Поисковая выдача по запросу «chrome extension for cheating in chess» переполнена. Инструментов для нечестной игры — десятки.

Но стоит инвертировать пожелание и поискать плагин для защиты — не найдется почти ничего. Кроме расширения, о котором сегодня пойдет речь. Ну, возможно, еще нескольких старых приложений, показывающих базовую статистику.

Удивительный дисбаланс, не правда ли?

Как использовать

1. Установите расширение из Google Store.

2. Проверьте версию браузера: chrome://version

• 126 или ниже — что крайне маловероятно, для этого надо много лет не обновлять Chrome — перейдите в настройки расширения, отключите опцию «Auto open popup» и закрепите его в браузере для удобства. 

• 127+ — ничего предпринимать не нужно.

3. Войдите на Chess.com.

4. Откройте любую партию или начните новую, чтобы увидеть оценку игрока сверху. Можно воспользоваться примером.

5. Оценка выше 30% — прервите партию. Не тратьте зря свое время, рейтинг и нервы!

Идея и мотивация

Я люблю шахматы. Играю много. В этом году — 3 630  партий, это около десяти в день. Свой рейтинг считаю неплохим: рапид — 2 200, блиц — 1 900. Результат заработан тысячами часов практики и тренировок.

И чем выше поднимаюсь — тем больше читеров попадается!

По опыту скажу: начиная с рейтинга 2 000 в рапиде, трое из пяти соперников или играют крайне подозрительно, или читерят в открытую. У кого рейтинг ниже, может не замечать масштаба проблемы. Это логично: недобросовестные игроки не задерживаются на начальных уровнях. Они «пролетают» их за считаные дни после регистрации.

И тем не менее уверен «на все сто»: на каком бы уровне вы ни играли, хоть раз такой шахматный шулер попадался вам на пути. Просто вы могли не заметить хитрости и списали то поражение на собственное неумение, а не на чужой обман.

Как распознать

Подозрения в нечестной игре легко проверить после партии — достаточно заглянуть в аналитический отчет.

Большинство читеров не используют подсказки на каждом ходу, чтобы их итоговая точность не казалась подозрительной (хотя есть и те, кто об этом не заботится). Типичный сценарий выглядит так.

• Дебют. Читер играет сам. Поскольку его реальный уровень ниже заявленного, через 10−20 ходов он предсказуемо «плывет» и получает плохую позицию.

• Зависание. Внезапно оппонент глубоко «задумывается» на 30−60 секунд и возвращается с невероятно сильным, переворачивающим игру ходом.

• Супер‑режим. С этого момента каждый его следующий ход, каким бы контринтуитивным он ни казался, занимает 2−5 секунд. При этом шансов у вас не остается.

Паттерн довольно четко виден в анализе партии: плохо разыгранный дебют, пара ошибок или зевков в миттельшпиле, а затем 35 непостижимых ходов подряд. Это даже не уровень Магнуса Карлсена!

30+ бесплатных курсов на IT-темы в Академии Selectel

Для начинающих и опытных специалистов.

Изучить →

А что же Chess.com?

Формально на площадке есть механизм борьбы с читерством: вы отправляете жалобу, команда сайта проводит расследование. Но какова его реальная эффективность?

Я играю много и, соответственно, жалуюсь часто. За месяц отправляю более 100 претензий. Жаль, что нельзя посмотреть их в истории. (Может, стоит добавить и это в плагин?) Важно: 30−50 из них — не просто эмоции, а обоснованные претензии, составленные после тщательного анализа партии.

А теперь — результат. Знаете, сколько из них банят? Одного‑двух в месяц! Ниже — несколько уведомлений, которые я получил за последние 30 дней.

Может, это нормально? Может, я заблуждаюсь, слишком остро реагирую, плохо играю и не умею признавать заслуженные поражения? Но в подозрениях я не одинок.

О том же самом говорят тысячи игроков на Reddit и форумах Chess.com. Неслучайно частный «Cheating Forum» — один из пяти самых активных на всем сайте. Эту проблему регулярно освещает и главный шахматный ютубер — Gotham Chess.

Ключевое препятствие: Chess.com не банит даже вопиющих читеров — до тех пор, пока история не получает публичную огласку.

Всего лишь один свежий пример, иллюстрирующий масштаб проблемы. Недавно довелось играть против «SumitGM000». После пятого хода я почувствовал, что он включил движок. Быстрый чек профиля показал 80% винрейта. Пишу в чат:

— Пожалуйста, прекрати читерить. Я знаю, что ты делаешь.

Иногда это срабатывает, но в ответ он лишь усмехнулся:

— Ха‑ха, не можешь смириться с поражением.

Меня заинтересовал его ник: «…GM000»? А что, если… Проверил профиль «SumitGM00» — просто убрал ноль. Точно! Аккаунт с таким именем действительно существовал и был забанен за читерство. Последняя партия датирована 19 октября 2024 года.

