Hermes Agent：来自 Nous Research，一个开源自主 Agent、服务器驻留、定时任务、可接入多个 IM 平台，而且能持续学习你的项目、习惯和需求。

六个核心能力解析

1. 多平台消息网关
并非简单的 webhook 推送，是双向对话同步：
· 在 Telegram 发起任务，可以在 CLI 继续跟进
· 支持语音消息转录
· 所有平台共享同一个上下文状态
对需要移动办公的开发者很有价值——你可以在通勤时语音交代任务，回到电脑前查看完整结果。

2. Skills 系统
它会自动把解决过的问题写成"技能文档"：
解决了一个复杂的 Docker 部署问题
→ 自动生成 SKILL.md
→ 下次遇到类似问题时直接调用
技能文件遵循 agentskills. io 开放标准，可以：
· 搜索已有技能
· 从社区 hub 安装（ClawHub、LobeHub、Claude Code Marketplace）
· 分享给其他用户
这比传统的 prompt 模板或 function calling 更有弹性——它是程序性记忆，会随着使用自动积累。

3. 定时任务（Cron）
内置调度器支持自然语言设定：
"每天早上 8 点给我发昨日代码提交摘要"
"每周五晚上备份数据库"
任务可以输出到任意已连接的消息平台。

4. Subagents 并行
可以派生隔离的 Subagents 处理并行工作流：
· 每个 Subagent 有独立的会话和终端
· 支持 Python RPC 调用工具
· 多步骤 pipeline 可以压缩成单次交互
你可以同时让多个"数字员工"处理不同任务，而主 Agent 只接收最终结果。

5. 沙箱执行环境
提供五种终端后端，安全级别递进：
· Local - 本地执行
· Docker - 容器隔离（只读 root、降权、PID 限制）
· SSH - 远程机器
· Singularity - HPC 场景
· Modal - 云函数执行
这种设计考虑到了不同场景的安全需求——日常任务用 Docker，敏感操作用更严格的隔离。

6. 完整浏览器控制
· 导航、点击、输入、截图
· 结合视觉模型分析页面
· 图像生成、TTS 集成
这让 Agent 可以处理需要人机交互的 Web 任务，比如填写表单、操作后台系统。

技术栈与部署

安装
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash

支持的 LLM 提供商
· Nous Portal（OAuth 认证）
· OpenRouter（API Key）
· 自定义端点
Nous Research 本身是模型研发机构，他们主推的 Nous Portal 应该会有优化。

40+ 内置工具
覆盖开发工作的各个维度：
· 文件系统、终端、浏览器
· 网络搜索、视觉分析、图像生成
· 内存管理、任务规划、定时任务
· 代码执行、Subagents、Skills 管理

面向研究者的功能
作为研究机构的产品，Hermes 内置了批量处理与 RL 训练能力：
· Batch Processing - 并行生成数千条 tool-calling 轨迹，自动 checkpoint
· RL Training - 通过 Atropos 集成，支持对 Agent 行为进行强化学习训练
· Trajectory Export - 导出 ShareGPT 格式数据用于微调，支持轨迹压缩控制 token 消耗
#资源参考 #Agent #HermesAgent #Skills

为 AI Agents 构建计算机访问能力：Responses API 的工程实践与经验

来自 OpenAI 工程团队的深度分享，从最初通过简单的提示词调用模型能力，到现在构建一套完整的 AI Agents 执行环境，让模型能够真正像人类一样操作计算机、处理复杂工作流。

五层技术架构

第一层：Shell 工具——打破 Python 沙盒的限制
一个关键演进：从 Code Interpreter 的 Python 单语言限制，扩展到完整的 Unix shell 环境。这意味着：
· 模型可以执行 grep、curl、awk 等标准 Unix 工具
· 支持多语言运行时（Go、Java、Node.js）
· 可以启动服务器、调用系统级服务
本质上是把模型从"会写代码的助手"升级为"能操作计算机的 Agent"。

第二层：编排循环——让模型真正"动手"
理解整个系统的关键，文章详细描述了"Agent Loop"的工作机制：
用户提示 → Responses API 组装上下文 → 模型决定行动→ 生成 shell 命令 → 容器执行 → 流式返回结果→ 模型分析 → 继续循环或给出最终答案
几个值得注意的设计细节：
1. 并发执行：模型可以一次提出多个 shell 命令，系统会用独立的容器会话并行执行
2. 输出截断：通过设置输出上限，保留首尾内容，避免上下文被无用日志淹没
3. 实时流式：执行输出会实时流回模型，让它能决定何时继续、何时终止

