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Agent Skill · 研究检索

fast-agent-browser(快速 Agent 浏览器)

fast-agent-browser 用于处理浏览器自动化、网页检查和页面信息提取,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 打开页面、读取网页或验证前端流程时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

fast-agent-browser 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 30,439。

总安装 2,885周安装 119GitHub Stars 公开资料未说明下载 942核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:fast-agent-browser(快速 Agent 浏览器)
来源仓库:https://github.com/leohuang8688/fast-agent-browser
安装命令:
openclaw skills install fast-agent-browser
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install fast-agent-browser

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于 AI 代理的 Python CLI 工具,可通过 Playwright 自动化 Web 浏览器,支持导航、交互、快照、屏幕截图和表单处理。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install fast-agent-browser;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

fast-agent-browser 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install fast-agent-browser。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

fast-agent-browser 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

fast-agent-browser 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

fast-agent-browser 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

fast-agent-browser 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,885 次,近一周安装 119 次,下载 942 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

fast-agent-browser 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
fast-agent-browser

快速 Agent 浏览器 · 本页

2,885—操作浏览器MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Agent Browser Skill

Fast, Python-based browser automation CLI for AI agents


Overview

Agent Browser is a browser automation tool designed for AI agents. It provides a simple CLI interface to control web browsers using Playwright.


Features

  • Fast CLI for browser automation
  • AI-friendly snapshot command
  • Full page interaction (click, fill, type, etc.)
  • Semantic element finding (role, text, label, etc.)
  • Smart waiting (element, text, URL, network)
  • Screenshot and PDF support
  • File upload support
  • JavaScript execution
  • Cookie and storage management

Installation

cd ~/.openclaw/workspace/skills/agent-browser

# Install Python dependencies
pip3 install -r requirements.txt

# Install Playwright browsers
python3 agent_browser.py install

Basic Usage

Open a URL

python3 agent_browser.py open https://example.com

Get Page Snapshot

# Full accessibility tree
python3 agent_browser.py snapshot

# Interactive elements only
python3 agent_browser.py snapshot -i

# Compact output
python3 agent_browser.py snapshot -c

Interact with Elements

# Click element
python3 agent_browser.py click "#submit"

# Fill input field
python3 agent_browser.py fill "#email" "test@example.com"

# Type text
python3 agent_browser.py type "#search" "query"

Get Information

# Get text content
python3 agent_browser.py get_text "#title"

# Get HTML
python3 agent_browser.py get_html "#content"

# Get current URL
python3 agent_browser.py get_url

# Get page title
python3 agent_browser.py get_title

Take Screenshot

# Normal screenshot
python3 agent_browser.py screenshot page.png

# Full page screenshot
python3 agent_browser.py screenshot page.png --full

Wait for Elements

# Wait for element
python3 agent_browser.py wait "#loader" --state hidden

# Wait for text
python3 agent_browser.py wait --text "Welcome"

# Wait for network idle
python3 agent_browser.py wait --load networkidle

Find Elements

# Find by role
python3 agent_browser.py find --role button --name "Submit"

# Find by text
python3 agent_browser.py find --text "Sign In"

# Find by label
python3 agent_browser.py find --label "Email"

Close Browser

python3 agent_browser.py close

Advanced Usage

Form Automation

# Fill form
python3 agent_browser.py fill "#name" "John Doe"
python3 agent_browser.py fill "#email" "john@example.com"

# Select dropdown
python3 agent_browser.py select "#country" "US"

# Check checkbox
python3 agent_browser.py check "#terms"

# Submit form
python3 agent_browser.py click "#submit"

File Upload

python3 agent_browser.py upload "#file" file1.txt file2.txt

Scroll Page

# Scroll down
python3 agent_browser.py scroll down 500

# Scroll up
python3 agent_browser.py scroll up 100

# Scroll element
python3 agent_browser.py scroll down 200 --selector "#main"

Execute JavaScript

python3 agent_browser.py eval "document.title"
python3 agent_browser.py eval "window.innerWidth"

