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

Разработчик достиг задержки менее секунды для STT/TTS с локальными серверами Whisper и Coqui-TTS.
Инструменты

Разработчик достиг задержки менее секунды для STT/TTS с локальными серверами Whisper и Coqui-TTS.

Разработчик опубликовал в открытом доступе реализации локальных серверов для Whisper STT и Coqui TTS, которые обеспечивают задержку ~0,2 секунды при преобразовании речи в текст и ~250 мс при преобразовании текста в речь, что позволяет создавать разговорные ИИ-агенты без зависимости от облачных сервисов.

OpenClawRadar
7-Файловый Уровень Управления для Предотвращения Дрейфа Сессий LLM
Инструменты

7-Файловый Уровень Управления для Предотвращения Дрейфа Сессий LLM

Разработчик создал слой управления с семью файлами, чтобы предотвратить тихую отмену архитектурных решений Клодом между сессиями. Система включает файлы active_context.md, contracts.md и decisions.md со строгим циклом выполнения.

OpenClawRadar
Engram: Гибридный плагин памяти для агентов OpenClaw — Векторный + Семантический поиск с затуханием
Инструменты

Engram: Гибридный плагин памяти для агентов OpenClaw — Векторный + Семантический поиск с затуханием

Engram дает агентам OpenClaw постоянную память между сессиями, используя SQLite+FTS5 для точного поиска и LanceDB для семантического поиска, с классами затухания и автоматическими захватами.

OpenClawRadar
Использование инструментария Obliteratus для удаления весов отказа из моделей искусственного интеллекта.
Инструменты

Использование инструментария Obliteratus для удаления весов отказа из моделей искусственного интеллекта.

Пользователь Reddit использовал инструментарий Obliteratus для хирургического удаления конкретных весов, отвечающих за поведение отказа в моделях ИИ, продемонстрировав на модели Qwen 1.5B от Alibaba, что это может раскрыть происхождение обучения без переобучения.

OpenClawRadar