第三层：容器上下文——持久化状态与资源
容器不只是执行命令的黑盒，而是 Agent 的"工作空间"，包含三个关键能力：
文件系统：告别"把所有输入塞进提示词"的低效做法。现在可以把资源上传到容器文件系统，让模型按需读取、解析、转换。
数据库（SQLite）：针对结构化数据，文章明确建议用数据库替代大表格粘贴进提示词。模型只需表结构描述，就能按需查询所需行——更快、更便宜、更可扩展。
网络访问：这是安全设计的亮点。文章承认完全开放网络的风险（数据泄露、凭证暴露、意外触碰敏感系统），因此采用了sidecar 出口 Proxy 架构：
· 所有出站请求经过集中式策略层
· 支持白名单和访问控制
· 域级凭据注入：模型和容器只看到占位符，真实密钥值在请求离开时才注入

第四层：上下文压缩——解决长任务的根本瓶颈
这是一个被低估的关键创新。Agent Loop 的问题是：长任务会填满上下文窗口，OpenAI 的解决办法：
· 最新模型（GPT-5.2 及以后）被训练来分析对话状态，生成压缩项（compaction item）
· 压缩项以"加密的、token 高效的形式"保留关键状态
· 压缩后，新上下文窗口 = 压缩项 + 高价值早期内容
这意味着 Agent 可以无限期运行而不丢失上下文连贯性。Codex 能处理长时间编码任务，正是依赖这一机制。
OpenAI 让这个系统"自举"：当 Codex 遇到压缩错误时，他们会启动第二个 Codex 实例来调查修复——工具在使用中自我改进。

第五层：Skills 系统——从一次性脚本到可复用工作流
引入了 "Agent Skills" 的概念——把重复的多步模式打包成可复用、可组合的构建块：
· Skills 是一个文件夹，包含 SKILL.md + 支持资源
· 通过 API 上传为版本化包，按 ID 检索
· 执行流程：加载 Skills 元数据 → 复制到容器 → 解压 → 模型按需探索和执行

推荐一个 skills 集合 https://github.com/mxyhi/ok-skills
#资源参考 #Agent #Skills

在线自动生成 SKILL.md 技能文档，助力AI编码助手高效成长！

开源项目 HyperSkill基于 Next.js 搭建，结合 Hyperbrowser SDK、Serper API 和 OpenAI GPT-4o，能够帮助开发者输入一个主题或 URL，自动搜索、爬取网页内容，并智能生成结构化的 SKILL.md 技能文件。

主要功能：

- 自动化网络搜索和内容爬取（支持单页及批量多页并行处理）；
- 利用 GPT-4o 生成清晰、格式化的技能文档；
- 支持批量生成技能，快速构建多个知识库；
- 实时进度展示，Markdown 预览，支持一键复制与下载；
- 纯前端UI，支持本地运行，无需数据库，轻量易用。

技术栈包括 Next.js 14、Tailwind CSS、React Markdown 等，适合 AI 开发者、成长团队快速搭建智能技能库。

快速体验：克隆后配置 API Key（Hyperbrowser、Serper、OpenAI），运行 npm run dev 即可在 localhost:3000 访问。
#资源参考 #Agent #Skills #自动生成 SKILL.md

在线做科研太折腾，从灵感到论文得跑好多环节：文献查找、实验调试、论文写作，费时费力。

开源项目 AutoResearchClaw 实现了从“聊个科研想法”到“生成完整学术论文”的全流程自动化科研！

它能自动：

- 挖掘 arXiv 和 Semantic Scholar 上真实文献，筛选高质量相关论文；
- 自动设计硬件感知实验，运行沙盒代码，出结果还能自我修复；
- 多智能体展开假说辩论和同侪评审，保障方法和证据一致性；
- 生成 NeurIPS/ICML/ICLR 级别的论文草稿、LaTeX模板和真实BibTeX引用；
- 进行4层引用检测，自动剔除虚假引用，保证论文品质；
- 具备“PIVOT/REFINE”自我迭代能力，实验失败还能自动调整方向；
- 支持OpenClaw集成，一条命令即可启动自动科研流程。

只要装好环境，配置好LLM接口，敲一句命令输入你的科研话题，它就能自动跑完从文献综述、假说生成、试验设计到撰写上传的一整套流程，无需人工看护。
#资源参考 #AutoResearchClaw #OpenClaw #论文筛选

Codex Subagents：136个AI专业分身让编程效率起飞

一个开源项目收录了136个针对Codex的专业化AI助手，覆盖从前端开发到安全审计的各个领域。每个Agent都有独立的上下文窗口和专门指令，能像真实团队成员一样处理特定任务。关键是这些Agent不会自动触发，需要明确指派。

