sin-bridge

name	sin-bridge
description	NIEMALS darf irgendwas an sin-bridge geraten werden NICHTS NIEMALS !! NUR ECHTE
version	1.0.0
author	OpenSIN-AI
category	browser-automation
source	opensin-native
status	active
triggers	["use sin-bridge"]
related_skills	[]

🚨 ABSOLUTES VERBOT FÜR BLINDES RATEN BEI BROWSER/SIN-BRIDGE (PRIORITY -8.0) 🚨

NIEMALS darf irgendwas an sin-bridge geraten werden NICHTS NIEMALS !! NUR ECHTE KONTROLLEN !! nur echte erfassungen !! niemals blind oder geraten NIEMALS !! Jeder CSS-Selektor, jede Koordinate, jede Aktion MUSS vorher durch den DOM Pre-Scan (Accessibility Tree oder JavaScript Element-Scan) zu 100% verifiziert worden sein. Raten führt zum sofortigen permanenten Ban.

🚨 TAB-KONTEXT-HYGIENE (PRIORITY -7.9) 🚨

Wenn ein explizit gesetzter tabId-Wert stale oder nicht mehr sichtbar ist, MUSS der Worker ihn sofort verwerfen und nur innerhalb seines gespeicherten Fensters wiederherstellen. Ein allgemeiner activeTab/currentWindow-Fallback ist verboten.

🚨 EXAKTE TAB-BINDUNG (PRIORITY -7.85) 🚨

Der Worker MUSS seine eigene Tab-Identität und sein eigenes Fenster persistieren (CURRENT_TAB_ID + CURRENT_WINDOW_ID) und darf niemals auf den aktiven Browser-Tab ausweichen. Recovery ist nur innerhalb dieses gespeicherten Fensters und nur für den exakt bekannten HeyPiggy-Tab erlaubt. Andere parallel geöffnete Tabs dürfen den Worker niemals beeinflussen.

name: sin-bridge description: "OpenSIN Bridge + Vision Gate: The ONLY authorized browser automation interface for surveys, profiles, and web forms. Enforces mandatory screenshot + Gemini Vision verification after EVERY SINGLE web action. Zero blind clicks. Zero autorun." license: Apache-2.0 compatibility: opencode metadata: audience: all-agents workflow: browser-automation-with-vision-gate trigger: bridge, sin-bridge, prolific, survey, web-automation, browser-automation, vision-gate, screenshot-check version: v5.0.0-vision-gate priority: "-7.0"

SIN-Bridge Skill v5.0 — Vision Gate Edition

PRIORITY -7.0 — ABSOLUTE OBERSTE REGEL IM GESAMTEN OPENSIN-ÖKOSYSTEM Kein Agent darf jemals wieder eine einzige Web-Aktion ausführen ohne visuelle Verifikation durch das Vision-Modell.

Die wichtigste Entwicklung der OpenSIN-AI Organisation. Eine Chrome Extension mit 39 MCP Tools, die Antigravity und Claude Code in ALLEN Kategorien schlägt.

2. VISION GATE — DAS HERZSTÜCK (PFLICHT BEI JEDER AKTION)

2.1 Das Problem (warum Vision Gate existiert)

Agenten haben blind drauflosgeklickt:

• Surveys gestartet aber nie Fragen beantwortet
• Modals bestätigt ohne zu lesen was drinsteht
• Tabs geöffnet und Endlosschleifen gestartet
• "Ich dachte es hat funktioniert" ohne Screenshot-Beweis

Ein LLM SIEHT NICHT was auf dem Bildschirm passiert. Es RÄT. Raten ist VERBOTEN.

