Skills

web-automation-builder

Installation
SKILL.md

Web Automation Builder

被动录制用户在浏览器中的操作，生成可重放的自动化工作流。

核心模式：用户自由操作 + 系统被动录制（非 LLM 驱动）。

安装 / 更新

# 安装（安装依赖 + 构建）
node skills/web-automation-builder/tool.js install

# 全局安装（复制到 ~/.cursor/skills/ + 安装依赖）
node skills/web-automation-builder/tool.js install '{"target":"~/.cursor/skills/web-automation-builder"}'

# 更新（从源码覆盖 + 清理重装）
node skills/web-automation-builder/tool.js update '{"target":"~/.cursor/skills/web-automation-builder"}'

前置依赖

依赖 说明 安装方式
Playwright Skill 浏览器启动和操作命令 ~/.cursor/skills/playwright/
playwright-core CDP 连接库 npm install（package.json 已声明）

CLI 命令

node skills/web-automation-builder/tool.js <command> '<JSON参数>'

录制控制

# 开始被动录制（启动浏览器 + 注入 DOM 监听 + 启动网络监听）
node tool.js record '{"name":"部署后端代码"}'

# 查看录制状态（已收集的事件数量）
node tool.js status '{}'

# 停止录制（返回原始录制数据：DOM 事件 + API 请求）
node tool.js stop '{}'

# 保存 LLM 分析后的结构化工作流
node tool.js save '{"id":"wf-xxx","workflow":{...}}'

工作流管理

node tool.js list '{}'
node tool.js show '{"id":"wf-xxx"}'
node tool.js delete '{"id":"wf-xxx"}'

重放

# 批量重放（快速路径）
node tool.js replay '{"id":"wf-xxx"}'
node tool.js replay '{"id":"wf-xxx","params":{"username":"admin","password":"123"}}'

# 从指定步骤恢复
node tool.js replay '{"id":"wf-xxx","startFrom":3,"params":{...}}'

LLM-First 逐步重放（推荐）

# 获取步骤列表（含 intent、locators），LLM 阅读后决定每步执行策略
node tool.js replaySteps '{"id":"wf-xxx"}'

# 执行单个步骤（1-based）
node tool.js replayStep '{"id":"wf-xxx","step":1,"params":{"key":"value"}}'

LLM 根据每步的 intent 和置信度，选择用 replayStep 工具执行或直接用 playwright 手动操作。

录制期间辅助操作（Phase 4）

Agent 在录制期间可以通过 exec 命令直接调用 Playwright 辅助用户操作：

# 导航到特定 URL
node tool.js exec '{"command":"navigate","args":{"url":"https://example.com"}}'

# 点击元素
node tool.js exec '{"command":"click","args":{"selector":"#some-button"}}'

# 填写表单
node tool.js exec '{"command":"type","args":{"selector":"#input","text":"value"}}'

生成独立 Skill

# 默认：生成 Skill（SKILL.md + tool.js + workflow.json + package.json）
node tool.js generate '{"id":"wf-xxx","skillName":"deploy-staging","target":"~/.cursor/skills/deploy-staging"}'

# 同时生成 Playwright 脚本（Skill 产物 + deploy-staging.js）
node tool.js generate '{"id":"wf-xxx","skillName":"deploy-staging","target":"~/.cursor/skills/deploy-staging","includePlaywright":true}'

# 仅生成 Playwright 脚本（不生成 Skill 产物）
node tool.js generate '{"id":"wf-xxx","skillName":"deploy-staging","target":"./scripts","format":"playwright"}'

导出 Playwright 脚本（单文件）

node tool.js export '{"id":"wf-xxx","output":"./my-automation.js"}'

