chrome-workflow-build

name	chrome-workflow-build
description	支持双模式生成浏览器自动化Skill：模式1-使用chrome-server MCP工具执行浏览器操作并从成功执行中生成可复用Skill；模式2-将DATASAVER录制工作流.json文件转换为可复用Skill。适用场景：1.自动化重复的浏览器任务（社交媒体发帖、网页抓取、表单填写）2.从浏览器自动化中创建可复用的工作流 3.为特定网站平台操作构建自定义Skill 4.将DATASAVER录制的浏览器操作转换为Claude Skill。

Chrome工作流构建器

概述

这是一个元技能（Meta-skill），支持双模式将浏览器自动化操作转换为可复用的Claude Skills：

• 模式1（执行并记录）：通过智能记录、分析和生成，将实时执行的浏览器操作链路转换为Skill
• 模式2（DATASAVER录制转换）：将DATASAVER录制工作流.json文件分析、验证并转换为Skill

规则1：严格按阶段顺序执行

• 模式1：阶段1(LOG.md) → 阶段2(WORKFLOW.md) → 阶段3(CREATOR.md)
• 模式2：阶段1(DATASAVER录制工作流转换模块) → 阶段2(CREATOR.md)
• 禁止跳过任何阶段，每个阶段必须完整执行后才能进入下一阶段
• 禁止偷懒：不能只做部分工作就声称完成

规则2：中间产物必须生成

每个阶段必须生成对应的输出文件，缺少任何一个都视为阶段未完成：

阶段	必须生成的文件
模式1-阶段1	workflow-logs/[skill-name]-log.json
模式1-阶段2	workflow-workflows/[skill-name]-workflow.json
模式2-阶段1	workflow-workflows/[skill-name]-workflow.json
最终阶段	workflow-skills/[skill-name]/SKILL.md

快速开始

本Skill支持双输入模式：

模式1：执行并记录（适用于新需求）

1. 立即使用chrome-server MCP 提供的工具执行任务
2. 将执行步骤记录到结构化日志并抽取的Workflow
3. 基于Workflow生成可供未来使用的可复用Skill

模式2：DATASAVER录制工作流转换（适用于已有DATASAVER录制文件）

1. 提供DATASAVER录制工作流.json文件
2. 分析并验证转换为workflow.json
3. 基于Workflow生成可供未来使用的可复用Skill

工作流程

模式1：执行并记录流程

阶段1：执行并记录

执行浏览器任务，同时记录每个工具调用和决策。 加载 LOG.md 并严格遵循它的指令工作

阶段2：提取工作流（仅在阶段1完成后）

分析执行日志以提取可复用的工作流模式。 加载 WORKFLOW.md 并严格遵循它的指令工作

阶段3：生成Skill（仅在阶段2完成后）

从提取的工作流创建、验证并生成新的Skill。 加载 CREATOR.md 并严格遵循它的指令工作

模式2：DATASAVER录制工作流转换流程

阶段1：DATASAVER录制工作流分析提取workflow

读取DATASAVER录制工作流.json文件，分析、验证并提取为workflow.json。 加载 DATASAVER.md 并严格遵循它的指令工作

阶段2：生成Skill

从生成的工作流创建、验证并生成新的Skill。 加载 CREATOR.md 并严格遵循它的指令工作

决策树

 用户请求分析
  ├─ 1. 判断输入类型
  │  ├─ 提供DATASAVER录制工作流.json文件? → 模式2: DATASAVER录制工作流转换流程
  │  ├─ 描述浏览器操作需求? → 模式1: 执行并记录流程
  │  └─ 其他 → 不使用此Skill
  │
  ├─ 2. 模式1: 执行并记录流程
  │  │
  │  阶段1：执行并记录（LOG.md）
  │     ↓
  │  【确认点】展示最终执行结果，询问用户是否正确
  │     ├─ 正确 → 进入Skill发现检查
  │     └─ 有问题 → 根据用户反馈调整后重新执行
  │     ↓
  │   Skill发现检查（LOG模式-执行后立即发现）
  │     加载 SKILL_DISCOVERY.md 执行智能发现
  │     ├─ 发现高度匹配Skill（>=90分）→ 强制询问用户 → 等待用户决策
  │     │   ├─ 用户确认"满足需求" → 停止创建流程 + 文字指导使用 → 结束（不保存日志）
  │     │   └─ 用户选择"不满足" → 保存日志 → 继续阶段2和3
  │     └─ 无匹配（<90分）→ 保存日志 → 直接继续阶段2和3（不提示）
  │     ↓
  │  阶段2：提取工作流（WORKFLOW.md）
  │     ↓（自动继续）
  │  阶段3：生成Skill（CREATOR.md）
  │     ↓
  │  完成（包括验证和发布报告，用户确认后保存文件并发布服务端(如果存在skill发布tool)）
  │
  └─ 3. 模式2: DATASAVER录制工作流转换流程
     │
     阶段1：DATASAVER录制工作流分析转换（DATASAVER录制工作流转换模块）
        - 读取DATASAVER录制工作流.json文件
        - 提取description和业务需求
        ↓
     Skill发现检查（DATASAVER模式-读取后立即发现）
        加载 SKILL_DISCOVERY.md 执行智能发现
        ├─ 发现高度匹配Skill（>=90分）→ 强制询问用户 → 等待用户决策
        │   ├─ 用户确认"满足需求" → 停止创建流程 + 文字指导使用 → 结束
        │   └─ 用户选择"不满足" → 继续转换流程
        └─ 无匹配（<90分）→ 直接继续转换流程（不提示）
        ↓
        - 分析并抽取必要步骤
        - 逐步执行验证
        - 生成workflow.json
        ↓
     阶段2：生成Skill（CREATOR.md）
        ↓
     完成（包括验证和发布报告，用户确认后保存文件并发布服务端(如果存在skill发布tool)）

