AlphaMoatによると、2026-09時点でAgent Browser Clawdbot 0.1.0のダウンロード数は1,701、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,641位、AIエージェントでは969件中909位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 54 | 1431 | - | - |
| SkillHub ↗ | 176 | 1701 | - | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
文書では、ヘッドレスブラウザー、アクセシビリティスナップショット、参照番号による要素選択を使った複数段階の操作を説明しています。ログイン済みセッションにはCookieやローカル資格情報が含まれる場合があります。アクセス、フォーム送信、購入などの外部操作前にドメイン、アカウント、操作内容を確認してください。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1701 | — | - |
| 2026-08 | 1450 | +11.8% | - |
| 2026-07 | 1297 | +23.3% | - |
| 2026-06 | 1052 | +13.5% | - |
| 2026-05 | 927 | — | - |
| 2026-03 | 517 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
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name: agent-browser
description: Headless browser automation CLI optimized for AI agents with accessibility tree snapshots and ref-based element selection
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🌐","requires":{"commands":["agent-browser"]},"homepage":"https://github.com/vercel-labs/agent-browser"}}
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# Agent Browser Skill
Fast browser automation using accessibility tree snapshots with refs for deterministic element selection.
## Why Use This Over Built-in Browser Tool
**Use agent-browser when:**
- Automating multi-step workflows
- Need deterministic element selection
- Performance is critical
- Working with complex SPAs
- Need session isolation
**Use built-in browser tool when:**
- Need screenshots/PDFs for analysis
- Visual inspection required
- Browser extension integration needed
## Core Workflow
```bash
# 1. Navigate and snapshot
agent-browser open https://example.com
agent-browser snapshot -i --json
# 2. Parse refs from JSON, then interact
agent-browser click @e2
agent-browser fill @e3 "text"
# 3. Re-snapshot after page changes
agent-browser snapshot -i --json
```
## Key Commands
### Navigation
```bash
agent-browser open <url>
agent-browser back | forward | reload | close
```
### Snapshot (Always use -i --json)
```bash
agent-browser snapshot -i --json # Interactive elements, JSON output
agent-browser snapshot -i -c -d 5 --json # + compact, depth limit
agent-browser snapshot -s "#main" -i # Scope to selector
```
### Interactions (Ref-based)
```bash
agent-browser click @e2
agent-browser fill @e3 "text"
agent-browser type @e3 "text"
agent-browser hover @e4
agent-browser check @e5 | uncheck @e5
agent-browser select @e6 "value"
agent-browser press "Enter"
agent-browser scroll down 500
agent-browser drag @e7 @e8
```
### Get Information
```bash
agent-browser get text @e1 --json
agent-browser get html @e2 --json
agent-browser get value @e3 --json
agent-browser get attr @e4 "href" --json
agent-browser get title --json
agent-browser get url --json
agent-browser get count ".item" --json
```
### Check State
```bash
agent-browser is visible @e2 --json
agent-browser is enabled @e3 --json
agent-browser is checked @e4 --json
```
### Wait
```bash
agent-browser wait @e2 # Wait for element
agent-browser wait 1000 # Wait ms
agent-browser wait --text "Welcome" # Wait for text
agent-browser wait --url "**/dashboard" # Wait for URL
agent-browser wait --load networkidle # Wait for network
agent-browser wait --fn "window.ready === true"
```
### Sessions (Isolated Browsers)
```bash
agent-browser --session admin open site.com
agent-browser --session user open site.com
agent-browser session list
# Or via env: AGENT_BROWSER_SESSION=admin agent-browser ...
```
### State Persistence
```bash
agent-browser state save auth.json # Save cookies/storage
agent-browser state load auth.json # Load (skip login)
```
### Screenshots & PDFs
```bash
agent-browser screenshot page.png
agent-browser screenshot --full page.png
agent-browser pdf page.pdf
```
### Network Control
```bash
agent-browser network route "**/ads/*" --abort # Block
agent-browser network route "**/api/*" --body '{"x":1}' # Mock
agent-browser network requests --filter api # View
```
### Cookies & Storage
```bash
agent-browser cookies # Get all
agent-browser cookies set name value
agent-browser storage local key # Get localStorage
agent-browser storage local set key val
```
### Tabs & Frames
```bash
agent-browser tab new https://example.com
agent-browser tab 2 # Switch to tab
agent-browser frame @e5 # Switch to iframe
agent-browser frame main # Back to main
```
## Snapshot Output Format
```json
{
"success": true,
"data": {
"snapshot": "...",
"refs": {
"e1": {"role": "heading", "name": "Example Domain"},
"e2": {"role": "button", "name": "Submit"},
"e3": {"role": "textbox", "name": "Email"}
}
}
}
```
## Best Practices
1. **Always use `-i` flag** - Focus on interactive elements
2. **Always use `--json`** - Easier to parse
3. **Wait for stability** - `agent-browser wait --load networkidle`
4. **Save auth state** - Skip login flows with `state save/load`
5. **Use sessions** - Isolate different browser contexts
6. **Use `--headed` for debugging** - See what's happening
## Example: Search and Extract
```bash
agent-browser open https://www.google.com
agent-browser snapshot -i --json
# AI identifies search box @e1
agent-browser fill @e1 "AI agents"
agent-browser press Enter
agent-browser wait --load networkidle
agent-browser snapshot -i --json
# AI identifies result refs
agent-browser get text @e3 --json
agent-browser get attr @e4 "href" --json
```
## Example: Multi-Session Testing
```bash
# Admin session
agent-browser --session admin open app.com
agent-browser --session admin state load admin-auth.json
agent-browser --session admin snapshot -i --json
# User session (simultaneous)
agent-browser --session user open app.com
agent-browser --session user state load user-auth.json
agent-browser --session user snapshot -i --json
```
## Installation
```bash
npm install -g agent-browser
agent-browser install # Download Chromium
agent-browser install --with-deps # Linux: + system deps
```
## Credits
Skill created by Yossi Elkrief ([@MaTriXy](https://github.com/MaTriXy))
agent-browser CLI by [Vercel Labs](https://github.com/vercel-labs/agent-browser)
開発中の学び、エラー、訂正を Markdown ファイルに記録し、再利用やワークスペースの記憶への昇格に備えます。
やりたいことを自然文で伝えると、ローカルとリモートのカタログからスキルを探して推薦するスキルです。
AI エージェント向けのブラウザ自動化コマンドラインスキルです。
利用者の訂正と自己点検を層構造の記憶に蓄え、使われ方に応じて昇格や保管を行うスキルです。
第三者のスキルを入れる前に、出所と権限と危険な作りを手順に沿って調べるスキルです。
エージェントの記憶とスキル間の状態を、型と制約を持つ知識グラフとして保存するスキルです。
AI エージェントの先回り、作業記憶、振り返りの手順を計画するためのワークスペース設定ガイドです。
効果的な Claude スキルの作成・更新ガイドです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。