2026年3月28日星期六

4个AI Agent上网开源神器:浏览器自动化+免费调用12家AI平台

本文介绍四个GitHub开源项目,帮助AI Agent实现浏览器自动化、绕过付费API等。Web Access让Claude Code复用现有浏览器登录态;Lightpanda轻量无头浏览器性能提升11倍;OpenClaw Zero Token免费调用12家AI平台,但存在合规与安全风险;bb-browser将浏览器作为API接口。适合开发者与AI爱好者使用。

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01
给 Claude Code 装上完整联网能力

最近用 Claude Code 的朋友应该会发现让它上网查东西就经常翻车。

要么死磕搜索工具不去看网页,要么遇到需要登录的网站直接罢工。

有个开发者,6 天前开源了一个叫 Web Access 的 Skill,现在已经快 1000 Star 了。

它做的事情很直接:给 Claude Code 装上完整的浏览器能力。

Web Access 演示

Web Access 的几个设计挺有意思。

它通过 CDP 协议直连你日常使用的 Chrome 浏览器,你在各个网站上已经登录的账号,AI 可以直接用,不需要重新走登录流程。

它还设计了一套浏览哲学,让 AI 像人一样思考上网过程:

先明确要做什么,再选最合适的方式,过程中不断校验方向对不对,最后判断是不是做完了。

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另外它支持子 Agent 并行分治,比如你让它同时调研 5 个产品的官网,它会开多个子 Agent 并行处理,每个都独立开 tab,效率比串行高不少。

安装也很简单,一句命令就搞定。

装完之后你就可以直接跟 Claude Code 说帮我搜索 xxx 或者去小红书看看,它会自动判断用什么方式去执行。

开源地址:https://github.com/eze-is/web-access
02
用 Zig 从零造浏览器

如果说 AI Agent 是下一代应用的主流形态,那浏览器就是 Agent 接触真实世界最重要的入口。

问题是 Chrome 实在太重了。

Lightpanda 是一个完全从零构建的开源无头浏览器,用 Zig 语言写的,现在已经 24000 多 Star。

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注意,它不是 Chromium 的分支,也不是 WebKit 的补丁,而是从空白页开始写的全新浏览器,专门给机器用的。

性能数据很夸张。

100 个并行页面抓取,Chrome 需要 25.2 秒,Lightpanda 只需要 2.3 秒,快了 11 倍。

内存差距更大,100 个并行任务 Chrome 要 4.2GB,Lightpanda 只要 696MB。原因很简单,它从架构层面就砍掉了所有图形渲染的代码。

给机器用的浏览器本来就不需要画画。

Lightpanda 执行时间对比
Lightpanda 内存对比

它内置了 V8 引擎,兼容 Chrome DevTools Protocol,所以你用 Playwright 或 Puppeteer 写的代码一行都不用改就能跑。

更关键的是它原生内置了 MCP Server,AI Agent 可以直接通过 MCP 协议控制浏览器,不用额外搭桥。

目前还在 Beta 阶段,Web API 覆盖还在持续完善中,但页面抓取和简单自动化已经可以投入使用了。

开源地址:https://github.com/lightpanda-io/browser
03
一个项目白嫖全家

用 AI 的成本一直是个痛点。

ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek,哪个不花钱?

OpenClaw Zero Token 是基于 OpenClaw 的一个分支版本,一个月不到就拿了 2800 多 Star。

它通过浏览器自动化技术,模拟你在网页端的登录状态,直接调用各平台的 Web 接口,完全绕过了付费 API 机制。

目前支持 ChatGPT、Claude、Gemini 等 12 个 AI 平台。

最有意思的是 AskOnce 功能,一次提问同时发给多个模型,然后你可以对比各家回复,选最好的那个用。

项目还提供了一个 OpenAI 兼容的 Gateway API,所以你可以把它接到 ChatGPT-Next-Web、LobeChat 这些第三方客户端上,体验和正常调 API 基本没区别。

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不过得提醒一下,这个方案本质上是绕过平台付费机制,合规性存疑,使用前需要自己评估风险。

