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技能集 · / vercel-labs / agent-browser

vercel-labsvercel-labs/agent-browser

用途概括一套以 agent-browser（原生 Rust CLI 浏览器自动化工具）为核心的 Agent Skills 集合。它通过快照-ref 工作流实现页面导航、表单填写、点击、截图、数据提取与 Web 测试。技能集扩展至 Electron 桌面应用、Slack、Vercel Sandbox 微虚拟机、AWS AgentCore 云浏览器、dogfooding/QA 及 API 逆向。适用于任意需要程序化 Web/桌面交互、质量保障或云端自动化的 agent 场景。
Skill 数量
8
所需 CLI
agent-browserawsbase64jq
业务领域
CodingOthers
技能形态
Cli ManualWorkflow
技能集分析

技能关系

技能之间的使用关系

Skill → Skill 的使用关系，可跨层指向。同色块表示同一类技能形态。

引用关系数
15
独立技能数
0
引用最多的技能
  • agent-browser6个下游技能
  • slack3个下游技能
被引用最多的技能
  • agent-browser6个上游技能
  • electron2个上游技能

说明：每条依赖线读作「当前 Skill 依赖」它指向的 Skill。

SkillsWay.ai · Heads-Up Agent Skills Inspector安装前，先看懂 Agent Skills。

核心思想

关键理念 & 方法论

作者的设计原则、与同类项目的差异化定位、关键工作流的简要介绍。文中提到的技能名称会自动链接到对应技能页。

核心思想

agent-browser 是一个快速的 Rust 原生 CLI，为 AI agent 提供浏览器自动化能力，定位为可组合工具集而非单体框架。

设计原则

  • 模型无关：通过 CLI 命令适配任意 agent
  • 快照与引用工作流：AI 使用无障碍树 ref 进行可靠交互
  • 可扩展：上层叠加专用技能（Electron、Slack、Vercel Sandbox、AgentCore、dogfood、derive-client）

关键技能

  • core：所有命令的必读基础指南
  • agent-browser：网页任务主 CLI
  • electron / slack：特定应用自动化
  • vercel-sandbox / agentcore：云/隔离浏览器
  • dogfood：QA 探索
  • derive-client：API 逆向

最佳实践

先加载 core，再按任务调用具体技能。使用语义定位与快照保障稳定自动化。

技能组成

该用什么技能？

每个技能都为某种调用者设计——有的必须由你点名触发，有的则由模型自动按上下文加载。下面的两张卡片一眼看清整个技能集的触发分工。

用户主动调用0

这些技能期待被用户手动直接点名使用。

该技能集未列出需要手动调用的技能。

模型自动调用8

由模型在判断上下文相关时自动使用，通常不需要点名调用。

agent-browseragentcorecorederive-clientdogfoodelectronslackvercel-sandbox

技能清单

8 个 Skill · 按名称或领域筛选

agent-browser

agent-browser 是面向 AI Agent 的快速 Rust CLI，通过 Chrome CDP 与无障碍树快照自动化浏览器。支持网页导航、填表、点击、截图、数据提取与测试，以及 Electron/Slack/云浏览器任务。价值：无需 Playwright/Puppeteer，提供可靠、版本匹配、跨 Agent 的浏览器自动化能力。

→
领域
Coding
形态
Cli Manual
位置
skills/agent-browser/SKILL.md

agentcore

在 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器上运行 agent-browser 实现托管浏览器自动化。通过环境变量或 CLI 使用 AWS 凭证，用 `-p agentcore` 调用标准 agent-browser 命令，支持持久化配置和实时视图。价值：可扩展的 AWS 托管浏览器会话，复用登录状态并实时监控。

→
领域
Coding
形态
Cli Manual
位置
skill-data/agentcore/SKILL.md

core

agent-browser CLI 的核心使用指南，一款面向 AI 智能体的快速 Chrome/Chromium 自动化工具。讲授快照与引用工作流，用紧凑的 @eN 引用操作页面，涵盖导航、点击、填充、数据提取、截图、标签、认证与等待。价值：让智能体以每步约 200-400 token 可靠自动化 Web 任务，无需解析原始 HTML。

→
领域
Coding
形态
Cli Manual
位置
skill-data/core/SKILL.md

derive-client

通过 agent-browser 将浏览器流量录制成 HAR 文件，逆向工程网站内部 API，并生成直接调用端点的独立客户端或 CLI。方法：录制流程、用 jq 识别端点、提取结构与鉴权、生成类型化函数、真实验证。价值：免去重复驱动浏览器，实现快速直接的 HTTP 自动化。

→
领域
Coding
形态
Workflow
位置
skill-data/derive-client/SKILL.md

dogfood

通过 agent-browser 系统性探索和测试 Web 应用，发现 bug 与 UX 问题。产出含分步截图、复现视频及每问题详细复现步骤的结构化报告，可直接交付责任团队修复。

→
领域
Others
形态
Workflow
位置
skill-data/dogfood/SKILL.md

electron

通过 agent-browser 与 Chrome DevTools Protocol 自动化任意 Electron 桌面应用（Slack、VS Code 等）。以远程调试端口启动应用，连接后快照并交互。实现桌面 UI 自动化、测试、数据提取及多应用并行控制，无需原生代码。

→
领域
Coding
形态
Cli ManualWorkflow
位置
skill-data/electron/SKILL.md

slack

使用浏览器自动化（agent-browser）与 Slack 工作区交互：查看未读、发消息、搜索、提取数据。无需 Slack API 或令牌，产出未读报告、消息发送与证据截图。

→
领域
Others
形态
Workflow
位置
skill-data/slack/SKILL.md

vercel-sandbox

在 Vercel Sandbox 微虚拟机中运行 agent-browser + 无头 Chrome，为任意 Vercel 部署应用提供浏览器自动化。通过按需 Linux 虚拟机与 SDK 辅助函数执行截图、快照、表单填写等命令。借助快照实现亚秒启动，提供隔离、持久、无二进制体积限制的浏览器自动化能力。

→
领域
Coding
形态
Workflow
位置
skill-data/vercel-sandbox/SKILL.md

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安装方式

一行命令安装整个 Skillset。

在终端复制并运行以下命令，即可将 vercel-labs/agent-browser 添加到 Agent 环境。

$npx skills add vercel-labs/agent-browser