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name	browse
description	所有联网操作必须通过此 skill 处理，包括：搜索、网页抓取、登录后操作、网络交互、 浏览器自动化、CDP 远程调试，以及 chrome-devtools / tavily / exa 等 MCP server 调用。 触发场景：用户要求搜索信息 / web search / 查看网页内容 / 抓取网页 / 访问需要登录的网站 / 操作网页界面 / browser automation / 抓取社交媒体内容（小红书、微博、推特、知乎等）/ 读取动态渲染页面 / dynamic page / 用 chrome-devtools 调试页面 / 用 tavily 深度研究 / 以及任何需要真实浏览器环境或 web MCP 工具的网络任务。
allowed-tools	Read, Write, Bash, Glob, WebSearch, WebFetch

web-access Skill

跨平台兼容性 checklist（Windows / macOS / Linux）：

1. Python 命令名：示例用 python3。Windows 不可识别时改 python 或 py -3。
2. 路径自定位：本文档所有脚本路径用 §路径自定位 一节的 bootstrap 解析。
3. 可执行检测：用 which node / where node（PowerShell 用 Get-Command），不用 command -v。
4. Bash heredoc / && / ||：Windows cmd 不支持，建议在 Git Bash / WSL2 中运行。
5. CDP 在 Windows 原生（cmd / PowerShell）best-effort：依赖 Node 22+ 和 Chrome remote-debugging，Windows 原生设置链路较长。Windows 用户优先在 Git Bash / WSL2 中运行。

此技能是给协调者读的。**判定你是否子智能体**：如果你的当前角色定义来自 Task prompt 而非 SKILL.md 自然加载（即调用方在 Task 工具的 prompt 字段里塞了 agents/.md 的内容），你就是子智能体；跳过本 SKILL.md 的工作流编排部分，只执行 Task prompt 给你的具体任务。

路径自定位

首次调用本 skill 的脚本前，先跑一次以下 bootstrap 解析 SKILL_DIR（后续命令用 $SKILL_DIR/scripts/...）：

SKILL_DIR=$(python3 - <<'PYEOF' 2>/dev/null
import json, os, sys
p = os.path.expanduser('~/.claude/plugins/installed_plugins.json')
if os.path.exists(p):
    d = json.load(open(p))
    for entries in d.get('plugins', {}).values():
        for e in (entries if isinstance(entries, list) else [entries]):
            if isinstance(e, dict) and '/web-access/' in e.get('installPath', ''):
                print(e['installPath'] + '/skills/browse'); sys.exit(0)
PYEOF
)

# vercel CLI fallback (skill subdir is 'browse'; SKILL.md name is also 'browse')
[ -z "$SKILL_DIR" ] && for d in ~/.cursor/skills ~/.agents/skills .cursor/skills .agents/skills; do
    [ -d "$d/web-access/skills/browse" ] && SKILL_DIR="$d/web-access/skills/browse" && break
    [ -d "$d/browse" ] && SKILL_DIR="$d/browse" && break
done

# 用户预设环境变量
[ -z "$SKILL_DIR" ] && [ -n "${WEB_ACCESS_PLUGIN_PATH:-}" ] && SKILL_DIR="$WEB_ACCESS_PLUGIN_PATH/skills/browse"

# dev 态
[ -z "$SKILL_DIR" ] && [ -d "./web-access/skills/browse" ] && SKILL_DIR="$(pwd)/web-access/skills/browse"

if [ -z "$SKILL_DIR" ]; then
    echo "[ERROR] 找不到 web-access skill 安装位置。" >&2
    echo "请设置：export WEB_ACCESS_PLUGIN_PATH=/path/to/web-access" >&2
    exit 1
fi

错误恢复 protocol：bootstrap 退出 1 时不要重试，把 stderr 转述给用户并请求 /plugin install web-access@presales-skills 或手工 export 环境变量。

前置检查

在开始联网操作前，先检查 CDP 模式可用性：

node "$SKILL_DIR/scripts/check-deps.mjs"

