open-source

open-source skill 概覽

open-source skill 是做什麼用的

open-source skill 是 Python browser-use 函式庫的文件查找 skill。它能幫助代理針對 Agent、Browser、tools、模型設定、MCP 整合、監控，以及舊版 Actor API 回答實作問題，而不是套用一般瀏覽器自動化的常見模式來猜測。

如果你正在撰寫或審查有 browser_use import 的程式碼、選擇執行環境設定，或排查那些很容易憑印象搞錯的組態細節，這個 skill 特別有用。

最適合的使用者與待完成工作

當你需要以下能力時，就適合使用 open-source skill：

• 安裝並設定開源版 browser-use Python 函式庫
• 選擇 LLM 後端與正確的環境變數
• 撰寫帶有有效參數的 Agent(...) 或 Browser(...) 程式碼
• 加入自訂 tools、hooks 或結構化輸出
• 將 browser-use 接到 MCP、skills、文件工具鏈或 observability
• 理解舊版低階 Actor API

真正的工作不是「幫我總結 repo」，而是「比我自己在參考檔之間翻找更快地幫我產出正確的 browser_use 程式碼與設定」。

這個 skill 和一般 prompt 的差異

一般 prompt 可能懂大方向的瀏覽器自動化，但這個 skill 是以該 repository 自身的參考文件集為基礎：

• references/quickstart.md
• references/models.md
• references/agent.md
• references/browser.md
• references/tools.md
• references/actor.md
• references/integrations.md
• references/monitoring.md
• references/examples.md

這點很重要，因為 browser-use 有自己的產品級 class、參數名稱、env var、cloud 邊界與整合路徑，不能直接和 Playwright、Selenium 或只提供 cloud 的 Browser Use API 混為一談。

安裝前你應該先知道的關鍵邊界

這個 open-source skill 服務的是開源 Python 函式庫，不是 Browser Use 的所有產品介面。

適合用在：

• 本機或 Python 函式庫用法
• browser_use 程式碼產生
• 與 models、tools、hooks、browser sessions、monitoring 相關的設定問題

不適合用在：

• Cloud API 或 SDK 定價、cloud 產品流程
• 更適合交給獨立 browser-use skill 處理的直接 CLI 瀏覽器自動化請求

如果你的任務是「撰寫含有 from browser_use import ... 的 Python 程式碼」，那這就是對的選擇。

如何使用 open-source skill

open-source 用法的安裝情境

先在支援 skills 的環境中安裝這個 skill，之後只要任務涉及 browser_use Python 函式庫，就可以呼叫它。

常見的新增指令格式如下：

npx skills add https://github.com/browser-use/browser-use --skill open-source

安裝後，請把這個 skill 當成產生程式碼時的參考層，而不是獨立應用程式。它的設計重點，是協助你做出正確的程式撰寫與設定判斷。

問要程式碼前，先看這些檔案

如果你想更快、更準確地使用 open-source，建議先找和任務最對應的檔案，而不是整個 repo 從頭看到尾：

• 安裝或第一次執行：references/quickstart.md
• 選模型供應商：references/models.md
• 撰寫 agent：references/agent.md
• 設定 browser sessions：references/browser.md
• 加入 tools：references/tools.md
• 需要低階、可預期的控制：references/actor.md
• 串接 MCP 或 skills：references/integrations.md
• 加入 tracing 或成本追蹤：references/monitoring.md
• 複製可運作模式：references/examples.md

當 prompt 明確點出主題時，這個 skill 的效果最好。

open-source skill 需要什麼輸入

請提供足夠的上下文，讓 skill 能選對參考檔並產出可執行的程式碼。最有價值的輸入包括：

• 你的一句話目標
• 你要的是 Agent、Browser、tools 還是 Actor API
• 你的模型供應商（如果已知）
• 執行方式是 local、remote CDP，還是 cloud-connected
• 任何限制條件，例如 headless mode、auth、允許網域、structured output 或 observability

弱輸入：

• 「用 browser-use 做自動化。」

強輸入：

• 「請用 browser_use.Agent 撰寫 Python 程式碼，搭配 ChatOpenAI(model="gpt-4.1-mini")、非 headless 的 Browser、僅允許 example.com 的 domains，以及 Pydantic 輸出 schema。」

把模糊需求改寫成有效 prompt

如果想讓 open-source 用於 Code Generation 的效果更好，請把含糊的請求改寫成包含四個部分的 prompt：

1. 目標 API 介面
2. 執行環境假設
3. 輸出形式
4. 限制條件

範例：

Use the open-source skill to write a Python example with `browser_use.Agent`.
Model: `ChatGoogle(model="gemini-flash-latest")`.
Browser: headless, custom window size, keep browser alive after run.
Task: log in, navigate to a dashboard, extract three metrics.
Return complete code plus required env vars and pip installs.

