| 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）：
- Python 命令名：示例用
python3。Windows 不可识别时改 python 或 py -3。
- 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。
- 可执行检测：用
which node / where node（PowerShell 用 Get-Command），不用 command -v。
- Bash heredoc /
&& / ||：Windows cmd 不支持，建议在 Git Bash / WSL2 中运行。
- 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
)
[ -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="$d/browse" && break
done
[ -z "$SKILL_DIR" ] && [ -n "${WEB_ACCESS_PLUGIN_PATH:-}" ] && SKILL_DIR="$WEB_ACCESS_PLUGIN_PATH/skills/browse"
[ -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：
curl -s http://localhost:3456/targets
curl -s "http://localhost:3456/new?url=https://example.com"
curl -s "http://localhost:3456/info?target=ID"
curl -s -X POST "http://localhost:3456/eval?target=ID" -d 'document.title'
curl -s "http://localhost:3456/screenshot?target=ID&file=/tmp/shot.png"
curl -s "http://localhost:3456/navigate?target=ID&url=URL"
curl -s "http://localhost:3456/back?target=ID"
curl -s -X POST "http://localhost:3456/click?target=ID" -d 'button.submit'
curl -s -X POST "http://localhost:3456/clickAt?target=ID" -d 'button.upload'
curl -s -X POST "http://localhost:3456/setFiles?target=ID" -d '{"selector":"input[type=file]","files":["/path/to/file.png"]}'
curl -s "http://localhost:3456/scroll?target=ID&y=3000"
curl -s "http://localhost:3456/scroll?target=ID&direction=bottom"
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：
- 用 Read 工具加载
$SKILL_DIR/setup.md（路径 $SKILL_DIR 由 §路径自定位 段解析）
- 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）
- 不要凭记忆执行 — 每次都 Read 当前版本
- 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）