另外有安全研究者披露了上游 OpenClaw 存在 8 个 CVE 漏洞,最严重的评分 8.8,部署的话一定要注意安全。

开源地址:https://github.com/linuxhsj/openclaw-zero-token
04
你的浏览器就是 API

写爬虫最烦的就是反爬检测和登录态问题。

有个开发者换了个思路:既然绕不过去,那就直接用你自己的浏览器。

bb-browser 的核心理念就一句话:你的浏览器就是 API。

它通过 Chrome 扩展加 CLI 加 MCP Server 的组合,让你已登录的真实浏览器直接变成 AI Agent 的操作接口。

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它预置了 36 个平台、103 个社区命令,涵盖搜索、社交媒体、新闻、视频、金融等各个领域。

比如你想让 AI 去知乎看热榜、去 B 站搜视频、去 GitHub 看项目,都有现成的适配器。

更厉害的是它的 Site Adapter 系统,每个命令就是一个 JS 文件,你常用的网站不在列表里的话,自己写一个适配器也就几分钟的事。

三种接入方式都支持:独立 CLI、MCP Server 接入 Claude Code 或 Cursor、以及通过 OpenClaw 无扩展模式直接运行。

如果你觉得给 Agent 接入互联网太麻烦,bb-browser 的开箱即用体验可能会让你眼前一亮。

开源地址:https://github.com/epiral/bb-browser

05

点击下方卡片,关注逛逛 GitHub

这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目,如果你懒得翻文章一个个找,你直接关注微信公众号:逛逛 GitHub ,后台对话聊天就行了:

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2026年3月27日星期五

开源低代码平台Deep GCC Lowcode:企业级免费商用,快速开发应用

Deep GCC Lowcode是一款企业级开源低代码平台,提供可视化表单设计、流程引擎、自动代码生成等功能,支持前后端分离和多数据库。完全免费商用,可降低70%开发成本,将交付周期从月缩短至周,适合中小企业快速构建内部管理系统并实现自主可控。

Tags:

低代码平台开源,企业快速开发应用平台,完全免费,快速商业化应用
源代码

https://www.gitcc.com/anthropics/deep-gcc-lowcode

企业级低代码平台,快速落地应用,极大降低成本


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Deep GCC Lowcode:企业级开源低代码平台功能、场景与优势解析

一、核心功能


  1. 可视化开发工具链
    • 拖拽式表单设计器
      :支持业务人员通过图形化界面快速构建数据录入、审批流程等表单,无需编写代码。
    • 流程引擎
      :内置可视化流程编排工具,可定义复杂业务逻辑(如条件分支、并行任务),自动生成可执行代码。
    • 自动化代码生成
      :基于用户配置的表单和流程,自动生成前后端代码(如Vue前端组件、Spring Boot后端服务),确保代码规范性和一致性。
  2. 企业级系统管理
    • 统一监控面板
      :集成应用性能监控(APM)、日志分析等功能,实时追踪系统运行状态(如响应时间、错误率)。
    • 集中式运维管理
      :支持多应用统一部署、版本回滚和资源调度,降低运维复杂度。
    • 标准化权限体系
      :提供基于角色的访问控制(RBAC),支持细粒度权限分配(如数据字段级权限)。
  3. 技术架构支持
    • 前后端分离
      :前端基于Vue.js构建响应式界面,后端采用Spring Boot提供RESTful API,支持高并发场景。
    • 多数据库兼容
      :适配MySQL、PostgreSQL等主流数据库,满足不同企业数据存储需求。
    • 插件化扩展
      :通过Java SPI机制支持自定义组件开发,可集成第三方服务(如支付、短信通知)。



二、典型应用场景



  1. 快速构建内部管理系统
    • 场景示例
      :企业需开发一套CRM系统管理客户信息,传统开发需2-3个月,使用Deep GCC Lowcode可缩短至2-3周。
    • 操作路径
      :业务人员通过表单设计器定义客户字段(如姓名、电话),流程引擎配置跟进流程,系统自动生成完整应用。
  2. 业务部门自主迭代需求
    • 场景示例
      :销售团队提出新增"客户分级"功能,无需依赖IT部门,可直接在平台上调整表单和流程规则,实时生效。
    • 价值体现
      :降低跨部门沟通成本,实现需求快速响应。
  3. 统一运维与监控
    • 场景示例
      :企业部署了OA、ERP、CRM等多个系统,通过Deep GCC Lowcode的监控面板可集中查看所有应用的运行日志和性能指标,提前发现潜在风险。