這樣寫有效，原因在於：

• 它會把 skill 導向 agent.md、browser.md 和 models.md
• 它能避免 cloud/API 使用情境混淆
• 它一次就把程式碼、設定與操作層細節都納入要求

適合先詢問的最小 open-source 安裝路徑

如果你還在評估是否要採用，先請 skill 給你最短可運作設定即可：

• Python 安裝步驟
• 最小可執行的 Agent 範例
• 一個受支援的 LLM 選項與其 env var
• 任何 browser / runtime 假設

repo 參考文件顯示，不同 provider 的 model 設定方式不同，因此光是「install browser-use」本身還不夠。你還需要正確的 chat class 與 API key 變數，例如 BROWSER_USE_API_KEY、GOOGLE_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY。

open-source skill 特別擅長的實務用法

這個 skill 特別適合以下工作流：

• 產出第一支 Agent(...) 腳本
• 比較 ChatBrowserUse、ChatGoogle、ChatOpenAI、ChatAnthropic 等 model classes
• 設定 Browser(...) 選項，例如 headless、window_size、cdp_url 或網域限制
• 加入自訂 tools 並理解 ActionResult
• 透過 output_model_schema 啟用 structured output
• 設定 timeouts、retries、fallback LLMs 或 hooks
• 加入 Laminar 或 OpenLIT 監控
• 使用舊版 Actor API 做更低階的頁面與元素控制

會直接影響輸出品質的重要限制

open-source skill 有幾個會影響決策的重要限制：

• Actor API 明確屬於 legacy，且它和 Playwright 不是同一套語意。
• Browser 是 BrowserSession 的別名，讀範例時這點很有幫助。
• 網域控制使用 allowed_domains 與 prohibited_domains 模式，且有特定比對規則。
• 某些功能，例如透過 skills 或 skill_ids 載入 skills，需要 BROWSER_USE_API_KEY。
• Cloud MCP 設定雖然存在，但那不等於開源 Python 函式庫的工作流程。

這些地方正是一般 prompt 最常出錯的區域。

最佳的 open-source 程式碼產生工作流

實務上建議這樣操作：

1. 先要求一個符合你 provider 與任務的最小可運作範例。
2. 要求 skill 標註它加入的每個非預設參數。
3. 在本機執行這個範例。
4. 如果失敗，就貼上 traceback 與你目前的程式碼。
5. 再要求它根據對應的 reference file 修正版。

這會比一開始就要求「完整 production implementation」更有效，因為很多失敗其實來自設定不匹配，而不是商業邏輯沒寫完。

能良好呼叫 open-source skill 的範例 prompt

Use the open-source skill for browser-use.
I need Python code, not cloud API usage.
Please build a script that uses `Agent` with `ChatBrowserUse()`, runs headless,
extracts structured output into a Pydantic model, and tracks cost.
Also list the env vars, pip packages, and which reference docs you used.

這個 prompt 給了 skill 足夠的訊號，去整合 agent.md、models.md 與 monitoring.md。

什麼情況下應該用 Actor API 而不是 Agent

如果你要的是由 LLM 規劃、目標導向的瀏覽流程，請用 Agent。

如果你需要可預期、低階的操作，且願意自己管理時序，請用 Actor API。參考文件有特別指出它和 Playwright 的重要差異，例如元素會立即回傳、evaluate() 格式要求更嚴格。若你的程式原本假設的是 Playwright 語意，請明確要求 skill 依照 Actor API 的行為來改寫範例。

open-source skill 常見問題

open-source 只適合拿來協助安裝嗎？

不是。open-source 涵蓋的是 browser_use Python 函式庫的安裝、設定、程式碼產生、組態、整合與除錯。安裝只是第一步；更大的價值在於幫你拿到正確的參數名稱、provider 設定與 API 專屬範例。

open-source skill 適合新手嗎？

適合，但前提是你要先要求最小路徑。新手建議這樣要求：

• 一個 provider
• 一個簡短任務
• 一支完整腳本
• env vars 與安裝指令
• 每個 import 的說明

除非你已經確定需要，否則第一個 prompt 不要同時要求 tools、hooks、monitoring 與 MCP。

這和一般瀏覽器自動化 prompt 有什麼不同？

一般 prompt 很可能預設採用 Playwright 或 Selenium 的假設。當你需要 repo 層級準確的 browser_use 細節時，open-source skill 會更適合，例如 ChatBrowserUse、output_model_schema、網域限制、fallback LLM 行為、cloud 與 open-source 的邊界，或 Actor API 的特殊差異。

