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# 开车件三强：赢的是借Chrome的

## 概述

本期是本栏目第7轮，按轮次做**同赛道对比横评**。选的赛道是「开车件」——让 Claude 真正坐进驾驶座操作网页的那类 Skill。评测对象是同一台机器上实际装着的三件：微软 Playwright 系的 `playwright`（CLI 路线）、Vercel 系的 `agent-browser`（Agent 原生 CLI 路线）、中文社区的 `web-access`（借宿主 Chrome 路线），外加一个只看不开的看客 `screenshot`。本次全部一手材料取自三份 SKILL.md 原文逐段精读，外部榜单未联网核验，评分中涉及社区数据处均标注推断依据。核心发现一句话：**三条路线设计哲学完全不同，总分的赢家用的是最“不自动化”的办法——直接开你每天在用的那个 Chrome。**

## 三条路线一张图

同样是“让 Agent 摸到网页”，三件选了三条完全不同的路：

```mermaid
flowchart TD
    C["Claude 要操作网页"]
    C --> P["playwright 路线"]
    C --> A["agent-browser 路线"]
    C --> W["web-access 路线"]
    P --> P1["npx 拉起 CLI"]
    P1 --> P2["新开独立浏览器"]
    A --> A1["一条 CLI 全包"]
    A1 --> A2["新开独立浏览器"]
    A1 --> A3["session 并行多开"]
    A1 --> A4["state 存登录态"]
    W --> W1["curl 打本机端口"]
    W1 --> W2["CDP Proxy 中转"]
    W2 --> W3["用户日常 Chrome"]
    W3 --> W4["登录态现成的"]
```

playwright 和 agent-browser 都是“造一辆新车”——每次任务起一个干净的独立浏览器；web-access 是“借你的车”——通过 CDP 协议直连你正在用的 Chrome。这个差别决定了后面所有的分差。

## 评测对比表

按本栏目固定五维权重打分（功能25% / 设计25% / 实战20% / 上手15% / 社区15%）：

| 维度（权重） | playwright | agent-browser | web-access |
|---|---|---|---|
| 功能完整度 25% | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ |
| 设计质量 25% | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ |
| 实战效果 20% | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ |
| 上手难度 15% | ★★★ | ★★★★ | ★★ |
| 社区活跃度 15% | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ |
| **加权总分** | **4.50** | **4.00** | **4.25** |

说明：实战效果按机制推演 + 本机可复现命令评估，未引用外部跑分；社区活跃度中 playwright 依托微软 Playwright 生态（头部开源项目），agent-browser 据公开报道为 Vercel 旗下新项目，web-access 为社区件、下载量无法核验，按保守给分。装机盘里另有第四件 `chrome-automation`，本次两次加载均未返回任何内容，无法核验其 SKILL.md，宁缺毋滥，不进评分表。

## 逐件拆解

### 一、playwright：测试巨头的官方 CLI，Skill 写法教科书

**定位**：不写测试代码，纯用终端驱动一个真浏览器。SKILL.md 第一行就把自己钉死：*“Drive a real browser from the terminal using `playwright-cli`”*，紧接着一句防漂移声明：*“Do not pivot to `@playwright/test` unless the user explicitly asks for test files.”*——这行是全篇最值钱的设计。Playwright 在人类世界的身份是测试框架，模型对它的一切先验都往“写测试文件”上偏，作者用一句话把岔路封死。

**亮点**：

**短板**：元素引用是裸编号（`click e15`），agent-browser 用了更醒目的 `@e1` 前缀；上手要理解 Node/npx/包装脚本三层，新手容易卡在环境检查那一步。

**安装**（SKILL.md 原文给法）：

```bash
npm install -g @playwright/mcp@latest
playwright-cli --help
```

### 二、agent-browser：为 Agent 重新发明的一套动词

**定位**：一个把“给 Agent 用”刻进命令行设计的 CLI。SKILL.md 开头五行就是全部上手成本：

```bash
agent-browser open <url>
agent-browser snapshot -i
agent-browser click @e1
agent-browser fill @e2 "text"
agent-browser close
```

