Skills

T

tavily-hikari-map

ivanli-cn / tavily-hikari

通过 Tavily Hikari 使用 tvly-hikari 发现站点 URL。

T

te-docs

data-goblin / power-bi-agentic-development

Tabular Editor 文档搜索与配置文件指导（.tmuo、Preferences.json、UiPreferences.json、Layouts.json）。当用户询问 "TE docs"、"Tabular Editor features"、"TE3 preferences"、".tmuo files"、"workspace database settings"、"DAX editor settings"、"per-model TE3 configuration"，或需要搜索 Tabular Editor 文档以获取操作方法指导时，自动调用。

T

tenzir

tenzir / skills

使用 Tenzir 文档回答问题。每当用户询问 TQL 语法、管道运算符、函数、数据解析或转换、规范化、OCSF 映射、丰富、查找表、context、package、node、平台设置、部署、配置、与 Splunk、Kafka、S3、Elasticsearch 等工具的集成,或任何其他 Tenzir 功能时使用。当用户询问如何使用 Tenzir 收集、路由、过滤、聚合或导出安全数据,或需要帮助编写或调试 TQL 管道时也使用,即使用户没有明确提到 "Tenzir",但明显在 Tenzir 语境中工作。也用于关于 Tenzir 公司或产品、发行说明和更新日志、博客文章以及解决方案用例的问题。

T

trader-pelosi

jakeschincariol / trader-skill

Pelosi 追踪器。追踪国会议员根据 STOCK Act 必须披露的股票交易：房众议院书记员公开的定期交易报告（PTR）一经发布便立即读取，每有新报告时提醒一次，并将每份 PDF 转换为整洁的记录（交易人、持有人、股票、股票代码、买入或卖出、期权行权价和到期日、交易日期、金额范围、披露所用天数）。标记你持有的股票相关交易。参议院报告通过有文档记录的手动流程处理。当用户说“Pelosi 在买什么”“追踪 Nancy Pelosi”“国会议员交易”“政客股票交易”“有没有国会议员买入 X”“Pelosi 提交文件时提醒我”或“运行 Pelosi skill”时使用。

T

transformers

tondevrel / scientific-agent-skills

面向 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 的最先进机器学习。提供数千个预训练模型，可执行文本、视觉和音频等不同模态的任务。大模型（LLM）和科学基础模型的行业标准。

U

understanding-billing-usage

posthog / skills

从客户可见的 Billing MCP 工具解释 PostHog 计费用量与支出。适用于用户询问用量或支出为何偏高、哪个产品或项目在推动用量、某种用量类型意味着什么、如何减少用量、随时间发生了什么变化、为何收到用量变化告警，或某个激增/骤降告警是真实的还是噪声时。也应在用户提到可计费的 PostHog 产品指标（如 events、recordings、feature flag requests、exceptions、survey responses、synced rows、logs、AI events、AI credits 或 Inbox credits）时，先于产品专属分析技能使用。从 Billing 用量/支出工具入手，再路由到客户可见的产品 MCP 界面进行更深入调查。

V

veriphone

membranedev / application-skills

Veriphone 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与 Veriphone 数据交互时使用。

W

wappalyzer

membranedev / application-skills

Wappalyzer 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与 Wappalyzer 数据交互时使用。

W

web-research

merit-systems / x402scan-skills

使用受 x402 保护的 API 进行神经网页搜索和内容提取。在深度研究方面优于 WebSearch，在访问受限站点方面优于 WebFetch。适用场景：- 深度网页研究与调查 - 查找与参考 URL 相似的页面 - 从网页中提取干净文本 - 抓取屏蔽标准抓取器的站点 - 获取事实性问题的直接答案 - 需要多个来源的研究。触发词：- "research"、"investigate"、"deep dive"、"find sources" - "similar to"、"pages like"、"more like this" - "scrape"、"extract content from"、"get the text from" - "blocked site"、"can't access"、"paywall" - "what is"、"explain"、"answer this"。语义/神经搜索优先使用 Exa，直接抓取优先使用 Firecrawl。重要提示：切勿猜测端点路径。所有路径遵循 https://enrichx402.com/api/{provider}/{action} 模式。请使用下方 Quick Reference 表中的确切 URL，或先调用 x402.discover_api_endpoints。