用户请求识别规则

模式2（DATASAVER录制工作流转换）触发条件：

• 用户明确提到"DATASAVER录制文件"或"DATASAVER工作流文件"
• 用户上传DATASAVER录制工作流.json文件（文件名包含.datasaver.json）
• 用户说"我有一个DATASAVER浏览器录制文件"
• 用户提供包含DATASAVER录制数据的文件路径

模式1（执行并记录）触发条件：

• 用户描述具体的浏览器操作需求
• 用户说"帮我做..."、"自动化..." 并封装为一个skill
• 用户要求在某个网站执行操作

资源结构

此Skill包含以下支持资源：

• assets/: 模板文件
  • log_template.json - 日志格式模板（模式1）
  • workflow_template.json - 工作流格式模板（模式1）
  • datasaver_workflow_template.json - DATASAVER录制工作流格式模板（模式2）
• references/: 参考文档
  • EXECUTOR_RULES.md - 执行规则指导（模式1）
  • CONTEXT_ISOLATION.md - 上下文隔离策略（模式1）
  • FILTER_STEP.md - 步骤过滤指南（模式1和2共用）
  • CSS_SELECTOR.md - CSS选择器判断（模式1和2共用）
  • DATASAVER_CONVERSION.md - DATASAVER录制工作流转换规则详细说明（模式2）
• scripts/: Python工具脚本
  • validate_log.py - 验证执行日志格式（模式1）
  • init_skill.py - 创建Skill目录结构
  • validate_skill.py - 验证Skill结构和功能

使用示例

示例1：小红书发帖自动化

用户请求："帮我在小红书发一篇笔记，标题是'美食推荐'，内容是'今天发现一家超棒的餐厅'，上传图片xxx"

执行流程（模式1）：

1. 阶段1 - 使用chrome-server工具完成发帖，同时记录执行log
2. 阶段2 - 分析日志，提取有效操作 workflow
3. 阶段3 - 生成xiaohongshu-post Skill

示例2：批量数据抓取

用户请求："从某网站抓取产品列表信息"

执行流程（模式1）：

1. 阶段1 - 执行抓取并记录步骤log
2. 阶段2 - 分析日志，提取有效操作 workflow
3. 阶段3 - 生成可复用的抓取Skill

示例3：DATASAVER录制工作流文件转Skill

用户请求："我有一个DATASAVER录制工作流.json 文件，帮我转成Skill"

输入文件：获取douyin合集.DATASAVER录制工作流.json

执行流程（模式2）：

1. 阶段1 - 分析DATASAVER录制工作流.json并提取有效操作 workflow
2. 阶段2 - 生成可复用的获取douyin用户合集信息的Skill

核心功能特性

日志记录能力(模式1)

• 记录每个chrome-server工具调用
• 保存执行推理过程
• 捕获错误和恢复策略
• 生成结构化JSON日志

LOG文件提取工作流能力(模式1)

• 智能识别用户参数
• 区分静态值和动态内容
• 评估CSS选择器稳定性
• 过滤非必要的探索步骤

DATASAVER录制工作流文件提取工作流能力(模式2)

• 解析DATASAVER录制工作流.json录制文件结构（drawflow.nodes、edges）
• 提取顶级description作为业务需求核心指导
• 先分析抽取：应用FILTER_STEP.md规则，从原始步骤抽取必要步骤清单
• 再执行验证：必须逐一实际调用chrome工具验证抽取后的全部步骤，不能跳过验证直接生成workflow
• 选择器稳定性评估（1-5分制）和动态查找优化
• mark-element节点特殊处理（利用data.purpose和textPreview字段指导AI提取数据）
• 记录完整的转换统计和验证结果到datasaver_conversion_report