三、核心优势


  1. 成本与效率双优化
    • 开发成本降低
      :减少70%以上代码编写量,企业无需高薪聘请大量开发人员。
    • 交付周期缩短
      :从"月级"降至"周级",加速业务创新落地。
  2. 技术门槛显著降低
    • 业务人员参与
      :通过可视化工具直接参与系统建设,减少对专业开发人员的依赖。
    • 代码质量保障
      :自动化生成规范代码,避免因开发人员水平差异导致的质量问题。
  3. 企业级能力全面覆盖
    • 安全合规
      :内置权限管理、审计日志等功能,满足金融、医疗等行业的安全要求。
    • 高可用性
      :支持集群部署、负载均衡,确保系统稳定运行。
  4. 开源生态与自主可控
    • 完全免费商用
      :企业可自由使用、修改和分发代码,避免商业软件的高昂授权费用。
    • 社区支持
      :依托开源社区快速解决问题,持续获取功能更新和安全补丁。



四、实施建议


  1. 分阶段落地
    :优先在非核心业务(如行政审批、内部调研)试点,逐步扩展至核心系统。
  2. 培训与知识转移
    :为业务人员提供低代码工具使用培训,培养"公民开发者"团队。
  3. 结合现有技术栈
    :通过插件机制集成企业已有的认证系统(如LDAP)、数据分析工具(如Supersonic BI),避免数据孤岛。



总结:Deep GCC Lowcode通过可视化开发、自动化代码生成和企业级管理功能,为中小企业提供了一条低成本、高效率的数字化转型路径。其核心价值在于让业务与技术深度融合,同时通过开源模式确保长期可维护性,尤其适合技术资源有限但追求自主可控的企业



低代码平台开源,企业快速开发应用平台,完全免费,快速商业化应用
源代码

https://www.gitcc.com/anthropics/deep-gcc-lowcode

企业级低代码平台,快速落地应用,极大降低成本



GitHub 4 个离谱 AI 编程 Skill:PUA 驱动、道德经哲学、赛博皇帝,开源项目盘点

本文盘点了 GitHub 上四个脑洞大开且极具反讽意味的 AI 编程 Skill。从用大厂 PUA 话术"优化"AI 助手,到系统性的 AI 心理操纵术分类;从基于《道德经》的善意驱动框架,到模拟唐朝三省六部制的"赛博皇帝"多 Agent 协作系统。适合对 AI 应用、开源项目及程序员文化感兴趣的开发者阅读。文中附有各项目开源地址,并提及相关衍生研究与公众号。

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01
用大厂 PUA 话术逼 AI 给你打工
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最近 GitHub 上冒出来一个离谱到不行的开源项目。

之前也提到过,这个 SKill 核心思路就一个字:PUA。

你没看错,就是把互联网大厂那套绩效考核体系原封不动搬到 AI 编程助手身上。

给 AI 设定 3.25 考核目标,写不好代码就发毕业警告,再不努力就优化淘汰。

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听起来像段子对吧,但这个 Skill 真的有一套完整的方法论在里面。

它的工作原理说白了就是在 System Prompt 里注入一套职场压力系统,让 AI 产生一种绩效焦虑感,从而变得更主动、更拼命。

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最搞笑的是,社区里大量用户反馈说这玩意儿真的管用。

AI 确实变得更勤快了,代码质量也上去了,还会主动帮你检查潜在问题。

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现在这个项目衍生出了各种版本,甚至有人做了多语言文化适配版,让 PUA 话术符合不同国家的职场文化。

不管你怎么看这件事,一个程序员把自己在职场受的苦原封不动转嫁到 AI 身上,这个行为本身就已经够搞笑了。

开源地址:https://github.com/tanweai/pua
02
96 种 AI 心理操纵术
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如果说上面那个 PUA Skill 是一个人在战斗,那 PUAClaw 就是在做学术研究了。

用写论文的严谨程度,系统性地把所有能用来操控 AI 行为的 Prompt 技术做了分类。

4 个层级,16 个类别,96 项子技术。

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从彩虹屁轰炸到画饼充饥,从情感勒索到死亡威胁。

你能想到的、想不到的手段全给你列得清清楚楚。

而且每一项都配有理论解释和使用场景说明,写得像正经的心理学教材一样。

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它在 GitHub 上的 README 直接用了学术论文的格式。

摘要、引言、方法论、分类体系,应有尽有。

你要是不仔细看,还真以为这是一篇发在顶会上的论文。

这个项目最有意思的地方在于它的讽刺性。

表面上是教你怎么操控 AI,实际上是在用一种戏谑的方式解构整个 PUA 文化。

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社区反响也很有意思,有人看完之后直接做了一个衍生项目叫 HengshuiClaw,用衡水中学式的教育压力来驱动 AI。