什麼情況下不該用 open-source？

以下任務不建議使用它：

• Browser Use Cloud 定價或 cloud SDK 指引
• 不含 browser_use 的泛用瀏覽器自動化
• 更適合其他 skill 的直接命令式瀏覽器控制

如果你的需求和 Python 函式庫或 Browser Use 文件無關，這個 skill 多半不是正確工具。

open-source 能協助選模型嗎？

可以。參考文件涵蓋了 Browser Use、Google Gemini、OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Bedrock、Groq、Ollama，以及 OpenAI-compatible APIs 的支援 provider 與 env vars。這也是你在開始寫程式前，最實用、最值得先用這個 skill 查清楚的原因之一。

open-source 能處理 production 相關考量嗎？

可以，但僅限於函式庫範圍內。它可以引導你處理 retries、fallback LLMs、browser persistence、透過 cdp_url 連遠端 browser、用 Laminar 或 OpenLIT 做 monitoring，以及像 fast mode 或 parallel browsers 這類偏效能導向的範例模式。

如何提升 open-source skill 的效果

給 open-source 一個明確的實作目標

想讓結果更快變好，最有效的方法就是明確指定你要哪一種程式物件：

• 「寫一個 Agent 範例」
• 「設定帶有 cdp_url 的 Browser」
• 「加入一個自訂 tool」
• 「回傳 structured output」
• 「示範 Actor API 的頁面互動」

這能降低 reference file 漂移，也能避免答案混在一起。

一開始就提供 runtime 與 provider 資訊

很多品質不佳的輸出，其實都是因為執行環境假設缺漏。請直接說清楚：

• Python 情境
• 選定的 model class
• API key 來源
• headless 還是可視化 browser
• local browser 還是 remote CDP
• 是否需要 skills 或 MCP

否則，skill 可能回你一段看似合理、實際上卻無法在你環境執行的 snippet。

先要可執行範例，再談抽象化

如果你的目標是可重用架構，也還是建議先要一支可執行腳本，再逐步演進到：

• helper functions
• config extraction
• 更嚴謹的 schemas
• tool registration
• monitoring hooks

這樣能提早抓出安裝與 import 錯誤，而這正是大多數採用阻力最常出現的地方。

指定你要答案依據的 reference file

一種高槓桿的 prompt 寫法是：

Use the open-source skill and ground the answer in `references/agent.md` and `references/browser.md`.

當準確性比涵蓋範圍更重要時，這樣做特別有效。它能幫 skill 更穩定地貼齊 repository 真正的 API 介面。

需要留意的常見失敗模式

最常見的採用阻礙包括：

• 把 cloud 產品指引和開源函式庫程式碼混在一起
• 在 Actor API 範例中套用 Playwright 行為假設
• 漏掉 provider 的 env vars
• 還沒交代基礎設定就直接要求進階功能
• 想問「browser-use」卻沒說你指的是 Agent、Browser、tools 還是 Actor API

如果第一版答案太空泛，與其要求「更多細節」，不如縮小 API 介面的範圍。

用更強的輸入拿到更好的程式碼產生結果

更好的 prompt：

Use the open-source skill to generate Python code with:
- `from browser_use import Agent, Browser, ChatOpenAI`
- model `gpt-4.1-mini`
- headless browser
- `allowed_domains=["example.com"]`
- structured output via Pydantic
- cost tracking enabled
Return install steps, env vars, and a short explanation of each parameter.

這樣有效，是因為每個要求的功能都能清楚對應到已文件化的 reference。

拿到第一版輸出後再迭代

取得初版答案後，你可以用下面這些方式持續改進：

• 「把所有非必要內容移除，保留可執行性。」
• 「改成使用 ChatBrowserUse()，不要用 OpenAI。」
• 「加入一個自訂 tool，並說明它接到 agent 的哪裡。」
• 「從 Agent 改成 Actor API，以取得可預期控制。」
• 「只加入 OpenLIT monitoring。」

這種聚焦式修訂，通常比一次丟一個超大 prompt 的效果更好。

把 open-source 當成文件路由器，不只是摘要工具

open-source 最好的用法，是把它當成通往正確內部文件的路由層。先用它快速定位到你真正需要的 reference，再要求它根據那個檔案產出程式碼。這才是它相較於一般 prompt 或快速 skim repo 真正有價值的地方。