W

web-scraper

igosuki / claude-skills

当用户需要从网站抓取内容、从网页提取文本、爬取并跟踪链接，或从在线来源下载文档时，应使用此技能。它具备并发 URL 处理、自动去重、内容过滤、域名限制，以及基于 URL 结构的合理目录层级。适用于文档收集、内容提取、网页归档或研究数据采集。

X

xiao-edgeimpulse-train

shain1912 / esp32-skills

仅使用 Edge Impulse REST API 为 XIAO ESP32S3 (Sense) 训练并部署 TinyML 模型——无需 edge-impulse-cli（其 serialport 依赖在现代 Node/Windows 上无法构建）。涵盖：数据集上传、impulse 创建（音频 MFCC / 视觉迁移学习）、训练任务、下载 Arduino 库，以及在 ESP32-S3 上实际运行所需的设备端修复。当用户想要训练/重新训练模型（"재훈련"、"edge impulse"、"TinyML 훈련"、"모델 배포"）、向 Edge Impulse 上传数据集，或遇到 EI Arduino 库的构建/运行时错误（mel filterbank、objs.a、tensor arena、EI_MAX_OVERFLOW_BUFFER_COUNT）时，使用此技能。

Y

youtube-apify-transcript

gooseworks-ai / goose-skills

通过 APIFY API 获取 YouTube 字幕。通过绕过 YouTube 的机器人检测，可从云 IP（Hetzner、AWS 等）运行。免费套餐包含每月 $5 额度（约 714 个视频）。无需信用卡。

Z

zenserp

membranedev / application-skills

Zenserp 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与 Zenserp 数据交互时使用。

A

adding-analytics

revitalb-port / skills-registry-demo

为 Web 应用添加 PostHog 分析功能，包括事件跟踪、页面浏览量、功能标志和会话回放。

A

agent-browser-scrape

owenleezy / agent-browser-skill

[内部模板] 数据提取执行协议。由 agent-browser 编排器调用。

A

ai-integration

mgd34msu / goodvibes-plugin

当任务涉及 AI、大模型或机器学习功能时主动加载。当用户说“添加 AI 聊天”“实现流式响应”“构建 RAG 流水线”“添加嵌入”或“集成 OpenAI”时使用。涵盖聊天界面、使用 Vercel AI SDK 的流式传输、检索增强生成、向量搜索、嵌入流水线、工具/函数调用，以及针对 OpenAI、Anthropic 和本地模型的提供商抽象。

A

akshare-stock

danonyvincit / akshare-stock-skill

使用 AKShare 库获取和分析中国 A 股市场数据。AKShare 是免费开源的 Python 金融数据接口库，无需注册或 Token。支持：股票实时行情、历史 K 线、财务报表、估值指标、资金流向、技术指标、定时任务等。当用户需要获取 A 股股价、分析个股基本面、查询财务数据、计算技术指标、分析资金流向时使用此 skill。

A

aliyun-airec-manage

cinience / alicloud-skills

通过 OpenAPI/SDK 管理阿里云 AIRec（Airec）时使用，包括用户在阿里云中进行推荐引擎资源操作，涵盖列举/创建/更新流程、状态检查，以及排查 AIRec 配置或运行时问题。

A

aliyun-docmind-extract

cinience / alicloud-skills

通过 Node.js SDK 使用 Document Mind（DocMind）提交文档解析任务并轮询结果时使用。专为 Claude Code/Codex 文档理解工作流设计。