未通过时引导用户完成设置：

• Node.js 22+：必需（使用原生 WebSocket）。版本低于 22 可用但需安装 ws 模块。
• Chrome remote-debugging：在 Chrome 地址栏打开 chrome://inspect/#remote-debugging，勾选 "Allow remote debugging for this browser instance" 即可，可能需要重启浏览器。

检查通过后并必须在回复中向用户直接展示以下须知，再启动 CDP Proxy 执行操作：

温馨提示：部分站点对浏览器自动化操作检测严格，存在账号封禁风险。已内置防护措施但无法完全避免，Agent 继续操作即视为接受。

浏览哲学

本段是 AI 执行心智模型（4 步决策框架），AI 每次执行联网任务前必须按此逻辑行事。README §设计哲学 给的是面向人的概念性介绍；本段给执行细则，两者不重复。

像人一样思考，兼顾高效与适应性的完成任务。

执行任务时不会过度依赖固有印象所规划的步骤，而是带着目标进入，边看边判断，遇到阻碍就解决，发现内容不够就深入——全程围绕「我要达成什么」做决策。这个 skill 的所有行为都应遵循这个逻辑。

① 拿到请求 — 先明确用户要做什么，定义成功标准：什么算完成了？需要获取什么信息、执行什么操作、达到什么结果？这是后续所有判断的锚点。

② 选择起点 — 根据任务性质、平台特征、达成条件，选一个最可能直达的方式作为第一步去验证。一次成功当然最好；不成功则在③中调整。比如，需要操作页面、需要登录态、已知静态方式不可达的平台（小红书、微信公众号等）→ 直接 CDP

③ 过程校验 — 每一步的结果都是证据，不只是成功或失败的二元信号。用结果对照①的成功标准，更新你对目标的判断：路径在推进吗？结果的整体面貌（质量、相关度、量级）是否指向目标可达？发现方向错了立即调整，不在同一个方式上反复重试——搜索没命中不等于"还没找对方法"，也可能是"目标不存在"；API 报错、页面缺少预期元素、重试无改善，都是在告诉你该重新评估方向。遇到弹窗、登录墙等障碍，判断它是否真的挡住了目标：挡住了就处理，没挡住就绕过——内容可能已在页面 DOM 中，交互只是展示手段。

④ 完成判断 — 对照定义的任务成功标准，确认任务完成后才停止，但也不要过度操作，不为了"完整"而浪费代价。

联网工具选择

• 确保信息的真实性，一手信息优于二手信息：搜索引擎和聚合平台是信息发现入口。当多次搜索尝试后没有质的改进时，升级到更根本的获取方式：定位一手来源（官网、官方平台、原始页面）。

场景	工具
搜索摘要或关键词结果，发现信息来源	WebSearch
URL 已知，需要从页面定向提取特定信息	WebFetch（拉取网页内容，由小模型根据 prompt 提取，返回处理后结果）
URL 已知，需要原始 HTML 源码（meta、JSON-LD 等结构化字段）	curl
非公开内容，或已知静态层无效的平台（小红书、微信公众号等公开内容也被反爬限制）	浏览器 CDP（直接，跳过静态层）
需要登录态、交互操作，或需要像人一样在浏览器内自由导航探索	浏览器 CDP

浏览器 CDP 不要求 URL 已知——可从任意入口出发，通过页面内搜索、点击、跳转等方式找到目标内容。WebSearch、WebFetch、curl 均不处理登录态。

Jina（可选预处理层，可与 WebFetch/curl 组合使用，由于其特性可节省 tokens 消耗，请积极在任务合适时组合使用）：第三方网络服务，可将网页转为 Markdown，大幅节省 token 但可能有信息损耗。调用方式为 r.jina.ai/example.com（URL 前加前缀，不保留原网址 http 前缀），限 20 RPM。适合文章、博客、文档、PDF 等以正文为核心的页面；对数据面板、商品页等非文章结构页面可能提取到错误区块。

