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avenir-webAvenir-Web 网页任务

Use this skill to run and improve Avenir-Web autonomous web tasks end-to-end: choose mode (headless/headed/demo), write clear task instructions, execute single or batch runs, and propose high-impact next iterations.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.1
安全检测
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288
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概述
安装方式
版本历史

avenir-web

Avenir-Web

该技能的功能

该技能运行Avenir-Web以执行可靠的网页任务并进行迭代。

职责:

  • - 运行单个任务和批量任务
  • 选择模式(headless / headed / demo)
  • 在执行前优化指令质量
  • 分析运行输出并推荐下一个最佳变更
  • 执行单一原子操作,无需策略/检查清单开销
  • 通过截取当前页面截图并向主模型提问来读取页面

适用于以下请求:

  • - 在网站上运行任务
  • 运行任务列表并总结结果
  • 通过更好的指令/配置提高成功率

规范入口点

单个任务:
bash
python example.py --task <指令> --website <网址> --mode headless

原子操作:
bash
python scripts/atomic_action.py --action CLICK --website <网址> --coords 500,500

读取页面:
bash
python scripts/read_page.py --website <网址> --question <问题>

批量任务:
bash
cd src
python runagent.py -c config/batchexperiment.toml

优先使用这些脚本而非临时命令。

快速使用示例

单个任务:
bash
python example.py \
--task 在openrouter.ai上,列出支持图像输入的可蒸馏模型,按价格升序排列。 \
--website https://openrouter.ai/ \
--mode demo

批量任务:
bash
cd src
python runagent.py -c config/batchexperiment.toml

原子操作:
bash
python scripts/atomic_action.py \
--action TYPE \
--website https://example.com/ \
--coords 500,420 \
--value hello

读取页面:
bash
python scripts/read_page.py \
--website https://openrouter.ai/ \
--question 此页面上可见哪些模型或价格?

运行模式

模式行为最佳用途
headless无可见浏览器窗口快速、可复现的运行和大型批量任务
headed
可见浏览器窗口 | 无需演示覆盖层的手动观察 | | demo | 可见窗口 + 覆盖层/仪表盘控制 | 实时调试和演示 |

注意:

  • - 如果未指定模式,使用 headless
  • demo 提高可观察性,而非模型智能

模式选择:

  1. 1. 基准测试/批量任务 -> headless
  2. 可视化调试 -> headed
  3. 演示/控制流可见性 -> demo

指令设计

confirmed_task 应包含:

  1. 1. 目标
  2. 约束条件
  3. 完成条件

模板:

  • - 在 <网站> 上,<目标>。应用约束条件:<约束条件>。当 <可观察的完成状态> 时完成。

保持单一目标、具体且可验证。

单任务工作流

输入:

  • - task
  • website
  • 可选 mode、task-id、output-dir

步骤:

  1. 1. 检查环境和API密钥
  2. 验证指令质量
  3. 运行 example.py
  4. 检查输出
  5. 报告状态 + 原因 + 下一步操作

推荐报告字段:

  • - task_id
  • 状态:success / partial / failed
  • 证据摘要
  • 单行原因
  • 一个推荐的下一步操作

原子操作工作流

当只需要一个浏览器操作且不需要策略/检查清单生成时,使用 scripts/atomic_action.py。

典型用途:

  • - 一次点击
  • 一次输入
  • 一次跳转
  • 一次滚动

特性:

  • - 禁用策略生成
  • 禁用检查清单生成
  • 精确执行一个操作
  • 返回包含结果、URL、截图路径和输出目录的结构化JSON

读取页面工作流

当想通过截图检查当前页面并向主模型直接提问时,使用 scripts/read_page.py。

特性:

  • - 打开页面
  • 捕获截图
  • 将截图及页面元数据发送给主模型
  • 返回包含答案和截图路径的结构化JSON

批量工作流

任务文件模式

json
[
{
taskid: exampletask_001,
confirmed_task: 查找支持图像输入的可蒸馏模型,按价格升序排列。,
website: https://openrouter.ai/
}
]

每个任务必需:

  • - taskid
  • confirmedtask
  • website

配置检查清单(src/config/batch_experiment.toml)

  • - [basic].savefiledir
  • [experiment].taskfilepath
  • [experiment].max_op
  • [playwright].mode
  • [model].name
  • API密钥来源

批量执行

  1. 1. 验证JSON模式和配置路径
  2. 选择模式和 max_op
  3. 运行批量命令
  4. 总结每个任务的结果
  5. 提供一个全局改进建议

推荐批量报告字段:

  • - 总计/完成/失败数量
  • 每个任务的状态列表
  • 重复出现的问题模式
  • 一个影响最大的下一步变更

API要求

必需凭证:

  • - OPENROUTERAPIKEY(首选)

解析顺序:

  1. 1. 环境变量 OPENROUTERAPIKEY
  2. TOML中的 [apikeys].openrouterapi_key(备用)

规则:

  • - 切勿在源文件中硬编码真实密钥
  • 切勿在日志/输出/报告中打印完整密钥
  • 如果密钥缺失,快速失败并提供可操作的消息

脚本使用规则

  • - 脚本优先:使用仓库入口点而非自定义命令
  • 仅限非交互式CLI
  • 显式标志和路径
  • 优先确定性行为
  • 清晰、可操作的错误消息

如果添加辅助脚本:

  1. 1. 放置在 scripts/ 下
  2. 使用CLI标志(无提示)
  3. 返回稳定、可解析的摘要
  4. 在此文件中记录用法

环境检查清单

运行前:

  1. 1. Python环境可用
  2. 依赖已安装(pip install -e src)
  3. Playwright Chromium已安装(python -m playwright install chromium)
  4. API密钥已配置
  5. 配置/任务路径有效

输出约定

每次运行摘要应包括:

  1. 1. 执行元数据:运行类型、模式、任务ID
  2. 结果:状态和证据摘要
  3. 诊断:根本原因假设
  4. 下一步操作:一个影响最大的建议

边界

  • - 无证据不得声称完成
  • 不得跳过问题摘要
  • 在指令/配置修复前避免大规模重构
  • 核心工作流中避免交互式提示

一句话定位

Avenir-Web执行与可靠性技能:模式选择 + 指令设计 + 运行分析 + 迭代规划。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 avenir-web-1776181567 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 avenir-web-1776181567 技能

通过命令行安装

skillhub install avenir-web-1776181567

下载

⬇ 下载 avenir-web v1.0.1(免费)

文件大小: 121.91 KB | 发布时间: 2026-4-15 13:44

v1.0.1 最新 2026-4-15 13:44
- No code or documentation changes detected in this version.
- No user-facing or internal updates since the previous release.

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