Оператор Zot Chrome: Позвольте вашему ИИ-агенту в терминале управлять браузером через боковую панель

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 20 мая 2026 г.🔗 Source
Оператор Zot Chrome: Позвольте вашему ИИ-агенту в терминале управлять браузером через боковую панель
Ad

Zot Chrome Operator соединяет вашего терминального ИИ-кодера zot с Chrome, позволяя zot управлять вкладками браузера через инструмент browser_action. Проект Патриса Экхарта включает боковую панель Chrome для общения с zot и локальный WebSocket-мост, выполняющий действия в браузере.

Установка

Никаких изменений в самом zot не требуется. Выполните:

zot ext install https://github.com/patriceckhart/zot-chrome-operator
node "$HOME/Library/Application Support/zot/extensions/zot-chrome-operator/bin/install-cli.js"

Вторая команда создаёт обёртку zot-chrome в ~/.local/bin/zot-chrome. Убедитесь, что этот каталог находится в PATH (добавьте export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" в профиль оболочки, если необходимо). Обёртка автоматически обновляется при следующем запуске zot, но запуск install-cli.js делает её доступной немедленно.

Настройка

  • Соберите расширение Chrome: zot-chrome ext выводит путь к распакованной сборке (например, /Users/you/Library/Application Support/zot/extensions/zot-chrome-operator/dist). Загрузите его в Chrome через chrome://extensions с включённым режимом разработчика → Загрузить распакованное.
  • Запустите мост: zot-chrome start при необходимости собирает расширение и запускает мост в фоне. Мост выполняет zot rpc --no-session и слушает ws://localhost:9224.
  • Переменные окружения: ZOT_PROVIDER=anthropic ZOT_MODEL=claude-sonnet-4-5 zot-chrome start или PORT=9225 zot-chrome start для настройки.
Ad

Команды

  • zot-chrome start – Запустить сервер моста в фоне
  • zot-chrome stop – Остановить мост
  • zot-chrome status – Проверить состояние моста
  • zot-chrome logs – Вывести логи моста
  • zot-chrome ext – Показать или собрать путь к распакованному расширению

Возможности браузера

Зарегистрированный инструмент zot может: список, создание, переключение и закрытие вкладок; просмотр контекста страницы; навигация; клик; ввод текста в нативные и расширенные редакторы; выбор опций; прокрутка; извлечение текста страницы; ожидание. Сессия не сохраняется — мост использует zot --no-session.

Мост логирует все действия, просмотреть их можно с помощью zot-chrome logs.

📖 Читать полный исходник: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

Орлой: Декларативная среда исполнения для оркестрации мультиагентных ИИ-систем
Инструменты

Орлой: Декларативная среда исполнения для оркестрации мультиагентных ИИ-систем

Orloj v0.1.0 — это среда выполнения с открытым исходным кодом для оркестрации, которая позволяет определять ИИ-агентов, инструменты, политики и рабочие процессы в YAML-манифестах с использованием GitOps. Она обеспечивает планирование, выполнение, управление и надежность для производственных мультиагентных систем.

OpenClawRadar
Платформа ИИ Cloudflare: Единый уровень вывода для ИИ-агентов
Инструменты

Платформа ИИ Cloudflare: Единый уровень вывода для ИИ-агентов

AI-платформа Cloudflare предоставляет единый API для доступа к более чем 70 моделям от 12+ провайдеров, включая мультимодальную поддержку для изображений, видео и речевых моделей. Она позволяет переключаться между моделями изменением одной строки кода и предлагает централизованный мониторинг затрат с пользовательскими метаданными.

OpenClawRadar
Lightfeed Extractor: Библиотека на TypeScript для надежного извлечения веб-данных с использованием LLM
Инструменты

Lightfeed Extractor: Библиотека на TypeScript для надежного извлечения веб-данных с использованием LLM

Lightfeed Extractor — это библиотека на TypeScript, которая обрабатывает полный конвейер от исходного HTML до проверенных структурированных данных с использованием LLM, с такими функциями, как преобразование HTML в markdown, валидация схем Zod, восстановление JSON и встроенная автоматизация браузера Playwright.

OpenClawRadar
Точность обоснованных ответов модели Qwen3.5-2B, дообученной с архитектурой RAG-Engram, повысилась с 50% до 93% при контексте в 8 тысяч токенов.
Инструменты

Точность обоснованных ответов модели Qwen3.5-2B, дообученной с архитектурой RAG-Engram, повысилась с 50% до 93% при контексте в 8 тысяч токенов.

Разработчик дообучил модель Qwen3.5-2B с пользовательской архитектурой RAG-Engram для решения проблемы "потери в середине", улучшив процент правильных ответов при 8K токенах с 50% до 93% на реальных запросах. Система использует двухуровневый подход со статическими эмбеддингами сущностей и динамической навигацией по чанкам.

OpenClawRadar