AI编程助手的进化方向可能不是更强的单一模型，而是一群各司其职的专家。

这个叫awesome-codex-subagents的GitHub仓库里，藏着136个经过精心调教的AI分身。前端有React专家，后端有Go并发高手，安全审计、性能优化、数据库调优，甚至Active Directory管理都有对应的Agent。

每个Agent都是一个.toml配置文件，指定模型、沙盒权限和专业指令。比如security-auditor用gpt-5.4处理深度推理任务，search-specialist用更快的gpt-5.3-codex-spark做信息检索。审查类Agent设为只读权限，开发类Agent可以修改代码。这种设计既保证专业性，又控制权限范围。
#资源参考 #Agent集合 #CodeX专业化AI助手

研究的本质不是阅读，而是从海量信息中提取价值。| 帖子

在使用 NotebookLM 的六个月里，我发现它不仅仅是一个 AI 笔记工具，更是一个能将 200 页文档在 1 小时内转化为深度洞察的个人研究助理。

很多人觉得 AI 只是在做总结，那是由于他们没有掌握正确的指令系统。以下是这套改变工作流的 10 个核心提示词系统，它们能帮你完成从信息输入到深度决策的闭环。

1. 来源引导系统：建立全局地图
在上传文档后，不要急于提问。首先运行此指令：
请基于已上传的来源，提供：1. 贯穿所有文档的 3 个核心主题；2. 各来源之间的共识点与矛盾点；3. 最令人惊讶或反直觉的发现；4. 文档提出但未充分回答的重大问题。

2. 矛盾猎手：寻找认知的缝隙
最好的研究往往存在于不同来源的冲突之中。
指令：找出所有来源在同一主题上结论不一致的地方。要求：1. 引用具体的冲突描述；2. 标明来源；3. 评估哪方证据更强；4. 标记为需要进一步调查的重点。

3. 专家简报构建：从研究到产出
将原始文档快速转化为可交付的专业简报。
指令：创建一个专业简报，包含：1. 5 句以内的执行摘要；2. 按重要性排序的核心发现；3. 支持发现的最强证据及来源；4. 领域内的不确定性或争议点；5. 3 条明确的行动建议。

4. 问题生成器：探索未知的未知
大多数研究者不知道自己不知道什么。
指令：基于来源生成：1. 深度研究此主题必须回答的 10 个关键问题；2. 目前来源尚未完全回答的 5 个缺口；3. 3 个如果答案改变将彻底颠覆现有认知的假设；4. 怀疑论者会提出的挑战。

5. 证据评级系统：构建稳固的逻辑基础
并非所有证据都具有同等价值。
指令：分析核心主张的证据质量：1. 评估证据是来自初级研究、专家意见还是轶事；2. 识别那些听起来自信但缺乏支撑的陈述；3. 标注哪些主张可以重度依赖，哪些需谨慎对待。

6. 时间线重构：把握演进脉络
脱离背景的知识是碎片化的。
指令：重构该主题的完整时间线。包括：1. 关键决策或发展的编年史；2. 导致转折点的触发因素；3. 行业共识随时间演变的路径；4. 现状与起点的对比及未来轨迹预测。

7. 反驳防御盾牌：预判质疑
在发布或演示前，先进行压力测试。
指令：帮我准备应对质疑：1. 针对我的结论可能出现的最强 5 个反驳点；2. 证据中容易被攻击的薄弱环节；3. 我所做的尚未被完全证实的假设；4. 如何利用现有证据进行有力回击。

8. 知识盲区地图：查漏补缺
指令：识别当前研究的缺口：1. 哪些重要子话题被忽略或覆盖不足；2. 缺少哪种类型的来源（如数据、案例或专家观点）；3. 如果要使研究无懈可击，还需要补充哪 5 类来源。

9. 深度洞察提取：穿透表象
总结只是复述，洞察才是创造。
指令：超越简单的总结：1. 识别 3 个大多数读者会忽略的非显性洞察；2. 发现来源中未明说但确实存在的模式；3. 分析作者的言外之意；4. 找出那些看似微小但影响深远的数据点。

10. 最终报告生成：完成闭环
指令：结合所有来源和对话上下文，生成一份完整的报告。包含：标题、执行摘要、带证据引用的核心发现、深度分析、局限性说明以及下一步行动建议。

