AmberFlow
冻结计划的浏览器自动化中间件(TypeScript / Node ≥ 22.6):LLM 只规划一次,执行由本地规则与决策模型逐步完成,演示一次后既可端侧执行,也可以手动规划。
规则保证可复现,Laya 保证不轻言放弃,信号保证不作弊。
安装运行
npm ci && npx playwright install chromium
npm start # 在仓库自带页面上跑一份真实计划:离线、零配置
npm run doctor # 环境体检:Node / chromium / 决策模型 / LLM,缺什么给什么命令
成功的样子(npm start 会逐步打印判定依据,最后一行是结论):
step 1: click a "Add to cart" (clicked, rule:match, conf=1.00)
结果:2/2 步骤 2 跳过 0 重试 0
npm start会把计划检查点写进仓库根.task_plan.json(跑完git status会看到它);不想动工作区就加--plan /tmp/my-plan.json。
没有模型权重也能跑:计划点名了目标的步骤由规则解决;确实需要模型兜底的步骤会明确说明缺什么,而不是瞎猜或抛异常。
DSH 插件安装
装进 profile 即得三个工具——amberflow_apps(列应用)/ amberflow_run(跑一个,含 dry / no_model / slots)/ amberflow_learn(录制归纳):
dsh plugin --profile <名称> add github:Johnly1986/AmberFlow # 仓库直装(见 README 附注:私有库需凭证)
dsh plugin --profile <名称> add /绝对路径/AmberFlow/integrations/dsh-bridge # 开发态 link
或在插件页面直接添加项目地址。
三条硬约束
- 不重规划——任务开始时冻结成一份计划(有序子目标 + 每步完成信号 + 数据袋),执行器只按计划推进。
- 不发明取值——要填的值只来自计划的数据袋(
slots),模型无权产生值。 - 不信模型说"完成"——子目标完成与否由该步自己的 DOM/URL 信号判定,模型判断仅作记录。
分工原则:规则先于模型——计划 target_hint 点名目标即零成本解决,规则拿不准才问本地模型,模型也不过confidence闸门才考虑升级(默认不接外部 LLM)。
为什么本地还养一个模型
模型不是英雄,是保险;保险的价值要可核对。四组数字,每组都有当场可跑的复现命令:
| 数字 | 它证明什么 | 怎么复现 |
|---|---|---|
60 个诱饵元素挡在前面:规则落空 + 目标不在池内 = 必 blocked;模型加宽重看(laya:reobserve)把它捞回来 |
池子外的目标谁也选不到——模型负责"不轻言放弃" | npx vitest run tests/reobserve.test.ts |
transfer-slowjet:冷加载的那一问就是模型的活;去掉 retries 实测 0/7(0.16 < 0.25 直接 block) |
没有模型这个应用会红——apps:suite 的"模型步"列明写 ≥1 |
npm run apps:suite -- --only transfer-slowjet |
同一份计划二跑:12 forwards → 0,9.2s → 1.3s(Windows+GPU 实测;离线口径由套件页脚 决策缓存 给同一形状的两个数) |
确定性模型不该被问第二次:本地、免费、可审计 | npm run cache:measure(要 ONNX 产物);离线看套件页脚 |
| 诚实边界:中文页面上模型 0.03–0.09(argmax 常仍正确);checkpoint 路由按文字系统切、绝不按置信度切(ECE 0.855 的教训写进了故事) | 我们比谁都清楚它不行在哪——这是可信度,不是减分 | node --experimental-strip-types src/ctrip-task.ts --no-hints |
装不装得模型,跑之前就知道:npm run doctor 点名缺哪件(图 / 外置权重 / tokenizer)并给出一条补齐命令
npm run model:fetch -- --from <url 或本地路径>(SHA256 先验后换,坏件绝不覆盖现有产物)。
跑完之后,每次运行的结果里都有两行:model: on|off(missing) 与"决策来源"一行
(rule 19 · laya 1 (conf 0.31) · laya:reobserve 1 · cache 命中 6/12 forwards)——
CLI 报告、apps:suite 表格与 DSH 插件 amberflow_run 的 summary 念的是同一份账。
把你的流程固化成应用
一个应用 = 一个目录 apps/<id>/pack.json(纯数据):数据腿 + 旅程(浏览器步 / 命令行工具步)+ 结束状态不变量。加一个应用不需要改共享层一行代码。
npm run apps -- --list # 有哪些应用
npm run apps -- --app demo-app --no-model # 离线整跑一条完整链路
