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From linkedin-maxvision
Use when configurar rate-limits, planejar janelas de execução, interpretar métricas de saúde da conta LinkedIn, ou decidir como reagir a captcha/HTTP 999. Cobre token-bucket, behavioral mimicry e playbook de recuperação.
npx claudepluginhub produtoramaxvision/maxvision-linkedin-mcp --plugin linkedin-maxvisionHow this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/linkedin-maxvision:linkedin-anti-detect-rulesThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
Política técnica para minimizar risco de detecção/banimento ao operar com cookie autenticado do usuário. Complementar a `linkedin-tos-compliance` (regras legais).
Guides technical evaluation of code review feedback: read fully, restate for understanding, verify against codebase, respond with reasoning or pushback before implementing.
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Política técnica para minimizar risco de detecção/banimento ao operar com cookie autenticado do usuário. Complementar a linkedin-tos-compliance (regras legais).
Valores autoritativos vivem em mcp-server/src/rate-limit/strategy.ts. Replicados aqui para referência rápida — em caso de divergência, o código tem precedência.
| Ferramenta | Capacidade (burst) | Refill (tokens/s) | Sustentado (req/min) | Observação |
|---|---|---|---|---|
search_jobs | 10 | 0.1 | 6 | Busca em /jobs/search. |
get_profile | 5 | 0.05 | 3 | Mais sensível — leitura de /in/<slug>. |
get_job_details | 20 | 0.3 | 18 | Vagas individuais; cache 60min ajuda. |
track_application | 100 | 1.0 | — | Local-only, sem hit no LinkedIn. |
send_message (Sprint 2) | 3 | 0.01 | 0.6 | Reservado; ainda não implementado. |
Como funciona o token bucket: cada chamada consome 1 token. O bucket inicia cheio (capacity) e refila à refill_rate. Se vazio, a chamada espera (back-pressure) ou é rejeitada — depende do caller.
Regra de ouro de uso: ao planejar batches, multiplicar req_count × 1/refill_rate para estimar tempo total. Ex: 30 perfis × 1/0.05 = 600s = 10min.
LinkedIn analisa padrão temporal de uso. Comportamento humano concentra-se em horário comercial; tráfego às 03h BRT é forte sinal de bot.
| Janela (BRT) | Política |
|---|---|
| 02:00–06:00 | Não rodar buscas/scrapes. Apenas operações locais (track_application). Madrugada = bot signal. |
| 06:00–09:00 | OK, mas com volume reduzido (~30% do diário). Mimetiza pessoa abrindo LinkedIn antes do trabalho. |
| 09:00–12:00 | Janela ideal. Volume máximo permitido pelo bucket. |
| 12:00–14:00 | OK; volume natural cai (almoço). |
| 14:00–18:00 | Janela ideal. Pico de uso humano. |
| 18:00–22:00 | OK; reduzir progressivamente. |
| 22:00–02:00 | Reduzir para ~20%. Pessoas reais ainda mexem mas é minoria. |
Sazonalidade: em fins de semana, comportamento humano cai a ~40% do volume de dia útil. Espelhar essa curva.
Fuso: o usuário está em BRT (UTC-3). Se a vaga/conta operar em outro fuso, alinhar à hora local do dono do cookie, não da vaga.
Patchright é um Playwright patched para evitar fingerprint de automação. O que ele neutraliza automaticamente:
navigator.webdriver === false (em Playwright vanilla retorna true).navigator.languages configurável (defaultamos ["pt-BR", "pt", "en-US", "en"]).chrome.runtime populado.Conclusão: para o vetor "headless detection clássico", confiamos no Patchright. Não precisamos camada extra de stealth no Sprint 1.
| Vetor | Por que não fazemos no Sprint 1 |
|---|---|
| Rotação de IP (proxy/VPN) | LinkedIn correlaciona IP com histórico de login do cookie. IP rotativo dispara "login from unusual location" — pior que IP estável. Solução correta exige residential proxy de alto custo + warm-up; fora do escopo. |
| Mouse movement emulation | Curvas Bezier humanas, micro-tremor — implementação cara e frágil. Patchright já remove os flags principais. Adicionamos só se taxa de captcha exceder 2%. |
| Scroll real com viewport intersection | Mesmo motivo acima. LinkedIn de fato olha scroll patterns, mas nossas ferramentas ainda não fazem deep-scroll de feeds. |
| Variação de User-Agent por chamada | UA estável por sessão é mais humano que UA rotativo. Patchright define UA fixo coerente com OS. |
| Headless mode | Sempre headless: false em produção quando tecnicamente possível; quando precisar headless, Patchright neutraliza. |
Operadas por linkedin-anti-detect-monitor agent. Coleta de audit_log do MCP:
| Métrica | Threshold verde | Amarelo | Vermelho |
|---|---|---|---|
| Latency p95 (ms) | < 3500 | 3500–6000 | > 6000 |
| Captcha rate (24h) | < 1% | 1–5% | > 5% |
| HTTP 999 count (24h) | 0 | 1–2 | ≥ 3 |
| HTTP 429 (rate-limit upstream) | 0 | 1–5 | > 5 |
| Cookie age válido | > 7 dias | 1–7 dias | < 1 dia (re-login forçado) |
| Erros de parsing (HTML mudou) | < 0.5% | 0.5–2% | > 2% |
Frequência de check: agent roda self-test a cada início de sessão + on-demand quando o usuário relata "lentidão" ou "tela em branco".
| Evento | Ação imediata | Janela de pausa | Pós-pausa |
|---|---|---|---|
| 1 captcha | Pausa de 1h. Não tentar de novo dentro da janela. | 1h | Voltar com volume 50% por 24h. |
| 3+ captchas em 24h | Pausa de 4h. Notificar usuário. | 4h | Voltar com volume 30% por 48h. Investigar padrão. |
| HTTP 999 (1 ocorrência) | Pausa de 24h. Disparar refresh de cookie ao final. | 24h | Reduzir refill_rate em 30% por 1 semana. |
| HTTP 999 recorrente (3+ em semana) | Pausa de 7 dias. Auditoria completa. Considerar nova máquina/perfil de browser. | 7 dias | Reavaliar se conta está em risco terminal — ler linkedin-tos-compliance red flags. |
| "Restricted account" banner | Stop completo. Não tocar mais por automação. | Indefinido | Apelar manualmente via UI; se LinkedIn restaurar, reentrar com 10% do volume. |
| Cookie expirado < 24h após login | Não re-logar imediatamente — espera mínima de 12h. | 12h | Login manual no horário típico do usuário (ex: 09:30 BRT). |
Princípio: ao detectar sinal de risco, sempre pausar mais do que parece necessário. Ban definitivo é assimétrico — perde-se a conta inteira; ganho de 10% de throughput não vale o risco.