**亮点**：

- **`@ref` 引用体系**。`snapshot -i` 返回带 `@e1`、`@e2` 编号的交互元素清单，后续所有点击、填表都引用编号，导航后重新 snapshot——和 Playwright 同一思想，但 `@` 前缀让引用在命令流里更醒目，还提供 `--json` 机器可读输出，明显是按“程序读”而非“人读”设计的。
- **登录态持久化是隐藏王牌**。原文给了完整示例：登录一次后 `agent-browser state save auth.json`，之后任何会话 `state load auth.json` 直接进已登录状态，配合 `wait --url "**/dashboard"` 判断跳转完成。独立浏览器本无登录态，这件用文件把登录态“冻结-解冻”，是三条路线里唯一不依赖宿主浏览器还能复用登录的办法。
- **并行是原生的**。`--session test1 open site-a.com`、`--session test2 open site-b.com`、`session list`——多浏览器并行是一等公民，批量抓取、A/B 对照这类任务天然适配。
- **三套定位系统**：`@ref` 编号之外，还有语义定位 `find role button click --name "Submit"`、`find label "Email" fill "user@test.com"`，以及 `wait --text`、`wait --load networkidle` 等状态等待；调试有 `console` 和 `errors` 两个命令直读页面报错。

**短板**：全文是纯命令目录，没有一句护栏——不防模型跳过 snapshot、不防滥用 eval。信任模型是把双刃剑，同一个模型手里，它的翻车率取决于模型自身的纪律。安装方式 SKILL.md 未写，需到其仓库按 README 走（本次未联网核验，包名以仓库为准）。

### 三、web-access：不造车轮，借你的 Chrome

**定位**：三件里唯一的中文 Skill，也是唯一不新开浏览器的。思路一句话：通过 CDP Proxy 直连用户日常 Chrome，*“天然携带登录态，无需启动独立浏览器”*。前置换来的代价写在最前面：要 Node.js 22+（原生 WebSocket），要你在 Chrome 地址栏打开 `chrome://inspect/#remote-debugging` 手动勾选允许远程调试，可能还得重启浏览器。

**亮点**（它是三件里唯一有“方法论”的）：

- **开篇是一篇浏览器哲学**，标题就叫「像人一样思考」，定义了四步循环：①拿到请求（先定义成功标准）→ ②选择起点（按平台特征选直达路径）→ ③过程校验（“每一步的结果都是证据”，发现方向错了立即调整，*“搜索没命中不等于还没找对方法，也可能是目标不存在”*）→ ④完成判断（对照成功标准，*“不为了完整而浪费代价”*）。这是把提示词工程写成了作业指导书。
- **工具阶梯表**：搜索发现用 WebSearch、定向提取用 WebFetch、要原始 HTML 用 curl、正文页面可套 Jina（`r.jina.ai` 前缀转 Markdown 省 token，限 20 RPM）、**登录态和反爬平台直接上浏览器 CDP**。什么时候升级、什么时候认输，写得清清楚楚。
- **最小侵入守则**：不碰用户已开的 tab，所有操作在自建后台 tab 里做，做完自己关；Proxy 20 分钟无请求自动退出。权限大开的同时把边界写死，这是借宿主路线必须有的自律。
- **反爬实战智慧**：区分“程序化操作”（构造 URL、eval 改 DOM——快但易触发风控）和“GUI 交互”（点按钮填表单——慢但确定性最高），受阻时 GUI 是兜底；还特别警告*“不要凭记忆构造带参数的 URL”*。`/clickAt` 走 CDP 真实鼠标事件，能触发文件对话框——普通 JS click 做不到。
- **站点经验库**：每个域名一份经验文件（frontmatter 写 domain/aliases/updated，正文分平台特征/有效模式/已知陷阱），明确标注*“当作可能有效的提示而非保证”*，成功后回写新经验——这是一个会记笔记的 Skill，和官方 continuous-learning 是同一个思想家族。
- **独家能力：视频采帧**。通过 `/eval` 操控页面 `<video>` 元素 seek 到任意时间点，配合 `/screenshot` 离散采样分析视频内容——另外两件都给不了。
- **子代理分治**：独立调研目标鼓励拆给子 Agent 并行，抓取内容不进主 Agent 上下文；连子 Agent 的 prompt 写法都有讲究——描述目标（「获取」「调研」），*“避免用暗示具体手段的动词（「搜索」「抓取」）”*，防止把子 Agent 锚死在某条路径上。

