workany-ai/workany/web-access

Trust tier 2
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LLM review pending
Source check pending

Checking that the SKILL.md file is still in the repository.

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、网络交互等。 触发场景:用户要求搜索信息、查看网页内容、访问需要登录的网站、操作网页界面、抓取社交媒体内容(小红书、微博、推特等)、读取动态渲染页面、以及任何需要真实浏览器环境的网络任务。

Install

npx vskill@latest install workany-ai/workany/web-access

SKILL.md

web-access Skill

前置检查

在开始联网操作前,先检查 CDP 模式可用性:

bash
node "$SKILL_DIR/scripts/check-deps.mjs"
  • 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。

检查通过后再启动 CDP Proxy 执行操作,未通过则引导用户完成设置。

浏览哲学

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(如可用)或 curl 搜索引擎
URL 已知,需要从页面定向提取特定信息WebFetch(如可用)或 curl 配合 Jina
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。

Jina(可选预处理层,可与 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 curl -sL 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。

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,更容易触发反爬机制。
  • 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判断。当程序化方式受阻时,GUI 交互是可靠的兜底。

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
bash
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:

bash
# 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
curl -s -X POST "http://localhost:3456/eval?target=ID" -d 'document.title'
# 捕获页面渲染状态
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)
curl -s -X POST "http://localhost:3456/click?target=ID" -d 'button.submit'
# 真实鼠标点击
curl -s -X POST "http://localhost:3456/clickAt?target=ID" -d 'button.upload'
# 文件上传
curl -s -X POST "http://localhost:3456/setFiles?target=ID" -d '{"selector":"input[type=file]","files":["/path/to/file.png"]}'
# 滚动
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"
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。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,才告知用户需要登录。

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。

站点经验

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

确定目标网站后,如果有匹配的站点经验文件,必须读取获取先验知识。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,主动写入对应的站点经验文件。

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。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。

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
1,492
Repository forks
240
7-day trend score
37

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
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