Harnais de navigation : Offrir aux LLM un accès brut au protocole CDP pour autocorriger les tâches de navigation.
Browser Harness est un harnais auto-cicatrisant qui offre aux LLM une liberté totale pour accomplir des tâches navigateur en se connectant directement à Chrome via un websocket CDP (~592 lignes de Python). Au lieu d'envelopper Chrome dans des fonctions prédéfinies (comme Playwright MCP ou agent-browser), il fournit un démon léger qui maintient le websocket, des aides de base, et un fichier SKILL.md — et laisse l'agent écrire ses propres outils lorsque nécessaire.
Comment ça marche
Les concepts clés sont :
- Un démon qui maintient le websocket CDP actif
- Des outils extrêmement basiques dans
helpers.py(~195 lignes) - Un
SKILL.mdqui explique l'utilisation
Lorsque le LLM a besoin d'une fonction qui n'existe pas, il modifie helpers.py et l'ajoute. Les auteurs rapportent un cas où l'agent voulait télécharger un fichier, n'a trouvé aucune fonction upload_file(), l'a écrite lui-même en utilisant DOM.setFileInputFiles, et a continué — visible uniquement dans un diff git.
vs. autres approches
D'autres outils (Playwright MCP, browser-use CLI, agent-browser, Chrome DevTools MCP) enveloppent Chrome dans des fonctions prédéfinies. Leur pire mode d'échec est silencieux : click() retourne un succès mais rien ne se passe. Browser Harness vise à donner au LLM un contexte parfait et la liberté de s'auto-corriger.
Configuration et installation
Installez avec Claude Code ou Codex en collant :
Set up https://github.com/browser-use/browser-harness for me.
L'agent lit install.md pour le démarrage, puis SKILL.md pour l'utilisation normale, et vérifie toujours helpers.py pour les fonctions disponibles.
Exemples réels
- Joue au moteur d'échecs Stockfish
- Établit un record du monde à Tetris
- Dessine un cœur avec JavaScript
Contribuer
Les contributions sont les bienvenues : ajoutez des compétences domaine sous domain-skills/ pour des sites comme LinkedIn, Amazon, etc. Les compétences sont générées par le harnais, non écrites à la main. Les corrections de bugs, la documentation et les améliorations des aides sont également acceptées.
Licence : MIT.
📖 Read the full source: HN LLM Tools
👀 See Also
ClawCut : Un proxy Python qui rend les petits LLM locaux utilisables avec OpenClaw
ClawCut est un proxy Python Flask qui résout les problèmes courants lors de la connexion de modèles locaux 7B/14B à OpenClaw, notamment l'empoisonnement du contexte, les boucles infinies et les échecs de sortie des tâches cron. Il implémente une amnésie dynamique pendant les appels d'outils et une livraison automatique pour les tâches planifiées.
MartinLoop : Plan de contrôle open source pour agents de codage IA avec plafonds budgétaires et pistes d'audit
MartinLoop est un plan de contrôle open source qui ajoute des limites budgétaires strictes, des pistes d'audit JSONL, une classification des échecs et des vérifications d'achèvement validées par des tests aux agents de codage IA.
Le Framework AutoAgents Rust Ajoute des Liaisons Python pour le Prototypage
AutoAgents, un framework multi-agent basé sur Rust, dispose désormais de liaisons Python qui permettent aux développeurs de prototyper en Python tout en conservant le même runtime central Rust, les interfaces de fournisseurs, le modèle de pipeline et la sémantique des agents. Les liaisons permettent d'expérimenter avec des modèles d'IA locaux sans systèmes externes.
Remplacer Kafka, Redis et RabbitMQ par NATS : l'expérience d'un développeur
Un développeur a remplacé Kafka, Redis et RabbitMQ par NATS dans son architecture, partageant des détails d'implémentation spécifiques et les leçons tirées de la consolidation de plusieurs systèmes de messagerie en un seul outil.