Get Element Info

# Get input value
python3 agent_browser.py get_value "#email"

# Get attribute
python3 agent_browser.py get_attr "#link" href

# Get bounding box
python3 agent_browser.py get_box "#element"

# Count elements
python3 agent_browser.py count ".item"

Options

Global Options

# Headless mode (default)
python3 agent_browser.py open https://example.com --headless

# Show browser window
python3 agent_browser.py open https://example.com --headed

# Custom viewport
python3 agent_browser.py open https://example.com --viewport 1920x1080

Snapshot Options

# Interactive elements only
python3 agent_browser.py snapshot -i

# Compact output
python3 agent_browser.py snapshot -c

# Limit depth
python3 agent_browser.py snapshot -d 3

Screenshot Options

# Full page
python3 agent_browser.py screenshot page.png --full

# Annotate with labels
python3 agent_browser.py screenshot page.png --annotate

AI Workflow

Optimal AI Agent Workflow

# 1. Navigate to page
python3 agent_browser.py open https://example.com

# 2. Get snapshot with refs
python3 agent_browser.py snapshot -i

# 3. AI identifies target elements

# 4. Execute actions
python3 agent_browser.py click "@e1"
python3 agent_browser.py fill "@e2" "input text"

# 5. Get new snapshot if page changed
python3 agent_browser.py snapshot -i

Examples

Example 1: Login Flow

# Open login page
python3 agent_browser.py open https://example.com/login

# Fill credentials
python3 agent_browser.py fill "#email" "user@example.com"
python3 agent_browser.py fill "#password" "secret"

# Click submit
python3 agent_browser.py click "#submit"

# Wait for dashboard
python3 agent_browser.py wait --url "**/dashboard"

# Take screenshot
python3 agent_browser.py screenshot dashboard.png

Example 2: Data Extraction

# Open page
python3 agent_browser.py open https://example.com/products

# Get product titles
python3 agent_browser.py get_text ".product-title"

# Get prices
python3 agent_browser.py get_text ".product-price"

# Take screenshot
python3 agent_browser.py screenshot products.png

Example 3: Form Submission

# Open form
python3 agent_browser.py open https://example.com/contact

# Fill fields
python3 agent_browser.py fill "#name" "John Doe"
python3 agent_browser.py fill "#email" "john@example.com"
python3 agent_browser.py fill "#message" "Hello!"

# Select dropdown
python3 agent_browser.py select "#subject" "Support"

# Check terms
python3 agent_browser.py check "#terms"

# Submit
python3 agent_browser.py click "#submit"

# Wait for confirmation
python3 agent_browser.py wait --text "Thank you"

Security Notes

Input Sanitization

All user inputs are sanitized before use:

  • Selectors are validated
  • Text inputs are escaped
  • URLs are validated
  • JavaScript execution requires explicit command

Safe Commands

All commands are safe and do not execute arbitrary code:

  • No shell injection possible
  • No command injection possible
  • All inputs are validated

Best Practices

  1. Use headless mode for automation
  2. Validate all inputs before use
  3. Use explicit selectors
  4. Close browser when done
  5. Use timeouts for waits

Troubleshooting

Browser Does Not Open

# Install Playwright browsers
python3 agent_browser.py install

Element Not Found

# Check if element exists
python3 agent_browser.py is_visible "#element"

# Get snapshot to verify
python3 agent_browser.py snapshot -i

Screenshot Is Blank

# Wait for page to load
python3 agent_browser.py wait --load networkidle

# Take screenshot after wait
python3 agent_browser.py screenshot page.png

Timeout Errors

# Increase timeout
python3 agent_browser.py wait "#element" --timeout 60000

API Reference

For detailed API documentation, see docs/api.md.

BrowserAgent Class

from src.browser import BrowserAgent

# Initialize
agent = BrowserAgent(headless=True)

# Navigate
agent.open("https://example.com")

# Get snapshot
tree = agent.snapshot(interactive=True)

# Interact
agent.click("#submit")
agent.fill("#email", "test@test.com")

# Get info
text = agent.get_text("#title")
html = agent.get_html("#content")

# Screenshot
agent.screenshot("page.png")

# Close
agent.close()

Contributing

  1. Fork the repository
  2. Create a feature branch
  3. Commit your changes
  4. Push to the branch
  5. Open a Pull Request

License

MIT License - See LICENSE file for details.


Support

For issues and questions:

  • GitHub: https://github.com/leohuang8688/agent-browser
  • Documentation: See README.md and docs/api.md

Happy Automating!

平台分布

OpenClaw

78.33%
按下载量换算738

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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