Chrome DevTools Skill

使用 Chrome DevTools Protocol 进行网页数据获取和分析。

工作流程（AI 自动执行）

当用户使用此 skill 时，AI 应该自动完成以下所有步骤，而不是让用户手动执行：

1. 自动启动 Chrome 远程调试

AI 自动检测操作系统并启动 Chrome：

Windows:

start chrome --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="%TEMP%\chrome-devtools-profile" [URL]

重要提示: 使用固定的 --user-data-dir（如 chrome-devtools-profile），不要每次使用不同的文件夹。这样 Chrome 会记住登录状态、Cookie 和缓存，下次启动更快。

macOS:

/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="$TMPDIR/chrome-profile-stable" [URL]

Linux:

google-chrome --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="/tmp/chrome-profile-stable" [URL]

2. 自动启动 MCP 服务器

AI 自动启动 MCP 服务器（在后台运行）：

npx -y chrome-devtools-mcp@latest --browser-url=http://127.0.0.1:9222

3. 执行用户请求的操作

使用以下 MCP 工具完成用户任务：

• mcp__chrome-devtools__navigate_page – 导航到页面
• mcp__chrome-devtools__wait_for – 等待页面加载
• mcp__chrome-devtools__take_snapshot – 获取页面快照
• mcp__chrome-devtools__evaluate_script – 执行 JavaScript 提取数据
• mcp__chrome-devtools__screenshot – 截取屏幕截图
• mcp__chrome-devtools__list_network_requests – 列出网络请求

标准操作流程（AI 使用）

当用户要求打开/分析/抓取某个网页时，AI 按以下顺序执行：

1. 启动 Chrome（调试模式）
2. 启动 MCP 服务器
3. 导航到目标 URL
4. 等待页面加载
5. 执行用户请求的操作（截图/提取数据/监控网络等）
6. 返回结果给用户

数据提取技巧

提取列表数据:

() => {
  const items = document.querySelectorAll(".item");
  return Array.from(items).map((item) => ({
    title: item.querySelector(".title")?.innerText,
    link: item.querySelector("a")?.href,
  }));
};

提取表格数据:

() => {
  const rows = document.querySelectorAll("table tr");
  return Array.from(rows).map((row) =>
    Array.from(row.querySelectorAll("td, th")).map((cell) => cell.innerText)
  );
};

常见用例

• 打开网页并截图: 启动 Chrome → 导航 → 截图 → 返回结果
• 商品信息抓取: 导航 → 滚动加载 → 提取列表
• 表单自动化: 导航 → fill_form → click → wait_for
• API 监控: 导航 → list_network_requests → get_network_request
• 性能分析: performance_start_trace → 操作 → performance_stop_trace

最佳实践

1. 自动处理所有前置步骤 – 不要要求用户手动启动 Chrome 或 MCP 服务器
2. 使用固定的用户数据目录 – 保持 --user-data-dir 一致，避免每次都重新加载
3. 先用 take_snapshot 了解页面结构
4. 复杂提取用 evaluate_script 执行 JavaScript
5. 确保返回 JSON 可序列化的数据
6. 处理动态内容时使用 wait_for

技术原理

Chrome DevTools Protocol (CDP) 通信方式

WebSocket 通信流程

import asyncio
import websockets
import json

async def cdp_example():
    # 1. 连接到 Chrome DevTools WebSocket
    ws_url = "ws://127.0.0.1:9222/devtools/page/{pageId}"
    async with websockets.connect(ws_url) as ws:

        # 2. 启用 Runtime 域
        await ws.send(json.dumps({
            "id": 1,
            "method": "Runtime.enable"
        }))

        # 3. 执行 JavaScript
        await ws.send(json.dumps({
            "id": 2,
            "method": "Runtime.evaluate",
            "params": {
                "expression": "document.title",
                "returnByValue": True
            }
        }))

        # 4. 循环接收响应，匹配 id
        while True:
            msg = await ws.recv()
            data = json.loads(msg)
            if data.get('id') == 2:  # 匹配请求 id
                return data['result']['result']['value']

关键注意事项

1. 响应匹配: WebSocket 会收到多种消息（consoleAPICalled、executionContextCreated 等），必须通过 id 匹配请求和响应
2. 等待页面加载: 执行操作后使用 await asyncio.sleep(2) 或等待特定元素
3. 编码问题: Windows 终端需要 sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8') 来正确显示中文

实战经验与踩坑记录

问题 1: Windows 中文输出乱码

现象: 抓取的中文内容显示为乱码或抛出 UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character 原因: Windows 终端默认使用 GBK 编码，而 Python 输出 UTF-8 中文时会冲突 解决: 在 Python 脚本开头添加编码配置：

import sys
sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')

重要: 所有示例脚本（baidu_search_example.py、cdp_helper.py）都已添加此编码配置，直接运行不会产生乱码。

问题 2: HTML 字符实体转义

现象: JavaScript 代码中的 => 箭头函数在通过 JSON 传输时被转义为 => 原因: JSON 标准会对某些字符进行 Unicode 转义 解决: 这是正常现象，不影响实际执行。如果需要在 Python 中处理，可以使用：

import codecs
decoded = codecs.decode(string, 'unicode_escape')

