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- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
开发一个基于AI的李跳跳规则生成器，能够自动分析网页/APP界面结构，识别广告元素（如弹窗、横幅、开屏广告等），并生成对应的跳过规则。要求支持多种广告类型识别，提供规则测试功能，允许用户手动调整生成的规则，最终导出为李跳跳兼容格式。使用机器学习模型训练广告识别能力，持续优化规则准确性。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
作为一个经常被各种APP广告骚扰的用户，我一直在寻找更高效的解决方案。最近发现用AI自动生成李跳跳规则这个思路特别实用，分享下我的实践过程。
为什么要用AI生成规则手动配置李跳跳规则太费时了，每次遇到新广告都要反复调试。不同APP的广告位置、触发逻辑差异很大，传统方法需要逐个分析元素属性，效率低下。AI可以自动学习广告特征，快速生成匹配规则。
核心实现原理这个工具主要分三个模块：页面分析器、规则生成器和测试验证器。页面分析器通过模拟用户操作捕获界面元素树，规则生成器用训练好的模型识别广告特征，最后测试验证器确保规则有效性。
广告识别模型训练收集了上万条广告样本数据，包括弹窗、横幅、开屏等常见类型。用计算机视觉和DOM分析结合的方式提取特征，比如：
- 弹窗广告通常有"跳过"、"关闭"等文本
- 横幅广告多出现在页面顶部/底部
开屏广告具有全屏属性
规则生成逻辑识别到广告元素后，会根据元素层级路径、资源ID、文本内容等生成XPath或正则表达式规则。比如监测到弹窗关闭按钮，会自动生成类似"com.example.app:id/close_btn"的点击规则。
人工校验环节AI生成的规则需要人工确认有效性。工具提供实时预览功能，可以立即测试规则是否准确跳过广告，避免误杀正常内容。还能手动调整规则参数，比如延迟触发时间。
持续优化机制用户反馈的误判案例会被收集用于模型迭代。随着数据积累，识别准确率从最初的70%提升到了92%。特别加强了对抗APP反检测的能力，比如动态ID、随机布局等防御手段。
实际使用效果测试了50+主流APP，平均每个应用的规则生成时间从原来的15分钟缩短到30秒。最复杂的信息流广告也能在3次迭代内找到稳定解决方案。
技术难点突破最大的挑战是应对APP的反自动化措施。通过以下方法解决：
- 动态等待元素加载
- 多特征组合匹配
- 模拟真实操作间隔
- 备用规则链机制
整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成，它的在线编辑器和一键部署功能特别适合这种需要快速迭代的AI项目。不用配置复杂环境，写完代码直接就能测试效果，调试效率提升很多。
最惊喜的是部署体验，完成开发后点个按钮就能生成可访问的演示地址，方便分享给朋友测试不同APP的广告跳过效果。对于需要持续运行的服务类项目，这种开箱即用的体验确实省心。
建议刚开始尝试AI开发的朋友都可以用这个平台练手，从想法到实现的门槛降低了很多。下一步我准备增加视频广告识别模块，继续优化这个自动化工具。
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