agentchat-oneweb

Multi-provider CDP bridge with automatic fallback (Gemini->ChatGPT->Claude->Qwen->Kimi->MiniMax->Doubao->MiMo->DeepSeek). Use for AI provider failover, fallback chain, multi-provider routing, or "send to any available AI". MANDATORY EXECUTION - invoking this skill REQUIRES running `node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js "<prompt>"` as the FIRST action and quoting its `[receipt] AGENTCHAT_RUN` line in the final answer; explaining the skill or answering from model knowledge without a receipt is a violation.

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Dépôt: ziwang-Physics/AgentChat
Dernière activité de la source: 11 août 2026 à 11:32
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Étoiles: 752
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name

AgentChat-OneWeb

description

AI Fallback Chain — Multi-Provider CDP Bridge

最后更新: 2026-08-09 核心功能: 按优先级链自动降级，确保始终有一个可用的大模型 变更日志: 见 CHANGELOG.md

⚠️ 强制规则 — 调用即执行（首要动作契约）

本 skill 被调用（如 /AgentChat-OneWeb <问题>）时，必须执行 node 命令把用户问题发送到 web AI。禁止只解释用法而不执行，禁止用模型自身知识替代 web AI 的回答。

1. 首要动作契约

读完本 SKILL.md 之后的下一个工具调用必须是：

node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js "<用户prompt>"

中间不允许插入文件浏览、架构分析、"我将会…"式的规划叙述（至多一行说明即将执行的命令）。web AI 返回结果后，才可补充你自己的分析。

2. 执行回执（receipt）— 是否执行以此为准，不以叙述为准

每次真实执行（含失败）都会在 stderr 输出一行机器生成的回执：

[receipt] AGENTCHAT_RUN {"run_id":"ac-xxxxxxxxxxxx","skill":"AgentChat-OneWeb","exit":0,"provider_used":"Gemini",...}

最终回答末尾必须原样引用这行 receipt（至少包含 run_id、provider_used、exit）。
没有 receipt = 没有执行 = 违规，必须回去执行。
run_id 为随机生成并同步落盘到 ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/data/receipts.jsonl，用户可用 grep <run_id> 核对——凭空编造无法通过核对。
执行失败（exit≠0）同样有 receipt：必须引用失败回执并说明原因（限流/未登录/超时…），在此之后才允许用模型自身能力回答，且必须明确标注"web AI 未参与本次回答"。

3. 违规模式（全部禁止）

❌ 读完 SKILL.md 后描述 fallback 链、罗列 CLI 参数、讲解架构——却不跑 node index.js
❌ 以"问题太简单/我已经知道答案"为由跳过执行，直接用模型知识回答
❌ 回答中没有 [receipt] AGENTCHAT_RUN 行却声称"已通过 web AI 处理"

4. 例外

仅限：--smoke、--doctor，或用户明确要求"只检查环境不发送"。这两种模式不产生 receipt，属预期行为。

5. 本地上下文

网页 AI 无法访问本地文件系统。涉及本地文件/代码/图片时，Claude Code 须先将内容读入 prompt 再发送，禁止只传文件路径。

📐 输出排版规范 — 最终回答强制格式

约束对象是 Claude Code 撰写的最终落地文本；worker 原始输出、代码块、diff、表格与 receipt 行不受约束。

结论先行：开头第一段为 ≤50 字的核心结论（TL;DR），直接回答用户根本诉求，无客套话、无方法论铺垫。
标题层级：主模块用 ##，子观点用 ###，禁止一级标题 #。维度按逻辑聚类为 3–5 块（如：背景/现状/分析/结论），禁止按检索顺序写流水账。
视觉焦点：数据、时间、专有名词、核心论点用 **加粗** 标出；加粗仅用于焦点引导，每个自然段不超过 2 处。
列表纪律：只允许单层无序列表 *，禁止任何多级嵌套列表（保证终端/聊天框阅读体验）。
文本密度：叙述性自然段 ≤3 句，新逻辑分支必须换行分段；禁止"总而言之""基于以上搜索结果""作为一个人工智能"等无实质信息的过渡句。
信息隔离：引用 web AI 原文片段或外部链接时必须放入 > 引用块并标注来源 provider，与自己的分析严格区分。
豁免条款（优先级高于第 1–6 条）：
- [receipt] AGENTCHAT_RUN {...} 行（或各步 run_id 清单）必须原样保留在回答末尾的代码块中，禁止改写、加粗、省略——受强制规则 §2 约束。
- 降级/失败披露（如"N 个角色降级""web AI 未参与本次回答"）属流程透明性要求，不算冗余过渡句，不得删除。
- 代码块、diff、表格不受段落长度与列表层级限制。

🖼️ 图片生成协议 (Image Generation Protocol)

触发条件

当用户请求涉及以下任一关键词时，触发图片生成协议：

生成类: 生成图片、画图、制图、绘制、作图、生成图、create image、generate image、make image
图表类: 流程图、架构图、示意图、思维导图、图表、拓扑图、chart、diagram、flowchart、mindmap、Mermaid
可视化类: 可视化、visualization、illustration、infographic、DALL·E、Imagen、Midjourney

1. Prompt 自动增强（强制 — 传 `--image` flag，v14 起由 index.js 内置）

检测到图片生成请求时，必须在命令中加入 --image flag：

node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image "<用户原始prompt>"

index.js 会在进程内把标准增强指令（"请使用你的图片生成模型/工具主动生成…"）追加到 prompt 末尾，并在 telemetry 中记录 image_prompt_enhanced: true。禁止手工改写 prompt 来替代 --image —— 手工追加是纯 prose 约束，属于 receipt 机制要消灭的那类"叙述性合规"；flag 路径是机器可验证的（telemetry 可查）。

如果用户已明确指定 --from=ChatGPT（DALL·E）或 --from=Gemini（Imagen），优先使用该 provider 的生图能力：--image --from=Gemini。