2.2 Die Lösung: Screenshot + Vision-Check nach JEDER Aktion

SCHRITT 1: Aktion ausführen (URL, Klick, Tastendruck, Scroll, was auch immer)
SCHRITT 2: SOFORT Screenshot des GESAMTEN Bildschirms machen
SCHRITT 3: Screenshot an Vision-Modell senden mit Kontext-Prompt
SCHRITT 4: Vision-Modell-Antwort LESEN und VERSTEHEN
SCHRITT 5: NUR bei "PROCEED" → nächste Aktion erlaubt
           Bei "STOP" oder "RETRY" → Situation analysieren

2.3 Vision-Modell Spezifikation

Primär: google/antigravity-gemini-3-flash via OpenCode CLI Fallback: look-screen CLI mit 6-Model Gemini REST API Chain

2.4 Vision-Prompt Template (PFLICHT bei jedem Check)

Du siehst einen Screenshot eines Browsers nach der Aktion: [BESCHREIBUNG DER AKTION].
Erwartetes Ergebnis: [WAS HÄTTE PASSIEREN SOLLEN].

Prüfe GENAU:
1. Ist das erwartete Ergebnis eingetreten? (JA/NEIN mit Begründung)
2. Gibt es Fehler, Warnungen, Captchas oder Popups? (JA/NEIN, wenn JA: welche?)
3. Ist die Seite vollständig geladen? (JA/NEIN)
4. Was zeigt der Bildschirm GENAU? (Beschreibe alle sichtbaren Elemente)
5. Was ist der empfohlene nächste Schritt? (Konkret)

Antworte mit: PROCEED wenn alles OK ist, STOP wenn etwas falsch ist, RETRY wenn die Aktion wiederholt werden sollte.

---

3. BRIDGE-WORKFLOW (EXAKTER ABLAUF — KEINE ABKÜRZUNGEN)

3.1 Vor dem Start: Health Check

import urllib.request, json

# PFLICHT: Bridge Health prüfen BEVOR irgendwas passiert
health = json.loads(
    urllib.request.urlopen(
        "https://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/health",
        timeout=15
    ).read()
)
assert health.get("extensionConnected") is True, "Extension NICHT verbunden! STOP!"

3.2 Der 10-Schritt Vision-Gate-Workflow

 1. Bridge Health prüfen → extension_connected: true?
     ↓ FAIL? → Extension installieren (siehe §7)
 2. Tab navigieren: navigate → URL
 3. ★ VISION-GATE: take_screenshot → Vision-Check → PROCEED?
 4. DOM analysieren: get_accessibility_tree oder get_html
 5. ★ VISION-GATE: take_screenshot → Vision-Check → PROCEED?
 6. Element interagieren: click_element / type_text / select_option
 7. ★ VISION-GATE: take_screenshot → Vision-Check → PROCEED?
 8. Ergebnis prüfen: get_text / get_html
 9. ★ VISION-GATE: take_screenshot → Vision-Check → PROCEED?
10. Nächster Schritt NUR bei PROCEED vom Vision-Modell

Jedes ★ ist ein PFLICHT-Checkpoint. Wer einen überspringt: SOFORTIGER PERMANENTER BAN.

3.3 Python-Implementierung des Vision-Gate-Loops

import subprocess, json, base64, urllib.request

# ============================================================================
# CONSTANTS — Bridge + Vision Konfiguration
# ============================================================================
BRIDGE_MCP_URL = "https://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/mcp"
BRIDGE_HEALTH_URL = "https://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/health"
MAX_STEPS = 40           # Absolute Obergrenze für Aktionen
MAX_RETRIES = 3          # Max aufeinanderfolgende RETRYs bevor STOP
MAX_NO_PROGRESS = 5      # Max Aktionen ohne sichtbaren Fortschritt

# ============================================================================
# VISION GATE — Das Herzstück
# ============================================================================
def vision_check(screenshot_base64: str, action_description: str, expected_result: str) -> str:
    """
    Sendet einen Screenshot an das Vision-Modell und gibt PROCEED/STOP/RETRY zurück.
    
    WHY: Ein LLM sieht nicht was auf dem Bildschirm passiert. 
         Ohne Vision-Check rät der Agent blind — und das ist VERBOTEN.
    
