浏览器自动化 · 用你自己的 Chrome 登录态

要解决什么问题

很多站点（小红书、Shopify 后台、需登录的搜索页）用 WebFetch 或干净的无头浏览器拿不到内容：要么要登录，要么静态层被反爬挡掉。把账号密码交给远程自动化也不现实。你日常 Chrome 里已经有的 Cookie 和登录态，才是「能看就能干」的前提。

技能怎么工作

webclaw3 通过 Chrome 扩展把 Agent 接到你自己正在用的 Chrome：不另开干净环境，不弹 OAuth，中继走本机 WebSocket，操作带真实登录态。

典型动线是四段，但日常你主要用前两段：

• 探索：用自然语言描述目标（例如导出搜索前 50 条笔记的标题、点赞、作者）。Agent 用 page.ariaTree 先看页面语义结构，再用 page.eval 从 DOM 抽 JSON，必要时点击、翻页、滚动触发懒加载。
• 提炼：结果满意后说一句「帮我提炼」，把流程收成可反复执行的本地 skill；定时跑时不再反复吃 LLM token。
• 修复 / 安装检查：通道异常时跑 skill 目录下的 doctor（node 直跑 scripts/，无需全局安装），按提示处理扩展未连、Chrome 未开等问题。

和其它「新开浏览器」方案相比，差异在于复用已登录会话，以及可复用的站点经验库（别人验证过的选择器与 URL 模式可作起点，仍以当前 DOM 为准）。

适用边界与注意点

• 需要本机 Chrome、扩展与中继就绪；多任务并行时应为每个任务建 Tab 分组，避免 tabId 撞车误操作。
• 结构化数据优先 page.eval，不要用整页纯文本再正则硬抠；提交、发帖类操作后建议 截图 核实是否真的完成。
• 严格筛选下数据量不足是数据现实，应协商放宽条件，而不是同一条件下死磕翻页。