在 AI 时代，获取信息的速度已不再是壁垒，如何通过深度提问消除“直觉误判”才是核心。

得到4.4-12
每天听本书
链接:https://pan.baidu.com/s/1UU0X7mQKyte5A3i94TFxMA?pwd=40h4

蔡钰·商业参考4
链接:https://pan.baidu.com/s/1bRrlU90ROMJqDFMkncRSXw?pwd=18na

商业报告解读
链接:https://pan.baidu.com/s/1EfRWIZP3_0Z3K6_r-xt3dQ?pwd=mp18

刘怡·国际参考
链接:https://pan.baidu.com/s/1r5hc0CTbTdYbF_0m5edCYA?pwd=7ncp

何刚·投资参考2026
链接:https://pan.baidu.com/s/1HXvkcNVaqVJxasLVwu3_dw?pwd=a1w7

政经参考2026
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现代思维100讲
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严飞的社会学课
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尹烨·健康参考
链接:https://pan.baidu.com/s/1F4t2rJAjrtdu9rt19vj9Ug?pwd=4e23

王鼎杰·讲透战争史
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刘勃讲中国史
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贾行家·年度人文课堂
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周之江书院
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AI学习圈：快刀广播站
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字字动画AI漫剧2026年第1期系统课程，小白看完就能学会实操的漫剧课，单人月收1-3W
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和渊老师AI教育必修课，给小学生家长的AI视频教程
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即梦AI短片创作课
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❷链接：https://pan.quark.cn/s/7d059517da49

AI实战技能课2026年4月
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——影视——
挽救计划
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正义女神
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隐身的名字
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❷链接：https://pan.quark.cn/s/eccf93019114

轧戏
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❷链接：https://pan.quark.cn/s/9a79ef85c982

一笑随歌
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❷链接：https://pan.quark.cn/s/fc0f91c3f864

暗潮缉凶
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❷链接：https://pan.quark.cn/s/fba777815aa0

扫毒风暴
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❷链接：https://pan.quark.cn/s/4ae61511895c

叵测
❶链接:https://pan.baidu.com/s/1fmmcPOMfnLAFKBtdWjqL8A?pwd=6ycp
❷链接：https://pan.quark.cn/s/5d6c1af62e14

钢铁森林
❶链接:https://pan.baidu.com/s/1NUUE_TESKDJSpwtnJeGnXg?pwd=sjry
❷链接：https://pan.quark.cn/s/b4690382ac31

朝雪录
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❷链接：https://pan.quark.cn/s/9c8b9e4d2ace

突然的喜欢
❶链接:https://pan.baidu.com/s/1rpysklBz4GGUy4WZkJjSBA?pwd=000a
❷链接：https://pan.quark.cn/s/a56c704d8aa9

八千里路云和月
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白日提灯
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精选付费短剧4.4-10
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在线科研探索常被海量文献资料和实验设计难题困扰，想象一下如果有AI科学家帮你全程支持，从想法生成到论文撰写，一站式高效科研体验该多好！

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适合科研工作者、AI开发者与高等院校，欢迎访问GitHub获取代码与论文，开启智能科研新时代：

想要复刻一个网站的界面，通常需要手动分析 HTML 结构、抠 CSS 样式、下载素材，然后再用代码一个一个组件地还原，过程极其耗时且繁琐。

`ai-website-cloner-template` 利用 AI 编码智能体（AI Coding Agents）实现了“一键克隆”网站，能将任何目标网页反向工程为一套干净、现代的 Next.js 代码库。

只需运行 /clone-website 命令，AI 就会自动执行从侦察、提取设计令牌到并行构建组件的全流程，直接把对方的视觉方案转化为可维护的源代码。

主要功能：

- 一键反向工程：输入 URL 即可自动分析并生成完整的 Next.js 项目代码；
- 自动化 Pipeline：涵盖页面侦察、素材下载、组件规格定义、并行构建及视觉 QA 组装；
- 现代技术栈：基于 Next.js 16, React 19, Tailwind CSS v4 和 shadcn/ui 构建；
- 广泛的 Agent 支持：适配 Claude Code (推荐)、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 等主流 AI 编程工具；
- 精准样式还原：通过提取 getComputedStyle() 的精确值，避免 AI 盲目猜测，确保视觉高度一致；
- 多场景适用：支持平台迁移（如 WordPress 转 Next.js）、丢失源码恢复以及学习大厂页面布局。

项目要求 Node.js 24+，推荐配合 Claude Code (Opus 4.6) 使用以获得最佳效果，非常适合需要快速搭建原型或进行界面迁移的前端开发者。
#资源参考 #工具 #一键反向工程 #网站克隆