2. 图片自动下载（强制 — index.js 内置）

index.js 在收到 web AI 响应后，自动执行以下步骤：

扫描响应文本中的图片 URL：
- Markdown 语法：![alt](url)
- HTML 标签：<img src="url">
- 直链：以 .png/.jpg/.jpeg/.gif/.webp/.svg 结尾的 URL
将每张图片下载到 当前工作目录（process.cwd()，即用户执行 skill 时所在的目录）
文件名格式：ai-image-{YYYYMMDD-HHmmss}-{pid}-{序号}.{ext}（v14 加入 pid，避免并发 worker 同秒写同名互相覆盖）
下载结果摘要（## 📥 Downloaded Images 段落）：stdout 为 TTY 时（人类直接运行）附加在响应末尾；stdout 为管道时（execute.js / Python SDK / MCP server 消费）摘要只走 stderr，stdout 保持"AI 响应原文"机器契约不被污染，成功/失败计数记入 receipt（images_ok / images_failed）。

v14 硬限制（下载 URL 来自 web AI 响应这一不可信文本，可被 prompt injection 操控）：

每次响应最多下载 20 张，超出部分在摘要中明确标记为 skipped
单张 30MB 上限；下载阶段总预算 120s；tier-2 页面内 fetch 带 25s AbortSignal（此前无超时——一个挂起的图片端点会让整个进程永不退出）
所有 tier 均做 payload 嗅探：HTTP 200 返回的 HTML 错误页判定为下载失败，不再落盘为损坏的 .png
拒绝 loopback / link-local / RFC1918 私网地址（如 http://127.0.0.1:9222/... —— 注入的 URL 曾可把 CDP 调试端点数据写进用户目录）；内网/测试环境可用 AGENTCHAT_ALLOW_PRIVATE_IMAGE_HOSTS=1 放行
相对 Location: 重定向与 303 已正确跟随；重定向目标同样过 blocked-host 检查

如果响应中无图片 URL，该步骤为零开销 no-op。

3. 下载目录说明

下载目标始终为 用户当前工作目录（shell 的 $PWD），而非 skill 安装目录。例如：

用户在 ~/Project/ 下调用 /AgentChat-OneWeb 帮我画流程图 → 图片下载到 ~/Project/
用户在 ~/Data_Project/ 下调用 → 图片下载到 ~/Data_Project/

可通过 --no-download-images 标志禁用自动下载。

🖼️ 图片上传协议 (Image Upload Protocol)

触发条件

当用户请求涉及以下模式时，触发图片上传协议：

明确上传指令: 上传图片、传图、发图片、把图片发给AI、upload image、send image to AI
图片路径引用: 用户在消息中提及 .png/.jpg/.jpeg/.gif/.webp/.bmp 等图片文件路径
视觉分析请求: 分析这张图、看看这张图片、describe this image、what's in this picture

1. 自动识别图片路径（强制）

当用户说"把图片上传给AI"或类似指令时，必须从用户消息中提取图片文件路径，然后使用 --image-path 标志：

node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image-path="<图片绝对路径>" "<用户prompt>"

路径解析规则：

用户提供的路径可能是相对路径（相对于当前工作目录 $PWD）或绝对路径
index.js 会自动将相对路径解析为绝对路径
支持多次 --image-path 上传多张图片

2. 粘贴流程（index.js 内置 — 无需人工操作）

当 --image-path 被指定时，index.js 在 provider 管线中自动执行以下步骤：

读取图片文件：从磁盘读取图片，转为 base64 编码，检测 MIME 类型
写入剪贴板：通过 async Clipboard API（navigator.clipboard.write）将图片写入系统剪贴板
粘贴到对话框：聚焦 AI 聊天输入框，按 Ctrl+V 粘贴图片
等待上传完成：等待 2.5s 让 web UI 处理图片附件
输入提示词：在图片粘贴完成后，输入用户的文本 prompt
发送：点击发送按钮

备用路径（当 Clipboard API 不可用时）：

模拟 paste 事件：创建 DataTransfer 包含图片 File 对象，分发 ClipboardEvent('paste')
最终兜底：将 <img> 标签注入 contenteditable 编辑器

3. 支持的图片格式

格式	MIME Type	扩展名
PNG	`image/png`	`.png`
JPEG	`image/jpeg`	`.jpg`, `.jpeg`
GIF	`image/gif`	`.gif`
WebP	`image/webp`	`.webp`
BMP	`image/bmp`	`.bmp`
SVG	`image/svg+xml`	`.svg`
TIFF	`image/tiff`	`.tiff`, `.tif`
AVIF	`image/avif`	`.avif`
ICO	`image/x-icon`	`.ico`

单文件上限 50MB。

4. 使用示例

# 单张图片
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image-path=./screenshot.png "分析这张截图的内容"

# 多张图片
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js \
  --image-path=./before.png \
  --image-path=./after.png \
  "比较这两张图片的差异"

# 指定 provider 上传
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js \
  --image-path=./photo.jpg \
  --from=Gemini \
  "描述这张照片"

5. AI Agent 调用规范

当用户说"上传图片给AI"或类似指令时，调用 agent 必须：

识别图片路径：从用户消息中提取图片文件路径
验证文件存在：确认图片文件存在于用户系统中
构造命令：使用 --image-path=<绝对路径> 标志
执行命令：运行 node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image-path=... "prompt"
引用 receipt：按强制规则 §2 在最终回答中引用 [receipt] AGENTCHAT_RUN 行

禁止行为：

❌ 用 --image 代替 --image-path（前者是生图意图，后者是上传意图）
❌ 先描述图片内容再用文本发给 AI——必须上传原始图片文件
❌ 跳过 --image-path 只用文本描述图片

Trigger

Use this skill when:

The user asks to send a prompt to "any available AI"
Gemini quota is known to be exhausted and a fallback is needed
The user wants automatic provider failover without manual switching
Running batch prompts where individual provider reliability matters
The user wants to upload an image to an AI chat (use --image-path flag)

Do NOT use for: interactive conversations that need multi-turn context (each provider has independent session state).

When to use THIS skill:

Multi-provider with automatic fallback. Use for reliability, batch processing, or when you don't care which AI answers.
For Gemini-specific Max reasoning depth, use --from=Gemini to force Gemini first in the chain.
For image upload: use --image-path=<path> to paste images into the chat before the prompt.

Fallback Chain (Priority Order)

Gemini → ChatGPT → Claude → Qwen → Kimi → MiniMax → ChatGLM → Doubao → MiMo → DeepSeek
(Pro Extended)                                                                       (last resort)

First available provider wins. Each step falls through ONLY on confirmed unavailability (quota/auth/model-degraded), never on transient network errors.