自主决策指南

LLM 在录制流程中的行为协议：

录制流程（LLM 必须严格按此顺序执行）

1. 用户请求录制 → 调用 record 命令
2. record 返回成功（包含 id、pid）→ 立即执行步骤 3
3. 弹出 agent-interact wait 对话框（见下方代码）
   - 浏览器窗口会自动打开，用户可直接操作
   - 用户点击对话框"确认"按钮表示操作完成
4. 用户确认后 → 调用 stop 命令 → 获取 rawEvents
5. LLM 分析 rawEvents → 生成分析报告
6. 弹出 agent-interact custom 对话框展示分析报告（见下方代码）
   - 展示操作流程摘要、事件统计、可参数化的值
   - 提供文本输入区域让用户补充说明
   - 用户选择"生成并保存"或"不需要"
7. 用户确认后 → 生成结构化工作流 JSON → 调用 save 保存
8. 弹出 agent-interact custom 对话框询问产物生成（见下方代码）
   - 提供生成模式选择（Skill / Skill+Playwright / 仅Playwright）
   - 提供 Skill 名称和目标路径输入
   - 用户选择"生成"或"跳过"
9. 用户确认后 → 调用 generate 命令生成产物

重要：步骤 8 必须通过 agent-interact 弹框交互，禁止在对话文本中提问。所有需要用户选择或输入的环节都应使用 agent-interact。

agent-interact 强制交互规则

核心原则：在整个录制流程中，所有需要用户选择、确认或输入的环节，必须通过 agent-interact 弹框完成。禁止在对话文本中提问或列出选项让用户回复。

违反此规则的典型错误：

  • ❌ 在对话中写"需要我生成 Skill 吗？请选择：1. Skill 2. Playwright"
  • ❌ 在对话中写"请告诉我 Skill 名称和目标路径"
  • ✅ 调用 agent-interact dialog 弹出选择/输入对话框

必须使用 agent-interact 的环节：

  • 步骤 3：录制等待（wait 类型）
  • 步骤 6：分析报告展示 + 确认（custom 类型）
  • 步骤 8：产物选择 + 参数输入（custom 类型）

调用方式（选择一种可用的路径）：

# 方式 1：项目内 skill
node skills/agent-interact/tool.js dialog '<JSON>'

# 方式 2：全局安装的 skill
node ~/.cursor/skills/agent-interact/tool.js dialog '<JSON>'

降级策略：仅当 agent-interact skill 完全不存在时，才降级为对话模式。

注意：

  • LLM 不应在 record 和 agent-interact 之间插入任何其他操作或对话。
  • agent-interact dialog 命令是阻塞的（等用户点击才返回），应设置足够长的超时等待（如 block_until_ms: 3600000），不要用 sleep + 轮询 方式。

录制等待对话框（步骤 3）

record 命令返回成功后，必须立即弹出等待对话框：

node skills/agent-interact/tool.js dialog '{"type":"wait","title":"🔴 正在录制浏览器操作","message":"浏览器已打开，请在浏览器中完成所有操作。\n操作完成后点击下方按钮停止录制。","confirmText":"✅ 操作完成，停止录制","timeout":3600}'

分析报告对话框（步骤 6）

stop 命令返回后，LLM 分析 rawEvents 并通过 agent-interact custom 对话框展示报告：

node skills/agent-interact/tool.js dialog '{"type":"custom","schemaVersion":"1.0","title":"📊 录制分析报告","timeout":1200,"content":[{"kind":"kv","items":[{"key":"录制名称","value":"<name>"},{"key":"时长","value":"<duration>"},{"key":"DOM 事件","value":"<domCount>"},{"key":"网络请求","value":"<networkCount>"}]},{"kind":"divider"},{"kind":"heading","value":"操作流程","level":3},{"kind":"text","value":"<步骤列表>"},{"kind":"divider"},{"kind":"heading","value":"可参数化的值","level":3},{"kind":"text","value":"<参数列表>"},{"kind":"divider"},{"kind":"textarea","id":"notes","label":"补充说明（可选）","placeholder":"如有需要补充的信息请在此输入..."}],"actions":[{"id":"save","label":"✅ 生成并保存","submit":true},{"id":"cancel","label":"❌ 不需要"}]}'

