본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

browser

Web browser automation with AI-optimized snapshots for claude-flow agents

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md5.2 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Browser Automation Skill

Web browser automation using agent-browser with AI-optimized snapshots. Reduces context by 93% using element refs (@e1, @e2) instead of full DOM.

Core Workflow

# 1. Navigate to page
agent-browser open <url>

# 2. Get accessibility tree with element refs
agent-browser snapshot -i    # -i = interactive elements only

# 3. Interact using refs from snapshot
agent-browser click @e2
agent-browser fill @e3 "text"

# 4. Re-snapshot after page changes
agent-browser snapshot -i

Quick Reference

Navigation

CommandDescription
open <url>Navigate to URL
backGo back
forwardGo forward
reloadReload page
closeClose browser

Snapshots (AI-Optimized)

CommandDescription
snapshotFull accessibility tree
snapshot -iInteractive elements only (buttons, links, inputs)
snapshot -cCompact (remove empty elements)
snapshot -d 3Limit depth to 3 levels
screenshot [path]Capture screenshot (base64 if no path)

Interaction

CommandDescription
click <sel>Click element
fill <sel> <text>Clear and fill input
type <sel> <text>Type with key events
press <key>Press key (Enter, Tab, etc.)
hover <sel>Hover element
select <sel> <val>Select dropdown option
check/uncheck <sel>Toggle checkbox
scroll <dir> [px]Scroll page

Get Info

CommandDescription
get text <sel>Get text content
get html <sel>Get innerHTML
get value <sel>Get input value
get attr <sel> <attr>Get attribute
get titleGet page title
get urlGet current URL

Wait

CommandDescription
wait <selector>Wait for element
wait <ms>Wait milliseconds
wait --text "text"Wait for text
wait --url "pattern"Wait for URL
wait --load networkidleWait for load state

Sessions

CommandDescription
--session <name>Use isolated session
session listList active sessions

Selectors

Element Refs (Recommended)

# Get refs from snapshot
agent-browser snapshot -i
# Output: button "Submit" [ref=e2]

# Use ref to interact
agent-browser click @e2

CSS Selectors

agent-browser click "#submit"
agent-browser fill ".email-input" "test@test.com"

Semantic Locators

agent-browser find role button click --name "Submit"
agent-browser find label "Email" fill "test@test.com"
agent-browser find testid "login-btn" click

Examples

Login Flow

agent-browser open https://example.com/login
agent-browser snapshot -i
agent-browser fill @e2 "user@example.com"
agent-browser fill @e3 "password123"
agent-browser click @e4
agent-browser wait --url "**/dashboard"

Form Submission

agent-browser open https://example.com/contact
agent-browser snapshot -i
agent-browser fill @e1 "John Doe"
agent-browser fill @e2 "john@example.com"
agent-browser fill @e3 "Hello, this is my message"
agent-browser click @e4
agent-browser wait --text "Thank you"

Data Extraction

agent-browser open https://example.com/products
agent-browser snapshot -i
# Iterate through product refs
agent-browser get text @e1  # Product name
agent-browser get text @e2  # Price
agent-browser get attr @e3 href  # Link

Multi-Session (Swarm)

# Session 1: Navigator
agent-browser --session nav open https://example.com
agent-browser --session nav state save auth.json

# Session 2: Scraper (uses same auth)
agent-browser --session scrape state load auth.json
agent-browser --session scrape open https://example.com/data
agent-browser --session scrape snapshot -i

Integration with Claude Flow

MCP Tools

All browser operations are available as MCP tools with browser/ prefix:

  • browser/open
  • browser/snapshot
  • browser/click
  • browser/fill
  • browser/screenshot
  • etc.

Memory Integration

# Store successful patterns
npx @claude-flow/cli memory store --namespace browser-patterns --key "login-flow" --value "snapshot->fill->click->wait"

# Retrieve before similar task
npx @claude-flow/cli memory search --query "login automation"

Hooks

# Pre-browse hook (get context)
npx @claude-flow/cli hooks pre-edit --file "browser-task.ts"

# Post-browse hook (record success)
npx @claude-flow/cli hooks post-task --task-id "browse-1" --success true

Tips

  1. Always use snapshots - They're optimized for AI with refs
  2. Prefer -i flag - Gets only interactive elements, smaller output
  3. Use refs, not selectors - More reliable, deterministic
  4. Re-snapshot after navigation - Page state changes
  5. Use sessions for parallel work - Each session is isolated

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ruvnet/ruv-FANN3872026년 8월 9일 업데이트

Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ruvnet/ruv-FANN3872026년 8월 9일 업데이트

Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ruvnet/ruv-FANN3872026년 8월 9일 업데이트

Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ruvnet/ruv-FANN3872026년 8월 9일 업데이트

Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ruvnet/ruv-FANN3872026년 8월 9일 업데이트

Comprehensive GitHub code review with AI-powered swarm coordination

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

ruvnet/ruv-FANN3872026년 8월 9일 업데이트

ruvnet의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고