npm run apps -- --app demo-app --dry # 只展开计划,不开浏览器
npm run apps:suite # 全部离线应用跑完,一行一个给结论
三类入口,同一个引擎,同一道门槛——规则模式零模型重放通过,才落盘:
| 你手上有 | 入口 |
|---|---|
| 一个浏览器 + 会点鼠标 | npm run learn——连上你正开着的浏览器(--cdp)或给 --url,做一遍,信号与不变量自动归纳,你只回 y/n |
| 一份 spec / Excel / 代码里的计划 | npm run apps:gen -- --spec <key>(--check 可进 CI:改 spec 忘重新生成就会红) |
| 只想手写 | 复制下面的最小 pack.json 起个新目录 |
最小可跑的 pack.json(选择器用仓库自带页面,复制即跑):
{
"spec_version": 1,
"id": "hello",
"label": "最小离线应用",
"goal": "在门户页进入枪机/筒机录入",
"journey": [{
"desc": "点击「枪机 / 筒机 录入」",
"start_url": "testpages/portal.html",
"target_hint": "[data-test=entry-fixed]",
"signal": { "url_contains": "camera_a.html" }
}],
"invariants": [
{ "id": "on-camera-a", "desc": "结束时停在 camera_a 录入页",
"signal": { "url_contains": "camera_a.html" } }
]
}
npm run apps -- --app hello --no-model --out /tmp/hello # 期望 exit 0 + "结果:**通过**"
两条省时间的规则:浏览器步必须点名得到目标(target_hint,或规则能在元素池里命中);--slot k=v 的键必须在包里声明过(打错名字是用法错误,不是静默忽略)。
在代码里用
import { BrowserMiddleware, TaskPlan, runPlan } from "./src/index.ts";
const plan = new TaskPlan("把无线鼠标加入购物车并打开购物车页", [
{ desc: "加入购物车",
signal: { css_text_equals: ["[data-test=cart-count]", "1"] }, // 完成只认这个信号
start_url: "https://example.com/product.html", // 换成你的页面;pack 层支持仓库相对路径
target_hint: "[data-test=add-to-cart]" }, // 点名目标 → 零模型调用
], ".task_plan.json", { /* slots:取值只来自这里 */ });
const rep = await runPlan(new BrowserMiddleware(), plan);
console.log(rep.completed, rep.traces.length);
命令速查
| 命令 | 一句话 |
|---|---|
npm start -- --goal "…" --url <页面> |
打开页面演示一次 → 归纳信号 → 执行(--dry-run 只看计划,--headful 显形浏览器) |
npm run plan-cli -- --help |
手工编排:new / add / edit / check / run(支持 when 条件跳过、retries 整步重试) |
npm run verify |
一键门禁:typecheck + 全部测试 + 六层跨实现对拍 |
npm run apps:matrix |
每个应用的声明成本 / 来源(生成还是手写)/ 站点知识泄漏门禁 |
npm run bench -- --cases bench/cases-live.json --mode-tag live |
8 个真实站点跑分(要真网络;跳过不等于通过) |
环境变量(都有兜底,全部可不配)
| 变量 | 作用 |
|---|---|
LAYA_ONNX_MODEL / LAYA_TOKENIZER_DIR |
本地决策模型产物位置(缺了走规则模式) |
OPENAI_BASE_URL + OPENAI_API_KEY |
启用 LLM 规划与审计(不配则用内置替身,流程照常) |
AMBERFLOW_REPO |
DSH 桥指向的 checkout(旧名 LAYAWEBUSE_REPO 仍兼容) |
延伸阅读
ARCHITECTURE.md(模块结构与实测规则)· CLAUDE.md(工程规约)· apps/INVENTORY.md(应用清单与"完成"的定义)· PORTING.md / BACKUP.md(Python 参考实现的迁移与存档)
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