Taprun

Taprun

Agent 在你自己的已登录浏览器中驱动的操作层，专为干净 API 无法触及、充满例外且合规要求严格的最后 20% 场景打造。编译一次，永久重放，LLM 令牌消耗为零。

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为你的 Agent 提供浏览器闭环操作层，专门处理干净 API 和云端 Agent 无法触及、需要登录、充满例外且合规要求严格的最后 20% 场景。在你自己的 Chrome 中驱动，捕获一次，永久重放，LLM 令牌消耗为零。

随着 API 逐渐筑起高墙并开始计量收费，仍然需要处理的工作都藏在登录、OTP 验证墙和人为手势验证之后——云端 Agent 在架构上无法触及这些例外、审批和合规步骤。Taprun 正是为此提供操作层：你的 Agent 驱动真实且已登录的 Chrome，闭合操作环路（执行 → 验证效果 → 出现漂移时重新运行），并交付一份由你掌控的确定性重放程序。

其他所有浏览器 Agent 每次执行都会重新运行实时 LLM，也会再次消耗令牌。Taprun 的 AI Agent 只检查页面一次，并生成确定性的 .flow.json 程序；此后的每次重放都只是纯数据调度——每次调用结果一致，令牌成本为 $0，流程中不再需要 Agent。它运行在你的真实 Chrome 中，因此从架构上确保 Cookie 和登录会话留在你的设备上。tap verify 会在数据过时前捕获故障。

支持 Claude Code、CodeBuddy、Cursor、Cline、Windsurf 和任何 MCP 主机——直接从聊天窗口安装。按需从任意 URL 创建 tap，无需目录。

Capture: AI inspects the site → compiles a .flow.json program     (one-time cost)
Run:     The program executes instantly, same result every time   ($0, zero AI)
Verify:  tap verify checks the snapshot equivalence predicate     (catches drift)
Repair:  re-run capture against the same site/name; the next      (only when needed)
         verify rebaselines after human review

Taprun 对比

开始使用

1. 从聊天窗口连接到你的 Agent

Claude Code / CodeBuddy — 在聊天中粘贴两行，仅此而已：

/plugin marketplace add LeonTing1010/taprun
/plugin install tap@taprun

这会安装 Taprun MCP 服务，以及教会 Agent 何时使用它的技能，还有将受限站点的 fetch 请求路由到 Taprun 的钩子 — 无需终端，也无需配置文件。（CodeBuddy 仅在启动时连接插件 MCP 服务，因此安装后需要彻底重启一次；Claude Code 可通过 /reload-plugins 加载。）

其他 MCP 宿主（Cursor · VS Code · Claude Desktop）— 运行一条命令即可自动写入配置：

npx -y @taprun/cli embed cursor   # or: vscode | claude-desktop | claude-code | codebuddy | qwen

二进制文件会自动复制到 ~/.tap/bin，并写入 Agent 的 MCP 配置。随时运行 tap embed --verify 重新检查。

使用的编码 Agent 不在列表中？ tap embed 的目标是数据，而非代码：在 ~/.tap/embed-targets.json 中添加一行，新 Agent 就会立即生效 — 无需发布引擎版本。每行定义四种安装类型之一（cc-plugin 适用于 Claude-Code-plugin 宿主、cli-mcp-add 适用于支持 <cli> mcp add 的 CLI、ide-deeplink、desktop-bundle），例如 [{"id":"kode","kind":"cc-plugin","display":"Kode CLI","tier":1,"cli":"kode"}]。这与 Taprun 一贯的设计理念相同 — 引擎保持封闭且机械化；你可以通过本地数据扩展它。

