agent-web-cpu（Agent 网络 CPU）

agent-web-cpu — AI Agent 智能执行套件

一句话理解： 用户说需求 → 自动匹配/创建 transweb.cn 应用 → 浏览器打开 → 填入 → 生成 → 提取结果 → 保存 Markdown。

🔒 前置要求

必需的浏览器权限

本技能完全依赖 browser 工具执行，不具备浏览器权限时无法工作。

执行前自检

每次执行第一步检查：

browser action: status

• 返回正常 → 继续
• 报错或不可用 → 立即终止并告知用户："浏览器工具不可用，请在 OpenClaw 配置中启用 browser.enabled 和 browser.evaluateEnabled"

subagent 浏览器权限

若通过 sessions_spawn 派生子代理执行本技能：

• sandbox: "inherit" 确保继承浏览器访问能力
• 子代理内同样需要 browser 工具可用

执行模式

模式判断

• 用户显式说 先用A再做B、串连执行 A、B → pipeline
• 用户需求本身包含多个阶段（如 写博客并润色）→ pipeline
• 包含 添加应用/注册应用/新增应用 + id= → add
• 包含 移除应用/删除应用/移除/删除 + 应用名称 → remove
• 其余 → single

应用注册表

路径： {SKILL_DIR}/apps.json

{
  "apps": [
    {
      "id": "35fa46fd2f9b57f814018134ef14ae1f",
      "name": "博文框架",
      "description": "内容策划编辑：生成高效的文章标题与创作大纲",
      "keywords": ["博文", "文章", "大纲", "写作", "标题"],
      "createdAt": "2026-04-01T08:49:00+08:00"
    }
  ],
  "_schema": "v2"
}

匹配算法（≥5 分视为命中）：

匹配失败 → 自动创建应用 → 写入 apps.json → 执行。

应用管理

添加应用（add）

触发： 用户说 添加应用 id=xxx、注册应用 id=abc123...

流程：

1. 校验 ID — 必须是 32 位十六进制字符串，否则提示格式错误
2. 查重 — 检查 apps.json 中是否已存在相同 id，已存在则提示"该应用已注册"
3. 打开页面获取信息

   browser action: navigate
   profile: "openclaw"
   url: https://transweb.cn/?id={app_id}

等待页面加载后，通过 snapshot 或 evaluate 提取： - name：页面标题 / h1 文本 - description：页面描述文本（如副标题、meta description）

1. 生成关键词 — 从 name 和 description 中提取 3~6 个关键词
2. 写入 apps.json — 读取现有内容，追加新条目，写回文件
3. 返回确认

✅ 应用已添加

  名称：{name}
  ID：{id}
  描述：{description}
  关键词：{keyword1}, {keyword2}, ...

apps.json 新条目格式：

{
  "id": "{32位hex}",
  "name": "应用名称",
  "description": "应用描述",
  "keywords": ["关键词1", "关键词2"],
  "createdAt": "{ISO 8601 时间戳}"
}

移除应用（remove）

触发： 用户说 移除应用 博文框架、删除应用 爆款润色助手

流程：

1. 读取 apps.json
2. 精确匹配名称 — 在 apps 数组中查找 name 字段完全等于用户指定的名称
3. 未找到 — 返回提示："未找到名为「{name}」的应用，当前已注册应用：\

{列表}"

1. 确认移除 — 展示即将移除的应用信息，等待用户确认：

   ⚠️ 即将移除以下应用，确认吗？

     名称：博文框架
     ID：35fa46fd2f9b57f814018134ef14ae1f
     描述：内容策划编辑：生成高效的文章标题与创作大纲

   回复"确认"继续，"取消"放弃。

1. 执行移除 — 从 apps 数组中删除该条目，写回 apps.json
2. 返回确认

✅ 已移除应用「博文框架」（id: 35fa46fd...）

当前剩余 {N} 个应用。

辅助操作

单应用执行（single）

Step 1：确定输入方式

Step 2：打开页面

≤ 500 字：

browser action: navigate
profile: "openclaw"
url: https://transweb.cn/?id={app_id}&auto=true&input={url_encode(input_text)}

> 500 字：

browser action: navigate
profile: "openclaw"
url: https://transweb.cn/?id={app_id}