Его «наследник», «SumitGM000», появился в тот же самый день! Конечно, я отправил жалобу. Разумеется, никто не отреагировал.

UPD: Его аккаунт таки забанили. Но сделали это лишь на следующий день после появления этой статьи.

Неужели ничего нельзя сделать?

В какой-то степени можно. В этом и заключается цель моего приложения — отказаться от партии, если попался сомнительный соперник.

Но как узнать, что он «сомнительный»?

Еще до написания плагина для проверки оппонента выработался четкий алгоритм. По нему можно действовать и вручную, автоматизация не столь обязательна. Я смотрел на три «красных флага»:

• Аккаунт — слишком «молодой» профиль с ненормально высоким рейтингом.

• Винрейт — стабильный процент побед 55% и более за последние 30−90 дней — подозрительно. Выше 70% — почти гарантия читерства. Здесь важно отметить, что количество встреч имеет значение. Три партии за месяц и все выигранные — никто не заподозрит. Однако, если из 200 выиграно 150 — извините, в такое никто не поверит.

• Точность — для ее определения пролистывал историю игр. Если там мелькала серия партий с аккуратностью выше 90%, то делал выводы.

Правило несложное: один из этих факторов — и я немедленно прерываю партию, составляю жалобу и отправляю оппонента в блок.

Меня совершенно не беспокоят «ложные срабатывания». Логика простая: честного игрока не забанят никогда. Даже читера, как мы уже выяснили, — и то крайне маловероятно.

Однако у такого подхода две проблемы все‑таки имеются.

1. Вся эта ручная проверка — гонка со временем. На расследование есть 20−60 секунд — дальше уже риск проиграть по часам. В блице, где на все про все 20 секунд, на профиль в лучшем случае удастся взглянуть мельком. Самые же явные «красные флаги» часто спрятаны в истории партий — и быстро в ней никак не разобраться.

2. Даже если удастся успеть засечь читера, приходит вторая, еще более серьезная проблема. Платформа Chess.com не позволяет прерывать слишком много партий подряд. Официально — для борьбы с ботами. На деле — у них есть негласный и непрозрачный лимит. Попробуйте остановить 3−5 игр за день. Очень скоро обнаружится, что кнопка «Прервать партию» попросту исчезла из интерфейса.

Складывается безвыходное положение: проверка проведена, читер изобличен, но… из игры уже не выйти. Остается либо смириться, либо сразу сдаться. Впрочем, разница невелика — потеря рейтинга при встрече с читером неизбежна.

Именно поэтому я и решил создать приложение. Оно быстро проворачивает всю аналитическую работу — за те несколько секунд, когда еще остается выбор: сделать свой первый ход или отказаться от игры.

Программный алгоритм

Принцип работы прост. Как только оппонент нашелся, плагин мгновенно «сканирует» его. Имя пользователя получено — дело за выполнением нескольких API-запросов к Chess.com:

• данные профиля — например, «возраст» аккаунта;

• общая статистика — рейтинг игрока, количество сыгранных партий, результаты для каждого формата встреч;

• все партии — или текущего месяца, или не менее, чем за последние 15 дней.

Затем вычисляются метрики:

• общий винрейт — отдельно для каждого формата встреч;

• недавний винрейт — на основе партий последних 15−30 дней;

• доля партий с высокой точностью среди встреч, где такой параметр вообще рассчитывался; это 80% и выше для рейтинга до 1500, и за 90% для игроков посильнее;

• возраст аккаунта в днях.

Почему только эти метрики? Я пробовал и другие, но они лишь усложняли модель и создавали массу пограничных случаев.

Например, пытался анализировать дисперсию времени на ход. Это классический маркер: читер тратит одинаковое количество секунд и на очевидный ход, и на сложнейшую тактическую комбинацию. Однако превратить эти данные в стабильный, адекватно распределенный показатель — на удивление сложно, я сдался.

Модель оценки риска

Предстоит немного погрузиться в математику.

Сама модель устроена просто. Она берет полученные о противнике данные, вычисляет по ним четыре ключевые метрики, «взвешивает» их и объединяет в целостную оценку — «рейтинг подозрительности» от 0 до 100.

Чтобы подобрать правильные весовые коэффициенты, пришлось стряхнуть пыль со старых университетских конспектов по эконометрике. Оказалось, что GPT, даже версии 4.0, все еще неважно справляется с математическим моделированием, так что пришлось разбираться самому.

Для каждого параметра создал функцию, которая преобразует его в понятный для модели вид. Например, вот формула для расчета WinRateScore — я попросил GPT красиво отрисовать ее в LaTeX:

В основе этой метрики лежит простое допущение: «нормальный» на длинной дистанции винрейт w всегда стремится к 50%:

• ниже 50% — не подозрительно, оценка 0;

• 50−60 — слегка подозрительно, оценка до 50;

• 60−70 — очень подозрительно, оценка 50−100;

• выше 70% — вопиющая аномалия, оценка 100.

