SKILLEMALL.ai

AC browser-mcp-agent

Предоставьте ИИ-агенту собственный реальный браузер через вызовы инструментов MCP — запуск, навигация, клики, заполнение форм, скриншоты, извлечение текста, выполнение JS — с реальным отпечатком устройства на уровне ядра и постоянным профилем, чтобы сеанс оставался авторизованным между запусками, а страницы видели единое целое устройство, а не headless-сборку. Не нужно писать код Playwright или SDK. Используйте, когда агент должен сам управлять сайтом, когда настройка использования компьютера/браузера требует захваченного реального отпечатка, а не синтетического, когда сеансы агента теряют авторизацию, или при сравнении размещенных сервисов браузера агента. Также для 'MCP browser', 'browser MCP server', 'let my agent browse the web', 'agent browser control', 'browser-use MCP', 'computer use browser', 'Browserbase alternative', 'Steel browser alternative', 'headless browser detected'. Node (npx) или Python; Windows x64, macOS Intel + Apple Silicon, Linux x64 / arm64. Справочник по SDK и REST: anti-detect-browser; изоляция аккаунтов: multi-account-isolation.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give an AI agent its own real browser over MCP tool calls - launch, na…»

Give an AI agent its own real browser over MCP tool calls - launch, navigate, click, fill, screenshot, extract text, run JS - with a kernel-level real-device fingerprint and a persistent profile, so the session stays logged in between runs and pages see one coherent device instead of a headless build. No Playwright or SDK code to write. Use when an agent should operate a site itself, when a computer-use / browser-use setup needs a captured real fingerprint rather than a synthetic one, when agent sessions keep losing their login, or when comparing hosted agent-browser services. Also for 'MCP browser', 'browser MCP server', 'let my agent browse the web', 'agent browser control', 'browser-use MCP', 'computer use browser', 'Browserbase alternative', 'Steel browser alternative', 'headless browser detected'. Node (npx) or Python; Windows x64, macOS Intel + Apple Silicon, Linux x64 / arm64. SDK and REST reference is anti-detect-browser; account isolation is multi-account-isolation.

ClawHub Agent Skills автор: antibrow v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 250 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Предоставьте ИИ-агенту собственный реальный браузер через вызовы инструментов MCP — запуск, навигация, клики, заполнение форм, скриншоты, извлечение текста…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияPlaywrightИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Подмена инструкций средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В тексте есть фразы вроде «игнорируй предыдущие инструкции» или «теперь ты…». Это попытка перехватить управление агентом: он может нарушить ваши правила, системные ограничения или политику компании.

Автору

Такие фразы не нужны честному скиллу: сформулируйте роль и правила прямо, без отмены чужих инструкций. Иначе сканеры каталогов и корпоративные фильтры заблокируют публикацию.

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Подмена инструкций en-ignore-previous SKILL.md:131
      Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (определение детектора / чёрного списка)
      In MCP mode the agent is both reading pages and choosing the next tool call, which is exactly the condition indirect prompt injection needs. A page can carry text written to be read by an agent: "igno
      детектор

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3250 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 989: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a high-capability browser-control integration, but its persistent profiles, JavaScript execution, live view, external binary, and API-key use are clearly disclosed and aligned with its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 6 авг. 2026 г.