Provider Availability Detection

每个 provider 在发送 prompt 前会经过 3 层检查：

检查层	检测内容	失败行为
L1: 可达性	页面能否加载、是否需要登录	跳过 → 下一个 provider
L2: 可用性	输入框是否可编辑、是否被限流	跳过 → 下一个 provider
L3: 模型质量	Pro/高级模型是否可用	Gemini 特有，其他 provider 跳过

Gemini 特殊处理

Gemini 是 chain 中唯一要求 Pro Extended Thinking 的 provider。模型激活分三层降级：

Pro Extended Thinking（需 Gemini Pro 订阅）— 首选
Flash 模式（免费 tier 兜底）— Pro Extended 不可用时自动切换
两者都失败 → ERR_MODEL_DEGRADED，降级到 ChatGPT

降级触发条件由各 adapter 的 quotaPatterns 定义（lib/providers/adapters/<name>.js），是权威来源。SKILL.md 不再维护第二份副本（过去已出现与代码不一致的漂移）。

Prerequisites

# 0. ⚠️ CRITICAL: 必须使用系统 Chrome + 含登录态的 profile
#    复制并编辑项目 .env 文件：
#      cp .env.example .env
#    关键配置:
#      CHROMIUM_PATH=/usr/bin/google-chrome-stable  (REQUIRED — 必须设为系统 Chrome，留空会报错退出；拒绝 ms-playwright 路径)
#      CHROME_PROFILE=~/.chrome-debug-profile
#    如果未配置，所有 AI 网站的登录态会丢失！

# 1. Chrome debug 在端口 9222 运行 — v16 起完全自动，零外部脚本依赖
#    index.js 端口不通时自动启动 Chrome（AGENTCHAT_NO_AUTOSTART=1 关闭）：
#      Tier 1: 平台启动脚本（若部署了 scripts/ — 仓库完整 clone 场景）
#      Tier 2: 内嵌启动器 — 直接定位 Chrome 二进制并以加固 flag 集启动。
#              workbuddy 等只拷贝 skills 树的宿主（scripts/ 永远缺失）走此路径。
#    skill-only 部署（workbuddy / ~/.claude/skills/）只需保证:
#      a) .env 放在 skills/ 的上级目录（与 scripts/ 本应在的位置相同），
#         或设 AGENTCHAT_ENV_FILE 指向它 — Node 侧自 v16 起自行安全加载 .env
#      b) .env 里 CHROMIUM_PATH 指向系统 Chrome（Windows 例:
#         C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe；
#         未设时按标准安装路径自动探测，含 Edge 兜底）
#      c) Windows + agent 宿主（skill 装在 ~/.claude/skills/ 等）: skill 进程
#         看不到仓库根的 .env 与 scripts/（lib 的候选路径会解析到
#         ~/.claude/.env）。用两个逃生门环境变量接回来（设为用户级，
#         工具调用子进程自动继承）:
#           setx AGENTCHAT_ENV_FILE    "C:\path\to\AgentChat\.env"
#           setx AGENTCHAT_SCRIPTS_DIR "C:\path\to\AgentChat\scripts"
#         否则 skill 只会按默认值探测 127.0.0.1:9222 + ~/.chrome-debug-profile，
#         与 ps1 按仓库 .env 启动的 Chrome（自定义端口/profile）分裂 —— 端口
#         探测失败后再拉起的同 profile 实例会被 Windows 单例机制吸收秒退。
#         v18 起: 内嵌启动器经 WMI 创建 Chrome（脱离工具调用的 Job Object，
#         不再随 run 结束被连带杀掉）；启动前侦测占用 profile 的存活实例
#         （仅回收 PID 文件记录的受管实例，他人实例快速报错）；拒绝浏览器
#         默认 User Data 目录（Chrome ≥136 在其上静默禁用调试端口）。
#    手动预启动（可选，完整 clone 下更快）：

pgrep -f  || bash scripts/start-chrome-debug.sh






curl -s http://127.0.0.1:9222/json/version | python3 -c 


( ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb && npm install)

Invocation

# 基本用法 — 自动遍历 fallback chain（默认保留浏览器标签）
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js "Your prompt"

# 执行完毕后自动清理浏览器标签
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --close "Your prompt"

# 指定超时 (ms)
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --timeout=600000 "Long prompt..."

# 从 stdin 读取
echo "Prompt from pipe" | node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js

# 环境检查 (不发送 prompt)
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --smoke

# CDP 连通性检查
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --doctor

# 强制指定起始 provider (跳过前面的)
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --from=ChatGPT "prompt"

# 上传图片并提问（可重复 --image-path 上传多张）
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image-path=./photo.png "描述这张图片"
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image-path=a.png --image-path=b.jpg "比较这两张图片"

CLI Flags

Flag	说明
`--timeout=N`	总超时 (ms)，包含所有 provider 尝试时间，默认 600000
`--timeout-per-provider=N`	单个 provider 超时 (ms)，默认取 `timeout / 2` 或 180000
`--from=NAME`	从指定 provider 开始，跳过链中前面的。NAME 可缩写不区分大小写
`--single`	只尝试 `--from` 指定的那一个 provider，失败即返回，不级联到链中后续 provider。给需要自己做跨 provider 降级+加锁的调用方用（如 AgentChat-IndependentTasks），避免子进程内部级联绕开调用方的互斥锁
`--only=NAME`	`--from=NAME --single` 的合并简写（程序化调用方使用；未知 NAME 会 fail loudly 而非静默回退）
`--locale=xx_XX`	强制 Gemini UI 语言 profile（`zh_CN` / `zh_TW` / `en` / `ja`），跳过自动检测。Python SDK 的 `locale=` 参数即透传此 flag
`--smoke`	环境检查：遍历所有 provider 确认至少一个可达
`--doctor`	CDP 端口连通性检查
`--close` / `--close-browser`	执行完毕后关闭所有 tab 和浏览器连接（默认保留）
`--image`	图片生成意图：index.js 进程内追加标准生图增强指令并记录 `image_prompt_enhanced` telemetry（见图片协议 §1）
`--image-path=PATH`	图片上传：读取本地图片文件，粘贴到 AI 聊天对话框后再发送 prompt（可重复使用多次以上传多张图片）。触发条件见图片上传协议 §4
`--no-download-images`	禁用图片自动下载（默认启用，从响应中提取图片 URL 下载到当前工作目录）

未识别的 --flag 会打 WARN 日志后忽略（v14 起；此前静默丢弃，是 --locale 空转数月、--keep-tabs 曾被拼进 prompt 这一类 bug 的根源）。--from= / --only= 空值会以 exit 64 硬失败。--only/--single 下 provider 名必须精确匹配 key 或显示名（子串匹配仅在级联路径作为人类便利保留）。