    CONSEQUENCES: Ohne diesen Check darf KEINE weitere Web-Aktion stattfinden.
    """
    prompt = f"""Du siehst einen Screenshot eines Browsers nach der Aktion: {action_description}.
Erwartetes Ergebnis: {expected_result}.

Prüfe GENAU:
1. Ist das erwartete Ergebnis eingetreten? (JA/NEIN mit Begründung)
2. Gibt es Fehler, Warnungen, Captchas oder Popups? (JA/NEIN, wenn JA: welche?)
3. Ist die Seite vollständig geladen? (JA/NEIN)
4. Was zeigt der Bildschirm GENAU? (Beschreibe alle sichtbaren Elemente)
5. Was ist der empfohlene nächste Schritt? (Konkret)

Antworte mit: PROCEED wenn alles OK ist, STOP wenn etwas falsch ist, RETRY wenn die Aktion wiederholt werden sollte."""
    
    # Vision-Modell aufrufen via opencode CLI (EINZIG ERLAUBTER WEG)
    result = subprocess.run(
        ["opencode", "run", prompt, "--format", "json"],
        capture_output=True, text=True, timeout=60,
    )
    
    parts = []
    for line in result.stdout.splitlines():
        try:
            ev = json.loads(line)
            if ev.get("type") == "text":
                parts.append(ev.get("part", {}).get("text", ""))
        except json.JSONDecodeError:
            pass
    
    response = "".join(parts).strip().upper()
    
    # Extraktion des Verdikts
    if "PROCEED" in response:
        return "PROCEED"
    elif "RETRY" in response:
        return "RETRY"
    else:
        return "STOP"


def vision_gate(screenshot_b64: str, action: str, expected: str, 
                step_number: int, retry_count: int) -> tuple[str, int]:
    """
    Führt den vollständigen Vision-Gate-Check durch.
    
    Returns: (verdict, updated_retry_count)
    
    WHY: Zentrale Funktion die den Vision-Gate-Loop steuert.
    CONSEQUENCES: Bei STOP muss der gesamte Workflow anhalten.
    """
    verdict = vision_check(screenshot_b64, action, expected)
    
    if verdict == "RETRY":
        retry_count += 1
        if retry_count >= MAX_RETRIES:
            print(f"[VISION-GATE] ❌ {MAX_RETRIES}x RETRY → FORCE STOP (Step {step_number})")
            return "STOP", retry_count
        print(f"[VISION-GATE] 🔄 RETRY #{retry_count} (Step {step_number})")
        return "RETRY", retry_count
    elif verdict == "STOP":
        print(f"[VISION-GATE] ❌ STOP bei Step {step_number}")
        return "STOP", 0
    else:
        print(f"[VISION-GATE] ✅ PROCEED (Step {step_number})")
        return "PROCEED", 0

---

4. BRIDGE MCP TOOLS (VERFÜGBARE WERKZEUGE)

4.1 Navigation

Tool	Beschreibung	Vision-Gate danach?
navigate	URL öffnen	JA — PFLICHT
go_back	Browser zurück	JA — PFLICHT
go_forward	Browser vorwärts	JA — PFLICHT
reload	Seite neu laden	JA — PFLICHT

4.2 DOM-Interaktion

Tool	Beschreibung	Vision-Gate danach?
click_element	CSS-Selektor klicken	JA — PFLICHT
type_text	Text in Element eingeben	JA — PFLICHT
select_option	Dropdown-Option wählen	JA — PFLICHT
get_text	Text auslesen	Nein (read-only)
get_html	HTML auslesen	Nein (read-only)
get_accessibility_tree	DOM-Baum auslesen	Nein (read-only)

4.3 Screenshots & Beobachtung

Tool	Beschreibung	Vision-Gate danach?
take_screenshot	Screenshot machen	Nein (IST der Gate-Input)
tabs_list	Tabs auflisten	Nein (read-only)
tabs_activate	Tab wechseln	JA — PFLICHT

4.4 Tab-Management

Tool	Beschreibung	Vision-Gate danach?
tabs_create	Neuen Tab öffnen	JA — PFLICHT
tabs_close	Tab schließen	JA — PFLICHT
tabs_update	Tab aktualisieren	JA — PFLICHT

REGEL: Alles was den Bildschirm VERÄNDERT braucht Vision-Gate. Alles was nur LIEST nicht.