Такая логика — прямое следствие рейтинговой системы Glicko, которая очень быстро адаптируется. Начинаете много выигрывать — рейтинг взлетает. Вы почти мгновенно попадаете на свой реальный уровень, где противостоят равные по силе соперники. Как только это происходит, ваш винрейт неизбежно стабилизируется около 50%.

Представление несколько упрощенное, но для общего понимания правильное. Интересующиеся могут узнать подробности о методике расчета рейтинга.

Конечно, это справедливо только для большого числа партий n. Именно поэтому в формуле используется весовой коэффициент Weight(n). Проиллюстрируем его на простых примерах:

• три партии, 100% побед — норма,

• 300 партий, 70% побед — нет.

50 побед над равными на момент игры соперниками принесут около 400 пунктов рейтинга — это колоссальный скачок!

Двигаемся дальше. Есть функция HighAccuracyScore.

Здесь похожая логика: менее 10% игр с высокой точностью — вполне нормально, более 30% (на большом наборе партий) — крайне подозрительно.

Итоговая оценка рассчитывается по следующей формуле:

Итак, у нас есть несколько «оценок» — по винрейту, по точности и другие. Как они превращаются в итоговый балл?

• Взвешенная сумма — складываем все эти оценки, но с разными «весами». Например, аномальный винрейт может быть важнее, чем возраст аккаунта.

• Коэффициент возраста — полученная сумма умножается на специальный «фактор возраста аккаунта». Чем новее профиль, тем коэффициент больше — так усиливается подозрительность для «свежих» аккаунтов.

• Нормализация — итоговый балл «отсекается» на отметке 100. Даже если по расчетам у читера вышло 170 — результат будет 100. Это делает шкалу простой и понятной.

Наконец, мы берем максимум из рассчитанного для рапида, блица и пули — и отображаем во всплывающем окне!

Пара слов о модели оценки

Все упомянутые пороговые значения прописаны в конфигурационном файле. Их можно менять по своему усмотрению — надо лишь собрать локальную версию плагина. Как это сделать — в многочисленных инструкциях по работе с GitHub.

Я пытался вынести настройки в интерфейс, но быстро сдался. Реализация проверки корректности всех вводимых значений оказалась настоящей головной болью. Честно говоря, сомневаюсь, что кто‑то действительно захочет этим заниматься. Если вдруг вы один из таких — свяжитесь со мной, пожалуйста, очень любопытно.

Получившуюся модель не считаю лучшей или самой продвинутой. Я не математик и не специалист по Data Science. Уверен, кто-то из читателей уже придумал, как рассчитывать «рейтинг подозрительности» многократно точнее. Если это вы — дайте знать, буду рад пообщаться.

При всей своей простоте модель работает. Я протестировал ее более чем на 200 игроках, и результаты полностью устраивают:

• честные игроки, которых хорошо знаю, стабильно получают низкий балл менее 15%;

• явные читеры всегда неизменно добирают до 90% и более.

Важное примечание. Модель создана для оценки обычных игроков, таких как мы с вами. У супергроссмейстеров вроде Магнуса или Хикару, которые дают сеансы игры всем желающим, она предсказуемо зашкаливает. Что ж, разбор их аномальной статистики я с удовольствием оставлю Крамнику.

P.S. А если серьезно, Хикару просто безумно хорош.

Дальнейшая разработка

Я потратил немало времени на разработку и отладку расширения. Искренне надеюсь, что оно найдет свою аудиторию и сделает чью‑то игру комфортнее.

Раз так, то думаю выпустить несколько обновлений с дополнительной функциональностью. Вот что уже есть в планах на следующие версии:

• история оценок — лог всех «рейтингов подозрительности» тех игроков, с которыми вы встречались;

• трекинг жалоб — раздел с историей всех ваших претензий и периодической проверкой статуса виновников;

• счетчик прерываний — хочу разобраться в негласной логике Chess.com по ограничению прекращения партий и добавить предупреждение;

• продвинутая настройка — возможность менять пороговые значения прямо в браузере, а также загружать собственный файл конфигурации или даже подключать свою математическую модель.

Заключение

Спасибо, что дочитали! Если найдете расширение полезным, лучшей благодарностью будет отзыв в Google Web Store.

Убежден, что проблема читерства в онлайн-шахматах со временем будет только обостряться. Если мы хотим, чтобы игра оставалась честной и приносила удовольствие, то нужно действовать. И да, если вы из команды Chess.com, передайте ребятам, что им есть над чем поработать.

Создавать приложение начал с помощью AI-ассистента Cursor, но в итоге бо́льшую часть кода пришлось переписывать вручную. AI был полезен, но постоянно генерировал мелкие, раздражающие баги, при этом не мог исправить их в разумные сроки.

Весь код открыт на GitHub. Буду рад «звездочке», PR и даже сообщению об ошибке. По всем вопросам и предложениям пишите на почту: tim.sha256@gmail.com.