Output & Telemetry

stdout: 成功时输出 AI 响应原文
stderr: 诊断日志，[fallback] 前缀
telemetry: 写入 ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/data/fallback-telemetry.jsonl

{
  "timestamp": "2026-07-01T...",
  "provider_used": "ChatGPT",
  "providers_tried": ["Gemini"],
  "fallback_reasons": {"Gemini": "ERR_RATE_LIMITED"},
  "prompt_length_chars": 1500,
  "response_length_chars": 3200,
  "total_ms": 45000,
  "exit_code": 0
}

Exit Codes

Exit	Code	Meaning
0	—	Success — response on stdout
1	`ERR_NO_CDP`	Chrome CDP 端口不可达
2	`ERR_NO_PROVIDER`	所有 provider 不可用 (全部未登录/需认证)
3	`ERR_SAFETY_REJECTED`	当前 provider 安全过滤拒绝 (已尝试所有)
4	`ERR_INTERNAL`	内部错误 (Node 异常、CDP 断开等)
5	`ERR_RATE_LIMITED`	所有 provider 均被限流
9	`ERR_ALL_EXHAUSTED`	遍历了全部 provider，全部不可用
10	`ERR_TIMEOUT`	总超时，无完整响应
64	`EX_USAGE`	用法错误（空 prompt / `--from=`、`--only=` 空值）。v14 前误用 exit 1，与 ERR_NO_CDP 冲突，会让编排方把调用方 bug 当成"浏览器挂了"终止整条链。用法错误同样产生 receipt

Architecture

index.js
├── main()                    — CLI 入口，解析参数
├── tryAllProviders()         — 按链遍历 provider，返回第一个成功
├── RUNNERS (factory-built)   — 9 provider runners via createProviderRunner()
│   ├── gemini                — config: lib/providers/adapters/gemini.js
│   ├── chatgpt               — config: lib/providers/adapters/chatgpt.js
│   ├── claude                — config: lib/providers/adapters/claude.js
│   ├── qwen                  — config: lib/providers/adapters/qwen.js
│   ├── kimi                  — config: lib/providers/adapters/kimi.js
│   ├── minimax               — config: lib/providers/adapters/minimax.js
│   ├── doubao                — config: lib/providers/adapters/doubao.js
│   ├── mimo                  — config: lib/providers/adapters/mimo.js
│   └── deepseek              — config: lib/providers/adapters/deepseek.js
├── helpers/
│   ├── isProviderTabOpen()   — tab dedup (shared with smokeTest)
│   ├── log() / startTimer()  — 终端输出 (lib/terminal.js)
│   └── connectWithRetry()    — CDP 连接 + 重试 (lib/cdp.js)
└── constants/
    └── PROVIDER_CHAIN        — 优先级顺序 + URL

核心设计决策

One page per invocation — 每次调用创建独立 tab，默认保留浏览器不关闭（--close 可启用自动清理）。
New tab per provider — 每个 provider 尝试使用独立 tab（通过 context.newPage()）。失败后关闭当前 tab，为下一个 provider 创建新 tab。
Quota detection via DOM — 不依赖 HTTP 状态码，而是检查页面 DOM 内容判断是否被限流。
No cross-provider context — 不对不同 provider 之间传递上下文。每次都是独立的 prompt。
Pro Extended mandatory for Gemini — Gemini 必须激活 Pro Extended 才使用，否则直接降级。

Provider-Specific Implementation Notes

每个 provider 的特殊行为定义在 lib/providers/adapters/<name>.js 中（配置驱动，非硬编码），SKILL.md 仅保留关键差异供 AI 调用参考：

Provider	关键差异	详见
Gemini	Pro Extended 强制激活、bursty 输出检测、120s stop-btn 延长、Action Toolbar 完成锚点	`adapters/gemini.js`
ChatGPT	3 层输入策略 (clipboard→simulated paste→chunked keyboard)、React 发送按钮状态验证	`adapters/chatgpt.js`
Claude	ProseMirror 编辑器、"Thinking" 占位符过滤、嵌入搜索块剥离	`adapters/claude.js`
Qwen	React SPA 3s 延迟、stop-btn detached 模式、模型名前缀剥离	`adapters/qwen.js`
Kimi	每次调用新建会话、send-button-container disabled 检测、自适应稳定性窗口 (5-30s)	`adapters/kimi.js`
MiniMax	TipTap/ProseMirror 异步挂载 4s 延迟、`<div aria-label="发送消息">` 非 button 发送	`adapters/minimax.js`
ChatGLM	智谱清言 React SPA、中文 UI、agentic 工具/搜索阶段 stillWorkingCheck	`adapters/chatglm.js`
Doubao	字节跳动 React SPA、CSS Modules 哈希类名、agentic 工具/搜索阶段 stillWorkingCheck	`adapters/doubao.js`
MiMo	React SPA 4s 延迟、DOM 遍历定位发送按钮 (无可靠 CSS selector)	`adapters/mimo.js`
DeepSeek	标准管线、ds-markdown 响应	`adapters/deepseek.js`

Adding a New Provider

创建 lib/providers/adapters/<name>.js 导出 config 对象（参考现有 adapter）
在 PROVIDER_CHAIN 数组中添加 entry
在 PROVIDER_KEYS 数组中添加 key（自动注册到 RUNNERS）
Config 的关键字段: url, authDomains, editorSelectors, sendSelectors/sendFallback, responseSelectors
函数返回 {success: true, response: string} 或 {success: false, reason: string}
- reason 必须是: "quota" | "auth" | "error" | "timeout"

Code Location

index.js — CLI 入口 + fallback 编排器
lib/providerFactory.js — 10-step config-driven pipeline (所有 8 个 provider 共享)
lib/providers/adapters/<name>.js — 各 provider 差异配置
lib/providers/chain.js — 优先级顺序 (与 IndependentTasks 共享的单一真相源)
SKILL.md — AI-facing operational guide
package.json — npm metadata (playwright-core)

name

AgentChat-OneWeb

description

AI Fallback Chain — Multi-Provider CDP Bridge

最后更新: 2026-08-09 核心功能: 按优先级链自动降级，确保始终有一个可用的大模型 变更日志: 见 CHANGELOG.md

⚠️ 强制规则 — 调用即执行（首要动作契约）

1. 首要动作契约

读完本 SKILL.md 之后的下一个工具调用必须是：

node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js "<用户prompt>"