现在选择运行时 — 只有在需要复用已登录的当前 Chrome 会话时，才需要安装扩展：

• 公共网页 / 开放 API / CI — 无需再安装任何内容。 MCP 服务通过 npx 运行；到此即可完成。附加 --no-extension，即可在纯聊天环境中使用 Playwright 运行时及其独立隔离配置文件（无需浏览器手势，也无需点击）。
• 已登录的站点（你的银行 / 内部仪表板 / 小红书 / 知乎）— 直接在聊天中告诉 Agent “为已登录站点设置 tap”。tap-setup 技能会通过聊天完成整个桥接设置：生成稳定版二进制文件（使用引擎通过 npx 已下载的文件 — 无需二次下载）并注册原生消息清单，然后打开扩展页面。唯一不能通过聊天完成的步骤，是点击一次 添加到 Chrome — 这就是允许 Taprun 复用你现有登录状态的信任关卡；安装完成后，正在执行的调用会自动恢复。
• Claude Desktop：下载 tap.mcpb 并双击。

brew install LeonTing1010/tap/taprun            # Homebrew (macOS / Linux)
curl -fsSL https://taprun.dev/install.sh | sh   # permanent binary
npx -y @taprun/cli --version                    # zero-install (any Node host)

{ "mcpServers": { "tap": { "command": "npx", "args": ["-y", "@taprun/cli", "mcp", "stdio"] } } }

运行声明账本中的第一项——也就是其 nightly CI 运行的确切验证：

mkdir -p ~/.tap/flows/github
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/LeonTing1010/tap-skills/main/claims/2026-07-11-github-trending-has-no-api/plan.json \
  -o ~/.tap/flows/github/trending-no-api.flow.json
tap github/trending-no-api

"state": "committed" 加上今日热门仓库，且消耗 0 个令牌 = 安装有效，并且声明成立。

3. 打造你自己的自动化

tap capture https://news.ycombinator.com hn/front --intent "front-page stories with points"
tap hn/front        # replay forever, $0

或者直接询问你的 AI Agent：

You:   What's trending on GitHub today?
Agent: Here are today's top repos — React compiler hit 734 stars...

You:   Capture a tap for Douban top 250 movies
Agent: Done. Run `tap douban/top250` anytime — $0 per run.

可选：从自己的代码中驱动二进制程序（TypeScript / Python）

跳过 MCP——在自己的循环中调用 tap 二进制程序：

tap capture <url> hackernews/top --intent "front-page top stories"
tap hackernews/top --args '{}'    # JSON-on-stdout, exit 0 on success
tap verify hackernews/top         # 3-arm verdict (live / drifted / unreachable)

CLI 会将 ToolResult<T> 封装为 JSON 输出——形状与 MCP 接口返回的相同，因此任何带有子进程库的语言都可以驱动它。运行 tap --help 查看完整的动词列表。

已有 Playwright / Puppeteer / Stagehand 脚本？

无需重写。使用其中一个开源适配器进行转换——放入现有源代码，即可生成兼容 Taprun 的 .flow.json 计划：

# Existing Playwright script (47M weekly npm downloads — most likely the one you have)
npm install @taprun/from-playwright @taprun/spec
node -e "import('@taprun/from-playwright').then(m => console.log(m.playwrightToTap(require('fs').readFileSync('tests/login.spec.ts','utf8'), {site:'example', name:'login'})))"

# Or scaffold a new starter from scratch
npx create-tap-script github/trending https://github.com/trending

格式本身记录在 @taprun/spec 中——这是公共协议接口包：包含 v2 Plan 的 TypeScript 类型（18 种操作组成的封闭联合类型 + 带判别字段的读 / 写 Plan 联合类型），以及 JSON Schema 2020-12，其 $id 可通过 taprun.dev/spec/plan-v1/schema.json 解析，并与 TS 类型进行双向漂移保护。第三方工具（IDE $schema 自动补全、Python/Ruby/Go 中与 ajv 等效的验证器、治理层、替代运行时、具备计划感知权限范围的 MCP 主机）可基于此包构建，而无需依赖专有的 Taprun 引擎。Plan-v1 参考文档：taprun.dev/spec/plan-v1。全部五个包的源代码位于 packages/（工作区概览请参阅 packages/README.md）。

你可以做什么？

读取 — 从任何网站提取数据

tap reddit/hot                   # Reddit front page
tap bilibili/trending            # Bilibili trending
tap arxiv/search --keyword "LLM" # arXiv papers

写入 — 操作任何网站

tap xiaohongshu/publish --title "My Note" --images photo.jpg
tap zhihu/publish --title "My Article" --content "..."