A

aliyun-qwen-text-embedding

cinience / alicloud-skills

当需要来自阿里云百炼模型的文本嵌入用于语义搜索、检索增强生成、聚类或离线向量化流水线时使用。

A

alterlab-aperta

alterlab-ieu / alterlab-academic-skills

推动 TÜBİTAK Açık Bilim Politikası（开放科学政策）合规并向 Aperta（TÜBİTAK ULAKBİM 的国家开放档案库，网址 aperta.ulakbim.gov.tr）存缴，落实其各项原则（İlke 1：录用时将已录用稿件存缴至 Aperta；İlke 2：STEM 在发表后至多 6 个月、SSH 至多 12 个月开放获取；İlke 6：记录必须保持封闭的数据，例如因 KVKK；İlke 9：在结题报告中报告合规情况），并为随 ARDEB 申请上传的五问 TÜBİTAK Veri Yönetim Planı / VYP（数据管理计划）搭建框架。适用于向 Aperta 存缴、遵守 TÜBİTAK açık bilim 政策、编制 TÜBİTAK 数据管理计划（VYP）、在结题报告中报告开放获取合规情况，或记录有正当理由的数据禁运期时。对于 Zenodo/Dryad/OSF 及国际 DMP，优先使用 alterlab-open-science；对于 KVKK 合法性依据/匿名化计划，优先使用 alterlab-kvkk-dmp。属于 AlterLab Academic Skills 套件。

A

alterlab-kvkk-dmp

alterlab-ieu / alterlab-academic-skills

为土耳其研究制定符合 KVKK（第 6698 号法律，经第 7499 号法律修订——2024 年 3 月 12 日刊登于官方公报，KVKK 条款自 2024 年 6 月 1 日起生效）的数据管理计划，落实 açık rıza（明示同意）作为默认依据、第 28(1)(b) 条匿名化豁免作为主要合规手段、第 6 条针对健康/基因/生物识别数据的特殊类别制度、第 7 条目的终止时的删除/销毁/匿名化、第 13 条三十日数据主体答复期、第 9 条针对云/境外数据的跨境充分性决定规则，以及第 16 条处理前 VERBIS 登记，并提供 KVKK 与 GDPR 的对照表。适用于用户需要 KVKK 数据管理计划、依据土耳其法律匿名化研究数据集、进行 VERBIS 检查，或为土耳其修正欧盟 DMP 模板时；对于纯 GDPR/HIPAA，请使用 alterlab-research-ethics。属于 AlterLab Academic Skills 套件。

A

alterlab-yokatlas

alterlab-ieu / alterlab-academic-skills

通过 YÖK Atlas（yokatlas.yok.gov.tr）获取土耳其高等教育专业与招生统计数据——配额（kontenjan）、录取人数（yerleşen）、最低录取分数（taban puan）、成功排名（başarı sırası）以及各职称的学术人员数量——使用无需密钥的 yokatlas-py 封装库（≥0.6.0；当前 0.7.0，MIT），基于 /api/tercih-kilavuz/ 的 JSON API（搜索以及大学、专业组和省份查询），并提供 SearchFilters 用于 puan türü（SAY/SÖZ/EA/DİL/TYT）、大学类型（DEVLET/VAKIF）、省份和成功排名区间。当请求提及 YÖK Atlas、专业统计、kontenjan/配额数据、taban puan/最低录取分数、başarı sırası/成功排名、录取人数或专业教职人员数量，用于院校研究、对标分析或升学指导时使用。学者的 CV/简介/所属机构请优先使用 alterlab-yok-akademik；论文请优先使用 alterlab-yok-tez。旧版 PHP 页面自 2026 年 4 月起已失效。属于 AlterLab Academic Skills 套件的一部分。

A

analytics-tracking

mysticaltech / marketingskills

当用户希望设置、改进或审查分析跟踪与衡量时使用。用户提到“设置跟踪”“GA4”“Google Analytics”“转化跟踪”“事件跟踪”“UTM 参数”“标签管理器”“GTM”“分析实施”或“跟踪计划”时也使用。A/B 测试衡量请参阅 ab-test-setup。

A

arcgis-utility-networks

saschabrunnerch / arcgis-maps-sdk-js-ai-context

使用 ArcGIS Utility Networks 对互联基础设施进行建模和分析，包括网络追踪、关联可视化和拓扑验证。适用于电力、燃气、供水和电信网络分析。

A

arxiv-search

willoscar / research-units-pipeline-skills

通过关键词查询获取 arXiv 论文元数据，或导入离线的 arXiv 导出文件，并将结果保存为 JSONL（`papers/papers_raw.jsonl`）。

A

azure-eventhub-dotnet

sickn33 / agentic-awesome-skills

适用于 .NET 的 Azure Event Hubs SDK。

B

backend-patterns

joneqian / claude-skills-suite

面向 Node.js、Express、NestJS、FastAPI 和 Next.js API 路由的后端架构模式、API 设计、数据库优化和服务端最佳实践。

B

bargainbadger-price-update

gkwa / volcanicviper

将一次 minimoths 爬取会话转换为带日期的价格表，追加到 Obsidian 库中某个产品笔记里。当被要求用今天的价格更新产品笔记、添加价格章节，或在运行搜索后查找某产品的最优价格时使用。