---

5. ANTI-ENDLOSSCHLEIFEN-REGELN

# ============================================================================
# ANTI-ENDLOSSCHLEIFEN-SCHUTZ
# ============================================================================
# 1. Nach 3 aufeinanderfolgenden RETRY → SOFORT STOPPEN
# 2. Nach 5 Aktionen ohne sichtbaren Fortschritt → SOFORT STOPPEN  
# 3. Nach MAX_STEPS (40) Gesamtaktionen → SOFORT STOPPEN
# 4. Bei jedem STOP: Screenshot + Kontext loggen, Issue erstellen
# ============================================================================

class VisionGateController:
    """
    Controller der den Vision-Gate-Loop steuert und Endlosschleifen verhindert.
    
    WHY: Ohne diesen Controller laufen Agenten in Endlosschleifen.
    CONSEQUENCES: Controller-Verletzung = SOFORTIGER PERMANENTER BAN.
    """
    
    def __init__(self):
        self.total_steps = 0
        self.consecutive_retries = 0
        self.no_progress_count = 0
        self.last_screenshot_hash = None
    
    def should_continue(self) -> bool:
        """Prüft ob der Agent weitermachen darf."""
        if self.total_steps >= MAX_STEPS:
            print(f"[GATE] ❌ MAX_STEPS ({MAX_STEPS}) erreicht → STOP")
            return False
        if self.consecutive_retries >= MAX_RETRIES:
            print(f"[GATE] ❌ {MAX_RETRIES}x RETRY → STOP")
            return False
        if self.no_progress_count >= MAX_NO_PROGRESS:
            print(f"[GATE] ❌ {MAX_NO_PROGRESS} Aktionen ohne Fortschritt → STOP")
            return False
        return True
    
    def record_step(self, verdict: str, screenshot_hash: str):
        """Zeichnet einen Schritt auf und aktualisiert Zähler."""
        self.total_steps += 1
        
        if verdict == "RETRY":
            self.consecutive_retries += 1
        else:
            self.consecutive_retries = 0
        
        # Fortschritts-Erkennung via Screenshot-Hash
        if screenshot_hash == self.last_screenshot_hash:
            self.no_progress_count += 1
        else:
            self.no_progress_count = 0
            self.last_screenshot_hash = screenshot_hash

---

6. VISION-CHECK METHODEN (4 WEGE)

Methode A: Via webauto-nodriver-mcp observe_screen (BEVORZUGT wenn MCP aktiv)

1. observe_screen(include_dom="true")  → liefert Screenshot + DOM
2. Screenshot an Vision-Modell senden
3. Ergebnis auswerten

Methode B: Via screencapture + look-screen CLI

# Screenshot machen
screencapture -x /tmp/opensin_vision_gate_step_XX.png

# Vision-Analyse anfordern
look-screen --screenshot /tmp/opensin_vision_gate_step_XX.png \
  --describe \
  --prompt "KONTEXT: Ich habe gerade [AKTION] ausgeführt. ..."

Methode C: Via OpenSIN-Bridge take_screenshot (BEVORZUGT für Survey/Profil)

# Bridge-Screenshot holen
screenshot_result = bridge_call("take_screenshot", {})
screenshot_b64 = screenshot_result.get("screenshot", "")

# An Vision-Modell senden
verdict = vision_check(screenshot_b64, "Klick auf 'Next'", "Nächste Frage erscheint")

Methode D: Via multimodal-looker Subagent

# task(subagent_type="multimodal-looker", prompt="Analysiere: ...")

---

6. KLICK-ESKALATION MIT VISION-GATE (ABSOLUT PFLICHT — SOFORTIGER BAN BEI VERSTOSS)

GILT FÜR JEDES SCRIPT, JEDEN AGENTEN, JEDEN FLOW DER AUCH NUR EINEN BROWSER-KLICK MACHT.

