向 Google AI Studio 注入自定义模型，支持主题表情图标。拦截 XHR/Fetch 请求，处理数组结构的 JSON 数据
目前為
// ==UserScript==
// @name Google AI Studio 模型注入器
// @namespace http://tampermonkey.net/
// @version 1.6.5
// @description 向 Google AI Studio 注入自定义模型，支持主题表情图标。拦截 XHR/Fetch 请求，处理数组结构的 JSON 数据
// @author Generated by AI / HCPTangHY / Mozi / wisdgod / UserModified
// @match https://aistudio.google.com/*
// @icon https://www.google.com/s2/favicons?sz=64&domain=aistudio.google.com
// @grant none
// @run-at document-start
// @license MIT
// ==/UserScript==
(function() {
'use strict';
// ==================== 配置区域 ====================
// 脚本版本号已更新为 1.6.5
const SCRIPT_VERSION = "v1.6.5";
const LOG_PREFIX = `[AI Studio 注入器 ${SCRIPT_VERSION}]`;
const ANTI_HIJACK_PREFIX = ")]}'\n";
// 模型配置列表
// 已按要求将 jfdksal98a 放到 blacktooth 的下面
const MODELS_TO_INJECT = [
// Blacktooth 模型 (原 Toothless)
{
name: 'models/blacktooth-ab-test', // 已改为 blacktooth-ab-test
displayName: `🏴☠️ Blacktooth (脚本 ${SCRIPT_VERSION})`, // emoji 改为 🏴☠️，名称改为 Blacktooth
description: `由脚本 ${SCRIPT_VERSION} 注入的模型`
},
// --- jfdksal98a 模型已移动到此处 ---
{
name: 'models/jfdksal98a',
displayName: `🪐 jfdksal98a (脚本 ${SCRIPT_VERSION})`,
description: `由脚本 ${SCRIPT_VERSION} 注入的模型`
},
// --- 其他模型 ---
{
name: 'models/gemini-2.5-pro-preview-03-25',
displayName: `✨ Gemini 2.5 Pro 03-25 (脚本 ${SCRIPT_VERSION})`,
description: `由脚本 ${SCRIPT_VERSION} 注入的模型`
},
{
name: 'models/goldmane-ab-test',
displayName: `🦁 Goldmane (脚本 ${SCRIPT_VERSION})`,
description: `由脚本 ${SCRIPT_VERSION} 注入的模型`
},
{
name: 'models/claybrook-ab-test',
displayName: `💧 Claybrook (脚本 ${SCRIPT_VERSION})`,
description: `由脚本 ${SCRIPT_VERSION} 注入的模型`
},
{
name: 'models/frostwind-ab-test',
displayName: `❄️ Frostwind (脚本 ${SCRIPT_VERSION})`,
description: `由脚本 ${SCRIPT_VERSION} 注入的模型`
},
{
name: 'models/calmriver-ab-test',
displayName: `🌊 Calmriver (脚本 ${SCRIPT_VERSION})`,
description: `由脚本 ${SCRIPT_VERSION} 注入的模型`
}
];
// JSON 结构中的字段索引
const MODEL_FIELDS = {
NAME: 0,
DISPLAY_NAME: 3,
DESCRIPTION: 4,
METHODS: 7
};
// ==================== 工具函数 ====================
/**
* 检查 URL 是否为目标 API 端点
* @param {string} url - 要检查的 URL
* @returns {boolean}
*/
function isTargetURL(url) {
return url && typeof url === 'string' &&
url.includes('alkalimakersuite') &&
url.includes('/ListModels');
}
/**
* 递归查找模型列表数组
* @param {any} obj - 要搜索的对象
* @returns {Array|null} 找到的模型数组或 null
*/
function findModelListArray(obj) {
if (!obj) return null;
// 检查是否为目标模型数组
if (Array.isArray(obj) && obj.length > 0 && obj.every(
item => Array.isArray(item) &&
typeof item[MODEL_FIELDS.NAME] === 'string' &&
String(item[MODEL_FIELDS.NAME]).startsWith('models/')
)) {
return obj;
}
// 递归搜索子对象
if (typeof obj === 'object') {
for (const key in obj) {
if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(obj, key) &&
typeof obj[key] === 'object' &&
obj[key] !== null) {
const result = findModelListArray(obj[key]);
if (result) return result;
}
}
}
return null;
}
/**
* 查找合适的模板模型
* @param {Array} modelsArray - 模型数组
* @returns {Array|null} 模板模型或 null
*/
function findTemplateModel(modelsArray) {
// 优先查找包含特定关键词的模型
const templateModel =
modelsArray.find(m => Array.isArray(m) &&
m[MODEL_FIELDS.NAME] &&
String(m[MODEL_FIELDS.NAME]).includes('pro') &&
Array.isArray(m[MODEL_FIELDS.METHODS])) ||
modelsArray.find(m => Array.isArray(m) &&
m[MODEL_FIELDS.NAME] &&
String(m[MODEL_FIELDS.NAME]).includes('flash') &&
Array.isArray(m[MODEL_FIELDS.METHODS])) ||
modelsArray.find(m => Array.isArray(m) &&
m[MODEL_FIELDS.NAME] &&
Array.isArray(m[MODEL_FIELDS.METHODS]));
return templateModel;
}
/**
* 更新已存在模型的显示名称