中间不允许插入文件浏览、架构分析、"我将会…"式的规划叙述（至多一行说明即将执行的命令）。web AI 返回结果后，才可补充你自己的分析。

2. 执行回执（receipt）— 是否执行以此为准，不以叙述为准

每次真实执行（含失败）都会在 stderr 输出一行机器生成的回执：

[receipt] AGENTCHAT_RUN {"run_id":"ac-xxxxxxxxxxxx","skill":"AgentChat-OneWeb","exit":0,"provider_used":"Gemini",...}

最终回答末尾必须原样引用这行 receipt（至少包含 run_id、provider_used、exit）。
没有 receipt = 没有执行 = 违规，必须回去执行。
run_id 为随机生成并同步落盘到 ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/data/receipts.jsonl，用户可用 grep <run_id> 核对——凭空编造无法通过核对。
执行失败（exit≠0）同样有 receipt：必须引用失败回执并说明原因（限流/未登录/超时…），在此之后才允许用模型自身能力回答，且必须明确标注"web AI 未参与本次回答"。

3. 违规模式（全部禁止）

❌ 读完 SKILL.md 后描述 fallback 链、罗列 CLI 参数、讲解架构——却不跑 node index.js
❌ 以"问题太简单/我已经知道答案"为由跳过执行，直接用模型知识回答
❌ 回答中没有 [receipt] AGENTCHAT_RUN 行却声称"已通过 web AI 处理"

4. 例外

仅限：--smoke、--doctor，或用户明确要求"只检查环境不发送"。这两种模式不产生 receipt，属预期行为。

5. 本地上下文

网页 AI 无法访问本地文件系统。涉及本地文件/代码/图片时，Claude Code 须先将内容读入 prompt 再发送，禁止只传文件路径。

📐 输出排版规范 — 最终回答强制格式

约束对象是 Claude Code 撰写的最终落地文本；worker 原始输出、代码块、diff、表格与 receipt 行不受约束。

结论先行：开头第一段为 ≤50 字的核心结论（TL;DR），直接回答用户根本诉求，无客套话、无方法论铺垫。
标题层级：主模块用 ##，子观点用 ###，禁止一级标题 #。维度按逻辑聚类为 3–5 块（如：背景/现状/分析/结论），禁止按检索顺序写流水账。
视觉焦点：数据、时间、专有名词、核心论点用 **加粗** 标出；加粗仅用于焦点引导，每个自然段不超过 2 处。
列表纪律：只允许单层无序列表 *，禁止任何多级嵌套列表（保证终端/聊天框阅读体验）。
文本密度：叙述性自然段 ≤3 句，新逻辑分支必须换行分段；禁止"总而言之""基于以上搜索结果""作为一个人工智能"等无实质信息的过渡句。
信息隔离：引用 web AI 原文片段或外部链接时必须放入 > 引用块并标注来源 provider，与自己的分析严格区分。
豁免条款（优先级高于第 1–6 条）：
- [receipt] AGENTCHAT_RUN {...} 行（或各步 run_id 清单）必须原样保留在回答末尾的代码块中，禁止改写、加粗、省略——受强制规则 §2 约束。
- 降级/失败披露（如"N 个角色降级""web AI 未参与本次回答"）属流程透明性要求，不算冗余过渡句，不得删除。
- 代码块、diff、表格不受段落长度与列表层级限制。

🖼️ 图片生成协议 (Image Generation Protocol)

触发条件

当用户请求涉及以下任一关键词时，触发图片生成协议：

生成类: 生成图片、画图、制图、绘制、作图、生成图、create image、generate image、make image
图表类: 流程图、架构图、示意图、思维导图、图表、拓扑图、chart、diagram、flowchart、mindmap、Mermaid
可视化类: 可视化、visualization、illustration、infographic、DALL·E、Imagen、Midjourney

1. Prompt 自动增强（强制 — 传 `--image` flag，v14 起由 index.js 内置）

检测到图片生成请求时，必须在命令中加入 --image flag：

node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image "<用户原始prompt>"

如果用户已明确指定 --from=ChatGPT（DALL·E）或 --from=Gemini（Imagen），优先使用该 provider 的生图能力：--image --from=Gemini。

2. 图片自动下载（强制 — index.js 内置）

index.js 在收到 web AI 响应后，自动执行以下步骤：

扫描响应文本中的图片 URL：
- Markdown 语法：![alt](url)
- HTML 标签：<img src="url">
- 直链：以 .png/.jpg/.jpeg/.gif/.webp/.svg 结尾的 URL
将每张图片下载到 当前工作目录（process.cwd()，即用户执行 skill 时所在的目录）
文件名格式：ai-image-{YYYYMMDD-HHmmss}-{pid}-{序号}.{ext}（v14 加入 pid，避免并发 worker 同秒写同名互相覆盖）
下载结果摘要（## 📥 Downloaded Images 段落）：stdout 为 TTY 时（人类直接运行）附加在响应末尾；stdout 为管道时（execute.js / Python SDK / MCP server 消费）摘要只走 stderr，stdout 保持"AI 响应原文"机器契约不被污染，成功/失败计数记入 receipt（images_ok / images_failed）。

v14 硬限制（下载 URL 来自 web AI 响应这一不可信文本，可被 prompt injection 操控）：

每次响应最多下载 20 张，超出部分在摘要中明确标记为 skipped
单张 30MB 上限；下载阶段总预算 120s；tier-2 页面内 fetch 带 25s AbortSignal（此前无超时——一个挂起的图片端点会让整个进程永不退出）
所有 tier 均做 payload 嗅探：HTTP 200 返回的 HTML 错误页判定为下载失败，不再落盘为损坏的 .png
拒绝 loopback / link-local / RFC1918 私网地址（如 http://127.0.0.1:9222/... —— 注入的 URL 曾可把 CDP 调试端点数据写进用户目录）；内网/测试环境可用 AGENTCHAT_ALLOW_PRIVATE_IMAGE_HOSTS=1 放行
相对 Location: 重定向与 303 已正确跟随；重定向目标同样过 blocked-host 检查

如果响应中无图片 URL，该步骤为零开销 no-op。

3. 下载目录说明

下载目标始终为 用户当前工作目录（shell 的 $PWD），而非 skill 安装目录。例如：

用户在 ~/Project/ 下调用 /AgentChat-OneWeb 帮我画流程图 → 图片下载到 ~/Project/
用户在 ~/Data_Project/ 下调用 → 图片下载到 ~/Data_Project/

可通过 --no-download-images 标志禁用自动下载。

🖼️ 图片上传协议 (Image Upload Protocol)