Das verbotene Muster (AUTORUN-Eskalation)

# ❌ VERBOTEN — SOFORTIGER BAN
result = await click_element(selector)
if result.get("error"):
    result = await ghost_click(selector)   # ← blind, kein Vision-Check
    if result.get("error"):
        await keyboard_action(["Enter"])   # ← blind, kein Vision-Check
        # ... 5 Aktionen, KEIN einziger Vision-Check

Die Pflicht-Architektur (VISION-GESTEUERTE ESKALATION)

Stufe 1: click_element ausführen
         → SOFORT Screenshot → Vision-Check (ask_vision / _vision_gate_inside_escalation)
         PROCEED? → return True (fertig)
         RETRY?   → weiter zu Stufe 2
         ↓
Stufe 2: ghost_click ausführen
         → SOFORT Screenshot → Vision-Check
         PROCEED? → return True
         RETRY?   → weiter zu Stufe 3
         ↓
Stufe 3: keyboard Enter/Space ausführen
         → SOFORT Screenshot → Vision-Check NACH JEDER TASTE
         PROCEED? → return True
         RETRY?   → weiter zu Stufe 4
         ↓
Stufe 4: vision_click ausführen
         → SOFORT Screenshot → Vision-Check
         PROCEED? → return True
         RETRY?   → weiter zu Stufe 5
         ↓
Stufe 5: coord_click ausführen
         → SOFORT Screenshot → Vision-Check
         PROCEED? → return True
         RETRY?   → STOP, alle Methoden erschöpft, Issue erstellen

Pflicht-Implementierung (Referenz: heypiggy_vision_worker.py)

async def _vision_gate_inside_escalation(step_label, action_done, expected):
    """Screenshot + Vision-Check innerhalb der Klick-Eskalationskette."""
    img_path, _ = await take_screenshot(step_num, label=f"esc_{step_label}")
    if not img_path:
        return {"verdict": "RETRY", "next_action": "none"}
    return await ask_vision(img_path, action_done, expected, step_num)

async def escalating_click(selector, description="", x=None, y=None):
    # Stufe 1: click_element
    result = await execute_bridge("click_element", {"selector": selector, **_tab_params()})
    await asyncio.sleep(0.8)
    decision = await _vision_gate_inside_escalation("after_click_element", f"click_element auf {selector}", "Seite hat reagiert")
    if decision.get("verdict") == "PROCEED":
        return True
    # → Stufe 2, 3, 4, 5 — JEDE mit eigenem Vision-Gate

Was KEIN Ersatz für Vision ist

Ersatz	Status
DOM-Change-Check (dom_verify_change)	❌ KEIN Ersatz — nur zusätzlich
result.get("success") von Bridge	❌ KEIN Ersatz — Bridge sieht DOM, nicht Bildschirm
URL-Vergleich vor/nach	❌ KEIN Ersatz — Survey-Seiten ändern URL nicht
"Ich weiß was auf der Seite ist"	❌ BAN — LLM SIEHT NICHT, Vision SIEHT

Gilt absolut für

• Jede escalating_click Funktion in jedem Script
• Jeden Helper/Utility der intern Bridge-Clicks ausführt
• Jeden n8n-Node der Browser-Aktionen triggert
• Jede A2A-Funktion mit Web-Interaktion
• Jeden Dashboard-Gatekeeper-Block, Gate-Klick, Onboarding-Bypass
• KEINE AUSNAHMEN. KEIN "das ist nur ein kleiner Helper".

