ProofShot CLI предоставляет AI-кодирующим агентам возможности верификации в браузере.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 24 марта 2026 г.🔗 Source
ProofShot CLI предоставляет AI-кодирующим агентам возможности верификации в браузере.
Ad

ProofShot: Проверка браузера для ИИ-агентов программирования

ProofShot — это кроссплатформенный CLI с открытым исходным кодом, который даёт ИИ-агентам для программирования возможность проверять создаваемые ими UI-функции, записывая сессии браузера, делая скриншоты и собирая ошибки. Он решает проблему, когда агенты пишут код, но не могут увидеть, как он на самом деле выглядит в браузере, или обнаружить проблемы с вёрсткой и ошибки консоли.

Как это работает

Инструмент следует трёхэтапному рабочему процессу: запуск, тестирование, остановка. ИИ-агент управляет браузером с помощью команд agent-browser, в то время как ProofShot записывает сессию.

Базовое использование:

proofshot start --run "npm run dev" --port 3000
# агент переходит по страницам, кликает, делает скриншоты
proofshot stop

Подробный пример рабочего процесса:

# 1. Запуск — открыть браузер, начать запись, захватить логи сервера
proofshot start --run "npm run dev" --port 3000 --description "Проверка формы входа"

2. Тестирование — ИИ-агент управляет браузером

agent-browser snapshot -i # Просмотр интерактивных элементов agent-browser open http://localhost:3000/login # Переход agent-browser fill @e2 "[email protected]" # Заполнение формы agent-browser click @e5 # Клик по кнопке отправки agent-browser screenshot ./proofshot-artifacts/step-login.png # Захват доказательства

3. Остановка — объединение видео, скриншотов и ошибок в артефакты доказательств

proofshot stop

Ключевые особенности

  • Работает с любым ИИ-агентом для программирования, который может выполнять команды оболочки (Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, Windsurf, GitHub Copilot и т.д.)
  • Упакован как навык, чтобы ИИ-агенты понимали, как его использовать
  • Построен на основе agent-browser от Vercel Labs (описывается как "намного лучше и быстрее, чем Playwright MCP")
  • Не является фреймворком для тестирования — не принимает решения о прохождении/провале, а только предоставляет доказательства
  • Генерирует автономные HTML-файлы с видео, скриншотами и логами
  • Может загружать артефакты в PR на GitHub в виде встроенных комментариев с помощью proofshot pr
Ad

Установка и настройка

npm install -g proofshot
proofshot install

Первая команда устанавливает CLI и agent-browser (с headless Chromium). Вторая обнаруживает ваши инструменты ИИ-программирования и устанавливает навык ProofShot на уровне пользователя — работает автоматически во всех проектах.

Выходные артефакты

Каждая сессия создаёт папку с меткой времени в ./proofshot-artifacts/, содержащую:

  • session.webm — Видеозапись всей сессии
  • viewer.html — Автономный интерактивный просмотрщик с ползунком прокрутки, временной шкалой и вкладками Console/Server log
  • SUMMARY.md — Отчёт в формате Markdown с ошибками, скриншотами и видео
  • step-*.png — Скриншоты, сделанные в ключевые моменты
  • session-log.json — Временная шкала действий с метками времени и данными элементов
  • server.log — Вывод stdout/stderr сервера разработки (при использовании --run)
  • console-output.log — Вывод консоли браузера

Доступные команды

  • proofshot install — Обнаружить инструменты ИИ-программирования и установить навык ProofShot
  • proofshot start — Начать сессию проверки с браузером, записью, захватом ошибок
  • proofshot stop — Остановить запись, собрать ошибки, сгенерировать артефакты доказательств
  • proofshot exec — Пропускная команда

Инструмент полностью бесплатный и с открытым исходным кодом, без привязки к поставщику или зависимости от облака. Он предназначен для разработчиков, которые используют ИИ-агентов для создания UI-функций и хотят проверять результаты без ручного открытия браузера каждый раз.

📖 Прочитать полный источник: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

Обновление правила метаобучения DeepMind DiscoRL перенесено с JAX на PyTorch.
Инструменты

Обновление правила метаобучения DeepMind DiscoRL перенесено с JAX на PyTorch.

Разработчик перенёс правило метаобучения DiscoRL от DeepMind из JAX в PyTorch. Реализация включает репозиторий на GitHub с блокнотом Colab, API и весами, размещёнными на Hugging Face.

OpenClawRadar
Helix: Открытая платформа превращает Claude в персонального ИИ-агента для macOS
Инструменты

Helix: Открытая платформа превращает Claude в персонального ИИ-агента для macOS

Helix — это фреймворк с открытым исходным кодом, который подключает Claude через Claude Code в терминале к macOS с помощью четырёх плагинов MCP-сервера, позволяя Claude управлять приложениями, поддерживать постоянную память, выполнять запланированные задачи и работать с локальной обработкой голоса.

OpenClawRadar
Creation OS: Локальная σ-затворная среда выполнения LLM, позволяющая моделям говорить «Я не знаю» вместо галлюцинаций
Инструменты

Creation OS: Локальная σ-затворная среда выполнения LLM, позволяющая моделям говорить «Я не знаю» вместо галлюцинаций

Creation OS оборачивает локальные LLM (BitNet, Qwen, Gemma, любые GGUF) с σ-затвором, который измеряет несколько каналов неопределенности и принимает решение ACCEPT, RETHINK или ABSTAIN для каждого вывода. Без облака, без API. Точность TruthfulQA улучшена ~29% за счет селективной регенерации.

OpenClawRadar
Инструмент командной строки с открытым исходным кодом sdf использует Claude для управления стекированными пулл-реквестами на GitHub.
Инструменты

Инструмент командной строки с открытым исходным кодом sdf использует Claude для управления стекированными пулл-реквестами на GitHub.

sdf — это бесплатный CLI-инструмент с лицензией MIT, который автоматизирует рабочие процессы с накопленными пулл-реквестами с использованием git и gh, а Claude CLI обрабатывает сложные задачи, такие как анализ различий и разрешение конфликтов.

OpenClawRadar