用户点击"生成并保存"后，LLM 根据 rawEvents + 用户补充信息生成工作流 JSON 并保存。

产物选择对话框（步骤 8）

save 命令成功后，必须立即弹出 agent-interact custom 对话框让用户选择产物形态：

node skills/agent-interact/tool.js dialog '{"type":"custom","schemaVersion":"1.0","title":"🎯 生成产物选择","timeout":300,"content":[{"kind":"kv","items":[{"key":"工作流名称","value":"<name>"},{"key":"工作流 ID","value":"<id>"},{"key":"步骤数","value":"<stepCount>"}]},{"kind":"divider"},{"kind":"heading","value":"选择生成方式","level":3},{"kind":"select","id":"generateMode","label":"生成模式","options":["Skill 产物（SKILL.md + tool.js + workflow.json + package.json）","Skill + Playwright 脚本（两者兼有）","仅 Playwright 脚本（不生成 Skill）"],"default":"Skill + Playwright 脚本（两者兼有）"},{"kind":"divider"},{"kind":"input","id":"skillName","label":"Skill 名称","placeholder":"例如：deploy-staging"},{"kind":"input","id":"targetPath","label":"目标路径","placeholder":"例如：~/.cursor/skills/deploy-staging"}],"actions":[{"id":"generate","label":"✅ 生成","submit":true},{"id":"skip","label":"⏭️ 跳过","variant":"outline","submit":false}]}'

用户选择后，LLM 根据 generateMode 字段调用 generate 命令：

  • "Skill 产物..." → generate '{"id":"<id>","skillName":"<name>","target":"<path>"}'
  • "Skill + Playwright..." → generate '{"id":"<id>","skillName":"<name>","target":"<path>","includePlaywright":true}'
  • "仅 Playwright..." → generate '{"id":"<id>","skillName":"<name>","target":"<path>","format":"playwright"}'

如果用户未填写 skillName 或 targetPath，LLM 应根据工作流名称自动生成合理的默认值。

custom dialog schema 强制约束

调用 agent-interact custom 对话框时，必须严格遵守以下规则：

  1. 必须包含 "schemaVersion":"1.0"
  2. content 数组中每个节点使用 kind 字段（不是 type），值的字段用 value（不是 text）
  3. 按钮使用 actions 数组（不是 buttons），每个 action 包含 id、label，可选 submit、variant
  4. 可用的 kind 值：text、heading、divider、alert、badge、kv、progress、chart、code、image、table、input、select、checkbox、textarea、row、column、grid、section、group

错误处理：调用 agent-interact dialog 后，必须检查返回结果。如果返回 "error": "Invalid custom schema" 或 exit code 非 0，LLM 应：

  1. 读取 details 中的错误信息
  2. 根据错误修正 JSON schema（常见错误：type → kind，text → value，buttons → actions，缺少 schemaVersion）
  3. 重新调用 dialog 命令

何时建议录制

场景 操作
用户要求执行重复性浏览器操作 主动建议录制
用户说"录制"、"记录操作"、"学习操作" 执行录制流程
录制完成后 弹出产物选择对话框
用户说"重放"、"再执行一次" 执行 replay

