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一个功能强大的自动化框架,专为提升日常工作效率而设计。基于该框架,你可以轻松实现、网页浏览任务自动化、数据采集与整理、信息检索与研报编写、自动化测试以及各类自动化网页办公场景功能

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Auto-Chrome

Auto-Chrome 是一个功能强大的自动化框架,专为提升日常工作效率而设计。基于该框架,你可以轻松实现网页浏览任务自动化数据采集与整理信息检索与研报编写自动化测试以及各类自动化网页办公场景。

它通过 CDP (Chrome DevTools Protocol) 接管现有的浏览器会话,结合 Playwright 的强大控制力,并内置了 AI Agent 接口,使编写复杂的“人机协同”或“AI 驱动”的任务变得简单。

✨ 特性

  • ⚡ 高效办公: 自动化处理重复性网页操作,释放人力。
  • 📊 数据洞察: 轻松采集、清洗和整理网页数据,辅助决策。
  • 🧩 模块化设计: 核心驱动、任务逻辑、配置管理完全解耦。
  • 🤖 AI Ready: 内置 AIAgent 接口,支持打通 LLM 进行智能分析和报告生成。
  • 🔌 自动发现: 编写任务脚本即插即用,框架自动扫描并注册任务。
  • 🐍 Python 优先: 纯 Python 实现,易于扩展和维护。
  • 📝 双语注释: 核心代码全中文/英文双语注释,降低源码阅读门槛。

👤 作者信息

🚀 快速开始

1. 安装依赖

pip install playwright pyyaml
playwright install

2. 启动浏览器

使用内置脚本一键启动开启了远程调试端口的 Chrome:

python launch_browser.py

(注意:请在弹出的浏览器窗口中登录你需要访问的网站)

3. 运行示例任务

框架自带了一个浏览 Linux.do 论坛的示例任务:

python main.py --task linux_do

4. 配置文件说明 (可选)

框架会读取 config/settings.yaml。你可以修改它来适应你的环境(如 Chrome 路径、调试端口等):

chrome:
  executable_path: "C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe"
  debug_port: 9222

🛠️ 开发指南

创建新任务

tasks/ 目录下创建一个新文件,例如 my_task.py,继承 BaseTask 即可:

from framework.core.task_base import BaseTask

class MyTask(BaseTask):
    name = "my_task" # 命令行调用的名称

    def run(self):
        page = self.driver.get_page()
        page.goto("https://www.google.com")
        self.logger.info("Opened Google")

然后直接运行:

python main.py --task my_task

提示: tasks/templates/task_template.py 它是包含详细注释和 AI 示例的开发模板,建议直接复制该文件开始开发。

📂 目录结构

auto-chrome/
├── framework/          # 核心框架代码
│   ├── core/           # 驱动、基类、上下文
│   ├── ai/             # AI Agent 接口
│   └── utils/          # 工具函数
├── tasks/              # 任务目录
│   ├── examples/       # 示例任务
│   └── templates/      # 任务模板
├── config/             # 配置文件
├── launch_browser.py   # 浏览器启动器
└── main.py             # 主入口

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!

📄 许可证

MIT License

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一个功能强大的自动化框架,专为提升日常工作效率而设计。基于该框架,你可以轻松实现、网页浏览任务自动化、数据采集与整理、信息检索与研报编写、自动化测试以及各类自动化网页办公场景功能

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