进入浏览器层后，/eval 就是你的眼睛和手：

• 看：用 /eval 查询 DOM，发现页面上的链接、按钮、表单、文本内容——相当于「看看这个页面有什么」
• 做：用 /click 点击元素、/scroll 滚动加载、/eval 填表提交——像人一样在页面内自然导航
• 读：用 /eval 提取文字内容，判断图片/视频是否承载核心信息——是则提取媒体 URL 定向读取或 /screenshot 视觉识别

浏览网页时，先了解页面结构，再决定下一步动作。不需要提前规划所有步骤。

补充：本地 Chrome 资源

用户指向本人访问过的页面（"我之前看的那个讲 X 的文章"、"上次打开过的 XX 面板"）或组织内部系统（"我们的 XX 平台"、"公司那个 YY 系统"等公网搜不到的目标）时，检索本地 Chrome 书签/历史：

node "$SKILL_DIR/scripts/find-url.mjs" [关键词...] [--only bookmarks|history] [--limit N] [--since 1d|7h|YYYY-MM-DD] [--sort recent|visits]

关键词空格分词、多词 AND，匹配 title + url（可省略）；--since / --sort 仅作用于历史；默认按最近访问倒序，--sort visits 按访问次数排序（适合"高频访问的网站"这类场景）。

程序化操作与 GUI 交互

浏览器内操作页面有两种方式：

• 程序化方式（构造 URL 直接导航、eval 操作 DOM）：成功时速度快、精确，但对网站来说不是正常用户行为，可能触发反爬机制。
• GUI 交互（点击按钮、填写输入框、滚动浏览）：GUI 是为人设计的，网站不会限制正常的 UI 操作，确定性最高，但步骤多、速度慢。

根据对目标平台的了解来灵活选择方式。GUI 交互也是程序化方式的有效探测——通过一次真实交互观察站点的实际行为（URL 模式、必需参数、页面跳转逻辑），为后续程序化操作提供依据；同时当程序化方式受阻时，GUI 交互是可靠的兜底。

站点内交互产生的链接是可靠的：通过用户视角中的可交互单元（卡片、条目、按钮）进行的站点内交互，自然到达的 URL 天然携带平台所需的完整上下文。而手动构造的 URL 可能缺失隐式必要参数，导致被拦截、返回错误页面、甚至触发反爬。

浏览器 CDP 模式

通过 CDP Proxy 直连用户日常 Chrome，天然携带登录态，无需启动独立浏览器。 若无用户明确要求，不主动操作用户已有 tab，所有操作都在自己创建的后台 tab 中进行，保持对用户环境的最小侵入。不关闭用户 tab 的前提下，完成任务后关闭自己创建的 tab，保持环境整洁。

启动

node "$SKILL_DIR/scripts/check-deps.mjs"

脚本会依次检查 Node.js、Chrome 端口，并确保 Proxy 已连接（未运行则自动启动并等待）。Proxy 启动后持续运行。

Proxy API

所有操作通过 curl 调用 HTTP API：

# 列出用户已打开的 tab
curl -s http://localhost:3456/targets

# 创建新后台 tab（自动等待加载）
curl -s "http://localhost:3456/new?url=https://example.com"

# 页面信息
curl -s "http://localhost:3456/info?target=ID"

# 执行任意 JS：可读写 DOM、提取数据、操控元素、触发状态变更、提交表单、调用内部方法
curl -s -X POST "http://localhost:3456/eval?target=ID" -d 'document.title'

# 捕获页面渲染状态（含视频当前帧）
curl -s "http://localhost:3456/screenshot?target=ID&file=/tmp/shot.png"

# 导航、后退
curl -s "http://localhost:3456/navigate?target=ID&url=URL"
curl -s "http://localhost:3456/back?target=ID"

# 点击（POST body 为 CSS 选择器）— JS el.click()，简单快速，覆盖大多数场景
curl -s -X POST "http://localhost:3456/click?target=ID" -d 'button.submit'

# 真实鼠标点击 — CDP Input.dispatchMouseEvent，算用户手势，能触发文件对话框
curl -s -X POST "http://localhost:3456/clickAt?target=ID" -d 'button.upload'