B

bombora

membranedev / application-skills

Bombora 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与 Bombora 数据交互时使用。

B

byted-emr-skills

bytedance / agentkit-samples

byted-emr-skills 提供管理火山引擎 EMR（火山引擎 E-MapReduce（简称“EMR”）是开源 Hadoop 生态的企业级大数据分析系统，完全兼容开源）的技能，包括管理 EMR on ECS 集群、EMR on VKE 集群、EMR serverless 队列、计算组、作业模板/实例、日志、监控，并提供 EMR Agent 智能诊断与知识问答能力。当用户提及“EMR on ECS 集群”、“EMR on VKE 集群”、“Serverless 队列”、“Serverless 作业”、“SparkSQL/PrestoSQL/Ray/PySpark/SparkJar 作业”、“作业日志”、“作业监控”、“作业诊断”等需求时，应优先使用此技能。

C

carbon-footprint-tracking

kishorkukreja / awesome-supply-chain

当用户想要衡量、追踪或减少供应链中的碳排放时使用。当用户提到 “carbon accounting”、“GHG emissions”、“Scope 1/2/3 emissions”、“carbon footprint calculation”、“emissions reporting”、“carbon reduction”、“climate impact”、“decarbonization” 或 “emissions baseline” 时也使用。关于循环经济方法，参见 circular-economy。关于可持续采购，参见 sustainable-sourcing。

C

carto-composite-scoring

cartodb / agent-skills

当用户询问综合评分、指数、多变量评分、区域排名、选址评分、市场潜力、韧性指数、风险指数、加权评分、PCA 或有监督/无监督评分时，引导用户构建综合评分工作流。

C

carto-create-workflow

cartodb / agent-skills

在 CARTO Workflows 中构建、调度和运行分析 DAG——数据仓库之上的无代码 / 低代码编排层。当用户想编写工作流、运行/编辑工作流、调度 DAG，或在不同 profile 或组织间复制工作流时触发。

C

carto-develop-app

cartodb / agent-skills

生成由 CARTO 和 deck.gl 驱动的可用地理空间应用：底图、图层（矢量／H3／quadbin／栅格）、小组件、筛选器、图例、输入项、可选的地图聊天 Agent，以及合适的身份验证策略（公共令牌、OAuth、SSO、M2M 或由 CARTO 托管）

C

carto-explore-datawarehouse

cartodb / agent-skills

发现连接的仓库中有哪些内容——schema、表、列以及 CARTO 命名源。

C

cawplan-support-metrics

cawcut / skill-cawplan

将 Google Sheets 或导出的 JSON 中 Support Ops 的每日工单指标准备、验证、导入、对账和更正到 CawPlan 的 cawplan_csm 关键指标域。适用于：Support 要求接入其工单仪表板数据、回填或上传 Support 工单数量、验证 Support 指标导出文件、将 CawPlan 指标与 Support 表格进行比较，或生成安全的 Apps Script 导出器。不适用于：通用 CawPlan 业务指标、设备/应用遥测、编辑 Support 仪表板 UI、生成每周 Google Doc，或编造新的 CSM 指标名称和标签

C

codeburn

akillness / jeo-skills

驱动 CodeBurn——一款免费开源、本地优先的 CLI/TUI/web/menubar 工具，它读取 40 种 AI 编码工具（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Grok、OpenCode 等）已存在于磁盘上的会话文件，并按任务、模型、工具和项目拆分 token 用量与美元成本。适用于用户想查看 AI 编码开销去向、发现并修复 Claude Code / Agent 配置中的 token 浪费、在会话预算失控前设上限、比较哪个模型真正值它的价格、检查 AI 开销是已交付还是被回滚，或通过 MCP 将实时用量/节省数据接入 Agent。触发词："codeburn"、"npx codeburn"、"AI token usage"、"AI coding cost"、"where did my Claude spend go"、"codeburn optimize"、"codeburn guard"、"codeburn compare models"、"codeburn yield"、"token waste in CLAUDE.md"、"AI spend dashboard"。

