드를 로컬 휴리스틱과 커뮤니티 리스트로 필터링한다.

TL;DR

이 레포는 아마존 검색 결과에서 상표 스쿼트·무회사 브랜드를 로컬 콘텐츠 스크립트로 판정해 숨기거나 희미화하거나 라벨링하는 브라우저 확장이다. 판정은 사용자 허용·차단 목록과 내장된 플래그드 및 약 5,000개 known-brands 리스트를 우선 적용하고, 그 다음 이름 기반 휴리스틱 점수화(대문자 비율, 모음 소실, 자음 연속 등)를 통해 flagged·suspect·unknown으로 분류하는 파이프라인으로 동작한다. 모든 주요 UI 변경은 페이지 내에서 즉시 적용되며 리포트는 Cloudflare Worker/D1로 수집해 수동 리뷰로 목록을 개선하되 개인식별정보는 전송하지 않는다. 비영어권·비라틴 문자 환경과 일부 복합 타일 레이아웃에서는 휴리스틱 한계가 존재하므로 필요한 경우 Strict 모드나 allowlist로 보완해야 한다.

핵심 포인트

  • 커뮤니티 허용 목록과 사람이 검토한 플래그드 목록을 결합하여 휴리스틱의 오분류를 줄이는 설계를 채택하고 있다. 이 설계는 단순 규칙 기반 필터보다 실사용에서 신뢰도를 높이며 커뮤니티 업데이트로 지속적으로 개선 가능한 구조를 제공한다. 또한 known-brands 목록은 휴리스틱 판정보다 상위에 위치해 진짜 브랜드가 잘못 차단되는 일을 방지한다.
  • 모든 판정이 콘텐츠 스크립트 내 로컬에서 이루어지기 때문에 검색 경로 상에 추가적인 서버 호출이나 트래킹이 발생하지 않는다. 서버 의존을 최소화함으로써 프라이버시 위험과 페이지 로드 지연을 줄이며 오프라인 환경에서도 기본 필터링이 가능하다. 필요한 경우에만 커뮤니티 리스트를 일일 갱신 API로 받아오는 선택적 접근을 유지한다.
  • 보고 인프라는 경량 Cloudflare Worker와 D1 기반으로 구성되어 있어 리포트 수집과 수동 리뷰 흐름을 간단한 명령어로 배포할 수 있다. 리포트는 브랜드·verdict·ASIN·마켓플레이스·확장 버전만 전송되며 PII는 포함하지 않는다. 이 구조는 프로젝트 자체적으로 리뷰와 리스트 개선을 운영하기 쉽게 만든다.
  • 검색 결과에서 의심 브랜드를 숨기거나 희미화하거나 라벨링하며 사용자 인터랙션으로 개별 항목을 되돌릴 수 있다. 이 기능은 각 제품 타일의 브랜드명을 파이프라인으로 판정한 뒤 판정 결과에 따라 해당 타일의 CSS와 배지를 조작하는 방식으로 동작한다. 모든 UI 변경은 페이지 내에서 즉시 적용되어 네트워크 지연이나 서버 의존성이 없다.

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