# 文件上传 — 直接设置 file input 的本地文件路径，绕过文件对话框
curl -s -X POST "http://localhost:3456/setFiles?target=ID" -d '{"selector":"input[type=file]","files":["/path/to/file.png"]}'

# 滚动（触发懒加载）
curl -s "http://localhost:3456/scroll?target=ID&y=3000"
curl -s "http://localhost:3456/scroll?target=ID&direction=bottom"

# 关闭 tab
curl -s "http://localhost:3456/close?target=ID"

页面内导航

两种方式打开页面内的链接：

• /click：在当前 tab 内直接点击用户视角中的可交互单元，简单直接，串行处理。适合需要在同一页面内连续操作的场景，如点击展开、翻页、进入详情等。
• /new + 完整 URL：使用目标链接的完整地址（包含所有URL参数），在新 tab 中打开。适合需要同时访问多个页面的场景。

很多网站的链接包含会话相关的参数（如 token），这些参数是正常访问所必需的。提取 URL 时应保留完整地址，不要裁剪或省略参数。

媒体资源提取

判断内容在图片里时，用 /eval 从 DOM 直接拿图片 URL，再定向读取——比全页截图精准得多。

技术事实

• 页面中存在大量已加载但未展示的内容——轮播中非当前帧的图片、折叠区块的文字、懒加载占位元素等，它们存在于 DOM 中但对用户不可见。以数据结构（容器、属性、节点关系）为单位思考，可以直接触达这些内容。
• DOM 中存在选择器不可跨越的边界（Shadow DOM 的 shadowRoot、iframe 的 contentDocument等）。eval 递归遍历可一次穿透所有层级，返回带标签的结构化内容，适合快速了解未知页面的完整结构。
• /scroll 到底部会触发懒加载，使未进入视口的图片完成加载。提取图片 URL 前若未滚动，部分图片可能尚未加载。
• 拿到媒体资源 URL 后，公开资源可直接下载到本地后用读取；需要登录态才可获取的资源才需要在浏览器内 navigate + screenshot。
• 短时间内密集打开大量页面（如批量 /new）可能触发网站的反爬风控。
• 平台返回的"内容不存在""页面不见了"等提示不一定反映真实状态，也可能是访问方式的问题（如 URL 缺失必要参数、触发反爬）而非内容本身的问题。

视频内容获取

用户 Chrome 真实渲染，截图可捕获当前视频帧。核心能力：通过 /eval 操控 <video> 元素（获取时长、seek 到任意时间点、播放/暂停/全屏），配合 /screenshot 采帧，可对视频内容进行离散采样分析。

登录判断

用户日常 Chrome 天然携带登录态，大多数常用网站已登录。

登录判断的核心问题只有一个：目标内容拿到了吗？

打开页面后先尝试获取目标内容。只有当确认目标内容无法获取且判断登录能解决时，才告知用户：

"当前页面在未登录状态下无法获取[具体内容]，请在你的 Chrome 中登录 [网站名]，完成后告诉我继续。"

登录完成后无需重启任何东西，直接刷新页面继续。

任务结束

用 /close 关闭自己创建的 tab，必须保留用户原有的 tab 不受影响。

Proxy 持续运行，不建议主动停止——重启后需要在 Chrome 中重新授权 CDP 连接。

并行调研：子 Agent 分治策略

任务包含多个独立调研目标时（如同时调研 N 个项目、N 个来源），鼓励合理分治给子 Agent 并行执行，而非主 Agent 串行处理。

好处：

• 速度：多子 Agent 并行，总耗时约等于单个子任务时长
• 上下文保护：抓取内容不进入主 Agent 上下文，主 Agent 只接收摘要，节省 token

并行 CDP 操作：每个子 Agent 在当前用户浏览器实例中，自行创建所需的后台 tab（/new），自行操作，任务结束自行关闭（/close）。所有子 Agent 共享一个 Chrome、一个 Proxy，通过不同 targetId 操作不同 tab，无竞态风险。

