web-access（网络访问）

web-access Skill

首次安装

用户首次使用时，执行以下流程：

Step 1：运行环境探测

bash ~/.claude/skills/web-access/scripts/check-deps.sh

Step 2：AI 根据输出处理缺失依赖

探测脚本只报告事实，安装决策由 AI 完成。缺什么装什么，Chrome 缺失时提示用户手动下载（无法自动安装）。

Step 3：安装完成后，向用户说明以下内容

web-access 已就绪。凡是联网的需求直接说就行，我会自动选最合适的方式： - 只需要搜索结果 → 直接搜，最快 - 需要看完整页面 → 抓取页面内容，不启动浏览器 - 需要登录/动态页面/浏览器操作 → 自动启动浏览器，登录一次后持久保存。支持多 sub-agent 集群并行使用多个浏览器。 Windows 用户需要 Git Bash 环境（安装 Git for Windows 即可）。

浏览哲学

像人一样浏览，不像机器人一样执行程序。

人类浏览网页时不会在开始前列出完整步骤，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「我要拿到什么」做决策。这个 skill 的所有行为都应遵循这个逻辑。

三个核心判断：

① 我需要什么？ — 任务驱动，先想清楚目标信息的性质，再选最轻且能直达的方式。不要用重型工具做轻量任务，也不要用轻量工具面对它覆盖不到的内容。

② 够了吗？ — 拿到的信息能完成任务，就是够了。不过度整理，不为了"完整"而浪费代价。大概了解一个视频，几帧就够；理解一篇文章，读文字就够；不需要全页截图去做能用 accessibility tree 完成的事。

③ 遇到阻碍怎么办？ — 在层内解决，不退回，不打扰用户。弹窗、登录墙、广告、加载失败——像人一样判断这个阻碍是否真的挡住了目标内容：挡住了就处理，没挡住就绕过去继续。只有在确认无法自行解决时才告知用户。UI 交互也是一种可绕过的间接层：翻页、展开、点击不是获取内容的唯一路径——内容有可能已经在网站里，交互只是展示手段。

信息获取通道选择

• 先评估任务，再选通道：根据「目标信息的性质、什么工具能直接拿到」决定起点，选最轻且能直达的方案。
• 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）。

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：调用方式为 r.jina.ai/example.com（URL 前加前缀，不保留原网址 http 前缀）。免费限速 20 RPM，token 消耗很低。 底层用 Puppeteer 渲染页面（能处理 JS/SPA），再用 Readability 算法提取主文章内容转为 Markdown，会过滤导航、广告、侧边栏等噪声。适合文章、博客、文档、PDF 等以正文为核心的页面；对视频页、数据面板、商品页等非文章结构页面，可能提取到错误区块。拿到结果后判断内容是否符合任务预期，不符合则切换访问策略。

WebFetch：直接获取原始 HTML，不执行 JS。页面中嵌入的完整结构化数据（meta 标签、JSON-LD、data 属性等）完整保留，JS 渲染的内容拿不到。请求时加 header Accept: text/markdown, text/html，支持该协议的网站直接返回 Markdown。

选择逻辑：默认用 Jina。但如果任务明确需要精确的结构化字段（播放量、发布时间、OG 标签等藏在 HTML 源码而非页面正文的数据），直接用 WebFetch——这类数据 Jina 拿不到或不可靠。Jina 和 WebFetch 均无法处理时（空内容、403、需登录）→ 升级浏览器层。

降级禁止：进入更重的通道后，不得回头用轻量工具完成同一目标——等同于重走已知不通的路。浏览器层遇到阻碍应在层内解决（如处理登录），而不是绕回。唯一例外：浏览器操作中衍生的新子目标，可重新选择通道。

进入浏览器层后，区分任务性质：

• 操作型（导航、填表、点击）：用 accessibility tree 感知界面，无法识别时才截图辅助
• 内容型（读帖子、看资讯、分析页面）：accessibility tree 读文字结构，同时判断图片是否承载核心信息——是则提取图片 URL 定向读取

图片判断：社交媒体、图文博客、截图类内容，默认图片有价值，主动去取；工具类、导航类页面，默认 accessibility tree 够用。

浏览器 CDP 模式

启动

# 单 agent 任务（默认端口 9222）
bash ~/.claude/skills/web-access/scripts/ensure-browser.sh

# 并行任务（端口由主 agent 在 task prompt 中指定，见「并行调研」章节）
bash ~/.claude/skills/web-access/scripts/ensure-browser.sh $PORT

输出 Browser ready on port XXXX。启动后必须执行以下两步：

# 解析端口并设置 session（所有后续命令自动继承，无需重复传参）
PORT=<从输出解析的端口号>
export AGENT_BROWSER_SESSION="port-${PORT}"

输出状态说明：

• Browser ready on port XXXX → 可直接用，设置 PORT 和 SESSION 后继续（任务结束后关闭）
• ERROR → 执行 bash ~/.claude/skills/web-access/scripts/close-browser.sh [端口] 后重新运行