* @param {Array} existingModel - 现有模型
* @param {Object} modelToInject - 要注入的模型配置
* @returns {boolean} 是否进行了更新
*/
function updateExistingModel(existingModel, modelToInject) {
if (!existingModel || existingModel[MODEL_FIELDS.DISPLAY_NAME] === modelToInject.displayName) {
return false;
}
// 提取基础名称（去除版本号和表情）
// 更新正则表达式以匹配 vX.Y.Z 格式
const cleanName = (name) => String(name)
.replace(/ \(脚本 v\d+\.\d+(\.\d+)?(-beta\d*)?\)/, '')
// 包含所有当前使用的表情，包括新增的 🏴☠️, 🤖, 🪐
.replace(/^[✨🦁💧❄️🌊🐉🏴☠️🤖🪐]\s*/, '')
.trim();
const baseExistingName = cleanName(existingModel[MODEL_FIELDS.DISPLAY_NAME]);
const baseInjectName = cleanName(modelToInject.displayName);
if (baseExistingName === baseInjectName) {
// 仅更新版本号和表情
existingModel[MODEL_FIELDS.DISPLAY_NAME] = modelToInject.displayName;
console.log(LOG_PREFIX, `已更新表情/版本号: ${modelToInject.displayName}`);
} else {
// 标记为原始模型
existingModel[MODEL_FIELDS.DISPLAY_NAME] = modelToInject.displayName + " (原始)";
console.log(LOG_PREFIX, `已更新官方模型 ${modelToInject.name} 的显示名称`);
}
return true;
}
/**
* 创建新模型
* @param {Array} templateModel - 模板模型
* @param {Object} modelToInject - 要注入的模型配置
* @param {string} templateName - 模板名称
* @returns {Array} 新模型数组
*/
function createNewModel(templateModel, modelToInject, templateName) {
const newModel = structuredClone(templateModel);
newModel[MODEL_FIELDS.NAME] = modelToInject.name;
newModel[MODEL_FIELDS.DISPLAY_NAME] = modelToInject.displayName;
newModel[MODEL_FIELDS.DESCRIPTION] = `${modelToInject.description} (基于 ${templateName} 结构)`;
if (!Array.isArray(newModel[MODEL_FIELDS.METHODS])) {
newModel[MODEL_FIELDS.METHODS] = [
"generateContent",
"countTokens",
"createCachedContent",
"batchGenerateContent"
];
}
return newModel;
}
// ==================== 核心处理函数 ====================
/**
* 处理并修改 JSON 数据
* @param {Object} jsonData - 原始 JSON 数据
* @param {string} url - 请求 URL
* @returns {Object} 包含处理后数据和修改标志的对象
*/
function processJsonData(jsonData, url) {
let modificationMade = false;
const modelsArray = findModelListArray(jsonData);
if (!modelsArray || !Array.isArray(modelsArray)) {
console.warn(LOG_PREFIX, '在 JSON 中未找到有效的模型列表结构:', url);
return { data: jsonData, modified: false };
}
// 查找模板模型
const templateModel = findTemplateModel(modelsArray);
const templateName = templateModel?.[MODEL_FIELDS.NAME] || 'unknown';
if (!templateModel) {
console.warn(LOG_PREFIX, '未找到合适的模板模型，无法注入新模型');
}
// 反向遍历以保持显示顺序 (配置中靠前的模型显示在最上面)
[...MODELS_TO_INJECT].reverse().forEach(modelToInject => {
const existingModel = modelsArray.find(
model => Array.isArray(model) && model[MODEL_FIELDS.NAME] === modelToInject.name
);
if (!existingModel) {
// 注入新模型
if (!templateModel) {
console.warn(LOG_PREFIX, `无法注入 ${modelToInject.name}：缺少模板`);
return;
}
const newModel = createNewModel(templateModel, modelToInject, templateName);
modelsArray.unshift(newModel); // unshift 将模型添加到数组开头
modificationMade = true;
console.log(LOG_PREFIX, `成功注入: ${modelToInject.displayName}`);
} else {
// 更新现有模型
if (updateExistingModel(existingModel, modelToInject)) {
modificationMade = true;
}
}
});
return { data: jsonData, modified: modificationMade };
}
/**
* 修改响应体
* @param {string} originalText - 原始响应文本
* @param {string} url - 请求 URL
* @returns {string} 修改后的响应文本
*/
function modifyResponseBody(originalText, url) {
if (!originalText || typeof originalText !== 'string') {
return originalText;
}
try {
let textBody = originalText;
let hasPrefix = false;
// 处理反劫持前缀
if (textBody.startsWith(ANTI_HIJACK_PREFIX)) {
textBody = textBody.substring(ANTI_HIJACK_PREFIX.length);
hasPrefix = true;
}
if (!textBody.trim()) return originalText;
const jsonData = JSON.parse(textBody);