一个开源神器刚刚发布：只需几秒钟，就能把任意网站一键转换成完整可运行的 React 应用！
💥 由 Firecrawl 团队开发的 Open Lovable，已经在 GitHub 上斩获 24K+ stars！
它到底怎么玩？
•
粘贴你想要转换的网站链接
•
工具会 1:1 扫描页面结构、设计、样式和交互
•
使用 OpenAI、Claude、Gemini 或 Grok 生成高质量 React 代码
•
支持本地调试、部署，还兼容 E2B 沙盒，完全安全
完全免费，开源，MIT 协议。
https://github.com/firecrawl/open-lovable

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刘润：商业报告解读
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于困困·个人影响打造35讲
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王鼎杰·讲透战争史
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贾行家·年度人文课堂
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赵金刚·王阳明60讲
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蜜语纪
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精选付费短剧4.18-25
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compressO - 是一个免费、开源、跨平台的应用程序，旨在将视频文件压缩到最小。

该程序支持 Linux、Windows 和 macOS 操作系统，确保在多个平台上都能轻松使用。可批量操作。

可完全离线运行，无需网络连接，从而确保用户数据的隐私安全。

语言：TypeScript

🧬 https://github.com/codeforreal1/compressO
#资源参考 #工具 #压缩

英伟达发布多模态“全能模型” 智能体效率跃升至竞品9倍

英伟达周二在官网发布了开放式多模态模型“Nemotron 3 Nano Omni”。英伟达称，新模型可以将多种功能整合到一个系统中，使智能体能够利用视频、音频、图像和文本的高级推理能力，提供更快、更智能的响应。英伟达声称， Nemotron 3 Nano Omni 以领先的准确性和低成本，为开放式多模态模型树立了新的效率标杆，在复杂文档智能、视频和音频理解方面，荣登六大排行榜榜首。根据新闻稿的说道，Nemotron 3 Nano Omni采用30B-A3B混合专家架构，将视觉和音频编码器集成于其中，无需单独的感知模型，从而显著提升了大规模推理效率。

PPT 设计技巧资源：

1. 杂志风格 PPT 设计
https://github.com/op7418/guizang-ppt-skill

2. 带设计动画的 PPT 技巧
https://github.com/alchaincyf/huashu-design

3. 7 种不同风格的 PPT 设计
https://github.com/software-ai-life/Awesome-PPT-Design-Skills

4. 复刻 Claude Design 的开源替代品
https://github.com/nexu-io/open-design
（本地优先、开源，包含 19 项技能、71 个品牌级设计系统，已获 4k+ Stars）

金融分析常常需要同时打开多个软件，数据源工具抓取行情，Excel建模计算，TradingView画K线图，聊天工具交流观点，来回切换效率低下。

Fincept Terminal 将金融分析所需功能完美整合，提供专业级投资研究解决方案。

不仅有CFA级量化分析、37个AI智能代理（巴菲特、芒格等策略框架），还支持100+数据源实时连接、16家券商交易集成、节点编辑器自动化工作流。

主要功能：

- CFA级分析工具，支持DCF估值、投资组合优化、风险度量（VaR、Sharpe比率）、衍生品定价；
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- 实时交易支持，16家券商集成（IBKR、Alpaca等），算法交易/模拟交易；
- QuantLib量化套件，18个模块包括定价、风险、波动率分析；
- 节点编辑器可视化工作流，AI量化实验室支持机器学习/HFT策略。

纯C++20/Qt6原生桌面应用，支持Windows、Linux、macOS，一键安装运行，适合投资者、交易员、量化研究者。
#资源参考 #工具 #Agent #金融分析工具 #CFA级分析工具

AI 代理操作浏览器时，经常卡在复杂交互上：需要精确的元素选择器、处理弹窗、应对页面变化，还要编写一堆工具函数，调试起来异常繁琐。

Browser Harness 将 LLM 浏览器自动化所需的全部能力整合到一起，提供了一套自愈式浏览器控制解决方案。

直接基于 CDP（Chrome DevTools Protocol）构建，支持代理实时编写缺失工具、中途自愈修复、无框架限制的自由操作。

主要功能：

- 自愈式浏览器控制，代理可中途编辑 helpers.py 添加缺失功能（如文件上传）；
- 纯 CDP WebSocket 直连 Chrome，无中间层干扰，~592 行 Python 核心代码；
- 预载工具函数（helpers.py），支持屏幕激活、交互演示和远程浏览器；
- 领域技能系统（domain-skills），自动学习并保存 GitHub、LinkedIn、Amazon 等站点操作；
- 免费远程浏览器服务，3 个并发实例，支持部署子代理；
- 一键运行（run.py），安装后即可连接真实浏览器执行任意任务。

支持本地 Chrome + Python 环境，通过 install.md 快速部署，适合 AI 开发者、自动化工程师使用。