⚠️ 严禁降级：只用 agent-browser CDP 模式，不切换到其他浏览器工具/MCP。

常用命令

将 ensure-browser.sh 输出中的端口号记为 $PORT，后续命令统一用该端口：

agent-browser --cdp $PORT open <url>           # 打开页面
agent-browser --cdp $PORT snapshot -i          # 可交互元素（操作用）
agent-browser --cdp $PORT snapshot             # 完整无障碍树（读文字用）
agent-browser --cdp $PORT click @ref-123       # 点击元素
agent-browser --cdp $PORT fill @ref-123 "内容" # 填写输入框
agent-browser --cdp $PORT wait load networkidle  # 仅用于 click/fill 触发导航后；open 已内置等待，勿在 open 后使用
agent-browser --cdp $PORT scroll down 3000     # 触发懒加载
agent-browser --cdp $PORT screenshot /tmp/x.png
agent-browser --cdp $PORT screenshot --annotate      # snapshot -i ref 失效时的升级方案，见 references/commands.md
agent-browser --cdp $PORT eval "<js>"          # 执行 JS，用于提取 DOM 信息

图片提取

判断内容在图片里时，用 eval 从 DOM 直接拿图片 URL，再定向打开截图读取——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。视觉层只是 DOM 数据的一个投影。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，而不依赖视觉层是否将其呈现出来。
• scroll 到底部会触发懒加载，使未进入视口的图片完成加载。用 eval 提取图片 URL 前若未滚动，部分图片可能尚未加载。

拿到图片 URL 后，Read 工具原生支持读取本地图片文件。对于无需 session 的公开图片 URL，可直接下载到本地后用 Read 读取，无需经过浏览器。需要 session/cookie 的图片才需要在浏览器内 open + screenshot。

视频内容获取

CDP headed 模式下浏览器真实渲染，截图可捕获当前视频帧。核心能力：seek 到任意时间点截图，可对视频内容进行离散采样分析。

# 获取总时长，制定采样计划
agent-browser --cdp $PORT eval "document.querySelector('video').duration"
# seek + 播放 + 截图
agent-browser --cdp $PORT eval "var v=document.querySelector('video'); v.currentTime=60; v.play()"
sleep 2
agent-browser --cdp $PORT screenshot /tmp/frame.png
# 全屏截图画面更清晰
agent-browser --cdp $PORT eval "document.querySelector('video').requestFullscreen()"

采帧粒度（仅供参考，具体视频具体分析：大概了解 → 30-60s 间隔；理解叙事 → 10s；精细分析 → 1-2s）由任务需求自行判断，无需用户指定。

登录判断

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，持续执行。在此过程中，结合两方面信息做判断：

1. 领域知识：对该网站的了解——X/Twitter 的最新时间线、小红书的私密内容、微博的完整评论等，这类内容通常需要登录才能获取完整数据
2. 页面实际反馈：内容是否符合预期？是降级版（如热门帖代替最新帖）？是否有明显缺失？

即使页面显示了登录提示，只要目标内容已经拿到，就不需要打扰用户登录。

只有当确认目标内容无法获取时，才推断：登录是否能解决这个问题？若推断成立，告知用户：

"当前页面在未登录状态下无法获取[具体内容]，请在已打开的 Chrome 窗口中登录 [网站名]，完成后告诉我继续。"

登录完成后无需重启浏览器，直接继续原任务。

任务结束

任务结束后关闭浏览器（必须用此脚本，勿直接 kill，否则会留下崩溃窗口）：

bash ~/.claude/skills/web-access/scripts/close-browser.sh [端口]   # 默认 9222

close-browser.sh 同时清理 Chrome 进程和 agent-browser session daemon，调用方无需额外操作。

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

子 Agent 需继承 skill： 在子 Agent prompt 中写 遵循 web-access skill 的指引 即可，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 Prompt 写法：目标导向，而非步骤指令

子 Agent 有完整的 skill 知识和自主判断能力。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。

错误：过度指定（预填了未验证的 URL/账号）：

打开 https://x.com/SomeAccount，抓取最新推文

正确：目标导向（子 Agent 自主发现路径）：

找到 XX 的官方 X 账号，获取最新推文内容

关键原则：不要预填未经验证的信息，信息来自用户直接提供或已确认时，才可直接传入。

分治判断标准：

CDP 并发：每个端口启动独立 Chrome 实例，互不干扰。 主 agent 在启动子 agent 时，在 task prompt 中为每个子 agent 明确指定一个独占端口，避免浏览器实例冲突（从 9222 起，在 9222–9299 范围内选择，每个子 agent 用不同端口）。子 agent 收到端口后调用 ensure-browser.sh <PORT> 启动。

特殊任务规则

核实任务

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。

搜索用于定位来源，不用于证明真伪。找到来源后，直接访问读取原文。

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。"

工具能力边界理解

对任何工具（MCP、CLI、库）的能力有疑问时，如果没有足够的知识把握，先查官方文档，如无足够文档介绍，可考虑查看源码，再作判断，不猜测、不把不确定性转移给用户。

References 索引