触发条件

当用户请求涉及以下模式时，触发图片上传协议：

明确上传指令: 上传图片、传图、发图片、把图片发给AI、upload image、send image to AI
图片路径引用: 用户在消息中提及 .png/.jpg/.jpeg/.gif/.webp/.bmp 等图片文件路径
视觉分析请求: 分析这张图、看看这张图片、describe this image、what's in this picture

1. 自动识别图片路径（强制）

当用户说"把图片上传给AI"或类似指令时，必须从用户消息中提取图片文件路径，然后使用 --image-path 标志：

node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image-path="<图片绝对路径>" "<用户prompt>"

路径解析规则：

用户提供的路径可能是相对路径（相对于当前工作目录 $PWD）或绝对路径
index.js 会自动将相对路径解析为绝对路径
支持多次 --image-path 上传多张图片

2. 粘贴流程（index.js 内置 — 无需人工操作）

当 --image-path 被指定时，index.js 在 provider 管线中自动执行以下步骤：

读取图片文件：从磁盘读取图片，转为 base64 编码，检测 MIME 类型
写入剪贴板：通过 async Clipboard API（navigator.clipboard.write）将图片写入系统剪贴板
粘贴到对话框：聚焦 AI 聊天输入框，按 Ctrl+V 粘贴图片
等待上传完成：等待 2.5s 让 web UI 处理图片附件
输入提示词：在图片粘贴完成后，输入用户的文本 prompt
发送：点击发送按钮

备用路径（当 Clipboard API 不可用时）：

模拟 paste 事件：创建 DataTransfer 包含图片 File 对象，分发 ClipboardEvent('paste')
最终兜底：将 <img> 标签注入 contenteditable 编辑器

3. 支持的图片格式

格式	MIME Type	扩展名
PNG	`image/png`	`.png`
JPEG	`image/jpeg`	`.jpg`, `.jpeg`
GIF	`image/gif`	`.gif`
WebP	`image/webp`	`.webp`
BMP	`image/bmp`	`.bmp`
SVG	`image/svg+xml`	`.svg`
TIFF	`image/tiff`	`.tiff`, `.tif`
AVIF	`image/avif`	`.avif`
ICO	`image/x-icon`	`.ico`

单文件上限 50MB。

4. 使用示例

# 单张图片
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image-path=./screenshot.png "分析这张截图的内容"

# 多张图片
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js \
  --image-path=./before.png \
  --image-path=./after.png \
  "比较这两张图片的差异"

# 指定 provider 上传
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js \
  --image-path=./photo.jpg \
  --from=Gemini \
  "描述这张照片"

5. AI Agent 调用规范

当用户说"上传图片给AI"或类似指令时，调用 agent 必须：

识别图片路径：从用户消息中提取图片文件路径
验证文件存在：确认图片文件存在于用户系统中
构造命令：使用 --image-path=<绝对路径> 标志
执行命令：运行 node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image-path=... "prompt"
引用 receipt：按强制规则 §2 在最终回答中引用 [receipt] AGENTCHAT_RUN 行

禁止行为：

❌ 用 --image 代替 --image-path（前者是生图意图，后者是上传意图）
❌ 先描述图片内容再用文本发给 AI——必须上传原始图片文件
❌ 跳过 --image-path 只用文本描述图片

Trigger

Use this skill when:

The user asks to send a prompt to "any available AI"
Gemini quota is known to be exhausted and a fallback is needed
The user wants automatic provider failover without manual switching
Running batch prompts where individual provider reliability matters
The user wants to upload an image to an AI chat (use --image-path flag)

Do NOT use for: interactive conversations that need multi-turn context (each provider has independent session state).

When to use THIS skill:

Multi-provider with automatic fallback. Use for reliability, batch processing, or when you don't care which AI answers.
For Gemini-specific Max reasoning depth, use --from=Gemini to force Gemini first in the chain.
For image upload: use --image-path=<path> to paste images into the chat before the prompt.

Fallback Chain (Priority Order)

Gemini → ChatGPT → Claude → Qwen → Kimi → MiniMax → ChatGLM → Doubao → MiMo → DeepSeek
(Pro Extended)                                                                       (last resort)

First available provider wins. Each step falls through ONLY on confirmed unavailability (quota/auth/model-degraded), never on transient network errors.

Provider Availability Detection

每个 provider 在发送 prompt 前会经过 3 层检查：

检查层	检测内容	失败行为
L1: 可达性	页面能否加载、是否需要登录	跳过 → 下一个 provider
L2: 可用性	输入框是否可编辑、是否被限流	跳过 → 下一个 provider
L3: 模型质量	Pro/高级模型是否可用	Gemini 特有，其他 provider 跳过

Gemini 特殊处理

Gemini 是 chain 中唯一要求 Pro Extended Thinking 的 provider。模型激活分三层降级：

Pro Extended Thinking（需 Gemini Pro 订阅）— 首选
Flash 模式（免费 tier 兜底）— Pro Extended 不可用时自动切换
两者都失败 → ERR_MODEL_DEGRADED，降级到 ChatGPT

Prerequisites

# 0. ⚠️ CRITICAL: 必须使用系统 Chrome + 含登录态的 profile
#    复制并编辑项目 .env 文件：
#      cp .env.example .env
#    关键配置:
#      CHROMIUM_PATH=/usr/bin/google-chrome-stable  (REQUIRED — 必须设为系统 Chrome，留空会报错退出；拒绝 ms-playwright 路径)
#      CHROME_PROFILE=~/.chrome-debug-profile
#    如果未配置，所有 AI 网站的登录态会丢失！

