Перевод на русский: **Браузерная обвязка: предоставление LLM прямого доступа к CDP для самокоррекции браузерных задач**

Browser Harness — это самовосстанавливающийся инструмент, который предоставляет LLM полную свободу для выполнения задач в браузере, подключаясь напрямую к Chrome через CDP websocket (~592 строки Python). Вместо оборачивания Chrome в предопределённые функции (как Playwright MCP или agent-browser) он предоставляет тонкий демон, удерживающий websocket, базовые помощники и файл SKILL.md — и позволяет агенту писать собственные инструменты, когда это необходимо.
Как это работает
Основные концепции:
- Демон, который поддерживает CDP websocket активным
- Чрезвычайно базовые инструменты в
helpers.py(~195 строк) - Файл
SKILL.md, объясняющий использование
Когда LLM нужна функция, которая не существует, он редактирует helpers.py и добавляет её. Авторы сообщают о случае, когда агент хотел загрузить файл, не нашёл функцию upload_file(), написал её сам, используя DOM.setFileInputFiles, и продолжил — это было видно только в git diff.
По сравнению с другими подходами
Другие инструменты (Playwright MCP, browser-use CLI, agent-browser, Chrome DevTools MCP) оборачивают Chrome в предопределённые функции. Их худший режим отказа — тихий: click() возвращает успех, но ничего не произошло. Browser Harness стремится дать LLM идеальный контекст и свободу для самокоррекции.
Настройка и установка
Установите с помощью Claude Code или Codex, вставив:
Set up https://github.com/browser-use/browser-harness for me.
Агент читает install.md для начальной загрузки, затем SKILL.md для обычного использования и всегда проверяет helpers.py на наличие доступных функций.
Реальные примеры
- Играет в шахматный движок Stockfish
- Устанавливает мировой рекорд в Тетрисе
- Рисует сердце с помощью JavaScript
Внесение вклада
Вклад приветствуется: добавляйте доменные навыки в domain-skills/ для таких сайтов, как LinkedIn, Amazon и т.д. Навыки генерируются инструментом, а не пишутся вручную. Исправления ошибок, документация и улучшения помощников также принимаются.
Лицензия: MIT.
📖 Читать полный исходник: HN LLM Tools
👀 Смотрите также

Bifrost LLM Gateway: 11 микросекунд накладных расходов, единый бинарный файл на Go
Bifrost — это открытый прокси для LLM, написанный на Go, который маршрутизирует запросы к OpenAI, Anthropic, Azure и Bedrock с накладными расходами в 11 микросекунд на запрос, обрабатывая 5 000 RPS на VPS за $20 в месяц.

Плагин OpenClaw Memos решает проблемы передачи памяти в AI-агентах для программирования.
Пользователь Reddit рассказывает, как утечка кода Claude выявила проблемы с передачей памяти в AI-агентах для программирования, где раздутые транскрипты вызывают сложности при смене моделей. Они внедрили плагин memos в OpenClaw со стратегией выборочного восстановления, чтобы сжимать недавнюю работу и отбрасывать устаревшие вызовы инструментов.

Экранбокс: Открытый код виртуальных рабочих столов для ИИ-агентов, полностью созданных голосом
Screenbox предоставляет изолированные Linux-рабочие столы в Docker для AI-агентов, решая конфликты при параллельном запуске нескольких агентов. Проект был полностью создан с помощью голосовых команд в Claude Code, и создатель не видел ни одной строки кода.

docvault: Создайте локальную документацию API, чтобы уменьшить галлюцинации ИИ
docvault — это инструмент, который генерирует справочники API в формате markdown из исходного кода, чтобы помочь Claude и другим LLM перестать галлюцинировать сигнатуры функций. Он работает с крейтами Rust и пакетами Python, выводит двухуровневый markdown-файл и включает плагин для Claude Code для работы без ручного вмешательства.