const result = processJsonData(jsonData, url);
if (result.modified) {
let newBody = JSON.stringify(result.data);
if (hasPrefix) {
newBody = ANTI_HIJACK_PREFIX + newBody;
}
return newBody;
}
} catch (error) {
console.error(LOG_PREFIX, '处理响应体时出错:', url, error);
}
return originalText;
}
// ==================== 请求拦截 ====================
// 拦截 Fetch API
const originalFetch = window.fetch;
window.fetch = async function(...args) {
const resource = args[0];
const url = (resource instanceof Request) ? resource.url : String(resource);
const response = await originalFetch.apply(this, args);
if (isTargetURL(url) && response.ok) {
console.log(LOG_PREFIX, '[Fetch] 拦截到目标请求:', url);
try {
const cloneResponse = response.clone();
const originalText = await cloneResponse.text();
const newBody = modifyResponseBody(originalText, url);
if (newBody !== originalText) {
return new Response(newBody, {
status: response.status,
statusText: response.statusText,
headers: response.headers
});
}
} catch (e) {
console.error(LOG_PREFIX, '[Fetch] 处理错误:', e);
}
}
return response;
};
// 拦截 XMLHttpRequest
const xhrProto = XMLHttpRequest.prototype;
const originalOpen = xhrProto.open;
const originalResponseTextDescriptor = Object.getOwnPropertyDescriptor(xhrProto, 'responseText');
const originalResponseDescriptor = Object.getOwnPropertyDescriptor(xhrProto, 'response');
let interceptionCount = 0;
// 重写 open 方法
xhrProto.open = function(method, url) {
this._interceptorUrl = url;
this._isTargetXHR = isTargetURL(url);
if (this._isTargetXHR) {
interceptionCount++;
console.log(LOG_PREFIX, `[XHR] 检测到目标请求 (${interceptionCount})：`, url);
}
return originalOpen.apply(this, arguments);
};
/**
* 处理 XHR 响应
* @param {XMLHttpRequest} xhr - XHR 对象
* @param {any} originalValue - 原始响应值
* @param {string} type - 响应类型
* @returns {any} 处理后的响应值
*/
const handleXHRResponse = (xhr, originalValue, type = 'text') => {
if (!xhr._isTargetXHR || xhr.readyState !== 4 || xhr.status !== 200) {
return originalValue;
}
const cacheKey = '_modifiedResponseCache_' + type;
if (xhr[cacheKey] === undefined) {
const originalText = (type === 'text' || typeof originalValue !== 'object' || originalValue === null)
? String(originalValue || '')
: JSON.stringify(originalValue);
xhr[cacheKey] = modifyResponseBody(originalText, xhr._interceptorUrl);
}
const cachedResponse = xhr[cacheKey];
try {
if (type === 'json' && typeof cachedResponse === 'string') {
const textToParse = cachedResponse.replace(ANTI_HIJACK_PREFIX, '');
return textToParse ? JSON.parse(textToParse) : null;
}
} catch (e) {
console.error(LOG_PREFIX, '[XHR] 解析缓存的 JSON 时出错:', e);
return originalValue;
}
return cachedResponse;
};
// 重写 responseText 属性
if (originalResponseTextDescriptor?.get) {
Object.defineProperty(xhrProto, 'responseText', {
get: function() {
const originalText = originalResponseTextDescriptor.get.call(this);
if (this.responseType && this.responseType !== 'text' && this.responseType !== "") {
return originalText;
}
return handleXHRResponse(this, originalText, 'text');
},
configurable: true
});
}
// 重写 response 属性
if (originalResponseDescriptor?.get) {
Object.defineProperty(xhrProto, 'response', {
get: function() {
const originalResponse = originalResponseDescriptor.get.call(this);
if (this.responseType === 'json') {
return handleXHRResponse(this, originalResponse, 'json');
}
if (!this.responseType || this.responseType === 'text' || this.responseType === "") {
return handleXHRResponse(this, originalResponse, 'text');
}
return originalResponse;
},
configurable: true
});
}
console.log(LOG_PREFIX, '脚本已激活，Fetch 和 XHR 拦截已启用');
})();