BrowserAct Skills 使用指南：网页采集、字段校验与流程复用

搞选品和竞品分析的人，对这种场景不陌生：淘宝评论手动翻页，小红书笔记卡在登录和加载，闲鱼同款价格隔一会儿就得刷一次。

写爬虫当然不是不行，但维护起来很麻烦。页面结构一变、验证码一弹、登录态一过，原来跑得好好的脚本，马上就抓不到东西了。

今天这个项目叫 BrowserAct。它让 AI Agent 能直接操作浏览器。淘宝评论、小红书笔记、闲鱼价格这些常见的数据抓取需求，仓库里已经有现成的 AI Skill。如果还不够用，它还提供了 browser-act-skill-forge，可以把自己的网页抓取流程封装成新 Skill。

Github 地址：

https://github.com/browser-act/skills

截至我整理素材时，这个项目大概 4.4k+ Star。仓库里一共有 80 个 SKILL.md，其中 78 个来自 Solutions 目录。

Solutions，78 个现成抓取 Skill

先看 Solutions。它没有停留在「支持数据抓取」这种泛泛的说法，而是拆成了一个个具体网站、具体动作，覆盖电商、获客、搜索与研究、社交监听、视频平台五类场景。

比如大家熟悉的这些：

1. 淘宝，关键词搜索、商品详情、评论、店铺目录。
2. 小红书，笔记搜索、笔记详情、用户主页、自动发布。
3. 闲鱼，商品搜索、商品详情，适合做二手比价和同款监控。
4. 抖音 / TikTok，视频详情抓取，适合做内容观察和素材整理。
5. 微信文章搜索，把公众号文章检索接进 Agent 工作流。

除了国内平台，Solutions 里也有 Google Maps、LinkedIn、YouTube 字幕和视频信息等 Skill。整体看，它覆盖的是一批高频的网站数据抓取入口。

browser-act，负责操作真实浏览器

这些抓取 Skill 要跑起来，先得有人替 AI 稳定操作浏览器。browser-act 做的就是这件事，它让 Claude Code、Codex、Cursor、WorkBuddy 这类 Agent 可以打开网页、点击按钮、输入内容、读取页面状态。

普通爬虫是「写代码请求页面」。browser-act 是「让 Agent 去完成浏览器里的任务」。它面对的是现实网页里的麻烦，比如登录态、动态加载、验证码、按钮点击和页面状态判断。

skill-forge，把自己的流程沉淀下来

现成的 Solutions 能覆盖一批常见网站，但真实工作里总会有更细的需求。比如你想每天盯 20 个闲鱼链接有没有降价，或者想抓某个垂直网站的榜单、评论和商品详情。

这时候可以用 browser-act-skill-forge。它会让 Agent 先探索一次目标网站，理解页面结构、点击路径和数据位置，再把这套流程沉淀成一个可重复调用的 Skill。

也就是说，Solutions 解决的是常见网站的高频抓取，skill-forge 解决的是你自己业务里的长尾抓取。前者是现成入口，后者是把新流程继续做成可复用能力。

安装和使用

将以下内容按步骤发送给你的 Agent 进行安装即可

第一步，先装 browser-act 这个核心 Skill

它负责告诉 Agent 怎么调用 BrowserAct 的浏览器能力。

帮我安装 browser-act
github 地址：https://github.com/browser-act/skills/tree/main/browser-act
装完验证 SKILL.md 是否存在

第二步，安装 browser-act-cli

真正打开浏览器、维持会话、执行点击和读取页面状态，靠的是它。

帮我安装 browser-act-cli，安装后运行 browser-act --version 验证

第三步，按需求安装 Solutions 里的高频抓取 Skill

比如你关心淘宝评论、小红书笔记、闲鱼商品，可以只装自己会用到的几个。

帮我安装 taobao-keyword-search
github 地址：https://github.com/browser-act/skills/tree/main/solutions/ecommerce/taobao-keyword-search
装完验证 SKILL.md 是否存在