LLM 分析 rawEvents 的要求

stop 返回的 rawEvents 包含 DOM 事件和网络请求的原始数据。LLM 需要：

  1. 过滤噪音：去除无关点击（空白区域）、无意义滚动
  2. 合并输入：连续的 input 事件合并为单次填写操作；同一输入框的多次 change/input 事件只保留最终值
  3. 捕获操作意图（关键，影响 LLM 自愈能力）：
    • 每步必须包含 intent 字段，格式：「[在什么上下文中] + 操作目标 + [期望产生的页面变化]」
    • 示例（正确）：「在部署任务列表第一行，点击 Deploy 按钮，以打开部署配置对话框」
    • 示例（不足）：「点击 Deploy」（缺少上下文和期望结果，LLM 无法用于自愈）
    • description 字段保留简短描述，intent 字段承载完整语义
  4. 识别参数：将可变输入值替换为 {{paramName}}
  5. 关联 API：将 DOM 操作与触发的 API 请求关联
  6. 生成等待条件（waitAfter 字段，优先于固定时间等待）：
    • 导航后：等待目标页面关键元素出现 { "type": "selector", "value": ".some-key-element" }
    • 点击触发 modal：等待 modal 容器出现 { "type": "selector", "value": ".modal-container" }
    • 提交后等待完成：等待加载状态消失 { "type": "selectorGone", "value": ".loading-spinner" }
    • 页面跳转：等待 URL 变化 { "type": "url", "value": "/target-path" }
  7. 识别 UI 容器模式：
    • 点击按钮 → 弹出 modal：后续步骤的 intent 和 locator 应说明「在弹出对话框中」
    • 下拉菜单展开：选项的 intent 应说明「在展开的下拉菜单中」
    • 表格行操作：intent 应包含行锚定信息，如「在显示 job-name-xxx 的那一行中」
  8. 事件去重：同一元素连续多次 click 合并为一次；导航后 500ms 内的误触点击丢弃
  9. 保留 locator 元数据：
    • roleName：录制脚本自动提取的 accessible name（aria-label / label[for] / aria-labelledby），生成 workflow 时必须保留
    • context：录制脚本自动检测的容器上下文（modal / dropdown / table-row / form），生成 workflow 时必须保留在 locators 中
    • 这两个字段是 buildLocatorChain 作用域限定和精确匹配的关键输入

分析后生成的工作流 JSON 通过 save 命令保存。

录制数据说明

DOM 事件类型

type 说明 关键字段
click 用户点击 locators
input 文本输入 locators, value
select 下拉选择 locators, value, selectedText
check 勾选复选框 locators, checked
submit 表单提交 locators
keydown 特殊按键（Enter/Tab/Escape） key, modifiers
navigation 页面导航 url / fromUrl, toUrl

网络请求

字段 说明
request.url 请求 URL
request.method HTTP 方法
request.body 请求体（已解析 JSON）
response.status 响应状态码
response.body 响应体（文本类 MIME，≤512KB）

自动过滤静态资源（.js/.css/.png 等）和 tracking 请求。

参数化语法

工作流中的可变值使用 {{paramName}} 标记：

{
  "command": "fill",
  "args": { "text": "{{username}}" },
  "locators": { "css": "#username", "placeholder": "Username" }
}

重放时通过 params 注入：

node tool.js replay '{"id":"wf-xxx","params":{"username":"admin"}}'

导出为 Playwright 脚本时，参数通过环境变量注入：

USERNAME=admin PASSWORD=secret node deploy-staging.js

产物形态

形态 命令 适合场景
JSON 工作流 save 临时或低频操作
独立 Skill generate 高频复用、跨项目
Skill + Playwright 脚本 generate + includePlaywright 两种方式都需要
仅 Playwright 脚本 generate + format:"playwright" 只需脚本，不需要 Skill
单文件 Playwright 脚本 export 快速导出到指定路径

Playwright 脚本特性：

  • 可直接 node script.js 运行，不依赖 Cursor 或 Playwright Skill
  • 与 replayer.js 一致的 locator 链（testId > ariaLabel > placeholder > text > role > id > css）
  • 支持 context 作用域（modal/dropdown）
  • 支持 waitAfter 条件
  • 每步 try-catch + 失败截图
  • 参数通过环境变量注入

数据存储

~/.cursor/skills/
├── web-automation-builder/           # Skill 代码
└── web-automation-builder-data/      # 数据目录
    ├── workflows/                    # 已保存的结构化工作流 JSON
    ├── recordings/                   # 录制数据（按日期归档）
    │   ├── 2026-02-23-wf-xxx.json   # 精简 summary（DOM事件+导航+API请求）
    │   └── ...
    ├── chrome-profile/                # Chrome 用户数据（认证缓存持久化）
    └── .recording.json               # 录制中的临时状态（stop 后删除）

触发词

  • 录制浏览器操作、开始录制、帮我录制
  • 重放工作流、再执行一次、用新参数执行
  • 生成 Skill、做成 Skill、以后直接用
  • 导出脚本、导出为 JS
  • 查看录制、工作流列表
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