等待页面加载完成后：

browser action: snapshot → 定位输入框 ref
browser action: act kind=click ref={输入框ref}    → 聚焦
browser action: act kind=type ref={输入框ref} text={input_text}  → 逐字符输入

act kind=type 模拟真实键盘输入，自动触发 Vue/React 响应式回调，比 JS evaluate 更稳定。

Step 3：触发生成

browser action: snapshot → 找到包含"生成"文字的按钮 ref
browser action: act kind=click ref={按钮ref}

匹配词：立即生成、生成文章、开始一键润色、生成 等。

Step 4：等待结果

browser action: act kind=wait timeMs=15000
browser action: snapshot → 检查结果区域

若结果未出现，追加等待（最多再等 15s，总计 30s 超时）：

browser action: act kind=wait timeMs=15000
browser action: snapshot

Step 5：提取结果

browser action: act kind=evaluate
fn: |
  const container = document.querySelector('.CardItem_contentArea');
  if (!container) return { error: 'container not found' };
  
  const h1 = container.querySelector('h1');
  const pre = container.querySelector('pre.tw-whitespace-pre-wrap');
  const h2s = container.querySelectorAll('h2');
  
  // 结构化提取：h1 + h2 + 段落
  if (pre && h1) {
    let md = `# ${h1.textContent.trim()}\
\
`;
    h2s.forEach(h2 => {
      md += `## ${h2.textContent.trim()}\
\
`;
      let sib = h2.nextElementSibling;
      while (sib && sib.tagName !== 'H2') {
        if (sib.tagName === 'P') md += sib.textContent.trim() + '\
\
';
        sib = sib.nextElementSibling;
      }
    });
    return { success: true, output: md };
  }
  
  // 兜底：纯文本
  return { success: true, output: container.innerText.trim() };

Step 6：保存 + 清理

将提取的 Markdown 保存至 ~/Downloads/{title}_{timestamp}.md，然后关闭标签页。

browser action: close targetId={当前tab}

多应用串联（pipeline）

解析执行链

分析用户输入，确定有序步骤。每步对应一个应用：

显式指定： 先用博文框架生成大纲，再用爆款润色助手润色

Step 1: app=博文框架  input=用户原始需求
Step 2: app=爆款润色助手  input=Step 1 的完整输出

自动拆分： 帮我写一篇完整的科技博客，要有大纲框架，再扩展正文

Step 1: app=博文框架  input=帮我写一篇科技博客大纲
Step 2: app=科技博客   input=Step 1 输出（>500字 → 用 type 注入）

执行计划（展示给用户）

🔗 执行计划（共 {N} 步）

  ① 【博文框架】→ 生成文章大纲
     输入：帮我写一篇关于AI趋势的博客

  ② 【爆款润色助手】→ 润色内容
     输入：① 的输出结果

最终输出：最后一步的结果

逐步执行

对每个步骤 i：

1. 确定 input — i==1 用原始需求，i>1 用 step i-1 的完整输出（不截断）
2. 选择输入方式 — ≤500 字 URL 传参，>500 字 act kind=type 注入
3. 打开页面 → 触发生成 → 等待 → 提取 — 同 single 模式的 Step 2~5
4. 关闭标签页 — 避免 tab 堆积
5. 传递完整输出 — next_input = step_output，不限字数

汇总输出

✅ Pipeline 执行完成！（共 {N} 步）

  ① 【博文框架】✅ 生成大纲（42字）
  ② 【爆款润色助手】✅ 润色内容（380字）

📄 已保存至：~/Downloads/{title}_{timestamp}_pipeline.md

---

{最后一步的 Markdown 内容}

页面元素选择器

特殊指令

错误处理

注意事项

• 输出传递不截断 — pipeline 中每步的完整输出传给下一步，不受字数限制
• 逐字输入优先 — act kind=type 比 JS evaluate 注入更可靠，能正确触发前端框架响应式
• 标签页管理 — 每步完成后关闭 tab，pipeline 长链执行时不堆积
• 超时策略 — 单次等待 15s，最多追加重试一次（总 30s），超时即失败
• profile 选择 — 默认使用 "openclaw" 沙箱浏览器；仅当应用需要登录态时使用 "user" profile