**短板**：也是三件里上手门槛最高的——Node 版本、浏览器开关、重启，一步没到位就整个不可用；且它操作的是你真实浏览器和真实登录态，能力即风险面，护栏全靠自律条款。

**安装/启动**（SKILL.md 原文给法）：

```bash
bash ~/.claude/skills/web-access/scripts/check-deps.sh
# Node 22+ 与 Chrome 远程调试就绪后，Proxy 起在本机 3456 端口
```

### 看客：screenshot，只看不开

装机盘里还有一件 `screenshot`（桌面截图件），本次一并读了。有意思的是它的自我定位：*“Prefer tool-specific screenshot capabilities (for example: … Playwright/agent-browser tools for browsers and Electron apps)”*——它亲口把网页场景让给前两件，自己守着 macOS 屏幕录制权限预检、Linux 的 scrot/gnome-screenshot/import 三级回退这些桌面脏活。这从侧面印证：这条赛道的正赛就是三强打的，看客连报名都懒得报。

## 安装与上手一览

| Skill | 前置 | 安装/启动 | 首条命令 |
|---|---|---|---|
| playwright | Node/npx | `npm install -g @playwright/mcp@latest` | `playwright-cli open <url> --headed` |
| agent-browser | 按仓库 README 安装 CLI（本次未核验包名） | 装完即用 | `agent-browser open <url>` |
| web-access | Node 22+、Chrome 开启远程调试 | `bash ~/.claude/skills/web-access/scripts/check-deps.sh` | `curl -s http://localhost:3456/targets` |

## 推荐排行榜

**按总分**：playwright（4.50）> web-access（4.25）> agent-browser（4.00）

**按场景**（这才是真实选购指南）：

| 你的任务 | 选谁 | 理由 |
|---|---|---|
| 要登录态：公众号后台、小红书、内部系统 | web-access | 借你日常 Chrome，登录态零配置，反爬平台唯一解 |
| 要留痕调试、衔接测试、产出报告 | playwright | tracing、多标签、产物目录规约，工程化最完整 |
| 要批量并行、无人值守跑任务 | agent-browser | session 多开 + state 冻结登录态 + --json 机器可读 |
| 只是想“看一眼”页面长什么样 | screenshot | 明确不抢浏览器件的活，桌面场景兜底 |

## 结语

横评做完，最反直觉的结论是：**这个赛道里最强的竞争力不是自动化，而是“不自动化”**。两个新造轮子的把快照、引用、等待状态做到了工业级，最后卡在同一个地方——登录态和反爬；而那件中文写的 community Skill，用“直接开用户自己的 Chrome”一步跨过了这道墙，剩下的篇幅全在教模型怎么像个正常人一样上网。

对想写 Skill 的人，三份考卷各留了一手：playwright 教你写护栏（防模型抄近道）、agent-browser 教你设计动词（命令即 API）、web-access 教你写哲学（给判断力不给步骤清单）。一个 Skill 的天花板，取决于它把模型当成什么：当执行器，就给命令；当员工，就给方法论。

## 参考来源

> 核验说明：本文所有命令与引文均出自上述本机 SKILL.md 原文；playwright 上游 npm 包名 `@playwright/mcp` 以 SKILL.md 原文记载为准，agent-browser 上游仓库归属（Vercel 系）为公开报道口径，本次未联网二次核验，故未给出具体 Star 数。

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