---

7. EXTENSION INSTALLATION (WENN NICHT VERBUNDEN)

7.1 Schnell-Check

import urllib.request, json

def is_bridge_connected() -> bool:
    """Prüft ob die Bridge-Extension verbunden ist."""
    try:
        health = json.loads(
            urllib.request.urlopen(
                "https://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/health",
                timeout=10
            ).read()
        )
        return health.get("extensionConnected") is True
    except Exception:
        return False

7.2 Keyboard-Installation (7 Schritte)

Siehe: references/install-extension-via-keyboard.md

Schnell-Zusammenfassung:

1. CMD+LEERTASTE (Spotlight öffnen)
2. "chrome" + ENTER (Chrome öffnen)
3. TAB 4x + ENTER (Adressleiste)
4. TAB 3x + LEERTASTE (Extensions-Bereich)
5. TAB 10x + ENTER (Developer Mode aktivieren)
6. TAB 2x + ENTER ("Entpackte Erweiterung laden" Button)
7. Extension-Ordner auswählen: /Users/jeremy/dev/OpenSIN-Bridge/extension

7.3 Auto-Install via AppleScript

async def install_opensin_bridge_extension():
    """
    Installiert die OpenSIN Bridge Extension via macOS AppleScript.
    WHY: Wenn Extension nicht installiert, funktioniert kein Bridge-Tool.
    CONSEQUENCES: Ändert Chrome-Konfiguration dauerhaft.
    """
    extension_path = "/Users/jeremy/dev/OpenSIN-Bridge/extension"
    script = f'''
    tell application "System Events"
        key down command
        key down space
        key up space
        key up command
        delay 0.5
        keystroke "chrome"
        delay 0.3
        key code 36
        delay 2
        repeat 4 times
            key code 48
            delay 0.1
        end repeat
        key code 36
        delay 0.5
        repeat 3 times
            key code 48
            delay 0.1
        end repeat
        keystroke " "
        delay 0.5
        repeat 10 times
            key code 48
            delay 0.1
        end repeat
        key code 36
        delay 0.5
        repeat 2 times
            key code 48
            delay 0.1
        end repeat
        key code 36
        delay 1
        keystroke "{extension_path}"
        key code 36
        delay 1
    end tell
    '''
    import subprocess
    result = subprocess.run(['osascript', '-e', script], capture_output=True, text=True)
    return result.returncode == 0

---

8. STEALTH FEATURES (ANTI-DETECTION)

Die Bridge hat eingebaute Anti-Detection-Funktionen:

Feature	Beschreibung
Human Entropy	Gaussian noise auf Klick-Koordinaten und Timing
Shadow DOM Piercing	Rekursive Traversierung von shadowRoot-Grenzen
Deterministic Primitives	Bekannte UI-Elemente werden mit harten Regeln behandelt, nicht AI-Raten
Self-Healing Loops	Wenn ein Klick keine DOM-Änderung erzeugt, feuern Fallback-Strategien
Native Messaging Host	CSP-Restrictions umgehen via stdio

---

9. KONSEQUENZEN (ABSOLUT, KEINE DISKUSSION)

Verstoß	Konsequenz
Web-Aktion ohne Screenshot danach	SOFORTIGER PERMANENTER BAN
Screenshot ohne Vision-Modell-Check	SOFORTIGER PERMANENTER BAN
Vision-Modell sagt STOP, Agent macht trotzdem weiter	SOFORTIGER PERMANENTER BAN
Autorun (mehrere Aktionen ohne Vision-Gate dazwischen)	SOFORTIGER PERMANENTER BAN
Survey/Profil-Arbeit ohne OpenSIN-Bridge	SOFORTIGER PERMANENTER BAN
"Ich dachte es hat funktioniert" ohne Screenshot-Beweis	SOFORTIGER PERMANENTER BAN
Endlosschleife ohne Vision-basierte Abbruch-Logik	SOFORTIGER PERMANENTER BAN
Direktes nodriver/CDP für Survey-Arbeit statt Bridge	SOFORTIGER PERMANENTER BAN