子 Agent Prompt 写法：目标导向，而非步骤指令

• 必须在子 Agent prompt 中写 必须加载 web-access skill 并遵循指引 ，子 Agent 会自动加载 skill，无需在 prompt 中复制 skill 内容或指定路径。
• 子 Agent 有自主判断能力。主 Agent 的职责是说清楚要什么，仅在必要与确信时限定怎么做。过度指定步骤会剥夺子 Agent 的判断空间，反而引入主 Agent 的假设错误。避免 prompt 用词对子 Agent 行为的暗示：「搜索xx」会把子 Agent 锚定到 WebSearch，而实际上有些反爬站点需要 CDP 直接访问主站才能有效获取内容。主 Agent 写 prompt 时应描述目标（「获取」「调研」「了解」），避免用暗示具体手段的动词（「搜索」「抓取」「爬取」）。

分治判断标准：

适合分治	不适合分治
目标相互独立，结果互不依赖	目标有依赖关系，下一个需要上一个的结果
每个子任务量足够大（多页抓取、多轮搜索）	简单单页查询，分治开销大于收益
需要 CDP 浏览器或长时间运行的任务	几次 WebSearch / Jina 就能完成的轻量查询

信息核实类任务

核实的目标是一手来源，而非更多的二手报道。多个媒体引用同一个错误会造成循环印证假象。

搜索引擎和聚合平台是信息发现入口，是定位信息的工具，不可用于直接证明真伪。找到来源后，直接访问读取原文。同一原则适用于工具能力/用法的调研——官方文档是一手来源，不确定时先查文档或源码，不猜测。

信息类型	一手来源
政策/法规	发布机构官网
企业公告	公司官方新闻页
学术声明	原始论文/机构官网
工具能力/用法	官方文档、源码

找不到官网时：权威媒体的原创报道（非转载）可作为次级依据，但需向用户说明："未找到官方原文，以下核实来自[媒体名]报道，存在转述误差可能。"单一来源时同样向用户声明。

站点经验

操作中积累的特定网站经验，按域名存储在 references/site-patterns/ 下。

确定目标网站后，如果前置检查输出的 site-patterns 列表中有匹配的站点，必须读取对应文件获取先验知识（平台特征、有效模式、已知陷阱）。经验内容标注了发现日期，当作可能有效的提示而非保证——如果按经验操作失败，回退通用模式并更新经验文件。

CDP 操作成功完成后，如果发现了有必要记录经验的新站点或新模式（URL 结构、平台特征、操作策略），主动写入对应的站点经验文件。只写经过验证的事实，不写未确认的猜测。

文件格式：

---
domain: example.com
aliases: [示例, Example]
updated: 2026-03-19
---
## 平台特征
架构、反爬行为、登录需求、内容加载方式等事实

## 有效模式
已验证的 URL 模式、操作策略、选择器

## 已知陷阱
什么会失败以及为什么

经验/陷阱内容标注发现日期，当作"可能有效的提示"而非"保证正确的事实"。

References 索引

文件	何时加载
references/cdp-api.md	需要 CDP API 详细参考、JS 提取模式、错误处理时
references/site-patterns/{domain}.md	确定目标网站后，读取对应站点经验
setup.md	用户首次配置 web-access、或被 solution-master 的 CDP 配置流程委托时

配置

完整 setup wizard 见同目录 setup.md。当用户说「配置 web-access / 帮我配置 web-access / 启用 CDP / 初始化 web-access」，或本 SKILL 被 solution-master 的 CDP 配置流程委托时：

1. 用 Read 工具加载 $SKILL_DIR/setup.md（路径 $SKILL_DIR 由 §路径自定位 段解析）
2. 严格按 setup.md 引导用户完成配置（含 Node.js 依赖前置 + Chrome remote-debug 启用 + cdp-proxy 启动 + 风险告知 + MCP 搜索工具注册）
3. 不要凭记忆执行 — 每次都 Read 当前版本
4. 不要只跑到 CDP 风险告知就结束 — setup.md 步骤 4（MCP 搜索工具 tavily/exa/minimax）是 web-access 配置的标配项，必须主动询问；solution-master 委托场景例外（由委托方自己控制 MCP 步骤）