Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыЭксплойтыБлог
Log in
Отправить
ИнструментыЭксплойтыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

ЛентыКонтактыКонфиденциальность© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
HingeSDK — SDK приложения для знакомств Hinge на Python для одиноких скучающих разработчиков | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/reedgraff/hingesdk
OSINT (Разведка открытых источников)Скриптинг и автоматизацияЭксфильтрация данныхСбор информацииСоциальная инженерияУтилиты и фреймворкиКраулер
GitHubreedgraff/hingesdk

HingeSDK

SDK приложения для знакомств Hinge на Python для одиноких скучающих разработчиков

Репозиторий
113153311 месяцев назадПроверено Kitploit

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться

HingeSDK

Неофициальный Python SDK для API Hinge. Программное взаимодействие с Hinge: получение рекомендаций, отправка сообщений, загрузка медиа и автоматизация действий.

Аутентификация и настройка окружения

Для использования SDK необходимы действительные учётные данные. Вы можете сохранить их в файле .env или передать напрямую клиенту.

Обязательные переменные

  • BEARER_TOKEN: Ваш JWT-токен аутентификации (например, L2euNWN...).
  • SESSION_ID: Текущий UUID сессии.
  • USER_ID: Ваш уникальный идентификатор пользователя/игрока.

Как получить учётные данные

Способ 1: Root-телефон / Прокси (рекомендуется для существующих аккаунтов)

Если вы хотите использовать существующий аккаунт Hinge без риска блокировки из-за входа с нового устройства, необходимо извлечь эти значения из сетевого трафика приложения.

Примечание: Вам нужно сделать это только один раз, чтобы получить правильные переменные. После их захвата можно использовать метод SMS-логина для будущих сессий.

  1. Используйте root-устройство Android или стандартную прокси-установку (например, с HTTP Toolkit или Charles Proxy), так как Hinge не использует certificate pinning.
  2. Проверьте HTTPS-запросы к prod-api.hingeaws.net или аналогичным конечным точкам Hinge.
  3. Извлеките следующие заголовки/значения из тела запроса или ответа конечных точек профиля:
    • authorization (Bearer token)
    • x-session-id
    • x-device-id
    • x-install-id
    • User ID (часто находится в теле ответа как subjectId или аналогично)

Способ 2: SMS-логин (экспериментальный)

Вы можете сгенерировать новые учётные данные, войдя через SMS через SDK. Это выполнит свежий поток входа.

from hingesdk.client import HingeClient

# These IDs must match the actual values associated with your account.
# You cannot use random UUIDs; they must align with the account's registered device.
client = HingeClient.login_with_sms(
    phone_number="+15551234567", 
    device_id="your_device_id_uuid", 
    install_id="your_install_id_uuid" 
)

print(f"BEARER_TOKEN={client.auth_token}")
print(f"SESSION_ID={client.session_id}")
print(f"USER_ID={client.user_id}")

Установка

Клонируйте репозиторий и установите пакет:

git clone https://github.com/reedgraff/hingesdk
cd hingesdk
pip install .

Быстрый старт

Вот минимальный пример для аутентификации и получения рекомендаций пользователей.

import os
from hingesdk.api import HingeAPIClient

# Initialize with credentials
client = HingeAPIClient(
    auth_token=os.getenv("BEARER_TOKEN"),
    session_id=os.getenv("SESSION_ID"),
    user_id=os.getenv("USER_ID")
)

# Fetch recommendations
recs = client.get_recommendations()
print(f"Successfully fetched recommendations request.")

Использование и примеры

Пример: Отправка сообщения
from hingesdk.client import HingeAPIClient

auth_token = 'your_auth_token'
user_id = 'your_user_id'

client = HingeAPIClient(auth_token=auth_token, user_id=user_id)
response = client.send_message(
    subject_id='receiver_id',
    message='Hello, this is a test message!'
)
print(response)
Пример: Получение рекомендаций пользователей
from hingesdk.api import HingeAPIClient

client = HingeAPIClient(auth_token=auth_token, user_id=user_id)
recommendations = client.get_recommendations()
print(recommendations)
Пример: Загрузка изображений пользователей
from hingesdk.tools import HingeTools
from hingesdk.api import HingeAPIClient
from hingesdk.media import HingeMediaClient

api_client = HingeAPIClient(auth_token=auth_token, user_id=user_id)
media_client = HingeMediaClient(auth_token=auth_token)

tools = HingeTools(api_client, media_client)
tools.download_recommendation_content(output_path='path_to_save_images')
Пример: Получение информации о пользователе и лайки профилей
import os
import json
from hingesdk.tools import HingeTools
from hingesdk.api import HingeAPIClient
from hingesdk.media import HingeMediaClient

auth_token = os.getenv("BEARER_TOKEN")
session_id = os.getenv("SESSION_ID")
user_id = os.getenv("USER_ID")

api_client = HingeAPIClient(
    auth_token=auth_token,
    session_id=session_id,
    user_id=user_id
)
media_client = HingeMediaClient(auth_token=auth_token)
tools = HingeTools(api_client, media_client)

# Example: Get user info
tools.create_profile_json(
    source=ProfileSource.STANDOUTS,
    output_file="standouts.json"
)

# Example: Like a user 
with open("standouts.json", "r") as f:
    profiles = json.load(f)

personData = profiles["35582109789..."]

# Like a user's question
questionIDToLike = "5c4a346828fd883a24..."
response = api_client.like_profile(
    subject_id=personData["interaction_data"]["subject_id"],
    rating_token=personData["interaction_data"]["rating_token"],
    prompt={
        "questionId": questionIDToLike,
        "response": "I've been in Miami for a year and still haven't gone (╥﹏╥)"
    }
)
print(response)

# Like a user's photo
# photoIDToLike = "2c6411ac-66e4-4194-..."
# response = api_client.like_profile(
#     subject_id=personData["interaction_data"]["subject_id"],
#     rating_token=personData["interaction_data"]["rating_token"],
#     photo={
#         "contentId": photoIDToLike,
#         "comment": "So how many people have commented saying they've been here before?"
#     }
# )
# print(response)
Реальный пример: Поиск студентов университетов (фильтрация совпадений по образованию)

В этом примере показано, как собрать рекомендации и отфильтровать профили на основе определённых критериев (например, ведущие университеты).

Скачать инструмент