监控 — 监测变化

tap verify github/trending        # spot drift; schedule via cron / launchd

组合 — 像 Unix 管道一样串联

tap github/trending | tap filter --field stars --gt 500 | tap table

打造 — 使用 AI 创建新的自动化

tap capture https://news.ycombinator.com hackernews/hot --intent "top stories"   # API detected — compiled without AI
tap capture https://example.com mysite/home --intent "..."                       # BYOK Claude / GPT for the long tail

使用你自己的模型——兼容 Claude、OpenAI、DeepSeek，或任何 兼容 OpenAI 的端点，包括用于完全离线打造的 本地 Ollama / LM Studio：

tap config set ai.baseUrl http://localhost:11434/v1
tap config set ai.key ollama
tap config set ai.model llama3.1
tap capture https://arxiv.org/list/cs.AI/recent arxiv/recent --intent "recent papers"  # 0 bytes leave your machine

工作原理

                        ┌─ Chrome extension  (your real browser sessions)
You → AI → Taprun ──────┤
     capture            └─ Playwright        (headless, server, CI/CD)

1. 你描述想要实现的目标（URL × 自然语言意图）
2. AI 编译出一个 .flow.json 程序——纯 JSON，采用 18 种操作组成的封闭词汇表，并进行版本控制
3. Taprun 运行该程序，可使用任一运行时——永久运行，成本为 $0

每次成功编译都会让下一次更快。要为新网站创建一个 tap？你的 Agent 可以按需使用 capture 打造一个——无需目录。

已验证的声明

tap-skills 不再是技能目录，而是一个声明账本：针对实时网络、带日期且可证伪的声明，每条声明都附带自己的确定性计划，并由 CI 每晚重新验证，不消耗任何 LLM token。如果某条声明发生变化，当晚就会公开标记为 🟡。

亲自验证第一条声明（约 2 分钟，无需登录或浏览器）：

mkdir -p ~/.tap/flows/github
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/LeonTing1010/tap-skills/main/claims/2026-07-11-github-trending-has-no-api/plan.json \
  -o ~/.tap/flows/github/trending-no-api.flow.json
npx -y @taprun/cli github/trending-no-api

你获得的验证结果与每晚 CI 完全相同——确定性重放，结果一致。包含 140 个技能的 v1 目录原封不动地保存在 v1-archive 分支中；预先构建的目录只会逐渐过时，因此计划改为通过 capture 按需生成。

tap verify <site>/<name>   # Snapshot equivalence — catches silent failures before your data goes stale
tap list                   # See everything available
tap show <site>/<name>     # Print the saved tap's plan as JSON

架构上以本地为先

零 token 重放是核心卖点；以本地为先则是其底层保障。Taprun 在你的浏览器中运行——Chrome 扩展会复用你当前的登录会话，因此 Cookie、身份验证令牌和凭据绝不会离开你的设备。这是架构上的选择，而非营销宣传：

完整威胁模型请参阅 SECURITY.md。

贡献

最简单的贡献方式：生成一个新的 tap。 只需一个 .flow.json 文件。

详情请参阅 CONTRIBUTING.md。

路线图

• 社区技能目录——于 2026-07 停用，改为采用声明账本（v1 目录已归档）
• 2 种运行时——Chrome 扩展 + Playwright（无头模式 / CI）
• Unix 管道——tap A | tap B
• 监视模式——随时间监控变化
• 验证——tap verify 快照等价性检查，提供 4 种漂移判定（等价 / 已漂移 / 首次快照 / 无法访问）
• 单命令 MCP 服务——为任何 MCP 主机运行 tap mcp stdio（或 tap mcp http）
• Android 运行时
• iOS 运行时
• 并发控制——为 M 个 Agent 并行操作共享账户提供确定性协调

支持

• GitHub Discussions — 问答、创意交流、展示与分享
• [email protected] — 许可、私人反馈、咨询
• Issues — Bug 报告

隐私

Taprun 在架构上以本地为先。它在你自己的设备上驱动你自己的浏览器——凭据、Cookie 和页面数据绝不会离开设备。引擎不会发送遥测数据，也不会发起任何出站网络请求，唯一的例外是你明确为已保存的 tap 指定的请求（op:fetch）。已保存的 tap、密钥和跟踪记录仅存放在你设备上的 ~/.tap/ 中。

完整政策：taprun.dev/privacy。

许可证

Chrome 扩展和文档：MIT。声明账本：MIT。

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