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

• 作者: 凌封
• 网站: AI全书

🚀 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

框架自带了两个浏览 Linux.do 论坛的示例任务，可用于完成社区日常阅读任务：

📖 示例一：刷主题阅读数

从配置的入口页面收集未读话题（通过小蓝点标记识别），逐一访问完成主题阅读数任务。支持配置多个入口 URL。

python main.py --task linux_do

在 config/settings.yaml 中可配置参数：

tasks:
  linux_do_target_count: 500         # 目标阅读主题数
  linux_do_entry_urls:               # 入口页面（支持多个）
    - "https://linux.do/c/develop/4"
    - "https://linux.do/c/resource/14"

📝 示例二：刷帖子阅读数

从配置的入口页面收集未读话题（小蓝点=全新主题、蓝框数字=有未读帖子），逐一进入并模拟真实用户行为滚动阅读帖子（渐进式滚动、随机停顿、偶尔回滚等）。阅读时会自动为中文字数达标的帖子点赞（70% 概率触发，可配置上限）。支持配置多个入口 URL。

python main.py --task linux_do_posts

在 config/settings.yaml 中可配置参数：

tasks:
  linux_do_posts_target_count: 10000  # 目标阅读帖子数
  linux_do_posts_skip_top: 3         # 跳过前 N 个热门话题
  linux_do_posts_read_time_min: 1    # 每个帖子最短阅读停顿（秒）
  linux_do_posts_read_time_max: 3    # 每个帖子最长阅读停顿（秒）
  linux_do_posts_like_min_chars: 50  # 帖子中文字数达到此值时点赞
  linux_do_posts_like_max_count: 30  # 最多点赞数量
  linux_do_posts_entry_urls:         # 入口页面（支持多个）
    - "https://linux.do/hot?order=posts"

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

在 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

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📄 许可证

MIT License