---

10. WANN DIESEN SKILL NUTZEN

Trigger	Aktion
"Prolific Profil ausfüllen"	Bridge + Vision Gate Workflow starten
"Survey ausfüllen"	Bridge + Vision Gate Workflow starten
"Web-Formular automatisieren"	Bridge + Vision Gate Workflow starten
"Browser-Automation mit Screenshots"	Bridge + Vision Gate Workflow starten
"sin-bridge"	Diesen Skill laden
"bridge health check"	§7.1 Health Check ausführen
"extension installieren"	§7.2/7.3 Extension Installation

---

11. ZUSAMMENFASSUNG IN EINEM SATZ

KEIN EINZIGER KLICK, KEIN EINZIGER TASTENDRUCK, KEINE EINZIGE URL, KEINE EINZIGE WEB-AKTION OHNE DASS antigravity-gemini-3-flash VORHER EINEN SCREENSHOT DES GESAMTEN BILDSCHIRMS ANALYSIERT UND MIT "PROCEED" BESTÄTIGT HAT. PUNKT. KEINE AUSNAHMEN. NIEMALS.

---

12. RESSOURCEN

• OpenSIN-Bridge Repo
• Bridge HF Space
• Vision Gate Mandate in AGENTS.md — Zeile 1
• Gemini Vision API
• Extension Path: /Users/jeremy/dev/OpenSIN-Bridge/extension

---

Architektur

AI Agent (via opencode CLI)
        │
        ▼ (WebSocket)
HF MCP Server (immer online)
  wss://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space
        │
        ▼ (WebSocket)
OpenSIN Bridge v2.6.0 (Chrome Extension)
        │
        ▼ (Chrome APIs)
Chrome Browser (deine Sessions, deine Cookies)

Quick Start

1. Extension laden (einmalig)

# Repo clonen
git clone https://github.com/OpenSIN-AI/OpenSIN-backend.git
cd OpenSIN-backend/services/sin-chrome-extension

# In Chrome laden:
# 1. chrome://extensions/ öffnen
# 2. Entwicklermodus aktivieren
# 3. "Entpackte Erweiterung laden" → extension/ Ordner

2. MCP Server nutzen (immer online)

Der HF MCP Server läuft bereits und ist immer erreichbar:

• URL: https://huggingface.co/spaces/OpenJerro/opensin-bridge-mcp
• Health: https://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/health
• WebSocket: wss://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space

Verfügbare Tools (39)

Tab Management (5)

• tabs_list — Alle Tabs auflisten
• tabs_create — Neuen Tab öffnen
• tabs_update — Tab aktualisieren
• tabs_close — Tab schließen
• tabs_activate — Tab aktivieren

Navigation (4)

• navigate — Zu URL navigieren
• go_back — Zurück
• go_forward — Vorwärts
• reload — Seite neu laden

DOM Interaction (10)

• click_element — Element klicken (Standard)
• ghost_click — Element klicken mit vollem Mouse/Pointer-Event-Stack (Für SPA/React Survey-Cards!)
• click_coordinates — Klick auf absolute x,y Koordinaten (CDP/DOM-Fallback)
• type_text — Text eingeben
• get_text — Textinhalt lesen
• get_html — HTML lesen
• get_attribute — Attribut lesen
• wait_for_element — Auf Element warten
• execute_script — JavaScript ausführen (CSP-safe)
• inject_css — CSS injizieren

Page Info (3)

• get_page_info — Title, URL, readyState
• get_all_links — Alle Links extrahieren
• get_all_inputs — Alle Formularfelder extrahieren

Screenshot & Video (5)

• screenshot — Screenshot machen
• screenshot_full — Vollständiger Screenshot
• start_recording — Videoaufnahme starten
• stop_recording — Videoaufnahme stoppen
• recording_status — Aufnahmestatus prüfen

Cookies (4)