C

connection-manager

lytics / agent-skills

浏览和管理连接、认证提供商与集成凭据。当用户想要列出、查看、创建或管理 API 连接、认证提供商或集成凭据时使用。

C

conversionomics

membranedev / application-skills

Conversionomics 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与 Conversionomics 数据交互时使用。

C

create-bkn

kweaver-ai / kweaver-sdk

指导按照 v2.0.1 规范创建 BKN（Business Knowledge Network）定义文件。涵盖 network、object_type、relation_type、action_type、concept_group。适用于创建知识网络、BKN 文件、对象类型、关系类型、操作类型、概念组，或用户要求以 BKN 格式建模业务知识时。当同时加载 kweaver-core 时，在文件就绪后用它运行 kweaver 命令行（auth、bkn push）。

D

data-acquisition-specialist

lensetek / research-agent-skills-collection

负责从各种互联网/API 来源搜索、收集、下载数据并进行网页抓取（静态和动态），不受限制，以构建结构化的研究数据集。

数据分析专业版技能，提供三项核心功能：数据分析、数据解读和数据可视化。**使用场景**：(1) 数据分析——统计、筛选、聚合、计算（例如"计算总销售额"、"筛选大于 100 的数据"）(2) 数据解读——趋势分析、模式发现、报告生成（例如"分析销售趋势"、"解读数据变化"）(3) 数据可视化——图表生成、数据展示（例如"绘制柱状图"、"生成饼图"）**触发关键词**：analyze data、statistics、calculate、interpret trends、generate chart、visualize、plot **前置条件**：设置环境变量 CHARTGEN_API_KEY（从 chartgen.ai 获取）

D

data-validation

wojons / skills

当你需要验证跨系统的数据质量、类型、schema 和一致性时使用

D

database-design

tencentblueking / bk-ci

设计 BK-CI 数据库表、DDL 脚本、索引、分表或数据归档策略时使用。当用户提到表结构、字段设计、索引优化、SQL 脚本命名、分片、归档迁移时优先使用。

D

datafast

blink-new / claude

通过固化驱动可靠转化洞察的安装、归因、事件、代理和 API 模式，加速 DataFast 分析在任何技术栈上的落地

D

datawrapper

membranedev / application-skills

Datawrapper 集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与 Datawrapper 数据交互时使用。

D

dbt-cloud

membranedev / application-skills

Dbt Cloud 集成。管理 Projects、Users、Groups。当用户需要与 Dbt Cloud 数据交互时使用。

D

denser-retriever

denser-org / claude-skills

使用 Denser Retriever API 从文档构建和搜索知识库。无代码 RAG 流程——上传 PDF、DOCX、PPTX 及其他文件，然后通过自然对话进行语义搜索。用于：知识库创建、文档上传、语义搜索、文档检索、PDF 搜索、文件索引、RAG（检索增强生成）、向量搜索、AI 搜索、基于文档的问答、文本搜索 API、文档问答、知识管理、企业搜索。触发词：'knowledge base'、'semantic search'、'document search'、'RAG'、'search my files'、'upload documents'、'PDF search'、'denser retriever'、'index documents'、'search knowledge base'、'document retrieval'、'vector search'，或任何搜索、查询或构建可检索文件集合的请求。

D

di-agent-parameter-sets

ibm / ibm-watsonx-data-integration-skills

在 IBM watsonx.data integration 中创建、编辑和使用参数集（paramsets）的指南。涵盖参数类型、值集、PROJDEF、本地参数、运行时参数、流参数，适用于 DataStage（批处理）和 StreamSets（流式）流的 #param# 和 ${param} 引用语法，以及使用外部参数集对连接属性进行参数化。当用户想要创建、列出、更新或删除参数集；管理值集；将参数集附加到流或连接；对连接属性进行参数化；或在流或连接内引用参数时使用。

E

elasticsearch

chaterm / terminal-skills

Elasticsearch 集群管理

E

evaluating-llms-harness

ovachiever / droid-tings

使用 60 多个学术基准（MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag）评估 LLM。适用于模型质量基准测试、模型比较、学术结果报告或训练进度跟踪。EleutherAI、HuggingFace 和主要实验室采用的行业标准。支持 HuggingFace、vLLM 和 API。