# 1. Chrome debug 在端口 9222 运行 — v16 起完全自动，零外部脚本依赖
#    index.js 端口不通时自动启动 Chrome（AGENTCHAT_NO_AUTOSTART=1 关闭）：
#      Tier 1: 平台启动脚本（若部署了 scripts/ — 仓库完整 clone 场景）
#      Tier 2: 内嵌启动器 — 直接定位 Chrome 二进制并以加固 flag 集启动。
#              workbuddy 等只拷贝 skills 树的宿主（scripts/ 永远缺失）走此路径。
#    skill-only 部署（workbuddy / ~/.claude/skills/）只需保证:
#      a) .env 放在 skills/ 的上级目录（与 scripts/ 本应在的位置相同），
#         或设 AGENTCHAT_ENV_FILE 指向它 — Node 侧自 v16 起自行安全加载 .env
#      b) .env 里 CHROMIUM_PATH 指向系统 Chrome（Windows 例:
#         C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe；
#         未设时按标准安装路径自动探测，含 Edge 兜底）
#      c) Windows + agent 宿主（skill 装在 ~/.claude/skills/ 等）: skill 进程
#         看不到仓库根的 .env 与 scripts/（lib 的候选路径会解析到
#         ~/.claude/.env）。用两个逃生门环境变量接回来（设为用户级，
#         工具调用子进程自动继承）:
#           setx AGENTCHAT_ENV_FILE    "C:\path\to\AgentChat\.env"
#           setx AGENTCHAT_SCRIPTS_DIR "C:\path\to\AgentChat\scripts"
#         否则 skill 只会按默认值探测 127.0.0.1:9222 + ~/.chrome-debug-profile，
#         与 ps1 按仓库 .env 启动的 Chrome（自定义端口/profile）分裂 —— 端口
#         探测失败后再拉起的同 profile 实例会被 Windows 单例机制吸收秒退。
#         v18 起: 内嵌启动器经 WMI 创建 Chrome（脱离工具调用的 Job Object，
#         不再随 run 结束被连带杀掉）；启动前侦测占用 profile 的存活实例
#         （仅回收 PID 文件记录的受管实例，他人实例快速报错）；拒绝浏览器
#         默认 User Data 目录（Chrome ≥136 在其上静默禁用调试端口）。
#    手动预启动（可选，完整 clone 下更快）：

pgrep -f  || bash scripts/start-chrome-debug.sh






curl -s http://127.0.0.1:9222/json/version | python3 -c 


( ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb && npm install)

Invocation

# 基本用法 — 自动遍历 fallback chain（默认保留浏览器标签）
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js "Your prompt"

# 执行完毕后自动清理浏览器标签
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --close "Your prompt"

# 指定超时 (ms)
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --timeout=600000 "Long prompt..."

# 从 stdin 读取
echo "Prompt from pipe" | node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js

# 环境检查 (不发送 prompt)
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --smoke

# CDP 连通性检查
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --doctor

# 强制指定起始 provider (跳过前面的)
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --from=ChatGPT "prompt"

# 上传图片并提问（可重复 --image-path 上传多张）
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image-path=./photo.png "描述这张图片"
node ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/index.js --image-path=a.png --image-path=b.jpg "比较这两张图片"

CLI Flags

Flag	说明
`--timeout=N`	总超时 (ms)，包含所有 provider 尝试时间，默认 600000
`--timeout-per-provider=N`	单个 provider 超时 (ms)，默认取 `timeout / 2` 或 180000
`--from=NAME`	从指定 provider 开始，跳过链中前面的。NAME 可缩写不区分大小写
`--single`	只尝试 `--from` 指定的那一个 provider，失败即返回，不级联到链中后续 provider。给需要自己做跨 provider 降级+加锁的调用方用（如 AgentChat-IndependentTasks），避免子进程内部级联绕开调用方的互斥锁
`--only=NAME`	`--from=NAME --single` 的合并简写（程序化调用方使用；未知 NAME 会 fail loudly 而非静默回退）
`--locale=xx_XX`	强制 Gemini UI 语言 profile（`zh_CN` / `zh_TW` / `en` / `ja`），跳过自动检测。Python SDK 的 `locale=` 参数即透传此 flag
`--smoke`	环境检查：遍历所有 provider 确认至少一个可达
`--doctor`	CDP 端口连通性检查
`--close` / `--close-browser`	执行完毕后关闭所有 tab 和浏览器连接（默认保留）
`--image`	图片生成意图：index.js 进程内追加标准生图增强指令并记录 `image_prompt_enhanced` telemetry（见图片协议 §1）
`--image-path=PATH`	图片上传：读取本地图片文件，粘贴到 AI 聊天对话框后再发送 prompt（可重复使用多次以上传多张图片）。触发条件见图片上传协议 §4
`--no-download-images`	禁用图片自动下载（默认启用，从响应中提取图片 URL 下载到当前工作目录）

未识别的 --flag 会打 WARN 日志后忽略（v14 起；此前静默丢弃，是 --locale 空转数月、--keep-tabs 曾被拼进 prompt 这一类 bug 的根源）。--from= / --only= 空值会以 exit 64 硬失败。--only/--single 下 provider 名必须精确匹配 key 或显示名（子串匹配仅在级联路径作为人类便利保留）。

Output & Telemetry

stdout: 成功时输出 AI 响应原文
stderr: 诊断日志，[fallback] 前缀
telemetry: 写入 ~/.claude/skills/AgentChat-OneWeb/data/fallback-telemetry.jsonl

{
  "timestamp": "2026-07-01T...",
  "provider_used": "ChatGPT",
  "providers_tried": ["Gemini"],
  "fallback_reasons": {"Gemini": "ERR_RATE_LIMITED"},
  "prompt_length_chars": 1500,
  "response_length_chars": 3200,
  "total_ms": 45000,
  "exit_code": 0
}

Exit Codes

Exit	Code	Meaning
0	—	Success — response on stdout
1	`ERR_NO_CDP`	Chrome CDP 端口不可达
2	`ERR_NO_PROVIDER`	所有 provider 不可用 (全部未登录/需认证)
3	`ERR_SAFETY_REJECTED`	当前 provider 安全过滤拒绝 (已尝试所有)
4	`ERR_INTERNAL`	内部错误 (Node 异常、CDP 断开等)
5	`ERR_RATE_LIMITED`	所有 provider 均被限流
9	`ERR_ALL_EXHAUSTED`	遍历了全部 provider，全部不可用
10	`ERR_TIMEOUT`	总超时，无完整响应
64	`EX_USAGE`	用法错误（空 prompt / `--from=`、`--only=` 空值）。v14 前误用 exit 1，与 ERR_NO_CDP 冲突，会让编排方把调用方 bug 当成"浏览器挂了"终止整条链。用法错误同样产生 receipt

