AC browser-cdp
Автоматизация браузера Chrome через CDP Proxy — доступ к страницам с полным состоянием входа пользователя, обход обнаружения ботов, выполнение интерактивных операций (клик/заполнение/прокрутка), извлечение динамического контента, отрисованного JavaScript, создание скриншотов. Триггеры (выполнить ЛЮБОЙ один): - Целевой URL является страницей результатов поиска (поиск Bing/Google/YouTube) - Статический запрос (agent-reach/WebFetch) заблокирован антиботом (капча/перехват/пусто) - Необходимо прочитать личный контент вошедшего пользователя - YouTube, Twitter/X, Xiaohongshu, публичные аккаунты WeChat и т. д. - Задача включает "клик", "заполнение формы", "прокрутку", "перетаскивание" - Требуется скриншот или захват отрисованной динамическим способом страницы
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real Chrome browser automation via CDP Proxy — access pages with full…»
Real Chrome browser automation via CDP Proxy — access pages with full user login state, bypass anti-bot detection, perform interactive operations (click/fill/scroll), extract dynamic JavaScript-rendered content, take screenshots. Triggers (satisfy ANY one): - Target URL is a search results page (Bing/Google/YouTube search) - Static fetch (agent-reach/WebFetch) is blocked by anti-bot (captcha/intercept/empty) - Need to read logged-in user's private content - YouTube, Twitter/X, Xiaohongshu, WeChat public accounts, etc. - Task involves "click", "fill form", "scroll", "drag" - Need screenshot or dynamic-rendered page capture
Автоматизация браузера Chrome через CDP Proxy — доступ к страницам с полным состоянием входа пользователя, обход обнаружения ботов, выполнение интерактивных…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 885 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 629 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.