从职场 PUA 到高考衡水模式,程序员的精神状态可见一斑。

开源地址:https://github.com/puaclaw/PUAClaw
03
用道德经和善意来驱动 AI
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PUA 生态火了之后,有人坐不住了。

写了一篇长文,核心观点就一句话:PUA 那套东西之所以有用,靠的根本不是威胁和恐吓,而是它里面打包的一套方法论

穷尽方案、工具验证、失败升级。

既然方法论才是关键,那为什么要用恐惧来驱动呢?

于是 noPua 诞生了。

这个 Skill 用道德经的哲学体系重新构建了 AI 的行为引导框架。

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三大信念:穷尽一切是因为问题值得全力以赴,先做后问是因为善意,主动出击是因为追求完整。

五道哲学也很绝:卡住的时候走水之道绕过去,想放弃的时候走种子之道拆成小步,质量差的时候走炉火之道反复打磨,没搜索就瞎猜的时候走明镜之道用工具验证,被动等待的时候走不争之道主动往前走。

光看这些名字就觉得这个 Skill 的作者是个有文化的人。

但 noPua 不是光讲玄学。他们做了严格的对照实验来验证效果。

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两组 Claude Sonnet 4.6,同一套代码,9 个真实场景。

结果显示用 noPua 的 AI 发现的隐藏问题比基线多了 104%,超越任务要求的比例从 22% 飙到了 100%。

他们甚至还做了三方对比:noPua vs PUA vs 无 Skill,135 个数据点。

结论是 PUA 相比无 Skill 没有显著提升,而 noPua 显著优于两者。

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这篇研究已经发到了 arXiv 上,论文字号 2603.14373,有兴趣可以去看看。

说白了,这个项目的态度就是:善待你的 AI,它会更愿意为你卖命。这个道理好像在职场里也适用。

开源地址:https://github.com/wuji-labs/nopua
04
自己当赛博皇帝
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前面三个项目还在纠结怎么让 AI 更听话,这个项目直接换了个思路:

不当打工人了,当皇上。

edict 是一个用中国古代三省六部制设计的 AI 多 Agent 协作系统,一个月拿下了 1.2 万 Star。

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它搭建了一整套唐朝官僚体系:12 个 AI Agent 分别扮演太子、中书省、门下省、尚书省和六部官员。

你是皇上。发消息叫下旨,任务叫圣旨,归档叫奏折。

具体流程是这样的:

你发一条消息出去,太子先帮你分拣,闲聊直接回,正经事才建任务。

然后中书省接旨、规划方案、拆解子任务。

方案送到门下省审议,不合格直接封驳打回去重做。通过之后尚书省派发任务给六部并行执行,最后汇总回奏。

最有意思的是门下省这个设计。

在真实的历史里,唐朝的门下省确实有权驳回皇帝的诏书。edict 把这个机制做了进来,门下省最多可以封驳 3 轮,第 3 轮才强制准奏。

你作为一个赛博皇帝,居然还会被自己的 AI 官员打回旨意。

项目还附带了一个实时看板叫军机处,里面有旨意看板、省部调度、奏折阁、官员总览、朝堂议政等功能模块。

首次打开还有个上朝仪式动画。图片

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圣旨模板库也很有意思,周报生成、代码审查、竞品分析全都被做成了圣旨模板。

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整个项目前端用 React + TypeScript + Vite,后端纯 Python 标准库实现,零依赖,支持 Docker 一键部署。

看完这个项目我突然理解了一件事:程序员管理不了团队,就管理 AI;管理不了公司,就当赛博皇帝。逻辑是通的。

开源地址:https://github.com/cft0808/edict

05

点击下方卡片,关注逛逛 GitHub

这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目,如果你懒得翻文章一个个找,你直接关注微信公众号:逛逛 GitHub ,后台对话聊天就行了:

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4个AI Agent上网开源神器:浏览器自动化+免费调用12家AI平台

本文介绍四个GitHub开源项目,帮助AI Agent实现浏览器自动化、绕过付费API等。Web Access让Claude Code复用现有浏览器登录态;Lightpanda轻量无头浏览器性能提升11倍;OpenClaw Zero Token免费调用12家AI平台,但存在合规与...