问题 3: 页面 ID 获取

现象: 不知道当前页面的 WebSocket URL 解决: 通过 HTTP 接口获取页面列表：

curl -s http://127.0.0.1:9222/json/list

然后提取 webSocketDebuggerUrl 字段

注意: 页面 ID 是动态生成的，每次启动 Chrome 都会变化。应该在代码中动态获取而不是硬编码：

import urllib.request
import json

def get_ws_url():
    req = urllib.request.Request('http://127.0.0.1:9222/json/list')
    with urllib.request.urlopen(req) as response:
        pages = json.loads(response.read().decode())
    return pages[0]['webSocketDebuggerUrl'] if pages else None

问题 4: Windows 等待命令跨平台兼容性问题

现象: 在 Git Bash 中使用 timeout /t 3 /nobreak 报错 invalid time interval 原因: timeout 是 Windows CMD 命令，在 Bash 中语法不兼容 解决: 使用跨平台的等待方案：

# Windows CMD
timeout /t 3 /nobreak >nul

# Git Bash / Linux
sleep 3

# 跨平台通用（Windows）
ping -n 4 127.0.0.1 > nul

问题 5: Claude Code 文件写入限制

现象: 直接使用 Write 工具创建新文件时提示 “File has not been read yet” 原因: Claude Code 要求必须先读取文件才能写入（安全机制） 解决:

1. 先使用 Read 工具读取文件（如果不存在会报错，需要用 Bash 创建空文件）
2. 或者使用 Bash 的 echo 或 cat 命令直接写入
3. 或者使用 Python 脚本动态生成并执行代码

问题 6: 动态内容提取不完整

现象: 提取的搜索结果中某些字段（如摘要）为空 原因:

1. 页面使用了动态加载，需要滚动才能显示全部内容
2. 不同网站使用不同的 class 名称
3. 某些内容是异步加载的

解决:

1. 使用多个选择器匹配：

const abstract = item.querySelector('.c-abstract, .abstract, [class*="abstract"]')?.innerText;

2. 滚动页面加载更多内容：

window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);

3. 增加等待时间确保异步内容加载完成

问题 7: 前台 vs 后台操作浏览器

CDP 支持两种操作模式，根据用户需求选择：

后台操作（默认）：

• 通过 WebSocket 发送 JavaScript 命令直接操作 DOM
• 浏览器界面不会显示操作过程（用户看不到输入、点击等动作）
• 适合数据抓取、自动化测试等不需要可视化反馈的场景
• 代码示例：

# 直接设置输入框的值（用户看不到输入过程）
await ws.send(json.dumps({
    "method": "Runtime.evaluate",
    "params": {
        "expression": "document.querySelector('#kw').value = '美女';"
    }
}))

前台操作（可视化）：

• 使用 CDP 的 Input 域模拟真实用户输入
• 浏览器会显示完整的操作过程（键盘输入、鼠标点击等）
• 适合演示、教学、需要用户观察操作过程的场景
• 代码示例：

# 1. 先聚焦输入框
await ws.send(json.dumps({
    "method": "Runtime.evaluate",
    "params": {
        "expression": "document.querySelector('#kw').focus();"
    }
}))

# 2. 模拟键盘输入（用户能看到逐字输入）
for char in "美女":
    await ws.send(json.dumps({
        "method": "Input.dispatchKeyEvent",
        "params": {
            "type": "char",
            "text": char
        }
    }))
    await asyncio.sleep(0.1)  # 模拟真实打字间隔

# 3. 模拟点击搜索按钮（用户能看到点击效果）
await ws.send(json.dumps({
    "method": "Input.dispatchMouseEvent",
    "params": {
        "type": "mousePressed",
        "x": 100,
        "y": 200,
        "button": "left"
    }
}))

选择建议：

搜索类任务推荐方案：

• 后台方式（推荐）：直接构造搜索URL，如 https://www.baidu.com/s?wd=关键词
• 前台方式：仅当用户明确要求”可视化”、”能看到操作过程”时使用

问题 8: 搜索类任务的最佳实践

场景: 用户要求”在百度/谷歌搜索某某关键词并抓取结果”

方案对比:

推荐方案 A（后台方式）：

# 直接构造搜索URL，一步到位
url = f"https://www.baidu.com/s?wd={urllib.parse.quote(keyword)}"
await client.navigate(url)
await asyncio.sleep(3)  # 等待加载
results = await client.evaluate(extract_script)

何时使用方案 B（前台方式）：

• 用户明确要求”可视化操作”、”让我看到过程”
• 教学演示场景
• 需要展示自动化操作过程

前台方式注意事项：

1. 必须先 focus() 输入框
2. 打字间隔 0.1-0.15 秒最合适
3. 百度搜素按钮坐标约 x:650, y:230（1920×1080分辨率）
4. 需要启用 Input 域：Input.enable