Skill生成能力(模式1和模式2)

• 自动创建标准Skill结构
• 生成清晰的执行指令
• 包含错误处理机制
• 支持参数化和复用

执行流程详解

模式1完整工作流执行路径

1. 用户输入分析
   • 解析用户意图
   • 识别目标平台
   • 确定是否需要生成Skill
   • 根据用户需求，生成规范的 [skill-name]
     • 格式：[skill-name]
     • 规则：小写英文字母、连字符（^[a-z-]+$）
     • 示例：
       • "在小红书发布笔记" → skill-name = "xiaohongshu-post"
       • "收集抖音短剧信息" → skill-name = "douyin-drama-collection" 生成后，将 skill-name 作为全局变量，在后续所有步骤中使用。
2. 执行阶段 - 必须读取并使用 LOG.md
   • 调用chrome-server MCP工具
   • 实时记录执行步骤
   • 处理错误和异常情况
   • 保存结构化日志
3. 分析阶段 - 必须读取并使用 WORKFLOW.md
   • 加载执行日志
   • 分析工具调用序列
   • 提取参数模式
   • 生成工作流定义
4. 生成阶段 - 必须读取并使用 CREATOR.md
   • 创建Skill目录结构
   • 生成SKILL.md文件
   • 验证Skill结构和功能
   • 发布完成报告
   • 如果存在skill发布tool则直接调用发布到服务端

模式2完整工作流执行路径

1. DATASAVER录制工作流文件读取
   • 用户提供DATASAVER录制工作流.json文件路径
   • 验证文件格式
   • 提取顶级description用户需求作为核心指导要义
   • 提取name字段生成 [skill-name]
     • 格式：[skill-name]
     • 规则：小写英文字母、连字符（^[a-z-]+$）
     • 示例：
       • "在小红书发布笔记" → skill-name = "xiaohongshu-post"
       • "收集抖音短剧信息" → skill-name = "douyin-drama-collection" 生成后，将 skill-name 作为全局变量，在后续所有步骤中使用。
2. 分析转换阶段 - 必须读取 DATASAVER.md
   • 步骤1-2：读取DATASAVER录制工作流.json，构建执行顺序（如7个节点）
   • 步骤3：分析并抽取必要步骤
     • 应用FILTER_STEP.md规则过滤（trigger、trigger-event等）
     • 从7步抽取到5步必要步骤清单
     • 记录过滤原因到datasaver_note
   • 步骤4：必须逐步执行验证（核心，不能跳过）
     • 必须对所有必要步骤逐一实际调用chrome工具执行，不能仅分析
     • 验证选择器有效性
     • 失效则动态查找新selector并重新执行
     • 记录验证结果
   • 步骤5：生成workflow.json（必须等步骤4全部验证完成后）
     • 包含验证通过的步骤
     • datasaver_note记录original/new selector
     • datasaver_conversion_report记录转换统计
   • 步骤6：输出转换摘要（等待用户确认）
3. 生成阶段 - 必须读取并使用 CREATOR.md
   • 创建Skill目录结构
   • 生成SKILL.md文件
   • 验证Skill结构和功能
   • 发布完成报告
   • 如果存在skill发布tool则直接调用发布到服务端

输出文件说明

日志文件(模式1)

• 位置：[当前工作目录]/workflow-logs/
• 格式：[skill-name]-log.json
• 内容：完整的执行记录

工作流文件(模式1和模式2)

• 位置：[当前工作目录]/workflow-workflows/
• 格式：[skill-name]-workflow.json
• 内容：提取的工作流定义

生成的Skill(模式1和模式2)

• 位置：[当前工作目录]/workflow-skills/[skill-name]/
• 结构：标准Skill目录结构
• 发布：如果环境中有用于发布 Skill 的 create_workflow tool，则会调用自动发布到服务端

错误处理

模式1阶段1失败（执行错误）

• 症状：chrome工具调用失败
• 处理：记录错误，询问用户是否重试或调整策略
• 不继续后续阶段

模式1阶段2失败（提取失败）

• 症状：无法识别可复用模式
• 处理：说明原因（如步骤太少、太多用户干预）
• 输出：日志文件仍可用于参考

模式2阶段1失败（转换失败）

• 症状：DATASAVER录制工作流.json格式错误、关键步骤验证失败、无法推断操作意图、验证通过率过低
• 处理：根据具体失败原因停止转换，说明原因（如文件格式问题、页面结构变化、选择器全部失效、缺少description）
• 建议：检查DATASAVER录制工作流文件格式、确认页面可访问、为关键步骤添加description、重新录制DATASAVER工作流
• 输出：部分转换结果和详细错误信息供参考

阶段3失败（生成失败）

• 症状：验证不通过
• 处理：最多重试3次，每次修复后重新验证