E

experiments

growthbook / skills

设计、启动、分析并停止 GrowthBook A/B 测试，并跨实验搜索或记录持久化的 Learnings。用于实验、分流测试、变体、假设、样本量、护栏指标、SRM、获胜概率、提升度、宣布优胜者、"what have we learned"、"have we tested this before" 或 "record this learning"。对于 bandit，请识别并引导用户前往 GrowthBook UI。对于功能开关和灰度发布，请使用 feature-flags。对于产品分析或指标目录工作，请使用 analytics。对于 API key 配置，请使用 gb-setup。

E

exploring-mcp-intent-clusters

posthog / skills

探索 PostHog MCP 意图聚类 —— 按语义相似度分组的 Agent 目标，包含每个聚类的工具分布和错误率，以及以工具为中心的视角（每个意图的捕获率、相对于所宣传目录的发现率、描述匹配度、工具重叠）。当用户询问 "what are agents trying to do with the MCP?"、"group the intents"、"which goals fail most?"、"what does each cluster route to?"、"when agents have this intent do they find my tool?"、"which tools get mixed up?"，想要重新计算聚类，或粘贴 MCP 分析意图聚类 URL 时使用。

E

exploring-mcp-sessions

posthog / skills

调查单个 PostHog MCP 会话 —— 单个 Agent 在一次运行中所发起工具调用的序列、它想做什么，以及在哪里出错。当用户询问 "what did this MCP session do?"、"show me the tool calls for session X"、"what was the agent's goal?"、"which sessions had errors?"、"who is connecting to my MCP?"，或粘贴 MCP 分析会话 URL 时使用。

E

exploring-mcp-tool-original-user-motive

posthog / skills

为一个 MCP 工具构建起点分类体系——用户在使用该工具之前试图完成什么——并将其发布为 PostHog notebook。从每次会话的开场工具调用重建其目标，然后将这些目标聚类为具名类别，并给出规模、占比和维度构成。适用于用户提问“人们为什么使用这个工具？”、“用户实际上想做什么？”、“是什么问题让人们来到这里？”、“这些会话从哪里开始？”、“按目标细分 <tool> 的使用情况”，或想要 Clio 风格的 MCP 使用分类体系时。与 exploring-mcp-intent-clusters 互补，后者按每次调用对 Agent 做了什么进行分组，而不是会话为何开始。运行此技能的 Agent 自行撰写目标标签，逐会话阅读语料查询输出——随附的脚本涵盖机械性维度，但会明显损失目标的高度，因此不要把该字段交给它们。

E

exploring-mcp-tool-quality

posthog / skills

调查 PostHog MCP 工具调用的质量 —— 错误率、延迟、覆盖范围，以及哪些工具失败或缓慢。当用户询问 "which MCP tool has the highest error rate?"、"what's the slowest tool?"、"which tools fail most often?"、"how reliable is tool X?"，想要一份工具质量矩阵，或粘贴 MCP 分析工具质量 / 仪表盘 URL 并询问它展示了什么时使用。

E

exploring-replay-vision-observations

posthog / skills

引导 Agent 拉取 Replay Vision 扫描器的观察结果、阅读发现并据此行动——跨会话总结模式、深入到单个录制、把真实且经证实的问ея题转化为 PostHog 任务、洞察，或移交 investigating-replay。\n触发条件：用户想拉取/阅读/分诊 Replay Vision 观察结果，询问 "what has my scanner found"，想对扫描器发现采取行动或总结，把观察结果转化为任务/工作，或指向 /replay-vision/<scanner-id> URL。\n不触发：创建或设定扫描器规模（使用 creating-replay-vision-scanners）、运行一次性扫描后并不进行分析，或编写 signals scout。

E

extract-test-set

tradingstrategy-ai / web3-ethereum-defi

为测试用例提取原始价格数据框

F

findata

monotykamary / browser-harness-js

通过 CDP 获取免费、无需密钥的金融数据。股票价格快照与历史 OHLCV（Yahoo Finance），以及利润表／资产负债表／现金流量表（SEC EDGAR XBRL）。无需 API 密钥，无需账户。返回结构化 JSON 或格式化表格。需要在 PATH 中有 browser-harness-js，并运行带远程调试的 Chromium 系浏览器。