前台输入文字详细步骤（以百度搜索框为例）：

# 步骤 1: 启用 Input 域（必须先启用才能发送键盘事件）
await ws.send(json.dumps({
    "id": 1,
    "method": "Input.enable"
}))

# 步骤 2: 聚焦输入框（关键步骤，否则键盘事件可能无效）
await ws.send(json.dumps({
    "id": 2,
    "method": "Runtime.evaluate",
    "params": {
        "expression": "document.querySelector('#kw').focus();",  # '#kw' 是百度搜索框ID
        "returnByValue": True
    }
}))
await asyncio.sleep(0.5)  # 等待聚焦完成

# 步骤 3: 清空输入框（可选，确保输入框为空）
await ws.send(json.dumps({
    "id": 3,
    "method": "Runtime.evaluate",
    "params": {
        "expression": "document.querySelector('#kw').value = '';",
        "returnByValue": True
    }
}))

# 步骤 4: 逐字输入文字（用户能看到逐字输入动画）
text = "hello 你好呀"
for i, char in enumerate(text):
    await ws.send(json.dumps({
        "id": 10 + i,
        "method": "Input.dispatchKeyEvent",
        "params": {
            "type": "char",      # 输入字符
            "text": char          # 要输入的字符
        }
    }))
    await asyncio.sleep(0.15)  # 打字间隔，让用户能看到动画

关键要点：

• type: "char" 用于输入普通字符
• 必须先 focus() 输入框，否则输入可能无效
• 间隔时间建议 0.1-0.2 秒，太短可能漏字，太长用户等待久
• 支持中文输入，无需额外编码处理

问题 9: 表单自动化执行顺序

正确顺序:

1. 启用 Runtime → 2. 填充输入框 → 3. 点击按钮 → 4. 等待页面加载 → 5. 提取数据

示例代码（百度搜索后台方式）：

# 1. 填充搜索词
await ws.send(json.dumps({
    "id": 2,
    "method": "Runtime.evaluate",
    "params": {
        "expression": "document.querySelector('#kw').value = '搜索词';",
        "returnByValue": True
    }
}))

# 2. 点击搜索按钮
await ws.send(json.dumps({
    "id": 3,
    "method": "Runtime.evaluate",
    "params": {
        "expression": "document.querySelector('#su').click();",
        "returnByValue": True
    }
}))

# 3. 等待加载
await asyncio.sleep(3)

# 4. 提取结果
await ws.send(json.dumps({
    "id": 4,
    "method": "Runtime.evaluate",
    "params": {
        "expression": """
            (() => {
                const items = document.querySelectorAll('.result');
                return Array.from(items).map(item => ({
                    title: item.querySelector('h3')?.innerText,
                    link: item.querySelector('a')?.href
                }));
            })()
        """,
        "returnByValue": True
    }
}))

用户使用指南

如何使用此 Skill

用户可以通过以下方式触发此 skill：

1. 直接说明需求 – 描述你想对网页做什么
2. 使用 /chrome-devtools-skill 命令 – 显式调用 skill
3. 提及网页操作 – 任何涉及”打开网页、抓取数据、截图”等关键词

提示词示例

以下是一些用户可以使用的提示词模板：

基础操作

打开 https://www.example.com 并截图

抓取 https://www.example.com 的页面内容

分析一下这个网页：https://github.com/xxx/xxx

数据提取

打开 https://www.jd.com，提取首页所有商品标题和价格

访问 https://www.zhihu.com/explore，获取热门问题列表

抓取 https://www.example.com 页面中的所有链接

监控和分析

打开 https://www.example.com，监控页面加载的所有 API 请求

分析 https://www.example.com 的页面性能

访问 https://www.example.com，提取页面中的所有图片地址

自动化操作

打开 https://www.example.com，在搜索框输入"关键词"并搜索

访问 https://www.example.com，点击"加载更多"按钮，抓取所有列表数据

提示词技巧

1. 明确 URL – 提供完整的网页地址
2. 说明目标 – 清楚描述你想获取什么数据或执行什么操作
3. 指定格式 – 如果需要特定格式，可以说明（如”以表格形式返回”）
4. 复杂任务分步 – 对于多步骤任务，可以分步描述

示例对话

用户: 帮我打开百度，看看热搜榜有什么内容

AI: [自动启动 Chrome → 打开百度 → 提取热搜数据 → 返回结果]

用户: 抓取 https://news.ycombinator.com 的前 10 条新闻标题和链接

AI: [自动启动 Chrome → 打开 Hacker News → 提取新闻数据 → 返回表格]

用户: 分析一下淘宝首页都加载了哪些接口

AI: [自动启动 Chrome → 打开淘宝 → 监控网络请求 → 返回 API 列表]

参考资源

• 示例脚本: 见 scripts/ 目录
  • baidu_search_example.py – 百度搜索完整示例
  • cdp_helper.py – CDP 客户端封装类
  • README.md – 快速开始指南

Chrome DevTools MCP 配置信息

如果用户询问chrome-devtools MCP怎么配置，提供以下 JSON 配置信息：

{
  "mcpServers": {
    "chrome-devtools": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "chrome-devtools-mcp@latest",
        "--browser-url=http://127.0.0.1:9222"
      ]
    }
  }
}

// 测试修改 // 另一个测试修改 // 测试修改 pre-push 方案