常见的国内平台 Skill 大概是这些：

1. 淘宝：taobao-keyword-search、taobao-product-detail、taobao-product-reviews、taobao-shop-catalog。
2. 小红书：xiaohongshu-search、xiaohongshu-note-detail、xiaohongshu-user-profile。
3. 闲鱼：goofish-search-list、goofish-item-detail。
4. 视频平台：tiktok-search-videos、tiktok-video-detail。
5. 微信文章：wechat-article-search-api-skill。

制作自己的流程 Skill

如果现成 Solutions 没覆盖你的目标网站，再装 browser-act-skill-forge。它适合把自己的网页数据采集流程做成新 Skill，比如固定抓某个垂直网站的榜单、商品详情或评论区。

帮我安装 browser-act-skill-forge
github 地址：https://github.com/browser-act/skills/tree/main/browser-act-skill-forge
装完验证 SKILL.md 是否存在。

使用

装好 Skill 之后，你只需要用自然语言告诉 Agent 要做什么。比如已经装了 taobao-product-reviews：

帮我抓一下这个淘宝商品链接的评论，整理成表格。

Agent 会自动调用对应 Skill，打开浏览器、加载页面、抓取数据，最后把结果输出给你。

如果要封装自己的流程，装了 browser-act-skill-forge 之后，可以这样和 Agent 说：

帮我把这个网站的榜单页面探索一遍，找到商品名称、价格、评分的位置，把它做成一个 Skill，以后我传链接就能自动抓。

Agent 会先探索一次网站结构，理解点击路径和数据位置，然后生成一个 SKILL.md 保存下来。之后你再传新链接，它就能按固定格式输出结果。

采集之前，先约定字段、条数和失败处理

以商品评论整理为例，先在有权访问的页面上试取少量数据，再考虑分页。不要只说“抓一下评论”，可以明确交付要求：

先读取我提供的一个商品页面，最多整理 10 条当前可见评论。
字段：来源链接、商品标识、评论标识、评分、评论原文、可见日期。
看不到的字段留空，不根据昵称猜测身份，不自动补写评论。
只保留原页可核对的数据；遇到登录或验证要求时暂停，说明卡点。
输出去重后的表格，并报告实际读到多少条、哪些页失败。

检查结果时，用原链接抽查三条评论；分页需要稳定的评论标识，不能仅按相同文本去重，否则可能合并不同用户的真实评论。拿不到稳定标识时，应记录去重方法和局限。

安装成功只证明工具存在，不证明目标站当前可采集。页面结构、登录态或字段变化后，应重新试取少量样本。只需检索和阅读资料时，可先看 Agent Reach 阅读流程；有正式 API 时，优先按 接口验证清单 选择数据入口。

技能目录与安装入口参考 BrowserAct 官方仓库，现成技能数量会随版本变化。

适合谁，不适合谁

它比较适合这几类人：

1. 做电商选品，想看淘宝评论、店铺目录、商品信息。
2. 做内容运营，想整理小红书笔记、抖音视频、微信文章。
3. 做竞品分析，想定期抓公开页面里的价格、文案和内容变化。
4. 做 Agent 工作流，想把重复网页操作沉淀成 Skill。

但它也不是万能的。stealth 可以降低被识别概率，不代表所有网站都能稳定跑；遇到强登录、强风控、扫码、2FA，仍然可能需要人工接管。

写在最后

BrowserAct 值得关注的地方，是它把网站数据抓取拆成了三件事：browser-act 负责真实浏览器操作，browser-act-skill-forge 负责沉淀新流程，Solutions 提供 78 个现成抓取技能。

如果你平时就要处理淘宝、小红书、闲鱼、抖音这类平台的数据，它至少值得收藏一下。下次遇到重复网页任务时，可以先试跑一页并核对结果，再决定是否把流程保存下来复用。

最后提醒一句：本文介绍的 Skill 和工具，仅限用于合法的数据采集需求，比如你自己的店铺数据、公开的竞品分析、个人研究等。抓取他人数据时，请遵守目标网站的 robots 协议和用户协议，不要用于侵权或商业盗用。