• get_cookies — Cookies lesen
• set_cookie — Cookie setzen
• delete_cookie — Cookie löschen
• clear_cookies — Alle Cookies löschen

Storage (3)

• storage_get — Local Storage lesen
• storage_set — Local Storage schreiben
• storage_clear — Local Storage löschen

Network (2)

• get_network_requests — Request-Log lesen
• block_url — URL blockieren

Stealth Mode (2)

• enable_stealth — Anti-Detection aktivieren
• stealth_status — Stealth-Status prüfen

Prolific (1)

• extract_prolific_studies — Verfügbare Studies extrahieren

System (3)

• health — Extension-Status prüfen
• list_tools — Alle Tools auflisten
• offscreen_status — Offscreen-Dokument-Status

Beispiele

Study auf Prolific finden und öffnen

import asyncio, websockets, json

async def find_study():
    async with websockets.connect('wss://openjerro-opensin-bridge-mcp.hf.space/agent') as ws:
        # Navigate to Prolific
        await ws.send(json.dumps({
            'method': 'navigate',
            'params': {'url': 'https://app.prolific.com/studies'},
            'id': 1
        }))
        await asyncio.sleep(15)  # Wait for React SPA
        
        # Extract studies
        await ws.send(json.dumps({
            'method': 'extract_prolific_studies',
            'id': 2
        }))
        resp = await ws.recv()
        result = json.loads(resp)
        print(f"Studies: {result}")

asyncio.run(find_study())

Stealth Mode aktivieren

await ws.send(json.dumps({
    'method': 'enable_stealth',
    'id': 3
}))

Screenshot machen

await ws.send(json.dumps({
    'method': 'screenshot',
    'id': 4
}))

Prolific Worker

Der A2A-SIN-Worker-Prolific läuft 24/7 und prüft automatisch alle 5 Minuten auf verfügbare Studies:

# Worker starten
cd /Users/jeremy/dev/A2A-SIN-Worker-Prolific
python3 src/worker.py

# Production Mode (navigiert zu Plattformen)
TEST_MODE=false python3 src/worker.py

Vergleich: OpenSIN Bridge vs Claude Code

Feature	Claude Code	OpenSIN Bridge v2.6.0
Tools	~5	39
Video Recording	❌	✅
Stealth Mode	❌	✅
Cookie CRUD	❌	✅
Network Logging	❌	✅
URL Blocking	❌	✅
Offscreen Processing	❌	✅
24/7 Worker	❌	✅
Open Source	❌	✅
Local Privacy	❌ (Cloud Relay)	✅ (Unix Socket)

Wichtige Hinweise

1. CSP-Safe execute_script: Alle Script-Injections nutzen den code Parameter, nicht func. Das umgeht Chrome's CSP unsafe-eval Restriction.

2. Single Tab Mode: Der Worker öffnet niemals neue Tabs für dieselbe Plattform. Er reused existierende Tabs, um Ban-Risiken zu minimieren.

3. Safe Mode: Standardmäßig läuft der Worker im TEST_MODE=true, der keine Navigation zu Plattformen durchführt. Für Production: TEST_MODE=false.

4. Session Detection: Der Worker erkennt automatisch abgelaufene Sessions (Login-Redirects) und wartet auf manuelles Einloggen, statt zu crashen.

Links

• 📦 Repo: https://github.com/OpenSIN-AI/OpenSIN-backend/tree/main/services/sin-chrome-extension
• 🤖 Worker: https://github.com/OpenSIN-AI/A2A-SIN-Worker-Prolific
• 🌐 HF MCP Server: https://huggingface.co/spaces/OpenJerro/opensin-bridge-mcp
• 📖 Dokumentation: https://opensin.ai/docs/bridges/opensin-bridge-overview
• 📝 Blog Post: https://github.com/OpenSIN-AI/OpenSIN-Marketing-Release-Strategie/blob/main/blog-posts/21-opensin-bridge-vs-claude-code.md

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