Architecture

index.js
├── main()                    — CLI 入口，解析参数
├── tryAllProviders()         — 按链遍历 provider，返回第一个成功
├── RUNNERS (factory-built)   — 9 provider runners via createProviderRunner()
│   ├── gemini                — config: lib/providers/adapters/gemini.js
│   ├── chatgpt               — config: lib/providers/adapters/chatgpt.js
│   ├── claude                — config: lib/providers/adapters/claude.js
│   ├── qwen                  — config: lib/providers/adapters/qwen.js
│   ├── kimi                  — config: lib/providers/adapters/kimi.js
│   ├── minimax               — config: lib/providers/adapters/minimax.js
│   ├── doubao                — config: lib/providers/adapters/doubao.js
│   ├── mimo                  — config: lib/providers/adapters/mimo.js
│   └── deepseek              — config: lib/providers/adapters/deepseek.js
├── helpers/
│   ├── isProviderTabOpen()   — tab dedup (shared with smokeTest)
│   ├── log() / startTimer()  — 终端输出 (lib/terminal.js)
│   └── connectWithRetry()    — CDP 连接 + 重试 (lib/cdp.js)
└── constants/
    └── PROVIDER_CHAIN        — 优先级顺序 + URL

核心设计决策

One page per invocation — 每次调用创建独立 tab，默认保留浏览器不关闭（--close 可启用自动清理）。
New tab per provider — 每个 provider 尝试使用独立 tab（通过 context.newPage()）。失败后关闭当前 tab，为下一个 provider 创建新 tab。
Quota detection via DOM — 不依赖 HTTP 状态码，而是检查页面 DOM 内容判断是否被限流。
No cross-provider context — 不对不同 provider 之间传递上下文。每次都是独立的 prompt。
Pro Extended mandatory for Gemini — Gemini 必须激活 Pro Extended 才使用，否则直接降级。

Provider-Specific Implementation Notes

每个 provider 的特殊行为定义在 lib/providers/adapters/<name>.js 中（配置驱动，非硬编码），SKILL.md 仅保留关键差异供 AI 调用参考：

Provider	关键差异	详见
Gemini	Pro Extended 强制激活、bursty 输出检测、120s stop-btn 延长、Action Toolbar 完成锚点	`adapters/gemini.js`
ChatGPT	3 层输入策略 (clipboard→simulated paste→chunked keyboard)、React 发送按钮状态验证	`adapters/chatgpt.js`
Claude	ProseMirror 编辑器、"Thinking" 占位符过滤、嵌入搜索块剥离	`adapters/claude.js`
Qwen	React SPA 3s 延迟、stop-btn detached 模式、模型名前缀剥离	`adapters/qwen.js`
Kimi	每次调用新建会话、send-button-container disabled 检测、自适应稳定性窗口 (5-30s)	`adapters/kimi.js`
MiniMax	TipTap/ProseMirror 异步挂载 4s 延迟、`<div aria-label="发送消息">` 非 button 发送	`adapters/minimax.js`
ChatGLM	智谱清言 React SPA、中文 UI、agentic 工具/搜索阶段 stillWorkingCheck	`adapters/chatglm.js`
Doubao	字节跳动 React SPA、CSS Modules 哈希类名、agentic 工具/搜索阶段 stillWorkingCheck	`adapters/doubao.js`
MiMo	React SPA 4s 延迟、DOM 遍历定位发送按钮 (无可靠 CSS selector)	`adapters/mimo.js`
DeepSeek	标准管线、ds-markdown 响应	`adapters/deepseek.js`

Adding a New Provider

创建 lib/providers/adapters/<name>.js 导出 config 对象（参考现有 adapter）
在 PROVIDER_CHAIN 数组中添加 entry
在 PROVIDER_KEYS 数组中添加 key（自动注册到 RUNNERS）
Config 的关键字段: url, authDomains, editorSelectors, sendSelectors/sendFallback, responseSelectors
函数返回 {success: true, response: string} 或 {success: false, reason: string}
- reason 必须是: "quota" | "auth" | "error" | "timeout"

Code Location

index.js — CLI 入口 + fallback 编排器
lib/providerFactory.js — 10-step config-driven pipeline (所有 8 个 provider 共享)
lib/providers/adapters/<name>.js — 各 provider 差异配置
lib/providers/chain.js — 优先级顺序 (与 IndependentTasks 共享的单一真相源)
SKILL.md — AI-facing operational guide
package.json — npm metadata (playwright-core)

agentchat-oneweb

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AI Fallback Chain — Multi-Provider CDP Bridge

⚠️ 强制规则 — 调用即执行（首要动作契约）

1. 首要动作契约

2. 执行回执（receipt）— 是否执行以此为准，不以叙述为准

3. 违规模式（全部禁止）

4. 例外

5. 本地上下文

📐 输出排版规范 — 最终回答强制格式

🖼️ 图片生成协议 (Image Generation Protocol)

触发条件

1. Prompt 自动增强（强制 — 传 --image flag，v14 起由 index.js 内置）

2. 图片自动下载（强制 — index.js 内置）

3. 下载目录说明

🖼️ 图片上传协议 (Image Upload Protocol)

触发条件

1. 自动识别图片路径（强制）

2. 粘贴流程（index.js 内置 — 无需人工操作）

3. 支持的图片格式

4. 使用示例

5. AI Agent 调用规范

Trigger

Fallback Chain (Priority Order)

Provider Availability Detection

Gemini 特殊处理

Prerequisites

Invocation

CLI Flags

Output & Telemetry

Exit Codes

Architecture

核心设计决策

Provider-Specific Implementation Notes

Adding a New Provider

Code Location

AI Fallback Chain — Multi-Provider CDP Bridge

⚠️ 强制规则 — 调用即执行（首要动作契约）

1. 首要动作契约

2. 执行回执（receipt）— 是否执行以此为准，不以叙述为准

3. 违规模式（全部禁止）

4. 例外

5. 本地上下文

📐 输出排版规范 — 最终回答强制格式

🖼️ 图片生成协议 (Image Generation Protocol)

触发条件

1. Prompt 自动增强（强制 — 传 --image flag，v14 起由 index.js 内置）

2. 图片自动下载（强制 — index.js 内置）

3. 下载目录说明

🖼️ 图片上传协议 (Image Upload Protocol)

触发条件

1. 自动识别图片路径（强制）

2. 粘贴流程（index.js 内置 — 无需人工操作）

3. 支持的图片格式

4. 使用示例

5. AI Agent 调用规范

Trigger

Fallback Chain (Priority Order)

Provider Availability Detection

Gemini 特殊处理

Prerequisites

Invocation

CLI Flags

Output & Telemetry

Exit Codes

Architecture

核心设计决策

Provider-Specific Implementation Notes

Adding a New Provider

Code Location

1. Prompt 自动增强（强制 — 传 `--image` flag，v14 起由 index.js 内置）

1. Prompt 自动增强（强制 — 传 `--image` flag，v14 起由 index.js 内置）